Die geskiedenis van kunsmatige intelligensie (AI) dateer terug na die 1950's en het aansienlik ontwikkel. Vandag speel AI 'n prominente rol vir beide individue en organisasies. In 2024, korporatiewe belegging in AI bereik Die vraag is hoog, en almal is honger na inkomstegroei en kostevermindering. $ 252,3 miljard $ 252,3 miljard Meer onlangs het Generative AI 'n vloedgolf oor industries geskep. 74% van die respondente het ROI op GenAI-investerings gerapporteer. Tog het die evolusie nie daar gestop nie, met die volgende sprong in die opkoms van AI-agente. Nog in die vroeë ouderdom is die vermoëns van AI-agente nog nie ten volle ontleed nie. 'n Navorsing deur Google Cloud, 'n Navorsing deur Google Cloud, Generatiewe AI vs. Agentiese AI: Wat is die verskil? Generatiewe AI vs. Agentiese AI: Wat is die verskil? Generative AI werk deur data te ontvang en instruksies te volg om outputs te produseer. Aan die ander kant is AI-agente ontwerp om autonoom te leer en te optree om vooraf gedefinieerde doelwitte te bereik. Byvoorbeeld, 'n bankier kan 'n GenAI met data verskaf en vra om 'n verslag te genereer. Die AI produseer die verslag dienovereenkomstig, maar kan nie onafhanklik optree nie en vereis steeds 'n mens om dit te hersien. AI-agente gaan 'n stap verder; eerder as net reëls te volg, kan hulle elke geval interpreteer en voorstelle doen of selfs besluite neem sonder menslike tussenkoms binne 'n gedefinieerde regulerende en risiko-beheersingsraamwerk. Hoe kan hierdie volgende generasie intelligensie industries beïnvloed? Hoe kan hierdie volgende generasie intelligensie industries beïnvloed? Hier is 'n paar take wat AI-agente kan hanteer wanneer hulle behoorlik opgelei word: Kliëntediens: Voorbeelde sluit in die bestuur van rekeninge, die verwerking van leningaanvragen en die oplos van kliëntprobleme. Back-end bedrywighede: om komplekse take te hanteer wat menslike tussenkoms vereis, soos die optimalisering van handelsstrategieë en die bestuur van betalings. Finansiële oriëntasie: portefeuljes te pas deur persoonlike finansiële advies te verskaf. Interessantlik, volgens 'n opname deur Forrester, verwag 70% van die respondente om Agentic AI te gebruik om op maat finansiële advies te lewer wat uitsluitlik beskikbaar was vir hoë netto-waarde individue, wat uiteindelik tradisionele modelle van eksklusiviteit sou verstoor. Fraude opsporing en voorkoming: leer en identifiseer verskillende soorte fraudepatrone, merk afwykings, bevrug verdagte transaksie. Regulatoriese monitoring: skanning vir beleidsupdates en die aanpassing van prosesse daarop. Kredietpunte: versnel die koers van kredietwaardigheidsbeoordelings en bied geleenthede vir leners met "dink lêers" deur na ander bronne van data te kyk buite tradisionele kredietverslae. Navorsing deur Forrester Real World-toepassings: vroeë tekens van aanneming Real World-toepassings: vroeë tekens van aanneming Sommige maatskappye lei in hierdie tegnologiebeweging deur vroeë aanneming. Byvoorbeeld, BNY het sy eie onderneming AI-platform genaamd Eliza, wat verskeie AI-modelle van vooraanstaande verskaffers vir BNY-werknemers bied. "Digitaalwerkers" by BNY vind nuwe besigheidsleads, skryf kode, hanteer betalingsproses en kliënt-onboarding, en hanteer verzoening. Daarbenewens demonstreer JPMorgan Chase se agensiese implementering sy vermoëns empiries. Hulle het LAW ingevoeg, wat bestaan uit verskeie gespecialiseerde agente in die wetlike domein wat reageer op komplekse wetlike vrae. Die empiriese benchmark van die studie bestaan uit 'n dataset van 720 vrae. Byvoorbeeld, in die berekening van kontrak beëindiging datums, LAW het 92,9% beter gedoen as die baseline. (Genees van die Beleggers Checklist: Belangrike oorwegings Beleggers Checklist: Belangrike oorwegings Inderdaad, ons verwag beleggingsgroei vir maatskappye wat suksesvol AI Agents implementeer.Daar is egter verskeie uitdagings wat beleggers moet oorweeg wanneer hulle maatskappye se AI-benaderings evalueer: The proper deployment of AI Agents In general, across different AI initiatives, extracting value from these models remains a challenging process. An of 2,000 CEOs found that only 25% of AI initiatives delivered the expected ROI over the past three years, and just 16% scaled at the enterprise level. IBM survey So, for companies, having a budget isn’t enough. Moreover, history shows that technological potential alone isn’t enough and that it requires proper deployment. According to an , this was evident with GenAI implementations, which were often fragmented or poorly launched. Based on executive interviews, this study found that 95% of organizations with GenAI models are getting zero return, while a small portion is “extracting millions in value.” Although this study has its limitations, as it only measured ROI six months post-pilot, it highlights the issue: misapplication rather than technological failure. MIT study “Agentic washing” This occurs when companies or vendors claim their AI systems have agentic qualities, but in reality, they do not. After analyzing thousands of “supposedly” Agentic AI vendors, Accordingly, Gartner projects that over 40% of agentic projects will be canceled by the end of 2027 due to factors such as “unclear business value, inadequate risk controls, or escalating costs.” Therefore, as investors, it is important to look beyond marketing claims. Gartner analysts report that only around 130 products exhibit agentic traits. First movers gaining an edge highlights a clear performance gap between AI-first organizations and those with gradual implementations (see Figure 1). IBM research Die korrekte ontplooiing van AI agente “Agentryke wasgoed” Gartner analiste rapporteer dat slegs ongeveer 130 produkte agensiese eienskappe vertoon. Eerste spelers wat 'n edge kry So, AI-first organisasies demonstreer verbeterings in inkomste en bedryf winste in vergelyking met hul ander AI-inisiatiewe. verslag soortgelyke bevindings, versterk die verband tussen vroeë strategiese verbintenis en gerealiseerde ROI. Die Google Cloud Die Google Cloud Die hype is werklik, maar behoorlike evaluering is werklik Die hype is werklik, maar behoorlike evaluering is werklik Op grond van opnames en interviewe met meer as 2000 respondente, sê 'n MIT Sloan-verslag dat 35% van die maatskappye reeds Agentic AI gebruik, en nog 'n 44% beplan om dit binnekort te neem. Kyk na die implementeringsplanne van maatskappye en hul vordering. Oorweeg jou begroting om seker te maak dat dit voldoende is. Beoordeel die authenticiteit van die agentistiese vermoëns wat gestuur word. Soek vir empiriese bewyse van agentistiese uitkomste eerder as pilot-stap beloftes. Volg die spoed van aanpassing aan nuwe agentistiese ontwikkelings en innovasies. Wanneer al die bovenstaande kriteria vervul word, het Agentic AI 'n ware potensiaal om gerealiseerde ROI te lewer en aandeleprestasie te verbeter.
