Voor Adam M. Root, een AI Product Management-instructeur, komt de betekenisvolle impact van AI uit het stellen van de juiste vragen, het toepassen van gestructureerde strategische kaders en het houden van menselijke expertise in het centrum. Bij Maven ontwerpt en leert Root live cohort-gebaseerde programma's voor productmanagers, ontwerpers en oprichters die AI-native-producten willen bouwen, terwijl hij ook als fractionele Chief Product Officer - AI Product Strategy - fungeert. zijn vlaggenschipcursussen bestrijken AI-first productstrategie, prompt-driven prototyping voor ontwerpers, agile AI-ontwikkeling en go-to-marketstrategie voor AI-producten - allemaal gemaakt om teams te helpen van nieuwsgierigheid naar capaciteit in snel veranderende AI-omgevingen. Veel bedrijven duwen nu op het schalen van agentische AI, maar de meeste worstelen om te begrijpen waarom hun initiatieven zelden verder gaan dan de proeffase.In plaats van hun werk te verankeren in een duidelijk zakelijk probleem, jagen teams vaak tools, modellen of leveranciers, in de hoop dat technologie alleen de impact zal ontgrendelen.Hoewel het indrukwekkende demo's kan produceren, is de werkelijke bedrijfswaarde minimaal. Waarom bedrijven moeite hebben om agentische AI te schalen Ondernemingen staan onder intense druk van de boards om meetbare AI-resultaten te tonen, en deze urgentie drijft ze vaak in uitvoering voordat ze begrijpen wat daadwerkelijk moet worden opgelost. Root ziet dezelfde misstap herhaaldelijk spelen: teams rennen naar de resultaten zonder hun inspanningen in een duidelijk begrip van het onderliggende probleem te leggen. "De technologie is niet geavanceerd genoeg om dat op zichzelf te doen," legt hij uit. "Mensen denken dat ze meer computers kunnen aansluiten of een andere leverancier kunnen huren en oplossen. Het zal niet werken." Menselijke expertise moet in de kern van agentische workflows bestaan. Bedrijven die vertrouwen op AI om tribalkennis te repliceren verloren tijdens ontslagen risico struikelen in operationele blindspots. Root voorsp Architectuur van schaalbare workflows: het PURSUIT-kader Hij maakt gebruik van het PURSUIT-kader dat bedrijven een praktisch pad naar voren geeft en duidelijke richtlijnen biedt over hoe deze valstrikken te vermijden. Wat is het echte menselijke probleem dat we proberen op te lossen, onder de oppervlakkige symptomen? Problem:  Voor wie is dit echt bedoeld, en wat waarderen, vrezen en prioriteren ze? User:  Waarom is het oplossen van dit probleem nu strategisch belangrijk en relevant? Rationale:  Wat is de kleinste, meest transformatieve productervaring die het probleem zinvol oplost? Solution:  Welke bewijzen moeten we verzamelen om onze veronderstellingen te valideren of ongeldig te maken? Understanding:  Welke patronen, waarheden en gedragsdrivers komen uit het bewijs, en hoe zouden ze het product moeten vormen? Insight: Wat is de strategische productrichting die alles met elkaar verbindt in een enkel, verdedigbaar verhaal? Thesis:  Technologie is niet in het kader... opzettelijk. "De meeste mensen maken hun tech de scriptie. Ze beginnen met het gereedschap en dan werken ze achteruit," zegt Root. Voor hem, de juiste vragen tellen zelfs meer dan de juiste modellen. Teams haastten zich vaak in onderzoek, parallelle modellen lopen en zoeken aggregatie zonder te verduidelijken wat ze moeten leren. "Vraag betere vragen en je krijgt betere resultaten." Root bouwt menselijke beoordeling in het begin van elke agentschap werkstroom, en vraagt vaak de LLM om zijn begrip van het probleem te verfijnen voor het starten van taken. Hij aanvult dit met gestructureerde interviews van onderwerp experts door middel van tools zoals Strella, het creëren van schone, contextuele kennis-inputs. De komende golf: multimodale en parallelle systemen Root gelooft dat de volgende grote vooruitgang in AI zal komen van systemen die verschillende soorten inputs tegelijk kunnen gebruiken, zoals tekst, afbeeldingen, video, audio en real-world sensorgegevens, van meerdere AI-modellen die tegelijkertijd samenwerken. Deze modellen zullen dan in staat zijn om te vergelijken wat ze elk vinden en hun redenering te combineren om betere antwoorden te produceren. AI zal in staat zijn om vele soorten informatie tegelijk te bekijken en meerdere modellen samen te laten nadenken over het probleem om een duidelijker, sterker resultaat te produceren. draagbare technologieën zoals de slimme bril van Meta zijn een voorbeeld van deze toekomst, wat laat zien hoe bedrijven snel real-world signalen op schaal kunnen vastleggen en integreren. Echter, nieuwe mogelijkheden zullen de fundamentele problemen niet oplossen. Zonder goed ontworpen vragen, gevalideerde inputs, en vroeg stadium menselijke begeleiding, multimodale systemen gewoon versnellen gebrekkige redenering. "Als je nog steeds beginnen zonder de juiste vragen, ga je niet de juiste oplossing te krijgen," Root zegt. Hij verwacht een marktcorrectie in 12 tot 18 maanden als deze nieuwigheid geeft plaats aan de operationele werkelijkheid. Bedrijven die verwijderd onderwerp experts in de hoop van AI-gedreven efficiëntie kunnen vinden zich moeite om de verloren context te herstellen. Het verwaarloosde risico en de ondergewaardeerde huur Ondanks de snelle AI-gedreven automatisering van entry-level rollen, blijven ervaren experts onvervangbaar. "Uw onderwerp experts zijn niet vervangbaar door AI," zegt hij, en benadrukt dat bedrijven prioriteit geven aan het inhuren van belangrijkste productmanagers die rommelige organisatorische uitdagingen kunnen vertalen in betrouwbare, schaalbare workflows. Het potentieel van AI is enorm, maar alleen als het is geworteld in een sterke strategie en doordachte uitvoering. ondernemingen die beginnen met duidelijkheid, menselijke expertise en betere vragen zullen degenen zijn die in staat zijn om agentische AI-werkstromen te ontwerpen die niet alleen functioneren, maar schaalbaar zijn. Volg Adam Root op Of bezoek zijn Voor meer inzichten. Linkedin website

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Deze audio wordt geproduceerd in de originele taal van het verhaal!

Adam M. Root: hoe je agentische AI-werkstromen kunt architecteren die in de hele onderneming scalen

About Author

OPMERKINGEN

LABELS

DIT ARTIKEL WERD GEPRESENTEERD IN

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps