För Adam M. Root, en AI Product Management instruktör, kommer meningsfull AI-påverkan från att ställa rätt frågor, tillämpa strukturerade strategiska ramar och hålla mänsklig expertis i centrum. På Maven designar och undervisar Root levande kohortbaserade program för produktchefer, designers och grundare som vill bygga AI-nativa produkter, samtidigt som han fungerar som fraktionschef för AI-produktstrategi.Hans flaggskeppskurser täcker AI-första produktstrategi, promptdriven prototypning för designers, smidig AI-utveckling och marknadsstrategi för AI-produkter - allt skapat för att hjälpa team att flytta från nyfikenhet till kapacitet i snabbt föränderliga AI-miljöer. Många företag trycker nu på att skala agentisk AI, men de flesta kämpar för att förstå varför deras initiativ sällan går utöver pilotfasen. Istället för att förankra sitt arbete i ett tydligt affärsproblem, jagar team ofta verktyg, modeller eller leverantörer, i hopp om att tekniken ensam kommer att låsa upp effekten. Medan det kan producera imponerande demos, är det verkliga företagsvärdet minimal. Varför företag kämpar för att skala agentisk AI Företagen är under intensivt tryck från styrelserna för att visa mätbara AI-resultat, och denna brådska driver dem ofta till verkställighet innan de förstår vad som faktiskt behöver lösas. Root ser samma misstag spela upprepade gånger: team tävlar mot resultat utan att grunda sina ansträngningar i en tydlig förståelse för det underliggande problemet. ”Teknologin är inte tillräckligt avancerad för att göra det på egen hand”, förklarar han. ”Människor tror att de kan ansluta till mer datorer eller anställa en annan leverantör och lösa det. Det kommer inte att fungera.” Mänsklig expertis måste existera i kärnan i agentiska arbetsflöden. Företag som förlitar sig på AI för att replikera stamkunskap förlorad under uppsägningar riskerar att hamna Arkitektur av skalbara arbetsflöden: PURSUIT-ramverket Han utnyttjar PURSUIT-ramverket som ger företagen en praktisk väg framåt och ger tydlig vägledning om hur man undviker dessa fällor.I sin kärna guidar ramverket team genom tankeväckande problemdefinition långt innan de rör en modell eller datamängd. Vad är det verkliga mänskliga problemet vi försöker lösa, under ytsymptomen? Problem:  Vem är detta egentligen för, och vad värderar, fruktar och prioriterar de? User:  Varför är lösningen på detta problem strategiskt viktigt och relevant just nu? Rationale:  Vilken är den minsta, mest transformativa produktupplevelsen som löser problemet meningsfullt? Solution:  Vilka bevis behöver vi samla in för att validera eller ogiltigförklara våra antaganden? Understanding:  Vilka mönster, sanningar och beteendedrivrutiner framgår av bevisen, och hur ska de forma produkten? Insight: Vad är den strategiska produktriktningen som binder ihop allt till en enda, försvarbar berättelse? Thesis:  "De flesta människor gör sin teknik avhandlingen. De börjar med verktyget, och sedan arbetar de bakåt", säger Root. För honom är de rätta frågorna viktigare än de rätta modellerna. Teamen rusar ofta in i forskning, parallella modeller körs och sökaggregation utan att klargöra vad de behöver lära sig. "Fråga bättre frågor och du får bättre resultat." Root bygger mänsklig granskning i början av varje agentiskt arbetsflöde, och uppmanar ofta LLM att förfina sin förståelse för problemet innan de börjar uppgifter. Han kompletterar detta med strukturerade intervjuer från ämnesexperter genom verktyg som Strella, vilket skapar rena, kontextualiserade kunskapsinsatser. Den kommande vågen: Multimodala och parallella system Root tror att de nästa stora framstegen inom AI kommer från system som kan använda olika typer av inmatningar på en gång, såsom text, bilder, video, ljud och realvärldssensordata, från flera AI-modeller som arbetar tillsammans samtidigt. Dessa modeller kommer då att kunna jämföra vad de var och en hittar och kombinera sitt resonemang för att producera bättre svar. AI kommer att kunna titta på många typer av information på en gång och låta flera modeller tänka igenom problemet tillsammans för att producera ett tydligare, starkare resultat. Men nya möjligheter kommer inte att lösa grundläggande problem. Utan väldesignade frågor, validerade insatser och tidig mänsklig vägledning accelererar multimodala system helt enkelt felaktig resonemang. ”Om du fortfarande börjar utan de rätta frågorna kommer du inte att få rätt lösning”, säger Root. Han förväntar sig en marknadskorrigering om 12 till 18 månader eftersom denna nyhet ger plats för operativ verklighet. Företag som har tagit bort ämnesexperter i hopp om AI-driven effektivitet kan finna sig själva kämpar för att återfå förlorad kontext. Den bortglömda risken och den underskattade hyran Trots snabb AI-driven automatisering av nybörjarroller förblir erfarna experter oersättliga. ”Dina ämnesexperter kan inte ersättas av AI”, säger han, och betonar att företag prioriterar att anställa ledande produktchefer som kan översätta röriga organisatoriska utmaningar till tillförlitliga, skalbara arbetsflöden. För tidiga steg företag som säljer till företagsmarknader föreslår han att man rekryterar nyligen avstängda PMs som ger år av insiderperspektiv. ”Du kommer att få tribal kunskap som skulle ha tagit dig år att lära dig”, säger han, hävdar det kan definiera ett företags strategiska fördel. Potentialen för AI är enorm, men bara när den är rotad i stark strategi och genomtänkt genomförande.Företag som börjar med tydlighet, mänsklig expertis och bättre frågor kommer att kunna utforma agentiska AI-arbetsflöden som inte bara fungerar utan också skalar. Följ Adam Root eller besöka hans För mer insikter. Linköping Webbplats

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.

Det här ljudet är producerat på berättelsens originalspråk!

Adam M. Root: Hur man arkitekterar agentiska AI-arbetsflöden som skalar över företaget

About Author

KOMMENTARER

HÄNG TAGGAR

DENNA ARTIKEL PRESENTERAS I

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps