1 agentista 100:iin: Miten tekoäly otetaan turvallisesti käyttöön laajoissa mitoissa

Tekoälyn skaalaus on paljon enemmän kuin pelkkien uusien työkalujen tai suurempien tekoälymallien käyttöönottoa. Opi, kuinka organisaatiot rakentavat skaalautuvia tekoälyjärjestelmiä vahvemman hallinnoinnin, yhtenäisen datan ja sellaisen arkkitehtuurin avulla, jota tarvitaan tekoälyhankkeiden käynnistämiseen ja viemiseen pilottivaiheesta tuotantoon.

Tekoälyaloitteiden kohdalla otsikot kertovat usein synkkää tarinaa. MIT Sloan Management Review uutisoi äskettäin että 95% yritysten generatiivisen tekoälyn pilottiprojekteista epäonnistuu. Samaan aikaan, Gartner arvioi että 40% agenttityyppistä tekoälyhanketta saatetaan peruuttaa vuoden 2027 loppuun mennessä kustannusten nousun, epäselvän liiketoiminnallisen arvon sekä puutteellisten riskienhallintamenetelmien vuoksi.

Mutta kun Jitterbit haastatteli 1 501 IT-päättäjää Niistä, jotka olivat alkaneet hyödyntää tekoälyä liiketoiminnassaan Yhdysvalloissa, Isossa-Britanniassa ja Brasiliassa, vain 2,5% vastaajista ilmoitti tekoälyhankkeiden epäonnistumisesta tai negatiivisesta sijoitetun pääoman tuotosta (ROI) — 78% puolestaan kertoi, että heidän tekoälyyn perustuvat automaatiotoimensa tuottivat jo kohtalaista tai suurta lisäarvoa.

Nämä ristiriitaiset tilastot maalaavat nykyisestä tekoälymaisemasta kuvan eräänlaisena kesyttömänä Villinä läntenä – kyllä, epäonnistuminen on varmasti mahdollista niille, jotka ryntäävät mukaan sokeasti, mutta yritykset, jotka suunnittelevat etukäteen ja luovat puitteet, joita tarvitaan tekoälyn tehokkaaseen skaalautumiseen, pystyvät luomaan todellista arvoa.

Tässä blog-jaksossa tarkastelemme, miksi tekoälyn laajentaminen on niin haastavaa (erityisesti yritystasolla) ja millainen on tekoälyvalmis liiketoimintamalli.

Tekoälyn käyttöönotto on kasvussa

Organisaatiot siirtyvät kokeiluvaiheesta eteenpäin ja upottavat tekoälyjärjestelmiä suoraan liiketoimintaprosesseihinsa. Tekoälyagentit tukevat nyt asiakaspalvelua, myyntitoimintoja, taloushallintoa, HR:ää ja toimitusketjun työnkulkuja, ja yritykset haluavat innokkaasti hyödyntää näitä etuja –meidän kyselymme IT-johtajasta totesi keskimääräisen vastaajan tällä hetkellä ottavan käyttöön 28 agenttia. Vuoden 2026 loppuun mennessä kyseisen keskiarvon odotetaan olevan 40 agenttia; jopa huimat 43%: käyttöönoton kasvu vain yhden vuoden aikana.

Kun organisaatiot laajentavat tekoälyn käyttöä, monimutkaisuus kasvaa nopeasti. Jokainen uusi tekoälyjärjestelmä tuo mukanaan enemmän tiedonkäsittelyvaatimuksia, lisäintegraatioita, tarpeen ihmisen väliintulolle ja kohonneita hallinnointivastuita. Tekoälyagentit alkavat olla vuorovaikutuksessa ERP-järjestelmien, pilvipalvelujen, asiakastietojen ja automaatio-ohjelmistojen kanssa eri puolilla liiketoimintaa. Ilman asianmukaista arkkitehtuuria tekoälyn skaalaaminen voi aiheuttaa toiminnallista rasitusta sen sijaan, että se tuottaisi liiketoiminta-arvoa.

Tekoälyn skaalaamisen haasteet

Useimmat organisaatiot eivät kamppaile siksi, että tekoälymallit olisivat tehottomia. Ne kamppailevat siksi, että yritysjärjestelmiä ei koskaan suunniteltu tukemaan laajamittaista tekoälytoimintaa. Pilottivaiheen tekoälysovellus voi usein menestyä erillisenä, mutta tekoälyn skaalaaminen eri osastoille on eri asia. Kun tekoälyjärjestelmät ovat vuorovaikutuksessa useiden liiketoimintayksiköiden, tietolähteiden, turvatarkastuspisteiden ja yrityksen työnkulkujen kanssa, operatiivinen monimutkaisuus kasvaa merkittävästi.

1. Siiloutunut data

Tekoälyjärjestelmät ovat riippuvaisia laadukkaan datan saannista. Kun data sijaitsee hajallaan toisiinsa liittymättömissä liiketoimintajärjestelmissä, tekoälyn tuloksista tulee epäluotettavampia ja niihin on vaikeampi luottaa. Monet organisaatiot hallitsevat edelleen dataa vanhentuneiden sovelluksien ja osastokohtaisten työkalujen kautta, joita ei koskaan suunniteltu toimimaan yhdessä. Datan insinööritiimit käyttävät lopulta enemmän aikaa dataputkien hallintaan kuin tekoälymallien parantamiseen.

Tämä muodostaa merkittävän esteen tekoälyn skaalautuvalle käyttöönotolle. Lähes kaksi kolmasosaa tutkimistamme organisaatioista mainitsi integraatiovaikeudet, mukaan lukien vanhojen järjestelmien integraatio ja tietosiilot, merkittävinä esteinä päästä päähän tapahtuvalle automaatiolle.

2. Monimutkaiset hallintovaatimukset

Tekoälyn hallinnointi monimutkaistuu, kun organisaatiot ottavat käyttöön yhä enemmän tekoälyagentteja, koneoppimismalleja ja automaatioprosesseja. Turvallisuus-, hallinnointi- ja tietosuojariskit olivat suurimmat esteet, jotka estivät organisaatioita siirtämästä tekoälyhankkeita pilottivaiheesta tuotantokäyttöön; näin totesi 38,5% vastaajista.

Yritysten kasvaessa painopiste siirtyy. Jitterbitin tutkimuksen mukaan tietoturva on edelleen suurin este kolmelle alimmalle liikevaihtotasolle, mutta suuryrityksillä on edessään erilainen skaalautuvuuden haaste. Näissä organisaatioissa tietoturva-asiat menettävät merkitystään (28,9%), kun taas tekoälyn käyttämisestä valtavassa yrityskokoluokassa aiheutuvat kustannukset nousevat suurimmaksi pullonkaulaksi, jonka mainitsi 37,81 TP175T vastaajista.

Tämä ei tee turvallisuudesta vähemmän tärkeää, vaan osoittaa, että tekoälyn skaalaamisen haasteet kehittyvät kypsyyden myötä. Suuremmilla yrityksillä saattaa olla käytössään vahvemmat turvallisuusresurssit, mutta ne kohtaavat myös suurempaa tarkastelua käyttökustannusten, sijoitetun pääoman tuoton (ROI) ja mitattavan liiketoiminta-arvon suhteen.

3. Korkeat käyttökustannukset

Tekoälyn skaalautuminen asettaa todellisia paineita infrastruktuurille. Kun tekoälysovellukset käsittelevät suurempia tietojoukkoja ja tukevat useampia käyttäjiä, organisaatiot tarvitsevat järjestelmiä, jotka pystyvät käsittelemään raskaampia työkuormia ilman, että kustannukset karkaavat käsistä. Laajassa mitassa tiimit tarvitsevat infrastruktuuria, joka pystyy laajentumaan kysynnän mukaan samalla, kun tekoälyn suorituskyky pysyy vakaana ja kustannukset ennakoitavina. Ilman koordinoitua lähestymistapaa tekoälykustannukset voivat nousta nopeammin kuin niiden luoma liiketoiminta-arvo.

Kehys tekoälyn onnistuneeseen skaalaamiseen

Organisaatiot, jotka onnistuvat tekoälyn skaalaamisessa, käsittelevät sitä toiminnallisena muutoksena erillisten tekoälyprojektien sarjan sijaan. Onnistunut tekoälyn skaalausstrategia edellyttää toisiinsa liitettyjä järjestelmiä, joissa on kypsä hallintatapa sekä yhteistyötä teknisten tiimien ja liiketoimintatiimien välillä.

Aloita järjestelmäintegraatiolla

Tekoälyagentit ovat vain niin hyödyllisiä kuin ne järjestelmät ja tiedot, joihin ne pääsevät käsiksi. Ennen kuin organisaatiot skaalaavat tekoälyä, ne tarvitsevat yhdistetyn arkkitehtuurin, joka antaa tekoälyjärjestelmille turvallisen pääsyn yrityksen tietoihin ja työnkulkuihin, joita niiden odotetaan tukevan.

Järjestelmäintegraatio sen mahdollistaminen tuomalla keskeiset järjestelmät yhteen sen sijaan, että tiimit pakotettaisiin hallitsemaan kertaluonteisia yhteyksiä jokaista uutta tekoälyaloitetta varten. Ilman tätä perustaa jokainen uusi agentti lisää uuden irrallisen työnkulun, jota operaatiotiimit joutuvat ylläpitämään.

Määrittele selkeät tavoitteet

Tekoälyn skaalaamisen tulisi tukea tiettyjä liiketoimintatavoitteita. Organisaatiot jumiutuvat usein silloin, kun tekoälyaloitteet pysyvät erillään operationaalisista tavoitteista tai keskeisistä suorituskykymittareista.

Sen sijaan, että tekoälyä otettaisiin käyttöön laajasti ilman suuntaa, menestyvät yritykset keskittyvät mitattaviin tuloksiin, jotka liittyvät tehokkaisiin ja kustannushallittuihin liiketoimintoihin sekä positiivisiin asiakaskokemuksiin. Tämä yhdenmukaistaminen auttaa organisaatioita priorisoimaan ne tekoälysovellukset, jotka luovat eniten liiketoiminta-arvoa.

Aseta hallinto ja vastuullisuus etusijalle

Tekoälyn hallintatapa ei ole asia, jonka organisaatiot voivat toteuttaa jälkikäteen. Kun tekoälyjärjestelmät laajenevat liiketoiminnassa, hallintakontrolleista tulee perusta tekoälyn skaalautuvalle käyttöönotolle. Tiimien on oltava selvillä tiedonkäytöstä, tekoälyn tuotoksista ja järjestelmän toiminnasta ennen kuin tekoälyaloitteet siirretään tuotantoympäristöihin.

Tämä muuttuu erityisen tärkeäksi autonomisten tekoälyagenttien saadessaan pääsyn arkaluonteisiin tietoihin ja kriittisiin liiketoimintaprosesseihin. Organisaatiot tarvitsevat selkeää ihmisen suorittamaa valvontaa vahvojen pääsynhallintatoimintojen ja suoritusaikaisen toiminnan seurannan kanssa tekoälyjärjestelmien toimiessa läpi koko yrityksen.

Ota käyttöön ihmislähtöinen tekoälystrategia

Tekoälyn skaalaaminen edellyttää, että organisaatiot arvioivat uudelleen työnkulkujaan ja vastuitaan itse teknologian rinnalla. Gartner ennustaa, että vuoteen 2027 mennessä, puolet yrityksistä, joilla ei ole kattavaa, ihmislähtöistä tekoälystrategiaa, menettää parhaan tekoälyosaajansa kilpailijoille, jotka asettavat työntekijöiden valtuuttamisen etusijalle pelkän käyttöönoton sijaan.

Tekoälyn skaalautuvuus riippuu yhtä lailasta ihmisistä kuin infrastruktuurista. Organisaatiot tarvitsevat datatiedetiimejä, tekoälyosaamista, operaatiotiimejä ja liiketoiminnan käyttäjiä työskentelemään yhdessä tekoälyjärjestelmien hallitsemiseksi ajan myötä.

Ryömi, kävele, juokse (siinä järjestyksessä)

Organisaatioiden ei tarvitse rakentaa jokaista tekoälyominaisuutta alusta alkaen. Valmiit tekoälyagentit ja vähäkoodiset automaatioalustat auttavat yrityksiä nopeuttamaan tekoälykehitystä ja vähentämään samalla toiminnallista monimutkaisuutta. Kun tiimit ovat ottaneet käyttöön hallintakäytännöt ja integraatiostandardit, ne voivat laajentaa toimintaansa pidemmälle vietyihin koneoppimismalleihin ja räätälöityihin tekoälysovelluksiin. Tämä iteratiivinen prosessi mahdollistaa tekoälyn turvallisemman skaalaamisen ja vähentää samalla teknistä velkaa.

Näiden skaalautuvuusvaatimusten täyttäminen vaatii enemmän kuin erillisiä työkaluja tai kertaluonteisia tekoälyprojekteja; se vaatii yhtenäisen, säännellyn perustan, joka pystyy tukemaan kasvua koko yrityksessä.

Miten Jitterbit mahdollistaa turvallisen ja skaalautuvan tekoälykäyttöönoton

Jotta tekoäly voidaan skaalata menestyksekkäästi ja mahdollisimman vaikuttavasti, organisaatiot tarvitsevat toisiinsa yhteydessä olevia järjestelmiä. Jitterbit Harmony on yhtenäinen integrointi-, ohjaus- ja automaatioalusta, joka on suunniteltu yritystason tietoturva- ja skaalautuvuusvaatimukset mielessä pitäen.

Jitterbitin avulla organisaatiot voivat:

• Yhdistä tekoälyagentit yritysjärjestelmiin ja automaatiotyönkulkuihin
• Kiihdytä tekoälykehitystä valmiilla tekoälyagenteilla ja low-code-työkaluilla
• Hallitse tiedon käyttöoikeuksia ja hallintaa keskitetyssä alustassa
• Valvo tekoälyn tuotoksia ja suoritusaikaista toimintaa reaaliajassa
• Mukautettuja tekoälyagentteja voidaan rakentaa Agentti-Tekoäly Professional Services

Saadaksesi lisätietoja, ota yhteyttä Jitterbit AI-asiantuntijaan, tai Varaa demo AI-valmiista Harmony-alustasta.