Därför fastnar stora företag i AI-agenternas pilotfas

AI-agenter har gått från idé till pilotprojekt hos många stora företag. Men att införa tekniken brett i verksamheten är fortfarande ovanligt, enligt en undersökning från UiPath. Studien omfattade 590 personer i företagsledningar och IT-roller hos privata företag med minst 1 miljard dollar i årsomsättning i USA, Storbritannien, Frankrike, Tyskland, Indien och Singapore. Slutsatsen är att den stora utmaningen inte är att starta en enskild AI-agent, utan att driva sammanhängande och styrda arbetsflöden i en komplex organisation. 34

AI används – men sällan i hela verksamheten

Bara 31 procent av de svarande uppgav att AI var fullt integrerat i verksamheten. Ytterligare 35 procent använde AI i begränsad omfattning inom utvalda team, medan 11 procent fortfarande genomförde begränsade experiment. 37

Siffrorna visar ett tydligt glapp mellan pilot och produktion. Ett team kan testa en agent i ett avgränsat användningsfall, men för att skala krävs att den fungerar tillförlitligt med företagets data, verksamhetssystem, etablerade processer och de medarbetare som måste hantera undantag.

Tre hinder bromsar en bred utrullning

De vanligaste hindren för att optimera införandet av agentbaserad AI var:

• Datakvalitet och databereddskap: 38 procent
• Integration med befintliga arbetsflöden och system: 37 procent
• Styrning och regelefterlevnad: 33 procent 14

Det handlar alltså främst om drift och arkitektur. En AI-modell kan kanske tolka information eller föreslå en åtgärd, men ett arbetsflöde i produktion behöver också tillförlitliga indata, rätt behörigheter, kopplingar mellan system, tydligt ansvar och rutiner för ärenden som inte kan slutföras automatiskt.

Integrationen blir särskilt viktig i företag med äldre verksamhetssystem och processer som går över flera avdelningar. Att en agent fungerar bra i ett program eller inom ett team betyder inte automatiskt att den passar in i en hel process med flera system, överlämningar och krav på godkännande.

Orkestrering ska knyta ihop teknik och människor

UiPath beskriver verksamhetsorkestrering som lagret som förbinder data, system, arbetsflöden, människor och AI-agenter. I praktiken handlar det om att samordna arbetet genom en hel process: att fördela uppgifter till rätt automation, agent eller medarbetare, följa utvecklingen, tillämpa kontroller och eskalera undantag när mänskligt omdöme behövs. 4

Endast 29 procent uppgav att orkestrering var fullt införd i hela organisationen. Bland dessa svarade 89 procent att deras implementationer av agentbaserad AI hade nått eller överträffat förväntningarna på avkastning på investeringen, ROI. 315

Resultatet är intressant, men det bör inte läsas som ett bevis för att orkestrering i sig skapar högre avkastning. Undersökningen är sponsrad av en leverantör och bygger på självrapporterade svar. Företag som klarat att införa orkestrering kan redan ha starkare datafundament, mer mogna processer, bättre integrationsförmåga och tydligare stöd från ledningen. 15

Hybridflöden är ett viktigt område

Undersökningen pekar också på ökad användning av agenter i processer som kombinerar förutsägbart och mer föränderligt arbete. UiPath definierar hybridflöden som en blandning av statiska, repetitiva processer och dynamiska, situationsberoende processer. 52 procent av de tillfrågade ledarna uppgav att sådana flöden förekommer i deras dagliga verksamhet. 10

Här kan AI-agenter komplettera regelstyrd automation snarare än ersätta den. Regelbaserade steg kan utföra strukturerade och återkommande uppgifter, medan agenter kan bistå med ostrukturerad information, skiftande sammanhang och uppgifter som kräver bedömning. Även då är det den omgivande processen och dess kontroller som avgör om lösningen går att skala.

Det företagen vill få ut av orkestrering

De vanligaste rapporterade fördelarna med orkestrering var:

• att frigöra medarbetare för arbete med högre värde (51 procent),
• att öka integrationen mellan applikationer (47 procent), och
• att förbättra överblicken över arbetsflöden (44 procent). 4

Det förstärker undersökningens huvudbudskap: företagen efterfrågar inte enbart mer självständig mjukvara. De vill kunna samordna människor, applikationer, automation och AI i processer som går att följa upp och styra.

Vad det betyder för företag som vill skala AI

UiPaths siffror tyder på att avgränsade piloter är relativt lätta att sätta igång, medan upprepbar driftsättning i hela organisationen är betydligt svårare. Vägen bort från pilotstadiet kräver mer än att välja en AI-modell eller lansera en fristående agent. Den kräver tillförlitliga data, system som kan samverka, tydligt processägarskap, styrning, övervakning och möjligheter att lämna över till en människa.

För företagsledare blir därför den viktiga frågan inte bara var kan en agent hjälpa till? utan också hur kan agenten arbeta säkert och mätbart i hela arbetsflödet? Företag som löser den samordningen har bättre förutsättningar att göra lovande avdelningsvisa experiment till verksamhetsövergripande kapacitet. 4