Att bygga AI-agenter har blivit en het trend bland företag som vill automatisera processer och få ut maximalt värde av generativ AI. Men enligt en rapport från Forrester är det viktigt att tänka efter noga innan man ger sig in i denna komplexa värld. Forrester har identifierat AI-agenter som en av årets tio mest framträdande teknologier, men betonar att tre fjärdedelar av organisationerna som försöker bygga dessa agenter internt kommer att misslyckas. Varför är det så?

Många företag saknar den nödvändiga AI-expertisen och resurserna. De som försöker att bygga sina egna AI-lösningar riskerar att hamna i en kostsam fälla, vilket kan leda till det som kallas 'builder’s remorse' – en känsla av ånger över tid och pengar som lagts ner på en ohållbar lösning. För företag som vill undvika dessa fallgropar är det ofta mer fördelaktigt att samarbeta med externa konsulter eller använda färdiga lösningar från etablerade leverantörer.

För vissa organisationer kan det dock finnas fördelar med att bygga egna AI-modeller. Företag som Goldcast, som arbetar med videomarknadsföring, har visat att det är möjligt att experimentera framgångsrikt med öppna AI-modeller. De använder flera olika modeller i sina arbetsflöden, men viktigt att notera är att de inte försöker skapa alltifrån grunden. Istället utnyttjar de befintliga lösningar för att effektivisera sina processer.

Missförstådd AI: Visserligen finns det möjlighet för företag att utveckla egna AI-agenter, men det kräver en tydlig förståelse av de komplexa organisatoriska och tekniska utmaningarna som detta medför. Det handlar om mer än bara teknik; det handlar också om integration av AI-funktioner i företagskulturen och arbetsflödet. En försiktig och informerad strategi är avgörande.

Direktiv om övervakning: En annan aspekt att överväga är vikten av mänsklig övervakning, även om AI-agenter är designade för att fungera autonormt. Utan rätt övervakning kan de snabbt bli ineffektiva eller göra felbedömningar. Företag måste säkerställa att det finns en kontinuerlig process för att utvärdera och justera AI-agenter för bästa resultat.

Kostnadsfrågan är också en avgörande faktor: Många företag kan underskatta kostnaden för att underhålla AI-system över tid. Det kan vara en resurskrävande och komplex process, vilket gör att externa partner ofta kan erbjuda en mer hållbar lösning.

Samarbete är nyckeln: Genom att arbeta med AI-leverantörer och konsulter kan företag dra nytta av expertisen och de resurser som redan finns tillgängliga i branschen. Detta kan förkorta tiden det tar att implementera lösningar och göra det lättare för företag att fokusera på sina kärnverksamheter istället för att koda AI från grunden.

Sammanfattningsvis, även om det kan verka lockande att bygga egna AI-agenter, bör företag väga sina alternativ noga och överväga om det inte är klokare att istället använda sig av externa resurser och expertis. AI-teknologin erbjuder fantastiska möjligheter, men en misslyckad implementation kan bli dyrbar. Tveka inte – välj rätt väg för ditt företag!