エージェント型AI：成功の真実

エージェント型AIの成功は、テクノロジーそのものよりも、業務の設計方法に左右されます。ほとんどの組織は試験運用段階で行き詰まっています。これは、AIに効果がないからではなく、AIをシステム全体にエンドツーエンドで導入する代わりに、個別のタスクに適用してしまうためです。

調査会社のSavantaと共同で実施した今回の調査では、真の効果を上げている組織は、予測可能な成果を得るためにシステムを開発し、プロセス、意思決定、チームを調整して、一時的な改善ではなく、AIをビジネス全体に継続的に拡張していることが明らかになりました。

AIにビジネスの運営を任せる場合、実験的な導入でなく、予測可能・測定可能な成果を得られるように設計する必要があります。

本レポートでは、企業リーダーが目指すべき以下の指針を示しています。

• 作業ではなく、ビジネス成果につながる正式な指標で成功を事前に定義する
• 個別のタスクではなく、複雑なマルチシステムプロセスを自動化することで、エンドツーエンドの導入を優先する
• システム間の業務のオーケストレーションにより、プロセスの断片化や継続性のない導入を回避する
• AIの価値を引き出し、予測可能な成果を大規模に実現するために、業務の仕組みを再構築する
• チーム、プロセス、オーナーシップの足並みをそろえ、業務の設計方法と測定方法をサポートする

Pegaの新しい調査では、このような行動における変化に注目しながら、既存のプロセスを再構築し、エージェント型AIから真の価値を引き出している企業が成功を収めていることを示しています。プレスリリースの全文を見る