Większość dużych korporacji eksperymentuje z agentycznym AI, ale przejście od pilotów do pełnowymiarowego wdrożenia okazuje się znacznie trudniejsze niż się spodziewano. Choć 80 procent firm z listy Fortune 500 już testuje te systemy, zaawansowane wdrożenia pozostają rzadkością - wiele organizacji застoj na etapie odizolowanych projektów pilotażowych.
Problem tkwi w tym, że przedsiębiorstwa traktują agentyczne AI jak narzędzie do dodania do istniejących procesów, zamiast fundamentalnie je przeprojektować. Arun Chandra, Chief Operating Officer w firmie NiCE, podkreśla że pierwszym krokiem musi być jasne powiązanie tego wdrożenia ze strategią biznesową - czy chodzi o zwiększenie przychodów, redukcję kosztów czy inny cel. Bez tego agenty operują w próżni. Równie ważne jest to, żeby nie aplikować AI do już przestarzałych lub nieefektywnych procesów - czasem znacznie bardziej sensowne jest najpierw zmodernizować sam workflow.
Ostecznie agentyczne AI musi funkcjonować jako spójny system. Agenci potrzebują dostępu do odpowiednich danych, wiedzy i kontekstu aby podejmować dobre decyzje, a także połączeń z systemami backendowymi jeśli mają wykonywać rzeczywiste akcje. Rozfragmentowane informacje drastycznie obniżają efektywność - możliwości agenta bezpośrednio zależą od tego jakie dane i kontekst może wykorzystać.