Penganalisis Gartner telah menyerlahkan trend yang semakin meningkat di mana beberapa vendor yang tidak beretika mengambil bahagian dalam apa yang dikenali sebagai "mencuci ejen." Daripada beribu -ribu produk AI yang mendakwa sebagai agentik, hanya 130 yang sebenarnya memenuhi kriteria.

Agentic AI sering dipromosikan sebagai masa depan kecerdasan buatan. Tidak seperti sistem tradisional yang hanya memproses dan menjana kandungan (seperti CHATGPT), ejen benar boleh melakukan tindakan secara autonomi.

Untuk permohonan yang benar-benar agensi, ia mesti mengendalikan tugas-tugas yang kompleks dan perancangan jangka panjang dengan sedikit atau tidak penglibatan manusia. Ini dicapai dengan berinteraksi dengan alat luaran seperti pelayar web atau dapat menulis dan menjalankan kod secara bebas.

Jadi, apa sebenarnya yang membasuh ejen? Menurut laporan itu, ketika vendor memalsukan teknologi automasi yang sedia ada-seperti chatbots yang didorong oleh LLM dan automasi proses robot-sebagai agentik AI, walaupun mereka tidak mempunyai keupayaan yang diperlukan.

Bagaimanakah seseorang dapat membezakan antara vendor yang menawarkan AI AI yang sahih dan satu yang terlibat dalam pelabelan yang mengelirukan? Dan mengapa ini salah nyata terutamanya mengenai?

Agentic atau hanya mencuci ejen?

Tanpa pemahaman yang jelas tentang apa yang membuat AI benar -benar agenik, mudah disesatkan oleh label yang salah.

Kadang -kadang kekeliruan itu turun ke terminologi. Perkataan "ejen" mempunyai penggunaan yang luas, walaupun ia mempunyai makna yang sangat spesifik dalam perbincangan AI moden.

Ambil contoh yang dipanggil ejen perkhidmatan pelanggan AI. Ini biasanya hanya chatbots yang boleh bertindak balas terhadap pertanyaan atau menyambungkan pengguna kepada manusia untuk isu -isu yang lebih kompleks - mereka sebenarnya tidak mengambil tindakan bebas.

Laporan Gartner juga menunjukkan bahawa Automasi Proses Robot (RPA), yang bergantung pada urutan pra-program untuk menyelesaikan tugas berulang, sedang dicap sebagai AI AI.

Walaupun sistem RPA melakukan tindakan seperti mengemas kini ledger atau sistem inventori secara automatik, mereka tidak mempunyai keupayaan untuk membuat alasan, strategi, atau membuat keputusan.

Beberapa model bahasa besar boleh berinteraksi dengan platform luaran melalui API, tetapi hanya jika diberi arahan langsung. Sistem agensi yang benar sepatutnya dapat mengetahui cara menggunakan API yang tidak dikenali tanpa bimbingan. Jika mereka tidak dapat berkomunikasi secara semulajadi, mereka harus menjana dan melaksanakan kod untuk merapatkan jurang.

Malah platform yang menggabungkan pelbagai alat AI - seperti automasi pemasaran atau sistem aliran kerja - meregangkan definisi melainkan mereka secara bebas dapat menyelaraskan alat -alat ini dalam tempoh yang panjang untuk perancangan strategik.

Untuk menggambarkan: chatbot biasa mungkin mengarang e-mel atas permintaan, sementara sistem agentik bukan sahaja akan merangka mereka, tetapi juga menentukan penerima terbaik, menghantarnya, melacak respons, dan susulan yang diperibadikan.

Dalam membeli -belah dalam talian, chatbot standard dapat membantu anda mencari item dari satu katalog. Tetapi ejen sebenar akan mencari di pelbagai laman web, membandingkan harga, dan membuat pesanan bagi pihak anda.

Tanpa mengiktiraf perbezaan utama ini, mudah untuk kesilapan AI generatif yang kuat untuk ejen autonomi sepenuhnya.

Mengapa trend ini menimbulkan risiko yang serius

Gartner menganggarkan bahawa sebanyak 40% projek AI AI akan gagal atau ditinggalkan pada tahun 2027. Ini menunjukkan bahawa tuntutan dan kesalahpahaman yang melambung menjadi isu utama bagi organisasi.

Salah satu bahaya yang paling segera ialah perniagaan dan pengguna boleh ditipu mengenai prestasi sebenar penyelesaian AI. Apabila jangkaan tidak dipenuhi selepas pelaburan yang signifikan, ia boleh merosakkan kepercayaan antara syarikat dan penyedia AI.

Ketidakpercayaan ini dapat melangkaui vendor ke bidang kecerdasan buatan yang lebih luas. Bagi mereka yang mempercayai potensi AI untuk memacu kemajuan yang bermakna, hakisan keyakinan ini dapat menghalang pengangkatan dan pembangunan.

Di luar risiko reputasi, salah faham kebolehan AI boleh menyebabkan kegagalan operasi. Mengatasi kapasiti sistem ini untuk menguruskan tugas kritikal - dari mengendalikan aduan untuk mengesan cyberattacks - boleh mengakibatkan kerugian kewangan, peluang yang tidak terjawab, atau pelanggaran pengawalseliaan.

Dalam jangka masa panjang, ejen mencuci mengancam inovasi yang sah di AI. Pemula dan penyelidik yang membangunkan teknologi agentik sebenar mungkin berjuang untuk mendapatkan pembiayaan atau sokongan di tengah -tengah banjir tuntutan yang mengelirukan.

Gartner memberi amaran bahawa pencucian ejen tidak hanya mengakibatkan inisiatif yang gagal - ia melemahkan kredibiliti ekosistem AI dan melambatkan penghantaran alat yang memberi kesan.

Pada akhirnya, penyelesaiannya terletak pada meningkatkan literasi AI di peringkat individu dan organisasi. Memahami perbezaan antara tingkah laku agensi tulen dan automasi asas membolehkan kita menilai sistem mana yang benar -benar dapat menyesuaikan diri dan merancang dari masa ke masa.

Vendor juga harus dipertanggungjawabkan untuk menyampaikan kekuatan dan batasan penawaran mereka dengan jelas.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah ejen AI mencuci dan mengapa ia risiko kepada perniagaan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!