Las organizaciones están ansiosas por implementar agentes de Genai para hacer cosas como automatizar flujos de trabajo, objetar consultas de los clientes y mejorar la productividad. Pero en la ejercicio, la mayoría de los agentes golpean un pared antaño de alcanzar la producción.
Según un nuevo Investigación realizada por The Economist Impact y DatabricksEl 85 por ciento de las organizaciones usan activamente Genai en al menos una función comercial, y el 73 por ciento de las empresas dicen que Genai es fundamental para sus objetivos estratégicos a abundante plazo. Las innovaciones en la IA Agentic han unido aún más emoción y importancia estratégica para las iniciativas de IA empresariales. Sin retención, a pesar de su prohijamiento generalizada, muchos encuentran que sus proyectos de Genai se detienen luego del piloto.
Las LLM de hoy demuestran capacidades notables para tareas y estrategias más amplias. Pero no es práctico esperar en los modelos normalizado, sin importar cuán sofisticado, para los resultados específicos de los negocios, precisos y admisiblemente gobernados. Esta brecha entre las capacidades generales de IA y las micción comerciales específicas a menudo impide que los agentes van más allá de las implementaciones experimentales en un entorno empresarial.
Para esperar y progresar a los agentes de IA en la producción, las organizaciones necesitan una plataforma de agente que se conecte a sus datos empresariales y mide continuamente y mejore la precisión de sus agentes. El éxito requiere agentes específicos del dominio que entiendan el contexto de su negocio, combinado con evaluaciones de IA exhaustivas que garantizan que los resultados sigan siendo precisos, relevantes y conformes.
Este blog discutirá por qué las métricas genéricas a menudo fallan en entornos empresariales, qué requieren los sistemas de evaluación efectivos y cómo crear una optimización continua que genere confianza del adjudicatario.
Ir más allá de las evaluaciones de talla única
No puede implementar responsablemente un agente de IA si no puede contar si produce respuestas de incorporación calidad específicas de la empresa a escalera. Históricamente, la mayoría de las organizaciones no tienen una forma de contar la evaluación y someterse de «verificaciones de ambientes» informales: evaluaciones rápidas y basadas en impresiones de si la salida se siente correcta o se alinea con el tono de la marca, en emplazamiento de evaluaciones de precisión sistemática. Creer sólo en esas checks intestinales es comparable a solo caminar a través del obvio y exitoso tablas de un despliegue de software sustancial antaño de que se ponga en marcha; Nadie consideraría esa energía suficiente para un sistema crítico de empresa. Otros enfoques incluyen esperar en los marcos de evaluación generales que nunca fueron diseñados para el negocio, tareas y datos específicos de una empresa. Estas evaluaciones estándares están se descomponen cuando los agentes de IA abordan los problemas específicos del dominio. Por ejemplo, estos puntos de remisión no pueden evaluar si un agente interpreta correctamente la documentación interna, proporciona una atención al cliente precisa basada en políticas propietarias o ofrece un exploración financiero sólido basado en datos específicos de la compañía y regulaciones de la industria.
La confianza en los agentes de IA se erosiona a través de estos puntos críticos de rotura:
- Las organizaciones carecen de mecanismos para contar la corrección interiormente de su pulvínulo de conocimiento única.
- Los dueños de negocios no pueden rastrear cómo los agentes llegaron a decisiones o resultados específicos.
- Los equipos no pueden cuantificar las mejoras entre las iteraciones, lo que dificulta demostrar progreso o explicar la inversión continua.
En última instancia, la evaluación sin contexto equivale a conjeturas costosas y hace que mejorar los agentes de IA sea extremadamente difícil. Los desafíos de calidad pueden surgir de cualquier componente en la esclavitud de IA, desde el exploración de consultas hasta la recuperación de información hasta la vivientes de respuesta, creando una pesadilla de depuración donde los equipos luchan para identificar causas raíz e implementar correcciones rápidamente.
Construir sistemas de evaluación que verdaderamente funcionen
La evaluación efectiva del agente requiere un enfoque de pensamiento de sistemas construido en torno a tres conceptos críticos:
- Benchmarking a nivel de tarea: Evaluar si los agentes pueden completar flujos de trabajo específicos, no solo objetar preguntas aleatorias. Por ejemplo, ¿puede procesar un reembolso del cliente de principio a fin?
- Evaluación fundamentada: Asegure las respuestas extraídas del conocimiento interno y el contexto empresarial, no la información pública genérica. ¿Su agente lícito de IA hace remisión a contratos reales de la compañía o principios legales genéricos?
- Seguimiento de cambio: Monitoree cómo cambia el rendimiento a través de las actualizaciones del maniquí y las modificaciones del sistema. Esto evita escenarios en los que las actualizaciones menores del sistema degradan inesperadamente el rendimiento del agente en la producción.
Los agentes empresariales están profundamente vinculados al contexto empresarial y deben navegar en fuentes de datos privados, razonamiento empresarial propietaria y flujos de trabajo específicos de tareas que definen cómo operan las organizaciones reales. Las evaluaciones de IA deben ser construidas a medida en el propósito específico de cada agente, que varía entre los casos de uso y las organizaciones.
Pero construir una evaluación efectiva es solo el primer paso. El valencia positivo proviene de convertir esos datos de evaluación en una progreso continua. Las organizaciones más sofisticadas se están moviendo alrededor de plataformas que permiten agentes auto-optimizados: sistemas donde los agentes de incorporación calidad y específicos del dominio se pueden construir simplemente describiendo la tarea y los resultados deseados. Estas plataformas manejan la evaluación, la optimización y la progreso continua automáticamente, lo que permite a los equipos centrarse en los resultados comerciales en emplazamiento de los detalles técnicos.
Elaborar los datos de evaluación en una progreso continua
La evaluación continua transforma los agentes de IA de las herramientas estáticas en sistemas de formación que mejoran con el tiempo. En emplazamiento de esperar en las pruebas únicas, los sofisticados sistemas de evaluación continua crean mecanismos de feedback que identifican los problemas de rendimiento temprano, aprenden de las interacciones del adjudicatario y los esfuerzos de progreso de enfoque en áreas de parada impacto. Los sistemas más avanzados convierten cada interacción en inteligencia. Aprenden de los éxitos, identifican los patrones de rotura y ajustan automáticamente el comportamiento del agente para atender mejor las micción empresariales.
El objetivo final no es solo la precisión técnica; Es la confianza del adjudicatario. La confianza surge cuando los usuarios desarrollan la confianza de que los agentes se comportarán predecible y adecuadamente en diversos escenarios. Esto requiere un rendimiento constante que se alinee con el contexto comercial, el manejo de la incertidumbre y la comunicación transparente cuando los agentes encuentran limitaciones.
Escalera de confianza a escalera AI
El paisaje de AI Enterprise está separando a los ganadores de los pensadores de las ilusiones. Innumerables compañías que experimentan con los agentes de IA lograrán resultados impresionantes, pero solo algunas escalarán con éxito estas capacidades en los sistemas de producción que impulsan el valencia comercial.
El diferenciador no tendrá comunicación a los modelos AI más avanzados. En cambio, las organizaciones que tengan éxito con Enterprise Genai serán las que todavía tienen la mejor infraestructura de evaluación y monitoreo que puede mejorar el agente de IA continuamente con el tiempo. Las organizaciones que priorizan la prohijamiento de herramientas y tecnologías para permitir que los agentes autooptimizados y la progreso continua serán las más rápidas para progresar sus estrategias de IA.
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