Chỉ trong vài năm, AI tổng quát đã thay đổi bộ mặt của phân tích doanh nghiệp, đặc biệt là bằng cách làm cho người dùng trong toàn tổ chức có thể truy cập phân tích. Agentic AI hứa hẹn còn làm được nhiều hơn thế bằng cách tự động hóa toàn bộ quy trình công việc và thực hiện các hành động dựa trên thông tin chi tiết về tác nhân. Nhưng có một vấn đề: Chất lượng thông tin chi tiết mà các đại lý hiện tạo ra còn nhiều điều chưa được mong đợi. Chưa đến một nửa số thông tin chi tiết do đại lý tạo ra tại các tổ chức được khảo sát cho báo cáo này dẫn đến cải thiện hoạt động kinh doanh. Và trong khi hầu hết những người được hỏi khen ngợi chất lượng thông tin chi tiết mang tính mô tả của đại lý của họ, thì các đánh giá về thông tin chi tiết mang tính quy định của họ—những thông tin làm cơ sở cho hành động—rõ ràng là lẫn lộn.

TẢI BÁO CÁO TẢI XUỐNG

Việc không tạo ra được những hiểu biết sâu sắc giúp cải thiện hoạt động kinh doanh sẽ khiến các tổ chức mất đi lợi tức đầu tư mong muốn vào phân tích tác nhân. Tệ hơn nữa, những hiểu biết thiếu sót dẫn đến những hành động không chính xác có thể gây ra thiệt hại về mặt tài chính hoặc danh tiếng. Báo cáo này đánh giá cách các công ty xem chất lượng đầu ra do các đại lý phân tích của họ tạo ra và khám phá cách các tổ chức đang tìm cách nâng cao chất lượng thông tin chi tiết và khiến các đại lý của họ làm việc chăm chỉ hơn cho doanh nghiệp.

Một số phát hiện chính từ báo cáo bao gồm: Phân tích đại lý chỉ mới bắt đầu phân phối. Trung bình, 48% thông tin chi tiết do các đại lý phân tích tại các công ty được khảo sát tạo ra sẽ dẫn đến các hành động cải thiện hoạt động kinh doanh. Đó là một sự tiến bộ rõ rệt so với mức trung bình 37% mà những người được hỏi cho biết đã tạo ra những hành động như vậy một năm trước. Nhưng điều đó có nghĩa là hơn một nửa thông tin chi tiết do các đại lý phân tích tạo ra ngày nay vẫn không giúp ích được gì cho doanh nghiệp. Chất lượng hiểu biết tốt hơn dẫn đến lợi thế kinh doanh rõ ràng. Tại một nhóm nhỏ các tổ chức mà chúng tôi gọi là “những nhà lãnh đạo có hiểu biết sâu sắc”, các tác nhân AI hoạt động tốt hơn nhiều so với mức trung bình. Trong nhóm này, hơn 70% thông tin chi tiết của đại lý dẫn đến các hành động cải thiện hoạt động kinh doanh. Những người lãnh đạo có hiểu biết sâu sắc cũng cho điểm chất lượng thông tin chi tiết của đại lý của họ cao hơn so với tổng số người được hỏi nói chung. Khoảng cách về chất lượng đặc biệt rộng khi nói đến những hiểu biết mang tính quy định. Bối cảnh không đầy đủ làm giảm chất lượng cái nhìn sâu sắc. Khi các đại lý phân tích đưa ra những hiểu biết sâu sắc về chất lượng không đạt tiêu chuẩn, lý do chính là do thiếu bối cảnh kinh doanh, như được trích dẫn bởi 55% giám đốc điều hành được khảo sát. Dữ liệu bị phân mảnh hoặc không thể truy cập được là yếu tố chính khác, theo 45%. Ít nhà lãnh đạo có cái nhìn sâu sắc hơn nói rằng các đại lý của họ gặp khó khăn trong việc tiếp cận bối cảnh. Quá tải cái nhìn sâu sắc càng hạn chế hiệu quả của tác nhân. Tại phần lớn (52%) các tổ chức được khảo sát, các tác nhân phân tích tạo ra quá nhiều thông tin chi tiết để có thể đánh giá chính xác và do đó hành động theo. Chưa đến một phần tư (24%) có thể đánh giá tất cả những hiểu biết sâu sắc về đại lý; hầu hết làm như vậy tùy theo từng trường hợp cụ thể và quá trình đó hiện cần nhiều nhân lực. Quản trị và ngữ nghĩa là các lĩnh vực trọng tâm để cải thiện hiểu biết sâu sắc. Các công ty được khảo sát đang ưu tiên các sáng kiến ​​giúp hiểu rõ hơn về đại lý bằng cách tăng cường quản trị dữ liệu và AI (được trích dẫn bởi 60%). Họ cũng đang thêm một lớp ngữ nghĩa vào kiến ​​trúc dữ liệu của mình (45%). Các chuyên gia mà chúng tôi đã phỏng vấn đều đồng ý rằng lớp ngữ nghĩa rất quan trọng để đảm bảo các tác nhân có hiệu suất cao. Tải xuống báo cáo Nội dung này được sản xuất bởi Insights, bộ phận nội dung tùy chỉnh của MIT Technology Review, chứ không phải do ban biên tập của nó sản xuất. Nó được con người nghiên cứu và viết ra, với bất kỳ công cụ AI nào có thể chỉ được sử dụng trong các quy trình sản xuất dưới sự giám sát của con người.