AI-agenter svikter i bedrifter: Kun 34 prosent når produksjon

Selv om AI-systemer samler inn og analyserer store mengder data, havner bare om lag en tredjedel (34 prosent) av AI-agentprosjektene i bedrifter ut i produksjon. Dette er en betydelig utfordring som stopper norske arbeidsplasser fra å høste effektivitetsgevinstene kunstig intelligens lover, ifølge en ny rapport. Hovedproblemet er ofte ikke mangel på data, men mangel på «kunnskap» – altså den dypere forståelsen av hva dataene betyr i organisasjonens spesifikke kontekst. Uten denne kontekstuelle kunnskapen tar agentene upålitelige beslutninger. Selv høyteknologiske selskaper sliter, og eldre datasystemer, personvernhensyn og fragmenterte data nevnes som de største hindrene. En liten gruppe "produksjonsledere" klarer imidlertid å få 61 prosent av sine agentprosjekter i drift. Disse selskapene har investert mer i kunnskapskapasitet, spesielt når det gjelder semantisk forståelse, og jobber med å styrke koblingen mellom bedriftens data og AI-agentene. Mange prioriterer investeringer i gjenfinningsteknologier som RAG (retrieval-augmented generation) og kunnskapsgrafer for å løse dette.