伝統的なAIはしばしば「ブラックボックス」のように感じる - 強力だが不透明です。アジェンティックAIはこのパラダイムを破壊します。AIシステムを構築するだけでなく、タスクを実行するだけでなく、なぜそれらをやっているのかを理解し、以前は人間の専門家に限定されたコンテキスト意識のレベルで意思決定を行うことです。この透明で自律的なインテリジェンスへの転換は、エンタープライズソフトウェアを変革するだけでなく、CXOsがAI駆動システムを管理し、信頼する方法を再考することを強要します。 この革命的なアプローチは、従来のAI能力を超える量子飛躍を表し、企業の景観における効率性、イノベーション、および問題解決を再定義することを約束するレベルの独立した運用を提供します。 Agentic AI をエンタープライズ システムに統合することで、企業は前代未聞の効率性、パーソナライゼーション、および適応性のレベルを解除することができます。 潜在力を発揮しようとする組織にとって理想的なパートナーです。 INAPAP なぜ伝統的なAIはエンタープライズのニーズに短いのか 今日のほとんどの組織は、予測分析、チャットボット、またはプロセス自動化を通じて、何らかの形でAIを使用しています。これらのツールは有用ですが、それでも人々の介入、事前定義のルール、または静的データセットに大きく依存しています。 以下は、伝統的なAIがしばしば闘うもの: 
 
 
 
 
 文脈的意思決定 予想外の状況への適応 パーソナライズ化・進化するユーザー体験 マニュアル監督なしでIT負荷を減らす これが、企業システムがどのように機能するかにおいて、より人間のような自律性を提供する、Agentic AIのイメージに入る場所です。 エージェントAIとは? Agentic AI は、特定のタスクにプログラムされた従来の AI とは異なり、Agentic AI は、自律性、推論、適応可能な計画、およびワークフローの最適化を活用して、ダイナミックな環境の複雑な目標に対処します。 エージェントAIの主な特徴: 
 
 
 
 
 自主性:最低限の人間の監督で独立して動作する。 文脈的理解:自然言語の指示を理解し、変化する状況に適応する。 プロアクティブな実行:リアルタイムでタスクを開始し、戦略を調整します。 Workflow Optimization: End-to-end 効率のための複数のステッププロセスを自動化します。 この反応型からプロアクティブなAIへの移行は、インテリジェントオートメーションにおける地震的飛躍を意味します。企業にとっては、基本的なオートメーションを超えて従業員に割り当てられた責任を独立して処理できるシステムに移行することを意味します。 なぜエージェントAIはCXOsに重要なのか ほとんどのCXOは、繰り返しのタスクを簡素化する伝統的な自動化ツールやAIアシスタントに精通しています。しかし、これらのシステムはしばしば重要な人間の監督を必要とし、ダイナミックに適応する能力が欠けています。 
 
 
 
 非効率的な操作: 従来のシステムは複雑なワークフローを自動化し、複数の部門をカバーしたり、文脈的推論を必要とする。 Decision Bottlenecks: CXOは、意思決定プロセスのための人間の介入に依存するため、しばしば遅れに直面します。 増加するITコスト:既存のシステムの維持とスケーリングは、インテリジェントな最適化なしに費用がかかる可能性があります。 Agentic AIは、ワークフローの自律的なオーケストラを可能にし、手動介入への依存を減らし、リソースの割り当てを最適化することによって、これらの課題に解決策を提供します。 How Agentic AI Enhances Enterprise Software Agentic AIは、従来の自動化や狭いAIで達成できない機能を導入することで、エンタープライズソフトウェアを変革します。 
 
 複雑なワークフローの自動化 Agentic AI は複雑なワークフローを管理し、複数のステップや依存性を伴う。 製造企業では、Agentic AIはサプライチェーン操作を自主的に監督することができ、すべての人間の介入なしで、在庫レベルを追跡し、不足を予測し、調達プロセスを開始することができます。 2. Personalizing User Experiences ユーザーのインタラクションから学び、リアルタイムで適応することで、Agentic AIは高度にパーソナライズされた体験を提供します。 顧客サービスプラットフォームでは、過去の相互作用を分析して応答をカスタマイズしたり、顧客行動パターンに基づいてプロアクティブにソリューションを推奨することができます。 3. Improving Software Testing Cycles Agentic AI は、テストサイクルを自動化することでソフトウェア開発を加速させ、バグを特定し、潜在的な脆弱性を予測し、テスト戦略をダイナミックに調整します。 ソフトウェア開発チームは、Agentic AI を使用して複数の環境でイテラティブテストを実行し、エラーが少なくしてより迅速な展開を確保することができます。 4. Powering AI-Driven DevOps Agentic AI は、インフラストラクチャ管理と展開戦略を自動化することで DevOps プロセスを最適化します。 たとえば、ピークロード中にサーバーのパフォーマンスをモニタリングし、リソースを自動的にスケールしてオープンタイムを維持し、コストを最小限に抑えることができます。 リアルワールドシナリオ: Agentic AI が CXO Pain Points Scenario をどのように解決するか 1:決断のボトルネックを減らす 複数の地域で事業を展開するグローバル小売企業は、市場の変動に応じて製品価格を調整する上で重大な課題に直面しました。その伝統的なERPシステムは、地域のマネージャーからの手動の承認を必要とし、価格変更の実施に遅れをもたらしました。 Agentic AI によるソリューション:Agentic AI を ERP システムに統合することで、自動価格最適化を可能にしました。Agentic AI はリアルタイムの市場データ、競合価格、消費者の行動を分析して価格をダイナミックに調整しました。 Impact: 
 
 
 
 エンジニアリングの向上:現在、同社は価格をリアルタイムで調整し、市場条件に適応し、競争力を維持できるようになりました。 利益率の向上:需要と供給のダイナミクスに基づいて価格を最適化することで、同社は収益と収益性を向上させた。 オペレーションオーバーヘッドの削減:自動化された価格調整により、地域マネージャーのワークロードが低下し、戦略的意思決定に焦点を当てることができました。 シナリオ2:コストの最適化 医療機関は、クラウド・インフラストラクチャにおけるリソースの非効率な割り当てにより、IT支出の増加に直面していましたが、クラウド・サービスの使用にもかかわらず、リソースを効率的にスケールする上で課題に直面し、過剰な供給と不要なコストを引き起こしました。 Agentic AI によるソリューション:組織は、使用パターンに基づいてリソースのスケーリングを自動化するために、Agentic AI による AI 駆動の DevOps 機能を活用しました。Agentic AI は、歴史的データとリアルタイムの使用を分析して、需要のピークとリソースのスケーリングを予測しました。 Impact: 
 
 
 
 Cost Efficiency: By automating resource scaling, the organization significantly reduced IT expenses while maintaining high system performance. 資源利用の向上:Agentic AIは、資源が効率的に割り当てられ、廃棄物を削減し、システム容量を最適化しました。 信頼性の向上:自動スケーリングにより、組織はピーク使用期間中でも、一貫したオープンタイムと信頼性を確保できます。 なぜInAppはAgentic AIを統合するのに最適なパートナーなのか InApp は、Agentic AI のような高度なテクノロジーを統合することによって、既存のエンタープライズシステムをアップグレードすることに特化しています。 
 
 既存システムにおける格差の埋め方 多くの企業はすでに基本的な自動化や伝統的なAIコンポーネントを持っていますが、まだ自動オーケストラを活用していないInAppは、これらのシステムの不効率を特定し、組織のニーズに合わせてAgentic AI機能を統合しています。 
 
 Custom ソフトウェア開発 InAppは、インテリジェントオートメーションやパーソナライズされたユーザー体験などの機能で、エンタープライズソフトウェア技術を強化するためのカスタムソリューションを提供しています。 
 
 実証専門 業界中のCXO向けに最先端のソリューションを提供する実績を誇るInAppは、Agentic AIを既存のワークフローにシームレスに統合し、企業が測定可能なROIを達成するのに役立ちます。 Agentic AIによるエンタープライズソフトウェアの未来 デジタル変革における次の飛躍を計画するCXOにとって、Agentic AIの採用は選択肢だけではなく、必要性です。 Key Benefits: Enhanced operational efficiency through intelligent automation. Improved user experiences via real-time personalization. Reduced IT costs through optimized resource allocation. As businesses evolve toward greater complexity and scalability, partnering with experts like InApp ensures they stay ahead of the curve. Wrapping It Up Agentic AIはインテリジェント・オートメーションにおけるパラダイムの転換を表し、今日企業が使用する従来のシステムをはるかに超える機能を提供しています。複雑なワークフローを自動化し、ユーザー体験をパーソナライズし、ソフトウェアのテストサイクルを改善し、DevOpsプロセスをパワーアップすることで、CXOsが直面する重要な痛みを解決します。 Agentic AI のような高度なテクノロジーを統合するための InApp の専門知識は、エンタープライズ ソフトウェア テクノロジーをアップグレードしたい組織にとって最適なパートナーです。 エンタープライズソフトウェア開発のためのInAppのAI駆動ソリューションで、ビジネス運営を変革するための次のステップを踏み出してください。

Visit our website

Portfolio

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

Agentic AI in Enterprise Software: The Next Leap in Intelligent Automation(エンタープライズソフトウェアにおけるエージェントAI:インテリジェントオートメーションにおける次の飛躍)

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

タップして稼ぐ：テレグラムはソラナより先に次の100億人の暗号通貨ユーザーを獲得する可能性がある

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

18 種類の開発者ツールで生産性を向上しましょう 🚀🔥

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps