Az AI automatizálás sikerességét sokszor alapvetően félreértik a csapatok, hiszen jellemzően a munka központi részeit próbálják először automatizálni. Ez sokszor ahhoz vezet, hogy az adott folyamatban rengeteg rejtett állapot, kivétel és emberi tudás nehezíti a munkát, miközben a legnagyobb és leggyorsabb előnyök gyakran a munka „szélein” realizálhatók: adat-előkészítésben, minőségbiztosításban, adatszintézisben vagy átadásokban.
Ezeken a területeken az AI képes jelentősen lecsökkenteni a munkaidőt, ráadásul ezek a leginkább visszatérő, alacsony döntési igényű feladatok – vagyis tökéletesen passzolnak a jelenlegi LLM-alapú (nagyméretű nyelvi modell) ügynökökhöz. A videó hangsúlyt fektet arra, hogy az automatizálás első lépéseinek nem a központi folyamatok lecserélésének kell lennie, hanem a peremfeladatok egyszerűsítésének, ahol az emberi beavatkozás könnyebben korrigálja az esetleges hibákat.
Felmerülnek olyan fontos kérdések, mint például: Melyek a munkafolyamat azon „szélei”, ahol a legnagyobb az emberi súrlódás? Milyen gyakori teendők köthetők adattisztításhoz és információszintézishez? Hogyan lehet úgy építeni AI-ügynököket, hogy megőrizzük az emberek szakmai tapasztalatát és bizalmát is? Az automatizálás nemcsak technikai, hanem készségfejlesztési kihívás is, mely során az egész szervezet tanulja, hogyan működhet igazán jól az AI-alapú munkavégzés.
