Det er sannsynligvis for mye frykt for at AI-modeller spiser applaget etter hvert som de forbedres. For at AI-agenter skal fungere, vil de fleste bedrifter kreve en bro mellom AI og deres spesifikke arbeidsflyter. Det viser seg at den siste milen med å få AI-agenter til å fungere i ekte, svært varierende og fiendtlige miljøer er vanvittig vanskelig. Og i økende grad er det den mest verdifulle delen av hele prosessen. Denne broen mellom AI-modeller og bedriftsarbeidsflyter vil være en stor mengde programvare for å koble til forskjellige systemer, trekke inn de riktige bedriftsdataene, håndtere sikkerhet og tillatelser riktig, og ha et dypt nivå av kontekst knyttet til brukstilfellet. Deretter legger du til kundestøtte skreddersydd for brukstilfellet, SLA-er, ansvarsklausuler, skreddersydde salgsforslag, tilpassede partnerskap for kategorien og så videre. Listen som kreves er ganske uendelig. Hver eneste vertikale, og til og med kritiske horisontale kategori, vil kreve en dyp mengde ekspertise for å gjøre AI-agentene effektive. Den store muligheten akkurat nå er å identifisere hvor disse hullene er størst (mellom modell og arbeidsflyt), og fylle dem ut med riktig programvare og ekspertise. Og selv om modellene forbedres - noe som tidligere har presentert risikoen for kannibalisering - kan de fokuserte aktørene bare tilby enda mer verdi og brukstilfeller til kundene. Det er nesten ikke noe scenario hvis du har gått etter den riktige markedsmuligheten, der modellforbedringer er en dårlig ting når du bygger AI-agenter.