基于代理的人工智慧总体拥有成本 (TCO) 和投资报酬率 (ROI) 评估

实际效益：

• 了解基于代理商的人工智慧 (AI) 部署的总体拥有成本 (TCO) 和投资回报率 (ROI) 时间表。
• 制定将 TCO 与价值创造联繫起来的基于代理的 AI 部署的营销和资讯传递策略。
• 确定基于代理的 AI 部署的关键 TCO 推动因素。
• 对内部基于代理人的 AI 解决方案的 TCO/ROI 进行基准测试。

回答关键问题：

• 基于代理的 AI 系统包含哪些元件？
• 不同基于代理的 AI 部署的关键成本推动因素是什么？
• 基于代理程式的 AI 的投资报酬率时间表如何因用例而异？
• 基于代理商的人工智慧部署计画如何影响投资报酬率预期？
• 每个基于代理的人工智慧实施方案的价值创造关键推动因素是什么？

调查亮点：

• 基于代理商的人工智慧在三种部署情境下的投资报酬率 (ROI) 和总拥有成本 (TCO) 分析
• 以八种不同的成本推动因素区隔的代理人工智慧：人工智慧的总拥有成本
• 透过减少劳动力和提高流程效率实现的基于代理的人工智慧的价值创造

目标客群

• 正在评估基于代理的人工智慧部署方案并探索商机的企业领导者
• 希望深入了解基于代理的人工智慧的投资回报率和总拥有成本的人工智慧产品经理和行销领导者
• 希望将基于代理的人工智慧货币化策略与投资回报率时间表、用例价值创造和其他因素相匹配的策略家

表格目录

表格

图表

• 图 1：低影响智能体用例五年累计总拥有成本 (TCO)（依类型划分）
• 图 2：低影响智能体用例年度净值
• 图 3：低影响智能体用例投资报酬率 (ROI)
• 图 4：高影响多智能体用例五年累计总拥有成本 (TCO)（依类型划分）
• 图 5：高影响多智能体用例年度净值
• 图 6：高影响多智能体用例投资报酬率 (ROI)
• 图 7：高影响多智能体边缘用例五年累计总拥有成本 (TCO)（依类型划分）
• 图 8：高影响多智能体用例年度净值代理
• 图 9：多代理高影响力使用案例投资报酬率

Actionable Benefits:

• Understand the Total Cost of Ownership (TCO) and the Return on Investment (ROI) timelines for Agentic Artificial Intelligence (AI) implementation.
• Build marketing and messaging strategy for Agentic AI implementation linking TCO and value creation.
• Identify major TCO drivers for Agentic AI implementation.
• Benchmark in-house Agentic AI solution TCO/ROI.

Critical Questions Answered:

• What does an Agentic AI system stack look like?
• What are the major cost drivers for different Agentic AI deployments?
• How does the Agentic AI ROI timeline depend on use cases?
• How will the Agentic AI implementation timeline affect ROI expectations?
• What are the main drivers of value creation within each Agentic AI implementation?

Research Highlights:

• Agentic AI ROI and TCO analysis across three deployment scenarios.
• Agentic AI TCO segmented by eight different cost drivers.
• Agentic AI value creation through headcount reduction and process efficiency.

Who Should Read This?

• Enterprise leaders assessing Agentic AI implementation scenarios and exploring commercial opportunities.
• AI product managers and marketing leaders aiming to enhance their understanding of Agentic AI ROI & TCO.
• Strategists aiming to align Agentic AI monetization strategies with ROI timelines, use case value creation, and other factors.

TABLE OF CONTENTS

Tables

• Table 1 Single Agent Low Impact Use Case TCO by Type
• Table 2 Single Agent Low Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Table 3 Single Agent Low Impact Use Case Cost per Inquiry
• Table 4 Single Agent Low Impact Use Case Net Value ROI
• Table 5 Multi Agent High Impact Use Case TCO by Type
• Table 6 Multi Agent High Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Table 7 Multi Agent High Impact Use Case Net Value ROI
• Table 8 Multi Agent Edge High Impact Use Case TCO by Type
• Table 9 Multi Agent Edge High Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Table 10 Multi Agent Edge High Impact Use Case 5-Year Cost Reduction
• Table 11 Multi Agent Edge High Impact Use Case Net Value ROI

Charts

• Chart 1 Single Agent Low Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Chart 2 Single Agent Low Impact Use Case Yearly Net Value Agent
• Chart 3 Single Agent Low Impact Use Case ROI
• Chart 4 Multi Agent High Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Chart 5 Multi Agent High Impact Use Case Yearly Net Value Agent
• Chart 6 Multi Agent High Impact Use Case ROI
• Chart 7 Multi Agent Edge High Impact Use Case 5-Year Cumulative TCO by Type
• Chart 8 Multi Agent Edge High Impact Use Case Yearly Net Value Agent
• Chart 9 Multi Agent Edge High Impact Use Case ROI