Что такое агенты ИИ?

Агенты ИИ — это интеллектуальные автономные системы, которые могут планировать, выполнять задачи и принимать решения от имени людей. Они интерпретируют назначение запросов в контексте, учатся на исторических данных и динамически адаптируются к изменяющимся условиям в реальном времени.

Интегрированные в корпоративную экосистему агенты ИИ координируют несколько инструментов и систем и даже сотрудничают с другими агентами для выполнения сложных многошаговых потоков операций.

Типы агентов ИИ

Существует пять основных типов агентов корпоративного ИИ:

1. Простые рефлекторные агенты работают с использованием логики «если то то». Иными словами, если они воспринимают изменение, они отвечают.
2. Рефлекторные агенты на основе моделей похожи на простые рефлекторные агенты, так как реагируют на изменения, но отличаются тем, что сохраняют память (модель) наблюдаемой среды. Эта память позволяет им реагировать за пределы прямых стимулов.
3. Целевые агенты используют алгоритмы поиска или планирования для оценки возможных действий, прогнозирования результатов и выбора оптимальной последовательности операций для достижения намеченной цели.
4. Агенты, работающие в сфере ЖКХ, действуют исходя из того, насколько решение достигает желаемого результата. Утилита представляет собой численный показатель желательности, поэтому эти агенты стремятся максимизировать производительность при балансировке компромиссов.
5. Учебные агенты постоянно повышают свою производительность, наблюдая за результатами действия и оценивая, были ли эти результаты хорошими или плохими.

Предприятия также могут объединять несколько агентов ИИ в мультиагентные системы для обработки сложных рабочих процессов.

Например, простой рефлекторный агент в системе HVAC может инициировать охлаждение при повышении температуры. В сочетании с рефлекторным агентом, основанным на модели, система помнит, что некоторые помещения нагреваются быстрее при солнечном свете и соответствующим образом корректирует приоритеты охлаждения.

Примеры сценариев использования агентов ИИ на предприятии

Агенты ИИ уже оказывают влияние на предприятие, не ограничиваясь только повышением производительности. Агенты Joule от компании SAP демонстрируют эту трансформацию.

Агенты Joule — это системы агентов корпоративного ИИ, которые могут интегрировать все бизнес-функции, чтобы помочь командам ускорить сложные многошаговые потоки операций и реализовать бизнес-ценность в нужном масштабе. Продукты данных SAP гармонизируют разрозненные данные в разрозненных хранилищах, позволяя агентам Joule предоставлять аналитическую информацию и рекомендации, основанные на полном контексте бизнеса. Независимо от уникальности ваших процессов можно настроить агенты Joule для обеспечения соответствия, безопасности и совместимости с существующими системами.

Вот некоторые из основных бизнес-сценариев, в которых агенты Joule вносят наибольший вклад.

Агенты ИИ в финансах и бухгалтерском учете

Финансовые отделы и бухгалтеры по договорам стремятся ускорить платежи и закрытие. Однако некорректные счета-фактуры и отсутствующие платежи являются трудоемкими проблемами, требующими вмешательства вручную.

Агент по разрешению случаев выяснения Joule автоматизирует процесс выяснения, анализируя подробные данные счетов и договоров, а затем помечая расхождения или несоответствия. Он выполняет это заранее, а не повторно консультирует финансовые отделы о дальнейших действиях по созданию кредитового авизо.

Другие сценарии использования агентов ИИ в финансах:

• Прогнозирование просрочки платежей для оценки платежного поведения клиентов с целью прогнозирования задержек, что обеспечивает проактивную информационно-пропагандистскую работу и укрепление оборотного капитала.
• Автоматическое сопоставление платежей для упрощения медленного и ручного процесса сопоставления платежей с открытыми счетами-фактурами для сокращения срока погашения дебиторской задолженности.
• Решение проблемы финансового закрытия, которое анализирует исторические циклы закрытия, помечает аномалии и помогает группам решать проблемы, прежде чем они перейдут в общеорганизационные задержки.

Эти возможности позволяют финансовым отделам повысить эффективность и перейти от реактивных к упреждающим подходам, особенно при управлении входящими платежами или просроченными платежами.

Агенты ИИ в цепочке поставок и закупках

Операции заготовки являются сложными, требуют больших объемов данных и зависят от времени. Команды, управляющие цепочками поставок, должны быстро принимать решения, чтобы идти в ногу с меняющимися бизнес-условиями и смягчить последствия сбоев в цепочке поставок.

Агент по выбору источника поставки Joule может помочь. Оно определяет возможности выбора источника поставки, оценивает поставщиков и автономно инициирует запросы предложений, оптимизируя циклы закупок и повышая эффективность затрат.

Это помогает держать предприятия актуальными и конкурентоспособными. Другие сценарии использования агентов ИИ в цепочке поставок и закупках включают:

• Автоматическая обработка счетов для сокращения объема вводимых вручную данных счета-фактуры. Агенты ИИ быстро выявляют, проверяют и выявляют расхождения.
• Анализ времени выполнения для обнаружения и корректировки неточных данных времени выполнения для предотвращения дефицита запаса и задержек.
• Обнаружение дефектов путем анализа данных изображений для быстрого и точного выявления ошибок и повышения качества продукции.

Агенты ИИ в управлении персоналом

Менеджеры используют агентов корпоративного ИИ для расширения возможностей своих команд. Агент по производительности и целям, в частности, автоматизирует сбор данных, чтобы руководители получали актуальную информацию о каждом сотруднике.

Поскольку эти агенты ИИ понимают контекст бизнес-данных, они могут создавать персонализированные точки обсуждения для встреч 1:1, согласовывать цели сотрудников с бизнес-целями и предоставлять конструктивные отзывы.

Другие сценарии использования агентов ИИ в HR:

• Генерация описания должности для экономии времени агентов по подбору персонала путем составления высококачественных описаний должностей с использованием генерации на естественном языке. Он также указывает на расплывчатые или предвзятые фразы, которые могут отключить потенциальных кандидатов.
• Отбор кандидатов для оценки резюме по шкале. Она выделяет лучших кандидатов таким образом, что также уменьшает бессознательную предвзятость.
• Подготовка к собеседованию для предоставления менеджерам вопросов для собеседования, адаптированных к роли и призванных раскрыть истинный потенциал кандидата.

Агенты ИИ в производстве

Агенты ИИ позволяют заводам работать продуктивнее, прогнозируя и снижая задержки. Например, агент руководителя производственного участка Joule помогает диспетчерам, сначала выявляя потенциальные сбои, а затем рекомендуя корректировки расписания для их устранения. Предоставляя информацию о серьезности этих проблем и связанных с ними зависимостях, эти агенты заранее предотвращают внеплановые простои и повышают общую операционную эффективность.

Агенты ИИ обеспечивают непредвиденные ситуации в случае узких мест и задержек, что позволяет динамически корректировать операции. Другие сценарии использования агентов ИИ, поддерживающие это:

• Агенты ИИ для диагностического обслуживания используют данные датчиков, чтобы определить, когда оборудование необходимо обслуживать, или требуется ли замена деталей, прежде чем они потерпят неудачу.
• Контроль качества помогает повысить согласованность и сократить отходы за счет выявления дефектов. Методы машинного обучения позволяют автономно корректировать процессы для соблюдения производственных стандартов.

Агенты ИИ в области маркетинга и коммерции

Специалисты по маркетингу используют агентов ИИ для приоритизации высококачественных потенциальных возможностей, персонализации взаимодействия с клиентами и повышения конверсии. Автоматизируя эти базовые задачи, маркетологи могут сфокусироваться на аспектах своей работы, которые требуют участия человека.

Например, агенты ИИ могут анализировать сигналы намерения, такие как история покупок, для выявления потенциальных возможностей, готовых к покупке. Затем они могут предложить маркетологам или группам обслуживания клиентов привлекать этих потенциальных клиентов с помощью персонализированных кампаний или прямых контактов с ними, когда уровень их интереса выше.

Это агент оптимизации каталога, который постоянно обновляет цены и записи продуктов. Он динамически реструктурирует контент в соответствии с изменениями в поиске, чтобы улучшить ранжирование в результатах поисковой машины.

Сотрудничество корпоративных агентов ИИ и людей может привести к действенным результатам. Другие сценарии использования агентов ИИ в маркетинге:

• Сегментация клиентов, которая динамически группирует клиентов на основе поведения, предпочтений и намерений, позволяя проводить более целенаправленные и эффективные кампании.
• Рекомендации по продуктам для анализа взаимодействий в реальном времени с целью предложения релевантных продуктов, повышения конверсии и удовлетворенности клиентов.
• Генерация контента для создания описаний продуктов, копирования кампаний и рекламных сообщений в соответствии с сегментами аудитории и целями SEO.

Агенты ИИ в области ИТ и управления

Агенты ИИ все чаще поддерживают ИТ-команды в защите от угроз и соблюдении нормативных требований, автоматизируя задачи по обеспечению соответствия, отслеживая состояние системы и применяя политики.

Сценарии использования агентов ИИ в сфере ИТ включают:

• Применение политики для мониторинга активности пользователей и конфигураций системы для обеспечения соответствия внутренним и внешним предписаниям.
• Управление данными для обеспечения целостности данных за счет обнаружения противоречий, соблюдения стандартов и управления контролем доступа.
• Мониторинг безопасности для выявления необычных закономерностей в поведении системы, помогая ИТ-отделам реагировать на потенциальные угрозы до их эскалации.

Агенты ИИ в службе поддержки клиентов

Клиенты рассчитывают на быструю и персонализированную поддержку. Агенты ИИ помогают сервисным группам эффективно и в любом масштабе удовлетворять эти потребности.

Торговый агент, например, предоставляет новым клиентам сведения о продукте, сравнимые опции и помощь по заказу. Для существующих клиентов агент по вопросам и ответам также может оценить назначение запроса и предоставить им точные ответы.

Возможности этих агентов ИИ сокращают время отклика, повышают удовлетворенность клиентов и освобождают сотрудников для создания более сложных сервисных запросов. Другие сценарии использования, демонстрирующие это:

• Инициирование и маршрутизация сервисных запросов для автоматической классификации входящих запросов поддержки и их направления в соответствующую группу на основе срочности, темы и настроения.
• Уплотнение сервисных случаев: для уплотнения длинных сервисных потоков в краткие сводки, улучшения передачи и сокращения времени решения.
• Поддержка агентов, предоставляющая предложения в реальном времени, следующие лучшие действия и ресурсы для знаний во время взаимодействия в реальном времени.

Практическое руководство: интеграция агентного ИИ

Внедрение агентских решений ИИ требует стратегического подхода, который поддерживает бизнес-цели и пользуется поддержкой стейкхолдеров в масштабе всей организации.

Сначала определите сценарии использования, в которых агенты ИИ могут обеспечить измеримую ценность. К ним, как правило, относятся повторяющиеся, подверженные ошибкам и трудоемкие процессы, такие как обработка счетов-фактур или разрешение споров. Также можно оптимизировать потоки операций, требующие большого объема данных, сложные и многофункциональные или критически важные для соответствия требованиям.

Затем оцените готовность данных. Агенты корпоративного ИИ зависят от высококачественных, гармонизированных данных, поэтому крайне важна оценка текущей инфраструктуры для доступа в реальном времени, возможностей интеграции и стандартов управления. Облачные и аналитические инструменты SAP помогают подготовиться к успешной интеграции на базе ИИ, создав единый источник достоверной информации.

Запуск пилотного проекта, ориентированного на управляемый вариант использования, например, разрешение споров. Определение четких количественных показателей успеха, таких как экономия времени, сокращение количества ошибок или удовлетворенность клиентов. Установите прототип и внимательно отслеживайте производительность для проверки влияния.

Вовлечение заинтересованных сторон на протяжении всего процесса внедрения имеет решающее значение. Интеграция с ИИ по своей сути является межфункциональной, поэтому в нее с самого начала привлекаются руководители компаний, ИТ-команды и конечные пользователи. Четко осознавайте преимущества агентного ИИ и устраняйте проблемы, связанные с управлением изменениями, конфиденциальностью данных и влиянием на работу.

Организации, внедрившие ИИ в свои рабочие процессы, отмечают значительное повышение продуктивности и снижение операционных затрат. Не говоря уже о более высокой степени удовлетворенности клиентов. Для сохранения ценности ИИ для бизнеса с течением времени крайне важно создавать циклы обратной связи для дальнейшего улучшения.

По мере того как агенты ИИ учатся на новых данных, их аналитика может все активнее информировать другие сценарии использования, отвечающие уникальным потребностям организации.

Создание основы для трансформации бизнеса

По мере развития корпоративных агентов ИИ они становятся цифровыми партнерами, которые повышают оценку сотрудников и ускоряют внедрение инноваций. Организации, которые сегодня предпринимают шаг интеграции с ИИ, будут готовы к следующей эпохе революционной эффективности — такой, где более быстрые решения принимаются, процессы становятся более эффективными, а результаты — более достижимыми.

Часто задаваемые вопросы