Co jsou to agenti umělé inteligence?

Agenti umělé inteligence jsou inteligentní autonomní systémy, které mohou plánovat, plnit úkoly a činit rozhodnutí jménem lidí. Vykládají záměr žádostí v kontextu, učí se z historických dat a dynamicky se přizpůsobují měnícím se podmínkám v reálném čase.

Když je integrována do podnikového ekosystému, agenti umělé inteligence koordinují více nástrojů a systémů a dokonce spolupracují s dalšími agenty na dokončení komplexních vícekrokových workflow.

Typy agentů umělé inteligence

Existuje pět hlavních typů podnikových agentů umělé inteligence:

1. Jednoduché reflexní agenty pracují pomocí logiky „if-this-tenis-that“. Jinými slovy, pokud vnímají změnu, reagují.
2. Modelové reflexní agenty jsou jako jednoduché reflexní agenty v tom, že reagují na změnu, ale odlišné v tom, že si uchovávají paměť (model) prostředí, které pozorují. Tato paměť jim umožňuje reagovat mimo přímé podněty.
3. Cíloví agenti používají algoritmy vyhledávání nebo plánování k vyhodnocení možných akcí, predikci výsledků a volbě optimálního pořadí akcí k dosažení jejich zamýšleného cíle.
4. Agenti na bázi utilit jednají na základě toho, jak dobře rozhodnutí dosahuje požadovaného výsledku. Utility představuje numerickou míru vhodnosti, proto se tito agenti snaží maximalizovat výkon a zároveň vyvážit kompromisy.
5. Učební agenti neustále zlepšují svůj výkon tím, že sledují výsledky akce a vyhodnocují, zda byly tyto výsledky dobré nebo špatné.

Podniky mohou také kombinovat více agentů umělé inteligence do systémů s více agenty za účelem zpracování složitých pracovních postupů.

Například jednoduché reflexní činidlo ve vzduchotechnickém systému může při vzestupu teploty vyvolat ochlazení. Pokud je systém spárován s modelovým reflexním činidlem, pamatuje si, že některé místnosti zahřívají rychleji na slunečním světle a podle toho upraví priority chlazení.

Příklady případů použití agenta AI v podniku

Agenti umělé inteligence již mají dopad na celý podnik nad rámec pouhého zvýšení produktivity. Agenti Joule společnosti SAP jsou příkladem této transformace.

Agenti Joule jsou systémy podnikových agentů umělé inteligence, které mohou integrovat napříč podnikovými funkcemi a pomoci týmům urychlit komplexní vícekrokové pracovní postupy a realizovat obchodní hodnotu v potřebném rozsahu. Datové produkty společnosti SAP harmonizují rozdílná data napříč sily, což agentům Joule umožňuje poskytovat analýzy a doporučení založené na úplném kontextu podniku. Bez ohledu na to, jak jedinečné vaše procesy, mohou být agenti Joule přizpůsobeni pro zajištění shody, zabezpečení a kompatibility se stávajícími systémy.

Zde jsou některé z hlavních obchodních případů použití, kdy agenti Joule dělají největší rozdíl.

Agenti umělé inteligence ve financích a účetnictví

Finanční týmy a smluvní účetní se snaží urychlit platby a rychleji uzavřít. Nesprávné faktury a chybějící platby jsou však časově náročné problémy, které vyžadují manuální zásah.

Pracovník Joule pro řešení sporů automatizuje proces řešení sporů analýzou detailů faktur a smluv a následným označením nesrovnalostí nebo neshod. Činí to proaktivně namísto reaktivity a radí finančním týmům, jak postupovat s vygenerovaným dobropisem.

Mezi další případy použití agenta AI ve financích patří:

• Prognóza opožděných plateb pro posouzení platební morálky zákazníků za účelem prognózy zpoždění, umožnění proaktivního informování a posílení provozního kapitálu.
• Automatické párování plateb pro zjednodušení pomalého a manuálního procesu párování plateb s otevřenými fakturami za účelem snížení počtu dní od prodeje do zaplacení.
• Řešení finanční uzávěrky, které analyzuje historické cykly uzávěrek, označuje anomálie a vede týmy k řešení, než se spojí s prodlevami v celé organizaci.

Tyto schopnosti umožňují finančním týmům být efektivnější a přejít od reaktivních přístupů k proaktivním přístupům, zejména při správě příchozích nebo opožděných plateb.

Agenti umělé inteligence v dodavatelském řetězci a nákupu

Operace pořizování jsou složité, náročné na data a časově citlivé. Týmy, které řídí dodavatelské řetězce, se musí rychle rozhodovat, aby udržely krok s měnícími se obchodními podmínkami a zmírnily narušení dodavatelského řetězce.

Pomoci může agent strategického nákupu Joule. Identifikuje příležitosti k nalezení zdroje odběru, vyhodnocuje dodavatele a iniciuje RFP autonomně, zjednodušuje cykly pořizování a zlepšuje efektivitu nákladů.

To pomáhá udržet podniky relevantní a konkurenceschopné. Mezi další případy použití agenta umělé inteligence v dodavatelském řetězci a pořizování patří:

• Automatické zpracování faktury pro snížení zátěže manuálního zadávání dat faktury. Tito agenti umělé inteligence rychle extrahují, ověřují a identifikují nesrovnalosti.
• Analýza průběžné doby pro detekci a korekci nepřesných údajů o průběžné době, aby se zabránilo výpadkům zásob a zpožděním.
• Detekce vad pomocí analýzy obrazových dat pro rychlou a přesnou identifikaci chyb a podporu zlepšování kvality produktů.

Agenti umělé inteligence v personalistice

Manažeři používají podnikové agenty umělé inteligence k posílení svých týmů. Zejména agent pro výkon a cíle automatizuje sběr dat, aby vedoucí pracovníci měli relevantní přehled o každém zaměstnanci.

Protože tito agenti umělé inteligence rozumí kontextu obchodních dat, mohou generovat personalizované body rozhovorů pro schůzky 1:1, sladit cíle zaměstnanců s podnikovými cíli a poskytovat konstruktivní zpětnou vazbu.

Mezi další případy použití agenta AI v HR patří:

• Generování popisu profese k ušetření času náborovým pracovníkům prostřednictvím návrhu vysoce kvalitních popisů profese pomocí generování v přirozeném jazyce. Označuje také vágní nebo zkreslené fráze, které mohou vypnout potenciální kandidáty.
• Screening žadatele k umožnění vyhodnocení životopisů v měřítku. Vyzdvihuje špičkové kandidáty způsobem, který také snižuje nevědomé předpojatosti.
• Příprava pohovoru , která manažerům vybaví otázky pohovoru přizpůsobené dané roli a navržené tak, aby odhalily skutečný potenciál kandidáta.

Agenti umělé inteligence ve výrobě

Agenti umělé inteligence umožňují továrnám být produktivnější tím, že předvídají a zmírňují zpoždění. Agent vedoucího výroby Joule například pomáhá nadřízeným tím, že nejprve identifikuje potenciální narušení a poté doporučí úpravy plánu jejich řešení. Poskytnutím přehledu o závažnosti těchto problémů a souvisejících závislostech tito agenti proaktivně zabraňují neplánovaným výpadkům a zvyšují celkovou provozní efektivitu.

Agenti umělé inteligence poskytují kontingence v případě kritických míst a zpoždění, což umožňuje dynamickou úpravu operací. Další případy použití agenta AI, které podporují toto:

• Agenti umělé inteligence pro prediktivní údržbu používají data snímačů k určení, kdy je třeba vybavení opravit, nebo zda je třeba díly vyměnit – před jejich selháním.
• Kontrola kvality pomáhá zlepšit konzistenci a snížit plýtvání identifikací vad. Pomocí technik strojového učení se procesy mohou autonomně přizpůsobit pro zachování výrobních standardů.

Agenti umělé inteligence v marketingu a obchodu

Marketingové týmy používají agenty umělé inteligence ke stanovení priorit vysoce kvalitních tipů, personalizaci interakcí se zákazníky a podpoře konverzí. Automatizací těchto základních úkolů mohou marketéři přesunout své zaměření na aspekty své práce, které vyžadují lidský dotek.

Agenti umělé inteligence mohou například analyzovat signály záměru, jako je historie nákupů, a identifikovat tak potenciální zákazníky připravené k nákupu. Pak mohou vyzvat lidské marketéry nebo zákaznické týmy, aby tyto tipy zapojili personalizovanými kampaněmi nebo přímým dosahem, a spojit se s nimi, když je jejich úroveň zájmu nejvyšší.

Doplňuje to agent optimalizace katalogu, který průběžně aktualizuje ceny a záznamy produktů. Dynamicky restrukturalizuje obsah tak, aby odpovídal změnám v záměru vyhledávání, aby se zlepšilo pořadí ve výsledcích vyhledávačů.

Spolupráce podnikových agentů umělé inteligence a lidí může mít za následek účinné výsledky. Mezi další případy použití agenta AI v marketingu patří:

• Segmentace zákazníků, která dynamicky seskupuje zákazníky na základě chování, preferencí a záměru a umožňuje cílenější a efektivnější kampaně.
• Doporučení produktů, která analyzují interakce v reálném čase za účelem navržení relevantních produktů, zvýšení míry konverze a spokojenosti zákazníků.
• Generování obsahu pro vytváření popisů produktů, kopírování kampaní a zasílání propagačních zpráv přizpůsobených segmentům publika a cílům SEO.

Agenti umělé inteligence v IT a řízení

Agenti umělé inteligence stále více podporují IT týmy při obraně před hrozbami a dodržování předpisů automatizací úloh dodržování předpisů, monitorováním stavu systému a prosazováním zásad.

Případy použití agenta umělé inteligence v IT zahrnují:

• Vynucení zásad pro monitorování aktivity uživatelů a konfigurací systému pro zajištění shody s interními a externími předpisy.
• Správa dat pro zachování integrity dat detekcí nekonzistencí, prosazováním standardů a správou řízení přístupu.
• Monitorování zabezpečení za účelem identifikace neobvyklých vzorců chování systému, což pomáhá IT týmům reagovat na potenciální hrozby ještě před jejich eskalací.

Agenti umělé inteligence v zákaznické podpoře

Zákazníci očekávají rychlou a personalizovanou podporu. Agenti umělé inteligence pomáhají servisním týmům tyto požadavky efektivně a v potřebném rozsahu plnit.

Nákupní agent například poskytuje novým zákazníkům detaily produktu, srovnatelné možnosti a asistenci při objednávkách. Pro stávající zákazníky je také k dispozici agent otázek a odpovědí, aby posoudil záměr dotazu a poskytl jim přesné odpovědi.

Schopnosti těchto agentů umělé inteligence snižují dobu odezvy, zvyšují spokojenost zákazníků a uvolňují lidské agenty pro složitější tikety. Mezi další případy použití, které to dokládají, patří:

• Pokus o tiket a směrování pro automatickou klasifikaci příchozích požadavků na podporu a jejich přesměrování do příslušného týmu na základě naléhavosti, tématu a smýšlení.
• Shrnutí servisních případů: pro kondenzaci dlouhých servisních vláken do stručných souhrnů, zlepšení přesahů a zkrácení doby řešení.
• Pomoc agentů, která poskytuje návrhy v reálném čase, další nejlepší akce a zdroje znalostí během živých interakcí.

Praktické pokyny: integrace agentní umělé inteligence

Implementace řešení agentů umělé inteligence vyžaduje strategický přístup, který podporuje podnikové cíle a má podíl od zainteresovaných stran v celé organizaci.

Nejprve identifikujte případy použití, ve kterých mohou agenti umělé inteligence dodávat měřitelnou hodnotu. Typicky se jedná o opakující se procesy, procesy náchylné k chybám a časově náročné procesy, jako je zpracování faktur nebo řešení sporů. Pracovní postupy, které jsou náročné na data, složité a křížové funkce nebo jsou kritické pro dodržování předpisů, lze také zefektivnit.

Dále posouďte připravenost vašich dat. Podnikoví agenti umělé inteligence jsou závislí na vysoce kvalitních harmonizovaných datech, takže je nezbytné vyhodnotit současnou infrastrukturu pro přístup v reálném čase, integrační funkce a standardy řízení. Datové cloudové a analytické nástroje společnosti SAP mohou pomoci připravit se na úspěšnou integraci umělé inteligence tím, že vytvoří jediný zdroj pravdy.

Spusťte pilotní projekt zaměřený na zvládnutelný případ použití, jako je řešení sporů. Definujte jasné, kvantifikovatelné metriky úspěchu, jako je úspora času, snížení chyb nebo spokojenost zákazníků. Nastavte referenční snímek a pozorně sledujte výkon, abyste ověřili dopad.

Zásadní význam má zapojení zúčastněných stran do celého procesu provádění. Integrace umělé inteligence je ze své podstaty křížově funkční, takže od začátku zapojte obchodní lídry, IT týmy a koncové uživatele. Jasně převeďte výhody agentní umělé inteligence a vyřešte obavy související se správou změn, ochranou dat a dopadem na pracovní příležitosti.

Organizace, které do svých pracovních postupů nasadily umělou inteligenci, zaznamenaly významné zvýšení produktivity a snížení provozních nákladů. Nemluvě o vyšší míře spokojenosti zákazníků. Aby se udržela obchodní hodnota umělé inteligence v průběhu času, je nezbytné vytvořit smyčky zpětné vazby pro další zlepšení.

Jak se agenti umělé inteligence učí z nových dat, jejich analýzy mohou stále více informovat o dalších případech použití, které řeší jedinečné potřeby organizace.

Položte základ pro transformaci podniku

Vzhledem k tomu, že podnikoví agenti umělé inteligence dospívají, stávají se digitálními partnery, kteří zlepšují lidský úsudek způsoby, které urychlují inovace. Organizace, které dnes podniknou krok integrace umělé inteligence, budou připraveny na další éru průlomového výkonu – té, kde jsou rychlejší lepší rozhodnutí, efektivnější procesy a výsledky jsou na dosah.

Časté dotazy