Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er intelligente autonome systemer, der kan planlægge, udføre opgaver og træffe beslutninger på vegne af mennesker. De fortolker hensigten med anmodninger inden for kontekst, lærer af historiske data og tilpasser sig dynamisk til skiftende forhold i realtid.

Når de er integreret i et virksomhedsøkosystem, orkestrerer AI-agenter flere værktøjer og systemer og samarbejder endda med andre agenter for at gennemføre komplekse arbejdsprocesser med flere trin.

Typer af AI-agenter

Der er fem hovedtyper af virksomheder AI-agenter:

1. Simple refleks agenter opererer ved hjælp af en “if-this-this-then-that” logik. Med andre ord, hvis de opfatter en forandring, svarer de.
2. Modelbaserede refleks agenter er som simple refleks agenter i og med at de reagerer på forandring, men anderledes idet de bevarer hukommelsen (en model) af det miljø de observerer. Denne hukommelse gør dem i stand til at reagere ud over direkte stimuli.
3. Målbaserede agenter bruger søge- eller planlægningsalgoritmer til at evaluere mulige handlinger, forudsige resultater og vælge den optimale sekvens af handlinger for at nå deres tilsigtede mål.
4. Hjælpebaserede agenter handler ud fra, hvor godt en beslutning opnår det ønskede resultat. Utility repræsenterer et numerisk mål for ønskelighed, så disse agenter sigter mod at maksimere ydeevnen og samtidig afbalancere afvejninger.
5. Læringsagenter forbedrer løbende deres præstation ved at observere resultaterne af en handling og vurdere, om disse resultater var gode eller dårlige.

Virksomheder kan også kombinere flere AI-agenter i multiagentsystemer for at håndtere komplekse arbejdsprocesser.

For eksempel kan et simpelt refleksmiddel i et HVAC-system udløse køling, når temperaturen stiger. Hvis det kombineres med et modelbaseret refleksmiddel, husker systemet, at visse rum opvarmes hurtigere i sollys og justerer køleprioriteterne i overensstemmelse hermed.

Eksempler på anvendelseseksempler for AI-agenter i virksomheden

AI-agenter gør allerede virksomhedsovergribende virkninger ud over blot produktivitetsgevinster. SAP's Joule-agenter eksemplificerer denne transformation.

Joule Agents er systemer af virksomheds-AI-agenter, der kan integreres på tværs af forretningsfunktioner for at hjælpe teams med at fremskynde komplekse arbejdsprocesser med flere trin og realisere forretningsværdi på skala. SAP's dataprodukter harmoniserer forskelligartede data på tværs af siloer, så Joule Agents kan levere indsigt og anbefalinger, der er funderet i en virksomheds fulde kontekst. Uanset hvor unikke dine processer er, kan Joule Agents tilpasses for at sikre overholdelse, sikkerhed og kompatibilitet med eksisterende systemer.

Her er nogle af de bedste business use cases, hvor Joule Agents gør mest forskel.

AI-agenter i økonomi og regnskab

Finansieringsteams og kontraktregnskabsmedarbejdere søger at fremskynde betalinger og lukke hurtigere. Ukorrekte fakturaer og manglende betalinger er dog tidskrævende problemer, der kræver manuel indgriben.

Joules agent for løsning af afklaringssager automatiserer afklaringsprocessen ved at analysere detaljerne for fakturaer og kontrakter og derefter markere uoverensstemmelser eller uoverensstemmelser. Det gør den proaktivt i stedet for reaktivt at rådgive finansteams om, hvordan man går videre med en genereret kreditnota.

Andre tilfælde af brug af AI-agenter i finanssektoren omfatter:

• Forsinket betaling forudsigelse for at vurdere kundernes betalingsadfærd til at forudsige forsinkelser, muliggøre proaktiv outreach og styrke arbejdskapital.
• Automatisk betalingsafstemning for at strømline den langsomme og manuelle proces med at afstemme betalinger med åbne fakturaer for at reducere antallet af udestående dage.
• Regnskabsafslutningsløsning, der analyserer historiske afslutningscyklusser, markerer uregelmæssigheder og guider teams til at løse problemer, før de sammenkobles til forsinkelser i hele organisationen.

Disse kapaciteter gør det muligt for finansieringsteams at være mere effektive og skifte fra reaktive til proaktive tilgange, især ved styring af indgående eller forsinkede betalinger.

AI-agenter i forsyningskæde og anskaffelse

Anskaffelsesoperationer er komplekse, datatunge og tidsfølsomme. Teams, der styrer forsyningskæder, skal træffe hurtige beslutninger for at holde trit med skiftende forretningsbetingelser og afbøde afbrydelser i forsyningskæden.

Joules indkøbsagent kan hjælpe. Den identificerer indkøbsmuligheder, evaluerer leverandører og initierer RFP'er selvstændigt, strømliner indkøbscyklusser og forbedrer omkostningseffektiviteten.

Dette hjælper med at holde virksomheder relevante og konkurrencedygtige. Andre anvendelseseksempler for AI-agenter i forsyningskæden og anskaffelsen omfatter:

• Automatisk fakturabehandling for at reducere byrden ved manuel indtastning af fakturadata. Disse AI-agenter udtrækker, validerer og identificerer hurtigt afvigelser.
• Gennemløbstidsanalyse til påvisning og korrektion af unøjagtige gennemløbstidsdata for at forhindre lagerbeholdninger og forsinkelser.
• Registrering af fejl ved at analysere billeddata for hurtigt og præcist at identificere fejl og fremme forbedring af produktkvaliteten.

AI-agenter i menneskelige ressourcer

Ledere bruger virksomhedens AI-agenter til at styrke deres teams. Specielt præstations- og målgruppen automatiserer dataindsamlingen for at sikre, at ledere har relevant indsigt om hver enkelt medarbejder.

Da disse AI-agenter forstår konteksten for forretningsdata, kan de generere personlige samtalepunkter til 1:1-møder, afstemme medarbejdernes mål med forretningsmål og give konstruktiv feedback.

Andre anvendelseseksempler for AI-agenter i HR omfatter:

• Generering af jobbeskrivelser for at spare rekrutteringstiden ved at udarbejde jobbeskrivelser af høj kvalitet ved hjælp af generering af naturligt sprog. Den markerer også vage eller forudindtagede saetninger, der kan slukke for potentielle kandidater.
• Screening af ansøgere for at muliggøre evaluering af CV'er i stort omfang. Det fremhæver topkandidater på en måde, der også reducerer ubevidste skævheder.
• Interviewforberedelse til at udstyre ledere med interviewspørgsmål skræddersyet til rollen og designet til at afsløre en kandidats sande potentiale.

AI-agenter i produktion

AI-agenter gør fabrikkerne i stand til at være mere produktive ved at foregribe og afbøde forsinkelser. Joules produktionstilsynsførende agent hjælper fx tilsynsførende ved først at identificere potentielle afbrydelser og derefter anbefale tidsplanjusteringer for at adressere dem. Ved at give synlighed over alvorligheden af disse problemer og de involverede afhængigheder forhindrer disse agenter proaktivt ikkeplanlagt nedetid og øger den overordnede driftseffektivitet.

AI-agenter leverer udfald i tilfælde af flaskehalse og forsinkelser, hvilket gør det muligt for operationer at tilpasse sig dynamisk. Andre tilfælde af brug af AI-agenter, der understøtter dette, er:

• AI-agenter bruger sensordata til at bestemme, hvornår udstyr skal serviceres, eller om dele skal udskiftes – før de mislykkes.
• Kvalitetskontrol hjælper med at forbedre konsistensen og reducere spild ved at identificere fejl. Med maskinindlæringsteknikker kan processer tilpasses selvstændigt for at opretholde produktionsstandarder.

AI-agenter inden for marketing og handel

Marketingteams bruger AI-agenter til at prioritere kundeemner af høj kvalitet, personalisere kundeinteraktioner og drive konverteringer. Ved at automatisere disse grundlæggende opgaver kan marketingfolk flytte deres fokus til de aspekter af deres job, der kræver en menneskelig berøring.

For eksempel kan AI-agenter analysere hensigtssignaler som købshistorik for at identificere leads, der er klar til at købe. Derefter kan de bede menneskelige marketingfolk eller kontoteams om at engagere disse leads med personlige kampagner eller direkte opsøgende aktiviteter, der forbinder med dem, når deres interesseniveau er højest.

Som supplement hertil er Katalogoptimeringsagenten, som løbende opdaterer priser og produktregistreringer. Det restrukturerer dynamisk indhold for at tilpasse sig ændringer i søgehensigt for at forbedre rangeringen i søgemaskineresultater.

Samarbejdet mellem virksomheder AI-agenter og mennesker kan resultere i virkningsfulde resultater. Andre tilfælde af brug af AI-agenter i marketing omfatter:

• Kundesegmentering, der dynamisk grupperer kunder baseret på adfærd, præferencer og hensigt, hvilket muliggør mere målrettede og effektive kampagner.
• Produktanbefalinger, der analyserer interaktioner i realtid for at foreslå relevante produkter, hvilket øger konverteringsraterne og kundetilfredsheden.
• Indholdsgenerering til oprettelse af produktbeskrivelser, kampagnekopiering og kampagnemeddelelser, der er skræddersyet til målgruppesegmenter og SEO-mål.

AI-agenter inden for it og governance

AI-agenter understøtter i stigende grad IT-teams i at forsvare sig mod trusler og forblive kompatible ved at automatisere compliance-opgaver, overvåge systemsundhed og håndhæve politikker.

Anvendelseseksempler for AI-agenter i IT omfatter:

• Håndhævelse af politikker til overvågning af brugeraktivitet og systemkonfigurationer for at sikre overholdelse af interne og eksterne bestemmelser.
• Data governance til at vedligeholde dataintegritet ved at opdage uoverensstemmelser, håndhæve standarder og administrere adgangskontroller.
• Sikkerhedsovervågning for at identificere usædvanlige mønstre i systemadfærden og hjælpe it-teams med at reagere på potentielle trusler, før de eskalerer.

AI-agenter i kundesupport

Kunderne forventer hurtig og personlig support. AI-agenter hjælper serviceteams med at opfylde disse krav effektivt og i målestok.

Indkøbsagenten giver fx nye kunder produktdetaljer, sammenlignelige valgmuligheder og ordrehjælp. For eksisterende kunder er Q&A Agent også klar til at vurdere hensigten med en forespørgsel og give præcise svar til dem.

Disse AI-agenters muligheder reducerer svartider, forbedrer kundetilfredsheden og frigør menneskelige agenter for mere komplekse supportmeddelelser. Andre anvendelseseksempler, der viser dette, omfatter:

• Supportmeddelelsestriage og routing til automatisk klassificering af indgående supportanmodninger og dirigering af dem til det relevante team baseret på vigtighed, emne og følelse.
• Opsummering af servicesager: Til sammenfatning af lange tråde i kortfattede resuméer, forbedring af afleveringer og reduktion af opløsningstid.
• Agenthjælp, der leverer forslag i realtid, næstbedste handlinger og videnressourcer under live-interaktioner.

Praktisk vejledning: agentisk AI-integration

Implementering af AI-agentløsninger kræver en strategisk tilgang, der understøtter forretningsmål og har buy-in fra interessenter på tværs af organisationen.

Til at begynde med skal du identificere anvendelseseksempler, hvor AI-agenter kan levere målbar værdi. Disse omfatter typisk gentagne, fejlbehæftede og tidskrævende processer som fakturabehandling eller løsning af afklaringssager. Arbejdsprocesser, der er dataintensive, komplekse og tværfunktionelle eller kritiske for overholdelse, kan også strømlines.

Derefter skal du vurdere din dataparathed. Enterprise AI-agenter afhænger af harmoniserede data af høj kvalitet, så det er vigtigt at evaluere den aktuelle infrastruktur med henblik på realtidsadgang, integrationsmuligheder og styringsstandarder. SAP's datacloud og analyseværktøjer kan hjælpe med at forberede vellykket AI-integration ved at etablere en enkelt sandhedskilde.

Iværksættelse af et pilotprojekt, der fokuserer på en overskuelig use case, såsom tvistbilæggelse. Definer klare, kvantificerbare succesmetrikker, fx gemt tid, reducerede fejl eller tilfredse kunder. Indstil en baseline, og overvåg performance tæt for at validere påvirkningen.

Det er afgørende at inddrage de berørte parter i hele gennemførelsesprocessen. AI-integration er i sagens natur tværfunktionel, så inddrager virksomhedsledere, it-teams og slutbrugere fra starten. Fordelene ved agentisk AI formidles klart, og der tages hånd om bekymringer i forbindelse med administration af ændringer, databeskyttelse og jobpåvirkning.

Organisationer, der har implementeret AI i deres arbejdsgange, har oplevet betydelige stigninger i produktiviteten og reduktionen i driftsomkostningerne. For ikke at nævne højere kundetilfredshedsrater. For at opretholde forretningsværdien af AI over tid er det afgørende at skabe feedback-sløjfer til yderligere forbedring.

Efterhånden som AI-agenter lærer af nye data, kan deres indsigt i stigende grad informere andre anvendelseseksempler, der imødekommer en organisations unikke behov.

Lay fundamentet for forretningstransformation

I takt med at virksomhedens AI-agenter modnes, bliver de digitale partnere, der forbedrer den menneskelige dømmekraft på måder, der fremskynder innovation. De organisationer, der tager skridtet med AI-integration i dag, vil være klar til den næste æra af banebrydende ydeevne – en, hvor bedre beslutninger træffes hurtigere, processer er mere effektive, og resultater er mere inden for rækkevidde.

Ofte stillede spørgsmål