Mitä ovat tekoälyagentit?

AI-agentit ovat älykkäitä autonomisia järjestelmiä, jotka voivat suunnitella, suorittaa tehtäviä ja tehdä päätöksiä ihmisten puolesta. He tulkitsevat pyyntöjen tarkoitusta kontekstissa, oppivat historiallisista tiedoista ja mukautuvat dynaamisesti muuttuviin olosuhteisiin reaaliajassa.

Integroidessaan yrityksen ekosysteemiin tekoälyagentit orkestroivat useita työkaluja ja järjestelmiä ja jopa tekevät yhteistyötä muiden agenttien kanssa monimutkaisten, monivaiheisten työnkulkujen suorittamiseksi.

AI-agenttityypit

Yritysten tekoälyagentteja on viisi päätyyppiä:

1. Yksinkertaiset refleksiagentit toimivat ”if-this-then-then-that” -logiikalla. Toisin sanoen, jos he havaitsevat muutoksen, he reagoivat.
2. Mallipohjaiset refleksiagentit ovat kuin yksinkertaisia refleksiagentteja siinä, että ne reagoivat muutokseen, mutta erilaiset siinä, että ne säilyttävät muistin (mallin) havainnoimastaan ympäristöstä. Tämän muistin avulla he voivat reagoida suoria ärsykkeitä pidemmälle.
3. Tavoitepohjaiset käsittelijät käyttävät haku- tai suunnittelualgoritmeja arvioidakseen mahdollisia toimia, ennustaakseen tuloksia ja valitessaan optimaalisen toimenpidesarjan tavoitteensa saavuttamiseksi.
4. Hyötypohjaiset aineet toimivat sen perusteella, miten hyvin päätöksellä saavutetaan haluttu tulos. Hyötysuhde on toivottavuuden numeerinen mitta, joten nämä agentit pyrkivät maksimoimaan suorituskyvyn tasapainottamalla kompromisseja.
5. Oppimisagentit parantavat jatkuvasti suorituskykyään tarkkailemalla toimen tuloksia ja arvioimalla, olivatko tulokset hyviä vai huonoja.

Yritykset voivat myös yhdistää useita tekoälyagentteja moniagenttijärjestelmiksi monimutkaisten työnkulkujen käsittelemiseksi.

Esimerkiksi yksinkertainen refleksiaine LVI-järjestelmässä voi laukaista jäähdytyksen lämpötilan noustessa. Jos järjestelmä on yhdistetty mallipohjaiseen refleksiagenttiin, järjestelmä muistaa, että tietyt huoneet lämpenevät nopeammin auringonvalossa ja säätävät jäähdytysprioriteetteja vastaavasti.

Esimerkkejä tekoälyagentin käyttötapauksista yrityksessä

Tekoälyagentit tekevät jo nyt koko yrityksen laajuisia vaikutuksia pelkän tuottavuuden kasvun lisäksi. SAP:n Joule-käsittelijät ovat esimerkki tästä muutoksesta.

Joule-agentit ovat yrityksen tekoälyagenttien järjestelmiä, jotka voivat integroida liiketoiminnan eri toimintoja auttaakseen tiimejä nopeuttamaan monimutkaisia, monivaiheisia työnkulkuja ja ymmärtämään liiketoiminnan arvoa mittakaavassa. SAP:n tietotuotteet harmonisoivat erilaiset tiedot eri siilojen välillä, jolloin Joule-käsittelijät voivat toimittaa analyyseja ja suosituksia, jotka on ankkuroitu koko liiketoimintakontekstiin. Olipa prosessisi kuinka yksilöllinen tahansa, Joule-käsittelijöitä voidaan mukauttaa siten, että varmistetaan vaatimustenmukaisuus, turvallisuus ja yhteensopivuus olemassa olevien järjestelmien kanssa.

Tässä on joitakin tärkeimpiä liiketoiminnan käyttötapauksia, joissa Joule-käsittelijät tekevät eniten eroa.

AI-agentit taloushallinnossa ja kirjanpidossa

Rahoitustiimit ja sopimuskirjanpitäjät pyrkivät nopeuttamaan maksuja ja sulkeutumaan nopeammin. Virheelliset laskut ja puuttuvat maksut ovat kuitenkin aikaa vieviä ongelmia, jotka vaativat manuaalisia toimia.

Joulen riidanratkaisukäsittelijä automatisoi selvittelytapausprosessin analysoimalla laskujen ja sopimusten lisätiedot ja merkitsemällä sitten ristiriidat tai ristiriidat. Se tekee tämän ennakoivasti eikä reaktiivisesti ja neuvoo taloushallinnon tiimejä, miten generoidun hyvityslaskun kanssa edetään.

Muita tekoälyagentin käyttötapauksia taloushallinnossa ovat:

• Maksun myöhästymisen ennuste, jonka avulla voidaan arvioida asiakkaan maksukäyttäytymistä ja ennustaa viivästymisiä, mikä mahdollistaa ennakoivan tavoittamisen ja käyttöpääoman vahvistamisen.
• Automaattinen maksun täsmäytys, jolla yksinkertaistetaan maksujen ja avointen laskujen välisen täsmäytyksen hidasta ja manuaalista prosessia myynnin kiertoajan lyhentämiseksi.
• Tilinpäätöksen ratkaisu, joka analysoi historiallisia päätössyklejä, merkitsee poikkeamia ja opastaa tiimejä ratkaisemaan, ennen kuin ne yhdistetään koko organisaation viivästymisiin.

Näiden valmiuksien ansiosta rahoitustiimit voivat olla tehokkaampia ja siirtyä reaktiivisista ennakoiviin lähestymistapoihin erityisesti saapuvien tai myöhästyneiden maksujen hallinnassa.

AI-agentit toimitusketjussa ja hankinnassa

Hankintatoiminta on monimutkaista, dataa rasittavaa ja ajallisesti arkaluonteista. Toimitusketjuja hallinnoivien tiimien on tehtävä päätöksiä nopeasti pitääkseen kiinni muuttuvista liiketoimintaolosuhteista ja lieventääkseen toimitusketjun häiriöitä.

Joulen kilpailutuksen käsittelijä voi auttaa. Se tunnistaa hankintalähteen määritysmahdollisuuksia, arvioi toimittajia ja käynnistää tarjouspyyntöjä itsenäisesti, virtaviivaistaa hankintasyklejä ja parantaa kustannustehokkuutta.

Tämä auttaa pitämään yritykset merkityksellisinä ja kilpailukykyisinä. Muita tekoälyagentin käyttötapauksia toimitusketjussa ja hankinnassa ovat:

• Automaattinen laskunkäsittely manuaalisen laskutietojen syötön taakan vähentämiseksi. Nämä tekoälyagentit poimivat, validoivat ja tunnistavat poikkeamat nopeasti.
• Läpimenoaika-analyysi epätarkkojen toimitusaikatietojen havaitsemiseksi ja korjaamiseksi, jotta estetään pysähdykset ja viivästymiset.
• Virheiden havaitseminen analysoimalla kuvatietoja, jotta voit tunnistaa virheet nopeasti ja tarkasti ja parantaa tuotteen laatua.

AI-agentit henkilöstöhallinnossa

Päälliköt käyttävät yrityksen tekoälyagentteja tiimiensä voimaannuttamiseen. Erityisesti suoritusten ja tavoitteiden käsittelijä automatisoi tiedonkeruun, jotta johtohenkilöt saavat olennaista tietoa jokaisesta työntekijästä.

Koska nämä tekoälyagentit ymmärtävät liiketoimintatietojen kontekstin, he voivat luoda yksilöllisiä puhepisteitä 1:1-tapaamisia varten, kohdistaa työntekijöiden tavoitteet liiketoiminnan tavoitteisiin ja antaa rakentavaa palautetta.

Muita tekoälyagentin käyttötapauksia HR:ssä ovat:

• Työnkuvauksen luonti rekrytoijien ajan säästämiseksi laatimalla korkealaatuisia tehtäväkuvauksia luonnollisen kielen generointia käyttäen. Se merkitsee myös epämääräisiä tai puolueellisia lausekkeita, jotka voivat sammuttaa mahdollisia ehdokkaita.
• Hakijoiden seulonta ansioluetteloiden arvioinnin mahdollistamiseksi asteikolla. Se nostaa kärkiehdokkaat esiin tavalla, joka vähentää myös tiedostamatonta ennakkoluuloa.
• Haastattelun valmistelu , jonka avulla esimiehet saavat käyttöönsä rooliin räätälöityjä haastattelukysymyksiä, jotka on suunniteltu paljastamaan työnhakijan todelliset mahdollisuudet.

AI-agentit tuotannossa

Tekoälyagenttien avulla tehtaat voivat olla tuottavampia ennakoimalla ja lieventämällä viivästyksiä. Esimerkiksi Joulen tuotannonohjaajan käsittelijä auttaa esimiehiä tunnistamalla ensin mahdolliset häiriöt ja suosittelemalla sitten aikataulumukautuksia niiden korjaamiseksi. Tarjoamalla näkyvyyden näiden ongelmien vakavuuteen ja niihin liittyviin sidonnaisuuksiin nämä käsittelijät ehkäisevät ennakoivasti suunnittelemattomia seisokkeja ja parantavat yleistä operatiivista tehokkuutta.

Tekoälyagentit tarjoavat vikatapahtumia pullonkaulojen ja viivästysten varalta, mikä mahdollistaa toimintojen dynaamisen mukautumisen. Muut tekoälyagentin käyttötapaukset, jotka tukevat tätä, ovat:

• Ennakoivan kunnossapidon tekoälyagentit käyttävät anturitietoja määrittääkseen, milloin laitteita on huollettava tai onko osat vaihdettava – ennen kuin ne epäonnistuvat.
• Laadunvalvonta auttaa parantamaan johdonmukaisuutta ja vähentämään jätettä tunnistamalla viat. Koneoppimistekniikoiden avulla prosessit voivat säätää itsenäisesti ylläpitääkseen valmistusstandardeja.

AI-agentit markkinoinnissa ja kaupassa

Markkinointitiimit käyttävät tekoälyagentteja korkealaatuisten liidien priorisointiin, asiakaskontaktien yksilöllistämiseen ja tulosten edistämiseen. Automatisoimalla nämä perustehtävät markkinoijat voivat siirtää painopisteen työtehtäviinsä, jotka vaativat inhimillistä kosketusta.

Esimerkiksi tekoälyagentit voivat analysoida aiesignaaleja, kuten ostohistoriaa, tunnistaakseen vihjeet, jotka ovat valmiita ostettavaksi. Sitten he voivat kehottaa ihmismarkkinoijia tai asiakastiimejä sitoutumaan näihin liideihin räätälöidyillä kampanjoilla tai suoralla yhteydenotolla heidän kanssaan, kun heidän kiinnostuksensa taso on korkein.

Tätä täydentää katalogin optimoinnin käsittelijä, joka päivittää hintoja ja tuotemerkintöjä jatkuvasti. Se muuttaa sisältöä dynaamisesti vastaamaan hakutarkoituksen muutoksia, jotta hakukoneen tulosten sijoitus paranisi.

Yritysten tekoälyagenttien ja ihmisten yhteistyö voi johtaa vaikuttaviin tuloksiin. Muita tekoälyagentin käyttötapauksia markkinoinnissa ovat:

• Asiakassegmentointi, joka ryhmittelee asiakkaat dynaamisesti käyttäytymisen, mieltymysten ja tarkoituksen perusteella ja mahdollistaa kohdennetummat ja tehokkaammat kampanjat.
• Tuotesuositukset, jotka analysoivat reaaliaikaisia vuorovaikutuksia ja ehdottavat relevantteja tuotteita, lisäävät konversioprosentteja ja lisäävät asiakastyytyväisyyttä.
• Sisällön generointi yleisösegmentteihin ja hakukoneoptimoinnin tavoitteisiin räätälöityjen tuotekuvausten, kampanjakopioiden ja mainosviestien luontia varten.

AI-agentit IT:ssä ja hallinnossa

Tekoälyagentit tukevat yhä enemmän IT-tiimejä uhkia vastaan puolustautumisessa ja vaatimustenmukaisuudessa automatisoimalla vaatimustenmukaisuustehtäviä, seuraamalla järjestelmän kuntoa ja valvomalla käytäntöjä.

Tekoälyagentin käyttötapauksia IT:ssä ovat:

• Käytäntöjen valvonta käyttäjän toiminnan ja järjestelmäkonfiguraatioiden seuraamiseksi sisäisten ja ulkoisten määräysten noudattamisen varmistamiseksi.
• Tietojen hallinnointi tietojen eheyden ylläpitämiseksi havaitsemalla ristiriitoja, valvomalla standardeja ja hallinnoimalla pääsyn valvontaa.
• Tietoturvan valvonta, jolla tunnistetaan järjestelmän käyttäytymisen epätavallisia malleja, mikä auttaa IT-tiimejä reagoimaan mahdollisiin uhkiin ennen kuin ne eskaloituvat.

AI-agentit asiakastuessa

Asiakkaat odottavat nopeaa ja yksilöllistä tukea. AI-agentit auttavat palvelutiimejä vastaamaan näihin tarpeisiin tehokkaasti ja skaalautuvasti.

Esimerkiksi ostaja tarjoaa uusille asiakkaille tuotetietoja, vertailukelpoisia vaihtoehtoja ja tilausapua. Nykyisille asiakkaille kyselyjen ja vastausten käsittelijä on myös valmis arvioimaan kyselyn tarkoitusta ja antamaan heille tarkkoja vastauksia.

Näiden tekoälyagenttien ominaisuudet lyhentävät vasteaikoja, parantavat asiakastyytyväisyyttä ja vapauttavat ihmisagentteja monimutkaisemmille lipuille. Muita käyttötapauksia, jotka osoittavat tämän, ovat:

• Lippujen kokeilu ja reititys saapuvien tukipyyntöjen automaattista luokittelua ja niiden reitittämistä varten sopivaan tiimiin kiireellisyyden, aiheen ja asenteen perusteella.
• Palvelutapausten tiivistys: pitkän palvelun säikeiden tiivistämiseen tiivistetyiksi yhteenvedoiksi, handoffien parantamiseksi ja ratkaisuajan lyhentämiseksi.
• Käsittelijän tuki, joka sisältää reaaliaikaisia ehdotuksia, seuraavaksi parhaita toimintoja ja tietämysresursseja reaaliaikaisten kontaktien aikana.

Käytännön opastus: agenttisen tekoälyn integrointi

Tekoälyn agenttiratkaisujen toteuttaminen edellyttää strategista lähestymistapaa, joka tukee liiketoiminnan tavoitteita ja jolla on sisäänosto sidosryhmiltä koko organisaatiossa.

Aloita tunnistamalla käyttötapauksia, joissa tekoälyn agentit voivat tuottaa mitattavissa olevaa arvoa. Näitä ovat yleensä toistuvat, virhealttiit ja aikaa vievät prosessit, kuten laskujen käsittely tai selvittelytapausten ratkaiseminen. Lisäksi voidaan virtaviivaistaa työnkulkuja, jotka ovat dataintensiivisiä, monimutkaisia ja toiminnallisia tai vaatimustenmukaisuuden kannalta kriittisiä.

Arvioi seuraavaksi tietojen valmius. Yrityksen tekoälyagentit ovat riippuvaisia korkealaatuisesta, harmonisoidusta datasta, joten nykyisen infrastruktuurin reaaliaikaisen käytön, integrointiominaisuuksien ja hallinnointistandardien arviointi on välttämätöntä. SAP:n tietopilvi- ja analyysityökalut voivat auttaa valmistautumaan onnistuneeseen tekoälyintegraatioon muodostamalla yhden tietolähteen.

Käynnistetään pilottihanke, jossa keskitytään hallittavaan käyttötapaukseen, kuten riidanratkaisuun. Määritä selkeät, mitattavissa olevat onnistumismittarit, kuten säästetty aika, vähennetyt virheet tai tyytyväiset asiakkaat. Aseta perustaso ja seuraa suorituskykyä tarkasti vaikutuksen validoimiseksi.

Sidosryhmien saaminen mukaan koko täytäntöönpanoprosessiin on ratkaisevan tärkeää. Tekoälyintegraatio on luonnostaan toiminnallinen, joten mukana on alusta alkaen liiketoimintajohtajia, IT-tiimejä ja loppukäyttäjiä. Välitä agenttisen tekoälyn hyödyt selkeästi ja vastaa muutoksenhallintaan, tietosuojaan ja työvaikutuksiin liittyviin huolenaiheisiin.

Organisaatiot, jotka ovat ottaneet tekoälyn käyttöön työnkulussaan, ovat havainneet merkittävää tuottavuuden kasvua ja operatiivisten kustannusten alenemista. Puhumattakaan korkeammasta asiakastyytyväisyydestä. Tekoälyn liiketoiminnan arvon ylläpitämiseksi ajan mittaan on tärkeää luoda palautesilmukoita lisäparannusten aikaansaamiseksi.

Kun tekoälyagentit oppivat uusista tiedoista, heidän tietonsa voivat yhä useammin tiedottaa muista käyttötapauksista, jotka vastaavat organisaation yksilöllisiä tarpeita.

Luo perusta liiketoiminnan muutokselle

Yritysten tekoälyagenttien kypsyessä heistä tulee digitaalisia kumppaneita, jotka parantavat inhimillistä arvostelukykyä innovaatioita kiihdyttävillä tavoilla. Organisaatiot, jotka ottavat tänään askeleen tekoälyn integraatiossa, ovat valmiita seuraavaan läpimurtosuorituksen aikakauteen, jossa parempia päätöksiä tehdään nopeammin, prosessit ovat tehokkaampia ja tulokset ovat paremmin saavutettavissa.

Usein esitetyt kysymykset