Mitä tekoälyagentit ovat?

Tekoälyagentit ovat tekoälyyn perustuviasovelluksia, jotka tekevät päätöksiä ja suorittavat tehtäviä itsenäisesti vähäisellä inhimillisellä valvonnalla. Kehittyneiden mallien tukemana agentit voivat päättää toimintatavasta ja käyttää useita ohjelmistotyökaluja suorittamiseen. Niiden kyky järkiperäistää, suunnitella ja toimia antaa agenteille mahdollisuuden käsitellä monenlaisia tilanteita, jotka ovat muuten epäkäytännöllisiä tai mahdottomia automatisoida esikonfiguroiduilla säännöillä ja logiikalla.

Tämä tekniikka muuttaa monia moderneja palveluja – yksinkertaisista virtuaaliavustajista, jotka vastaavat käyttäjille varastovastauksilla itseohjautuviin ajoneuvoihin, jotka navigoivat liikenteen kautta. Generatiivisen tekoälyn viimeaikaisten innovaatioiden myötä nykyajan agentit omaksuvat entistä haastavampia ja dynaamisempia rooleja, joilla on enemmän osaamista. Useat tekoälyagentit voivat myös työskennellä yhdessä ja koordinoida monien käyttäjien kanssa.

Kaikki agentit toimivat liukuvalla joustavuuden asteikolla. Sääntöpohjaiset tekoälyagentit, joilla ei ole muistia tai joiden muisti on rajoitettu, edustavat jäykimpiä muotoja, jotka suorittavat ennalta määritettyihin ehtoihin perustuvia tehtäviä. Autonomisimmat tekoälyagentit voivat puuttua epäsäännöllisiin, monivaiheisiin ongelmiin ja löytää tehokkaita ratkaisuja. He voivat myös itse korjata virheitä ja sopeutua uuteen tietoon.

Nämä kehittyneet kyvyt antavat tekoälyagenteille mahdollisuuden automatisoida monimutkaisia liiketoimintoja, jolloin niiden mahdolliset käyttötapaukset ovat laajat. Moniagenttijärjestelmien kautta tekoälyn käsittelijöiden tiimit tekevät yhteistyötä eri osastoilla ja organisaatioissa. Yritykset voivat myös rakentaa omia agenttejaan täyttääkseen ainutlaatuiset liiketoimintaprosessinsa ja tavoitteensa.

Miten tekoälyagentit toimivat?

Vaikka älykkäät agentit ovat monimutkaisia, ne rakentuvat neljän ydinsuunnittelumallin mukaisesti, joiden avulla he voivat mukautua erilaisiin skenaarioihin. Katkaistaan nämä keskitetyn agenttisen tekoälyn ominaisuudet ja seurataan, miten yksi laajennettu käsittelijä käyttää niitä monimutkaiseen hankintatilaukseen.

Suunnittele suunnitelma

Kohdistettujen tehtävien suorittamiseen tarvittavien askelten tunnistamiseksi tekoälyagentit käyttävät pitkälle kehitettyjä, laajamittaisia tekoälymalleja, joita kutsutaan rajamalleiksi. Tällöin käsittelijät voivat mukauttaa toimintatapojaan ja luoda uusia työnkulkuja sen sijaan, että noudattaisivat tarkasti ennalta määritettyjä polkuja.

Esimerkki:  Käyttäjä pyytää tekoälyagenttia valitsemaan kolmannen osapuolen toimittajan, joka vastaa parhaiten yrityksen prioriteetteja, kuten kustannustehokkuutta. Vastauksena tekoälyagentti muodostaa mukautetun agenttisen asianohjauksen parhaan toimittajan löytämiseksi. Askeleita ovat esimerkiksi yrityksen valintaperusteiden tutkiminen, hyväksyttyjen toimittajien tunnistaminen sekä tarjousten pyytäminen ja arviointi suosituksen antamiseksi.

Käytä ohjelmistotyökaluja

Tekoälyagentit yhdistävät erilaisia työkaluja toteuttaakseen suunnitelmansa. Yleisten työkalujen avulla agentit voivat kerätä ja analysoida tietoja, suorittaa laskelmia ja luoda ja ajaa uutta koodia. Sovellusohjelmointirajapinnat (API:t) virtaviivaistavat viestintää muiden ohjelmistojen kanssa, jotta agentit voivat suorittaa tehtäviä liiketoimintajärjestelmissä. Suuret kielimallit (LLM:t) – eräänlainen generatiivinen tekoäly, joka tulkitsee ja luo tietokonekoodia ja luonnollisen kielen tekstiä – antaa agenttien kommunikoida myös käyttäjien kanssa. Tämä intuitiivinen vuorovaikutus auttaa käyttäjiä helposti tarkastelemaan käsittelijöiden työtä.

Esimerkki:  AI-agentti käyttää asiakirja- ja verkkohakutyökaluja skannatakseen toimittajatietoja hajallaan yrityksen sähköposteissa, PDF-tiedostoissa, tietokannoissa ja verkkosivustoissa. Koodaus- ja laskurityökalut auttavat käsittelijää vertailemaan ja valitsemaan eri toimittajan tarjousten ja maksuehtojen välillä. Minuutin kuluessa käsittelijä generoi yksityiskohtaisen kirjallisen raportin, jossa suositellaan kolmannen osapuolen toimittajaa.

Pohdi suorituskykyä

Käyttämällä LLM:iä päättelymoottoreina tekoälyagentit parantavat suorituskykyään arvioimalla ja korjaamalla tuotostaan toistuvasti itse. Moniagenttijärjestelmät arvioivat niiden suorituskykyä palautemekanismien avulla. Niiden runsaan muistin avulla agentit voivat myös tallentaa tietoja aiemmista skenaarioista ja rakentaa runsaan tietopohjan uusien esteiden poistamiseksi. Tämän pohdintaprosessin avulla agentit voivat ratkaista ongelmia niiden ilmaantuessa ja tunnistaa malleja tulevia ennusteita varten – ilman ylimääräistä ohjelmointia.

Esimerkki:  Arvioimalla tulokset itse tekoälyagentti parantaa hankinnan valinnan laatua ja tarkkuutta. Asiamieheen voi sisältyä myös enemmän päätöksentekotekijöitä, kuten ympäristön kestävä kehitys.

Tee yhteistyötä tiimin jäsenten ja muiden käsittelijöiden kanssa

Yksittäisen agentin sijaan tiettyihin rooleihin erikoistuneiden agenttien verkosto voi toimia yhdessä moniagenttijärjestelmissä. Agenttisen yhteistyön ansiosta agenttitiimi voi ratkaista monimutkaisia ongelmia tehokkaammin. Tekoälyagentit voivat myös tarvittaessa koordinoida toimintaansa eri käyttäjien kanssa, pyytää tietoja tai vahvistuksen ennen jatkamista.

Esimerkki:  Ennen tilauksen lähettämistä käsittelijä kehottaa käyttäjää tarkistamaan agenttisen asianohjauksen ja hyväksymään lopullisen valinnan. Kompleksisempien tilausten käsittelemiseksi hankinnan AI-agentti voidaan korvata useilla erikoistuneilla käsittelijöillä, kuten ostovirkailijalla tai sopimuspäällikköagentilla. Tämä moniagenttimuoto auttaa automatisoimaan monimutkaisempia työnkulkuja, erityisesti kun ne on upotettu yrityksen yhtenäisiin tietojärjestelmiin ja sovelluksiin.

Mitkä ovat tekoälyagenttien edut?

Autonomiset tekoälyagentit tarjoavat syvällisempää erikoistumista verrattuna muihin vakioratkaisuihin, ja niissä on vivahteikkaat päättely- ja oppimisominaisuudet. Tämä lisääntynyt toiminnallisuus tarjoaa monia etuja yrityksille niiden kasvaessa. Kun älykkäät käsittelijät integroidaan liiketoiminnan työnkulkuihin, he voivat:

• Lisää tuottavuutta
  Agenttiset tekoälytyökalut säästävät tiimien aikaa ottamalla haltuusi monimutkaisia tehtäviä varten tarvittavat jatkuvat päätökset ilman ihmisen raskasta puuttumista, mikä parantaa yleistä tehokkuutta.
• Paranna tarkkuutta AI-agentit voivat itse tutkia tulostaan, havaita tietoaukkoja ja korjata virheitä. Tämän ansiosta käsittelijät voivat ylläpitää korkeaa tarkkuutta samalla kun he nopeuttavat useita prosesseja.
• Laajenna käytettävyyttäAgentit voivat jatkaa työskentelyä kulissien takana käynnissä olevien projektien tehtävien suorittamisesta asiakkaiden kysymysten vianmääritykseen tavanomaisten toimistoaikojen ulkopuolella.
• Vapauta tiimien vastuutMukautuvien agenttisten työnkulkujen avulla tekoälyagentit vapauttavat tiimejä raskaasta operatiivisesta työtaakasta, jotta he voivat keskittyä sen sijaan suuren kuvan investointeihin ja innovaatioihin.
• AI-agentin automatisointi voi vähentää operatiivisia kuluja huomattavasti poistamalla manuaalisten prosessien ja toimintojen välisen yhteistyön kalliit tehottomuudet ja virheet.
• Yhdistettyjen yhteistyöagenttien verkosto voi vähentää monimutkaisten prosessien yhteisiä esteitä virtaviivaistamalla tiedonkeruuta ja työnkulkuja eri osastojen välillä.
• Luo erikoistuneita sovelluksia Organisaatiot voivat luoda räätälöityjen käsittelijöiden tiimejä, jotka suorittavat tarpeidensa mukaisia toimintoja, kouluttaa sisäisten tietojen käsittelijöitä ja työnkulkuja mukautettujen liiketoimintaprosessien automatisointia varten.
• Skaalaa muuttuviin tarpeisiin AI-agentit voivat helposti mukautua kasvaviin työmääriin, jolloin yritykset voivat laajentua ja samalla parantaa operatiivista ketteryyttä ja kustannustehokkuutta.
• Aja dataa tukevaa päätöksentekoa Data-analyysin avulla tekoälyagentit voivat tunnistaa monimutkaisten tietojoukkojen malleja ja ehdottaa mahdollisia näkemyksiä tulevista tuloksista, mikä antaa yrityksille mahdollisuuden päätöksentekoprosessiin.

Minkälaisia tekoälyagentteja on olemassa?

Tekoälyagentteja on eri tyyppejä, joiden monimutkaisuus vaihtelee yksinkertaisesta hienostuneeseen. Yhdistämällä ne organisaatiot voivat luoda räätälöityjä moniagenttijärjestelmiä omien erityistarpeidensa mukaan. Tässä on kuusi tekoälyagenttilajia ja miten ne toimivat parhaiten eri skenaarioissa:

Reaktiiviset aineet

Reaktiiviset tekoälyagentit noudattavat klassisia sääntöpohjaisia järjestelmiä. Refleksiagentteina tunnetut agentit alkavat toimia käyttäjien kehotteiden mukaisesti ja noudattavat aina esiasetettuja sääntöjä. Tämä lähestymistapa toimii parhaiten toistuvissa tehtävissä. Reaktiivinen tekoälyagentti voi esimerkiksi käyttää chatbottia yleisten pyyntöjen käsittelyyn, kuten salasanan palauttamiseen keskustelun avainsanoista tai lauseista.

Reaktiivisilla aineilla ei yleensä ole merkittävää muistia, mikä tekee niistä paremmin sopivia rajoitettuihin, lyhytaikaisiin skenaarioihin. Plus puolella reaktiiviset tekoälyagentit osoittautuvat alhaiseksi ylläpidoksi, mikä edellyttää minimaalista ohjelmointia toimiakseen.

Ennakoivat agentit

Reaktiivisia agentteja nopeammat proaktiiviset tekoälyagentit käyttävät ennakoivia algoritmeja vivahteikkaampien toimintojen ajamiseen. Nämä mallit tunnistavat malleja, ennakoivat todennäköisiä tuloksia ja valitsevat parhaan toimintatavan ilman ihmisen kehotetta. Nämä käsittelijät voivat seurata monimutkaisia järjestelmiä, kuten toimitusketjuja, tunnistaa ongelmia ennakoivasti ja suositella ratkaisuja.

Hybridiaineet

Hybridijärjestelmissä yhdistyvät nimensä mukaisesti reaktiivisten agenttisten järjestelmien tehokkuus ja ennakoivien tekoälyagenttien vivahteikas havaitseminen. Yhdistelmä tarjoaa molempien maailmojen parhaat puolet. He voivat reagoida tehokkaasti rutiiniskenaarioihin ennalta määritettyjen sääntöjen mukaisesti. He voivat myös tarkkailla ja reagoida vivahteikkaampiin tilanteisiin.

Käyttöön perustuvat aineet

Hyötypohjaiset tekoälyagentit keskittyvät löytämään parhaan mahdollisen sekvenssin halutun lopputuloksen saavuttamiseksi. He arvioivat kunkin mahdollisen toimintatavan käyttäjätyytyväisyysmittareiden perusteella ja valitsevat sitten vaihtoehdon, jossa on korkeimmat arvot. Käyttöön perustuvat agentit ovat liikkeellepaneva voima autonavigointijärjestelmissä, robotiikassa ja taloudellisessa kaupankäynnissä.

Oppimisagentit

Oppimisen tekoälyn agentit voivat parantaa suorituskykyään aiempien kokemusten perusteella. He käyttävät ongelmangeneraattoreita, jotka luovat testiskenaarioita kokeillakseen uusia strategioita, kerätäkseen tietoja ja arvioidakseen tuloksia. Oppivat tekoälyagentit seuraavat myös käyttäjäpalautetta ja -käyttäytymistä, mikä hioo parasta lähestymistapaa, mikä parantaa yleistä vivahteita ja tarkkuutta ajan mittaan. Nykyiset oppimisen tekoälyagentit auttavat luomaan kehittyneitä virtuaaliavustajia, jotka mukautuvat käyttäjien tarpeisiin.

Yhteistyöagentit

Yhteistoiminnalliset tekoälyagentit kuvaavat verkkoa, jossa agenttiset tekoälyjärjestelmät toimivat yhdessä monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi organisaation siiloissa. He voivat muodostaa mukautettuja työnkulkuja ja delegoida tehtäviä muille entiteeteille, myös ihmisille ja muille tekoälyagenteille.

Miten tekoälyagentteja käytetään?

Tekoälyagentit mukautuvat helposti erilaisiin käyttötapauksiin. Osa agenteista on roolikohtaisia, ja ne toimivat yksittäisten osastojen erikoistuneina avustajina. Muut täyttävät tarpeet, jotka koskevat useita liiketoiminta-alueita, kuten agentti, joka ratkaisee tapahtumien kiistoja, riippumatta siitä, ovatko ne peräisin asiakaspalvelusta, ostoreskontrasta vai toimitusketjutiimeistä. Yhdessä he työskentelevät yhdessä koko yrityksen laajuisten tehtävien ratkaisemiseksi. Käsittelijät voidaan aktivoida käyttäjän vuorovaikutuksessa tai automaattisesti tapahtumien mukaan. Vaikka niiden mahdolliset käyttötapaukset ovat rajattomia, tekoälyagentit voivat vastata erilaisiin operatiivisiin tarpeisiin:

Rahoituspalvelut

• Virtaviivaista kassavirran hallintaa automatisoimalla pääkirjaraportit, laskutus, kuitit ja vero- ja vaatimustenmukaisuustietueet
• Automatisoi reaaliaikainen kirjanpitotietojen dokumentaatio, käsittely ja haku vähentäen manuaalisen syötön tarvetta
• Merkitse laskujen kiistoja, tarjoa sisäisiin tietämyksen lähteisiin perustuvia suosituksia ja automatisoi ratkaisuprosessit
• Ennakoivien analyysien avulla voit luoda päätöksentekoanalyyseja budjettikohdistuksista, luottopäätöksistä, tuottomahdollisuuksista ja riskienhallinnasta

Henkilöstöresurssit

• Yksinkertaista palkkausprosessia luomalla rekrytointilupia ja kuvauksia, seulomalla ehdokkaita ja automatisoimalla onboarding-prosessit
• Käsittele työntekijän poissaolopyynnöt konsultoimalla lomasaldoja ja käytännön noudattamista, määritä, täyttyvätkö edellytykset, ja lähetä esimiehen hyväksyttäväksi
• Täydennä työntekijöiden pätevyysjoukkoja laatimalla yksilöllisiä oppimissuunnitelmia, hae asiaankuuluvien koulutuskurssien sisäisiä ja ulkoisia lähteitä

Tietotekniikka ja kehitys

• Paranna turvallisuutta tunnistamalla ja lieventämällä ennakoivasti mahdollisia uhkia ja vähentämällä järjestelmän haavoittuvuuksia
• Virtaviivaista kehityksen työnkulkuja, mukaan lukien koodin tarkistus, automatisoitu testaus ja jatkuva integrointi / jatkuva käyttöönotto

Markkinointi ja kaupankäynti

• Analysoi kuluttajatietoja, jotta voit ennustaa toimintoja, seurata mieltymyksiä ja yksilöllistää sitoutumista
• Seuraa markkinatrendejä ja anna ennakoivia räätälöityjä suosituksia potentiaalisista kasvumahdollisuuksista
• Optimoi yleisön sitoutuminen seuraamalla myynninedistämissisältöä reaaliajassa, tunnistamalla tehottomat mainokset ja suunnittelemalla ja suorittamalla ennakoivasti A/B-testejä

Hankinta

• Tutki ja suosittele toimittajia tiettyjä tarjouksia varten, kehitä sitten neuvottelustrategioita tarkastelemalla aiempia työn ja toimialan trendejä
• Automatisoi toimittajien käyttöönotto, ostotilaukset ja laskutus
• Ennusta toteutuksen viivästymiset, suosittele vaihtoehtoisia toimittajia, jotka sopivat projektin vaatimuksiin ja aikatauluihin, ja reititä tuotanto uudelleen häiriöiden minimoimiseksi

Myynti ja palvelu

• Tunnista selvittelytapaukset ennakoivasti, validoi ongelmat, valitse ja suorita ratkaisuja lyhentäen odotusaikoja dramaattisesti
• Luokittele asiakaspyynnöt ja palvelupyynnöt, reititä ne oikeille tiimeille ja suosittele ratkaisuja asiakaspalvelun edustajan hyväksyttäväksi
• Tuota yksilöllisiä asiakastietoja myyntimahdollisuuksien tunnistamiseksi ja suosittelemiseksi
• Täydennä tiimin tietopohjaa analysoimalla uusia suljettuja tapauksia ja tuottamalla artikkeleita, joissa on yhteenveto keskeisistä ongelmista ja ratkaisuista

Toimitusketju

• Ennusta tarve reaaliaikaisesti, arvioi varasto- ja toimituslogistiikkaa, jotta voit tehdä ennakoivia suosituksia
• Mukauta toimituksia häiriöiden minimoimiseksi ja valitse vaihtoehtoisia reittejä, jotka täyttävät yrityksen tietyt tavoitteet, kuten pienemmät kuljetuskustannukset ja ympäristöjalanjäljet
• Tehosta laadunvalvontaa yksinkertaistamalla tarkastusprosessia, tunnistamalla valmistuksen, kuljetuksen ja varastoinnin virheet
• Tuotantokatkoksien vianmääritys tilaamalla korjausosia, pyytämällä kunnossapitopalveluja ja ohjaamalla tuotanto vaihtoehtoisiin laitteisiin

Mikä on paras tapa toteuttaa tekoälyagentteja työpaikalla?

Autonomisten tekoälyagenttien mahdolliset sovellukset ovat laaja-alaisia. Täyden lupauksensa saavuttamiseksi agentit työskentelevät kuitenkin parhaiten harkitun integraation ja koordinoinnin avulla. Harkitse näitä parhaita käytäntöjä ennen agentin tekoälyjärjestelmien sisällyttämistä.

• Noudata tekoälyn eettisiä periaatteita
  Ihmiset ovat viime kädessä vastuussa eettisten tekoälyagenttien luomisesta, korkeimpien oikeudenmukaisuuden, läpinäkyvyyden, vastuullisuuden ja yksityisyyden standardien noudattamisesta. Tätä varten vastuullisten tekoälymenetelmien tulisi noudattaa HITL-suunnitteluprosessia, jossa ihmiset seuraavat kehityksen ja käytön kaikkia vaiheita. Agenttikoulutukseen käytettäviä tietoja tulisi analysoida huolellisesti mahdollisen vääristymän ja syrjinnän lieventämiseksi.
• Korosta inhimillistä valvontaa
  Asiantuntijoilla pitäisi edelleen olla lopullinen toimivalta agentin tekoälyn päätöksentekoprosessissa. Niiden olisi määritettävä agenttien riippumattomuus ja vaadittava lopullista hyväksyntää, ennen kuin agentit suorittavat arkaluonteisia tehtäviä. Ihmisasiantuntijat voivat myös ratkaista ongelmia tarkastelemalla loogisten virheiden agenttisia työnkulkuja tai puuttumalla olennaisia tietoja.
• Sisäisten tietojen valmistelu Tekoälyagenttien suorituskyky riippuu pitkälti laadukkaiden liiketoimintatietojen vankasta perustasta. Agenteilla on oltava pääsy täydelliseen ja kontekstipitoiseen tietoekosysteemiin, jotta he voivat tehdä päätöksiä ja toimia. Jotta agenttisesta tekoälystä saadaan kaikki irti, käyttäjät voivat investoida hallintaratkaisuihin, jotka yhtenäistävät ja hallitsevat tietoja kaikissa järjestelmissään.
• Edistää yhteistoiminnallista ajattelutapaa
  AI-agentit toimivat vain, jos tiimin jäsenet osaavat käyttää agenttista autonomiaa tehokkaasti. Tiimien tulisi harkita huolellisesti, missä tekoälyn agentin automatisointi voi lievittää operatiivisia esteitä työvastuun helpottamiseksi.
• Tuki jatkuvalle koulutukselle
  Tekoälyagenttiteknologian kehittyessä organisaatioiden tulisi priorisoida jatkuvaa koulutusta. Säännölliset koulutustilaisuudet voivat auttaa tiimejä pysymään ajan tasalla uusimmista innovaatioista, sovelluksista ja parhaista käytännöistä.
• Mittaa ja arvioi
  Organisaatioiden tulee säännöllisesti arvioida tekoälyagenttien kokonaistehokkuutta ja tuottavuutta. Arviointiprosessiin tulisi sisältyä sekä työntekijöiden että asiakkaiden palautteen seuranta. Säännöllisillä arvioinneilla saadaan tietoa mahdollisista parannus- ja optimointialueista.

Mitä eroa on tekoälyagenteilla ja AI-kopiloteilla?

Ensi silmäyksellä tekoälyagentit näyttävät olevan päällekkäisiä suositun tekoälypohjaisen teknologian –tekoälyn kopilottien kanssa. AI-kopilotit ovat usein jokapäiväisiin työsovelluksiin integroituja virtuaalisen tekoälyn avustajia, jotka toimivat käyttäjien rinnalla tukeakseen liiketoimintatehtäviään datan ja laskennan avulla. Käytännössä molemmat työkalut kuitenkin täyttävät erilaiset operatiiviset toiminnot ja tarpeet. Yhdistettynä moniagenttijärjestelmiin heidän taitonsa voivat täydentää toisiaan, mikä vaalii oivaltavaa päätöksentekoa ja yhteistyötä. Näin kopilotit ja agentit voivat yhdessä ratkaista haasteita ja parantaa koko yrityksen tuottavuutta:

• Intuitiivinen vuorovaikutus ja mukauttaminen
  Keskustelevan tekoälyn tukemana kopilotit toimivat intuitiivisina liittyminä tekoälyn agenteille ja käyttäjille yhteistyöhön. Käyttäjät voivat hallita agentteja luonnollisella inhimillisellä ilmaisulla, kaikki suoraan ydinliiketoimintasovelluksiinsa upotettujen kopiloottien kautta. Copilotit tarjoavat myös ohjattuja matalan koodin tai koodittoman koodin alustoja räätälöityjen älykkäiden agenttien rakentamiseen ja skaalaamiseen. Ne tarjoavat ohjattuja asianohjauksia agentin suorittamien työkalujen, tietolähteiden ja sääntöjen määrittämiseen.
• Yhteistyökumppanuus
  Integroitu syvällisesti liiketoimintatietoihin ja -toimintoihin, tekoälykopterit ja agentit tekevät yhteistyötä tehtävien suorittamiseksi. Copilotit voivat toimia agenttiorkestroijina päättäen, mitä agentteja tarvitaan käyttäjien pyyntöjen täyttämiseksi. Eri osastojen sovelluksiin upotetut kopilotit yhdistävät agentteja myös yhteistyöverkostoihin, joten ne toimivat yhdessä eivätkä erillään toisistaan.
• Dynaamiset toiminnot
  Jotkin tehtävät hyötyvät kokonaisautomaatiosta, kun taas toiset tarvitsevat vaiheittaista ihmisen osallistumista. Yhdessä sopusoinnussa tekoälyn kopilotit ja agentit palvelevat molempia skenaarioita. Copilots tarjoaa reaaliaikaista apua käyttäjien työskennellessä – tietojen hankkiminen ja tiivistäminen, liiketoimintakysymyksiin vastaaminen, näkemysten tuottaminen päätöksentekoa varten ja ratkaisujen suosittelu. Agentit vastaavat molempiin tarpeisiin. He voivat tehdä tiivistä yhteistyötä käyttäjien kanssa kerätäkseen lisätietoja tai hyväksyäkseen toimia, jotka vaikuttavat liiketoimintaprosesseihin. Ne voivat toimia itsenäisesti myös itsenäisinä kokonaisuuksina, ongelmanratkaisuina taustalla tarvitsematta jatkuvaa panosta.

Usein kysytyt kysymykset