Mik az AI-ügynökök?

Az AI-ágensek olyan intelligens autonóm rendszerek, amelyek az emberek nevében tervezhetnek, végrehajthatnak feladatokat és hozhatnak döntéseket. A kérelmek szándékát kontextuson belül értelmezik, tanulnak a történeti adatokból, és valós időben dinamikusan alkalmazkodnak a változó feltételekhez.

A vállalati ökoszisztémába integrálva az MI-ágensek több eszközt és rendszert koordinálnak, és akár más ágensekkel is együttműködnek az összetett, többlépéses munkafolyamatok befejezése érdekében.

AI-ágensek típusai

A vállalati AI-ágenseknek öt fő típusa van:

1. Az egyszerű reflex ágensek az „akkor akkor” logika alkalmazásával működnek. Más szóval, ha változást érzékelnek, akkor reagálnak.
2. A modellalapú reflex ágensek olyan egyszerű reflex ágensek, hogy reagálnak a változásokra, de abban különböznek, hogy megőrzik a környezet memóriáját (modelljét), amit megfigyelnek. Ez a memória lehetővé teszi számukra, hogy a közvetlen ingereken túl is reagáljanak.
3. A célalapú ügynökök keresési vagy tervezési algoritmusokat használnak a lehetséges műveletek értékelésére, az eredmények előrejelzésére és a műveletek optimális sorrendjének kiválasztására a kívánt cél eléréséhez.
4. A közüzemi ügynökök azon alapulnak, hogy egy döntés mennyire éri el a kívánt eredményt. A segédprogram a kívánatosság számszerű mutatószáma, ezért ezek az ügyfélszolgálati munkatársak a teljesítmény maximalizálására törekszenek, miközben kiegyenlítik a kompromisszumokat.
5. A tanulási ügynökök folyamatosan javítják teljesítményüket egy intézkedés eredményeinek megfigyelésével és annak értékelésével, hogy ezek az eredmények jók vagy rosszak voltak-e.

A vállalatok több AI-ágenst is kombinálhatnak több ágensrendszerbe az összetett munkafolyamatok kezelése érdekében.

Például egy egyszerű reflexanyag a HVAC rendszerben hűtést válthat ki a hőmérséklet emelkedésekor. Modellalapú reflexanyaggal párosítva a rendszer megjegyzi, hogy egyes szobák gyorsabban melegednek napfényben, és ennek megfelelően módosítja a hűtési prioritásokat.

Példák AI-ágens használati eseteire a vállalatnál

Az AI-ügynökök már vállalati szintű hatást fejtenek ki a termelékenység javulásán túl. Az SAP Joule-ügynökök példázzák ezt az átalakulást.

A Joule ügyfélszolgálati munkatársak olyan vállalati AI-ügynökök rendszerei, amelyek integrálhatók az üzleti funkciók között, hogy segítsék a csapatokat az összetett, többlépéses munkafolyamatok felgyorsításában és az üzleti érték skálán történő megvalósításában. Az SAP adattermékei harmonizálják a silók közötti különbségeket, lehetővé téve a Joule Agentek számára, hogy egy vállalat teljes kontextusán alapuló elemzéseket és ajánlásokat nyújtsanak. Függetlenül attól, hogy mennyire egyediek a folyamatai, a Joule Agentek testre szabhatók a meglévő rendszerekkel való megfelelőség, biztonság és kompatibilitás biztosítása érdekében.

Íme néhány a legfontosabb üzleti használati esetek közül, amelyekben a Joule Agentek a legfontosabbak.

AI-ügynökök a pénzügyben és a könyvelésben

A pénzügyi csapatok és a szerződéses könyvelők a fizetések felgyorsítására és a gyorsabb bezárásra törekszenek. A helytelen számlák és a hiányzó fizetések azonban időigényes problémák, amelyek manuális beavatkozást igényelnek.

A Joule vitarendezési ügynöke automatizálja a tisztázási folyamatot a számlák és szerződések részleteinek elemzésével, majd az eltérések vagy eltérések megjelölésével. Ezt proaktívan végzi, ahelyett, hogy reaktívan segítené a pénzügyi csapatokat a generált jóváírás folytatásában.

A pénzügyben az AI-ágens egyéb használati esetei közé tartoznak a következők:

• Késedelmes fizetési előrejelzés a vevői fizetési magatartás felméréséhez a késedelmek előrejelzése érdekében, lehetővé téve a proaktív tájékoztatást és a forgótőke erősítését.
• A fizetések automatikus egyeztetése egyszerűsíti a fizetések nyitott számlákkal való egyeztetésének lassú és manuális folyamatát a kintlévőségek futamidejének csökkentése érdekében.
• Pénzügyi zárás megoldás, amely elemzi a történelmi zárási ciklusokat, megjelöli az anomáliákat, és irányítja a csapatokat a megoldásra, mielőtt szervezeti szintű késedelmekbe keverednének.

Ezek a képességek lehetővé teszik, hogy a pénzügyi csapatok hatékonyabbak legyenek, és áttérjenek a reaktív megközelítésekről a proaktív megközelítésekre, különösen a bejövő vagy késedelmes fizetések kezelése során.

AI-ügynökök az ellátási láncban és a beszerzésben

A beszerzési műveletek összetettek, nagy adatigényűek és időérzékenyek. Az ellátási láncokat kezelő csapatoknak gyorsan kell döntéseket hozniuk, hogy lépést tartsanak az átalakuló üzleti feltételekkel, és enyhítsék az ellátási lánc zavarait.

A Joule szállítómeghatározási ügynöke segíthet. Azonosítja a szállítómeghatározási lehetőségeket, kiértékeli a beszállítókat, és önállóan kezdeményezi az ajánlatkéréseket, egyszerűsítve a beszerzési ciklusokat és javítva a költséghatékonyságot.

Ez segít megőrizni a vállalatok relevanciáját és versenyképességét. A logisztikai láncban és a beszerzésben az AI-ágens egyéb használati esetei közé tartoznak a következők:

• Automatikus számlafeldolgozás a számlaadatok manuális bevitelével járó teher csökkentése érdekében. Ezek az AI-ágensek gyorsan kivonatolják, validálják és azonosítják az eltéréseket.
• Átfutásiidő-elemzés a pontatlan átfutásiidő-adatok felismeréséhez és javításához a készlethiány és a késedelmek megelőzése érdekében.
• Hibaészlelés a képadatok elemzésével a hibák gyors és pontos azonosítása és a termékminőség javítása érdekében.

AI-ágensek az emberi erőforrásokban

A vezetők vállalati AI-ügynököket használnak csapataik felhatalmazására. Különösen a Teljesítmény- és célügynök automatizálja az adatgyűjtést, hogy a vezetők minden dolgozóról megfelelő betekintést kapjanak.

Mivel ezek az AI-ügynökök ismerik az üzleti adatok kontextusát, személyre szabott beszélgetési pontokat generálhatnak a négyszemközti megbeszélésekhez, összehangolhatják a munkavállalói célokat az üzleti célokkal, és konstruktív visszajelzést adhatnak.

Az AI-ágens egyéb HR-használati esetei közé tartoznak a következők:

• Munkaköri leírás generálásával időt takaríthat meg a toborzók számára azáltal, hogy természetes nyelvű generálást használó, kiváló minőségű munkaköri leírásokat készít. Emellett homályos vagy elfogult kifejezéseket jelöl, amelyek kikapcsolhatják a potenciális jelölteket.
• Pályázói szűrés az önéletrajzok méretarányos értékelésének lehetővé tételére. Olyan módon emeli ki a legjobb jelölteket, hogy az eszméletlen elfogultságot is csökkenti.
• Interjú előkészítése , hogy felkészítse a vezetőket a szerephez igazított interjúkérdésekkel, amelyek célja, hogy felfedjék a jelölt valódi potenciálját.

AI ágensek a gyártásban

Az AI-ágensek lehetővé teszik, hogy a gyárak produktívabbak legyenek a késedelmek előrejelzésével és mérséklésével. A Joule gyártásiterület-felügyelője például segítséget nyújt a felügyelőknek azáltal, hogy először azonosítja a potenciális zavarokat, majd határidő-kiigazításokat javasol a megoldásukhoz. Azáltal, hogy rálátást biztosít a problémák súlyosságára és az érintett függőségekre, ezek az ügyfélszolgálati munkatársak proaktívan megakadályozzák a nem tervezett állásidőt, és növelik az általános működési hatékonyságot.

Az AI-ágensek szűk keresztmetszetek és késedelmek esetén biztosítanak vészhelyzeteket, lehetővé téve a műveletek dinamikus kiigazítását. Egyéb olyan AI-ágenshasználati esetek, amelyek ezt támogatják:

• A prediktív karbantartást végző AI-ügynökök érzékelőadatokat használnak annak meghatározására, hogy mikor kell a berendezéseket szervizelni, vagy cserélni kell őket – mielőtt meghibásodnának.
• A minőségellenőrzés a hibák azonosításával segít a következetesség javításában és a hulladék mennyiségének csökkentésében. A gépi tanulási technikákkal a folyamatok önállóan módosíthatók a gyártási szabványok fenntartása érdekében.

AI-ügynökök a marketingben és a kereskedelemben

A marketingcsapatok AI-ügynököket használnak a kiváló minőségű leadek priorizálására, az ügyfél-interakciók személyre szabására és a konverziók ösztönzésére. Ezeknek az alapvető feladatoknak az automatizálásával a marketingesek áthelyezhetik a figyelmüket a munkájuk olyan aspektusaira, amelyek emberi érintést igényelnek.

Például az AI-ügynökök elemezhetik az olyan szándékjelzéseket, mint a vásárlási előzmények, hogy azonosítsák a megvásárolható leadeket. Ezután arra ösztönözhetik az emberi marketingfelelősöket vagy ügyfélcsapatokat, hogy személyre szabott kampányokkal vagy közvetlen tájékoztatással vegyék fel ezeket a leadeket, és kapcsolatba lépjenek velük, amikor a legmagasabb az érdeklődési szintjük.

Ezt kiegészíti a Katalógusoptimalizálási ügynök, amely folyamatosan frissíti az árakat és a termékbejegyzéseket. Dinamikusan átalakítja a tartalmat, hogy igazodjon a keresési szándék változásaihoz, hogy javítsa a rangsorolást a keresőmotor találataiban.

A vállalati AI-ágensek és az emberek együttműködése hatásos eredményeket hozhat. A marketing területén az AI-ágens egyéb felhasználási esetei közé tartoznak a következők:

• Ügyfélszegmentálás, amely dinamikusan csoportosítja az ügyfeleket viselkedés, preferenciák és szándék alapján, lehetővé téve a célzottabb és hatékonyabb kampányokat.
• Olyan termékjavaslatok, amelyek elemzik a valós idejű interakciókat, hogy releváns termékeket javasoljanak, növelve a konverziós rátát és az ügyfelek elégedettségét.
• Tartalomgenerálás termékleírások, kampánymásolatok és promóciós üzenetek készítéséhez, a közönségszegmensekhez és a SEO célokhoz igazítva.

AI ágensek az informatikában és az irányításban

Az AI-ügynökök egyre inkább támogatják az IT-csapatokat a veszélyek elleni védekezésben és a megfelelőség megőrzésében a megfelelőségi feladatok automatizálásával, a rendszer állapotának nyomon követésével és a szabályzatok betartatásával.

Az AI-ágens használati esetei az informatikában a következők:

• Szabályzatérvényesítés a felhasználói tevékenységek és rendszerkonfigurációk nyomon követésére a belső és külső szabályozásoknak való megfelelés biztosítása érdekében.
• Adatirányítás az adatintegritás fenntartása érdekében az inkonzisztenciák felismerésével, a szabványok érvényesítésével és a hozzáférés-ellenőrzések kezelésével.
• Biztonsági felügyelet a rendszerviselkedés szokatlan mintáinak azonosításához, segítve az informatikai csapatokat a lehetséges fenyegetésekre való reagálásban, mielőtt eszkalálnának.

AI-ágensek az ügyfélszolgálatban

Az ügyfelek gyors és személyre szabott támogatást várnak. Az AI-ügynökök segítenek a szolgáltatási csapatoknak hatékonyan és léptékben megfelelni ezeknek az igényeknek.

A vásárlási ügynök például biztosítja az új ügyfelek számára a termékadatokat, az összehasonlítható opciókat és a rendelési segítséget. A meglévő ügyfelek számára a kérdések és válaszok ügynöke is rendelkezésre áll, hogy felmérje a lekérdezés szándékát, és pontos válaszokat adjon nekik.

Ezeknek az AI-ügynököknek a képességei csökkentik a válaszadási időt, javítják az ügyfelek elégedettségét, és felszabadítják az emberi ügynököket az összetettebb jegyekhez. Az ezt bizonyító egyéb használati esetek közé tartoznak a következők:

• Jegyszám és továbbítás a bejövő támogatási kérelmek automatikus osztályozásához és a megfelelő csoporthoz való továbbításához sürgősség, téma és hangulat alapján.
• Szervizeset-összesítés: a hosszú szervizszálak tömör összefoglalókba történő tömörítéséhez, a kézimunkák javításához és a megoldási idő csökkentéséhez.
• Ügyfélszolgálati munkatárs támogatása, amely valós idejű javaslatokat, a következő legjobb műveleteket és tudáserőforrásokat biztosít az élő interakciók során.

Gyakorlati útmutató: ügynökalapú mesterséges intelligencia integrációja

Az AI-ágensmegoldások bevezetéséhez olyan stratégiai megközelítésre van szükség, amely támogatja az üzleti célokat, és az érdekelt felektől vesz részt a szervezet egészében.

Első lépésként azonosítsa azokat a használati eseteket, amikor az AI-ügynökök mérhető értéket tudnak biztosítani. Ezek általában ismétlődő, hibára hajlamos és időigényes folyamatokat foglalnak magukban, mint például a számlafeldolgozás vagy a tisztázandó esetek megoldása. Az adatintenzív, összetett és keresztfunkcionális vagy a megfelelőség szempontjából kritikus munkafolyamatok is egyszerűsíthetők.

Ezután értékelje ki az adatok felkészültségét. A vállalati AI-ügynökök a kiváló minőségű, harmonizált adatoktól függnek, ezért elengedhetetlen a valós idejű hozzáférés, az integrációs képességek és az irányítási szabványok jelenlegi infrastruktúrájának értékelése. Az SAP adatfelhő- és analitikai eszközei egyetlen adatforrás létrehozásával segíthetnek a sikeres AI-integrációra való felkészülésben.

Olyan kísérleti projekt elindítása, amely egy kezelhető alkalmazási esetre összpontosít, mint például a vitarendezés. Határozzon meg egyértelmű, számszerűsíthető sikerességi mérőszámokat, mint például a megtakarított idő, a hibák számának csökkentése vagy az ügyfelek elégedettsége. Állítson be alaptervet, és szorosan kövesse nyomon a teljesítményt a hatás validálásához.

Kulcsfontosságú az érdekelt felek bevonása a végrehajtási folyamat során. Az AI-integráció eredendően funkciókon átívelő, ezért kezdettől fogva vonja be az üzleti vezetőket, az informatikai csapatokat és a végfelhasználókat. Adja át egyértelműen az ügynökalapú mesterséges intelligencia előnyeit, és kezelje a változáskezeléssel, az adatvédelemmel és a munkára gyakorolt hatással kapcsolatos aggályokat.

A mesterséges intelligenciát a munkafolyamataikba bevető szervezetek a termelékenység jelentős növekedését és a működési költségek csökkenését tapasztalták. Nem beszélve a magasabb ügyfélelégedettségi arányról. A mesterséges intelligencia üzleti értékének az idő múlásával való fenntartása érdekében elengedhetetlen visszajelzési ciklusok létrehozása a további fejlesztéshez.

Ahogy az AI-ügynökök tanulnak az új adatokból, elemzéseik egyre inkább tájékoztatják a szervezet egyedi igényeit kielégítő egyéb használati eseteket.

Alapozza meg az üzleti átalakulást

Ahogy a vállalati mesterséges intelligencia ügynökök érnek, olyan digitális partnerekké válnak, amelyek az innovációt felgyorsító módon erősítik az emberi megítélést. Azok a szervezetek, amelyek ma megteszik az AI-integráció lépéseit, készen állnak az áttörést jelentő teljesítmény következő korszakára – egy olyan szervezetre, ahol gyorsabb a döntések meghozatala, a folyamatok hatékonyabbak és az eredmények elérhetőbbek.

GYIK