Hva er KI-agenter?

KI-agenter er intelligente autonome systemer som kan planlegge, utføre oppgaver og ta beslutninger på vegne av mennesker. De tolker hensikten med forespørsler innenfor kontekst, lærer av historiske data, og tilpasser seg dynamisk til endrede forhold i sanntid.

Når de er integrert i et forretningsøkosystem, organiserer KI-agenter flere verktøy og systemer, og samarbeider til og med med med andre agenter for å fullføre komplekse, flertrinns arbeidsflyter.

Typer KI-agenter

Det finnes fem hovedtyper av foretak KI-agenter:

1. Enkle refleks agenter opererer ved hjelp av en "if-this-den" logikk. Med andre ord, hvis de oppfatter en endring, reagerer de.
2. Modellbaserte refleksmidler er som enkle refleksagenter ved at de reagerer på endring, men forskjellig ved at de beholder hukommelsen (en modell) av miljøet de observerer. Dette minnet gjør det mulig for dem å reagere utover direkte stimuli.
3. Målbaserte agenter bruker søke- eller planleggingsalgoritmer til å evaluere mulige handlinger, forutsi resultater og velge den optimale rekkefølgen av handlinger for å nå sitt tiltenkte mål.
4. Utility-baserte agenter fungerer basert på hvor godt en beslutning oppnår et ønsket resultat. Anvendelse representerer et numerisk mål på ønskelighet, slik at disse midlene tar sikte på å maksimere ytelsen mens de balanserer avveininger.
5. Læringsagenter forbedrer ytelsen kontinuerlig ved å observere resultatene av en handling og vurdere om disse resultatene var gode eller dårlige.

Foretak kan også kombinere flere KI-agenter i systemer med flere agenter for å håndtere komplekse arbeidsflyter.

For eksempel kan et enkelt refleksmiddel i et HVAC-system utløse avkjøling når temperaturen stiger. Hvis det kombineres med en modellbasert refleksagent, husker systemet at enkelte rom varmes raskere i sollys og justerer kjøleprioriteringene tilsvarende.

Eksempler på brukstilfeller for KI-agenter i foretaket

KI-agenter gjør allerede store konsekvenser utover bare produktivitetsgevinster. SAPs Joule-agenter eksemplifiserer denne transformasjonen.

Joule-agenter er systemer med virksomhets-KI-agenter som kan integrere på tvers av forretningsfunksjoner for å hjelpe teamene med å akselerere komplekse, flertrinns arbeidsflyter og realisere forretningsverdien i stor skala. SAPs dataprodukter harmoniserer uensartede data på tvers av siloer, slik at Joule-agenter kan levere innsikt og anbefalinger i full kontekst av en bedrift. Uansett hvor unike prosessene dine er, kan Joule-agenter tilpasses for å sikre overholdelse, sikkerhet og kompatibilitet med eksisterende systemer.

Her er noen av de beste forretningsbrukstilfellene der Joule Agents utgjør den største forskjellen.

KI-agenter i finans og regnskap

Finansteam og kontraktsregnskapsførere søker å fremskynde betalinger og avslutte raskere. Feilaktige fakturaer og manglende betalinger er imidlertid tidkrevende problemer som krever manuell intervensjon.

Joules agent for tvistløsning automatiserer avklaringsprosessen ved å analysere detaljene for fakturaer og kontrakter og deretter flagge avvik eller manglende samsvar. Det gjør dette proaktivt i stedet for å reaktivt informere finansteamene om hvordan de kan fortsette med en generert kreditnota.

Andre brukstilfeller for KI-agenter i finans inkluderer:

• Forutsigelse av sen betaling for å vurdere kundens betalingsatferd for å forutsi forsinkelser, noe som muliggjør proaktiv oppsøkning og styrking av arbeidskapital.
• Automatisk betalingsavstemming for å effektivisere den langsomme og manuelle prosessen med å avstemme betalinger med åpne fakturaer for å redusere antall dager med utestående salg.
• Økonomisk avslutningsløsning som analyserer historiske avslutningssykluser, flagger uregelmessigheter og veileder teamene til å løse opp før de går over i forsinkelser i hele organisasjonen.

Disse funksjonene gjør at finansteamene kan være mer effektive og skifte fra reaktive til proaktive tilnærminger, spesielt når de administrerer innkommende eller sene betalinger.

KI-agenter i forsyningskjede og anskaffelse

Anskaffelsesoperasjoner er komplekse, datatunge og tidssensitive. Team som administrerer forsyningskjeder, må ta beslutninger raskt for å holde tritt med skiftende forretningsforhold og redusere forstyrrelser i forsyningskjeden.

Joules sourcingagent kan hjelpe. Den identifiserer sourcingmuligheter, evaluerer leverandører og initierer RFP-er autonomt, effektiviserer anskaffelsessykluser og forbedrer kostnadseffektiviteten.

Dette bidrar til å holde foretakene relevante og konkurransedyktige. Andre KI-agentbrukstilfeller i forsyningskjede og anskaffelse inkluderer:

• Automatisk fakturabehandling for å redusere belastningen ved manuell registrering av fakturadata. Disse KI-agentene ekstraherer, validerer og identifiserer avvik raskt.
• Gjennomløpstidsanalyse for å oppdage og korrigere unøyaktige gjennomløpstidsdata for å forhindre beholdninger og forsinkelser.
• Feilregistrering ved å analysere bildedata for raskt og nøyaktig å identifisere feil og forbedre produktkvaliteten.

KI-agenter i Human Resources

Ledere bruker foretakets KI-agenter til å styrke teamene sine. Spesielt prestasjon og mål automatiserer datainnsamling for å sikre at ledere har relevant innsikt om hver enkelt ansatt.

Fordi disse KI-agentene forstår konteksten av forretningsdata, kan de generere persontilpassede samtalepoeng for 1:1-møter, samordne ansattes mål med forretningsmål og gi konstruktive tilbakemeldinger.

Andre brukstilfeller for KI-agenter i HR inkluderer:

• Generering av jobbeskrivelse for å spare rekrutterere tid ved å utarbeide jobbeskrivelser av høy kvalitet ved hjelp av naturlig språkgenerering. Den flagger også vage eller forspente fraser som kan slå av potensielle kandidater.
• Søkerscreening for å muliggjøre evaluering av CV-er i målestokk. Den fremhever toppkandidater på en måte som også reduserer bevisstløs skjevhet.
• Intervjuforberedelse for å utstyre ledere med intervjuspørsmål skreddersydd for rollen og utformet for å avsløre kandidatens sanne potensial.

KI-agenter i produksjon

KI-agenter gjør at fabrikker kan være mer produktive ved å forutse og redusere forsinkelser. Joules agent for produksjonsområde, for eksempel, hjelper ledere ved først å identifisere potensielle forstyrrelser og deretter anbefale tidsplanjusteringer for å løse dem. Ved å gi oversikt over alvorlighetsgraden av disse problemene og avhengighetene som er involvert, forhindrer disse agentene proaktivt ikke-planlagt nedetid og øker den totale driftseffektiviteten.

KI-agenter sørger for uforutsette situasjoner i tilfelle flaskehalser og forsinkelser, slik at driften kan justeres dynamisk. Andre brukstilfeller for KI-agenter som støtter dette, er:

• KI-agenter for prediksjonsvedlikehold bruker sensordata for å finne ut når utstyret må betjenes, eller om deler må byttes ut – før de mislykkes.
• Kvalitetskontroll bidrar til å forbedre konsistensen og redusere avfall ved å identifisere defekter. Med maskinlæringsteknikker kan prosesser justeres autonomt for å vedlikeholde produksjonsstandarder.

KI-agenter i markedsføring og handel

Markedsføringsteam bruker KI-agenter til å prioritere leads av høy kvalitet, tilpasse kundeinteraksjoner og drive konverteringer. Ved å automatisere disse grunnleggende oppgavene, kan markedsførere flytte fokus til aspekter av sine jobber som krever et menneskelig preg.

KI-agenter kan for eksempel analysere intensjonssignaler som kjøpshistorikk for å identifisere leads som er klare til å kjøpes. Deretter kan de be markedsførere eller kundeteam engasjere disse leads med persontilpassede kampanjer eller direkte kontakt med dem når interessenivået er høyest.

Dette utfyller katalogoptimaliseringsagenten, som kontinuerlig oppdaterer priser og produktoppføringer. Det restrukturerer innholdet dynamisk for å tilpasse seg endringer i søkehensikten for å forbedre rangeringen i søkemotorresultater.

Samarbeidet mellom virksomhetens KI-agenter og mennesker kan føre til virkningsfulle resultater. Andre tilfeller av bruk av KI-agens i markedsføring inkluderer:

• Kundesegmentering som grupperer kunder dynamisk basert på atferd, preferanser og hensikt, og muliggjør mer målrettede og effektive kampanjer.
• Produktanbefalinger som analyserer interaksjoner i sanntid for å foreslå relevante produkter, økende konverteringsrater og kundetilfredshet.
• Innholdsgenerering for oppretting av produktbeskrivelser, kampanjekopi og kampanjemeldinger skreddersydd til målgruppesegmenter og SEO-mål.

KI-agenter innen IT og governance

KI-agenter støtter i økende grad IT-team i forsvaret mot trusler og holder seg kompatible ved å automatisere samsvarsoppgaver, overvåke systemhelse og håndheve retningslinjer.

Brukstilfeller for KI-agenter i IT omfatter:

• Håndhevelse av retningslinjer for å overvåke brukeraktivitet og systemkonfigurasjoner for å sikre overholdelse av interne og eksterne forskrifter.
• Datastyring for å opprettholde dataintegriteten ved å oppdage uoverensstemmelser, håndheve standarder og administrere tilgangskontroller.
• Sikkerhetsovervåking for å identifisere uvanlige mønstre i systematferd, slik at IT-team kan reagere på potensielle trusler før de eskalerer.

KI-agenter i kundestøtte

Kunder forventer rask og personlig støtte. KI-behandlere hjelper serviceteam med å oppfylle disse behovene effektivt og i stor skala.

Handleagenten gir for eksempel nye kunder produktdetaljer, sammenlignbare alternativer og ordrehjelp. For eksisterende kunder er Q&A Agent også tilgjengelig for å vurdere hensikten med en spørring og gi nøyaktige svar på dem.

Funksjonene til disse KI-agentene reduserer svartidene, forbedrer kundetilfredsheten og frigjør menneskelige agenter for mer komplekse henvendelser. Andre brukstilfeller som viser dette, omfatter:

• Billetttriage og ruting for automatisk klassifisering av innkommende støtteforespørsler og rute dem til riktig team basert på hastegrad, emne og stemning.
• Servicesak oppsummering: for å kondensere lange servicetråder til konsise oppsummeringer, forbedre overlevering og redusere løsningstiden.
• Agenthjelp som gir forslag i sanntid, de nest beste handlingene og kunnskapsressursene under direkte interaksjoner.

Praktisk veiledning: agentisk KI-integrasjon

Implementering av KI-agentløsninger krever en strategisk tilnærming som støtter forretningsmål og har innkjøp fra interessenter på tvers av organisasjonen.

For å begynne må du identifisere brukstilfeller der KI-agenter kan levere målbar verdi. Disse omfatter vanligvis gjentakende prosesser, problemer og tidkrevende prosesser, for eksempel fakturabehandling eller løsning av avklaringssaker. Arbeidsflyter som er datakrevende, komplekse og tverrfunksjonelle, eller kritiske for etterlevelse, kan også effektiviseres.

Deretter kan du vurdere om dataene er klare. Enterprise AI-agenter er avhengige av harmoniserte data av høy kvalitet, så det er viktig å evaluere gjeldende infrastruktur for sanntidstilgang, integreringsfunksjoner og styringsstandarder. SAPs verktøy for datasky og analyse kan bidra til å forberede vellykket KI-integrasjon ved å etablere en enkelt sannhetskilde.

Start et pilotprosjekt som fokuserer på et håndterbart brukstilfelle, for eksempel tvisteløsning. Definer tydelige, kvantifiserbare suksessmålinger, for eksempel tid lagret, redusert feil eller fornøyde kunder. Sett en opprinnelig plan og overvåk ytelsen nøye for å validere virkningen.

Det er avgjørende å engasjere interessenter gjennom hele implementeringsprosessen. KI-integrasjon er i seg selv tverrfunksjonell, så den involverer bedriftsledere, IT-team og sluttbrukere fra begynnelsen. Formidle fordelene med agentisk KI tydelig og ta opp bekymringer knyttet til endringsstyring, personvern og jobbpåvirkning.

Organisasjoner som har distribuert KI i arbeidsflytene, har sett betydelige økninger i produktivitet og reduserte driftskostnader. For ikke å nevne høyere kundetilfredshetsrater. For å opprettholde forretningsverdien av KI over tid er det viktig å opprette tilbakemeldingssløyfer for ytterligere forbedringer.

Etter hvert som KI-behandlere lærer av nye data, kan innsiktene deres i økende grad informere andre brukstilfeller som adresserer organisasjonens unike behov.

Legg grunnlaget for forretningstransformasjon

Etter hvert som virksomhetens KI-agenter modnes, blir de digitale partnere som forbedrer menneskelig vurdering på måter som akselererer innovasjon. Organisasjonene som tar steget med KI-integrasjon i dag, vil være klare for neste epoke med banebrytende ytelse – en der bedre beslutninger tas raskere, prosesser er mer effektive og resultatene er mer innenfor rekkevidde.

Ofte stilte spørsmål