Co to są agenty AI?

Agenty AI to inteligentne autonomiczne systemy, które potrafią planować, wykonywać zadania i podejmować decyzje za ludzi. Interpretują intencje zapytań w ujęciu kontekstowym, uczą się na podstawie danych historycznych i dynamicznie dostosowują się do zmieniających się warunków w czasie rzeczywistym.

Zintegrowane z ekosystemem przedsiębiorstwa agenty AI koordynują wiele narzędzi i systemów, a nawet współpracują z innymi agentami w celu realizacji złożonych, wieloetapowych procesów.

Rodzaje agentów AI

Istnieje pięć głównych typów agentów AI wykorzystywanych w przedsiębiorstwach:

1. Proste agenty refleksyjne działają w oparciu o logikę „jeżeli, wtedy”. Innymi słowy, jeśli zauważą zmianę, reagują.
2. Agenty refleksyjne oparte na modelach przypominają proste agenty refleksyjne, ponieważ reagują na zmiany, ale różnią się tym, że zapamiętują środowisko, które obserwują — zachowują jego model. Model ten pozwala im reagować również na niebezpośrednie bodźce.
3. Agenty oparte na celach używają algorytmów wyszukiwania lub planowania do oceny możliwych działań, przewidywania wyników i wybierania optymalnej sekwencji działań, aby osiągnąć zamierzony cel.
4. Agenty oparte na użyteczności kierują się tym, w jakim stopniu dana decyzja prowadzi do osiągnięcia pożądanego rezultatu. Użyteczność odzwierciedla liczbową wartość pożądanych wyników, co oznacza, że agenty te dążą do maksymalizacji wydajności, decydując się jednocześnie na odpowiednie kompromisy.
5. Agenci uczące się stale poprawiają osiągane wyniki, obserwując rezultaty działań i oceniając, czy były dobre, czy złe.

Przedsiębiorstwa mogą również łączyć wielu agentów AI w systemy z wieloma agentami w celu realizacji złożonych procesów.

Na przykład prosty agent refleksyjny w systemie HVAC może uruchomić chłodzenie w reakcji na wzrost temperatury. W połączeniu z agentem refleksyjnym opartym na modelach system zapamiętuje, że niektóre pomieszczenia nagrzewają się szybciej w świetle słonecznym i odpowiednio dostosowuje priorytety chłodzenia.

Przykłady zastosowania agentów AI w przedsiębiorstwie

Agenty AI już teraz wpływają na całe przedsiębiorstwa — i nie chodzi jedynie o wzrost produktywności. Przykładem tej zmiany są agenty Joule Agents firmy SAP.

Agenty Joule Agents to systemy agentów AI w przedsiębiorstwie dające możliwość integracji z wszystkimi funkcjami biznesowymi, co ułatwia zespołom szybszą realizację złożonych, wieloetapowych procesów oraz osiąganie wartości biznesowej na dużą skalę. Produkty danych firmy SAP harmonizują rozproszone dane pochodzące z niezintegrowanych obszarów, umożliwiając agentom Joule Agents dostarczanie analiz i rekomendacji uwzględniających pełny kontekst przedsiębiorstwa. Niezależnie od tego, jak unikalne są Twoje procesy, agenty Joule Agents można dostosować w celu zapewnienia zgodności, bezpieczeństwa i kompatybilności z istniejącymi systemami.

Oto niektóre z najważniejszych przykładów zastosowania agentów Joule Agents z największą korzyścią dla przedsiębiorstwa.

Agenty AI w finansach i rachunkowości

Zespoły finansowe i księgowi odpowiedzialni za rachunkowość umów dążą do przyspieszenia płatności i szybszego zamknięcia. Błędy w fakturach i brakujące płatności stanowią jednak czasochłonne problemy, które wymagają ręcznej interwencji.

Agent Joule Dispute Resolution Agent automatyzuje proces rozwiązywania sporów, analizując szczegóły faktur i umów, a następnie zaznaczając rozbieżności lub niezgodności. Działanie to jest proaktywne, a nie reaktywne — agent radzi zespołom finansowym, jak postąpić z wygenerowaną fakturą korygującą minus.

Do innych przykładów zastosowania agenta AI w finansach należą:

• Przewidywanie opóźnień w płatnościach z myślą o ocenie zachowań płatniczych klientów w celu prognozowania opóźnień, co umożliwia proaktywną komunikację i wzmocnienie kapitału obrotowego.
• Automatyczne rozliczanie płatności w celu usprawnienia powolnego, ręcznego procesu rozliczania otwartych faktur w celu zmniejszenia rotacji należności w dniach.
• Realizacja zamknięcia finansowego uwzględniająca analizę przeszłych cykli zamknięcia, sygnalizuje anomalie i pomaga zespołom rozwiązać problemy, zanim dojdzie do opóźnień w całej organizacji.

Funkcje te zwiększają wydajność zespołów finansowych i umożliwiają im przyjęcie proaktywnego podejścia, szczególnie w przypadku zarządzania przychodzącymi lub opóźnionymi płatnościami.

Agenty AI w łańcuchu dostaw i zakupach

Procesy zaopatrzenia są złożone, uwarunkowane czasowo i obejmują duże ilości danych. Zespoły zarządzające łańcuchami dostaw muszą szybko podejmować decyzje, aby nadążyć za zmieniającymi się warunkami biznesowymi i złagodzić zakłócenia w łańcuchu dostaw.

Agent Joule Sourcing Agent to w tym kontekście przydatne rozwiązanie. Identyfikuje możliwości w zakresie określania źródeł dostaw, ocenia dostawców i samodzielnie inicjuje zapytania ofertowe, upraszczając cykle nabycia i zwiększając efektywność kosztową.

Dzięki temu przedsiębiorstwa nie pozostają w tyle. Do innych przykładów zastosowania agentów AI w łańcuchu dostaw i zakupach należą:

• Automatyczne przetwarzanie faktur w celu zmniejszenia obciążeń związanych z ręcznym wprowadzaniem danych faktury. Agenty AI szybko wyodrębniają, weryfikują i identyfikują rozbieżności.
• Analiza czasu realizacji w celu wykrywania i korygowania niedokładnych danych o czasie realizacji z myślą o zapobieganiu niedoborom zapasów i opóźnieniom.
• Wykrywanie wad poprzez analizę danych obrazu w celu szybkiej i dokładnej identyfikacji błędów oraz poprawy jakości produktu.

Agenty AI w kadrach

Menedżerowie wykorzystują agentów AI w przedsiębiorstwie do zwiększania kompetencji swoich zespołów. Agent Performance and Goals Agent automatyzuje gromadzenie danych w celu zapewnienia liderom odpowiedniego wglądu w kompetencje każdego pracownika.

Ponieważ agenty AI rozumieją kontekst danych biznesowych, potrafią generować spersonalizowane tematy do rozmowy podczas spotkań 1:1, dopasowywać cele pracowników do celów biznesowych i przekazywać konstruktywne informacje zwrotne.

Do innych przykładów zastosowania agenta AI w obszarze HR należą:

• Generowanie opisów stanowisk  — opracowywanie wysokiej jakości opisów stanowisk w języku naturalnym w celu zaoszczędzenia czasu rekruterów. Agent sygnalizuje również użycie niejasnych lub nieobiektywnych sformułowań, które mogą wyłączyć potencjalnych kandydatów.
• Wstępna weryfikacja kandydatów  umożliwiająca analizę dużych ilości CV. Agent wyróżnia najlepszych kandydatów w sposób, który jednocześnie minimalizuje nieświadome uprzedzenia.
• Przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej  — menedżerowie mają dostęp do sugerowanych pytań na rozmowy kwalifikacyjne, które to pytania są dostosowane do roli i zaprojektowane tak, aby ujawnić prawdziwy potencjał kandydata.

Agenty AI w produkcji

Agenty AI pozwalają fabrykom osiągać większą wydajność dzięki przewidywaniu i minimalizowaniu opóźnień. Na przykład agent Joule Shop Floor Supervisor Agent pomaga kierownikom w identyfikacji potencjalnych zakłóceń, a następnie rekomenduje korekty harmonogramu, aby ich uniknąć. Dzięki wglądowi w powagę tych problemów i związane z nimi zależności, agenty proaktywnie zapobiegają nieplanowanym przestojom i zwiększają ogólną wydajność operacyjną.

Agenty AI zapewniają rozwiązania awaryjne w przypadku wąskich gardeł i opóźnień, umożliwiając dynamiczne reagowanie na sytuacje wyjątkowe. Do innych przykładów zastosowania agenta AI w obszarze produkcji należą:

• Agenty AI z zakresu prognozowanej gospodarki remontowej wykorzystują dane z czujników do określenia, kiedy należy wykonać konserwację sprzętu lub wymienić części — zanim dojdzie do awarii.
• Kontrola jakości pomaga konsekwentnie zapewniać dobrą jakość i ograniczyć ilość odpadów poprzez identyfikację wad. Dzięki technikom uczenia maszynowego procesy autonomicznie się modyfikują w celu utrzymania standardów produkcji.

Agenty AI w marketingu i handlu

Zespoły marketingowe wykorzystują agentów AI do priorytetyzacji potencjalnych szans wysokiej jakości, personalizacji interakcji z klientami i stymulowania konwersji. Automatyzując te podstawowe zadania, specjaliści ds. marketingu mogą skupić się na tych aspektach swojej pracy, które wymagają udziału człowieka.

Agenty AI mogą na przykład analizować zamiary na podstawie danych, takich jak historia zakupów, w celu zidentyfikowania potencjalnych klientów gotowych do zakupu. Następnie mogą zasygnalizować specjalistom ds. marketingu lub zespołom ds. klientów, że warto zaangażować potencjalnych klientów za pomocą spersonalizowanych kampanii lub bezpośrednich interakcji w momencie, gdy poziom ich zainteresowania jest najwyższy.

Catalog Optimization Agent to dodatkowe rozwiązanie, które stale aktualizuje ceny i opisy produktów. Dynamicznie modyfikuje treści, aby dostosować je do zmian w intencjach wyszukiwania w celu poprawy rankingu w wynikach wyszukiwarki.

Połączenie sił agentów AI i ludzi w przedsiębiorstwie może mieć realny wpływ na osiągane wyniki. Do innych przykładów zastosowania agenta AI w marketingu należą:

• Segmentacja klientów, która dynamicznie grupuje klientów na podstawie zachowań, preferencji i zamiarów, umożliwiając bardziej ukierunkowane i skuteczne kampanie.
• Rekomendacje produktów oparte na analizie interakcji w czasie rzeczywistym w celu zaproponowania odpowiednich produktów, co zwiększa wskaźniki konwersji i zadowolenie klientów.
• Generowanie treści do tworzenia opisów produktów, treści wykorzystywanych w kampaniach i wiadomości promocyjnych dostosowanych do segmentów odbiorców i celów SEO.

Agenty AI w IT i nadzorze

Agenty AI w coraz szerszym zakresie wspierają zespoły IT w obronie przed zagrożeniami i zachowaniu zgodności z przepisami poprzez automatyzację zadań związanych z utrzymaniem zgodności, monitorowanie stanu systemu i egzekwowanie zasad.

Do przykładów zastosowania agenta AI w IT należą:

• Egzekwowanie polityki w celu monitorowania aktywności użytkowników i konfiguracji systemu z myślą o zapewnieniu zgodności z zasadami obowiązującymi w firmie oraz regulacjami zewnętrznymi.
• Nadzór nad danymi w celu zapewnienia integralności danych poprzez wykrywanie niespójności, egzekwowanie standardów i zarządzanie kontrolami dostępu.
• Monitorowanie bezpieczeństwa w celu identyfikacji nietypowych wzorców zachowania systemu, co pomaga zespołom IT reagować na potencjalne zagrożenia, zanim eskalują.

Agenty AI w obsłudze klienta

Klienci oczekują szybkiego i spersonalizowanego wsparcia. Agenty AI pomagają zespołom serwisowym sprostać tym wymaganiom w sposób efektywny i skalowalny.

Na przykład agent Shopping Agent informuje nowych klientów o szczegółach produktu i porównywalnych opcjach oraz pomaga złożyć zamówienie. W przypadku istniejących klientów dostępny jest również agent Q&A Agent, który analizuje intencję zapytania i dostarcza precyzyjne odpowiedzi.

Możliwości tych agentów AI skracają czas reakcji, zwiększają zadowolenie klientów i zwalniają zasoby ludzi na potrzeby reakcji w przypadku bardziej złożonych zgłoszeń. Do innych przykładów zastosowań, które realizują te cele, należą:

• Ustalanie priorytetów i przekazywanie zgłoszeń w celu automatycznej klasyfikacji przychodzących zgłoszeń serwisowych i kierowania ich do odpowiedniego zespołu na podstawie pilności, tematu i nastawienia.
• Podsumowanie przypadków serwisowych służące streszczaniu długich wątków serwisowych w zwięzłe podsumowania, co usprawnia przekazywanie i skraca czas rozwiązywania problemów.
• Pomoc agenta, który w czasie rzeczywistym przedstawia rekomendacje, sugeruje kolejne działania i dostarcza zasoby wiedzy podczas interakcji na żywo.

Praktyczne wskazówki: integracja agentów AI

Wdrożenie rozwiązań z zakresu agentów AI wymaga strategicznego podejścia, które wspiera realizację celów biznesowych i cieszy się poparciem interesariuszy w całej organizacji.

Na początku określ przykłady zastosowania, w których agenty AI mogą zapewnić wymierną wartość. Zazwyczaj obejmują one powtarzalne, podatne na błędy i czasochłonne procesy, takie jak przetwarzanie faktur lub rozwiązywanie sporów. Możesz też usprawnić procesy, które są oparte na danych, złożone i międzyfunkcjonalne lub mają kluczowe znaczenie dla zgodności z przepisami.

Następnie oceń gotowość danych. Sukces zastosowania agentów AI w przedsiębiorstwie jest uzależniony od dostępu do zharmonizowanych danych wysokiej jakości, dlatego niezbędna jest ocena aktualnej infrastruktury pod kątem dostępu w czasie rzeczywistym, możliwości integracji i standardów nadzoru. Chmura danych i narzędzia analityczne SAP mogą pomóc przygotować się na udaną integrację sztucznej inteligencji, tworząc jedno źródło informacji.

Uruchom projekt pilotażowy skoncentrowany na stosunkowo prostym przykładzie zastosowania, takim jak rozwiązywanie sporów. Określ jasne, wymierne wskaźniki sukcesu, na przykład zaoszczędzony czas, redukcja błędów lub zadowolenie klientów. Ustal punkt odniesienia i dokładnie monitoruj wyniki, aby zweryfikować wpływ.

Kluczowe znaczenie ma zaangażowanie interesariuszy w cały proces wdrażania. Integracja AI jest z natury międzyfunkcjonalna, dlatego od samego początku angażuje liderów biznesowych, zespoły IT i użytkowników końcowych. Jasno zakomunikuj korzyści płynące z agentów AI i odpowiadaj na wątpliwości związane z zarządzaniem zmianami, prywatnością danych i wpływem na stanowiska pracy.

Organizacje, które wdrożyły sztuczną inteligencję w swoich procesach, odnotowały znaczny wzrost produktywności i obniżyły koszty operacyjne, nie wspominając o wyższych wskaźnikach zadowolenia klientów. Aby utrzymać wartość biznesową sztucznej inteligencji, konieczne jest tworzenie pętli informacji zwrotnych w celu wprowadzania dalszych udoskonaleń.

Gdy agenty AI uczą się na podstawie nowych danych, mogą w coraz lepszy sposób wpływać na kształtowanie innych przykładów zastosowania, aby zaspokoić unikalne potrzeby organizacji.

Stwórz podstawy transformacji biznesowej

W miarę dojrzewania agenty AI w przedsiębiorstwie stają się partnerami cyfrowymi, którzy wspomagają ludzki osąd w sposób sprzyjający innowacjom. Organizacje, które dziś zdecydują się na integrację AI, zrobią krok w kierunku przełomowej wydajności — będą szybciej podejmować lepsze decyzje, usprawnią procesy oraz przybliżą się do osiągania doskonałych wyników.

Najczęstsze pytania