Ce sunt agenții AI?

Agenții AI sunt sisteme autonome inteligente care pot planifica, efectua sarcini și pot lua decizii în numele oamenilor. Ei interpretează intenția cererilor în context, învață din datele istorice și se adaptează dinamic la condițiile în schimbare în timp real.

Când sunt integrați într-un ecosistem de întreprindere, agenții AI orchestrează mai multe instrumente și sisteme și chiar colaborează cu alți agenți pentru a finaliza fluxuri de lucru complexe, în mai multe etape.

Tipuri de agenți AI

Există cinci tipuri principale de agenți AI pentru întreprinderi:

1. Agenții reflex simpli funcționează folosind o logică „if-this-this-that”. Cu alte cuvinte, dacă percep o schimbare, ei răspund.
2. Agenții reflex pe bază de model sunt ca agenți reflexi simpli prin faptul că reacționează la schimbare, dar diferiți prin faptul că rețin memoria (un model) a mediului pe care îl observă. Această memorie le permite să reacționeze dincolo de stimuli direcți.
3. Agenții bazați pe obiective utilizează algoritmi de căutare sau planificare pentru a evalua posibile acțiuni, pentru a prezice rezultatele și pentru a alege secvența optimă de acțiuni pentru a-și atinge scopul dorit.
4. Agenții bazați pe utilități acționează în funcție de cât de bine o decizie atinge un rezultat dorit. Utilitatea reprezintă o măsură numerică a oportunității, astfel încât acești agenți urmăresc să maximizeze performanța în timp ce echilibrează compromisurile.
5. Agenții de învățare își îmbunătățesc continuu performanța observând rezultatele unei acțiuni și evaluând dacă aceste rezultate au fost bune sau rele.

Întreprinderile pot combina, de asemenea, mai mulți agenți AI în sisteme cu agenți multipli pentru a gestiona fluxuri de lucru complexe.

De exemplu, un agent reflex simplu într-un sistem HVAC poate declanșa răcirea atunci când temperaturile cresc. Dacă este asociat cu un agent reflex bazat pe model, sistemul își amintește că anumite camere încălzesc mai rapid în lumina soarelui și reglează prioritățile de răcire în consecință.

Exemple de cazuri de utilizare a agenților AI în întreprindere

Agenții AI au deja efecte la nivelul întregii companii, dincolo de câștigurile de productivitate. Agenții Joule de la SAP exemplifică această transformare.

Agenții Joule sunt sisteme de agenți AI pentru companii care se pot integra în funcții business pentru a ajuta echipele să accelereze fluxurile de lucru complexe, în mai multe etape și să realizeze valoarea afacerii la scară largă. Produsele de date SAP armonizează datele disparate din silozuri, permițând agenților Joule să ofere analize și recomandări conectate în întregul context al unei companii. Indiferent de cât de unice sunt procesele dvs., agenții Joule pot fi personalizați pentru a asigura conformitatea, securitatea și compatibilitatea cu sistemele existente.

Iată câteva dintre cele mai importante cazuri de utilizare în afaceri în care agenții Joule fac cea mai mare diferență.

Agenți AI în finanțe și contabilitate

Echipele financiare și contabilii contractuali încearcă să accelereze plățile și să se închidă mai rapid. Cu toate acestea, facturile incorecte și plățile lipsă sunt probleme consumatoare de timp care necesită intervenție manuală.

Agentul de soluționare a divergențelor al lui Joule automatizează procesul de divergență analizând detaliile facturilor și contractelor și marcând apoi discrepanțele sau neconcordanțele. Face acest lucru proactiv, nu reactiv, sfătuind echipele financiare cum să procedeze cu un credit memo generat.

Alte cazuri de utilizare a agenților AI în finanțe includ:

• Previziunea plăților întârziate pentru a evalua comportamentul de plată al clientului la întârzierile prognozate, permițând contactarea proactivă și consolidarea capitalului circulant.
• Compararea automată a plăților pentru a optimiza procesul lent și manual de comparare a plăților cu facturile deschise pentru a reduce durata de recuperare a creanțelor.
• Rezoluția de închidere financiară care analizează ciclurile istorice de închidere, marchează anomaliile și ghidează echipele să rezolve înainte ca acestea să se compună în întârzieri la nivel de organizație.

Aceste capacități permit echipelor de finanțare să fie mai eficiente și să treacă de la abordări reactive la abordări proactive, în special atunci când gestionează încasările sau plățile întârziate.

Agenți AI în lanțul logistic și aprovizionare

Operațiunile de aprovizionare sunt complexe, cu volum mare de date și sensibile la timp. Echipele care gestionează lanțurile de aprovizionare trebuie să ia rapid decizii pentru a ține pasul cu schimbarea condițiilor de afaceri și pentru a atenua perturbările lanțului logistic.

Agentul de sourcing Joule vă poate ajuta. Identifică oportunitățile de sourcing, evaluează furnizorii și inițiază RFP-urile în mod autonom, optimizând ciclurile de aprovizionare și îmbunătățind eficiența costurilor.

Acest lucru ajută la menținerea relevanței și competitivității întreprinderilor. Alte cazuri de utilizare a agenților AI în lanțul logistic și achiziții includ:

• Prelucrarea automată a facturilor pentru a reduce sarcina intrării manuale a datelor facturii. Acești agenți AI extrag, validează și identifică rapid discrepanțele.
• Analiza timpului de realizare pentru detectarea și corectarea datelor inexacte despre timpul de realizare pentru a preveni lipsa stocurilor și întârzierile.
• Detectarea defectelor prin analizarea datelor de imagine pentru a identifica rapid și precis erorile și pentru a determina îmbunătățirea calității produsului.

Agenți AI în resursele umane

Managerii utilizează agenți AI de întreprindere pentru a-și responsabiliza echipele. Agentul de performanță și obiective, în special, automatizează colectarea datelor pentru a se asigura că liderii au perspective relevante despre fiecare angajat.

Deoarece acești agenți AI înțeleg contextul datelor comerciale, aceștia pot genera puncte de discuție personalizate pentru întâlnirile 1:1, pot alinia obiectivele angajaților cu obiectivele de afaceri și pot oferi feedback constructiv.

Alte cazuri de utilizare a agenților AI în HR includ:

• Generarea fișei postului pentru a economisi timp recrutorilor prin elaborarea de fișe de post de înaltă calitate utilizând generarea limbajului natural. De asemenea, acesta marchează frazele vagi sau părtinitoare care pot dezactiva potențialii candidați.
• Examinarea solicitantului pentru a permite evaluarea CV-urilor la scară largă. Acesta evidențiază candidații de top într-un mod care reduce, de asemenea, părtinire inconștientă.
• Pregătirea interviului pentru a dota managerii cu întrebări de interviu adaptate rolului și concepute pentru a dezvălui adevăratul potențial al unui candidat.

Agenți AI în producție

Agenții AI permit fabricilor să fie mai productive prin anticiparea și reducerea întârzierilor. Agentul de supervizor de atelier de fabricație Joule, de exemplu, asistă supervizorii prin identificarea mai întâi a potențialelor întreruperi și apoi prin recomandarea unor ajustări de program pentru a le rezolva. Oferind vizibilitate asupra gravității acestor probleme și dependențelor implicate, acești agenți previn proactiv timpii de oprire neplanificați și sporesc eficiența operațională globală.

Agenții AI oferă situații neprevăzute în caz de blocaje și întârzieri, permițând operațiunilor să se adapteze dinamic. Alte cazuri de utilizare a agenților AI care acceptă acest lucru sunt:

• Agenții AI pentru întreținere predictivă utilizează datele senzorilor pentru a determina când trebuie reparat echipamentul sau dacă piesele trebuie înlocuite – înainte de a eșua.
• Controlul calității ajută la îmbunătățirea consistenței și la reducerea deșeurilor prin identificarea defectelor. Cu ajutorul tehnicilor de învățare automată, procesele se pot adapta autonom pentru a menține standardele de fabricație.

Agenți AI în marketing și comerț

Echipele de marketing utilizează agenți AI pentru a prioritiza clienții potențiali de înaltă calitate, pentru a personaliza interacțiunile cu clienții și pentru a genera conversii. Prin automatizarea acestor sarcini de bază, specialiștii în marketing își pot orienta atenția asupra aspectelor legate de locurile lor de muncă care necesită o atingere umană.

De exemplu, agenții AI pot analiza semnale de intenție precum istoricul achizițiilor pentru a identifica clienții potențiali pregătiți de cumpărare. Apoi, ei pot solicita profesioniștilor din marketingul uman sau echipelor de conturi să interacționeze cu aceste interese potențiale prin campanii personalizate sau prin contact direct, conectându-se cu ei atunci când nivelul lor de interes este cel mai ridicat.

În plus, acesta este agentul de optimizare a catalogului, care actualizează continuu prețurile și intrările de produse. Restructurează dinamic conținutul pentru a se alinia cu modificările în intenția de căutare pentru a îmbunătăți clasificarea în rezultatele motoarelor de căutare.

Colaborarea dintre agenții AI pentru întreprinderi și oameni poate avea ca rezultat rezultate cu impact. Alte cazuri de utilizare a agenților AI în marketing includ:

• Segmentarea clienților care grupează dinamic clienții în funcție de comportament, preferințe și intenție, permițând campanii mai țintite și mai eficiente.
• Recomandări de produse care analizează interacțiunile în timp real pentru a sugera produse relevante, crescând ratele de conversie și satisfacția clienților.
• Generarea de conținut pentru crearea descrierilor de produse, a copierii campaniei și a mesajelor promoționale adaptate segmentelor de audiență și obiectivelor SEO.

Agenți AI în IT și guvernare

Agenții AI sprijină din ce în ce mai mult echipele IT în apărarea împotriva amenințărilor și în menținerea conformității prin automatizarea sarcinilor de conformitate, monitorizarea sănătății sistemului și aplicarea politicilor.

Cazurile de utilizare a agenților AI în IT includ:

• Aplicarea politicilor pentru monitorizarea activității utilizatorilor și a configurărilor de sistem pentru a asigura conformitatea cu reglementările interne și externe.
• Guvernanța datelor pentru a menține integritatea datelor prin detectarea inconsistențelor, impunerea standardelor și gestionarea controalelor de acces.
• Monitorizarea securității pentru a identifica tipare neobișnuite în comportamentul sistemului, ajutând echipele IT să răspundă la potențialele amenințări înainte ca acestea să escaladeze.

Agenți AI în suport clienți

Clienții se așteaptă la asistență rapidă și personalizată. Agenții AI ajută echipele de servicii să îndeplinească aceste cerințe în mod eficient și la scară largă.

Agentul de cumpărături, de exemplu, oferă clienților noi detalii despre produs, opțiuni comparabile și asistență la comandă. Pentru clienții existenți, agentul de întrebări și răspunsuri este, de asemenea, disponibil pentru a evalua intenția unei interogări și pentru a le oferi răspunsuri exacte.

Capacitățile acestor agenți AI reduc timpii de răspuns, îmbunătățesc satisfacția clienților și eliberează agenți umani pentru tichete mai complexe. Alte cazuri de utilizare care demonstrează acest lucru includ:

• Triajul și dirijarea tichetelor pentru a clasifica automat cererile de suport intrate și pentru a le direcționa către echipa corespunzătoare, în funcție de urgență, subiect și opinie.
• Însumarea cazurilor de service: pentru condensarea firelor de execuție de lungă durată în rezumate concise, îmbunătățirea handofurilor și reducerea timpului de rezolvare.
• Asistență din partea agenților care oferă sugestii în timp real, acțiuni viitoare cele mai bune și resurse de cunoștințe în timpul interacțiunilor live.

Îndrumări practice: integrarea AI-ului pe bază de agenți

Implementarea soluțiilor de agenți AI necesită o abordare strategică care sprijină obiectivele de afaceri și care are un buy-in din partea părților interesate din întreaga organizație.

Pentru început, identificați cazurile de utilizare în care agenții AI pot oferi o valoare măsurabilă. Acestea includ, de obicei, procese repetitive, predispuse la erori și consumatoare de timp, precum prelucrarea facturilor sau rezolvarea divergențelor. Fluxurile de lucru care utilizează intensiv date, sunt complexe și interfuncționale sau critice pentru conformitate pot fi, de asemenea, eficientizate.

Apoi, evaluați disponibilitatea datelor dvs. Agenții AI de întreprindere depind de date armonizate de înaltă calitate, astfel încât evaluarea infrastructurii curente pentru acces în timp real, capabilități de integrare și standarde de guvernare este esențială. Cloud de date și instrumente analitice de la SAP vă pot ajuta să vă pregătiți pentru o integrare AI reușită prin stabilirea unei singure surse veridice.

Lansarea unui proiect-pilot axat pe un caz de utilizare gestionabil, cum ar fi soluționarea litigiilor. Definiți indicatori de succes clari, cuantificabili, precum timpul salvat, erorile reduse sau clienții satisfăcuți. Stabiliți o linie de bază și monitorizați performanța îndeaproape pentru a valida impactul.

Implicarea părților interesate pe tot parcursul procesului de punere în aplicare este esențială. Integrarea AI este în mod inerent interfuncțională, deci implică încă de la început liderii de afaceri, echipele IT și utilizatorii finali. Transmiteți clar beneficiile AI-ului pe bază de agenți și abordați preocupările legate de gestiunea modificărilor, confidențialitatea datelor și impactul asupra activității.

Organizațiile care au implementat AI-ul în fluxurile lor de lucru au înregistrat creșteri semnificative ale productivității și reduceri ale costurilor operaționale. Ca să nu mai vorbim de rate mai mari de satisfacție a clienților. Pentru a susține valoarea comercială a IA în timp, este vital să creați bucle de feedback pentru îmbunătățire suplimentară.

Pe măsură ce agenții AI învață din date noi, perspectivele acestora pot informa din ce în ce mai mult alte cazuri de utilizare care răspund nevoilor unice ale unei organizații.

Puneți bazele transformării afacerii

Pe măsură ce agenții AI pentru companii se maturizează, aceștia devin parteneri digitali care îmbunătățesc judecata umană în moduri care accelerează inovația. Organizațiile care fac pasul integrării AI de astăzi vor fi pregătite pentru următoarea eră a performanței revoluționare – una în care deciziile mai bune sunt luate mai rapid, procesele sunt mai eficiente și rezultatele sunt mai aproape.

Întrebări frecvente