Vad är AI-agenter?

AI-agenter är intelligenta autonoma system som kan planera, utföra uppgifter och fatta beslut på uppdrag av människor. De tolkar avsikten med förfrågningar i sammanhang, lär av historiska data och anpassar sig dynamiskt till förändrade förhållanden i realtid.

När de integreras i ett företagsekosystem orkestrerar AI-agenter flera verktyg och system och till och med samarbetar med andra agenter för att slutföra komplexa arbetsflöden i flera steg.

Typer av AI-agenter

Det finns fem huvudtyper av företags-AI-agenter:

1. Enkla reflexmedel fungerar med hjälp av en ”if-this-then-that”-logik. Med andra ord, om de uppfattar en förändring, svarar de.
2. Modellbaserade reflexmedel är som enkla reflexmedel i och med att de reagerar på förändring, men olika genom att de behåller minnet (en modell) av den miljö de observerar. Detta minne gör det möjligt för dem att reagera bortom direkta stimuli.
3. Målbaserade agenter använder sök- eller planeringsalgoritmer för att utvärdera möjliga åtgärder, förutsäga resultat och välja den optimala sekvensen av åtgärder för att uppnå det avsedda målet.
4. Utilitybaserade agenter agerar utifrån hur väl ett beslut uppnår ett önskat utfall. Utility representerar ett numeriskt mått på önskvärdhet, så dessa agenter strävar efter att maximera prestanda och balansera avvägningar.
5. Lärande agenter förbättrar kontinuerligt sina prestationer genom att observera resultaten av en åtgärd och utvärdera om dessa resultat var bra eller dåliga.

Företag kan också kombinera flera AI-agenter till system med flera agenter för att hantera komplexa arbetsflöden.

Ett enkelt reflexmedel i ett VVS-system kan till exempel utlösa kylning när temperaturen stiger. Om systemet paras ihop med ett modellbaserat reflexmedel kommer systemet ihåg att vissa rum värms snabbare i solljus och justerar kylningsprioriteringarna därefter.

Exempel på användningsfall för AI-agent i företaget

AI-agenter påverkar redan hela företaget utöver bara produktivitetsvinster. SAP:s Joule-agenter exemplifierar denna transformation.

Joule Agents är system med företags-AI-agenter som kan integreras över affärsfunktioner för att hjälpa team att accelerera komplexa arbetsflöden i flera steg och realisera affärsvärde i skala. SAP:s dataprodukter harmoniserar olikartade data över silor så att Joule-agenter kan leverera insikter och rekommendationer som är förankrade i en affärskontext. Oavsett hur unika dina processer är kan Joule Agents anpassas för att säkerställa efterlevnad, säkerhet och kompatibilitet med befintliga system.

Här är några av de främsta användningsfallen där Joule-agenter gör störst skillnad.

AI-agenter inom ekonomi och redovisning

Finansteam och avtalsrevisorer försöker snabba på betalningar och stänga snabbare. Felaktiga fakturor och saknade betalningar är dock tidskrävande problem som kräver manuell bearbetning.

Joules handläggare för tvistlösning automatiserar bestridandeprocessen genom att analysera detaljer för fakturor och avtal och sedan flagga avvikelser eller felmatchningar. Det gör detta proaktivt i stället för att reaktivt ge råd till finansteam hur man går vidare med en genererad kreditnota.

Andra användningsfall för AI-agenter i finans är:

• Prognosen för sena betalningar för att bedöma kundens betalningsbeteende för att förutse förseningar, möjliggöra proaktiv uppsökande verksamhet och stärka rörelsekapitalet.
• Automatisk betalningsmatchning för att effektivisera den långsamma och manuella processen med matchning av betalningar mot oreglerade fakturor för att minska antalet återbetalningsdagar för försäljning.
• Finansiellt bokslut som analyserar historiska avslutningscykler, flaggar avvikelser och guidar team att lösa innan de förenas till organisationsomfattande förseningar.

Dessa funktioner gör det möjligt för finansteam att bli effektivare och skifta från reaktiva till proaktiva strategier, särskilt vid hantering av ankommande eller sena betalningar.

AI-agenter i försörjningskedjan och anskaffning

Upphandlingar är komplexa, datatunga och tidskänsliga. Team som hanterar försörjningskedjor måste fatta snabba beslut för att hålla jämna steg med förändrade affärsvillkor och minska störningar i försörjningskedjan.

Joules upphandlingsagent kan hjälpa till. Den identifierar upphandlingsmöjligheter, utvärderar leverantörer och initierar RFP självständigt, effektiviserar anskaffningscykler och förbättrar kostnadseffektiviteten.

Detta bidrar till att hålla företagen relevanta och konkurrenskraftiga. Andra användningsfall för AI-agenter i försörjningskedjan och anskaffning inkluderar:

• Automatisk fakturabearbetning för att minska bördan med manuell fakturaregistrering. Dessa AI-agenter extraherar, validerar och identifierar avvikelser snabbt.
• Ledtidsanalys för att upptäcka och korrigera felaktiga ledtidsdata för att förhindra lagerbrist och förseningar.
• Feldetektering genom att analysera bilddata för att snabbt och korrekt identifiera fel och driva produktkvalitetsförbättringar.

AI-agenter i personal

Chefer använder företags-AI-agenter för att stärka sina team. Särskilt prestations- och målagenten automatiserar datainsamlingen för att säkerställa att ledare har relevanta insikter om varje anställd.

Eftersom AI-agenterna förstår kontexten för affärsdata kan de generera personanpassade samtalspunkter för 1:1-möten, anpassa de anställdas mål till affärsmålen och ge konstruktiv feedback.

Andra användningsfall för AI-agenter i HR inkluderar:

• Generering av arbetsbeskrivning för att spara tid för rekryterare genom att skapa högkvalitativa arbetsbeskrivningar med hjälp av generering av naturligt språk. Den flaggar också för vaga eller partiska fraser som kan stänga av potentiella kandidater.
• Granskning av sökande för att möjliggöra utvärdering av meritförteckningar i skala. Det belyser toppkandidater på ett sätt som också minskar omedveten bias.
• Intervjuförberedelser för att utrusta chefer med intervjufrågor skräddarsydda för rollen och utformade för att avslöja en kandidats verkliga potential.

AI-agenter inom tillverkning

AI-agenter gör det möjligt för fabriker att bli mer produktiva genom att förutse och lindra förseningar. Joules produktionsplaneraragent hjälper till exempel ansvariga genom att först identifiera potentiella avbrott och sedan rekommendera schemajusteringar för att åtgärda dem. Genom att synliggöra allvarlighetsgraden för dessa problem och berörda beroenden förhindrar dessa agenter proaktivt oplanerade driftstopp och ökar den totala operativa effektiviteten.

AI-agenter tillhandahåller oförutsedda händelser i händelse av flaskhalsar och förseningar, vilket gör det möjligt för operationer att anpassa sig dynamiskt. Andra användningsfall för AI-agent som stöder detta är:

• AI-agenter för prediktivt underhåll använder sensordata för att avgöra när utrustningen behöver underhållas eller om delar behöver bytas ut – innan de misslyckas.
• Kvalitetskontroll bidrar till att förbättra konsekvensen och minska avfallet genom att identifiera defekter. Med maskininlärningstekniker kan processer anpassas självständigt för att upprätthålla tillverkningsstandarder.

AI-agenter inom marknadsföring och handel

Marknadsföringsteam använder AI-agenter för att prioritera högkvalitativa leads, anpassa kundinteraktioner och driva på konverteringar. Genom att automatisera dessa grundläggande uppgifter kan marknadsförare flytta sitt fokus till de aspekter av sina jobb som kräver en mänsklig beröring.

AI-agenter kan till exempel analysera avsiktssignaler som köphistorik för att identifiera leads som är redo att köpas. Sedan kan de uppmana mänskliga marknadsförare eller kontoteam att engagera dessa leads med personliga kampanjer eller direkt utåtriktad kontakt, i kontakt med dem när deras intressenivå är högst.

Som ett komplement till detta ingår katalogoptimeringsagenten, som kontinuerligt uppdaterar priser och produktposter. Det omstrukturerar dynamiskt innehåll för att anpassa sig till ändringar i sökavsikt för att förbättra rangordningen i sökmotorresultaten.

Samarbetet mellan företags-AI-agenter och människor kan resultera i effektfulla resultat. Andra användningsfall för AI-agenter i marknadsföringen är:

• Kundsegmentering som dynamiskt grupperar kunder baserat på beteende, preferenser och avsikt, vilket möjliggör mer målinriktade och effektiva kampanjer.
• Produktrekommendationer som analyserar interaktioner i realtid för att föreslå relevanta produkter, öka konverteringsgraden och kundnöjdheten.
• Innehållsgenerering för att skapa produktbeskrivningar, kampanjkopior och kampanjmeddelanden skräddarsydda för målgruppssegment och SEO-mål.

AI-agenter inom IT och styrning

AI-agenter hjälper i allt högre grad IT-team att försvara sig mot hot och hålla sig kompatibla genom att automatisera efterlevnadsuppgifter, övervaka systemets hälsa och genomdriva policyer.

Användningsfall för AI-agent i IT inkluderar:

• Tillämpning av policyn för att övervaka användaraktivitet och systemkonfigurationer för att säkerställa efterlevnad av interna och externa föreskrifter.
• Datastyrning för att upprätthålla dataintegritet genom att upptäcka inkonsekvenser, genomdriva standarder och hantera åtkomstkontroller.
• Säkerhetsövervakning för att identifiera ovanliga mönster i systembeteendet, vilket hjälper IT-team att reagera på potentiella hot innan de eskalerar.

AI-agenter i kundsupport

Kunderna förväntar sig snabb och personlig support. AI-agenter hjälper serviceteam att möta dessa krav effektivt och i skala.

Shoppingagenten ger till exempel nya kunder produktinformation, jämförbara alternativ och orderhjälp. För befintliga kunder finns även Q&A-agenten till hands för att bedöma avsikten med en fråga och ge korrekta svar på dem.

Funktionerna hos dessa AI-agenter minskar svarstiderna, förbättrar kundnöjdheten och frigör mänskliga agenter för mer komplexa biljetter. Andra användningsfall som visar detta är:

• Biljetttriage och dirigering för att automatiskt klassificera inkommande supportförfrågningar och dirigera dem till rätt team baserat på angelägenhetsgrad, ämne och attityd.
• Sammanställning av serviceärenden: för att komprimera långa tjänstetrådar till kortfattade sammanfattningar, förbättra överlämningar och minska lösningstiden.
• Agenthjälp som levererar förslag i realtid, nästa bästa åtgärder och kunskapsresurser vid live-interaktioner.

Praktisk vägledning: integration med agentisk AI

Att implementera AI-agentlösningar kräver ett strategiskt tillvägagångssätt som stödjer affärsmål och har inköp från intressenter i hela organisationen.

Börja med att identifiera användningsfall där AI-agenter kan leverera mätbart värde. Dessa inkluderar vanligtvis upprepande, felbenägna och tidskrävande processer, till exempel fakturabearbetning eller lösning av bestridan. Arbetsflöden som är dataintensiva, komplexa och tvärfunktionella eller kritiska för konformitet kan också effektiviseras.

Bedöm sedan din databeredskap. AI-agenter för företag är beroende av harmoniserade data av hög kvalitet, så det är viktigt att utvärdera aktuell infrastruktur för realtidsåtkomst, integrationsfunktioner och styrningsstandarder. SAP:s datamoln och analysverktyg kan hjälpa till att förbereda en lyckad AI-integration genom att etablera en enda datakälla.

Lansera ett pilotprojekt inriktat på ett hanterbart användningsfall, till exempel tvistlösning. Definiera tydliga och kvantifierbara resultatmått, till exempel sparad tid, färre fel eller nöjda kunder. Ange en baseline och övervaka prestanda noggrant för att validera påverkan.

Det är mycket viktigt att engagera berörda parter under hela genomförandeprocessen. AI-integration är till sin natur tvärfunktionell, så involvera företagsledare, IT-team och slutanvändare från början. Förmedla fördelarna med agentisk AI tydligt och hantera problem relaterade till ändringshantering, datasekretess och påverkan på jobb.

Organisationer som har implementerat AI i sina arbetsflöden har sett betydande ökningar i produktivitet och minskade driftskostnader. För att inte tala om högre kundnöjdhetsgrad. För att upprätthålla affärsvärdet för AI över tid är det viktigt att skapa återkopplingsloopar för ytterligare förbättringar.

När AI-agenter lär av nya data kan deras insikter i allt större utsträckning informera andra användningsfall som tillgodoser en organisations unika behov.

Lägg grunden för affärstransformation

När företags-AI-agenter mognar blir de digitala partners som förbättrar det mänskliga omdömet på ett sätt som påskyndar innovation. De organisationer som tar steget av AI-integration idag kommer att vara redo för nästa era av genombrottsprestanda - en där bättre beslut fattas snabbare, processer är effektivare och resultat är mer inom räckhåll.

Vanliga frågor