Sådan bruger du AI-agenter til virksomhedsautomation

AI-agenter – ægte autonome "digitale arbejdere", der er i stand til at træffe beslutninger og handle uafhængigt – repræsenterer det næste skridt i virksomhedstransformation.

Men ethvert mesterværk har sin billige kopi.

Desværre har hypen omkring agentisk AI resulteret i, at leverandører har sat eksisterende produkter – som AI-assistenter, RPA-værktøjer og chatbots – der ikke er rigtige agentiske, på etiketten "agentisk". Ifølge Gartner-analytikere, kun omkring 130 af tusinder af leverandører af agentisk AI er den ægte vare. Dette fænomen, kaldet "AI-agentvaskning", gør det blot sværere for virksomheder at forstå, hvad agentisk AI er, og implementere det effektivt.

For at agentisk AI kan levere reel forretningsværdi, skal virksomheder være i stand til at adskille hypen fra virkeligheden. Det betyder, at man skal se forbi prangende løfter om øjeblikkelig automatisering og fokusere på ansvarlig integration, sikker dataadgang og klar styring for at skabe et stærkt fundament, hvor AI-agenter kan nå deres fulde potentiale.

Så hvad er (sande) AI-agenter?

AI-agenter er ikke bare mere avancerede chatbots eller smartere virtuelle assistenter. For at være ægte agenter skal AI-agenter fungere autonomt for at nå deres mål. Selvom dette mål er sat af mennesker, er en AI-agent i stand til at handle uafhængigt – hente data fra forskellige systemer, træffe beslutninger og interagere med applikationer – uden at blive bedt om det.

Agentisk AI vs. Generativ AI

Den primære forskel mellem agentisk AI og generativ AI (værktøjer som ChatGPT) er autonomiAI-agenter kan handle på egen hånd, mens generativ AI kræver tilskyndelse fra mennesker for at fungere.

Typer af autonome AI-agenter

AI-agenter kan variere i kompleksitet, men i bund og grund følger de alle det samme grundlæggende princip: observere, beslutte, handle. Det, der adskiller dem, er, hvordan de træffer disse beslutninger:

• Simple refleksmidler: Reager direkte på stimuli. Ideel til enkle, regelbaserede opgaver som datavalidering eller alarmovervågning.
• Modelbaserede refleksagenter: Brug en intern model af miljøet til at træffe bedre beslutninger, såsom at forudsige lagermangel, før den opstår.
• Målbaserede agenter: Træf beslutninger ved at evaluere, hvordan handlinger bringer dem tættere på specifikke mål, såsom at overholde en leveringsfrist eller reducere efterslæb af billetter.
• Forbrugsbaserede agenter: Vurder resultater baseret på præstationsmålinger (hastighed, omkostninger, nøjagtighed) for at vælge den mest effektive vej frem.
• Læringsagenter: Løbende forbedring af ydeevnen gennem feedback, og finjustering af, hvordan de håndterer gentagne processer eller anomalier.

Multi-agent systemer

AI-agenter er ikke designet til at administrere alle forretningsprocesser alene, men de er designet til at samarbejde med andre agenter og systemer for at muliggøre agentautomatisering i stor skala.

Fordele ved at bruge AI-agenter til automatisering (og hvordan man måler dem)

På et overordnet niveau er fordelene ved at bruge AI-agenter til at automatisere processer åbenlyse: virksomheder kan spare tid og penge ved at reducere manuelt arbejde. Men virksomheder kan ikke implementere AI-agenter baseret på vage løfter om succes. For at AI-initiativer fra agenter kan være succesfulde, skal virksomheder være i stand til at demonstrere tydelig og målbar ROI.

Omkostnings- og tidsbesparelser

En af de nemmeste fordele at måle er, hvor meget tid en AI-agent sparer dine medarbejdere. Hvis du kender den gennemsnitlige tid, det tager en medarbejder at fuldføre en opgave – som f.eks. at godkende en indkøbsordre eller behandle en faktura – kan du beregne, hvor mange timer (og hvor mange penge, baseret på timeomkostninger for medarbejderne) der spares ved at have en AI-agent til at fuldføre den pågældende opgave.

Forbedret kundetilfredshed

Kvantitative målinger som tids- og omkostningsbesparelser er vigtige for at forstå ROI, men kvalitative målinger som kundetilfredshed kan være lige så værdifulde. AI-agenter kan bidrage til bedre kundeoplevelser ved at reducere svartider og give mere præcise anbefalinger – og disse forbedringer kan måles gennem kundeundersøgelser og fastholdelsesrater.

Bedre medarbejderoplevelser

AI-agenter erstatter ikke menneskelige medarbejdere. Hvis de udføres rigtigt, kan agentsystemer faktisk forbedre medarbejdertilfredsheden ved at reducere antallet af gentagne, tidskrævende opgaver, de skal udføre. Ligesom med kundetilfredshed er undersøgelser et værdifuldt værktøj til at måle, hvordan medarbejdere har det med AI-agenter – men virksomheder kan også se på agenters implementeringsrater og opgavefuldførelsesrater for bedre at forstå, hvordan AI bidrager til operationel succes.

Udfordringer ved implementering af AI-agenter

Efterhånden som AI bliver mere avanceret, bliver de tilhørende sikkerhedsrisici mere komplekse.
Virksomhedsmiljøer – som i gennemsnit bruger over 1,000 applikationer – er særligt sårbare og har simpelthen ikke råd til en laissez-faire-tilgang til AI, hvor man "implementerer først, stil spørgsmål senere". Med så mange applikationer i spil er der også problemet med usammenhængende, isolerede data, der gør det vanskeligt for nye AI-værktøjer at integrere effektivt og få adgang til de oplysninger, de har brug for.

Sikkerhedsmæssige sårbarheder

Uden ordentlig tilsyn og styring kan autonome AI-agenter utilsigtet afsløre private oplysninger, udføre skadelige handlinger eller skabe nye angrebsflader i virksomheden.

Datasiloer

En AI-agents evne til at løse problemer, træffe beslutninger og handle autonomt er det, der gør den, ja, agentHvis AI'en støder på inkonsistente eller ufuldstændige data, vil den gøre sit bedste for at udfylde hullerne og udlede den bedste fremgangsmåde – men jo længere AI'en kommer fra en autoritativ sandhedskilde, desto mere sandsynligt er det, at den laver forkerte antagelser og begår fejl.

Løsningen: En lagdelt tilgang til AI

Implementering af AI-agenter i et virksomhedsmiljø er udfordrende, og dårligt planlagte initiativer drevet af hype er dømt til at mislykkes. Faktisk forudsiger Gartner allerede, at 40% af agentiske AI-projekter vil blive aflyst inden udgangen af ​​2027.

Virksomhedsdata, der er spredt på tværs af hundredvis af applikationer og systemer, kræver en lagdelt tilgang til AI.

• Det første kernelag is Jitterbit Harmony, vores AI-baserede integrationsplatform med lav kode, der forbinder forskellige systemer for at skabe en enkelt kilde til sandhed og sikre problemfri datastrøm mellem applikationer.
• Det andet lag består af autonome AI-agenter, der udnytter de integrerede data og arbejdsgange, der muliggøres af Harmony at fungere effektivt og sikkert.
• Det tredje lag er indbygget AI — AI-funktioner indlejret i eksisterende applikationer.

Denne lagdelte arkitektur forankrer dine AI-agenter til præcise data og forbedrer styringen, samtidig med at den stadig giver fleksibilitet til at tilføje ekstra AI-værktøjer oveni.

Brugsscenarier inden for virksomhedsautomation

Praktiske eksempler på arbejdsgange, hvor agentisk AI leverer målbare resultater, inkluderer:

• Menneskelige ressourcer: Automatiser onboarding med agenter, der opretter konti, klargør systemer og sender personlige velkomstmails – alt sammen udløst fra en enkelt HR-workflow.
• Supply chain management: AI-agenter forudsiger lagerbehov, genbestiller materialer og synkroniserer data mellem ERP- og logistiksystemer for at reducere lagerudløb og leveringsforsinkelser.
• Økonomi og regnskab: Fra fakturaafstemning til udgiftsvalidering kan agenter håndtere gentagne økonomiske opgaver, samtidig med at de opretholder nøjagtig rapportering i realtid.
• Kundeservice: Agenter klassificerer automatisk supportsager, foreslår løsninger og eskalerer sager med høj prioritet til det rette team, hvilket forbedrer svartider og tilfredshed.

Sådan kommer du i gang med automatisering af AI-agenter

Byg et stærkt, integreret fundament

AI-agenter kan ikke placeres oven på usammenhængende systemer og rodede data og forventes at levere værdi. At skabe et stærkt fundament for AI-implementering betyder at forbinde applikationer, rense og standardisere data og etablere en klar styring på tværs af virksomheden.

Jitterbit Harmony Platformen gør dette nemt ved at tilbyde et AI-infunderet integrationslag med lav kode, der forbinder forskellige systemer og skaber en enkelt kilde til sandhed, som AI-agenter kan trække på.

Præbyggede AI-agenter

For virksomheder, der ønsker at accelerere implementeringen, er præbyggede AI-agenter et godt sted at starte. Jitterbit Marketplace, finder du sikre, virksomhedsklare agenter til:

• Salg: Automatiser leadsporing, opfølgninger og pipelineopdateringer.
• Videnshåndtering: Automatiser medarbejderadgang til vidensbaser, dokumentationssider, forretningssystemer og andre datalagre.
• HR: Automatiser onboardingprocesser for medarbejdere, fra hardwareindkøb til rollebaseret træning.

Brugerdefinerede AI-agenter

Til mere specialiserede anvendelser tilbyder brugerdefinerede AI-agenter fleksibiliteten til at gå endnu længere. Jitterbit's Agentisk AI Professional Services Kobl din virksomhed med et team af AI- og ML-eksperter, der vil designe, teste og implementere agenter, der er designet til dine unikke data, mål og operationelle udfordringer.

Implementer AI-agenter i stor skala med Jitterbit

Fra fuldt autonome AI-agenter til indlejrede AI-assistenter, Jitterbit's Harmony Platformen tilbyder en omfattende, AI-infunderet low-code-løsning til virksomhedsautomatisering.

Lær mere om Jitterbit's sikre, lagdelte tilgang til AI-automatisering, eller spring ud i en demo af vores HR-agent for at se vores AI-kapaciteter i aktion.