Kuinka käyttää tekoälyagentteja yritysautomaatiossa

Tekoälyagentit – aidosti autonomiset ”digitaaliset työntekijät”, jotka kykenevät tekemään päätöksiä ja toimimaan itsenäisesti – edustavat seuraavaa askelta yritysten muutoksessa.

Mutta jokaisella mestariteoksella on halpa kappaleensa.

Valitettavasti agenttisen tekoälyn ympärillä oleva hype on johtanut siihen, että toimittajat lätkäisevät "agentti"-leiman olemassa oleviin tuotteisiin – kuten tekoälyavustajiin, RPA-työkaluihin ja chatbotteihin – jotka eivät ole aidosti agenttisia. Gartnerin analyytikoiden mukaanvain noin 130 niistä tuhansia agenttipohjaisten tekoälytoimittajien ongelmat ovat todellinen ongelma. Tämä ilmiö, jota kutsutaan tekoälyn "agenttien pesuksi", vain vaikeuttaa yritysten ymmärrystä siitä, mitä agenttipohjainen tekoäly on, ja sen tehokasta käyttöönottoa.

Jotta agenttipohjainen tekoäly voi tuottaa todellista liiketoiminta-arvoa, yritysten on kyettävä erottamaan hype todellisuudesta. Tämä tarkoittaa, että on käännyttävä ohi räikeistä lupauksista välittömästä automaatiosta ja keskityttävä vastuulliseen integraatioon, turvalliseen datan käyttöön ja selkeään hallintoon luodakseen vahvan perustan, jossa tekoälyagentit voivat saavuttaa täyden potentiaalinsa.

Mitä (oikeat) tekoälyagentit sitten ovat?

Tekoälyagentit eivät ole vain hienostuneita chatbotteja tai älykkäämpiä virtuaaliassistentteja. Ollakseen aidosti agentteja tekoälyagenttien on toimittava itsenäisesti tavoitteidensa saavuttamiseksi. Vaikka tavoitteen asettavat ihmiset, tekoälyagentti pystyy toimimaan itsenäisesti – hakemaan tietoja eri järjestelmistä, tekemään päätöksiä ja olemaan vuorovaikutuksessa sovellusten kanssa – ilman kehotuksia.

Agenttinen tekoäly vs. generatiivinen tekoäly

Tärkein ero agenttisen tekoälyn ja generatiivisen tekoälyn (työkalut kuten ChatGPT) välillä on autonomiaTekoälyagentit voivat toimia itsenäisesti, kun taas generatiivinen tekoäly vaatii ihmisten kehotuksia toimiakseen.

Autonomisten tekoälyagenttien tyypit

Tekoälyagenttien monimutkaisuus voi vaihdella, mutta pohjimmiltaan ne kaikki noudattavat samaa perusperiaatetta: tarkkaile, päätä, toimi. Ne eroavat toisistaan ​​siinä, miten ne tekevät nämä päätökset:

• Yksinkertaiset refleksiaineet: Reagoi suoraan ärsykkeisiin. Ihanteellinen suoraviivaisiin, sääntöpohjaisiin tehtäviin, kuten datan validointiin tai hälytysten seurantaan.
• Mallipohjaiset refleksiaineet: Käytä ympäristön sisäistä mallia tehdäksesi parempia päätöksiä, kuten ennustaaksesi varastopulaa ennen sen ilmenemistä.
• Tavoitteeseen perustuvat agentit: Tee päätöksiä arvioimalla, miten toimenpiteet vievät niitä lähemmäksi tiettyjä tavoitteita, kuten toimitusajan noudattamista tai tikettijonojen vähentämistä.
• Apuohjelmiin perustuvat agentit: Arvioi tuloksia suorituskykymittareiden (nopeus, kustannukset, tarkkuus) perusteella valitaksesi tehokkaimman etenemistavan.
• Oppimisagentit: Paranna suorituskykyä jatkuvasti palautteen avulla ja hio sitä, miten he käsittelevät toistuvia prosesseja tai poikkeamia.

Moniagenttijärjestelmät

Tekoälyagentteja ei ole suunniteltu hallitsemaan kaikkia liiketoimintaprosesseja itsenäisesti, mutta ne on suunniteltu yhteistyöhön muiden agenttien ja järjestelmien kanssa agenttisen automatisoinnin mahdollistamiseksi skaalautuvasti.

Tekoälyagenttien käytön hyödyt automatisoinnissa (ja miten niitä mitataan)

Yleisellä tasolla tekoälyagenttien käytön hyödyt prosessien automatisoinnissa ovat ilmeisiä: yritykset voivat säästää aikaa ja rahaa vähentämällä manuaalista työtä. Yritykset eivät kuitenkaan voi ottaa tekoälyagentteja käyttöön epämääräisten menestyslupausten perusteella. Jotta agenttiset tekoälyaloitteet olisivat menestyksekkäitä, yritysten on kyettävä osoittamaan selkeä ja mitattavissa oleva ROI.

Kustannus- ja ajansäästöt

Yksi helpoimmin mitattavista eduista on se, kuinka paljon aikaa tekoälyagentti säästää työntekijöiltäsi. Jos tiedät, kuinka paljon aikaa työntekijältä keskimäärin kuluu tehtävän suorittamiseen – kuten ostotilauksen hyväksymiseen tai laskun käsittelyyn – voit laskea, kuinka monta tuntia (ja kuinka paljon rahaa tuntikohtaisten työntekijäkustannusten perusteella) säästyy, kun tekoälyagentti suorittaa kyseisen tehtävän.

Parempi asiakastyytyväisyys

Määrälliset mittarit, kuten ajan ja kustannusten säästöt, ovat tärkeitä sijoitetun pääoman tuottoprosentin ymmärtämisen kannalta, mutta laadulliset mittarit, kuten asiakastyytyväisyys, voivat olla yhtä arvokkaita. Tekoälyagentit voivat edistää parempia asiakaskokemuksia lyhentämällä vastausaikoja ja tarjoamalla tarkempia suosituksia – ja näitä parannuksia voidaan mitata asiakaskyselyillä ja asiakaspysyvyyden määrillä.

Parempia työntekijäkokemuksia

Tekoälyagentit eivät korvaa ihmistyöntekijöitä. Oikein toteutettuina agenttijärjestelmät voivat itse asiassa parantaa työntekijöiden tyytyväisyyttä vähentämällä toistuvien ja aikaa vievien tehtävien määrää. Kuten asiakastyytyväisyydenkin kohdalla, kyselyt ovat arvokas työkalu mittaamaan, mitä mieltä työntekijät ovat tekoälyagenteista – mutta yritykset voivat myös tarkastella agenttien käyttöönottoasteita ja tehtävien valmistumisasteita ymmärtääkseen paremmin, miten tekoäly edistää toiminnan menestystä.

Tekoälyagenttien käyttöönoton haasteet

Tekoälyn kehittyessä siihen liittyvät turvallisuusriskit monimutkaistuvat.
Yritysympäristöt – joissa käytetään keskimäärin yli 1 000 sovellusta – ovat erityisen haavoittuvia, eivätkä ne yksinkertaisesti voi soveltaa tekoälyyn laissez-faire-lähestymistapaa, jossa ensin toteutetaan, sitten kysytään. Koska sovelluksia on niin paljon, on myös olemassa irrallisen ja siiloutuneen datan ongelma, joka vaikeuttaa uusien tekoälytyökalujen tehokasta integrointia ja tarvitsemiensa tietojen käyttöä.

Suojaushaavoittuvuudet

Ilman asianmukaista valvontaa ja hallintaa autonomiset tekoälyagentit voivat tahattomasti paljastaa yksityisiä tietoja, suorittaa haitallisia toimia tai luoda uusia hyökkäyspintoja yrityksen sisällä.

Data-siilot

Tekoälyagentin kyky ratkaista ongelmia, tehdä päätöksiä ja toimia itsenäisesti tekee siitä... agenttiJos tekoäly kohtaa epäjohdonmukaista tai puutteellista dataa, se tekee parhaansa täyttääkseen aukot ja päätelläkseen parhaan toimintatavan – mutta mitä kauemmas tekoäly pääsee arvovaltaisesta totuuden lähteestä, sitä todennäköisemmin se tekee vääriä oletuksia ja virheitä.

Ratkaisu: Kerrostettu lähestymistapa tekoälyyn

Tekoälyagenttien käyttöönotto yritysympäristössä on haastavaa, ja huonosti suunnitellut ja hypen ajamat aloitteet ovat tuomittuja epäonnistumaan. Itse asiassa Gartner ennustaa jo, että 40 % agenttisista tekoälyprojekteista peruutetaan vuoden 2027 loppuun mennessä.

Satoihin sovelluksiin ja järjestelmiin hajautettu yritysdata vaatii kerrostettu lähestymistapa tekoälyyn.

• Ensimmäinen, ydinkerros is Jitterbit Harmony, tekoälyllä toimiva, vähän koodia vaativa integraatioalustamme, joka yhdistää erilaisia ​​järjestelmiä luodakseen yhden totuuden lähteen ja varmistaakseen saumattoman tiedonkulun sovellusten välillä.
• Toinen kerros koostuu autonomisista tekoälyagenteista, jotka hyödyntävät integroitua dataa ja työnkulkuja, joita helpottaa Harmony toimimaan tehokkaasti ja turvallisesti.
• Kolmas kerros on infusoitu tekoälyllä — tekoälyn ominaisuudet upotettu olemassa oleviin sovelluksiin.

Tämä kerrostettu arkkitehtuuri ankkuroi tekoälyagenttisi tarkkaan dataan ja parantaa hallintaa, mutta mahdollistaa silti joustavuuden lisätä ylimääräisiä tekoälytyökaluja.

Käyttötapaukset yritysautomaatiossa

Käytännön esimerkkejä työnkuluista, joissa agenttinen tekoäly tuottaa mitattavia tuloksia, ovat:

• Henkilöstöhallinto: Automatisoi perehdytys agenteilla, jotka luovat tilejä, tarjoavat järjestelmiä ja lähettävät yksilöllisiä tervetulosähköposteja – kaikki tämä yhdestä HR-työnkulusta käsin.
• Toimitusketjun hallinta: Tekoälyagentit ennustavat varastotarpeita, tilaavat materiaaleja uudelleen ja synkronoivat tietoja toiminnanohjausjärjestelmän ja logistiikkajärjestelmien välillä vähentääkseen varastokatkoksia ja toimitusviiveitä.
• Rahoitus ja kirjanpito: Laskujen täsmäytyksestä kulujen validointiin asiakaspalvelijat voivat hallita toistuvia taloustehtäviä säilyttäen samalla reaaliaikaisen raportoinnin tarkkuuden.
• Asiakaspalvelu: Agentit luokittelevat tukipyynnöt automaattisesti, ehdottavat ratkaisuja ja eskaloivat korkean prioriteetin tapaukset oikealle tiimille, mikä parantaa vasteaikoja ja tyytyväisyyttä.

Kuinka aloittaa tekoälyagenttien automatisointi

Rakenna vahva ja integroitu perusta

Tekoälyagentteja ei voida sysätä irrallisten järjestelmien ja sotkuisen datan päälle ja odottaa heidän tuottavan arvoa. Vahvan perustan luominen tekoälyn käyttöönotolle tarkoittaa sovellusten yhdistämistä, datan puhdistamista ja standardointia sekä selkeän hallinnon luomista koko yritykseen.

Jitterbit Harmony alusta tekee tästä helppoa tarjoamalla vähän koodia vaativan, tekoälyyn perustuvan integraatiokerroksen, joka yhdistää erilliset järjestelmät ja luo yhden totuuden lähteen, josta tekoälyagentit voivat ammentaa tietoa.

Valmiiksi rakennetut tekoälyagentit

Yrityksille, jotka haluavat nopeuttaa käyttöönottoa, valmiiksi rakennetut tekoälyagentit ovat loistava lähtökohta. Jitterbit Marketplacelöydät turvallisia, yrityskäyttöön valmiita agentteja seuraaviin tarkoituksiin:

• Myynti: Automatisoi liidien seuranta, jatkotoimenpiteet ja myyntiputken päivitykset.
• Tietämyksen hallinta: Automatisoi työntekijöiden pääsy tietokantoihin, dokumentaatiosivustoihin, liiketoimintajärjestelmiin ja muihin tietovarastoihin.
• HR: Automatisoi työntekijöiden perehdytysprosessit laitteistohankinnasta roolipohjaiseen koulutukseen.

Mukautetut AI-agentit

Erikoistuneempiin käyttötapauksiin mukautetut tekoälyagentit tarjoavat joustavuutta pidemmälle menemiseen. Jitterbit'S Agentti AI Professional Services Yhdistä yrityksesi tekoälyn ja koneoppimisen asiantuntijoiden tiimiin, joka suunnittelee, testaa ja ottaa käyttöön agentteja, jotka on suunniteltu ainutlaatuisen datasi, tavoitteidesi ja operatiivisten haasteidesi ympärille.

Ota tekoälyagentit käyttöön skaalautuvasti Jitterbit

Täysin autonomisista tekoälyagenteista sulautettuihin tekoälyavustajiin, Jitterbit'S Harmony alusta tarjoaa kattavan, tekoälyyn perustuvan ja vähän koodia vaativan ratkaisun yritysten automatisointiin.

Lisätietoja noin Jitterbitn turvallinen, kerrostettu lähestymistapa tekoälyn automatisointiin tai hyppää mukaan HR-agenttimme demo nähdäksemme tekoälykykymme toiminnassa.