Slik bruker du AI-agenter for bedriftsautomatisering

AI-agenter – virkelig autonome «digitale arbeidere» som er i stand til å ta avgjørelser og handle uavhengig – representerer det neste trinnet i bedriftstransformasjon.

Men hvert mesterverk har sin billige kopi.

Dessverre har hypen rundt agentisk AI ført til at leverandører har satt merkelappen «agentisk» på eksisterende produkter – som AI-assistenter, RPA-verktøy og chatboter – som ikke egentlig er agentiske. Ifølge Gartner-analytikere, bare rundt 130 av tusener av leverandører av agentisk AI er den ekte varen. Dette fenomenet, kalt «AI-agentvasking», gjør det bare vanskeligere for bedrifter å forstå hva agentisk AI er og implementere det effektivt.

For at agentisk AI skal levere reell forretningsverdi, må bedrifter kunne skille hypen fra virkeligheten. Det betyr å se forbi prangende løfter om umiddelbar automatisering og fokusere på ansvarlig integrasjon, sikker datatilgang og tydelig styring for å skape et sterkt fundament der AI-agenter kan nå sitt fulle potensial.

Så hva er (ekte) AI-agenter?

AI-agenter er ikke bare mer avanserte chatboter eller smartere virtuelle assistenter. For å være virkelig agentiske, må AI-agenter fungere autonomt for å nå målene sine. Selv om dette målet er satt av mennesker, er en AI-agent i stand til å handle uavhengig – hente data fra forskjellige systemer, ta beslutninger og samhandle med applikasjoner – uten å bli bedt om det.

Agentisk AI vs. generativ AI

Hovedforskjellen mellom agentisk AI og generativ AI (verktøy som ChatGPT) er autonomiAI-agenter kan handle på egenhånd, mens generativ AI krever tilskyndelse fra mennesker for å fungere.

Typer av autonome AI-agenter

AI-agenter kan variere i kompleksitet, men i kjernen følger de alle det samme grunnleggende prinsippet: observere, bestemme, handle. Det som skiller dem er hvordan de tar disse beslutningene:

• Enkle refleksmidler: Reager direkte på stimuli. Ideell for enkle, regelbaserte oppgaver som datavalidering eller varslingsovervåking.
• Modellbaserte refleksagenter: Bruk en intern modell av miljøet for å ta bedre beslutninger, for eksempel å forutsi lagermangel før den oppstår.
• Målbaserte agenter: Ta beslutninger ved å evaluere hvordan handlinger bringer dem nærmere spesifikke mål, for eksempel å overholde en leveringsfrist eller redusere etterslepet av billetter.
• Nyttebaserte agenter: Vurder resultater basert på ytelsesmålinger (hastighet, kostnad, nøyaktighet) for å velge den mest effektive veien videre.
• Læringsagenter: Kontinuerlig forbedre ytelsen gjennom tilbakemeldinger, og forbedre hvordan de håndterer repeterende prosesser eller avvik.

Multi-agent systemer

AI-agenter er ikke utformet for å administrere alle forretningsprosesser alene, men de er utformet for å samarbeide med andre agenter og systemer for å muliggjøre agentautomatisering i stor skala.

Fordeler med å bruke AI-agenter for automatisering (og hvordan man måler dem)

På et overordnet nivå er fordelene ved å bruke AI-agenter til å automatisere prosesser åpenbare: bedrifter kan spare tid og penger ved å redusere manuelt arbeid. Men bedrifter kan ikke bruke AI-agenter basert på vage løfter om suksess. For at agentbaserte AI-initiativer skal lykkes, må bedrifter kunne demonstrere tydelig og målbar avkastning.

Kostnads- og tidsbesparelser

En av de enkleste fordelene å måle er hvor mye tid en AI-agent sparer de ansatte for. Hvis du vet hvor mye tid det tar for en ansatt å fullføre en oppgave – som å godkjenne en bestilling eller behandle en faktura – kan du beregne hvor mange timer (og hvor mye penger, basert på timebaserte ansattkostnader) som spares ved å la en AI-agent fullføre den oppgaven.

Forbedret kundetilfredshet

Kvantitative målinger som tids- og kostnadsbesparelser er viktige for å forstå avkastning på investeringen, men kvalitative målinger som kundetilfredshet kan være like verdifulle. AI-agenter kan bidra til bedre kundeopplevelser ved å redusere responstider og gi mer nøyaktige anbefalinger – og disse forbedringene kan måles gjennom kundeundersøkelser og kundelojalitet.

Bedre ansattopplevelser

AI-agenter er ikke erstatninger for menneskelige ansatte. Gjør de riktig, kan agentsystemer faktisk forbedre medarbeidertilfredsheten ved å redusere antallet repeterende, tidkrevende oppgaver de må fullføre. Som med kundetilfredshet er spørreundersøkelser et verdifullt verktøy for å måle hvordan ansatte føler om AI-agenter – men bedrifter kan også se på agentadopsjonsrater og oppgavefullføringsrater for å bedre forstå hvordan AI bidrar til driftssuksess.

Utfordringer med bruk av AI-agenter

Etter hvert som AI blir mer avansert, blir de tilhørende sikkerhetsrisikoene mer komplekse.
Bedriftsmiljøer – som bruker over 1,000 applikasjoner i gjennomsnitt – er spesielt sårbare, og har rett og slett ikke råd til en laissez-faire-tilnærming til AI, der man «implementerer først, stiller spørsmål senere». Med så mange applikasjoner i spill, er det også problemet med frakoblede, silobaserte data som gjør det vanskelig for nye AI-verktøy å integreres effektivt og få tilgang til informasjonen de trenger.

Sikkerhetsproblemer

Uten skikkelig tilsyn og styring kan autonome AI-agenter utilsiktet eksponere privat informasjon, utføre skadelige handlinger eller skape nye angrepsflater i bedriften.

Datasiloer

En AI-agents evne til å løse problemer, ta avgjørelser og handle autonomt er det som gjør den, vel, agentHvis AI-en støter på inkonsistente eller ufullstendige data, vil den gjøre sitt beste for å fylle hullene og utlede den beste fremgangsmåten – men jo lenger AI-en kommer fra en autoritativ sannhetskilde, desto mer sannsynlig er det at den gjør feil antagelser og gjør feil.

Løsningen: En lagdelt tilnærming til AI

Det er utfordrende å distribuere AI-agenter i et bedriftsmiljø, og dårlig planlagte initiativer drevet av hype er dømt til å mislykkes. Faktisk spår Gartner allerede at 40 % av agentiske AI-prosjekter vil bli kansellert innen utgangen av 2027..

Bedriftsdata som er spredt over hundrevis av applikasjoner og systemer krever en lagdelt tilnærming til AI.

• Det første kjernelaget is Jitterbit Harmony, vår AI-inspirerte integrasjonsplattform med lav kode som kobler sammen ulike systemer for å skape én enkelt sannhetskilde og sikre sømløs dataflyt mellom applikasjoner.
• Det andre laget består av autonome AI-agenter som utnytter de integrerte dataene og arbeidsflytene som tilrettelegges av Harmony å operere effektivt og sikkert.
• Det tredje laget er tilført AI — AI-funksjoner innebygd i eksisterende applikasjoner.

Denne lagdelte arkitekturen forankrer AI-agentene dine til nøyaktige data og forbedrer styringen, samtidig som den gir fleksibilitet til å legge til ekstra AI-verktøy i tillegg.

Brukstilfeller innen bedriftsautomatisering

Praktiske eksempler på arbeidsflyter der agentisk AI leverer målbare resultater inkluderer:

• Menneskelige ressurser: Automatiser onboarding med agenter som oppretter kontoer, klargjør systemer og sender personlige velkomst-e-poster – alt utløst fra én enkelt HR-arbeidsflyt.
• Supply Chain Management: AI-agenter forutsier lagerbehov, bestiller materialer på nytt og synkroniserer data mellom ERP- og logistikksystemer for å redusere lagermangel og leveringsforsinkelser.
• Finans og regnskap: Fra fakturaavstemming til utgiftsvalidering kan agenter håndtere repeterende økonomiske oppgaver samtidig som de opprettholder nøyaktighet i rapporteringen i sanntid.
• Kundeservice: Agenter klassifiserer automatisk supportforespørsler, foreslår løsninger og eskalerer høyprioriterte saker til riktig team, noe som forbedrer responstider og tilfredshet.

Slik kommer du i gang med automatisering av AI-agenter

Bygg et sterkt, integrert fundament

AI-agenter kan ikke bli satt oppå frakoblede systemer og rotete data og forventes å levere verdi. Å skape et sterkt fundament for AI-distribusjon betyr å koble sammen applikasjoner, rengjøre og standardisere data, og etablere tydelig styring på tvers av bedriften.

Ocuco Jitterbit Harmony Plattformen gjør dette enkelt ved å tilby et lavkode-, AI-infundert integrasjonslag som kobler sammen ulike systemer, og skaper én enkelt sannhetskilde som AI-agenter kan hente fra.

Forhåndsbygde AI-agenter

For bedrifter som ønsker å akselerere adopsjonen, er forhåndsbygde AI-agenter et flott sted å starte. Jitterbit Marketplace, finner du sikre, bedriftsklare agenter for:

• Salg: Automatiser sporing av potensielle kunder, oppfølging og oppdateringer av pipelines.
• Kunnskapsforvaltning: Automatiser ansattes tilgang til kunnskapsbaser, dokumentasjonssider, forretningssystemer og andre datalagre.
• HR: Automatiser onboarding-prosesser for ansatte, fra anskaffelse av maskinvare til rollebasert opplæring.

Egendefinerte AI-agenter

For mer spesialiserte brukstilfeller tilbyr tilpassede AI-agenter fleksibiliteten til å gå lenger. Jitterbit'S Agentisk AI Professional Services Koble bedriften din til et team av AI- og ML-eksperter som vil designe, teste og distribuere agenter som er utformet rundt dine unike data, mål og driftsutfordringer.

Implementer AI-agenter i stor skala med Jitterbit

Fra fullstendig autonome AI-agenter til innebygde AI-assistenter, Jitterbit'S Harmony Plattformen tilbyr en omfattende, AI-infundert lavkodeløsning for bedriftsautomatisering.

Les mer handle om Jitterbits sikre, lagdelte tilnærming til AI-automatisering, eller hopp inn i en demo av vår HR-agent for å se våre AI-muligheter i aksjon.