AI-agenter - ett språng in i framtidens automation
AI-agenter förutspås revolutionera sättet vi arbetar. Men vad är AI-agenter egentligen? Och hur skiljer de sig från andra automationstekniker, som mjukvarurobotik (RPA) som företag har använt i flera år?
I den här bloggserien kommer vi att fördjupa oss i AI-agenter och deras många användningsområden. Vi berättar också hur du kan börja använda dem på ett effektivt sätt i din organisation.
Vad är en AI-agent?
En AI-agent är en programvara som är utformad för att utföra datavetenskapliga uppgifter autonomt och interagera med sin omgivning. Till skillnad från traditionella automationsverktyg, som följer fördefinierade regler, är AI-agenter dynamiska och kan tolka och kombinera information på ett avancerat sätt. De fattar välgrundade beslut med hjälp av stora språkmodeller (LLM) och generativ AI, lär sig av erfarenheter och anpassar sig till förändringar i sin omgivning.
Avancerade AI-modeller gör att AI-agenter kan utföra förståelseintensiva och alltmer komplexa uppgifter på ett människoliknande sätt. De kan samarbeta med andra agenter och människor, och kommunicera på ett naturligt språk.
Vad används AI-agenter till?
AI-agenter är lämpliga för ett brett spektrum av uppgifter. De kan:
Automatisera komplexa uppgifter på ett holistiskt sätt:
AI-agenter kan hantera uppgifter från början till slut. De kan t.ex. ta emot en faktura, registrera den i ekonomisystem och identifiera eventuella avvikelser. Ökad automation av övergripande processer frigör mer tid för medarbetarna att ägna sig åt strategiska uppgifter.
Förbättra beslutsfattande:
AI-agenter analyserar stora mängder data och efterliknar mänskliga tankeprocesser, vilket ger rekommendationer som hjälper företag att fatta snabba och välgrundade beslut.
Förbättra kund- och medarbetarupplevelsen:
AI-agenter kommunicerar och samarbetar med människor i realtid. Tack vare realtidsinteraktion och avancerad bearbetning av naturligt språk kan de generera mycket personliga svar och möjliggöra en effektiv leverans av mer personliga lösningar. Genom att skräddarsy kommunikation och service kan både kund- och medarbetarupplevelsen förbättras.
Förbättra den operativa effektiviteten:
AI-agenter erbjuder mångsidiga lösningar för att effektivisera processer, minska antalet fel och förbättra verksamhetens effektivitet. Användningsområden kopplade till att effektivisera processer har snabbt identifierats inom områden som hantering av leveranskedjor, finansiella tjänster och hälso- och sjukvård.
Hur skiljer sig AI-agenter från andra automationsverktyg?
Traditionella automationsverktyg, som mjukvarurobotik (RPA), automatiserar regelbaserade, repetitiva uppgifter. De utför uppgifter enligt fördefinierade regler, men klarar inte av att utföra uppgifter som kräver flexibilitet, tolkning eller självständigt resonemang.
AI-agenter kombinerar förmågorna från automation och generativ AI. Förutom att utföra fördefinierade uppgifter förstår de uppgifternas sammanhang och lär sig av resultaten. Baserat på vad de lär sig kan AI-agenter planera sina åtgärder eller anpassa sina policyer för att uppnå bättre resultat. Medan RPA fokuserar på efterlevnad, fokuserar AI-agenter på att uppnå sina mål.
Hur används generativ AI i AI-agenter?
Generativ AI har möjliggjort en kontinuerlig utveckling av AI-agenter. Det gör det möjligt för AI-agenter att förstå syftet och målet med de uppgifter de utför, och lära sig och skapa nytt innehåll baserat på den information de bearbetar. Inom produktionen kan AI-agenter till exempel tolka orderrader, matcha dem med råmaterial och restlager och skapa en produktionsplan för fabriken samtidigt som de kommunicerar med produktionsplaneraren på ett naturligt språk. Genom att kombinera kapaciteten hos generativ AI med autonom automatisk drift kan AI-agenter utföra ett mycket brett spektrum av uppgifter.
Vilka användningsområden är lämlipa för en AI-agent?
Applikationer som lämpar sig för AI-agenter består vanligtvis av repetitiva, datarika och komplexa uppgifter som kräver beslutsfattande. Ofta är dessa applikationer sådana som inte har hanterats av andra automationstekniker. AI-agenter kan också automatisera processer som redan har använt traditionella automationsverktyg, som RPA, i olika steg. En AI-agent kan till exempel starta ett steg som tidigare automatiserats med RPA, slutföra det, eller kombinera flera redan automatiserade steg till en enda enhet.
Inom försäkringsbranschen kan AI-agenter till exempel automatisera kvalitetssäkringsprocessen för skadeanmälningar. Kvalitetssäkring är vanligtvis en manuell och långsam process som är känslig för mänskliga fel. AI-agenter kan analysera miljontals skadeanmälningar, identifiera potentiella problem, rekommendera åtgärder och ta fram omfattande rapporter. Automationen minskar avsevärt den tid och ansträngningen som krävs för att behandla ansökningar och förbättrar noggrannheten.
Hur börjar man använda AI-agenter?
För att implementera AI-agenter krävs en tydlig förståelse för dina affärsmål och processer. För att komma igång krävs också att man identifierar områden där traditionella automationsmetoder inte har gett önskat resultat.
AI-agenter tillför värde till organisationer genom att öka effektiviteten, förbättra beslutsfattandet och automatisera komplexa uppgifter. Det är dock viktigt att involvera alla intressenter i ett tidigt skede för att säkerställa samförstånd och engagemang. Samarbete mellan olika experter underlättar införandet av AI-agentteknik och en smidig integrering av de första agenterna i befintliga system. Vid införandet av ny teknik är det ofta bäst att börja med ett småskaligt, produktionsklart pilotprojekt och sedan skala upp i takt med att fördelarna visar sig.
Digital Workforce har utvecklat ett nytt program för utrullning av AI-agenter. Med Rapid Agent Deployment (RAD) kan våra kunder definiera det första användningsfallet för en AI-agent och driftsätta tekniken inom 30 dagar.
Rapid Agent Deployment (RAD)
Rapid Agent Deployment hjälper våra kunder att bygga, testa och driftsätta AI-agenter snabbt och effektivt. Målet med programmet är att bygga en agent som uppfyller kraven i automationsmålet och skapa en plan för att snabbt flytta lösningen till produktion.
Document Use Case
Under en halvdagsworkshop kommer vi att dokumentera ett användningsfall. Den information som dokumenteras i workshopen kommer att användas i nästa steg för att utforma en RUNBOOK. RUNBOOK är en riktlinje för AI-agenten, som innehåller instruktioner på högsta nivå för genomförandet av processen och beskriver målen för aktiviteten.
Build RUNBOOK
Vi skapar en RUNBOOK och tillämpar operationerna med hjälp av modelldata som stämmer överens med exemplen i applikationsdokumentationen.
Agent Demo
Vi presenterar agenten för de team som är involverade i projektet och säkerställer att den uppfyller alla krav i projektet. Tillsammans definierar vi också framgångskriterierna för agenten.
Build Agent (RAD)
Vi bygger en RUNBOOK och funktionalitet baserat på era system och data. I slutet av programmet kommer den att ha uppfyllt och överträffat de mål du har satt upp för den.
Vilka är utmaningarna med att använda AI-agenter och hur förbereder man sig för dem?
Som med all ny teknik innebär användningen av AI-agenter en rad utmaningar. Dessa problem rör i allmänhet integritet, säkerhet och etisk användning.
Integritet:
Se till att dina AI-agenter följer alla relevanta dataskyddsbestämmelser. Använd anonymiserade data när så är möjligt och inför strikta åtkomstkontroller.
Säkerhet:
skydda dina AI-agenter från cyberhot genom att använda stark kryptering, regelbundna säkerhetsrevisioner och hålla programvaran uppdaterad.
Etisk användning:
skapa tydliga riktlinjer för etisk användning av AI. Säkerställ transparens i AI:s beslutsprocesser och undvik partiskhet genom att använda olika och representativa data för att träna AI-modeller.
Ansvarsfull användning av AI-agenter
Som med all teknik är ansvarsfull användning nyckeln till framgångsrik adoption. Se till att AI-agenter implementeras på ett sätt som stärker dina möjligheter. Fokusera på att skapa ett balanserat partnerskap mellan människor och AI där styrkorna hos båda kompletterar varandra. Genom att göra detta minskar du inte bara potentiella risker, utan frigör också AI-agenternas fulla potential i din verksamhet.
Kontakta oss så hjälper vi dig att hitta den perfekta tillämpningen för AI-agenter i din organisation.
Digital Workforce är en strategisk partner till Sema4.ai, en pionjär inom AI-agenter. Läs mer om vårt partnerskap här.
Senaste nyheter:
Operationalisering av GenAI: Skalning av AI-agenter över hela företaget
Bygg en verksamhetsmodell för AI-agenter
