AI agentai verslui: kas tai ir ką jie gali atlikti?

Kas yra AI agentas?

AI agentas – tai programinė sistema, kuri naudoja dirbtinio intelekto modelį ir gali pasirinkti veiksmus bei įrankius konkrečiai užduočiai atlikti.

Įprastas pokalbių asistentas dažnai atsako į klausimą remdamasis pateiktu tekstu ir turimomis žiniomis. AI agentas, jeigu turi atitinkamas galimybes, gali atlikti daugiau žingsnių. Pavyzdžiui:

1. Suprasti naudotojo užduotį.
2. Nuspręsti, kokios informacijos reikia.
3. Pasinaudoti prieinamu įrankiu.
4. Įvertinti gautą rezultatą.
5. Pateikti atsakymą arba paruošti kitą veiksmą.

Tai nereiškia, kad kiekvienas AI agentas gali savarankiškai atlikti bet kokį darbą. Jo galimybės priklauso nuo suteiktų įrankių, instrukcijų, leidimų ir kontrolės mechanizmų.

Kuo AI agentas skiriasi nuo įprasto ChatGPT?

ChatGPT yra AI programa, kurioje galima naudotis įvairiomis funkcijomis, o kai kuriose aplinkose – ir įrankiais bei agentinėmis galimybėmis. Todėl skirtumas nėra vien produkto pavadinimas. Svarbiau tai, ką konkreti sistema gali atlikti.

Paprastas pokalbis: „Parašyk laišką klientui dėl vėluojančio mokėjimo.“ AI parengia tekstą pagal naudotojo pateiktą informaciją.

Pokalbis su verslo integracija: „Surask klientus, kurių sąskaitos vėluoja daugiau nei 14 dienų, ir paruošk priminimų juodraščius.“ AI agentas gali naudoti apskaitos duomenų įrankį, atrinkti įrašus ir paruošti atitinkamus tekstus.

Jeigu integracija palaiko veiksmus, galima numatyti ir priminimų siuntimą po darbuotojo patvirtinimo.

Kaip AI agentas gauna informaciją iš verslo sistemų?

AI agentas pats savaime nežino įmonės užsakymų, klientų skolų ar sandėlio likučių. Tam reikia ryšio su atitinkamais duomenų šaltiniais. Toks ryšys gali būti sukurtas per:

• Esamas jungtis.
• Individualias API integracijas.
• MCP serverius.
• Kitas palaikomas įrankių sąsajas.

MCP (Model Context Protocol) yra atviras standartas, leidžiantis AI programoms naudotis išoriniais įrankiais. Pavyzdžiui, individualus MCP serveris gali pateikti įrankį, skirtą patikrinti užsakymo būseną ERP sistemoje.

Daugiau apie technologiją: Kas yra MCP serveris ir kaip jis veikia?

Kokias užduotis AI agentai gali atlikti versle?

AI agentų galimybės priklauso nuo konkrečios integracijos. Dažniausi praktiniai scenarijai:

Pardavimų analizė. Atrinkti klientus pagal pirkimų pokyčius, paruošti suvestines, padėti nustatyti prioritetus.

Klientų aptarnavimas. Surasti užsakymo informaciją ir paruošti atsakymo juodraštį.

Finansų informacija. Patikrinti sąskaitų būsenas ir pateikti mokėjimų suvestines.

Vidiniai dokumentai. Surasti reikiamą procedūrą, sutartį ar instrukciją.

Užduočių valdymas. Paruošti ar sukurti užduotis CRM arba projektų valdymo sistemoje.

Vadovo suvestinės. Vienu klausimu gauti svarbiausius duomenis iš kelių sistemų.

Tokios funkcijos gali sumažinti laiką, skiriamą pasikartojančiai informacijos paieškai.

Praktinis pavyzdys: AI agentas prieš klientų susitikimą

Įsivaizduokime, kad pardavimų vadovas vyksta į susitikimą. Pakeliui jis telefonu paklausia: „Paruošk trumpą Baltic Trade kliento situacijos santrauką.“ AI agentas gali atlikti kelis žingsnius:

1. CRM sistemoje surasti kliento informaciją.
2. Patikrinti paskutinius užregistruotus kontaktus.
3. ERP sistemoje gauti aktyvių užsakymų būsenas.
4. Apskaitos sistemoje patikrinti leidžiamą mokėjimų informaciją.
5. Pateikti glaustą santrauką.

Vadovui nereikia atskirai atidaryti trijų sistemų. Realiam veikimui būtinos integracijos, tinkami leidimai ir kokybiški duomenys.

Ar AI agentas gali dirbti savarankiškai?

Kai kurie AI agentai gali atlikti kelių žingsnių užduotis be nuolatinio žmogaus įsikišimo. Tačiau savarankiškumo lygis turi priklausyti nuo užduoties rizikos.

Pavyzdžiui, vidinės ataskaitos paruošimas paprastai kelia mažesnę riziką nei pinigų pervedimas ar kliento duomenų ištrynimas. Todėl verta skirti tris veikimo lygius:

Informacinis. AI agentas tik skaito duomenis ir pateikia atsakymus.

Su patvirtinimu. AI paruošia veiksmą, tačiau jį patvirtina darbuotojas.

Automatinis. Aiškiai apibrėžti, mažos rizikos veiksmai gali būti atliekami pagal nustatytas taisykles.

Ne kiekvieną užduotį verta automatizuoti visiškai.

Ar AI agentas gali klysti?

Taip. AI modeliai gali neteisingai interpretuoti užklausą, pasirinkti netinkamą įrankį arba netiksliai apibendrinti gautus duomenis. Klaidos gali kilti ir dėl netvarkingų duomenų verslo sistemose. Todėl svarbu:

• Aiškiai apibrėžti įrankių paskirtį.
• Tikrinti prieigos teises.
• Testuoti realius klausimus.
• Rodyti duomenų šaltinius, kai įmanoma.
• Jautriems veiksmams reikalauti patvirtinimo.
• Registruoti svarbius veiksmus.

AI agentas turėtų padėti darbuotojui priimti sprendimą, o ne nepastebimai perimti visą atsakomybę.

Nuo ko pradėti AI agento diegimą?

Pradėkite nuo vieno aiškaus verslo proceso. Pavyzdžiui: „Pardavimų vadybininkai kasdien tikrina užsakymų būsenas keliose sistemose.“ Tuomet įvertinkite:

1. Kokie duomenys reikalingi.
2. Kur jie saugomi.
3. Kokie klausimai kartojasi dažniausiai.
4. Kokios prieigos teisės būtinos.
5. Kaip matuosite naudą.

Pirmasis tikslas turėtų būti ne maksimalus funkcijų skaičius, o patikimas konkrečios užduoties atlikimas.

Apibendrinimas

AI agentai gali tapti papildomu darbo įrankiu, leidžiančiu darbuotojams greičiau gauti informaciją ir atlikti tam tikras užduotis.

Didžiausia praktinė vertė atsiranda tada, kai agentas turi saugią prieigą prie aktualių verslo sistemų ir aiškiai apibrėžtas galimybes.

Plačiau apie tokių sprendimų kūrimą: AI integracijos verslui.