Czym jest agent AI?

Sztuczna inteligencja (AI) była gorącym tematem w przestrzeni technologicznej w ciągu ostatnich kilku lat. Jestem pewien, że do tej pory natknąłeś się na różne iteracje AI. Być może aktywnie testowałeś najnowsze aplikacje AI, takie jak ChatGPT, stworzone przez OpenAI. Na mniejszą skalę, mogłeś wykorzystać Gemini, teraz wbudowane w Google, gdzie jego wyjście będzie pierwszą odpowiedzią tekstową wyświetlaną podczas wyszukiwania tematu.

Oczywiście, to tylko wierzchołek góry lodowej, jeśli chodzi o możliwości, jakie oferuje obecnie technologia sztucznej inteligencji. Wiele firm szybko rozszerza zakres swoich usług, a programy te stają się coraz trudniejsze do opanowania.

Niezależnie od tego, w jakiej roli korzystałeś ze sztucznej inteligencji, prawdopodobnie zauważyłeś, że na podstawowym poziomie te aplikacje AI wymagały początkowego monitu, aby udzielić odpowiedzi. Nawet wtedy odpowiedź mogła nie być dokładnie taka, jakiej oczekiwałeś lub chciałeś od programu, i musiałeś podać bardziej rygorystyczne instrukcje dotyczące otrzymanego wyniku.

Ten proces jest jeszcze bardziej prawdziwy, jeśli używasz AI do pomocy w pracach rozwojowych lub do generowania spersonalizowanych treści marketingowych i sprzedażowych. Ten proces prawie zawsze będzie wymagał wielu iteracji, a następnie jeszcze mniejszych osobistych edycji, aby sfinalizować wynik do użytku. 

A co, jeśli zabezpieczenia, baza wiedzy i oczekiwania wobec sztucznej inteligencji byłyby już gotowe? 

Mówiąc najprościej, to właśnie osiągają agenci AI. Dzięki agentom AI rozszerzasz istniejące modele LLM, aby pokierować nimi w kierunku konkretnych przepływów procesów, które są korzystne i istotne dla Twoich osobistych lub zawodowych przypadków użycia.

Najlepszą definicję agentów AI w ich obecnym działaniu można znaleźć w artykule o podobnym tytule: Czym jest agent AI? z cytatem, 

„Prosta definicja, której historycznie używałem” – mówi Roetzer – „jest taka, że ​​agent AI podejmuje działania w celu osiągnięcia celów”.

Jaką rolę będzie pełnić agent AI?

Agent AI, w obecnej formie, został zaprojektowany, aby uzupełnić Twoich obecnych pracowników. Będzie to obejmować obsługę prostych zadań, pracę administracyjną i uproszczenie komunikacji z Twoją bazą klientów.

W bardziej ukierunkowanej skali w ramach Vtiger, agenci AI, których można utworzyć, będą w stanie wykonywać różne zadania we wszystkich modułach CRM. Są one tworzone w celu autonomicznego radzenia sobie z określonymi sytuacjami, zgodnie z wytycznymi konfiguracji każdego agenta.

Najlepiej jest postrzegać każdego agenta jako odpowiedzialnego za obsługę, analizowanie i reagowanie na jedną konkretną sekcję CRM.

Na przykład możesz utworzyć agenta AI przeszkolonego w zakresie wewnętrznej dokumentacji, który pomaga uczyć nowych użytkowników o Twoich produktach i usługach. Ten agent odpowiada odpowiednimi informacjami, gdy zostanie mu zadane pytanie związane z tymi produktami lub usługami.

Następnie tworzysz agenta wsparcia, który pomaga podsumować i udzielić rekomendacji dotyczących przychodzących wiadomości e-mail. Podczas gdy pierwszy agent byłby wykorzystywany podczas przeglądania początkowej wiadomości e-mail, drugi agent mógłby być również wykorzystywany w tym samym scenariuszu, jeśli do odpowiedzi wymagane są informacje o konkretnym produkcie.

Po utworzeniu agenta nie funkcjonują oni w próżni, a wszyscy współpracują ze sobą, aby użytkownicy systemu mogli zaoszczędzić czas na żmudnych zadaniach, oferować szybkie i dokładne rozwiązania zapytań, a także uprościć i ujednolicić komunikację po stronie sprzedaży. 

To dopiero początek tego, co jest w pełni możliwe. Najlepszym punktem wyjścia do stworzenia agenta AI w Vtiger CRM jest zadanie sobie pytania: Co należy zautomatyzować?

Jak działają agenci AI? 

Proces podejmowania decyzji przez agenta AI przebiega według wstępnie ustawionych ścieżek, które są konfigurowane, gdy agent AI jest po raz pierwszy tworzony. Są to bariery, którymi agent AI podąża w kierunku swojego celu końcowego, aby pomóc zapobiec halucynacjom AI lub nieprawidłowej pracy.

Ogólny przepływ pracy agenta AI można najlepiej podzielić na cztery kroki.

Odbieranie danych wejściowych

Pierwszym krokiem dla wszystkich agentów AI jest otrzymanie danych wejściowych. Dane wejściowe są z góry określone podczas tworzenia agenta i mogą być monitami, które inicjują zadanie agenta AI lub stałym strumieniem danych, które analizuje.

Ustaw cel

Na podstawie początkowych danych wejściowych agent AI określa swój cel. Cel ten jest wstępnie zdefiniowany podczas tworzenia agenta i jest dalej dzielony na instrukcje krok po kroku, które muszą zostać wykonane, aby agent AI mógł ukończyć swoje zadanie.

Ten ogólny cel jest określany albo przez identyfikację słów kluczowych, albo przez wykorzystanie dużego modelu językowego (LLM). LLM rozbija podpowiedź na pojedyncze słowa lub podsłowa. Następnie, wykorzystując szkolenie otrzymane z bardzo dużego zestawu danych, LLM rozumie kontekst, relacje i inne kluczowe jednostki, opracowując podpowiedź na podstawie wcześniej zrozumianych wzorców.

Na podstawie tego zrozumienia powstaje cel lub odpowiedź.

Przejrzyj istniejące informacje

Posiadając wiedzę na temat sposobu wykonania swojego zadania, agent AI przegląda teraz informacje, na których został wewnętrznie przeszkolony, a także informacje z LLM, dane w CRM lub inne dodatkowe źródła danych połączone za pomocą dostępu API, aby w pełni zrealizować swoje zadanie.

Dane te są następnie wykorzystywane do wygenerowania odpowiedzi najlepiej odpowiadającej każdemu wymaganemu krokowi.

Wdrożyć cel

Agent AI teraz śledzi każdy krok i w razie potrzeby uzyskuje od użytkownika dodatkowe informacje, aby zrealizować swój cel.

Cel ten może być tak prosty, jak napisanie wiadomości e-mail do nowego potencjalnego klienta, lub tak złożony, jak pomoc w stworzeniu zautomatyzowanego przepływu procesów w systemie CRM.

Proces podejmowania decyzji przez agenta AI przebiega według wstępnie ustawionych ścieżek, które są konfigurowane, gdy agent AI jest po raz pierwszy tworzony. Są to bariery, którymi agent AI podąża w kierunku swojego celu końcowego, aby pomóc zapobiec halucynacjom AI lub nieprawidłowej pracy.

Zastosowania agentów AI 

Agenci AI mają być inteligentnymi asystentami, którzy dostarczają spostrzeżeń, rekomendacji i wsparcia zespołom ludzkim, zwiększając produktywność i podejmowanie decyzji. To zastosowanie rozszerza się na niezliczone branże i inne przypadki użycia.

Agenci AI dla firm

Agenci AI mogą wspomóc różne aspekty działalności firmy, pracując w działach sprzedaży, wsparcia, zasobów ludzkich i wielu innych.

Agenci ci mogą pomóc w podsumowaniu danych i ustalaniu priorytetów. Może to być przydatne do analizy istniejących danych w celu zrozumienia wyników sprzedaży produktów lub usług, kwalifikowania i ustalania priorytetów leadów dla zespołu sprzedaży, a nawet przesiewania przychodzących życiorysów.

Oprócz podsumowania danych agenci AI mogą generować treści i wchodzić w interakcje z potencjalnymi klientami i klientami. Na przykład agent AI może tworzyć e-maile do potencjalnych klientów (w celu sprzedaży) lub odpowiadać na zapytania dotyczące pomocy technicznej. Mogą również planować spotkania i wywiady, a nawet obsługiwać podstawowe początkowe rozmowy dotyczące sprzedaży i pomocy technicznej z klientami.

To tylko kilka przykładów, jak agenci AI mogą przynieść korzyści firmom, a możliwości stale się rozszerzają.

Agenci AI do użytku osobistego

W życiu osobistym możesz już korzystać z jednego lub więcej agentów AI, aby uprościć codzienne zadania. Może to być Alexa w domu lub jedna z wielu funkcji AI dostępnych obecnie w telefonach komórkowych. Poniżej znajduje się kilka największych przypadków użycia Personal AI Agent.

1. Osobiści asystenci: Agenci AI mogą działać jako asystenci osobiści, pomagając Ci zarządzać harmonogramem, ustawiać przypomnienia, wysyłać e-maile i wiadomości, wykonywać połączenia, a nawet umawiać spotkania. Mogą uczyć się Twoich preferencji i nawyków w miarę upływu czasu, przewidywać Twoje potrzeby i proaktywnie oferować pomoc.
2. Zdrowie i fitness: Agenci AI mogą śledzić Twoje treningi, wzorce snu i dietę, zapewniając spersonalizowane zalecenia i spostrzeżenia, które pomogą Ci osiągnąć cele zdrowotne. Mogą również przypominać Ci o przyjmowaniu leków, planować badania kontrolne, a nawet oferować wsparcie motywacyjne.
3. Zabawa: Agenci AI mogą polecać filmy, programy telewizyjne, muzykę i książki na podstawie Twoich gustów i preferencji. Mogą również tworzyć spersonalizowane listy odtwarzania, odkrywać nowe treści, a nawet sterować systemem rozrywki bez użycia rąk.

W podobny sposób agenci AI mogą pomagać w organizacji podróży, ustalaniu harmonogramów edukacyjnych i materiałów edukacyjnych, podczas gdy wyspecjalizowani agenci mogą pomagać hobbystom w tworzeniu kodu lub kreatywnym projektowaniu.

Korzyści z agentów AI 

Korzyści płynące z agentów AI są liczne. Oszczędzają czas na wykonywaniu prostych zadań, pomagają w spójnym i profesjonalnym przekazywaniu wiadomości w całej organizacji i wiele więcej. Poniżej przedstawiam cztery korzyści, które uważam za najważniejsze, omawiając agentów AI.

1. Zwiększona produktywność i wydajność

Agenci AI, gdy są wykorzystywani w ramach platformy oprogramowania, pomagają wykonywać codzienne zadania. Obejmują one aktualizowanie informacji kontaktowych, tworzenie wiadomości e-mail, obsługę prostej komunikacji za pośrednictwem chatbotów lub innych opcji przesyłania wiadomości oraz przeszukiwanie i podsumowywanie dużych zestawów danych. Pozwala to członkom zespołu skupić uwagę na aspektach pracy, które mają największe znaczenie, a nie na zadaniach administracyjnych.

2. Spersonalizowane doświadczenia i rekomendacje

W przypadku niektórych zadań wysyłanie wiadomości e-mail osobiście do każdego kontaktu lub potencjalnego klienta, nawet przy użyciu szablonów wiadomości e-mail i innych narzędzi w celu uproszczenia procesu, może być czasochłonne. Często ton i potrzebne informacje osobiste mogą być nadal pomijane między różnymi zespołami w firmie. To podejście można również wykorzystać do zrozumienia i rekomendowania nowych i istniejących produktów i usług zarówno nowym, jak i obecnym klientom. Agenci AI pomagają, tworząc spersonalizowane wiadomości e-mail, zalecając, kiedy te wiadomości powinny zostać wysłane, a także rekomendując i oferując informacje o produktach i usługach, które firma może oferować. Agent AI może wkroczyć i pomóc podsumować, zrozumieć i zaoferować rozwiązania szyte na miarę dla wielu różnych scenariuszy. Umożliwia to spójne przekazywanie wiadomości w całej firmie, a jednocześnie aktualizowanie jej na bieżąco o bieżących produktach i usługach w ramach tych wiadomości.

3. Ulepszone podejmowanie decyzji

Agenci AI mogą analizować ogromne ilości danych i dostarczać spostrzeżeń, których ludzie mogą nie zauważyć, pomagając Ci podejmować bardziej świadome decyzje. Na przykład agent AI może analizować skuteczność kampanii e-mailowych w określonych porach dnia i rekomendować najlepsze czasy ich wysyłania lub może tworzyć analizy oparte na ogólnej sprzedaży określonych produktów w określonych ramach czasowych, co pozwoli Twojemu zespołowi najlepiej zrozumieć potrzeby klientów w określonych porach roku.

4. Dostępność:

Agenci AI mogą działać o każdej porze dnia, zapewniając stałe wsparcie i pomoc, gdy tylko jest to potrzebne. Może to być szczególnie cenne w przypadku zadań takich jak planowanie spotkań, udzielanie odpowiedzi na pytania pracowników lub oferowanie wsparcia pierwszego poziomu.

Wyzwania i ograniczenia agentów AI

1. Obawy dotyczące prywatności
   1. Prywatność to fundament, na którym muszą być zbudowane firmy pracujące z wrażliwymi danymi. AI wymaga i otrzymuje dostęp do różnych zestawów danych, co budzi obawy dotyczące prywatności. Oto kilka z nich:
      1. Dostęp do danych: Dane, na których trenowana jest sztuczna inteligencja i które mają dostęp do dużych ilości danych, ale konieczne jest, aby wiedzieć, że nie ma żadnych danych osobowych od użytkowników lub klientów po stronie biznesowej, które są wysyłane i przechowywane na platformie. Obejmuje to obawy agentów AI uzyskujących dostęp tylko do danych, do których mają uprawnienia, a nie uzyskujących dostępu do innych obszarów systemu w celu wykonania swojego zadania.
      2. Ochrona danych: Dane w modelu LLM muszą być bezpieczne, ale nie mogą również tworzyć luk w innych obszarach danych, do których uzyskuje się dostęp. Luki te mogą występować w innych obszarach, takich jak interfejsy API stron trzecich. Brak przejrzystości jest również problemem w tym przypadku, jeśli chodzi o to, jakie dane są konkretnie wysyłane i przechowywane, w jaki sposób są przechowywane i w jaki sposób poufne informacje są usuwane z wysyłanych monitów.
      3. Uprzedzenia i dyskryminacja: Programy AI i agenci z nich stworzeni są trenowani na podstawie różnych dużych zestawów danych. Choć nie jest to zamierzone, jeśli w tych zestawach danych występują uprzedzenia lub dyskryminujący język lub wybory, AI może naśladować te wzorce.
2. Złożoność konfiguracji
   1. Istnieje wiele wymagań dotyczących posiadania funkcjonalnego i użytecznego agenta AI. Pierwszym krokiem jest upewnienie się, że dostępne dane są przechowywane w łatwo dostępny sposób i są w pełni aktualne i dokładne. Następnie będziesz potrzebować dużej ilości danych do wyszkolenia agenta AI, jeśli chcesz go użyć do pomocy w określonych zadaniach biznesowych. Następnie musisz utworzyć samych agentów, używając opisowego sformułowania i ewentualnie tworząc dodatkowe monity i interfejsy API, aby uzyskać dostęp do odpowiednich danych. Chociaż jest to skomplikowane w tworzeniu i utrzymaniu, końcowy cel może ogromnie pomóc Twojej firmie.
3. Zależność od danych wysokiej jakości
   1. Wszystkie aspekty agenta AI wymagają dokładnego przechowywania danych z minimalną ilością zduplikowanych danych i dodawania wszelkich nowych informacji, podczas gdy nieaktualne informacje są usuwane z zestawów danych treningowych. Te dane pomagają agentowi AI formułować odpowiedzi, więc jeśli używane są nieprawidłowe, stronnicze lub dyskryminujące dane, to dane wyjściowe agenta AI prawdopodobnie będą zawierać te same błędy.
4. Obawy etyczne i społeczne
   1. Największym problemem etycznym związanym z agentami AI jest zastępowanie pracowników. Agenci AI zastąpią pracowników, głównie na wczesnych stanowiskach sprzedaży, wsparcia i administracji w firmie. W obecnej formie agenci AI będą pracować jedynie w celu uzupełnienia pracy obecnych pracowników, a nie ich zastąpienia. Oprócz tego istnieje humanistyczna obawa, w jaki sposób nadmierne poleganie na agentach AI w zakresie komunikacji i zadań doprowadzi do spadku relacji międzyludzkich zarówno w życiu osobistym, jak i zawodowym. Obawa ta będzie rosła wraz z możliwościami AI i agentów AI. Zmiana ta będzie polegała na etycznym przyjęciu przez firmy i samych użytkowników, aby nadal dodawać punkty relacji międzyludzkich do korzystania z AI. To tylko kilka z problemów etycznych, a wiele innych jest obecnie omawianych w miarę szybkiego rozwoju branży AI. Aby dowiedzieć się więcej, polecam przeczytać artykuł „5 etycznych rozważań na temat sztucznej inteligencji w biznesie„Kate Gibson, w której szczegółowo omawia kwestie, o których powinniśmy pamiętać, rozszerzając wykorzystanie agentów AI.

Wszyscy doświadczamy bardzo dużej zmiany technologicznej i kulturowej wraz z ekspansją AI i agentów AI w środowisku osobistym i zawodowym. Biorąc pod uwagę monumentalny wpływ tej technologii, polecam lekturę wykraczającą poza to, co omówiłem w tym blogu, a jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś, wypróbowanie kilku narzędzi AI na własną rękę. Jeśli używasz Vtiger CRM, wypróbuj wkrótce Calculus AI i użyj naszych agentów AI z nim. Jest wiele powodów do obaw, jak wspomniałem powyżej, ale jeszcze więcej powodów do ekscytacji, ponieważ wszyscy możemy doświadczyć i wykorzystać tę rozwijającą się technologię.

Aby zobaczyć agentów AI w akcji, dołącz do nas na webinarium na żywo, na którym pokażemy, jak zespoły sprzedaży i wsparcia mogą wykorzystać agentów AI firmy Vtiger do zwiększenia produktywności, automatyzacji zadań i zapewnienia lepszej obsługi klienta.