Kas nutiktų, jei darbuotojui nebereikėtų pačiam tikrinti kiekvieno el. laiško, ieškoti informacijos keliose sistemose ir ruošti atsakymą nuo nulio? Dalį šio darbo jau atlieka DI agentai.
Agentas gauna užduotį, surenka reikalingą informaciją, ją įvertina ir atlieka veiksmus skirtingose sistemose. Pavyzdžiui, jis apdoroja kliento užklausą, patikrina duomenis CRM, randa informaciją dokumentuose, parengia atsakymo juodraštį ir sudėtingą atvejį perduoda darbuotojui.
Nuo paprasto chatboto tai skiriasi tuo, kad agentas neapsiriboja atsakymu. Jis atlieka darbo proceso dalį. Kiek ir ką jis daro, priklauso nuo konkrečios užduoties, turimų duomenų, integracijų ir nustatytų taisyklių.
Kas yra DI agentas?
DI agentas – tai dirbtinio intelekto sistema, kuriai suteikiamas tikslas ir galimybė atlikti veiksmus, reikalingus tam tikram rezultatui pasiekti.
Pavyzdžiui, užduotis gali būti ne „parašyk atsakymą klientui“, o „apdorok naują kliento užklausą“. Tokiu atveju agentui reikia:
- nustatyti užklausos temą ir prioritetą;
- surasti susijusią informaciją vidinėse sistemose;
- patikrinti kliento duomenis;
- parengti atsakymą arba pasiūlymą;
- atnaujinti CRM sistemą;
- perduoti užduotį darbuotojui, jei situacijai reikia žmogaus sprendimo.
Kitaip tariant, DI agentas gali būti atsakingas ne už vieną izoliuotą veiksmą, o už tam tikrą proceso dalį.
Norint suprasti jo veikimą, jį verta palyginti su nauju komandos nariu, kuriam pateikiamas darbo tikslas, reikalinga informacija, instrukcijos ir įrankiai. Skirtumas tas, kad agentas veikia tik nustatytose ribose ir pagal jam suteiktas prieigas.
Todėl prieš diegiant tokį sprendimą svarbu aiškiai nuspręsti, ką agentas gali daryti savarankiškai, o kokiais atvejais sprendimą turi priimti žmogus.
Kaip veikia DI agentai?
Nors DI agentai gali būti kuriami labai įvairiai, jų veikimo procesą dažniausiai sudaro keli etapai.
- Agentas gauna užduotį arba tikslą. Užduotį gali pateikti žmogus, o procesą inicijuoti naujas el. laiškas, kliento užklausa, sistemos pranešimas ar kitas įvykis.
- Surenkama reikalinga informacija. Agentas ieško duomenų CRM sistemoje, dokumentuose, žinių bazėje, duomenų bazėse ar kitose prijungtose sistemose.
- Įvertinama situacija ir suplanuojami tolesni veiksmai. Čia DI modelis interpretuoja turimą informaciją ir, remdamasis nustatytomis taisyklėmis bei instrukcijomis, pasirenka kitą žingsnį.
- Naudojami reikalingi įrankiai. Agentas gali atlikti API užklausą, sukurti įrašą sistemoje, perduoti informaciją kitam įrankiui, parengti dokumentą ar inicijuoti kitą veiksmą.
- Įvertinamas rezultatas. Jei užduotis atlikta sėkmingai, procesas užbaigiamas. Jei trūksta duomenų, susiduriama su nestandartine situacija arba reikia svarbaus sprendimo, užduotis gali būti perduodama žmogui.
Praktiškai tai reiškia, kad agentas geba atlikti kelis tarpinius veiksmus be atskiro žmogaus nurodymo kiekviename žingsnyje. Tačiau jo savarankiškumo lygis priklauso nuo konkretaus sprendimo.
Kuo DI agentai skiriasi nuo chatbotų ir įprastos automatizacijos?
Šie trys sprendimai dažnai suplakami į vieną, nors jų paskirtis skiriasi.
Chatbotas pirmiausia skirtas bendrauti ir pateikti informaciją. Jis gali atsakyti į klausimą apie pristatymo laiką ar paaiškinti įmonės paslaugas. Pažangesnis chatbotas geba naudotis papildomais duomenų šaltiniais, tačiau pagrindinis jo rezultatas dažniausiai yra atsakymas vartotojui.
Įprasta automatizacija vykdo iš anksto nustatytą veiksmų seką. Pavyzdžiui: gavus užpildytą formą, sukurti kontaktą CRM sistemoje ir išsiųsti patvirtinimo laišką. Šis procesas dažniausiai yra išties patikimas, tačiau jis sunkiau susidoroja su situacijomis, kurios neatitinka numatyto scenarijaus.
Tuo tarpu DI agentas sujungia šias galimybes. Jis interpretuoja skirtingą informaciją, pasirenka iš kelių galimų veiksmų ir naudojasi keliomis sistemomis.
Pavyzdžiui, jei kiekvienas kliento laiškas būtų identiškas, pakaktų paprastos automatizacijos. Tačiau realybėje klientai tą patį klausimą suformuluoja skirtingai, pateikia nevienodą informaciją, o kai kuriems atvejams reikia papildomo tikrinimo. Tokiose situacijose DI padeda procesui tapti lankstesniam.
Tai nereiškia, kad kiekvienai užduočiai reikia agento. Dažnai geriausias sprendimas yra paprastesnis automatizavimas. DI verta naudoti ten, kur procese reikia interpretuoti informaciją, klasifikuoti situacijas ar pasirinkti tolesnį veiksmą.
Kokius verslo procesus gali automatizuoti DI agentai?
Didžiausią naudą agentai dažniausiai suteikia procesuose, kurie kartojasi, turi aiškų tikslą ir remiasi informacijos apdorojimu. Kuo chaotiškesnis procesas, tuo daugiau darbo prireiks prieš pradedant jį automatizuoti.
Klientų aptarnavimas
Agentas klasifikuoja užklausas, suranda reikalingą informaciją ir parengia atsakymus į standartinius klausimus. Jei problema sudėtingesnė, ją galima perduoti konkrečiam darbuotojui kartu su jau surinkta informacija.
Pardavimų procesai
Pardavimų komanda dažnai daug laiko skiria informacijos paieškai ir administracinėms užduotims. Agentas gali surinkti duomenis iš CRM, įvertinti naują potencialų klientą, parengti pasiūlymo juodraštį ir pasiūlyti tolesnius veiksmus.
Rinkodaros procesai
Prireikus, DI padeda analizuoti auditorijų ir kampanijų duomenis, rengia rezultatų suvestines bei kuria pirminius turinio juodraščius. Tačiau galutinius sprendimus ir viešai skelbiamą turinį verta palikti žmogaus peržiūrai.
El. pašto automatizavimas
Didelėse organizacijose agentas pritaikomas rūšiuojant laiškus pagal temą ir prioritetą, išgaunant svarbiausius duomenis, parengiant atsakymo juodraštį, o taip pat – nukreipiant laišką atsakingam darbuotojui.
Dokumentų apdorojimas
Dokumentų klasifikavimas, informacijos išgavimas, santraukų rengimas ir dokumentų nukreipimas į kitą proceso etapą – sritys, kuriose AI agentai sumažina rankinio darbo kiekį.
Duomenų analizė
Agentas gali surinkti duomenis iš kelių šaltinių, padėti pastebėti tendencijas ar neįprastus pokyčius ir parengti darbuotojui suprantamą rezultatų suvestinę.
IT procesų automatizavimas
IT aplinkoje agentas padeda klasifikuoti užklausas, pateikti standartinių problemų sprendimo instrukcijas, nukreipti incidentus atsakingoms komandoms ir atlikti pasikartojančias administravimo užduotis.
Vidinės informacijos paieška
Viena praktiškiausių sričių – galimybė greitai rasti informaciją organizacijos dokumentuose, procedūrose ir žinių bazėse. Atsakymas pateikiamas kartu su nuoroda į dokumentą ar kitą šaltinį, kuriuo remiantis buvo rasta informacija.
Tokiose situacijose naudingi AI personalizuoti asistentai ar sprendimai, paremti organizacijos turimomis žiniomis. Geras to pavyzdys – RAG BOT asistentas.
Kiti procesai
DI agentų galimybės išnaudojamos ir kitose srityse, pavyzdžiui:
- finansų ir apskaitos procesuose;
- personalo valdyme;
- tiekimo grandinės valdyme;
- atsargų kontrolėje;
- susitikimų planavime;
- duomenų sinchronizavime tarp sistemų.
Žinoma, galutinis rezultatas visada priklauso nuo to, prie kokių sistemų agentas gali prisijungti ir kokius veiksmus jam leidžiama atlikti.
DI agentų nauda verslui
Pagrindinė nauda nebūtinai yra „viską padaryti automatiškai“. Dažnai didžiausią vertę sukuria tai, kad darbuotojui nebereikia rankiniu būdu atlikti daugybės smulkių tarpinių veiksmų. Agentai padeda:
- sumažinti pasikartojančio rankinio darbo kiekį;
- greičiau apdoroti užklausas ir informaciją;
- užtikrinti nuoseklesnę procesų eigą;
- sumažinti žmogiškųjų klaidų riziką;
- darbuotojams daugiau laiko skirti užduotims, kurioms reikia patirties ir sprendimų.
Tačiau ekspertai primena: svarbu nepainioti automatizavimo su visiška autonomija. Kuo didesnę įtaką veiksmas turi klientui, finansams ar verslo veiklai, tuo svarbesnė žmogaus kontrolė.
Ką svarbu įvertinti prieš diegiant DI agentą?
Pradėti verta ne nuo klausimo „kokį DI įrankį pirkti?“, o nuo konkretaus proceso.
Pirmiausia reikia įvertinti, kiek laiko jis užima, kaip dažnai kartojasi ir kur atsiranda daugiausia rankinio darbo. Taip pat svarbu įvertinti turimų duomenų kokybę, reikalingų sistemų integravimo galimybes ir prieigas, kurias saugiai suteiksite agentui.
Kitas svarbus klausimas – kontrolė. Iš anksto reikia nuspręsti, kuriuos veiksmus agentas atliks savarankiškai, o kuriose proceso vietose bus reikalingas žmogaus patvirtinimas.
Pavyzdžiui, agentas gali būti sukonfigūruotas taip, kad automatiškai parengtų atsakymo juodraštį, tačiau jo neišsiųstų. Jis taip pat gali klasifikuoti IT užklausas ir nukreipti jas atsakingai komandai, tačiau svarbius sistemos pakeitimus palikti administratoriui.
Diegiant svarbu iš anksto numatyti ir rezultatų vertinimą: palyginti, kiek laiko procesas užtrukdavo anksčiau, kiek užduočių apdoroja agentas, kiek atvejų perduodama žmogui ir kokios klaidos pasitaiko.
Dažniausiai saugiausia pradėti nuo vieno aiškaus proceso ir bandomojo sprendimo. Tai leidžia patikrinti realią naudą, nustatyti rizikas ir tik tada pradėti taikyti sprendimą į kitas veiklos sritis.
DI agentai tampa svarbia verslo procesų automatizavimo dalimi, tačiau jų vertė priklauso ne nuo to, kiek „protingas“ yra pats modelis. Svarbiausia – aiškiai suprasti procesą, duomenis, sistemas ir ribas, kuriose agentas turi veikti.
Būtent todėl DI diegimą verta vertinti kaip verslo ir technologijų projektą, o ne kaip dar vieno pokalbių roboto įjungimą. AI sprendimai verslui padeda automatizuoti konkrečius procesus, tačiau geriausias rezultatas prasideda nuo labai paprasto klausimo: kur šiandien jūsų darbuotojai daugiausia laiko praleidžia atlikdami darbą, kurio nebūtina kiekvieną kartą daryti rankiniu būdu?
