Agenttitoiminnan hyödyntäminen liiketoiminnan muutoksessa AI

Jun 18, 2025 15 min lukea

Jokin aika sitten työskentelin erään logistiikka-asiakkaan kanssa AI-ohjatun toimintamoduulin käyttöönottovaiheessa. Se oli juuri otettu käyttöön, kun se ilmoitti toimitusketjuongelmasta, kartoitti ratkaisun ja ohjasi toimintoja uudelleen ennen kuin kukaan tiimissä edes huomasi ongelmaa. Kukaan ei ollut käskenyt sitä tekemään niin. Se vain teki niin.

Silloin se napsahti. Emme ole enää rajoittuneet perinteiseen AI:hen. Voimme rakentaa järjestelmiä, jotka ovat aloitteellisia.

Ja se muuttaa peliä.

Agentic AI -järjestelmät menevät automaatiota pidemmälle. Ne mahdollistavat asioita, joita et ennen voinut tehdä. Tunnistavat sokeat kulmat. Ryhtyvät toimiin. Pääset päätöksiin nopeammin kuin kilpailijasi, ja mikä tärkeintä, toimit niiden mukaisesti, kun muut vielä laativat raportteja.

Jos johdat yritystä, se on kuin saisit uudenlaisen ajattelukumppanin - sellaisen, joka ei tarvitse lepoa, joka ei näe tunnelmaa eikä odota ohjeita.

Jos tämä kuulostaa harppaukselta, se on sitä. Mutta yritykset, jotka tekevät sitä nyt? Ne ovat niitä, joita muut yrittävät saavuttaa kahden vuoden kuluttua.

Puhutaanpa siitä, miten sinne päästään.

Keskeiset asiat

Siinä missä perinteiset AI-järjestelmät reagoivat, AI-agentit tekevät aloitteen. Ne mahdollistavat itsenäisen päätöksenteon. AI-agentit asettavat tavoitteita, toimivat itsenäisesti ja mukautuvat lennosta.
Se soveltuu parhaiten päätöksentekoa vaativiin, korkean paineen ympäristöihin. (rahoitus, vähittäiskauppa, terveydenhuolto), joissa viivästykset tai päättämättömyys maksavat todellista rahaa.
Älä odota taikuutta laatikosta. Nämä järjestelmät tarvitsevat kontekstia, tietoja ja aikaa oppiakseen. Mutta kun ne on kerran viritetty, ne vähentävät hälyä, jonka kanssa tiimisi joutuvat päivittäin tekemisiin.
Ei, kyse ei ole henkilöstön vähentämisestä. Kyse on huomion siirtämisestä - ihmisten annetaan käsitellä vivahteita, kun taas AI hoitaa toistuvia tai ennustettavia asioita.
Sinun ei tarvitse rakentaa yritystäsi uudelleen aloittaaksesi. Aloita yhdestä sotkuisesta päätöksentekosilmukasta ja tee prototyyppi sen ympärille. Siellä arvo tulee näkyviin.
Se on enemmän kuin tekninen hanke. Jos johto suhtautuu siihen kuin backend-päivitykseen, se pysähtyy. Jos johto sitoutuu siihen ajoissa, siitä tulee strateginen.

Mikä on agenttinen AI ja miksi yritysjohtajien pitäisi välittää siitä?

Agenttinen AI on järjestelmäsuunnittelu, jonka avulla AI-käyttöiset ohjelmistot voivat tavoitella tavoitteita, tehdä päätöksiä ja mukauttaa toimintoja odottamatta ihmisen panosta jokaisessa vaiheessa. Sen sijaan, että agenttiset järjestelmät käsittelisivät yksittäisiä tehtäviä, kuten kehotuksiin vastaamista tai riskien arviointia, ne yhdistävät useita kykyjä (päättely, suunnittelu, muisti ja työkalujen käyttö) joksikin, joka voi toimia itsenäisesti kohti lopputulosta.

Tämä muotoilu antaa yrityksille jotain uutta: AI, joka pystyy hallitsemaan monimutkaisuutta liikkeessä. Olipa kyse hintojen reaaliaikaisesta mukauttamisesta, lähetysten uudelleenohjaamisesta toimituskatkosten aikana tai vaatimustenmukaisuuden tarkastusten käynnistämisestä ennen riskin kasvamista - agenttimaiset AI-järjestelmät hoitavat sen, mikä ennen vaati kokouksen tai johtajan.

Yritysjohtajien on kiinnitettävä huomiota koska hyödyt ovat mitattavissa. Nopeammat reaktiot, vähemmän pullonkauloja ja vähemmän päätöksiä, jotka jäävät tekemättä. Tiimit saavat takaisin aikaa keskittyä strategiaan, ei vianmääritykseen. Organisaatio saa lisää joustavuutta siellä, missä se on tärkeää: toiminnoissa, taloudessa ja asiakaskokemuksessa.

Juuri tämän vuoksi AI-agentit ovat nousemassa luetteloon ohjelmistokehityksen huipputrendit. Ei vain siksi, että ne automatisoivat enemmän, vaan myös siksi, että ne tekevät parempia päätöksiä.

Työskentelimme hiljattain vähittäiskaupan yrityksen kanssa, jonka toimitusketjussa oli jatkuvaa kitkaa: väärät SKU:t lähetettiin vääriin varastoihin, viivästykset kasaantuivat ja päätöksentekijät olivat ylikuormitettuja. Rakensimme AI-agentteja, jotka seurasivat varastotasoja, toimittajien signaaleja ja jopa paikallisia säämalleja. Kun ne havaitsivat todennäköisen häiriön, ne eivät nostaneet lippua. Ne toimivat. Mukauttivat reititystä. Lähettivät hälytyksiä sinne, missä niillä oli merkitystä.

Tulos? Vähemmän paloharjoituksia. A 22% pudotus myöhästymisiä. Onnellisemmat operaatiotiimit.

"Olemme rakentaneet AI-pohjaisia työkaluja, jotka pystyvät toteuttamaan. Nyt rakennamme AI:tä, joka osaa suunnitella. Asiakkaiden, joiden kanssa olemme työskennelleet, vaikutus ulottuu jo taseisiin."

Dmitri Nazarevitš

CTO

Tällaisia valmiuksia ei saa valmiista ohjelmistoista. Se edellyttää asianmukaista infrastruktuuria. Todellista toimialatietoa. Kumppani, joka tietää, että AI-integraatio tarkoittaa tekniikan sovittamista siihen, miten liiketoimintasi todella toimii.

Me Innowise:ssä rakennamme nämä järjestelmät yhdistämällä seuraavia tekijöitä. AI kehitys, tietotekniikkaja koneoppiminen asiantuntemus. Mutta mikä tärkeintä, suunnittelemme ne ajattelemaan kuten yrityksesi ajattelee - vain nopeammin ja väsymättä.

Miten agenttinen AI eroaa perinteisestä ja generatiivisesta AI:stä?

Agenttinen AI vs. generatiivinen AI vs. perinteinen AI ymmärretään parhaiten erona käyttäytymisessä, ei malliarkkitehtuurissa. Perinteiset ja generatiiviset AI-järjestelmät reagoivat kehotuksiin. Ne ennustavat, luokittelevat tai luovat. Agenttinen AI sen sijaan tekee päätöksiä.

Siinä missä vanhat AI-järjestelmät ovat erinomaisia yksittäisissä tehtävissä, agenttinen AI organisoi toimia eri työkalujen, järjestelmien ja vaiheiden välillä ja mukautuu olosuhteiden muuttuessa.

Jaottelemme nyt eron selkeästi.

Perinteinen AI

Päätöksenteko: Perinteiset AI-järjestelmät käsittelevät ennalta määritellyt päätökset. Ne ovat hyviä pisteyttämään, lajittelemaan ja luokittelemaan, mutta ne odottavat aina syötettä tai etukäteen määriteltyjä sääntöjä.

Käyttötapauksen tyyli: Ajattele petosten havaitsemista, poistuman ennustamista tai kysynnän ennustamista. Perinteiset AI-järjestelmät tunnistavat mallit ja merkitsevät tulokset, mutta joku muu päättää, mitä seuraavaksi tapahtuu.

Vahvuudet:

Nopea toistuvien kuvioiden tunnistamisessa
Kiinteän prosessin automatisoinnissa vankka
Pieni riski ennustettavissa olevissa ympäristöissä

Rajoitukset:

Puuttuu konteksti tai sopeutumiskyky
Ei voi toimia itsenäisesti
Tarvitaan jatkuvaa valvontaa tai sääntöjen virittämistä

Generatiivinen AI

Päätöksenteko: generatiiviset AI-järjestelmät eivät päätä, vaan ne tuottavat. Ne luovat tekstiä, kuvia tai koodia todennäköisyyksien perusteella, mutta ne eivät ymmärrä tavoitteita tai tuloksia.

Käyttötapauksen tyyli: generatiiviset AI-työkalut vastaavat kehotuksiin asiakastuen chatboteista luoviin työkaluihin. Ne eivät kuitenkaan noudata niitä, ellei joku käske niitä tekemään niin.

Vahvuudet:

Suuri sisällön tuottamiseen
Joustava kehotteiden kanssa
Luonnollisen kielen käyttöliittymä on intuitiivinen

Rajoitukset:

Ei muistia tai pitkän aikavälin suunnittelua
Ei tiedä, toimiiko se, mitä se tuotti.
Tarvitsee ihmisen, joka on mukana kehässä, jotta se voi arvioida asiaankuuluvuutta ja arvostelukykyä.

Agentti AI

Päätöksenteko: agenttiset AI-järjestelmät tekevät päätöksiä itsenäisesti. Se on tavoitteellinen. AI-agentit voivat asettaa osatehtäviä, käyttää työkaluja ja mukauttaa käyttäytymistään ajan mittaan saavuttaakseen tuloksia ilman, että heille tarvitsee kertoa, mitä tehdä seuraavaksi.

Käyttötapauksen tyyli: agentic AI -järjestelmät hallitsevat työnkulkuja alusta loppuun, esimerkiksi tunnistavat toimitusketjuriskin, suunnittelevat ratkaisun ja käynnistävät logistiikkapäivitykset ilman ihmisen kehotuksia jokaisessa vaiheessa.

Vahvuudet:

Toimii liiketoiminnan tavoitteiden mukaisesti
Vähentää päätöksenteon pullonkauloja
Koordinoi järjestelmien välisiä toimintoja automaattisesti

Rajoitukset:

Vaatii selkeän tavoitteen määrittelyn
Tarvitaan rajoituksia ja valvontaa
Yrityskäytössä vielä kypsymässä

Mitkä teollisuudenalat hyötyvät eniten agentic AI:stä?

Yritykset eri toimialoilla näkevät jo todellisia tuloksia agentic AI:n avulla. Mercedes-Benz integroi MBUX-virtuaaliavustajansa tarjotakseen luonnollisemman ja reagoivamman navigoinnin ja tuen autossa. Maailmanlaajuinen energiantoimittaja AES hyödynsi agentic AI:tä turvallisuustarkastusten automatisoinnissa.

Paras tapa ymmärtää ero on tarkastella, miten kumpikin toimii. Jaetaan se toimialueittain:

Pankkitoiminta ja rahoitus

Rahoitusala on aina ottanut AI:n nopeasti käyttöön.: petosten havaitseminen, luottotietojen pisteytys ja riskien mallintaminen ovat nykyään jo melko tavanomaisia toimintatapoja. Useimmat järjestelmät havaitsevat ongelman. Mutta havaitseminen ei ole ratkaiseminen.

AI-agentit muuttavat tätä dynamiikkaa. Sen sijaan, että ne vain ilmoittaisivat ongelmasta, ne toimivat nopeasti riskien vähentämiseksi ja päätösten optimoimiseksi. Esimerkiksi algoritminen kaupankäyntiAI-agentit arvioivat jatkuvasti markkinatietoja ja toteuttavat automaattisesti matalan riskin kauppoja ennalta asetettujen parametrien ja markkinaolosuhteiden reaaliaikaisten muutosten perusteella.

Tämä itsenäinen päätöksenteko vähentää viivästystä, joka tyypillisesti aiheutuu manuaalisista toimenpiteistä, ja antaa yrityksille mahdollisuuden pysyä markkinoiden vaihteluiden edellä.

Jotkin yksityispankit käyttävät agenttitoimintaa AI analysoidakseen ennakoivasti asiakassalkkuja ja ehdottaakseen mukautuksia sekä asiakkaan mieltymysten että ulkoisten taloussignaalien perusteella, usein ennen kuin asiakas pyytää niitä.

Esimerkiksi, JP Morgan käyttää AI-agentteja rahoitustoiminnan tehostaminen. Nämä järjestelmät valvovat itsenäisesti maksutapahtumia, havaitsevat petoksia ja muokkaavat maksuprosesseja reaaliaikaisesti, mikä vähentää manuaalista valvontaa ja parantaa vasteaikoja. Automatisoimalla keskeisiä päätöksiä ne ovat lisänneet tehokkuutta ja tehostaneet petostentorjuntaa.

Vähittäiskauppa ja sähköinen kaupankäynti

Jälleenmyyjät ovat tukeutuneet AI:hen jo vuosia. Fyysisessä vähittäiskaupassa, AI auttaa jo optimoimaan kaiken. hyllyjen suunnittelusta henkilöstön aikataulutukseen. Ja digitaalisella puolella, sähköisen kaupankäynnin alustat käyttävät AI:tä. suositella tuotteita, hallita asiakaskiertueita ja hienosäätää markkinointia.

Jotkut vähittäiskauppiaat käyttävät jo nyt AI-agentteja, jotka voivat tarkkailla myyntitietoja, kilpailijoiden hinnoittelua ja toimitusviiveitä kerralla. Kun asiat muuttuvat, AI mukauttaa kampanjoita, keskeyttää tehottomat mainokset tai reitittää toimitukset uudelleen odottamatta, että joku hyväksyy suunnitelman.

Toki se on nopea. Tehokkaaksi sen tekee kuitenkin se, miten se yhdistää markkinoinnin, varaston ja logistiikan osa-alueet. Se etenee kohti yhteistä tavoitetta ilman, että jokainen pieni päätös muuttuu kokoukseksi.

Walmart on erinomainen tapaus, jossa AI-agentti on otettu todelliseen käyttöön. Kuten heidän 2025 Retail Rewired -raporttiyritys ottaa käyttöön AI-agentteja, jotka hoitavat kaiken varastojen mukauttamisesta toimittajaneuvotteluihin - ilman ihmisen apua. Nämä aineet seurata live-tietoja, merkitä häiriöt, tilata varastoa uudelleen ja jopa optimoida hyllyjen asettelua lennossa. Tällainen itsenäisyys vähentää viiveitä ja vapauttaa työntekijät keskittymään suurempiin päätöksiin rutiinitehtävien hoitamisen sijaan.

Samoin, Amazonin Nova-Act AI -palvelu agentit on suunniteltu hoitamaan päivittäisiä tehtäviä itsenäisesti ja käsittelemään kaikkea aikataulutuksesta tietojenkäsittelyyn. Tämä vapauttaa työntekijät keskittymään korkeamman tason tehtäviin ja lisää toiminnan yleistä tehokkuutta.

Lääkkeiden löytäminen

Lääkekehityksessä nopeus ei pelkästään säästä rahaa, vaan se voi pelastaa ihmishenkiä. Tutkijat joutuvat käsittelemään miljoonia yhdistelmäyhdistelmiä, joista jokaisella on omat muuttujansa, riippuvuutensa ja tuntemattomuutensa. Se on sotkuista ja aikaa vievää työtä.

AI on jo auttanut nopeuttamaan asioita. havaitsemalla kuvioita ja rajaamalla kohteita. Mutta agentic AI menee vielä pidemmälle. Sen sijaan, että se vain tuottaisi oivalluksia, se pyrkii kohti tavoitetta. Se voi asettaa hypoteeseja tärkeysjärjestykseen, suorittaa simulaatioita ja ehdottaa seuraavia vaiheita ilman, että sitä tarvitsee joka kerta ohjata.

Alkuvaiheen kokeissa jotkut ryhmät ovat jo nähneet, että 30-40% nopeampi kohteen tunnistaminen. Ei siksi, että he olisivat säästäneet, vaan siksi, että he ovat siirtäneet melun pois. Järjestelmä käsittelee loputtomat "mitä jos" -silmukat, jotta tutkijat voivat keskittyä ideoihin, jotka todella vievät tiedettä eteenpäin.

Esimerkiksi, Novartis on soveltanut menestyksekkäästi AI-ohjattuja järjestelmiä. sen lääkekehitysprosessissa. AI:n aineet nopeuttavat käyttökelpoisten lääkeaihioiden tunnistamista analysoimalla suuria tietokokonaisuuksia ja ennustamalla tuloksia nopeammin.

Terveydenhuolto ja diagnostiikka

AI:llä on tärkeä rooli diagnostiikassa., triage ja sairaalan toiminta.

Useimmissa terveydenhuoltojärjestelmissä on kyse hajanaisista tiedoista, niukasta henkilöstömitoituksesta ja kiireellisten päätösten jatkuvasta virrasta. Agentic AI on suunniteltu tekemään aloitteita ja suorittamaan tehtäviä alusta loppuun.
Joissain sairaaloissa agentit skannaavat jo nyt potilastietoja eri järjestelmistä, havaitsevat varhaisia merkkejä tilan heikkenemisestä ja nostavat automaattisesti kriittisiä tapauksia skannausjonoissa, usein tunteja ennen kuin kliinikko olisi puuttunut asiaan.

Käyttö lisääntyy myös back office -toimistoissa. Agenttijärjestelmät käsittelevät vakuutusten ennakkohyväksyntöjä, järjestävät tapaamisia uudelleen henkilöstön saatavuuden mukaan ja pitävät päivittäiset toiminnot käynnissä, kun ihmisillä ei yksinkertaisesti ole kaistanleveyttä.

Tämä ei ole teoreettista. Näitä työkaluja testataan juuri nyt todellisissa ympäristöissä ja todellisessa paineessa.

Esimerkiksi, Bayer on hyödyntänyt AI ennustamaan flunssa- ja flunssatapauksia analysoimalla tietotrendejä, mukaan lukien hakutiedot ja säätiedot. Näin ne voivat optimoida toimintaansa ja kohdentaa asiakkaille tehokkaammin oikea-aikaisia tuotteita.

Ohjelmistotestaus ja laadunvarmistus

Tämä on vähemmän otsikoita herättävä, mutta uskomattoman vaikuttava. AI muuttaa jo nyt QA-työryhmien tapaa lähestyä testausta., automaatio ja riskianalyysi.

Agentic AI:n avulla järjestelmä oppii, mitä tuote tekee, mikä käyttäjille on tärkeää ja mitkä muutokset vaativat testausta. Edistyneissä asetuksissa se merkitsee riskialueita, säätää testauksen prioriteetteja ja voi jopa peruuttaa rakennukset, jos havaitaan poikkeamia.

Tämä vähentää testaukseen liittyvää manuaalista työtä ja varmistaa, että tärkeät ongelmat havaitaan aikaisemmin kehitysprosessissa. Näin ollen AI-agentit auttavat parantamaan ohjelmiston yleistä laatua ja lyhentämään markkinoille tuloaikaa.

Esimerkiksi, Cognizant ottaa nyt käyttöön agenttijärjestelmän AI testausprosesseihinsa. Tässä tapauksessa AI-agentit eivät vain suorita testejä tai tuota tuloksia. Ne analysoivat testituloksia, priorisoivat itsenäisesti, mitkä testit on ajettava reaaliaikaisten muutosten perusteella, ja jopa päättävät, milloin testit on keskeytettävä poikkeamien vuoksi. Tämä dynaaminen mukauttaminen testauksen aikana varmistaa, että laadunvarmistus pysyy linjassa jatkuvasti kehittyvien ohjelmistojen kanssa.

Oletko utelias, missä AI-agentit voisivat vaikuttaa liiketoimintaasi?

Miten agenttitoiminnan AI:n hyödyntäminen kilpailuedun saavuttamiseksi

Nopeampi reagointi markkinoiden muutoksiin, vähemmän pullonkauloja ja kyky pysyä kilpailijoiden edellä - ja kaikki tämä ilman, että tarvitsee odottaa hyväksyntää joka vaiheessa - tämä on todellinen voitto, jonka AI-agentit tuovat mukanaan.

Et tarvitse lisää tekniikkaa. Tarvitset vähemmän viiveitä, vähemmän "katsotaanpa sitä huomenna" -hetkiä ja järjestelmän, joka auttaa sinua lopettamaan palontorjunnan ja pääsemään asioiden edelle. Tällaista sotkua varten agentit on luotu.

Miten voit siis ottaa sen käyttöön kääntämättä koko yritystäsi ylösalaisin?

Käytä AI-agentteja tiimiäsi hidastavien pullonkaulojen poistamiseen.

Kaikilla on niitä: hyväksymisketjuja, pieniä eskalaatioita, asioita, jotka jäävät huomaamatta. Agenttimainen AI-järjestelmä ei pysähdy tarkistamaan. Se pitää koneen käynnissä. ilman, että tarvitsee pysähtyä ja kysyä viiden minuutin välein.

Jos järjestelmä rikkoutuu, se ohjaa uudelleen. Jos määräaika lipsahtaa, se säätää automaattisesti prioriteetteja. Tällainen autonomia ei pelkästään paranna työnkulkuja. Se saa koko toiminnan tuntumaan kevyemmältä.

Anna AI-agenttien hoitaa tiedot, joita sinulla ei ole aikaa käsitellä.

Useimmilla tiimeillä on kasoittain arvokasta tietoa, jota ne eivät koskaan käytä, koska kenelläkään ei ole aikaa kaivaa sitä läpi. AI-agentit eivät vain lue tietoja. He yhdistävät pisteitä, löytävät kuvioita ja toimivat näkemänsä perusteella.

Kuvittele järjestelmä, joka havaitsee asiakkaiden poistuman jo ennen kuin se tapahtuu ja käynnistää asiakaspalvelun säilyttämissuunnitelman, kun olet vielä aamupalaverissa. Tältä tämä näyttää käytännössä.

Päivitä botit: anna niille aivot, älä pelkkiä skriptejä.

Vakioautomaatio on hyödyllistä... kunnes jotain outoa tapahtuu. Sitten se hajoaa.

Agentic AI -järjestelmät hoitavat ääritapaukset. Ne ymmärtävät tavoitteen ja mukautuvat tilanteen muuttuessa. Jos jokin vaihe epäonnistuu tai olosuhteet muuttuvat, AI-agentit keksivät seuraavan parhaan siirron sen sijaan, että heittäisivät virheen.

Joten kyllä, se on edelleen automaatiota, mutta siinä on pulssi.

Tyhjennä tiimisi henkinen kuorma, jotta he voivat ajatella laajemmin.

Kukaan ei keksi läpimurtoideoita hautautuessaan kiireisiin töihin. Kun AI-agentit hoitavat toistuvat päätökset (tilapäivitykset, tuuppaukset, vähäisen riskin puhelut), tiimisi saa kaistanleveyden takaisin. Silloin luovuus kukoistaa.

Jotkut parhaista tuoteideoista syntyvät myrskyn jälkeisessä hiljaisuudessa. Agentic AI auttaa luomaan tuon hiljaisuuden.

Kuinka paljon vapautta sinun tulisi antaa AI:lle (ja milloin sinun tulisi puuttua asiaan).

Asia on näin: se, että AI voi päättää, ei tarkoita, että sen pitäisi aina pitäisi päättää.

Agenttijärjestelmät ovat älykkäitä. Ne oppivat, sopeutuvat ja tekevät aloitteita. Ne eivät kuitenkaan ole immuuneja sokeille pisteille. Etenkin, jos niitä syöttävä tieto on sotkuista tai vääristynyttä. Silloin ihmisen valvonta on välttämätöntä.

Ajattele asiaa näin: et luovuta ohjauspyörää. Annat AI-järjestelmälle ajokortin, ja matkustajan istuimella istuu valvoja, joka astuu kuvaan tarvittaessa.

Jotkut yritykset tekevät tämän väärin. Ne joko kohtelevat AI:tä kuin haurasta harjoittelijaa - joka ohittaa kaikki päätökset - tai ne antavat sille liikaa valtaa liian pian. Kumpikaan ei toimi. Paras vaihtoehto on selkeä kehys:

Mitä AI-järjestelmä voi tehdä yksin?
Mihin tarvitaan ihminen silmukassa?
Ja milloin sen pitäisi pysähtyä ja kysyä?

Kyse ei ole mikromanageroinnista. Kyse on luottamuksesta ja suojakaiteista.

Ja muuten, parhaat agenttijärjestelmät paranevat, kun hyvä valvonta. Jokaisesta "hei, odota vähän" -hetkestä tulee uusi oppitunti. Ne terävöityvät, ovat paremmin linjassa liiketoimintatavoitteidesi kanssa ja käyttäytyminen muuttuu ennustettavammaksi ajan myötä.

Jos automaatio on ennenkin aiheuttanut vahinkoa (robotit ovat hajonneet, mallit ovat romahtaneet), se johtuu yleensä siitä, että niitä ei ole rakennettu palautetta ajatellen. AI-agentit muuttavat tämän. Mutta ne tarvitsevat silti kontekstia. Ja tässä kohtaa tiimisi tulee mukaan.

Agenttien rooli AI: mitä yritysjohtajien on tiedettävä?

Yritysjohtajien on ymmärrettävä yksi asia, kun he ottavat käyttöön agenttisen AI:n. Kyse ei ole vain älykkäämmästä tekniikasta. Kyse on siitä, mitä tämä teknologia tekee tuloksen kannalta. Potentiaali ROI on todellista, ja sen vaikutus liiketoimintaasi voi olla merkittävä. välittömästi.

Tässä on mitä sinun pitäisi odottaa:

Kustannusten vähentäminen: Gartner ennustaa että vuoteen 2029 mennessä agentti AI ratkaisee itsenäisesti - 80% tavallisista asiakaspalvelukysymyksistä ilman ihmisen väliintuloa, mikä johtaa 30% toimintakustannusten vähentäminen. Automatisoimalla päätöksiä, jotka normaalisti vaatisivat ihmisen hyväksynnän tai valvonnan, agentic AI auttaa yrityksiä vähentämään toimintakustannuksia merkittävästi.
Parempi asiakashankinta ja -pitäminen: Agentic AI parantaa asiakastyytyväisyyttä, koska sen avulla yritykset voivat reagoida nopeammin ja ennakoivammin asiakkaiden tarpeisiin. Esimerkiksi varhaiset omaksujat raportoivat jo nyt paremmasta asiakkaiden sitoutumisesta tunnistamalla ongelmat ennen niiden laajenemista.
Ajansäästö: Ottaen hoitaakseen toistuvia, vähäarvoisia tehtäviä AI vapauttaa tiimisi keskittymään tärkeimpiin asioihin. Eräälle asiakkaallemme AI:n agenttiratkaisut säästivät seuraavat kustannukset. enintään 20 tuntia viikossa tiimeille, joita rasittavat rutiininomaiset hallinnolliset tehtävät.

Tästä huolimatta AI:n toteuttaminen ei ole niin yksinkertaista kuin kytkimen kääntäminen. Se edellyttää investointeja tiedon laatuun ja kontekstiin - AI:n on saatava käyttöönsä oikeat tiedot, jotta se voi tehdä älykkäitä päätöksiä. Lisäksi se edellyttää tasapainoa seuraavien tekijöiden välillä riippumattomuus ja valvonta. Et halua, että AI-agentit juoksevat vapaana, mutta haluat myös, että niillä on valtuudet tehdä päätöksiä ilman jatkuvaa ihmisen puuttumista asiaan.

Loppujen lopuksi agentic AI -järjestelmät tekevät yrityksestäsi ketterämmän ja kilpailukykyisemmän. Se on investointi, joka maksaa itsensä takaisin, sillä se poistaa pullonkauloja, säästää aikaa ja antaa sinulle joustavuutta tehdä päätöksiä nopeammin.

Oletko valmis rakentamaan ensimmäiset AI-agenttisi ja näkemään todellisia tuloksia nopeasti?

Vaiheet agentic AI:n onnistuneeseen integrointiin organisaatiossasi

AI-järjestelmän käyttöönoton ei tarvitse tarkoittaa täysimittaista muutosta heti ensimmäisestä päivästä alkaen. Itse asiassa se ei pitäisi. Fiksuimmat yritykset eivät kiirehdi, vaan ne rakentavat kerroksittain. Seuraavassa on etenemissuunnitelma, joka toimii todellisuudessa, ei vain pitch deckeissä.

1. Tunnistetaan korkean kitkan päätöksentekokohdat

Aloita kartoittamalla, missä päätökset jatkuvasti jumiutuvat. Etsi alueet, joilla:

Henkilöstö odottaa hyväksyntöjä
Tehtävät siirtyvät tiimien välillä
Tulokset vaihtelevat suuresti riippuen siitä, kuka niitä käsittelee.

Nämä ovat parhaita ehdokkaita agenttitoimintaan. Jos prosessi on hidas, toistuva ja vaatii harkintaa? Se on hyvä paikka.

Mitä tehdä:

Haastattele operatiivisia johtajia, älä vain johtajia
Varjoa työnkulkuja (kyllä, vanhan koulukunnan havainnointi).
Dokumentoi 3-5 päätöstä, joissa älykäs järjestelmä voisi ottaa haltuun

2. Määrittele agenttien tavoite kuten määrittelisit työtehtävän.

Älä aloita datasta. Aloita aikomuksesta. Mistä asiamiehet ovat oikeastaan vastuussa? Mihin tuloksiin niiden pitäisi vaikuttaa?

Ajattele:

Mitä asiamiesten on päätettävä
Mitä syötteitä ne käyttävät (tiedot, säännöt, konteksti)?
Mitkä toimet ovat sallittuja (ilmoitukset, laukaisimet, muutokset).

Ammattilaisten vinkki: kirjoita toimihenkilöiden AI-toimenkuva. Jos se kuulostaa epämääräiseltä, et ole valmis rakentamaan.

3. Rakenna pilotti, jolla on selkeät rajat

Kohtele sitä kuin hiekkalaatikkoa. Tavoitteena on oppiminen, ei täydellisyys.

Aloita yhdestä mikropäätöksentekosilmukasta. Jotain sellaista kuin: "Kun varasto laskee alle X:n ja toimittajan viive on yli Y, ohjaat varaston uudelleen Z:stä."

Rakenna logiikka, yhdistä tietolähteet ja anna sen toimia. Mittaa sitten:

Kuinka usein agentit toimivat?
Onko sen päätöksenteko loogista?
Miten ihmiset reagoivat siihen?

4. Ota ihmiset mukaan alusta alkaen

AI-agenttijärjestelmä tarvitsee teknistä toteutusta, mutta organisaation hyväksyntä on yhtä tärkeää.

Älä jätä mustaa laatikkoa operaatiotiimillesi ja toivo parasta. Ota heidät mukaan varhaisessa vaiheessa. Näytä heille, mitä agentit näkevät. Anna heidän vaikuttaa parametreihin.

Parhaat näkemämme käyttöönotot tuntuvat enemmän uuden työntekijän kouluttamiselta kuin ohjelmiston asentamiselta.

5. AI-valvontamallin luominen

Aseta tarkistussykli (viikoittain tai kuukausittain), jonka avulla voit analysoida agenttien päätöksiä:

Toimivatko he silloin, kun olisi pitänyt?
Menivätkö he liian pitkälle?
Ovatko tulokset oikeansuuntaisia?

Päätä, mikä vaatii eskalointia, mikä ei, ja milloin ihmisten on puututtava asiaan. Tämä on kaidejärjestelmäsi, ja se on ratkaisevan tärkeää pitkän aikavälin vakauden kannalta.

Ammattilaisten vinkki: dokumentoi kaikki. Tarkastettava AI on vastuussa AI.

6. Mittakaava tahallisesti. Älä kloonaa, sopeudu

Kun ensimmäinen kokeilu osoittaa johdonmukaisia ja luotettavia tuloksia, älä vain kopioi sitä eri osastoille. Jokaisella toiminnolla on erilaiset muuttujat, tavoitteet ja riskinsietokyky.

Sen sijaan:

Muokkaa logiikkaa käyttötapauksen mukaan
Kouluttaa agentit uusilla kontekstisidonnaisilla syötteillä
Laajentavat vastuualueitaan asteittain

Tässä vaiheessa olet kehittämässä organisaatiorakennettasi toimimaan - kanssa AI.

Johtopäätökset: AI:n tulevaisuus yritysten päätöksenteossa.

Unohdetaan futurismi. Agentic AI ei ole mikään scifi-hyppy, joka odottaa parempaa laitteistoa tai sääntelyä. Se on jo sellaisten yritysten käsissä, jotka päättivät lopettaa täydellisen selkeyden odottamisen ja ryhtyä kokeilemaan.

Ja se muuttaa päätöksentekotapoja - hiljaa, mutta perusteellisesti.

Jos olet johtavassa asemassa, sinun ei tarvitse hallita tekniikkaa. Sinun on kuitenkin ymmärrettävä, mitä tarkoittaa, kun järjestelmä alkaa asettaa prioriteetteja itsestään. Sinun on päätettävä, mihin aloite kuuluu ja mitä tapahtuu, kun se ei tule ihmiseltä.

Tämä on todellinen muutos.

Ei kojelautoja. Ei chatbotteja. Virasto.
Yritykset, jotka pääsevät eteenpäin? Ne rakentavat agentteja, jotka ymmärtävät tavoitteet, ryhtyvät toimiin ja oppivat tuloksista. Eivätkä ne laita sitä rikkinäisten työnkulkujen päälle, vaan ne suunnittelevat sen uudelleen.

Ei hypeä, vain vipuvaikutusta.

Jos jokin liiketoiminnan osa on aina jäljessä tai jos jokin päätöksentekosilmukka ei koskaan toimi, aloita siitä. Rakenna järjestelmä, joka ei vain reagoi, vaan reagoi tarkoituksenmukaisesti.

Entä jos et tiedä, mistä aloittaa? Autamme sinua selvittämään sen.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Philip keskittyy terävästi kaikkeen dataan ja AI:hen. Hän kysyy oikeat kysymykset jo varhaisessa vaiheessa, luo vahvan teknisen vision ja varmistaa, ettemme vain rakenna älykkäitä järjestelmiä - rakennamme oikeita järjestelmiä, jotka tuottavat todellista liiketoiminta-arvoa.

Sisällysluettelo

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

Agenttitoiminnan hyödyntäminen liiketoiminnan muutoksessa AI

Keskeiset asiat

Mikä on agenttinen AI ja miksi yritysjohtajien pitäisi välittää siitä?