Trace Id is missing

Copilot a agenti AI

Získejte přehled o tom, jak kopilot a agenti AI spolupracují na transformaci obchodních operací ve velkých organizacích.
Žena, která pracuje s notebookem

Co je to kopilot a co jsou agenti AI?

Copilot (neboli kopilot) je asistent využívající umělou inteligenci, který poskytuje podporu pro úkoly, nabízí přehledy a zvyšuje produktivitu. Agenti jsou specializované AI nástroje vytvořené pro zpracování konkrétních procesů nebo řešení obchodních výzev. Agenty si můžete představit jako aplikace v éře AI a kopilot jako rozhraní.

Hlavní poznatky

  • Získejte přehled o vztahu mezi kopilotem a agenty AI.
  • Objevte schopnosti agentů AI, včetně automatizace úkolů, analýzy dat, rozhodování a adaptability.
  • Seznamte se s různými typy agentů AI a s tím, kdy je používat.
  • Ponořte se do technologie, která dává agentům AI schopnost komunikovat, učit se a adaptovat se.
  • Podívejte se na příklady agentů AI v akci.
  • Získejte pokyny k implementaci AI do vašich pracovních postupů nebo systémů.
  • Zjistěte, jak agenti AI transformují obchodní operace.
  • Zjistěte, co lze čekat v oblasti agentů AI v budoucnosti.

Jak kopilot souvisí s agenty AI

Kopilot, jako je například Microsoft 365 Copilot, je asistent využívající umělou inteligenci, který vám může pomoct zvýšit produktivitu a kreativitu tím, že poskytuje podporu, návrhy a kontextové pokyny v reálném čase.

Agenti jsou specializovaní a lze je používat spolu s kopilotem k provádění konkrétních úkolů, často s minimálním vstupem od lidí, kteří je používají. Můžou reagovat na dotazy uživatelů a řešit je v reálném čase nebo můžou pracovat nezávisle a provádět konkrétní akce na základě dat a předdefinovaných cílů. Můžou také spouštět obchodní procesy, přizpůsobovat se novým výzvám a v průběhu času se zlepšovat.

Pokud jsou agenti jako aplikace běžící na rozhraní využívajícím umělou inteligenci, pak kopilot je rozhraní, které umožňuje interakci s těmito agenty. Například Microsoft 365 Copilot zahrnuje konstelaci agentů, mezi které patří Microsoft 365 Copilot pro Sales, Microsoft 365 Copilot pro Service a Microsoft 365 Copilot pro Finance, kteří vám pomůžou plnit vaše úkoly.

Co můžou agenti AI dělat

Agenty AI lze používat v mnoha různých scénářích v nejrůznějších oblastech, aby se zvýšila efektivita a inovace. Mezi tyto funkce patří:

  • Automatizace úkolů: Agenti AI pomáhají zjednodušit opakující se a rutinní úlohy, aby se uživatelé mohli soustředit na řešení smysluplnějších výzev. Můžou automatizovat dotazy zákazníků prostřednictvím chatbotů, spravovat plánování a zpracovávat transakce. To vše zvyšuje produktivitu.
     
  • Pokročilá analýza dat: Agenti AI můžou rychle a přesně analyzovat obrovské objemy dat a extrahovat přehledy s informacemi pro obchodní strategie. Můžou také zpracovávat zpětnou vazbu od zákazníků, data o prodeji a trendy na trhu, aby identifikovali vzorce chování a trendy a pomáhali týmům přijímat informovaná rozhodnutí na základě informací v reálném čase.
     
  • Rozhodování: Díky využití datových vstupů a algoritmů můžou agenti AI pracovat nezávisle v mnoha dynamických prostředích. To zahrnuje stanovení priorit úkolů, doporučování akcí nebo dokonce autonomní řízení, jako je například optimalizace úrovní zásob na základě prognóz prodeje.
     
  • Přizpůsobení se výzvám: Díky analýze a zpracování interakcí a zpětné vazby uživatelů se agenti AI přizpůsobují a zlepšují svůj výkon v průběhu času. Tato schopnost umožňuje AI nástrojům zpřesňovat odpovědi, přizpůsobovat uživatelská prostředí a zefektivnit jejich úkoly. Například v prostředí IT provozu se agenti AI můžou učit z historických dat a zdokonalovat a vylepšovat strategie reakce na incidenty, což může zlepšit dobu řešení.
Chcete-li se dozvědět více o možnostech generativní AI, prozkoumejte produkty a řešení a zdroje využívající AI od Microsoftu.

Typy agentů AI

Agenti typu „výzva a odpověď“

Agenti typu „výzva a odpověď“ jsou AI nástroje určené k provádění konkrétních úkolů na základě zadání neboli „výzvy“ uživatele. Tito agenti zpracovávají zadaný vstup a generují odpovídající odpověď, čímž zajišťují zpětnou výměnu s uživatelem. Lze je používat v různých kontextech, jako jsou chatboti, virtuální asistenti nebo specializované AI systémy pro obchodní aplikace.

Agenti typu „výzva a odpověď“ pracují na základě typu dat, ke kterým mají přístup, a také na sadě předdefinovaných pravidel, která určují jejich chování. Můžou rychle reagovat na jakékoli změny v datech včetně pravidel nebo kontextu, ve kterém pracují. 

Protože mají simulovat přirozenou konverzaci, běžně se používají ve scénářích, které vyžadují okamžité odpovědi na dotazy nebo žádosti uživatelů, jako jsou například služby zákazníkům. Agenti typu „výzva a odpověď“ jsou efektivní pro organizace, které chtějí zjednodušit běžné interakce a vylepšit služby zákazníkům – aniž by zvyšovaly složitost svých stávajících systémů.

Agenti úkolů

Kognitivní agenti jsou navrženi tak, aby napodobovali lidské myšlenkové procesy. Využívají strojové učení a zpracování přirozeného jazyka k pochopení, učení a přizpůsobení se chování uživatelů v průběhu času, což je užitečné pro analýzu historických dat a přijímání opatření na základě získaných poznatků.

Kognitivní agenti se používají v aplikacích, jako jsou virtuální asistenti, například Siri a Alexa, kteří se mohou učit z preferencí uživatelů a neustále zlepšovat své reakce. V firmách můžou kognitivní agenti analyzovat zákaznická data a poskytovat přizpůsobená doporučení, která podporují informovanější rozhodování. Pomocí přehledů založených na datech pomáhají tito agenti organizacím vytvářet přizpůsobenější uživatelská prostředí, což zlepšuje spokojenost a zapojení zákazníků.

Autonomní agenti

Autonomní agenti mají své vlastní různé role a možnosti. I když fungují nezávisle jako entita, můžou také komunikovat a spolupracovat s ostatními agenty při řešení složitých problémů, optimalizaci větších procesů nebo dosažení konkrétního cíle.

Tyto systémy s více agenty se často používají v logistice a správě dodavatelského řetězce, kde autonomní agenti můžou dynamicky orchestrovat úkoly, jako je správa zásob, sledování zásilek a přidělování prostředků. Lze je používat i v rozsáhlých prostředích, jako jsou chytrá města, kde více agentů řídí tok dopravy, veřejnou dopravu a distribuci energie a zároveň se učí z dat. Ve světě podnikání můžou organizace využívat autonomní agenty ke zvýšení celkové efektivity napříč odděleními.

Jak agenti AI zlepšují pracovní postupy

Vyšší produktivita

Organizace po celém světě už využívají agenty AI ke zvyšování produktivity a podpoře inovací. Zdravotnické organizace například využívají agenty AI, kteří pomáhají s diagnostikou a doporučováním léčby pacientů. Díky analýze obrovského množství lékařských dat a výzkumů poskytují agenti AI lékařům poznatky, které zefektivňují rozhodovací proces a umožňují jim více se soustředit na péči o pacienty.

Výrobní zařízení by zase mohla využívat agenty AI k optimalizaci provozu a snížení celkových prostojů. Agenti můžou například dynamicky optimalizovat úrovně skladových zásob a zajistit tak, aby oblíbené produkty byly vždy na skladě, a zároveň snižovat náklady na zásoby. Díky monitorování stavu vybavení v reálném čase můžou agenti AI předpovídat potřeby údržby ještě předtím, než dojde k poruše. 

Služby zákazníkům

Stále více maloobchodních společností začíná na svých webech a v mobilních aplikacích1 nasazovatchatboty využívající umělou inteligenci, kteří zákazníkům pomáhají s doporučeními produktů, rezervacemi a dotazy. Tito chatboti okamžitě odpovídají zákazníkům na jejich objednávky, platby a vracení zboží, což celkově vede k větší spokojenosti zákazníků.

V bankovnictví můžou AI agenti spravovat dotazy zákazníků týkající se zůstatků na účtech, historie transakcí a žádostí o úvěr a poskytovat zákazníkům okamžitou pomoc, kdykoli je potřeba.. A v pohostinství by mohl agent AI pomáhat hostům s rezervacemi, poskytovat místní doporučení a řešit problémy v reálném čase. Ve všech organizacích zaměřených na zákazníky má agent AI potenciál zlepšit prostředí pro zákazníky, zjednodušit provoz a generovat vyšší výnosy.

Provozní efektivita

Technické organizace v různých odvětvích využívají agenty AI k maximalizaci provozní efektivity ve velkém měřítku. Ve skladech po celém světě řešení využívající umělou inteligenci vybírají položky a optimalizují trasy, aby se zkrátil čas potřebný ke zpracování objednávek. Tato automatizace nejen zrychluje provoz, ale také snižuje pracovní náklady a umožňuje firmám zachovat si konkurenceschopnost.

Potenciál AI pro provozní efektivitu je téměř neomezený. Představte si například stavební společnost, která nasazuje agenty AI pro řízení časového plánu projektu a přidělování zdrojů. Agent AI může analyzovat počasí, dostupnost pracovních sil a zásoby materiálu a dynamicky upravovat plány projektů. V zemědělství dokáže agent AI monitorovat stav plodin pomocí dronů a senzorů a poskytovat zemědělcům data a doporučení pro zavlažování a ochranu proti škůdcům v reálném čase. V obou scénářích agent AI zajišťuje včasné dokončení projektu, a to vše při současném snížení nákladů.

Jak začít používat agenty AI

Pokud chcete do firemních pracovních postupů začít implementovat agenty AI, zvažte následující osvědčené postupy:
 
  1. Identifikace případů použití. Nejprve si musíte jasně stanovit, čeho chcete dosáhnout. Chcete optimalizovat své iniciativy služeb zákazníkům? Nebo vás zajímá, jak získat podrobnější přehledy z vašich dat? Začněte analýzou stávajících pracovních postupů a identifikujte konkrétní úkoly, které se můžou zlepšit s využitím automatizace nebo pomoci s AI.
     
  2. Průzkum a výběr AI řešení. Při zkoumání různých agentů a platforem AI zvažujte faktory, jako jsou funkce, snadné použití, škálovatelnost a kompatibilita s vašimi stávajícími systémy. Zvolte řešení, které nabízí silné zabezpečení, spolehlivou zákaznickou podporu a prostředky, které vám pomůžou s vašimi průběžnými potřebami.
     
  3. Pilotní testování. Před zahájením implementace proveďte pilotní test s malou skupinou uživatelů. To vám umožní vyhodnotit výkon agenta AI a shromáždit poznatky pro identifikaci případných problémů nebo oblastí pro zlepšení.
     
  4. Trénování a konfigurace. Je velmi důležité, abyste agenta AI nakonfigurovali tak, aby odpovídal vašim konkrétním potřebám. To může zahrnovat nastavení pracovních postupů, definování uživatelských oprávnění a přizpůsobení odpovědí. Může to také znamenat trénování agenta AI s využitím historických dat, aby se zlepšila jeho přesnost a efektivita. Během této fáze implementace věnujte pozornost požadavkům na ochranu osobních údajů a dodržování předpisů, zejména při nakládání s citlivými informacemi.
     
  5. Implementace. Během implementace budete chtít zajistit, aby se váš agent AI hladce integroval do vašeho stávajícího softwaru, systémů a nástrojů. To může zahrnovat použití rozhraní API, konektorů nebo jiných metod integrace. Budete také chtít provést důkladné testování, abyste si potvrdili, že agent AI funguje dobře s vašimi stávajícími procesy.
     
  6. Monitorování a optimalizace. Po dokončení nastavte metriky výkonu, jako jsou doby odezvy, spokojenost zákazníků a míra dokončení úkolů, a sledujte tak efektivitu agenta AI. Nezapomeňte průběžně monitorovat výkon agenta AI a podle potřeby ho upravovat na základě zpětné vazby od uživatelů a dat o výkonu.
     
  7. Škálování a expanze. Na základě úspěchu počátečního nasazení můžete zvážit rozšíření iniciativ AI do dalších oddělení nebo pracovních postupů a zavádět je tam. To může zahrnovat také školení nebo vzdělávání vašeho týmu, abyste zajistili, že lidé budou mít dovednosti potřebné k efektivnímu používání AI. 

Transformace obchodních operací

Jak agenti transformují podnikání

Díky výraznému snížení podílu ručních úkolů a rychlejšímu a přesnějšímu rozhodování přinášejí agenti AI revoluci do podnikových operací. Na rozdíl od tradičních automatizačních metod, které se obvykle spoléhají na předem stanovená pravidla a statické pracovní postupy, využívají agenti AI strojové učení a pokročilé algoritmy, které se přizpůsobují měnícím se podmínkám a učí se z interakcí. Tato adaptabilita jim umožňuje zpracovávat složité úkoly, jako jsou dotazy zákazníků, správa skladových zásob a analýzy dat, s většími nuancemi a efektivitou.

Organizace používají tyto nástroje k rozšíření všech aspektů svého podnikání, včetně operací dodavatelského řetězce, financí, služeb zákazníkům a dokonce i prodeje. V oblasti prodeje například agenti AI umožňují týmům poskytovat prediktivní analýzy založené na datech zákazníků. Díky identifikaci potenciálních zákazníků vylepšují agenti AI rozhodovací proces a dávají obchodním zástupcům možnost zaměřit se na nejslibnější příležitosti.

Organizace, které používají agenty AI, často hlásí významná vylepšení provozní efektivity a úspory nákladů. Například globální společnost Dow, která se zabývá výzkumem a výrobou materiálů, nedávno navázala partnerství se společností Microsoft, aby pomocí řešení Copilot a agentů transformovala svůj systém fakturace přepravy, identifikovala anomálie ve fakturách a zefektivnila své globální přepravní operace. Po nasazení ve všech způsobech přepravy a na všech místech světa se očekává, že tento systém potenciálně ušetří společnosti miliony v přepravních nákladech během prvního roku.

Objevte hodnotu a dopad AI pro vedoucí pracovníky firem

Další krok

Bez ohledu na to, jestli automatizujete služby zákazníkům pomocí chatbotů, nebo využíváte prediktivní analýzu prodeje, možnosti využití agentů AI jsou široké a rozmanité. Agenti AI nabízejí řadu výhod, které můžou významně zlepšit obchodní operace a poskytnout cenné informace pro rozhodování. Snížením míry manuální úkolů umožňují tito agenti týmům soustředit se na strategičtější iniciativy. Díky schopnosti učit se z interakcí se můžou v průběhu času přizpůsobovat a zlepšovat a poskytovat přizpůsobenější prostředí a optimalizované pracovní postupy.

S tím, jak se technologie stále vyvíjejí, může přidání agentů AI do vašich operací nejen zefektivnit procesy, ale také poskytnout robustní rámec pro růst a přizpůsobení – což pomůže vaší firmě udržet si konkurenceschopnost na dnešním rychle se vyvíjejícím trhu. 
Zdroje informací
Muž, který něco kontroluje na tabletu

Microsoft Copilot Studio

Vylepšete Microsoft 365 Copilot pomocí agentů nebo si vytvořte vlastní prostředí.
Další informace
Žena, která pracuje s notebookem

Microsoft 365 Copilot pro práci

Šetřete čas, podpořte produktivitu a rychlejší firemní růst s Microsoft 365 Copilotem.
Další informace
Osoba, která pracuje s notebookem

Seznamte se se službou Copilot, pracovním asistentem s AI

Získejte osvědčené postupy a přehledy – inspirované předními společnostmi – a nastartujte svou transformaci pomocí AI.
Další informace

Nejčastější dotazy

  • Začněte identifikací konkrétních případů použití, ve kterých by automatizace mohla být pro vaši organizaci přínosem. Dále vyberte řešení AI, které odpovídá vašim potřebám, proveďte pilotní test a shromážděte zpětnou vazbu pro zdokonalení. Nakonec připojte agenta AI ke stávajícím systémům, vyškolte svůj tým a pak průběžně sledujte výkonnost, abyste optimalizovali dopad.
  • Ano. Někteří agenti AI se můžou integrovat se stávajícím softwarem a systémy prostřednictvím rozhraní API nebo integrovaných konektorů. Při výběru řešení AI zkontrolujte kompatibilitu se stávajícími platformami, abyste zajistili bezproblémovou integraci.
  • Pokud chcete měřit návratnost investic do svého agenta AI, zvažte stanovení klíčových ukazatelů výkonu (KPI), které jsou v souladu s vašimi obchodními cíli, a pak tyto ukazatele pravidelně sledujte a vyhodnocujte jejich dopad.
  • Agenti AI zvyšují provozní efektivitu tím, že automatizují systémy bez lidského dohledu, a umožňují tak zaměstnancům soustředit se na složitější a strategičtější činnosti. Dokážou také rychle analyzovat velké datové sady, identifikovat vzorce a trendy, které nemusí být okamžitě zřejmé, a poskytovat užitečné přehledy pro lepší prognózování a strategické plánování.
  • Mezi běžné metody patří šifrování, řízení přístupu a dodržování oborových standardů nebo norem. Ne všichni agenti AI však používají stejná opatření v oblasti zabezpečení, protože ta se můžou lišit v závislosti na odvětví, typu zpracovávaných dat a způsobu používání agenta v rámci organizace. Získejte další informace o postupech odpovědné AI v Microsoftu.
  1. [1]
    Dostupnost mobilních aplikací se liší podle země/oblasti.