Trace Id is missing

Copilot ja tehisintellekti agendid

Saate ülevaate sellest, kuidas Copilot ja tehisintellekt töötavad koos, et muuta äritegevuse meetodeid suuremates organisatsioonides.
Naine töötab sülearvutiga

Mis on Copilot ja mis on tehisintellekti agent?

Copilot on tehisintellektipõhine abiline, mis toetab ülesannete täitmist, pakub ülevaateid ja suurendab tööviljakust. Agendid on spetsiaalsed tehisintellekti tööriistad, mis on loodud teatud protsesside töötlemiseks või äriprobleemide lahendamiseks. Agendid on tehisintellektiajastu rakendused ja Copilot on liides.

Põhipunktid

  • Saate ülevaate Copiloti ja tehisintellekti agentide vahelisest seosest.
  • Tutvuge tehisintellekti agentide võimalustega, sh ülesannete automatiseerimine, andmeanalüüs, otsuste langetamine ja kohandatavus.
  • Saate teada tehisintellekti agentide eri liikide ja nende kasutamise kohta.
  • Süvenege tehnoloogiasse, mis annab tehisintellekti agentidele võimaluse suhelda, õppida ja kohaneda.
  • Vaadake tehisintellektiagentide praktilisi näiteid.
  • Siit leiate juhised tehisintellekti juurutamiseks töövoogudesse või süsteemidesse.
  • Siit saate teada, kuidas tehisintellekti agendid äritegevuse meetodeid muudavad.
  • Uurige, mida toob tehisintellekti agentide tulevik.

Kuidas on Copilot tehisintellekti agentidega seotud?

Copilot (nt Microsoft 365 Copilot) on tehisintellektipõhine abiline, mis aitab teil tõhusamalt ja loomingulisemalt töötada ning pakub reaalajas tuge, soovitusi ja kontekstipõhiseid juhiseid.

Agendid on eriotstarbelised ja neid saab kasutada koos Copilotiga konkreetsete ülesannete täitmiseks, sageli minimaalse sisendiga kasutajatelt. Nad saavad kasutaja päringutele reaalajas vastata ja neid lahendada või tegutseda sõltumatult, võttes andmete ja eelmääratletud eesmärkide põhjal kasutusele kindlad toimingud. Nad saavad ka äriprotsesse käitada, uute väljakutsetega kohaneda ja aja jooksul täiustuda.

Kui agendid on tehisintellektipõhises liideses nagu rakendused, siis Copilot on liides, mis võimaldab teil nende agentidega suhelda. Microsoft 365 Copilot pakub väga mitmesuguseid agente, sh müügi Microsoft 365 Copilot, klienditeeninduse Microsoft 365 Copilot ja Microsoft 365 Copilot rahandusele, et saaksite oma töö tehtud.

Mida saavad AI-agendid teha?

Tehisintellekti agente saab rakendada paljudele eri stsenaariumidele mitmesugustes valdkondades tõhususe ja uuenduse edendamiseks. Mõned võimalustest on järgmised.

  • Toimingute automatiseerimine. Tehisintellekti esindajad aitavad muuta korduvad ja üksluised ülesanded sujuvamaks, et kasutajad saaksid keskenduda tähendusrikkamate probleemide lahendamisele. Nad saavad kliendipäringuid automatiseerida vestlusrobotite kaudu, hallata graafikuid ja töödelda tehinguid ning see kõik suurendab tööviljakust.
     
  • Täpsem andmeanalüüs. Tehisintellekti agendid saavad analüüsida suuri andmehulki kiiresti ja täpselt ning ekstraktida ülevaateid, mis teavitavad äristrateegiaid. Samuti saavad nad klientide tagasisidet, müügiandmeid ja turutrende käitumismustrite ja trendide tuvastamiseks töödelda, et meeskonnad saaksid teha reaalajateabe põhjal teadlikke otsuseid.
     
  • Otsuste langetamine. Andmesisendite ja algoritmide abil saavad tehisintellekti agendid töötada eri dünaamilistes keskkondades sõltumatult. See hõlmab ülesannete prioriseerimist, toimingute soovitamist või isegi autonoomset tegutsemist, näiteks varude optimeerimist müügiprognooside põhjal.
     
  • Probleemidega kohanemine. Tehisintellekti agendid kohanevad ja täiustavad aja jooksul oma jõudlust kasutajate interaktsioonide ja tagasiside analüüsimise teel. See funktsioon võimaldab tehisintellekti tööriistadel oma vastuseid täpsustada, kasutusvõimalusi isikupärastada ja oma ülesandeid tõhusamalt täita. Näiteks IT-toimingutes õpivad tehisintellekti agendid ajaloolistest andmetes intsidendile reageerimise strateegiate lihvimiseks ja täiustamiseks, nii et lahenduse aeg võib lüheneda.
Genereeriva tehisintellekti võimaluste kohta lisateabe saamiseks uurige Microsoft AI tooteid, lahendusi ja ressursse.

Tehisintellekti agentide liigid

Juhistele vastavad agendid

Juhistele vastavad agendid on TI-tööriistad, mis on ette nähtud kasutaja sisendi või juhise põhjal konkreetsete toimingute tegemiseks. Need agendid töötlevad saadud sisendit ja genereerivad vastava vastuse, nii et kasutajal on hõlbus nendega kahepoolset suhtlust pidada. Neid saab kasutada mitmesugustes kontekstides, nt vestlusrobotid, virtuaalsed abilised või ärirakenduste tehisintellektisüsteemid.

Juhistele vastavad agendid töötavad olenevalt andmetüübist, millele neil on juurdepääs, ja eelmääratletud reeglite kogumi põhjal, mis määravad ära nende käitumise. Nad saavad kiiresti reageerida andmetes tehtud muudatustele, nende reeglitele või kontekstile, milles töötavad. 

Kuna nad on loodud jäljendama loomulikku vestlust, kasutatakse neid tavaliselt stsenaariumides, mis nõuavad kasutaja päringutele või taotlustele (nt klienditeenindus) kohest reageerimist. Juhistele vastavad agendid on tõhus lisandus asutustele, kes soovivad rutiinset suhtlust sujuvamaks muuta ja kliendituge täiustada, ilma et olemasolevad süsteemid keerukamaks muutuksid.

Ülesandeagendid

Kognitiivsed agendid on loodud jäljendama inimmõtte protsesse. Nad kasutavad masinõpet ja loomuliku keele töötlust aja jooksul kasutaja käitumise mõistmiseks, õppimiseks ja sellega kohanemiseks, mis muudab nad kasulikuks ajalooliste andmete analüüsimisel ja nende õpitu põhjal toimingute tegemiseks.

Kognitiivseid agente kasutatakse sellistes rakendustes nagu virtuaalsed assistendid (nt Siri ja Alexa), mis on võimelised õppima kasutajaeelistuste põhjal ja täiustama pidevalt oma vastuseid. Ettevõtetes saavad kognitiivsed agendid kliendiandmeid analüüsida, et pakkuda kohandatud soovitusi, mis toetavad teadlikumat otsuste langetamist. Andmepõhiste ülevaadete abil aitavad need agendid organisatsioonidel luua isikupärasemaid kasutusvõimalusi, nii et suureneb klientide rahulolu ja kaasatus.

Autonoomsed agendid

Autonoomsetel agentidel on oma erirollid ja -võimalused. Kuigi nad töötavad olemina iseseisvalt, saavad nad ka suhelda ja koostööd teha teiste agentidega, et lahendada keerukaid probleeme, optimeerida suuremaid protsesse või saavutada kindel eesmärk.

Neid mitme agendiga süsteeme kasutatakse sageli logistikas ja tarneahela halduses, kus autonoomsed agendid saavad dünaamiliselt juhtida ülesandeid, nagu varude haldus, saadetise jälgimine ja ressursieraldus. Neid saab rakendada ka suurtes keskkondades (nt nutikates linnades), kus mitu agenti haldavad liiklusvoogu, ühistransporti ja energiajaotust ning õpivad samal ajal andmetest. Ettevõtted saavad ärimaailmas kasutada autonoomseid agente üldise tõhususe suurendamiseks eri osakondades.

Kuidas tehisintellekti agendid töövoogusid täiustavad?

Suurem tööviljakus

Ettevõtted üle kogu maailma kasutavad juba praegu tehisintellekti agente tööviljakuse suurendamiseks ja uuenduste edendamiseks. Näiteks kasutavad tervishoiuorganisatsioonid tehisintellekti agente patsiendi abistamiseks diagnoosimise ja ravisoovitustega. Väga suure meditsiiniandmete ja -uuringute hulga analüüsimise teel annavad tehisintellekti agendid arstidele ülevaateid, mis hõlbustavad otsuste langetamist ja võimaldavad keskenduda paremini patsiendi ravile.

Teisalt võivad tootmisüksused kasutada tehisintellekti agente toimingute optimeerimiseks ja üldise seisakuaja vähendamiseks. Näiteks saavad agendid optimeerida varude taset dünaamiliselt, nii et populaarsete toodete kohalolek laos on alati tagatud ja samas vähenevad laokulud. Tehisintellekti agendid saavad seadme seisundi reaalajas jälgimise teel prognoosida hooldusvajadust enne hädaolukorra saabumist. 

Klienditeenindus

Üha enam jaemüügiettevõtteid on alustanud oma veebisaidil ja mobiilirakendustes1 tehisintellektipõhiste vestlusrobotite juurutamist, et aidata kliente tootesoovituste, broneeringute ja päringutega. Need vestlusrobotid reageerivad kohe klientidele tellimuste, maksete ja tagastustega seoses, nii et klientide üldine rahulolu kasvab.

Tehisintellekti agendid saavad pangas hallata kliendipäringuid kontosaldo, kannete ajaloo ja laenutaotlustega seoses, nii et klient saab kohe abi alati kui vaja. Majutusvaldkonnas saab tehisintellekt aidata külalisi broneeringutega, pakkuda ümbruskonnaga seotud soovitusi ja tegeleda muredega reaalajas. Iga kliendile suunatud organisatsiooni jaoks võib tehisintellekti agent täiustada klientide kasutusvõimalusi, muuta toimingud sujuvamaks ja kasvatada tulu.

Töö tõhusus

Tehisintellekti agente kasutavad väga mitmesugused tehnoloogiaorganisatsioonid mastaabitud töö tõhustamiseks. Tehisintellektipõhised lahendused valivad ladudes üle kogu maailma kaupu ja optimeerivad marsruute, et vähendada tellimuste töötlemiseks kuluvat aega. Lisaks toimingute kiirendamisele vähendab see automatiseerimine ka tööjõukulusid, nii et ettevõtetele säilivad konkurentsieelised.

Tehisintellekti potentsiaal töö tõhustamiseks on peaaegu piiramatu. Kujutame ette ehitusettevõtet, kus juurutatakse tehisintellekti agendid projekti ajaskaalade ja ressursieralduse haldamiseks. Tehisintellektiagent saab projekti ajakava dünaamiliseks kohandamiseks analüüsida ilmaolusid, tööjõu kättesaadavust ja varusid. Põllumajanduses saab tehisintellekti agent jälgida vilja seisundit droonide ja andurite abil ning anda niisutuse ja kahjuritõrje jaoks reaalajas andmeid ning soovitusi. Mõlema näite korral tagab tehisintellekti agent projekti õigeaegse lõpuleviimise ja vähendab seejuures kulusid.

Tehisintellekti agentide kasutuselevõtt

Kui soovite hakata tehisintellekti agente ettevõtte töövoogu juurutama, võtke arvesse järgmisi häid tavasid.
 
  1. Kasutusjuhtumite tuvastamine. Esmalt peaksite selgelt välja selgitama, mida soovite saavutada. Kas soovite optimeerida oma klienditeeninduse algatusi? Või soovite oma andmetest põhjalikumat ülevaadet saada? Alustuseks analüüsige olemasolevaid töövooge, et tuvastada kindlad ülesanded, mida saab automatiseerimise või tehisintellekti abiga täiustada.
     
  2. TI-lahenduste uurimine ja valimine. Eri tehisintellekti agentide ja -platvormide uurimisel võtke arvesse selliseid tegureid nagu funktsionaalsus, kasutusmugavus, skaleeritavus ja ühilduvus olemasolevate süsteemidega. Valige lahendus, mis pakub korralikku turvet, töökindlat kliendituge ja ressursse teie olemasolevate vajaduste täitmiseks.
     
  3. Katseprojekt. Enne juurutamisega jätkamist tehke katseprojekt väikeses kasutajarühmas. Nii saate hinnata tehisintellekti agendi jõudlust ja koguda ülevaateid, et tuvastada kõik probleemid või valdkonnad, mida on vaja täiustada.
     
  4. Koolitus ja konfigureerimine. On oluline, et konfigureeriksite oma tehisintellekti agendi oma vajaduste kohaselt. See võib hõlmata töövoogude häälestamist, kasutajaõiguste määratlemist ja vastuste kohandamist. Samuti võib see tähendada tehisintellekti agendi koolitamist ajalooliste andmete abil, et muuta see täpsemaks ja tõhusamaks. Selle juurutusetapis pöörake tähelepanu andmete privaatsuse ja nõuetelevastavuse nõuetele, eriti tundliku teabe töötlemisel.
     
  5. Juurutamine. Juurutamise ajal oleks hea tagada, et teie tehisintellekt integreeriks teie olemasolevad tarkvaralahendused, süsteemid ja tööriistad sujuvalt. See võib hõlmata API-de, konnektorite või muude integreerimismeetodite kasutamist. Samuti oleks hea läbi viia põhjalikud katsed kinnitamaks, et tehisintellekti agent töötaks teie olemasolevate protsessidega hästi.
     
  6. Jälgimine ja optimeerimine. Kui olete valmis, määrake tehisintellekti agendi tõhususe jälgimiseks jõudluse (nt reageerimisaja, kliendi rahulolu ja ülesannete lõpuleviimise määra) mõõdikud. Jälgige kindlasti pidevalt tehisintellekti agendi jõudlust ja kohandage seda vajadusele kohaselt kasutajate tagasiside ja jõudlusandmetega.
     
  7. Skaleerimine ja laiendamine. Algse juurutuse õnnestumise põhjal võite kaaluda tehisintellektipõhiste algatuse laiendamist kasutuselevõtuks teistesse osakondadesse või töövoogudesse. See võib hõlmata ka teie meeskonna koolitamist või harimist tagamaks, et neil oleksid tehisintellekti tõhusaks kasutamiseks vajalikud oskused. 

Muutunud äritoimingud

Kuidas agendid äritegevust muudavad?

Manuaalsete ülesannete märgatava vähendamise ning kiiremate ja täpsemate otsuste vastuvõtmisega toovad tehisintellektid äritegevusse murrangu. Erinevalt tavalistest automatiseerimismeetoditest, mis põhinevad üldiselt eelmääratletud reeglitel ja staatilistel töövoogudel, kasutavad tehisintellekti agendid masinõpet ja täiustatud algoritme, et kohanduda muutuvate tingimustega ja õppida suhtlustest. See kohandatavus võimaldab neil keerukaid ülesandeid (nt kliendipäringud, laohaldus ja andmeanalüüs) käsitleda suurema nüansikuse ja tõhususega.

Ettevõtted saavad nende tööriistade abil täiustada oma ettevõtte iga aspekti (sh tarneahela toimingud, rahandust, klienditeenindust ja isegi müüki). Näiteks müügiks annavad tehisintellekti agendid meeskondade käsutusse kliendiandmetel põhineva ennustava analüüsi. Kui tuvastate suure potentsiaaliga müügivihjed, täiustavad tehisintellekti agendid otsuste langetamise protsessi, kuna müügiesindajatel on võimalik keskenduda kõige paljulubavamatele võimalustele.

Tehisintellekti agente kasutavad ettevõtted teatavad sageli märkimisväärsest töö tõhususe ja kulude kokkuhoiu kasvust. Näiteks globaalne teadusmaterjalide ettevõte Dow on alustanud hiljuti Microsoftiga koostööd, et kasutada Copiloti ja agente oma veokulude arveldussüsteemi muutmiseks, arvetes kõrvalekallete tuvastamiseks ja üldise tarnetegevuse sujuvamaks muutmiseks. Kui süsteem on kasutusele võetud kõigis tarnerežiimides ja globaalsetes asukohtades, peaks see esimese aasta jooksul potentsiaalselt aitama ettevõttel säästa tarnekulusid miljonites.

Tutvuge ettevõttejuhtide TI väärtuse ja mõjuga

Järgmine toiming

Olenemata sellest, kas automatiseerite klienditeenindust vestlusrobotidega või kasutate ennustavat müügianalüüsi, on tehisintellekti agentide potentsiaalsed rakendused väga laiad ja mitmekesised. Tehisintellekti agendid pakuvad arvukalt eeliseid, mis võivad äritegevusi märkimisväärselt täiustada ja anda otsuste langetamiseks väärtuslikke ülevaateid. Tänu manuaalse töökoormuse vähendamisele võimaldavad need agendid meeskondadel rohkem strateegilistele algatusele keskenduda. Tänu interaktsioonidest õppimise võimele suudavad nad aja jooksul kohaneda ja täiustada, pakkuda isikupärasemaid funktsioone ja optimeeritud töövooge.

Tehnoloogia pideva arenguga pakub tehisintellekti agentide lisamine teie tegevusse lisaks protsesside sujuvamaks muutmisele ka töökindlat raamistikku kasvu ja kohanduste jaoks, et teie ettevõte püsiks tänapäevases kiiretes turutingimustes konkurentsis. 
Ressursid
Mees vaatab midagi tahvelarvutis

Microsoft Copilot Studio

Täiustage Microsoft 365 Copilotit agentidega või looge oma kohandatud võimalused.
Lisateave
Naine töötab sülearvutiga

Microsoft 365 Copilot tööks

Microsoft 365 Copilot aitab säästa aega, suurendada tööviljakust ja kiirendada teie ettevõtte arengut.
Lisateave
Inimene töötab sülearvutiga

Saage tuttavaks Copiloti, teie tehisintellektipõhise assistendiga

Hankige ettevõtete inspiratsiooniks olevad head tavad ja ülevaated, mis aitavad teil tehisintellekti kasutusele võtta.
Lisateave

Korduma kippuvad küsimused

  • Alustuseks tuvastage konkreetsed kasutusjuhtumid, mille korral automatiseerimine võib teie ettevõtte jaoks väärtust lisada. Järgmiseks valige tehisintellektilahendus, mis täidab teie vajadusi, viige läbi katseprojekt ja koguge täpsustamiseks tagasisidet. Lõpuks ühendage tehisintellekti agent olemasolevate süsteemidega, koolitage oma meeskonda ja seejärel jälgige mõju optimeerimiseks pidevalt jõudlust.
  • Jah. Mõned tehisintellekti agendid saavad integreeruda olemasoleva tarkvara ja süsteemidega API-de või sisseehitatud konnektorite kaudu. Tehisintellektilahenduse valimisel kontrollige ühilduvust olemasolevate platvormidega, et tagada sujuv integreerimine.
  • Tehisintellektiagendi investeeringutasuvuse mõõtmiseks kaaluge selliste peamiste jõudlusnäitajate (KPI-de) loomist, mis on kooskõlas teie ärieesmärkidega, ja jälgige neid mõõdikuid regulaarselt mõju hindamiseks.
  • Tehisintellekti agendid automatiseerivad töö tõhustamiseks süsteeme ilma inimjärelevalveta, nii et töötajad saavad keskenduda keerukamatele ja strateegilistele tegevustele. Samuti saavad agendid suuri andmekomplekte kiiresti analüüsida, tuvastada mustreid ja trende, mis ei kohe silma torgata, ning saavad pakkuda praktilisi ülevaateid parema prognoosi ja strateegilise plaanimise jaoks.
  • Mõned levinud meetodid on krüptimine, juurdepääsu reguleerimine ja valdkonnastandardite järgimine. Kõik tehisintellekti agendid ei kasuta siiski samu turbemeetmeid, kuna need võivad olenevalt valdkonnast, käideldavate andmete tüübist ja agendi kasutamisest organisatsioonis erineda. Lugege lisateavet Microsofti vastutustundliku tehisintellekti tavade kohta.
  1. [1]
    Mobiilirakenduste saadavus erineb riigiti/regiooniti.