Trace Id is missing

Copilot un AI aģenti

Iegūstiet pārskatu par to, kā Copilot un AI aģenti sadarbojas, lai transformētu uzņēmējdarbības operācijas lielākajās organizācijās.
Sieviete strādā ar klēpjdatoru

Kas ir Copilot un kas ir AI aģenti?

Copilot ir mākslīgā intelekta palīgs, kas nodrošina atbalstu uzdevumiem, piedāvā ieskatus un uzlabo produktivitāti. Aģenti ir specializēti mākslīgā intelekta rīki, kas ir veidoti, lai apstrādātu konkrētus procesus vai risinātu biznesa izaicinājumus. Uztveriet aģentus kā mākslīgā intelekta laikmeta programmas, kur Copilot ir interfeiss.

Galvenie secinājumi

  • Iegūstiet pārskatu par Copilot un AI aģentu saistību.
  • Atklājiet AI aģentu iespējas, tostarp uzdevumu automatizāciju, datu analīzi, lēmumu pieņemšanu un pielāgošanās spējas.
  • Izprotiet dažādu veidu AI aģentus un to, kad tos izmantot.
  • Izpētiet tehnoloģijas, kas AI aģentiem ļauj sazināties, mācīties un pielāgoties.
  • Skatiet AI aģentu darbības piemērus.
  • Saņemiet norādījumus par to, kā ieviest AI savās darbplūsmās vai sistēmās.
  • Uzziniet, kā AI aģenti transformē uzņēmējdarbības operācijas.
  • Uzziniet, kāda būs AI aģentu nākotne.

Copilot saistība ar AI aģentiem

Copilot, piemēram, Microsoft 365 Copilot, ir mākslīgā intelekta palīgs, kas var palīdzēt jums būt produktīvākam un radošākam, nodrošinot reāllaika atbalstu, ieteikumus un kontekstuālas norādes.

Aģenti ir specializēti, un tos var izmantot kopā ar Copilot, lai veiktu konkrētus uzdevumus, bieži vien ar minimālu ievadi, ko veic personas, kuras tos izmanto. Tie var reāllaikā atbildēt uz lietotāju jautājumiem un sniegt risinājumus, tie var arī darboties neatkarīgi, veicot konkrētas darbības, pamatojoties uz datiem un iepriekš definētiem mērķiem. Tie var arī veikt uzņēmējdarbības procesus, pielāgoties jauniem izaicinājumiem un laika gaitā uzlabot savu darbību.

Ja aģenti ir kā programmas ar mākslīgā intelekta interfeisu, tad Copilot ir interfeiss, kas ļauj jums mijiedarboties ar šiem aģentiem. Piemēram, Microsoft 365 Copilot piedāvā dažādu aģentu līdzekļus, tostarp Microsoft 365 Copilot pārdošanas nodaļām, Microsoft 365 Copilot pakalpojumam un Microsoft 365 Copilot finanšu programmām, lai palīdzētu jums paveikt darbu.

Ko var paveikt AI aģenti

AI aģentus var lietot daudzos dažādos scenārijos visdažādākajās jomās, lai sekmētu efektivitāti un inovācijas. Dažas no šīm iespējām ietver:

  • Uzdevumu automatizācija: AI aģenti palīdz racionalizēt atkārtotus un ikdienišķus uzdevumus, lai lietotāji varētu koncentrēties uz jēgpilnāku izaicinājumu risināšanu. Tie var automatizēt klientu pieprasījumus, izmantojot tērzēšanas robotus, pārvaldīt plānošanu un apstrādāt transakcijas, un tas viss uzlabo produktivitāti.
     
  • Papildu datu analīze: AI aģenti var ātri un precīzi analizēt lielu datu apjomu, izvelkot ieskatus, kas informē saistībā ar uzņēmējdarbības stratēģijām. Tie var arī apstrādāt klientu atsauksmes, pārdošanas datus un tirgus tendences, lai noteiktu uzvedības modeļus un tendences, palīdzot komandām pieņemt informētus lēmumus, pamatojoties uz reāllaika informāciju.
     
  • Lēmumu pieņemšana: izmantojot datu ievades un algoritmus, AI aģenti daudzās dinamiskās vidēs var darboties neatkarīgi. Tas ietver uzdevumu prioritātes noteikšanu, darbību ieteikšanu vai pat autonomu darbību veikšanu, piemēram, krājumu līmeņu optimizēšanu, pamatojoties uz pārdošanas prognozēm.
     
  • Pielāgošanās izaicinājumiem: analizējot un apstrādājot lietotāju mijiedarbību un atsauksmes, AI aģenti laika gaitā pielāgojas un uzlabo savu veiktspēju. Šī iespēja ļauj AI rīkiem precizēt savas atbildes, personalizēt lietotāju pieredzi un efektīvāk veikt savus uzdevumus. Piemēram, IT operācijās AI aģenti var mācīties no vēsturiskajiem datiem, lai attīstītu un uzlabotu atbildes uz incidentu stratēģijas, kas var samazināt atrisināšanai nepieciešamo laiku.
Lai iegūtu papildinformāciju par ģeneratīvā mākslīgā intelekta iespējām, izpētiet Microsoft AI produktus, risinājumus un resursus.

AI aģentu veidi

Uzvednes un atbildes aģenti

Uzvednes un atbildes aģenti ir AI rīki, kas paredzēti konkrētu uzdevumu veikšanai, pamatojoties uz lietotāja ievadi vai uzvedni. Šie aģenti apstrādā norādīto ievadi un ģenerē atbilstošu atbildi, sekmējot informācijas apmaiņu ar lietotāju. Tos var izmantot dažādos kontekstos, piemēram, tērzēšanas robotos, virtuālajos palīgos vai specializētās mākslīgā intelekta sistēmās biznesa lietojumprogrammām.

Uzvedņu un atbilžu aģenti darbojas atbilstoši to datu veidam, kuriem viņiem ir piekļuve, kā arī iepriekš definētu kārtulu kopai, kas nosaka to darbību. Tie var ātri reaģēt uz jebkādām izmaiņām datos, atbilstošajās kārtulās vai kontekstā, kurā tie darbojas. 

Tā kā tie ir paredzēti dabiskas sarunas simulēšanai, tie parasti tiek izmantoti scenārijos, kur ir nepieciešamas tūlītējas atbildes uz lietotāju jautājumiem vai pieprasījumiem, piemēram, veicot klientu apkalpošanu. Uzvednes un reaģēšanas aģenti ir efektīvi organizācijām, kas vēlas racionalizēt ikdienas mijiedarbības un uzlabot klientu atbalstu bez savu esošo sistēmu sarežģīšanas.

Uzdevumu aģenti

Izziņas aģenti ir paredzēti cilvēku domāšanas procesu atdarināšanai. Tie izmanto mašīnmācīšanos un dabiskas valodas apstrādi, lai laika gaitā izprastu lietotāju uzvedību, apgūtu to un pielāgotos tai. Tāpēc tie ir noderīgi vēsturisko datu analizēšanai un darbību veikšanai atbilstoši apgūtajam.

Izziņas aģenti tiek izmantoti tādās programmās kā virtuālie palīgi, piemēram, Siri un Alexa, kas spēj mācīties no lietotāju preferencēm un pastāvīgi uzlabot savas atbildes. Uzņēmumos izziņas aģenti var analizēt klientu datus, lai sniegtu pielāgotus ieteikumus informētākai lēmumu pieņemšanai. Izmantojot datu vadītus ieskatus, šie aģenti organizācijām palīdz veidot personalizētāku lietotāju pieredzi, uzlabojot klientu apmierinātību un iesaistīšanos.

Autonomie aģenti

Autonomajiem aģentiem ir savas atsevišķās lomas un iespējas. Lai gan tie darbojas neatkarīgi kā entītija, tie spēj arī mijiedarboties un sadarboties ar citiem aģentiem, lai risinātu sarežģītas problēmas, optimizētu lielākus procesus vai sasniegtu konkrētu mērķi.

Šīs vairāku aģentu sistēmas bieži vien tiek izmantotas loģiskā un piegādes ķēžu pārvaldībā, kur autonomie aģenti var dinamiski orķestrēt uzdevumus, piemēram, krājumu pārvaldību, sūtījumu izsekošanu un resursu piešķiršanu. Tos var lietot arī liela mēroga vidēs, piemēram, viedajās pilsētās, kur vairāki aģenti pārvalda satiksmes plūsmu, sabiedrisko transportu un enerģijas sadali, vienlaikus arī mācoties no datiem. Biznesa pasaulē organizācijas var izmantot autonomos aģentus, lai uzlabotu vispārējo efektivitāti nodaļās.

Kā AI aģenti uzlabo darbplūsmas

Uzlabota produktivitāte

Organizācijas visā pasaulē jau izmanto AI aģentus, lai uzlabotu produktivitāti un sekmētu inovācijas. Piemēram, veselības aprūpes organizācijas izmanto AI aģentus, lai palīdzētu ar pacienta diagnozes noteikšanu un ārstēšanas ieteikumiem. Analizējot lielu medicīnisko datu un pētījumu apjomu, AI aģenti sniedz ārstiem ieskatus, kas racionalizē lēmumu pieņemšanas procesu, ļaujot viņiem vairāk koncentrēties uz pacientu aprūpi.

Savukārt, rūpnīcas var izmantot AI aģentus, lai optimizētu darbības un samazinātu kopējo dīkstāves laiku. Piemēram, aģenti var dinamiski optimizēt krājumu līmeņus, nodrošinot, ka populāri produkti vienmēr ir krājumos, vienlaikus samazinot krājumu uzturēšanas izmaksas. Turklāt, reāllaikā uzraugot aprīkojuma darbspēju, AI aģenti var prognozēt uzturēšanas darbu vajadzības, pirms kaut kas salūzt. 

Klientu apkalpošana

Arvien vairāk mazumtirdzniecības uzņēmumu ir sākuši izvietot mākslīgā intelekta tērzēšanas robotus savās tīmekļa vietnēs un mobilajās programmās1, lai palīdzētu klientiem saistībā ar produktu ieteikumiem, rezervācijām un pieprasījumiem. Šie tērzēšanas roboti nekavējoties atbild klientiem par to pasūtījumiem, maksājumiem un atgriešanu, kā rezultātā kopumā uzlabojas klientu apmierinātība.

Banku sfērā AI aģenti var pārvaldīt klientu jautājumus par kontu bilanci, darījumu vēsturi un aizdevuma pieteikumiem, nodrošinot tūlītēju palīdzību klientiem, kad vien tas ir nepieciešams. Viesmīlības jomā AI palīgs var palīdzēt viesiem veikt rezervāciju, sniegt vietējos ieteikumus un reāllaikā risināt problēmas. Jebkurai uz klientu vērstai organizācijai AI aģents var uzlabot klientu pieredzi, racionalizēt darbības un ģenerēt lielākus ieņēmumus.

Darbības efektivitāte

Tehniskās organizācijas dažādās nozarēs izmanto AI aģentus, lai plašā mērogā maksimizētu darbības efektivitāti. Noliktavās visā pasaulē mākslīgā intelekta risinājumi veic preču savākšanu un maršrutu optimizēšanu, lai samazinātu pasūtījuma apstrādei nepieciešamo laiku. Šī automatizācija ne tikai paātrina darbību, bet arī samazina darbaspēka izmaksas, ļaujot uzņēmumiem saglabāt savu konkurētspēju.

AI operacionālās efektivitātes potenciāls ir gandrīz neierobežots. Piemēram, celtniecības uzņēmums var izvietot AI aģentus, lai pārvaldītu projektu laika grafikus un resursu piešķiršanu. AI aģents var analizēt laikapstākļus, darbaspēka pieejamību un materiālu piegādi, lai dinamiski pielāgotu projektu grafikus. Lauksaimniecībā AI aģents var pārraudzīt augošas labības veselību, izmantojot dronus un sensorus, un nodrošināt fermerus ar reāllaika datiem un ieteikumiem apūdeņošanai un kaitēkļu kontrolei. Abos gadījumos AI aģents nodrošina savlaicīgu projekta pabeigšanu, vienlaikus samazinot izmaksas.

Kā sākt darbu ar AI aģentiem

Ja savā uzņēmējdarbības darbplūsmā vēlaties sākt ieviest AI aģentus, ņemiet vērā šo paraugpraksi:
 
  1. Lietošanas gadījumu identificēšana. Vispirms jums ir skaidri jāapzinās, ko vēlaties sasniegt. Vai vēlaties optimizēt savas klientu apkalpošanas iniciatīvas? Vai jūs vairāk interesē iegūt dziļākus ieskatus no saviem datiem? Sāciet ar savu esošo darbplūsmu analīzi, lai identificētu konkrētus uzdevumus, kurus var uzlabot ar automatizāciju vai AI palīdzību.
     
  2. AI risinājumu izpētīšana un izvēlēšanās. Veicot dažādu AI aģentu un platformu izpēti, ņemiet vērā tādus faktorus kā funkcionalitāte, lietošanas ērtums, mērogojamība un saderība ar jūsu esošajām sistēmām. Izvēlieties risinājumu, kas piedāvā spēcīgu drošību, uzticamu klientu atbalstu un resursus, kas palīdzēs apmierināt jūsu ikdienas vajadzības.
     
  3. Pilotversijas testēšana. Pirms ieviešanas veiciet pilotversijas testēšanu ar nelielu lietotāju grupu. Tas ļaus jums novērtēt AI aģenta veiktspēju un apkopot ieskatus, lai identificētu visus izaicinājumus un jomas, kur veikt uzlabojumus.
     
  4. Apmācība un konfigurēšana. Ir svarīgi AI aģentu konfigurēt tā, lai tas atbilstu jūsu vajadzībām. Tas var ietvert darbplūsmu iestatīšanu, lietotāju atļauju definēšanu un atbilžu pielāgošanu. Tas var nozīmēt arī AI aģenta apmācību, izmantojot vēsturiskos datus, lai uzlabotu tā precizitāti un efektivitāti. Šajā ieviešanas posmā pievērsiet uzmanību datu konfidencialitātes un atbilstības prasībām, it īpaši, apstrādājot sensitīvu informāciju.
     
  5. Ieviešana. Ieviešanas laikā jūs vēlēsities nodrošināt, ka jūsu AI aģents nevainojami integrējas esošajā programmatūrā, sistēmās un rīkos. Tas var ietvert API, savienotāju vai citu integrācijas metožu izmantošanu. Vēlēsities arī veikt rūpīgu testēšanu, lai pārliecinātos, vai AI aģents labi darbojas ar jūsu esošajiem procesiem.
     
  6. Pārraudzība un optimizēšana. Kad esat pabeidzis, iestatiet veiktspējas metrikas, piemēram, atbildes laikus, klientu apmierinātību un uzdevumu izpildes koeficientus, lai izsekotu AI aģenta efektivitāti. Noteikti nepārtraukti pārraugiet AI aģenta veiktspēju un pēc vajadzības pielāgojiet, pamatojoties uz lietotāju atsauksmēm un veiktspējas datiem.
     
  7. Mērogošana un izvēršana. Atkarībā no sākotnējās izvietošanas sekmēm, iespējams, vēlēsities apsvērt iespēju paplašināt mākslīgā intelekta iniciatīvas apgūšanai citās nodaļās vai darbplūsmās. Tas var ietvert arī jūsu komandas apmācību vai izglītošanu, lai nodrošinātu, ka viņiem ir nepieciešamās prasmes efektīvai mākslīgā intelekta izmantošanai. 

Uzņēmējdarbības operācijas transformētas

Kā aģenti transformē uzņēmējdarbību

Ievērojami samazinot manuālus uzdevumus un sekmējot ātrāku un precīzāku lēmumu pieņemšanu, AI aģenti revolucionizē uzņēmējdarbības operācijas. Atšķirībā no tradicionālajām automatizācijas metodēm, kas parasti ir atkarīgas no iepriekš definētām kārtulām un statiskām darbplūsmām, AI aģenti izmanto mašīnmācīšanos un sarežģītus algoritmus, lai pielāgotos mainīgajiem apstākļiem un mācītos no mijiedarbības. Šī pielāgošanās spēja ļauj tiem ar lielāku niansētību un efektivitāti apstrādāt sarežģītus uzdevumus, piemēram, klientu jautājumus, krājumu pārvaldību un datu analīzi.

Organizācijas izmanto šos rīkus, lai papildinātu katru savas uzņēmējdarbības aspektu, tostarp piegādes ķēdes darbības, finanses, klientu apkalpošanu un pat pārdošanu. Piemēram, pārdošanas jomā AI aģenti sniedz iespējas komandām, nodrošinot tām prognozējošo analīzi, kuras pamatā ir klientu dati. Nosakot augstas iespējamības potenciālos klientus, AI aģenti uzlabo lēmumu pieņemšanas procesu, ļaujot tirdzniecības pārstāvjiem koncentrēties uz visdaudzsološākajām iespējām.

Organizācijas, kas izmanto AI aģentus, bieži ziņo par būtiskiem darbības efektivitātes un izmaksu ietaupījumu uzlabojumiem. Piemēram, globālais zinātnes materiālu uzņēmums Dow nesen kļuva par Microsoft partneri, lai izmantotu Copilot un aģentus savas vedmaksas rēķinu sistēmas transformēšanai, rēķinu anomāliju noteikšanai un savu globālās piegādes darbību racionalizēšanai. Pēc izlaišanas visos piegādes režīmos un globālajās atrašanās vietās paredzams, ka šī sistēma pirmajā gadā uzņēmumam piegādes izmaksās varētu ietaupīt miljonus.

Atklājiet mākslīgā intelekta vērtību un ietekmi uzņēmējdarbības līderiem

Nākamā darbība

Neatkarīgi no tā, vai automatizējat klientu apkalpošanu, izmantojot tērzēšanas robotus, vai izmantojat prognozējošo pārdošanas analīzi, iespējamās AI aģentu lietošanas jomas ir plašas un daudzveidīgas. AI aģenti piedāvā plašus ieguvumus, kas var būtiski uzlabot uzņēmējdarbības operācijas un sniegt vērtīgu ieskatu lēmumu pieņemšanai. Samazinot manuālo darba slodzi, šie aģenti ļauj komandām koncentrēties uz stratēģiskākām iniciatīvām. To spēja mācīties no mijiedarbības ļauj tiem pielāgoties un laika gaitā uzlabot darbību, tā nodrošinot personalizētāku pieredzi un optimizētākas darbplūsmas.

Tā kā tehnoloģijas turpina attīstīties, AI aģentu iekļaušana jūsu darbībās var ne tikai racionalizēt procesus, bet arī nodrošināt stabilu platformu izaugsmei un pielāgošanai, palīdzot jūsu uzņēmumam saglabāt konkurētspēju šodienas strauji mainīgajā tirgū. 
Resursi
Vīrietis kaut ko pārbauda planšetdatorā

Microsoft Copilot Studio

Uzlabojiet Microsoft 365 Copilot ar aģentiem vai veidojiet savu pielāgoto pieredzi.
Papildinformācija
Sieviete strādā ar klēpjdatoru

Microsoft 365 Copilot darbam

Ietaupiet laiku, sekmējiet produktivitāti un attīstiet uzņēmējdarbību ātrāk, izmantojot Microsoft 365 Copilot.
Papildinformācija
Persona strādā ar klēpjdatoru

Iepazīstieties ar Copilot, jūsu mākslīgā intelekta palīgu darbam

Iegūstiet paraugpraksi un ieskatus, ko iedvesmojuši vadošie uzņēmumi, lai ātri uzsāktu savu mākslīgā intelekta transformāciju.
Papildinformācija

Bieži uzdotie jautājumi

  • Vispirms identificējiet konkrētus lietošanas gadījumus, kur automatizācija var sniegt vērtību jūsu organizācijai. Pēc tam izvēlieties AI risinājumu, kas atbilst jūsu vajadzībām, veiciet pilotversijas testu un apkopojiet atsauksmes precizēšanai. Visbeidzot, savienojiet AI aģentu ar savām esošajām sistēmām, apmāciet komandu un pēc tam nepārtraukti pārraugiet veiktspēju, lai optimizētu ietekmi.
  • Jā. Daži AI aģenti var tikt integrēti ar esošo programmatūru un sistēmām, izmantojot API vai iebūvētos savienotājus. Izvēloties AI risinājumu, pārbaudiet saderību ar savām esošajām platformām, lai nodrošinātu nevainojamu integrāciju.
  • Lai novērtētu sava AI aģenta investīciju ienesīgumu, apsveriet iespēju izveidot izpildes pamatrādītājus (key performance indicators — KPI), kas atbilst jūsu uzņēmējdarbības mērķiem, un pēc tam regulāri sekojiet līdzi šīm metrikām, lai novērtētu ietekmi.
  • AI aģenti uzlabo darbības efektivitāti, automatizējot sistēmas bez cilvēka uzraudzības, ļaujot darbiniekiem koncentrēties uz sarežģītākām un stratēģiskākām darbībām. Tie var arī ātri analizēt lielas datu kopas, identificēt modeļus un tendences, kas varētu nebūt uzreiz pamanāmas, un sniegt darbību ieskatus labākai prognozēšanai un stratēģiskajai plānošanai.
  • Dažas bieži lietotas metodes ietver šifrēšanu, piekļuves vadīklas un atbilstību nozares standartiem. Tomēr ne visi AI aģenti izmanto vienus un tos pašus drošības līdzekļus, jo tie var atšķirties atkarībā no nozares, apstrādājamo datu veida un tā, kā aģents tiek izmantots organizācijā. Uzziniet vairāk par atbildīgas mākslīgā intelekta izmantošanas praksi korporācijā Microsoft.
  1. [1]
    Mobilo programmu pieejamība dažādās valstīs/reģionos atšķiras.