Trace Id is missing

Copilot i agenci AI

Zapoznaj się z omówieniem sposobu, w jaki agenci copilot i AI współpracują ze sobą, aby przekształcać operacje biznesowe w dużych organizacjach.
Kobieta pracująca na laptopie

Co to jest copilot i co to są agenci sztucznej inteligencji?

Copilot to asystent oparty na sztucznej inteligencji, który zapewnia obsługę zadań, oferuje szczegółowe informacje i zwiększa produktywność. Agenci to wyspecjalizowane narzędzia sztucznej inteligencji przeznaczone do obsługi określonych procesów lub rozwiązywania problemów biznesowych. Agentów należy traktować jako aplikacje ery sztucznej inteligencji, z copilotem jako interfejsem.

Kluczowe wnioski

  • Zapoznaj się z omówieniem relacji między agentami copilot i AI.
  • Odkryj możliwości agentów sztucznej inteligencji, w tym automatyzację zadań, analizę danych, podejmowanie decyzji i możliwości adaptacyjne.
  • Informacje o różnych typach agentów sztucznej inteligencji i o tym, kiedy ich używać.
  • Zapoznaj się z technologią, która daje agentom sztucznej inteligencji możliwość komunikowania się, uczenia się i dostosowywania.
  • Zobacz przykłady agentów sztucznej inteligencji w działaniu.
  • Uzyskaj wskazówki dotyczące implementowania sztucznej inteligencji w przepływach pracy lub systemach.
  • Dowiedz się, jak agenci sztucznej inteligencji przekształcają operacje biznesowe.
  • Dowiedz się, co czeka agentów sztucznej inteligencji w przyszłości.

Jak copilot odnosi się do agentów sztucznej inteligencji

Copilot, taki jak Microsoft 365 Copilot, to asystent oparty na sztucznej inteligencji, który może pomóc Ci zwiększyć produktywność i kreatywność, zapewniając pomoc techniczną w czasie rzeczywistym, sugestie i wskazówki kontekstowe.

Agenci są wyspecjalizowani i mogą być używani z copilotem do wykonywania określonych zadań, często przy minimalnych danych wejściowych od osób, które z nich korzystają. Mogą odpowiadać na zapytania użytkowników i rozwiązywać je w czasie rzeczywistym lub mogą działać niezależnie, podejmując określone działania na podstawie danych i wstępnie zdefiniowanych celów. Mogą również uruchamiać procesy biznesowe, dostosowywać się do nowych wyzwań i ulepszać w miarę upływu czasu.

Jeśli agenci są jak aplikacje w interfejsie opartym na sztucznej inteligencji, to copilot to interfejs, który umożliwia interakcję z tymi agentami. Na przykład platforma Microsoft 365 Copilot oferuje zbiór agentów, w tym Microsoft 365 Copilot dla działów sprzedaży, Microsoft 365 Copilot dla Usług i Microsoft 365 Copilot do zastosowań finansowych, które ułatwiają wykonywanie zadań.

Co mogą robić agenci sztucznej inteligencji

Agenci sztucznej inteligencji mogą być stosowani do wielu różnych scenariuszy w różnych dziedzinach w celu zwiększenia wydajności i innowacji. Oto niektóre z tych możliwości:

  • Automatyzacja zadań: Agenci sztucznej inteligencji pomagają usprawnić powtarzalne i nudne zadania, dzięki czemu użytkownicy mogą skupić się na rozwiązywaniu bardziej znaczących wyzwań. Mogą automatyzować zapytania klientów za pomocą czatbotów, zarządzać planowaniem i przetwarzać transakcje, co zwiększa produktywność.
     
  • Zaawansowana analiza danych: Agenci sztucznej inteligencji mogą szybko i dokładnie analizować ogromne ilości danych, wyodrębniając szczegółowe informacje, które informują o strategiach biznesowych. Mogą również przetwarzać opinie klientów, dane sprzedaży i trendy rynkowe w celu identyfikowania wzorców zachowań i trendów, pomagając zespołom podejmować świadome decyzje na podstawie informacji w czasie rzeczywistym.
     
  • Podejmowanie decyzji: Dzięki użyciu danych wejściowych i algorytmów agenci sztucznej inteligencji mogą działać niezależnie w wielu środowiskach dynamicznych. Obejmuje to określanie priorytetów zadań, rekomendowanie akcji, a nawet autonomiczne działanie, takie jak optymalizowanie poziomów zapasów na podstawie prognoz sprzedaży.
     
  • Dostosowywanie do wyzwań: Dzięki analizie i przetwarzaniu interakcji i opinii użytkowników agenci sztucznej inteligencji dostosowują się i poprawiają swoją wydajność w miarę upływu czasu. Ta funkcja umożliwia narzędziom sztucznej inteligencji uściślanie odpowiedzi, personalizowanie środowisk użytkowników i zwiększanie skuteczności zadań. Na przykład w operacjach IT agenci sztucznej inteligencji mogą uczyć się na podstawie danych historycznych, aby udoskonalać i ulepszać strategie reagowania na zdarzenia, co może skrócić czas rozwiązywania problemów.
Aby dowiedzieć się więcej o możliwościach generatywnej AI, zapoznaj się z produktami, rozwiązaniami i zasobami sztucznej inteligencji firmy Microsoft.

Typy agentów sztucznej inteligencji

Agenci monitu i odpowiedzi

Agenci monitu i odpowiedzi to narzędzia sztucznej inteligencji przeznaczone do wykonywania określonych zadań na podstawie danych wejściowych lub „monitów użytkownika”. Ci agenci przetwarzają dane wejściowe i generują odpowiednią odpowiedź, ułatwiając wymianę między użytkownikami. Mogą być używane w różnych kontekstach, takich jak czatboty, asystenci wirtualni lub wyspecjalizowane systemy sztucznej inteligencji dla aplikacji biznesowych.

Agenci monitu i odpowiedzi działają na podstawie typu danych, do których mają dostęp, a także zestawu wstępnie zdefiniowanych reguł, które określają ich zachowanie. Mogą szybko reagować na wszelkie zmiany w danych, ich regułach lub kontekście, w którym działają. 

Ponieważ są one przeznaczone do symulowania naturalnej konwersacji, są one często używane w scenariuszach, które wymagają natychmiastowych odpowiedzi na zapytania użytkowników lub żądania, takie jak na przykład w przypadkuobsługi klienta. Agenci monitu i odpowiedzi są skuteczni dla organizacji, które chcą usprawnić rutynowe interakcje i zwiększyć obsługę klienta bez zwiększania złożoności istniejących systemów.

Agenci zadań

Agenci poznawczy mają na celu naśladowanie ludzkich procesów myślowych. Używają uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego, aby zrozumieć, nauczyć się i dostosować się do zachowania użytkownika w czasie, co sprawia, że są przydatne do analizowania danych historycznych i podejmowania działań na podstawie ich uczenia.

Agenci kognitywni są używani w aplikacjach, takich jak asystenci wirtualni, tacy jak Siri i Alexa, którzy mogą uczyć się na podstawie preferencji użytkownika i stale ulepszać swoje odpowiedzi. W firmach agenci kognitywni mogą analizować dane klientów w celu dostarczania dostosowanych rekomendacji, które obsługują bardziej świadome podejmowanie decyzji. Korzystając ze szczegółowych informacji opartych na danych, agenci ci pomagają organizacjom tworzyć bardziej spersonalizowane środowiska użytkowników, zwiększając zadowolenie klientów i zaangażowanie.

Agenci autonomiczni

Agenci autonomiczni mają własne odrębne role i możliwości. Chociaż działają one niezależnie jako jednostka, mogą również wchodzić w interakcje z innymi agentami i współpracować z nimi w celu rozwiązywania złożonych problemów, optymalizowania większych procesów lub osiągnięcia określonego celu.

Te systemy z wieloma agentami są często używane w logistyce i do zarządzania łańcuchem zaopatrzenia, gdzie agenci autonomiczni mogą dynamicznie organizować zadania, takie jak zarządzanie zapasami, śledzenie przesyłek i alokacja zasobów. Można je również stosować do środowisk o dużej skali, takich jak inteligentne miasta, w których wielu agentów zarządza przepływem ruchu, transportem publicznym i dystrybucją energii, jednocześnie ucząc się na podstawie danych. W świecie biznesowym organizacje mogą używać agentów autonomicznych w celu zwiększenia ogólnej wydajności między działami.

Jak agenci sztucznej inteligencji poprawiają przepływy pracy

Większa produktywność

Organizacje na całym świecie już używają agentów sztucznej inteligencji w celu zwiększenia produktywności i wspierania innowacji. Na przykład organizacje ochrony zdrowia korzystają z agentów sztucznej inteligencji, aby pomóc w diagnozowaniu pacjentów i zaleceniach dotyczących leczenia. Analizując ogromne ilości danych medycznych i badań, agenci sztucznej inteligencji udostępniają lekarzom szczegółowe informacje, które usprawniają proces podejmowania decyzji, dzięki czemu mogą się oni bardziej skupić na opiece nad pacjentami.

Natomiast zakłady produkcyjne mogą używać agentów sztucznej inteligencji do optymalizowania operacji i zmniejszania ogólnych przestojów. Na przykład agenci mogą dynamicznie optymalizować poziomy zapasów, zapewniając, że popularne produkty są zawsze w magazynie, jednocześnie zmniejszając koszty zapasów. Dzięki monitorowaniu kondycji sprzętu w czasie rzeczywistym agenci sztucznej inteligencji mogą przewidywać potrzeby konserwacji, nawet zanim wystąpią awarie. 

Obsługa klienta

Coraz więcej firm sprzedaży detalicznej rozpoczęło wdrażanie czatbotów obsługiwanych przez sztuczną inteligencję w swojej witrynie internetowej i w aplikacjach mobilnych1, aby pomóc klientom w rekomendacjach dotyczących produktów, rezerwacjach i zapytaniach. Te czatboty natychmiast odpowiadają klientom na ich zamówienia, płatności i zwroty, co ogólnie zwiększa zadowolenie klientów.

W bankowości agenci sztucznej inteligencji mogą zarządzać zapytaniami klientów dotyczącymi sald kont, historii transakcji i wniosków o pożyczki, zapewniając natychmiastową pomoc klientom w dowolnym momencie. A w hotelarstwie konsjerż sztucznej inteligencji może pomagać gościom w rezerwacjach, udostępniać lokalne rekomendacje i rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym. W przypadku każdej organizacji obsługującej klientów agent sztucznej inteligencji może ulepszyć środowisko klienta, usprawnić operacje i wygenerować wyższe przychody.

Efektywność działania

Organizacje technologiczne w różnych branżach używają agentów sztucznej inteligencji do maksymalizowania wydajności operacyjnej na dużą skalę. W magazynach na całym świecie rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wybierają elementy i optymalizują trasy, aby skrócić czas przetwarzania zamówień. Ta automatyzacja nie tylko przyspiesza operacje, ale także obniża koszty pracy, umożliwiając firmom utrzymanie przewagi konkurencyjnej.

Potencjał sztucznej inteligencji w zakresie wydajności operacyjnej jest niemal nieograniczony. Rozważ wdrożenie agentów sztucznej inteligencji przez firmę budowlaną w celu zarządzania osiami czasu projektu i alokacją zasobów. Agent sztucznej inteligencji może analizować warunki pogodowe, dostępność pracowników i materiały, aby dynamicznie dostosowywać harmonogramy projektów. W rolnictwie agent sztucznej inteligencji ma możliwość monitorowania kondycji upraw przy użyciu dronów i czujników, zapewniając rolnikom dane w czasie rzeczywistym oraz zalecenia dotyczące nawadniania i kontroli nad nawadnianiem. W obu scenariuszach agent sztucznej inteligencji zapewnia terminowe ukończenie projektu, jednocześnie zmniejszając koszty.

Jak rozpocząć pracę z agentami sztucznej inteligencji

Jeśli chcesz rozpocząć implementowanie agentów sztucznej inteligencji w przepływie pracy firmy, rozważ następujące najlepsze rozwiązania:
 
  1. Zidentyfikuj przypadki użycia. Najpierw warto wyraźnie przedstawić, co chcesz osiągnąć. Czy chcesz zoptymalizować inicjatywy związane z obsługą klienta? A może interesuje Cię uzyskiwanie bardziej szczegółowych informacji na podstawie danych? Rozpocznij od przeanalizowania istniejących przepływów pracy w celu zidentyfikowania konkretnych zadań, które można ulepszyć za pomocą automatyzacji lub pomocy w zakresie sztucznej inteligencji.
     
  2. Poszukaj i wybierz rozwiązania sztucznej inteligencji. Podczas badania różnych agentów i platform sztucznej inteligencji należy wziąć pod uwagę takie czynniki jak funkcjonalność, łatwość użycia, skalowalność i zgodność z istniejącymi systemami. Wybierz rozwiązanie, które oferuje silne zabezpieczenia, niezawodną obsługę klienta i zasoby ułatwiające zaspokajanie bieżących potrzeb.
     
  3. Testowanie pilotażowe. Przed kontynuowaniem wdrażania przeprowadź test pilotażowy z niewielką grupą użytkowników. Umożliwi to ocenę wydajności agenta sztucznej inteligencji i zbieranie szczegółowych informacji w celu zidentyfikowania wszelkich wyzwań lub obszarów do ulepszenia.
     
  4. Trenowanie i konfiguracja. Niezwykle ważne jest skonfigurowanie agenta sztucznej inteligencji w celu dopasowania go do określonych potrzeb. Może to obejmować konfigurowanie przepływów pracy, definiowanie uprawnień użytkowników i dostosowywanie odpowiedzi. Może to również oznaczać trenowanie agenta sztucznej inteligencji przy użyciu danych historycznych w celu zwiększenia jego dokładności i skuteczności. W tej fazie implementacji należy zwrócić uwagę na wymagania dotyczące prywatności i zgodności danych, zwłaszcza w przypadku obsługi informacji poufnych.
     
  5. Implementacja. Podczas implementacji należy zapewnić bezproblemową integrację agenta sztucznej inteligencji z istniejącym oprogramowaniem, systemami i narzędziami. Może to obejmować używanie interfejsów API, łączników lub innych metod integracji. Warto również przeprowadzić dokładne testy, aby potwierdzić, że agent sztucznej inteligencji dobrze współpracuje z istniejącymi procesami.
     
  6. Monitoruj i optymalizuj. Po zakończeniu ustaw metryki wydajności, takie jak czas odpowiedzi, zadowolenie klientów i wskaźniki ukończenia zadań, aby śledzić efektywność agenta sztucznej inteligencji. Pamiętaj o ciągłym monitorowaniu wydajności agenta sztucznej inteligencji i dostosowywaniu w zależności od potrzeb na podstawie opinii użytkowników i danych wydajności.
     
  7. Skaluj i rozwiń. Na podstawie powodzenia początkowego wdrożenia warto rozważyć rozszerzenie inicjatyw sztucznej inteligencji na inne działy lub przepływy pracy na potrzeby wdrożenia. Może to również obejmować szkolenie zespołu w celu zapewnienia, że ma on umiejętności potrzebne do efektywnego korzystania ze sztucznej inteligencji. 

Przekształcone operacje biznesowe

Jak agenci zmieniają działalność biznesową

Dzięki znacznej redukcji zadań ręcznych i ułatwieniu szybszego i dokładniejszego podejmowania decyzji agenci sztucznej inteligencji rewolucjonizują operacje biznesowe. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod automatyzacji, które zwykle opierają się na wstępnie określonych regułach i statycznych przepływach pracy, agenci sztucznej inteligencji używają uczenia maszynowego i zaawansowanych algorytmów, aby dostosować się do zmieniających się warunków i uczyć się na podstawie interakcji. Ta możliwość dostosowywania umożliwia im obsługę złożonych zadań, takich jak zapytania klientów, zarządzanie zapasami i analiza danych z większymi szczegółami i wydajnością.

Organizacje korzystają z tych narzędzi, aby rozszerzyć każdy aspekt swojej działalności, w tym operacje łańcucha dostaw, finanse, obsługę klienta, a nawet sprzedaż. Na przykład w przypadku sprzedaży agenci sztucznej inteligencji umożliwiają zespołom zapewnianie im analizy predykcyjnej na podstawie danych klientów. Identyfikując potencjalnych klientów, agenci sztucznej inteligencji usprawniają proces podejmowania decyzji, dając przedstawicielom handlowym możliwość skoncentrowania się na najbardziej typowych możliwościach.

Organizacje korzystające z agentów sztucznej inteligencji często zgłaszają znaczące ulepszenia wydajności operacyjnej i oszczędności kosztów. Na przykład globalna firma zajmująca się materiałami naukowymi Dow niedawno nawiązała współpracę z firmą Microsoft, aby używać funkcji Copilot i agentów do przekształcania systemu fakturowania frachtu, identyfikowania anomalii faktur i usprawniania globalnej operacji wysyłki. Po wprowadzeniu we wszystkich trybach wysyłki i lokalizacjach globalnych ten system powinien potencjalnie zaoszczędzić miliony firm w kosztach wysyłki w ciągu pierwszego roku.

Odkryj wartość i wpływ sztucznej inteligencji na liderów biznesowych

Następny krok

Niezależnie od tego, czy automatyzujesz obsługę klienta za pomocą czatbotów, czy korzystasz z predykcyjnej analizy sprzedaży, potencjalne aplikacje dla agentów sztucznej inteligencji są ogromne i zróżnicowane. Agenci sztucznej inteligencji oferują wiele korzyści, które mogą znacząco usprawnić działalność biznesową i zapewnić cenne szczegółowe informacje na potrzeby podejmowania decyzji. Dzięki zmniejszeniu obciążenia ręcznego agenci pozwalają zespołom skupić się na bardziej strategicznych inicjatywach. Możliwość uczenia się na podstawie interakcji pozwala im dostosowywać się i ulepszać w miarę upływu czasu, zapewniając bardziej spersonalizowane środowiska i zoptymalizowane przepływy pracy.

W miarę rozwoju technologii dodanie agentów sztucznej inteligencji do operacji może nie tylko usprawnić procesy, ale także zapewnić niezawodną platformę do rozwoju i adaptacji, która pomoże Twojej firmie utrzymać konkurencyjność na współczesnym dynamicznym rynku. 
Zasoby
Mężczyzna sprawdzający coś na tablecie

Microsoft Copilot Studio

Popraw możliwości rozwiązania Microsoft 365 Copilot za pomocą agentów lub twórz własne środowiska niestandardowe.
Kobieta pracująca na laptopie

Microsoft 365 Copilot do pracy

Oszczędzaj czas, zwiększaj produktywność i przyspieszaj rozwój firmy dzięki funkcji Microsoft 365 Copilot.
Osoba pracująca na laptopie

Poznaj funkcję Copilot, Twojego asystenta sztucznej inteligencji do pomocy w pracy

Uzyskaj najlepsze rozwiązania i szczegółowe informacje — zainspirowane przez firmy, które są liderami — aby szybko rozpocząć transformację sztucznej inteligencji.

Często zadawane pytania

  • Zacznij od zidentyfikowania konkretnych przypadków użycia, w których automatyzacja może zapewnić wartość Twojej organizacji. Następnie wybierz rozwiązanie sztucznej inteligencji dostosowane do Twoich potrzeb, przeprowadź test pilotażowy i zbierz opinie w celu udoskonalenia. Na koniec połącz agenta sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami, wytrenuj zespół, a następnie stale monitoruj wydajność, aby zoptymalizować wpływ.
  • Tak. Niektórzy agenci sztucznej inteligencji mogą integrować się z istniejącym oprogramowaniem i systemami za pośrednictwem interfejsów API lub wbudowanych łączników. Wybierając rozwiązanie sztucznej inteligencji, sprawdź zgodność z istniejącymi platformami, aby zapewnić bezproblemową integrację.
  • Aby zmierzyć zwrot z inwestycji agenta sztucznej inteligencji, rozważ ustanowienie kluczowych wskaźników wydajności (KPI) zgodnych z celami biznesowymi, a następnie regularne śledzenie tych metryk w celu oceny ich wpływu.
  • Agenci sztucznej inteligencji poprawiają wydajność operacyjną, automatyzując systemy bez nadzoru ludzkiego, umożliwiając pracownikom skoncentrowanie się na bardziej złożonych i strategicznych działaniach. Mogą również szybko analizować duże zestawy danych, identyfikować wzorce i trendy, które mogą nie być od razu oczywiste, oraz udostępniać szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie działań w celu lepszego prognozowania i planowania strategicznego.
  • Niektóre typowe metody obejmują szyfrowanie, kontrolę dostępu i zgodność ze standardami branżowymi. Jednak nie wszyscy agenci sztucznej inteligencji używają tych samych środków zabezpieczeń, ponieważ mogą się one różnić w zależności od branży, typu obsługiwanych danych i sposobu używania agenta w organizacji. Dowiedz się więcej na temat praktyk odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w firmie Microsoft.
  1. [1]
    Dostępność aplikacji mobilnych różni się w zależności od kraju/regionu.