Благодаря значительному сокращению числа задач, выполняемых вручную, и ускоренному, более точному принятию решений ИИ-агенты совершают революцию в работе бизнеса. В отличие от традиционных методов автоматизации, полагающихся на предопределенные правила и статические рабочие процессы, ИИ-агенты используют машинное обучение и расширенные алгоритмы для адаптации к меняющимся условиям и обучения на основе взаимодействия. Адаптивность позволяет им обрабатывать сложные задачи, такие как запросы клиентов, управление складскими запасами и анализ данных, эффективнее и с учетом нюансов.
Эти средства используются организациями для укрепления всех аспектов бизнеса, включая операции цепочки поставок, финансы, обслуживание клиентов и даже продажи. Например, в продажах ИИ-агенты расширяют возможности сотрудников, предоставляя им прогнозную аналитику на основе данных клиентов. Выявляя потенциальных клиентов с высокой вероятностью заключения сделки, ИИ-агенты улучшают процесс принятия решений, предоставляя продавцам возможность сосредоточиться на наиболее многообещающих возможностях.
Организации, использующие ИИ-агенты, часто сообщают о значительном повышении операционной эффективности и сокращении накладных расходов. Например, компания Dow,
недавно вступившая в партнерство с Майкрософт, использует Copilot и агенты для реорганизации выставления счетов за грузоперевозки, выявления аномалий в накладных и упорядочения доставки грузов по всему миру. Компания ожидает, что после развертывания системы во всех своих отделениях для всех режимов доставки она в течение первого года сэкономит несколько миллионов долларов накладных расходов на доставку.
Узнайте о ценности ИИ и результатах его внедрения для руководителей бизнеса 
