Trace Id is missing

Copilot- och AI-agenter

Få en översikt över hur en copilot- och AI-agent arbetar tillsammans för att omvandla affärsverksamheter mellan större organisationer.
En kvinna som arbetar på en bärbar dator

Vad är en copilot och vad är AI-agenter?

En copilot är en AI-driven assistent som ger stöd för uppgifter, ger insikter och ökar produktiviteten. Agenter är specialiserade AI-verktyg som skapats för att hantera specifika processer eller lösa affärsutmaningar. Tänk på agenter som AI-eras appar, med copilot som gränssnitt.

Viktiga insikter

  • Få en översikt över relationen mellan en copilot- och AI-agent.
  • Upptäck funktionerna i AI-agenter, inklusive uppgiftsautomatisering, dataanalys, beslutsfattande och anpassningsbarhet.
  • Förstå de olika typerna av AI-agenter och när du ska använda dem.
  • Fördjupa dig i tekniken som ger AI-agenter möjlighet att kommunicera, lära sig och anpassa sig.
  • Se exempel på AI-agenter i praktiken.
  • Få vägledning om hur du implementerar AI i dina arbetsflöden eller system.
  • Lär dig hur AI-agenter omvandlar affärsverksamheter.
  • Ta reda på vad som är på gång för framtiden för AI-agenter.

Hur en copilot relaterar till AI-agenter

En copilot, till exempel Microsoft 365 Copilot, är en AI-driven assistent som kan hjälpa dig att bli mer produktiv och kreativ genom att tillhandahålla support i realtid, förslag och sammanhangsberoende vägledning.

Agenter är specialiserade och kan användas med en copilot för att utföra specifika uppgifter, ofta med minimal inmatning från de personer som använder dem. De kan svara på och lösa användarförfrågningar i realtid, eller så kan de arbeta oberoende av varandra och vidta specifika åtgärder baserat på data och fördefinierade mål. De kan också köra affärsprocesser, anpassa sig till nya utmaningar och bli bättre med tiden.

Om agenter är som appar i ett AI-baserat gränssnitt är en copilot gränssnittet som gör att du kan interagera med dessa agenter. Microsoft 365 Copilot har till exempel en stjärnbild av agenter, bland annat Microsoft 365 Copilot for Sales, Microsoft 365 Copilot for Service och Microsoft 365 Copilot for Finance, som hjälper dig att få saker gjorda.

Vad AI-agenter kan göra

AI-agenter kan tillämpas på många olika scenarier inom en mängd olika områden för att öka effektiviteten och innovationen. Några av dessa funktioner är:

  • Aktivitetsautomatisering: AI-agenter hjälper till att effektivisera repetitiva och vardagliga uppgifter så att användarna kan fokusera på att lösa mer meningsfulla utmaningar. De kan automatisera kundförfrågningar via chattrobotar, hantera schemaläggning och bearbeta transaktioner, vilket ökar produktiviteten.
     
  • Avancerad dataanalys: AI-agenter kan analysera stora mängder data snabbt och korrekt och extrahera insikter som informerar affärsstrategier. De kan också bearbeta kundfeedback, försäljningsdata och marknadstrender för att identifiera beteendemönster och trender, vilket hjälper team att fatta välgrundade beslut baserat på realtidsinformation.
     
  • Beslutsfattande: Genom att använda dataindata och algoritmer kan AI-agenter arbeta oberoende av varandra i många dynamiska miljöer. Detta omfattar att prioritera uppgifter, rekommendera åtgärder eller till och med agera självständigt, till exempel optimera lagernivåer baserat på försäljningsprognoser.
     
  • Anpassning till utmaningar: Genom att analysera och bearbeta användarinteraktioner och feedback kan AI-agenter anpassa sig och förbättra sina prestanda över tid. Med den här funktionen kan AI-verktyg förfina sina svar, anpassa användarupplevelser och bli mer effektiva i sina uppgifter. I IT-åtgärder kan AI-agenter till exempel lära sig från historiska data för att förbättra strategier för incidenthantering, vilket kan förbättra lösningstiderna.
Om du vill veta mer om funktionerna i generativ AI kan du utforska Microsoft AI produkter, lösningar och resurser.

Typer av AI-agenter

Prompt-and-response-agenter

Prompt-and-response-agenter är AI-verktyg som utformats för att utföra specifika uppgifter baserat på en användares indata eller “uppmaning.” Dessa agenter bearbetar angivna indata och genererar ett motsvarande svar, vilket underlättar ett utbyte fram och tillbaka med användaren. De kan användas i olika sammanhang, till exempel chattrobotar, virtuella assistenter eller specialiserade AI-system för affärsprogram.

Prompt-and-response-agenter fungerar baserat på vilken typ av data de har åtkomst till, samt den uppsättning fördefinierade regler som bestämmer deras beteende. De kan reagera snabbt på ändringar i data, regler eller kontexten som de arbetar i. 

Eftersom de är avsedda att simulera naturliga konversationer används de ofta i scenarier som kräver omedelbara svar på användarförfrågningar eller begäranden, till exempel kundtjänst, till exempel. Prompt-and-response-agenter är effektiva för organisationer som vill effektivisera rutininteraktioner och förbättra kundsupporten utan att öka komplexiteten i sina befintliga system.

Uppgiftsagenter

Kognitiva agenter är utformade för att efterlikna mänskliga tankeprocesser. De använder maskininlärning och bearbetning av naturligt språk för att förstå, lära sig och anpassa sig till användarbeteende över tid, vilket gör dem användbara för att analysera historiska data och vidta åtgärder baserat på deras utbildningar.

Kognitiva agenter används i program som virtuella assistenter, som Siri och Alexa, som kan lära sig av användarinställningar och kontinuerligt förbättra sina svar. I företag kan kognitiva agenter analysera kunddata för att leverera skräddarsydda rekommendationer som stöder mer välinformerat beslutsfattande. Med hjälp av datadrivna insikter hjälper dessa agenter organisationer att skapa mer anpassade användarupplevelser, vilket förbättrar kundnöjdheten och engagemanget.

Autonoma agenter

Autonoma agenter har egna distinkta roller och funktioner. Även om de fungerar oberoende som en entitet kan de också interagera och samarbeta med andra agenter för att lösa komplexa problem, optimera större processer eller uppnå ett specifikt mål.

Dessa system med flera agenter används ofta inom logistik och hantering av leveranskedjan, där autonoma agenter dynamiskt kan orkestrera uppgifter som lagerhantering, leveransspårning och resursallokering. De kan också tillämpas på storskaliga miljöer, till exempel smarta städer, där flera agenter hanterar trafikflöde, kollektivtrafik och energidistribution samtidigt som de lär sig av data. I affärsvärlden kan organisationer använda autonoma agenter för att förbättra den övergripande effektiviteten på olika avdelningar.

Så här förbättrar AI-agenter arbetsflöden

Förbättrad produktivitet

Organisationer runt om i världen använder redan AI-agenter för att öka produktiviteten och driva innovation. Vårdorganisationer använder till exempel AI-agenter för att hjälpa till med patientdiagnostik och behandlingsrekommendationer. Genom att analysera stora mängder medicinska data och forskning ger AI-agenter läkare insikter som effektiviserar beslutsprocessen, så att de kan fokusera mer på patientvård.

Tillverkningsprocesser kan å andra sidan använda AI-agenter för att optimera driften och minska den totala stilleståndstiden. Agenter kan till exempel optimera lagernivåerna dynamiskt, vilket säkerställer att populära produkter alltid finns i lager samtidigt som lagerkostnaderna minskas. Och genom att övervaka utrustningens hälsa i realtid kan AI-agenter förutsäga underhållsbehov innan uppdelningar ens inträffar. 

Kundtjänst

Fler och fler detaljhandelsföretag har börjat distribuera AI-drivna chattrobotar på sin webbplats och i sina mobilappar1 för att hjälpa kunder med produktrekommendationer, bokningar och förfrågningar. Dessa chattrobotar svarar omedelbart kunder angående deras beställningar, betalningar och returer, vilket ger större kundnöjdhet totalt sett.

Inom banktjänster kan AI-agenter hantera kundförfrågningar om kontosaldon, transaktionshistorik och låneprogram, vilket ger omedelbar hjälp till kunder när det behövs. Och inom hotellbranschen kan en AI-concierge hjälpa gäster med bokningar, ge lokala rekommendationer och åtgärda problem i realtid. För alla kundinriktade organisationer har en AI-agent potential att förbättra kundupplevelsen, effektivisera verksamheten och generera högre intäkter.

Operativ effektivitet

Teknikorganisationer i en rad olika branscher använder AI-agenter för att maximera driftseffektiviteten i stor skala. I lager över hela världen väljer AI-drivna lösningar objekt och optimerar vägar för att minska den tid det tar för orderbearbetning. Den här automatiseringen påskyndar inte bara driften utan sänker också arbetskostnaderna, vilket gör det möjligt för företag att upprätthålla sin konkurrensfördel.

AI:s potential för driftseffektivitet är nästan obegränsad. Överväg ett byggföretag som distribuerar AI-agenter för att hantera projektets tidslinjer och resursallokering. En AI-agent kan analysera väderförhållanden, personaltillgänglighet och materialleveranser för att justera projektscheman dynamiskt. Inom jordbruk har en AI-agent möjlighet att övervaka beskärningshälsan med hjälp av drönare och sensorer, vilket ger bönderna realtidsdata och rekommendationer för bevattning och kontroll av hälsotillstånd. I båda scenarierna säkerställer en AI-agent att projektet slutförs i rätt tid, samtidigt som kostnaderna minskas.

Så här kommer du igång med AI-agenter

Om du vill börja implementera AI-agenter i arbetsflöde bör du överväga följande metodtips:
 
  1. Identifiera användningsfall. Först vill du tydligt beskriva vad du vill uppnå. Vill du optimera dina kundtjänstinitiativ? Eller är du mer intresserad av att få djupare insikter från dina data? Börja med att analysera dina befintliga arbetsflöden för att identifiera specifika uppgifter som kan förbättras med automatisering eller AI-hjälp.
     
  2. Forskning och utvalda AI-lösningar. När du undersöker olika AI-agenter och plattformar bör du överväga faktorer som funktioner, användarvänlighet, skalbarhet och kompatibilitet med dina befintliga system. Välj en lösning som erbjuder stark säkerhet, tillförlitlig kundsupport och resurser som hjälper dig med dina pågående behov.
     
  3. Pilottestning. Innan du går vidare med implementeringen ska du genomföra ett pilottest med en liten grupp användare. På så sätt kan du utvärdera AI-agentens prestanda och samla in insikter för att identifiera eventuella utmaningar eller områden för förbättring.
     
  4. Träning och konfiguration. Det är viktigt att du konfigurerar AI-agenten så att den överensstämmer med dina specifika behov. Detta kan innebära att konfigurera arbetsflöden, definiera användarbehörigheter och anpassa svar. Det kan också innebära att träna AI-agenten med hjälp av historiska data för att förbättra dess noggrannhet och effektivitet. Under den här implementeringsfasen bör du vara uppmärksam på kraven på datasekretess och efterlevnad, särskilt när du hanterar känslig information.
     
  5. Implementering. Under implementeringen vill du se till att AI-agenten integreras sömlöst i din befintliga programvara, system och verktyg. Detta kan innebära användning av API:er, anslutningsappar eller andra integreringsmetoder. Du vill också utföra noggrann testning för att bekräfta att AI-agenten fungerar bra med dina befintliga processer.
     
  6. Övervaka och optimera. När du är klar anger du prestandamått, till exempel svarstider, kundnöjdhet och slutförandefrekvenser för uppgifter, för att spåra AI-agentens effektivitet. Se till att kontinuerligt övervaka AI-agentens prestanda och justera efter behov baserat på användarfeedback och prestandadata.
     
  7. Skala och expandera. Baserat på hur lyckad den första distributionen är kan du överväga att utöka dina AI-initiativ till andra avdelningar eller arbetsflöden för införande. Detta kan också omfatta utbildning eller utbildning av ditt team för att säkerställa att de har de färdigheter som krävs för att använda AI effektivt. 

Affärsåtgärder har omvandlats

Hur agenter omvandlar verksamheten

Genom att avsevärt minska manuella uppgifter och underlätta snabbare och mer exakt beslutsfattande revolutionerar AI-agenter verksamheten. Till skillnad från traditionella automatiseringsmetoder, som vanligtvis förlitar sig på förutbestämda regler och statiska arbetsflöden, använder AI-agenter maskininlärning och avancerade algoritmer för att anpassa sig till föränderliga villkor och lära sig av interaktioner. Med den här anpassningsbarheten kan de hantera komplexa uppgifter som kundförfrågningar, lagerhantering och dataanalys med större nyanser och effektivitet.

Organisationer använder dessa verktyg för att utöka alla aspekter av sin verksamhet, inklusive leveranskedjeåtgärder, ekonomi, kundservice och till och med försäljning. I försäljning kan till exempel AI-agenter ge teamen möjlighet att ge dem förutsägelseanalyser baserade på kunddata. Genom att identifiera potentiella leads förbättrar AI-agenter beslutsfattandet, vilket ger säljare möjlighet att fokusera på de mest intressanta möjligheterna.

Organisationer som använder AI-agenter rapporterar ofta betydande förbättringar i driftseffektivitet och kostnadsbesparingar. Det globala vetenskapsmaterialföretaget Dow har till exempel nyligen samarbetat med Microsoft för att använda Copilot och agenter för att omvandla sitt fraktfaktureringssystem, identifiera fakturaavvikelser och effektivisera sin globala fraktverksamhet. När det har distribuerats över alla leveranslägen och globala platser förväntas det här systemet potentiellt spara företagets miljoner i leveranskostnader under det första året.

Upptäck värdet och effekten av AI för företagsledare

Nästa steg

Oavsett om du automatiserar kundtjänst med chattrobotar eller använder förutsägelseanalyser för försäljning är de potentiella programmen för AI-agenter omfattande och varierande. AI-agenter erbjuder en mängd fördelar som avsevärt kan förbättra verksamheten och ge värdefulla insikter för beslutsfattande. Genom att minska den manuella arbetsbelastningen gör dessa agenter att teamen kan fokusera på mer strategiska initiativ. Deras förmåga att lära sig av interaktioner gör att de kan anpassa sig och förbättras med tiden, vilket ger mer anpassade upplevelser och optimerade arbetsflöden.

I takt med att tekniken fortsätter att utvecklas kan du inte bara effektivisera processer genom att lägga till AI-agenter i verksamheten, utan även tillhandahålla ett robust ramverk för tillväxt och anpassning som hjälper ditt företag att förbli konkurrenskraftigt på dagens snabba marknad. 
Resurser
En man som checkar in något på en surfplatta

Microsoft Copilot Studio

Stärk Microsoft 365 Copilot med agenter eller utveckla egna anpassade upplevelser.
Mer information
En kvinna som arbetar med bärbar dator

Microsoft 365 Copilot för arbete

Spara tid, öka produktiviteten och driv verksamheten framåt snabbare med Microsoft 365 Copilot.
Mer information
En person som arbetar med bärbar dator

Träffa Copilot, din AI-assistent för arbetet

Få metodtips och insikter – inspirerat av företag i framkant – för att snabbt komma igång med AI-omvandlingen.
Mer information

Vanliga frågor och svar

  • Börja med att identifiera specifika användningsfall där automatisering kan ge värde för din organisation. Välj sedan en AI-lösning som överensstämmer med dina behov, genomför ett pilottest och samlar in feedback för förfining. Slutligen ansluter du AI-agenten till dina befintliga system, tränar ditt team och övervakar sedan prestanda kontinuerligt för att optimera påverkan.
  • Ja. Vissa AI-agenter kan integreras med befintlig programvara och system via API:er eller inbyggda anslutningsappar. När du väljer en AI-lösning kontrollerar du kompatibiliteten med dina befintliga plattformar för att säkerställa sömlös integrering.
  • Om du vill mäta avkastningen för din AI-agent bör du överväga att upprätta KPI:er (Key Performance Indicators) som överensstämmer med dina affärsmål och sedan regelbundet spåra dessa mått för att utvärdera dess inverkan.
  • AI-agenter förbättrar driftseffektiviteten genom att automatisera system utan mänsklig tillsyn, så att anställda kan fokusera på mer komplexa och strategiska aktiviteter. De kan också analysera stora datamängder snabbt, identifiera mönster och trender som kanske inte är omedelbart uppenbara och ge användbara insikter för bättre prognoser och strategisk planering.
  • Några vanliga metoder är kryptering, åtkomstkontroller och efterlevnad av branschspecifika standarder. Alla AI-agenter använder dock inte samma säkerhetsåtgärder, eftersom de kan variera beroende på bransch, vilken typ av data som hanteras och hur agenten används inom organisationen. Läs mer om ansvarsfulla AI-metoder: Stärka ansvarsfull användning av AIansvarsfulla AI-metoder på Microsoft.
  1. [1]
    Tillgängligheten för mobilappar varierar mellan olika länder och regioner.