Kako izgraditi i trenirati AI agente

Pregled AI agenata

AI agenti pomažu timovima u pojednostavljivanju rada automatizacijom i izvođenjem poslovnih procesa koristeći unos prirodnog jezika i podatke. Ovaj vodič obuhvaća kako oni funkcioniraju, primjere iz stvarnog svijeta te kako izgraditi i trenirati AI agente za podršku vašoj tvrtki ili ustanovi.

Glavni zaključci

AI agenti pojednostavljuju zadatke, optimiziraju poslovanje i pomažu u smanjenju troškova i ručnog rada.
Tvrtke ili ustanove koriste AI agente za rješavanje zahtjevnih izazova poput poboljšanja korisničke službe, upravljanja rizicima i predviđanja trendova.
Izgradnja AI agenta zahtijeva jasno planiranje, odgovarajuće alate te promišljenu obuku i testiranje.
Postojeći okviri olakšavaju izgradnju AI agenata prilagođenih specifičnim potrebama vašeg tima.
Povezivanje AI agenata s vašim sustavima i obuka vašeg tima osiguravaju lakšu primjenu i bolje rezultate.
Kontinuirano praćenje održava AI agente točnima, učinkovitima i usklađenima s promjenjivim poslovnim ciljevima.

Što su AI agenti?

AI agenti su AI alati koji automatiziraju i izvršavaju poslovne procese, radeći uz osobu, tim ili tvrtku ili ustanovu ili u njihovo ime. Dizajnirani su da pomognu ljudima raditi učinkovitije – bilo da to znači odgovaranje na pitanja, organiziranje informacija ili pomoć u dovršavanju višestupanjskih procesa. Oni se kreću od jednostavnih agenata za upite i odgovore do potpuno autonomnih agenata koji mogu pokrenuti cijele tijekove rada od početka do kraja. Kada su povezani s podacima vaše tvrtke ili ustanove, agenti olakšavaju korištenje alata i informacija bez ručnog pretraživanja, sortiranja ili prebacivanja između sustava.

AI agenti pomažu u smanjenju ponavljajućih zadataka, razumijevanju složenih informacija i olakšavanju svakodnevnog rada. To oslobađa vrijeme timovima da se usredotoče na planiranje, rješavanje problema i donošenje odluka.

Izgradnja AI agenta zahtijeva nekoliko važnih koraka. Potrebno je odlučiti što agent treba raditi, odabrati okvir za njegovu izgradnju i osigurati mu pristup pravim informacijama. Također su potrebne jasne smjernice za održavanje pravog smjera. Nakon izgradnje, agent prolazi kroz proces obuke koji uključuje povratne informacije, testne pokuse i manje prilagodbe kako bi se osiguralo da dobro funkcionira i podržava ciljeve vašeg tima.

Za još brže postavljanje unaprijed izrađeni agenti nude početnu prednost – spremni su za korištenje i konfiguraciju odmah po instalaciji kako bi pojednostavili proces pokretanja.

Vrste AI agenata

Postoji nekoliko vrsta AI agenata, svaki sa svojom ulogom:

Agenti za dohvaćanje pronalaze informacije iz pouzdanih izvora, analiziraju ih i vraćaju jasne odgovore na korisnička pitanja.
Agenti za zadatke automatiziraju radnje i radne tokove – poput slanja ažuriranja ili generiranja izvještaja – kako bi smanjili ručni, ponavljajući rad.
Autonomni agenti samostalno rade prema ciljevima, prilagođavaju planove po potrebi i eskaliraju kada je potrebna ljudska intervencija.

Svaka vrsta AI agenta ima različite prednosti ovisno o vašim ciljevima – ali svi su dizajnirani da podrže tvrtke ili ustanove u optimizaciji načina rada.

Kako tvrtke ili ustanove koriste AI agente

Operativna učinkovitost i smanjenje troškova

Timovi mogu koristiti AI agente za obavljanje svakodnevnih zadataka poput unosa podataka, izvještavanja ili praćenja zaliha. To im pomaže raditi brže i provoditi manje vremena na ručnom radu. Ovakva automatizacija ne samo da ubrzava poslovanje – već smanjuje vrijeme koje vaš tim provodi na ponavljajućim zadacima, snižavajući troškove bez gubitka točnosti.

Na primjer, tvrtke ili ustanove u sektorima poput financija, zdravstva i proizvodnje koriste AI agente za zadatke poput unosa podataka, korisničke službe i prediktivnog održavanja. Gotovo 70 posto tvrtki s liste Fortune 500 koristi Microsoft 365 Copilot za poduzimanje ponavljajućih i rutinskih zadataka – i AI agenti su spremni pomoći tvrtkama ili ustanovama da idu još dalje automatizacijom određenih zadataka (ili cijelih radnih tokova) u vaše ime.

Korištenjem AI agenata na poslu, tvrtke počinju bilježiti povećanje produktivnosti i uštede troškova u administrativnim poslovima i drugim funkcijama podrške.

Služba za korisnike

Timovi korisničke službe koriste agente pogonjene umjetnom inteligencijom za brže i dosljednije rješavanje velikog broja upita. Ti agenti odgovaraju na uobičajena pitanja, usmjeravaju složenije probleme pravoj osobi i oslobađaju ljudske agente da se usredotoče na personaliziraniju podršku.

U različitim industrijama – od e-trgovine i bankarstva do ugostiteljstva– AI agenti poput botova za razgovor pomažu smanjiti vrijeme čekanja, poboljšati kvalitetu odgovora i povećati zadovoljstvo korisnika. Na primjer, koristeći Copilot Studio, tim ABN AMRO banke stvorio je agenta koji pomaže klijentima banke sa svime, od otključavanja debitne kartice do promjene limita podizanja na bankomatu.

Analiza podataka

AI agenti pomažu u donošenju odluka analizirajući velike količine podataka u stvarnom vremenu i ukazujući na trendove, rizike ili prilike. To olakšava timovima da brzo i samouvjereno djeluju, osobito u situacijama brzih promjena na tržištu ili složenih informacija.

Na primjer, timovi izrađuju AI agente za prepoznavanje promjena u ponašanju kupaca, praćenje performansi opskrbnog lanca ili predviđanje tržišnih trendova. U financijskim uslugama, ti agenti podržavaju analizu portfelja i modeliranje rizika. U maloprodaji pomažu prilagoditi cijene ili inventar na temelju sezonskih obrazaca ili lokalne potražnje. Ovo su samo neki primjeri kako AI agenti mogu pružiti pravovremene uvide koji podržavaju pametnije i brže odluke.

Upravljanje rizicima i usklađenost

Praćenje propisa i upravljanje rizicima može biti zahtjevno – ali AI agenti mogu pomoći. Oni prate podatke u stvarnom vremenu, označavaju anomalije i prate obrasce usklađenosti, smanjujući mogućnost skupih pogrešaka ili propusta.

U industrijama poput zdravstva, financija i energetike, AI agenti mogu se koristiti za otkrivanje potencijalnih prijevara, praćenje promjena u regulatornim zahtjevima i evidentiranje aktivnosti usklađenosti. To pomaže timovima da rano uoče probleme i izbjegnu kazne, dok istovremeno daje vodstvu veću sigurnost da se ključni procesi provode ispravno

Kako izgraditi i trenirati vlastite AI agente

Izgradnja i treniranje vlastitih AI agenata je postupak korak po korak koji zahtijeva pažljivo planiranje, dizajn i evaluaciju. Evo deset ključnih koraka koji će vas voditi kroz razvojni proces dok učite kako izgraditi AI agente i obučavati ih za jedinstvene ciljeve vaše tvrtke ili ustanove.

1. Identificirajte specifične slučajeve uporabe i definirajte svrhu i opseg agenta

Započnite jasnim definiranjem što AI agent treba raditi. Zapitajte se: Koji zadatak će obavljati? Koji problem rješava? Koji rezultat želite postići? Postavite jasne granice njegove uloge, uključujući što smije, a što ne smije raditi. Identificirajte ograničenja, kakve će podatke trebati i koje će metrike definirati uspjeh. Ulaganje vremena u odgovore na ova pitanja postavit će čvrste temelje za ostatak projekta.

2. Odaberite okvir i alate za AI agente koji su usklađeni s vašim potrebama

Zatim odaberite okvire i alate za AI agente koji najbolje podržavaju vaše ciljeve. Popularni izbori uključuju Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel i biblioteke otvorenog koda poput Hugging Face Transformers. Neki su bolje prilagođeni zadacima prirodnog jezika, dok drugi nude veću fleksibilnost ili skalabilnost.

Za odabir okvira razmotrite koji tip agenta gradite, svoje tehničko znanje i kako bi okvir funkcionirao s vašim postojećim alatima i sustavima.

3. Prikupite i pripremite podatke za obuku

Visokokvalitetni podaci obuke ključni su za izgradnju učinkovitih AI agenata. To uključuje strukturirane podatke, nestrukturirani tekst, slike ili povijesne zapise. Nakon prikupljanja, podaci se moraju očistiti kako bi se uklonile pogreške ili nedosljednosti. U mnogim slučajevima, podaci se moraju označiti kako bi agent mogao točno naučiti obrasce. Pažljiva priprema podataka dovest će do bolje izvedbe i pouzdanijih rezultata.

4. Dizajnirajte i izgradite AI agenta

Vrijeme je za dizajn arhitekture agenta. Definirajte kako će primati ulaze, obrađivati informacije i proizvoditi izlaze. Izgradite logiku koja povezuje odabrani model s podacima, sustavima ili korisnicima s kojima će agent komunicirati. To može uključivati korisnička sučelja, API-je ili okidače događaja. Jasan dizajn pomoći će osigurati da agent može pouzdano i dosljedno funkcionirati.

5. Testirajte, usavršavajte i provjerite valjanost AI agenta

Kad vaš AI agent bude aktivan, slijedite ove korake za testiranje, potvrdu i usavršavanje njegove izvedbe tijekom vremena.

Testirajte agenta. Započnite procjenom kako agent radi u različitim scenarijima. Koristite metode poput testiranja jedinica, testiranja korisnika ili A/B testiranja za procjenu njegovih odgovora na uobičajene i rubne unose slučaja. To pomaže osigurati da agent pouzdano funkcionira prije šire implementacije.

Provjerite valjanost agenta. Usporedite izlaze agenta s očekivanim rezultatima ili referentnim vrijednostima. Ako ne radi prema potrebama, napravite ciljane izmjene u njegovoj logici, radnim tokovima ili izvorima podataka. Ovaj korak pomaže potvrditi da agent proizvodi točne i korisne odgovore.

Nadzor i usavršavanje. Nakon testiranja i potvrde, nastavite pratiti ponašanje agenta u stvarnim situacijama. Prikupljajte povratne informacije od korisnika i stručnjaka te postupno uvodite poboljšanja tijekom vremena. Čak i male prilagodbe mogu značajno povećati njegovu učinkovitost i pouzdanost.

6. Objavite AI agenta u postojećem sustavu

Integrirajte agenta u svoje redovne sustave i tijekove rada. To može uključivati povezivanje s poslovnim alatima ili komunikacijskim platformama. Cilj je učiniti agenta dostupnim pravim osobama ili procesima kako bi pružao vrijednost bez ometanja svakodnevnih operacija.

7. Obučite svoj tim

Iako AI agenti mogu obavljati mnoge zadatke, ljudska uključenost je važna. Osigurajte da zaposlenici razumiju kako se agent uklapa u njihove tijekove rada i kada trebaju pregledati ili prilagoditi njegove izlaze. Omogućite edukacije ili dokumentaciju kako bi vaš tim učinkovito koristio agente i slijedio principe odgovornog AI-ja.

8. Kontinuirano pratite izvedbu kako biste optimizirali učinak

Nakon što je AI agent aktivan, pratite njegovu izvedbu. Koristite podatke o izvedbi i povratne informacije korisnika za redovita ažuriranja i poboljšanja. To pomaže agentu da ostane točan, učinkovit i usklađen s vašim ciljevima koji se razvijaju i radnim tokovima.

Izgradnja AI agenata za povećanje učinkovitosti vaše tvrtke ili ustanove

AI agenti mijenjaju način rada timova. Preuzimanjem ponavljajućih zadataka, podrškom u donošenju odluka i poboljšanjem protoka informacija, oni pomažu osobama da se usredotoče na ono najvažnije. Izgradnja vlastitog AI agenta zahtijeva pažljivo planiranje, prave alate i kontinuiranu obuku. No rezultat je sustav koji raste s vašom tvrtkom ili ustanovom i podržava vaše ciljeve.

AI agenti već pomažu timovima u različitim industrijama da postignu rezultate, pomažući tvrtkama ili ustanovama u poboljšanju korisničke službe, smanjenju troškova i upravljanju rizicima. Početak rada s rješenjem Copilot kako biste istražili kako AI pomoćnik za rad i agenti mogu podržati vašu tvrtku ili ustanovu.

Resursi

Istražite više resursa

Žena sjedi za stolom držeći šalicu crne kave i gleda u prijenosno računalo.

Infografika

Što je agent?

Pogledajte kako agenti upotrebljavaju umjetnu inteligenciju za automatizaciju i izvršavanje poslovnih procesa.

Prikaži infografiku

Žena sjedi na kauču radeći na prijenosnom računalu, a iza nje je mačka.

Izvješće

Stanje AI agenata

Istražite pet novih slučajeva upotrebe agenta AI-ja u ovom izvješću tvrtke Forrester Research.

Preuzmite izvješće

Osoba sjedi za stolom s velikim monitorom na kojem su prikazani grafikoni i dijagrami te prijenosnim računalom koje prikazuje podatke,

Videozapis

Spektar agenata uz Copilot Studio

Saznajte kako jednostavno dizajnirati agente za vaše jedinstvene i raznolike poslovne procese.

Pogledajte videozapis

Troškovi izgradnje AI agenta mogu znatno varirati ovisno o složenosti, potrebnim alatima i infrastrukturi. Za jednostavne primjene troškovi mogu biti ograničeni na naknade za računalstvo u oblaku i pohranu. Napredniji projekti mogu zahtijevati razvojne resurse, naknade za licence i kontinuirano održavanje. Platforme u oblaku kao što je Microsoft Azure nude mogućnosti skalabilnih cijena za upravljanje tim troškovima.
Dok su prošla rješenja zahtijevala razvojno znanje, današnji alati s malo koda ili bez koda, poput rješenja Copilot Studio, omogućuju razvojnim inženjerima za građane jednostavnu izradu AI agenata bez prethodnih programerskih vještina. Za naprednije funkcionalnosti, profesionalni programeri mogu koristiti alate poput Azure AI Foundry za prilagodbu i upravljanje aplikacijama utemeljenim na umjetnoj inteligenciji.
Vremenski okvir ovisi o opsegu projekta. Jednostavni agenti mogu se razviti u nekoliko dana koristeći postojeće platforme s malo koda ili bez koda. Složeniji ili prilagođeni agenti mogu zahtijevati nekoliko tjedana ili dulje za dizajn, obuku, testiranje i integraciju. Kontinuirano usavršavanje obično je dio procesa.
Većina tvrtki ili ustanova započinje s postojećim okvirima jer smanjuju vrijeme razvoja i pružaju ugrađenu funkcionalnost. Izgradnja ispočetka nudi više prilagodbi, ali zahtijeva više vremena i stručnosti. Korištenje okvira općenito je bolja opcija osim ako nemate vrlo specijalizirane potrebe.
Azure AI Foundry nudi niz alata za izradu AI agenata, uključujući Visual Studio, GitHub i Copilot Studio. Ti alati omogućuju svim korisnicima izgradnju agenata unutar spektra razvojnih inženjera. Za više informacija istražite ovaj detaljan vodič o razvoju AI aplikacija i agenata na platformi Azure.

Pratite Microsoft 365