Trace Id is missing

„Copilot“ ir DI agentai

Gaukite apžvalgą, kaip „Copilot“ ir DI agentai dirba kartu, kad transformuotų didelių organizacijų verslo operacijas.
Moteris dirba nešiojamuoju kompiuteriu

Kas yra „Copilot“ ir kas yra DI agentai?

„Copilot“ yra dirbtiniu intelektu pagrįstas asistentas, padedantis atlikti užduotis, teikiantis įžvalgas ir didinantis produktyvumą. Agentai yra specializuoti dirbtinio intelekto įrankiai, skirti konkretiems procesams tvarkyti arba verslo problemoms spręsti. Agentus galima įsivaizduoti kaip DI programas, o „Copilot“ – kaip sąsają.

Įsimintiniausi dalykai

  • Gaukite ryšio tarp „Copilot“ ir DI agentų apžvalgą.
  • Atraskite dirbtinio intelekto agentų galimybes, įskaitant užduočių automatizavimą, duomenų analizę, sprendimų priėmimą ir pritaikomumą.
  • Supraskite skirtingus DI agentų tipus ir tai, kada juos naudoti.
  • Pasinerkite į technologiją, kuri suteikia dirbtinio intelekto agentams galimybę bendrauti, mokytis ir prisitaikyti.
  • Peržiūrėkite veikiančių dirbtinio intelekto agentų pavyzdžius.
  • Gaukite nurodymus, kaip įdiegti DI į darbo eigas ar sistemas.
  • Sužinokite, kaip DI agentai keičia verslo operacijas.
  • Sužinokite, kas laukia dirbtinio intelekto agentų ateityje.

Kaip „Copilot“ susijusi su dirbtinio intelekto agentais

„Copilot“, pvz., „Microsoft 365 Copilot“ yra dirbtiniu intelektu pagrįstas asistentas, kuris gali padėti jums būti produktyvesniems ir kūrybingesniems, realiuoju laiku teikdamas pagalbą, pasiūlymus ir kontekstines rekomendacijas.

Agentai yra specializuoti ir gali būti naudojami su „Copilot“konkrečioms užduotims atlikti, dažnai su minimaliu juos naudojančių žmonių indėliu. Jie gali atsakyti į vartotojų užklausas ir jas išspręsti realiuoju laiku arba gali veikti nepriklausomai, atlikdami konkrečius duomenimis ir iš anksto nustatytais tikslais pagrįstus veiksmus. Jie taip pat gali vykdyti verslo procesus, prisitaikyti prie naujų iššūkių ir laikui bėgant tobulėti.

Jei agentus įsivaizduotume kaip programėles dirbtinio intelekto sąsajoje, tuomet „Copilot“yra sąsaja, kuri leidžia jums sąveikauti su šiais agentais. Pvz., „Microsoft 365 Copilot“, apima daug agentų, įskaitant „Microsoft 365 Copilot“ pardavimui, „Microsoft 365 Copilot“, skirtą tarnybai, ir „Microsoft 365 Copilot“ finansams, kurie padeda atlikti užduotis.

Ką gali daryti DI agentai

Dirbtinio intelekto agentai gali būti taikomi daugelyje skirtingų scenarijų įvairiose srityse, kad būtų skatinamas efektyvumas ir inovacijos. Kai kurios iš šių galimybių yra:

  • Užduočių automatizavimas: DI agentai padeda supaprastinti pasikartojančias ir kasdienines užduotis, kad vartotojai galėtų sutelkti dėmesį į prasmingesnių iššūkių sprendimą. Jie gali automatizuoti klientų užklausas naudodami pokalbių robotus, valdyti planavimą ir apdoroti operacijas, o visa tai padidina produktyvumą.
     
  • Visapusiška duomenų analizė: DI agentai gali greitai ir tiksliai analizuoti didelius duomenų kiekius, išgauti įžvalgas, kuriomis grindžiamos verslo strategijos. Jie taip pat gali apdoroti klientų atsiliepimus, pardavimų duomenis ir rinkos tendencijas, kad būtų galima nustatyti elgsenos modelius ir tendencijas ir padėti komandoms priimti pagrįstus sprendimus remiantis realiuoju laiku gaunama informacija.
     
  • Sprendimų priėmimas: Naudodamiesi įvesties duomenimis ir algoritmais, dirbtinio intelekto agentai gali savarankiškai veikti daugelyje dinamiškų aplinkų. Tai apima užduočių prioritetų nustatymą, veiksmų rekomendavimą ar net savarankišką veikimą, pavyzdžiui, atsargų lygio optimizavimą pagal pardavimų prognozes.
     
  • Prisitaikymas prie iššūkių: Analizuodami ir apdorodami vartotojų sąveikas ir grįžtamąjį ryšį, dirbtinio intelekto agentai laikui bėgant prisitaiko ir tobulina savo veikimą. Ši galimybė leidžia dirbtinio intelekto įrankiams tobulinti savo atsakymus, asmeniniams poreikiams pritaikyti vartotojų patirtį ir efektyviau atlikti užduotis. Pavyzdžiui, IT operacijų srityje dirbtinio intelekto agentai gali mokytis iš istorinių duomenų, kad patobulintų ir pagerintų reagavimo į incidentus strategijas, o tai gali sutrumpinti sprendimo laiką.
Norėdami sužinoti daugiau apie generuojamojo dirbtinio intelekto galimybes, peržiūrėkite „Microsoft“ DI produktus, sprendimus ir išteklius.

Dirbtinio intelekto agentų tipai

Raginimų ir atsakymų agentai

Raginimų ir atsakymų agentai – tai dirbtinio intelekto įrankiai, skirti konkrečioms užduotims atlikti pagal naudotojo įvestį arba „raginimą“. Šie agentai apdoroja pateiktus įvesties duomenis ir sukuria atitinkamą atsakymą, taip palengvindami keitimąsi informacija su vartotoju. Jie gali būti naudojami įvairiomis aplinkybėmis, pavyzdžiui, kaip pokalbių robotai, virtualūs asistentai arba specializuotos dirbtinio intelekto sistemos verslo programoms.

Raginimų ir atsakymų agentai veikia pagal tai, kokio tipo duomenys jiems prieinami, ir pagal iš anksto nustatytų taisyklių rinkinį, kuris lemia jų elgesį. Jie gali greitai reaguoti į bet kokius duomenų, taisyklių ar konteksto, kuriame jie veikia, pokyčius. 

Kadangi jie skirti imituoti natūralų pokalbį, agentai paprastai naudojami scenarijuose, kuriuose reikia nedelsiant atsakyti į vartotojų užklausas ar prašymus, pvz., klientų aptarnavime. Raginimų ir atsakymų agentai efektyviai veikia organizacijose, norinčiose supaprastinti įprastines sąveikas ir pagerinti klientų palaikymą ir nepadaryti savo veikiančių sistemų dar sudėtingesnių.

Užduočių agentai

Kognityviniai agentai yra sukurti taip, kad imituotų žmogaus mąstymo procesus. Jie naudoja mašininį mokymąsi ir natūraliosios kalbos apdorojimą, kad suprastų ir išmoktų vartotojo elgesį ir laikui bėgant prie jo prisitaikytų, todėl yra naudingi analizuojant istorinius duomenis ir imantis veiksmų, pagrįstų išmoktomis žiniomis.

Kognityviniai agentai naudojami tokiose programose kaip virtualūs asistentai, pavyzdžiui, „Siri“ ir „Alexa“, kurie gali mokytis iš vartotojų pageidavimų ir nuolat tobulinti savo atsakymus. Įmonėse kognityviniai agentai gali analizuoti klientų duomenis ir teikti pritaikytas rekomendacijas, kurios padeda priimti labiau pagrįstus sprendimus. Naudodamiesi duomenimis pagrįstomis įžvalgomis, šie agentai padeda organizacijoms kurti asmeniškesnę vartotojų patirtį, didinti klientų pasitenkinimą ir įsitraukimą.

Autonominiai agentai

Autonominiai agentai, kurie turi savo atskirus vaidmenis ir gebėjimus. Nors jie veikia savarankiškai kaip atskiras objektas, jie taip pat gali sąveikauti ir bendradarbiauti su kitais agentais, kad išspręstų sudėtingas problemas, optimizuotų didesnius procesus arba pasiektų konkretų tikslą.

Šios kelių agentų sistemos dažnai naudojamos logistikos ir tiekimo grandinės valdyme, kur autonominiai agentai gali dinamiškai organizuoti tokias užduotis, kaip atsargų valdymas, siuntų stebėjimas ir išteklių paskirstymas. Jie taip pat gali būti taikomi didelio masto aplinkose, pavyzdžiui, išmaniuosiuose miestuose, kur keli agentai valdo eismo srautus, viešąjį transportą ir energijos paskirstymą, tuo pat metu mokydamiesi iš duomenų. Verslo pasaulyje organizacijos gali naudoti autonominius agentus, kad padidintų bendrą įvairių skyrių efektyvumą.

Kaip DI agentai pagerina darbo eigas

Didesnis produktyvumas

Organizacijos visame pasaulyje jau naudoja dirbtinio intelekto agentus produktyvumui didinti ir inovacijoms skatinti. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros organizacijos naudoja dirbtinio intelekto agentus, kad padėtų pacientams nustatyti diagnozę ir rekomenduoti gydymą. Analizuodami didžiulius medicininių duomenų ir tyrimų kiekius, dirbtinio intelekto agentai suteikia gydytojams įžvalgų, kurios supaprastina sprendimų priėmimo procesą ir leidžia jiems daugiau dėmesio skirti pacientų priežiūrai.

Kita vertus, gamybos įmonėse dirbtinio intelekto agentai gali būti naudojami siekiant optimizuoti operacijas ir sumažinti bendrą prastovų skaičių. Pavyzdžiui, agentai gali dinamiškai optimizuoti atsargų lygį, užtikrindami, kad populiarių produktų visada būtų sandėlyje, ir tokiu būdu kartu sumažinti atsargų sąnaudas. Stebėdami įrangos būklę realiuoju laiku, dirbtinio intelekto agentai gali numatyti techninės priežiūros poreikius dar prieš atsirandant gedimams. 

Klientų aptarnavimas

Vis daugiau mažmeninės prekybos įmonių savo svetainėse ir mobiliosiose programėlėse1 pradėjo diegti dirbtiniu intelektu pagrįstus pokalbių robotus, kurie padeda klientams rekomenduoti produktus, atlikti užsakymus ir teikti užklausas. Šie pokalbių robotai akimirksniu atsako klientams į jų užsakymus, klausimus dėl mokėjimų ir grąžinimų, todėl klientai apskritai yra labiau patenkinti.

Bankininkystės srityje dirbtinio intelekto agentai gali tvarkyti klientų užklausas apie sąskaitų likučius, operacijų istoriją ir paskolų paraiškas, teikdami klientams skubią pagalbą, kai tik jos prireikia. O svetingumo srityje dirbtinio intelekto pagalbininkas galėtų padėti svečiams atlikti užsakymus, teikti vietos rekomendacijas ir spręsti rūpimus klausimus realiuoju laiku. Bet kurioje su klientais dirbančioje organizacijoje dirbtinio intelekto agentas gali pagerinti klientų patirtį, supaprastinti veiklą ir padidinti pajamas.

Veiklos efektyvumas

Įvairių pramonės šakų technologijų organizacijos naudoja dirbtinio intelekto agentus, kad maksimaliai padidintų veiklos efektyvumą. Visame pasaulyje sandėliuose dirbtinio intelekto sprendimais paremti sprendimai atrenka prekes ir optimizuoja maršrutus, kad sutrumpėtų užsakymų apdorojimo laikas. Toks automatizavimas ne tik pagreitina operacijas, bet ir sumažina darbo sąnaudas, todėl įmonės gali išlaikyti konkurencinį pranašumą.

Dirbtinio intelekto galimybės didinti veiklos efektyvumą yra beveik neribotos. Panagrinėkime statybų bendrovę, kuri diegia dirbtinio intelekto agentus, kad valdytų projektų terminus ir išteklių paskirstymą. Dirbtinio intelekto agentas gali analizuoti oro sąlygas, darbo jėgos prieinamumą ir medžiagų atsargas, kad galėtų dinamiškai koreguoti projektų tvarkaraščius. Žemės ūkyje dirbtinio intelekto agentas, naudodamas dronus ir jutiklius, gali stebėti pasėlių būklę ir realiuoju laiku teikti ūkininkams duomenis bei rekomendacijas dėl drėkinimo ir kenkėjų kontrolės. Abiem atvejais dirbtinio intelekto agentas užtikrina, kad projektas būtų užbaigtas laiku, ir kartu sumažina išlaidas.

Kaip pradėti dirbti su dirbtinio intelekto agentais

Jei norite pradėti diegti DI agentus į savo verslo darbo eigas, įvertinkite čia pateiktas geriausias praktikas:
 
  1. Naudojimo atvejų nustatymas. Pirmiausia reikėtų aiškiai apsibrėžti, ką norite pasiekti. Norite optimizuoti klientų aptarnavimo iniciatyvas? O gal jus labiau domina gilesnės duomenų įžvalgos? Pradėkite nuo esamų darbo srautų analizės ir nustatykite konkrečias užduotis, kurias galima patobulinti naudojant automatizavimą arba dirbtinio intelekto pagalbą.
     
  2. DI sprendimų tyrimas ir pasirinkimas. Tyrinėdami įvairius dirbtinio intelekto agentus ir platformas, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip funkcionalumas, naudojimo paprastumas, išplečiamumas ir suderinamumas su esamomis sistemomis. Pasirinkite sprendimą, kuris užtikrina patikimą saugą, patikimą klientų aptarnavimą ir išteklius, padedančius patenkinti nuolatinius poreikius.
     
  3. Bandomasis testavimas. Prieš imdamiesi įgyvendinimo, atlikite bandomąjį testavimą su nedidele naudotojų grupe. Taip galėsite įvertinti dirbtinio intelekto agento veikimą ir surinkti įžvalgas, kad nustatytumėte bet kokias problemas ar tobulintinas sritis.
     
  4. Mokymas ir konfigūracija. Labai svarbu, kad dirbtinio intelekto agentą sukonfigūruotumėte taip, kad jis atitiktų jūsų konkrečius poreikius. Tai gali apimti darbo eigos nustatymą, vartotojų leidimų apibrėžimą ir atsakymų pritaikymą. Tai taip pat gali reikšti dirbtinio intelekto agento mokymą naudojant ankstesnius duomenis, kad būtų pagerintas jo tikslumas ir veiksmingumas. Šiame diegimo etape atkreipkite dėmesį į duomenų privatumo ir atitikties reikalavimus, ypač tvarkydami slaptą informaciją.
     
  5. Diegimas. Diegimo metu norėsite užtikrinti, kad jūsų dirbtinio intelekto agentas sklandžiai integruotųsi į esamą programinę įrangą, sistemas ir įrankius. Tam gali būti naudojamos API, jungtys ar kiti integravimo metodai. Taip pat reikėtų atlikti išsamius bandymus, kad įsitikintumėte, jog dirbtinio intelekto agentas gerai veikia su jūsų esamais procesais.
     
  6. Stebėjimas ir optimizavimas. Baigę darbą, nustatykite efektyvumo metriką, pavyzdžiui, atsakymo laiką, klientų pasitenkinimą ir užduočių atlikimo lygį, kad galėtumėte stebėti dirbtinio intelekto agento veiksmingumą. Būtinai nuolat stebėkite dirbtinio intelekto agento veikimą ir prireikus jį koreguokite, atsižvelgdami į naudotojų atsiliepimus ir veiklos duomenis.
     
  7. Plėtimas ir augimas. Remdamiesi pradinio diegimo sėkme, galite apsvarstyti galimybę išplėsti dirbtinio intelekto iniciatyvas ir įtraukti į jas kitus skyrius ar kitą darbo eigą. Tam taip pat gali prireikti apmokyti jūsų komandą, kad ji turėtų įgūdžių, reikalingų veiksmingai naudoti dirbtinį intelektą. 

Pertvarkytos verslo operacijos

Kaip agentai keičia verslą

Dirbtinio intelekto agentai, gerokai sumažinantys rankinių užduočių skaičių ir padedantys greičiau ir tiksliau priimti sprendimus, iš esmės keičia verslo operacijas. Skirtingai nuo tradicinių automatizavimo metodų, kurie paprastai grindžiami iš anksto nustatytomis taisyklėmis ir statiškomis darbo eigomis, dirbtinio intelekto agentai naudoja mašininį mokymąsi ir pažangius algoritmus, kad prisitaikytų prie besikeičiančių sąlygų ir mokytųsi iš sąveikų. Šis gebėjimas prisitaikyti leidžia jiems atlikti sudėtingas užduotis, pvz., klientų užklausas, atsargų valdymą ir duomenų analizę, geriau atsižvelgiant į niuansus ir veiksmingiau.

Organizacijos naudoja šias priemones tobulinti visus savo verslo aspektus, įskaitant tiekimo grandinės operacijas, finansus, klientų aptarnavimą ir net pardavimus. Pavyzdžiui, pardavimų srityje dirbtinio intelekto agentai suteikia komandoms galimybę naudotis klientų duomenimis pagrįsta prognozuojamąja analize. Nustatydami didelio potencialo galimus klientus, dirbtinio intelekto agentai patobulina sprendimų priėmimo procesą, suteikdami pardavimų atstovams galimybę sutelkti dėmesį į perspektyviausias galimybes.

Organizacijos, naudojančios dirbtinio intelekto agentus, dažnai teigia, kad jų veiklos efektyvumas ir sutaupytos lėšos gerokai padidėjo. Pavyzdžiui, pasaulinė mokslinių medžiagų bendrovė „Dow“ neseniai bendradarbiavo su „Microsoft“, kad naudodama „Copilot“ ir agentus pertvarkytų savo krovinių sąskaitų faktūrų išrašymo sistemą, nustatytų sąskaitų faktūrų nesklandumus ir supaprastintų savo pasaulinę ekspedijavimo veiklą. Tikimasi, kad, įdiegus šią sistemą visuose gabenimo būduose visose pasaulio vietose, per pirmuosius metus bendrovė sutaupys milijonus gabenimo išlaidų.

Sužinokite apie dirbtinio intelekto vertę ir poveikį verslo vadovams

Kitas žingsnis

Nesvarbu, ar automatizuojate klientų aptarnavimą naudodami pokalbių robotus, ar naudojate prognozuojamąją pardavimų analizę, dirbtinio intelekto agentų pritaikymo galimybės yra labai plačios ir įvairios. Dirbtinio intelekto agentai teikia daugybę privalumų, kurie gali gerokai pagerinti verslo operacijas ir suteikti vertingų įžvalgų priimant sprendimus. Sumažindami rankinio darbo krūvį, šie agentai leidžia komandoms sutelkti dėmesį į strategiškesnes iniciatyvas. Jų gebėjimas mokytis iš sąveikų leidžia jiems laikui bėgant prisitaikyti ir tobulėti, užtikrinant labiau asmeniniams pore pritaikytą patirtį ir optimizuotas darbo eigas.

Technologijoms toliau tobulėjant, dirbtinio intelekto agentų įtraukimas į jūsų veiklą gali ne tik supaprastinti procesus, bet ir suteikti tvirtą pagrindą augimui ir prisitaikymui – tai padės jūsų verslui išlikti konkurencingam šiuolaikinėje sparčiai besikeičiančioje rinkoje. 
Ištekliai
Vyras kažką tikrina planšetiniame kompiuteryje

„Microsoft Copilot Studio“

Patobulinkite „Microsoft 365 Copilot“ funkciją naudodami agentus arba kurkite savo pasirinktines funkcijas.
Sužinokite daugiau
Moteris dirba nešiojamuoju kompiuteriu

„Microsoft 365 Copilot“ darbui

Sutaupykite laiko, padidinkite produktyvumą ir vystykite verslą greičiau naudodami „Microsoft 365 Copilot“.
Sužinokite daugiau
Asmuo dirbantis nešiojamuoju kompiuteriu

Susipažinkite su „Copilot“, dirbtinio intelekto asistentu darbui

Gaukite geriausios praktikos ir įžvalgų, įkvėptų pirmaujančių įmonių, kad pradėtumėte savo DI transformaciją.
Sužinokite daugiau

Dažnai užduodami klausimai

  • Pirmiausia nustatykite konkrečius naudojimo atvejus, kai automatizavimas gali suteikti naudos jūsų organizacijai. Tada pasirinkite DI sprendimą, kuris atitinka jūsų poreikius, atlikite bandomąjį testą ir surinkite atsiliepimus, kad galėtumėte patikslinti. Galiausiai, prijunkite DI agentą prie esamų sistemų, apmokykite savo komandą, tada nuolat stebėkite efektyvumą, kad optimizuotumėte poveikį.
  • Taip. Kai kuriuos dirbtinio intelekto agentus galima integruoti su esama programine įranga ir sistemomis naudojant API arba integruotas jungtis. Rinkdamiesi dirbtinio intelekto sprendimą, patikrinkite, ar jis suderinamas su esamomis platformomis, kad būtų užtikrinta sklandi integracija.
  • Norėdami įvertinti savo dirbtinio intelekto agento investicijų grąžą, nustatykite pagrindinius veiklos rodiklius, atitinkančius jūsų verslo tikslus, ir reguliariai stebėkite šiuos rodiklius, kad įvertintumėte DI agento poveikį.
  • Dirbtinio intelekto agentai didina veiklos efektyvumą, nes automatizuoja sistemas be žmogaus priežiūros, todėl darbuotojai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnes ir strategines veiklas. DI agentai taip pat gali greitai analizuoti didelius duomenų rinkinius, nustatyti dėsningumus ir tendencijas, kurios gali būti ne iš karto akivaizdžios, ir pateikti naudingų įžvalgų geresniam prognozavimui ir strateginiam planavimui.
  • Kai kurie įprasti metodai yra šifravimas, prieigos kontrolė ir konkrečios pramonės šakos standartų laikymasis. Tačiau ne visi dirbtinio intelekto agentai naudoja tas pačias saugos priemones, nes jos gali skirtis priklausomai nuo pramonės šakos, tvarkomų duomenų tipo ir nuo to, kaip agentas naudojamas organizacijoje. Sužinokite daugiau apie „Microsoft“ atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo praktiką.
  1. [1]
    Mobiliųjų įrenginių programėlių pasiekiamumas priklauso nuo šalies / regiono.