Slik bygger og lærer du opp KI-agenter

Oversikt over KI-agenter

KI-agenter hjelper team med å effektivisere arbeidet ved å automatisere og utføre forretningsprosesser ved bruk av naturlig språk og data. Denne veiledningen forklarer hvordan de fungerer, virkelige bruksområder og hvordan du bygger og lærer opp KI-agenter for å støtte organisasjonen.

Viktige hovedpunkter

KI-agenter forenkler oppgaver, effektiviserer driften og bidrar til å redusere kostnader og manuelt arbeid.
Organisasjoner bruker KI-agenter til å takle tøffe utfordringer som å forbedre kundeservice, håndtere risiko og forutsi trender.
Å bygge en KI-agent krever tydelig planlegging, riktige verktøy og grundig opplæring og testing.
Eksisterende rammeverk gjør det enklere å bygge KI-agenter tilpasset teamets spesifikke behov.
Å koble KI-agenter til systemene og lære opp teamet sikrer enklere innføring og bedre resultater.
Løpende overvåking holder KI-agentene nøyaktige, effektive og i tråd med endrede forretningsmål.

Hva er KI-agenter?

KI-agenter er KI-verktøy som automatiserer og utfører forretningsprosesser og jobber sammen med eller på vegne av en person, et team eller en organisasjon. De er utformet for å hjelpe folk med å arbeide mer effektivt, enten det er å svare på spørsmål, organisere informasjon eller hjelpe til med å fullføre flertrinnsprosesser. De varierer fra enkle spørsmål-og-svar-agenter til fullstendig autonome agenter som kan kjøre hele arbeidsflyter fra start til slutt. Når de er basert på organisasjonens data, gjør agentene det enklere å bruke verktøy og informasjon uten å måtte søke, sortere eller bytte mellom systemer manuelt.

KI-agenter bidrar til å redusere gjentakende oppgaver, forstå kompleks informasjon og gjøre hverdagsarbeidet smidigere. Dette frigjør tid for team til å fokusere på planlegging, problemløsning og beslutningstaking.

Å bygge en KI-agent krever noen viktige trinn. Du må bestemme hva agenten skal gjøre, velge et rammeverk for bygging og gi den tilgang til riktig informasjon. Det trengs også klare retningslinjer for å holde kursen. Etter bygging går agenten gjennom en opplæringsprosess med tilbakemeldinger, testkjøringer og små justeringer for å sikre at den fungerer godt og støtter teamets mål.

For enda raskere oppsett tilbyr ferdigbygde agenter et forsprang. De er klare til bruk og kan konfigureres rett ut av boksen for å forenkle oppstartsprosessen.

Typer KI-agenter

Det finnes flere typer KI-agenter, hver med sin rolle:

Henteagenter finner informasjon fra pålitelige kilder, vurderer den og gir klare svar på brukerens spørsmål.
Oppgaveagenter automatiserer handlinger og arbeidsflyter, som å sende oppdateringer eller lage rapporter, for å redusere manuelt, gjentakende arbeid.
Autonome agenter arbeider selvstendig mot mål, justerer planer ved behov og eskalerer når menneskelige innspill kreves.

Hver type KI-agent har ulike styrker avhengig av målene, men alle er laget for å støtte organisasjoner i å effektivisere måten de arbeider på.

Slik bruker organisasjoner KI-agenter

Driftseffektivitet og kostnadsreduksjon

Team kan bruke KI-agenter til daglige oppgaver som å registrere data, rapportere eller spore beholdning. Dette hjelper dem med å arbeide raskere og bruke mindre tid på manuelt arbeid. Denne typen automatisering øker ikke bare tempoet i driften. Den reduserer også tiden teamet bruker på gjentakende arbeid, noe som senker kostnader uten å gå på bekostning av nøyaktighet.

For eksempel bruker organisasjoner i sektorer som finans, helse og produksjon KI-agenter til oppgaver som dataregistrering, kundeservice og prediktivt vedlikehold. Nesten 70 prosent av Fortune 500-selskaper bruker Microsoft 365 Copilot til å ta seg av gjentakende og kjedelige oppgaver, og KI-agenter er klare til å hjelpe organisasjoner enda mer ved å automatisere enkelte oppgaver (eller hele arbeidsflyter) på dine vegne.

Ved å bruke KI-agenter i arbeid begynner selskaper å se produktivitetsøkninger og kostnadsbesparelser i administrasjonen og andre støttefunksjoner.

Kundeservice

Kundeserviceteam bruker agenter drevet av kunstig intelligens til å håndtere store mengder forespørsler raskere og mer konsekvent. Disse agentene svarer på vanlige spørsmål, sender mer komplekse saker til riktig person og frigjør menneskelige agenter til å fokusere på mer tilpasset støtte.

På tvers av bransjer – fra e-handel og bank til hotell- og restaurantbransjen – hjelper KI-agenter som chatroboter med å redusere ventetider, forbedre svarenes kvalitet og øke kundetilfredsheten. For eksempel brukte ABN AMRO-teamet Copilot Studio til å lage en agent som hjelper bankens kunder med alt fra å opphever sperringer på debetkort til å endre uttaksgrensen i minibanker.

Dataanalyse

KI-agenter hjelper med beslutningstaking ved å analysere store datamengder i sanntid og peke på trender, risikoer eller muligheter. Dette gjør det enklere for team å handle raskt og trygt, spesielt i raske markeder eller med kompleks informasjon.

For eksempel bygger team KI-agenter for å identifisere endringer i kundeadferd, overvåke ytelsen til forsyningskjeden eller forutsi markedstrender. I bank og finans støtter disse agentene porteføljeanalyse og risikomodellering. I detaljhandel hjelper de med å justere priser eller beholdning basert på sesongmønstre eller lokal etterspørsel. Dette er bare noen eksempler på hvordan KI-agenter kan gi tidsriktige innsikter som støtter smartere og raskere beslutninger.

Risikostyring og forskriftssamsvar

Å holde tritt med regelverk og håndtere risiko kan være tidkrevende, men KI-agenter kan hjelpe. De overvåker data i sanntid, flagger avvik og sporer mønstre for forskriftssamsvar, noe som reduserer risikoen for kostbare feil og forglemmelser.

I bransjer som helse, finans og energi kan KI-agenter brukes til å oppdage mulig svindel, spore endringer i regelverk og loggføre aktiviteter relatert til forskriftssamsvar. Dette hjelper team med å oppdage problemer tidlig og unngå bøter samtidig som ledelsen får større trygghet for at viktige prosesser følges.

Slik bygger og lærer du opp dine egne KI-agenter

Å bygge og lære opp dine egne KI-agenter er en trinnvis prosess som krever nøye planlegging, design og evaluering. Her er ti viktige trinn som kan veilede utviklingsprosessen mens du lærer hvordan du bygger KI-agenter og lærer dem opp for organisasjonens unike mål.

1. Identifiser spesifikke bruksområder, og definer agentens formål og omfang

Start med å tydelig definere hva KI-agenten skal gjøre. Still deg selv spørsmålet: Hvilken oppgave skal den utføre? Hvilket problem løser den? Hvilket resultat sikter du mot? Sett klare grenser for rollen, inkludert hva den skal og ikke skal gjøre. Identifiser begrensninger, hvilke typer data den trenger, og hvilke måledata som definerer suksess. Å bruke tid på å svare på disse spørsmålene vil legge et solid grunnlag for resten av prosjektet.

2. Velg KI-agentrammeverk og verktøy som samsvarer med behovene dine

Velg deretter KI-agentrammeverk og verktøy som best støtter målene dine. Populære alternativer inkluderer Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel og biblioteker med åpen kildekode, som Hugging Face Transformers. Noen passer bedre for oppgaver med naturlig språk, mens andre tilbyr mer fleksibilitet eller skalerbarhet.

For å velge et rammeverk bør du vurdere hvilken type agent du bygger, teknisk kompetanse og hvordan rammeverket vil fungere med eksisterende verktøy og systemer.

3. Samle inn og forbered opplæringsdata

Opplæringsdata av høy kvalitet er avgjørende for å bygge effektive KI-agenter. Dette inkluderer strukturerte data, ustrukturert tekst, bilder eller historiske opptegnelser. Når data er samlet inn, må dataene renses for å fjerne feil eller inkonsekvenser. I mange tilfeller må data merkes for å hjelpe agenten med å lære mønstre nøyaktig. Nøye forberedte data gir bedre ytelse og mer pålitelige resultater.

4. Design og bygg KI-agenten

Nå er det tid for å designe agentens arkitektur. Definer hvordan agenten skal motta inndata, behandle informasjon og behandle utdata. Bygg logikk som kobler den valgte modellen til data, systemer eller brukere den skal samhandle med. Dette kan inkludere brukergrensesnitt, API-er eller hendelsesutløsere. En tydelig design sikrer at agenten fungerer pålitelig og konsekvent.

5. Test, forbedre og valider KI-agenten

Når KI-agenten er i gang, følger du disse trinnene for å teste, validere og forbedre ytelsen over tid.

Test agenten. Start med å evaluere hvordan agenten presterer i ulike scenarioer. Bruk metoder som enhetstesting, brukertesting eller A/B-testing til å vurdere svar på både vanlige og sjeldne inndata. Dette sikrer at agenten fungerer pålitelig før en bredere utrulling.

Valider agenten. Sammenlign agentens utdata med forventede resultater eller referanseverdier. Hvis ytelsen ikke er som ønsket, gjør du målrettede oppdateringer i logikk, arbeidsflyter eller datakilder. Dette trinnet bekrefter at agenten gir nøyaktige og nyttige svar.

Overvåk og forbedre. Etter testing og validering fortsetter du å overvåke agenten i virkelige situasjoner. Samle tilbakemeldinger fra brukere og fagpersoner, og gjør gradvise forbedringer over tid. Selv små justeringer kan øke effektiviteten og påliteligheten betydelig.

6. Publiser KI-agenten i det eksisterende systemet

Integrer agenten i eksisterende systemer og arbeidsflyter. Dette kan innebære å koble den til forretningsverktøy eller kommunikasjonsplattformer. Målet er å gjøre agenten tilgjengelig for de riktige personene eller prosessene, slik at den gir verdi uten å forstyrre daglige operasjoner.

7. Lær opp teamet

Selv om KI-agenter kan utføre mange oppgaver, er menneskelig involvering viktig. Sørg for at ansatte forstår hvordan agenten passer inn i arbeidsflytene, og når de skal gjennomgå eller justere utdataene. Gi opplæring eller dokumentasjon for å hjelpe teamet med å bruke agenter effektivt og følge prinsipper for ansvarlig KI.

8. Overvåk kontinuerlig ytelsen for å optimalisere effekten

Følg med på ytelsen etter at KI-agenten er i drift. Bruk ytelsesdata og tilbakemeldinger til å styre regelmessige oppdateringer og forbedringer. Dette hjelper agenten med å være nøyaktig, effektiv og i tråd med endrede mål og arbeidsflyter.

Bygge KI-agenter for å øke organisasjonens effektivitet

KI-agenter endrer hvordan team arbeider. Ved å overta gjentakende oppgaver, støtte beslutningstaking og forbedre informasjonsflyten hjelper de folk med å fokusere på det viktigste arbeidet. Å bygge din egen KI-agent krever nøye planlegging, de riktige verktøyene og kontinuerlig opplæring. Resultatet er et system som vokser med organisasjonen og støtter målene.

KI-agenter hjelper allerede team med å levere resultater på tvers av bransjer, og de hjelper organisasjoner med å forbedre kundeservice, redusere kostnader og håndtere risiko. Kom i gang med Copilot for å utforske hvordan en KI-assistent for arbeid og agenter kan støtte organisasjonen.

Ressurser

Utforsk flere ressurser

En kvinne som sitter ved et bord med en kopp svart kaffe og ser på en bærbar datamaskin.

Infografikk

Hva er en agent?

Se hvordan agenter bruker kunstig intelligens til å automatisere og kjøre forretningsprosesser.

Vis infografikken

En kvinne som sitter i en sofa og arbeider på en bærbar datamaskin med en katt bak seg.

Rapport

Tilstanden til KI-agenter

Utforsk fem nye brukstilfeller for agenter for kunstig intelligens i denne rapporten fra Forrester Research.

Skaff deg rapporten

En person som sitter ved et skrivebord med en stor skjerm som viser diagrammer og grafer, og en bærbar datamaskin som viser data,

Video

Spekteret av agenter med Copilot Studio

Finn ut hvordan du enkelt utformer agenter for dine unike og varierte forretningsprosesser.

Se videoen

Kostnaden ved å bygge en KI-agent kan variere mye basert på kompleksitet, nødvendige verktøy og infrastruktur. For enkle bruksområder kan kostnadene være begrenset til databehandling i skyen og lagringsavgifter. Mer avanserte prosjekter kan trenge utviklerressurser, lisensavgifter og løpende vedlikehold. Skyplattformer som Microsoft Azure tilbyr skalerbare prisalternativer for å hjelpe med å håndtere disse kostnadene.
Mens tidligere løsninger krevde utviklingsekspertise, gjør dagens lavkodeverktøy og kodeløse verktøy som Copilot Studio det enkelt for selvlærte utviklere å bygge KI-agenter uten å ha kodeferdigheter på forhånd. For mer avansert funksjonalitet kan profesjonelle utviklere bruke verktøy som Azure AI Foundry til å tilpasse og administrere programmer som drives av kunstig intelligens.
Tidslinjen avhenger av prosjektets omfang. Enkle agenter kan utvikles på noen få dager ved bruk av eksisterende lavkodeplattformer eller kodeløse plattformer. Mer komplekse eller tilpassede agenter kan ta flere uker eller mer å designe, lære opp, teste og integrere. Løpende forbedringer er vanligvis en del av prosessen.
De fleste organisasjoner starter med eksisterende rammeverk fordi de reduserer utviklingstiden og gir innebygd funksjonalitet. Å bygge fra bunnen av gir deg flere muligheter for tilpassing, men krever mer tid og ekspertise. Å bruke et rammeverk er vanligvis det beste valget med mindre du har svært spesialiserte behov.
Azure AI Foundry tilbyr en rekke verktøy for å bygge KI-agenter, inkludert Visual Studio, GitHub og Copilot Studio. Disse verktøyene gir alle brukere mulighet til å bygge agenter på tvers av utviklerspekteret. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du utforske denne trinnvise veiledningen om utvikling av KI-apper og agenter i Azure.

Følg Microsoft 365