Mitä ovat tekoälyagentit? Kaikki mitä sinun tarvitsee tietää

Tekoälyagentteja käytetään yhä useammin nykyaikaisilla työpaikoilla päätöksenteon tukena, tehtävien automatisoimiseksi ja tehokkuuden optimoimiseksi.

Se sisältää erilaisia tekoälyratkaisuja, koneoppimisratkaisuja ja luonnollisia oppimisprosesseja, joiden avulla voidaan sopeutua erilaisiin ympäristöihin.

Tässä artikkelissa käsitellään kysymystä: mitä ovat tekoälyagentit?

Olemme koonneet yhteen kaiken, mitä sinun on tiedettävä tekoälyagenttien toiminnasta, jotta voit valita liiketoimintamalliisi sopivan sovelluksen.

Lue lisää alta!

Mikä on tekoälyagentti?

Tekoälyagentti on automatisoitu ohjelmisto, joka voi avustaa työpaikan ammattilaista erilaisten tehtävien suorittamisessa.

Siinä on kyse tekoälyjärjestelmästä, joka luottaa koneoppimiseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn, jotta se voi omaksua tietoa välittömästä ympäristöstään ja tehdä päätöksiä ilman ihmisen puuttumista asiaan. 

Toisin kuin useimmat perinteiset tietokoneohjelmistot, tekoälyagentit eivät tarvitse ohjelmoituja sääntöjä tai kehotuksia suorittaakseen tehtäviä ja antaakseen vastauksia.

Niillä on kehittynyt järjestelmä, jossa ne voivat tarkkailla olosuhteitaan ja ratkaista ongelmia ilman väliintuloa. 

He ovat uskomattoman monipuolisia, ja agentin olennainen osa vaihtelee sen mukaan, mitä tehtäviä heidän on suoritettava.

Ihminen voi asettaa tavoitteita, mutta tekoälyagentti päättää oikeista toimista tavoitteiden saavuttamiseksi. 

Tekoälyagenttien tyypit

Tutustutaan erilaisiin esimerkkeihin tekoälyagenttien toiminnasta, jotta ymmärrettäisiin, miten tekoälyagentit toimivat ja miten niitä voidaan käyttää eri tilanteissa. 

Asiakasagentit 

Asiakasagentit auttavat yrityksiä olemaan yhteydessä käyttäjäkuntaansa, vastaamaan kyselyihin ja auttamaan asiakaspalvelutehtävissä 24/7.

Tämäntyyppiset tekoälyagentit käyttävät luonnollisen oppimisen prosessointijärjestelmää, jonka avulla ne voivat kommunikoida asiakkaiden kanssa keskustelevaan sävyyn ja tarjota saumatonta asiakastukea. 

Esimerkiksi Volkswagen US teki yhteistyötä Googlen Gemini-yrityksen kanssa ja lanseerasi oman AI virtuaalinen avustaja sen MyVW-sovellusta varten.

Ratkaisu voi vastata kuljettajien pyyntöihin käyttää ajoneuvoa ja selittää puhelimen kameran avulla, miten esimerkiksi merkkivaloja käytetään.

Hierarkkiset toimijat 

Hierarkkiset agentit noudattavat määriteltyä rakennetta useilla tasoilla, joista kukin keskittyy eri tehtävään.

Siinä yhdistetään useita hierarkiaan ryhmiteltyjä agentteja, joissa alemman tason agentit keskittyvät tiettyihin tehtäviin.

Sen sijaan korkeamman tason agentit vastaavat enemmän laajojen tehtävien hoitamisesta. 

Tämä organisaatio varmistaa, että tekoälyagentit pystyvät hoitamaan tehtäviä tehokkaasti, olivatpa ne kuinka monimutkaisia tahansa.

Hierarkkiset agentit ovat osoittautuneet hyödyllisiksi esimerkiksi teollisuusyrityksissä, joissa alemman tason agentit keskittyvät yksittäisiin koneisiin.

Sen sijaan korkean tason agentit hoitavat yleiseen tuotantovirtaan liittyviä tehtäviä. He analysoivat tietoja ja tunnistavat malleja, joiden avulla tuotannon laatua voidaan parantaa. 

Hyödyllisyyspohjaiset agentit 

Hyötyyn perustuvia agentteja kutsutaan myös roolipohjaisiksi agenteiksi, koska ne analysoivat mahdollisten lopputulosten toivottavuutta ennen päätöksentekoa.

Tämän hyötyfunktion avulla ai-agentit voivat maksimoida mieltymysasteikkonsa ja arvioida ratkaisuja parhaan mahdollisen lopputuloksen määrittämiseksi. 

Esimerkkinä voidaan mainita rahoituslaitokset, joissa salkunhoitajat arvioida investointeja eri muuttujien, kuten tuoton, hajautuksen ja riskitekijöiden perusteella.

Nämä hyötyyn perustuvat agentit voivat auttaa analysoimaan tietoja ja löytämään eniten tuottoa tuottavia sijoitusvaihtoehtoja. 

Refleksiin perustuvat aineet 

Refleksiin perustuvia aineita on kahteen luokkaan:

Yksinkertaiset refleksiagentit ja mallipohjaiset refleksiagentit. 

Yksinkertaiset refleksiagentit noudattavat ennalta määritettyjä ohjelmia, joiden avulla ne reagoivat tiettyihin tilanteisiin.

Ne eivät ota huomioon aiempia tuloksia tai tulevia toimia, vaan toimivat vain määriteltyjen sääntöjen puitteissa.

Esimerkiksi hotelli- ja ravintola-alalla yksinkertaiset reflekseihin perustuvat agentit voivat lähettää automaattisesti vahvistusviestejä, kun asiakkaat tekevät varauksen.

Tai vakuutusyhtiöissä, joissa asiamiehet lähettävät välittömästi kuittaussähköposteja vastauksena jokaiseen korvaushakemukseen.   

Samalla mallipohjaiset agentit omaksuvat kehittyneemmän päätöksentekoprosessin.

Ne kehittävät sisäisen mallin ympäristöstä ja keräävät tietoa aiempien toimien perusteella tehdäkseen päätöksiä tulevaisuutta varten.

Esimerkkinä voidaan mainita toimitusketjujen teollisuus; varastonseurantaohjelmat käyttävät mallipohjaisia agentteja. seurata varastoa, mukauttaa tilauksia, ja ennustaa tulevia vaatimuksia. 

He ottavat huomioon historian ja päättävät seuraavista liikkeistä analysoimalla aiempia malleja.

Tietoagentit 

Tietoagentit tarjoavat käyttäjille ratkaisuja monimutkaiseen tietojenkäsittelyyn ja tietoaineistojen tarkasteluun.

Ne suorittavat useita toimintoja, kuten tietojen puhdistusta, analytiikkaa ja tietojen hakemista massiivisesta tietokannasta. 

Rahoitusalan organisaatioissa data-analyytikot käyttävät agentteja käsittelemään reaaliaikaisia pörssitietoja, analysoimaan kuvioita ja tarjoamaan näkemyksiä tulevia kauppoja varten.

Työntekijöiden asiamiehet 

Työntekijäagentit auttavat organisaatioita hoitamaan henkilöstö- ja hallintotehtäviään.

Ne automatisoivat rutiinitehtäviä ja avustavat työntekijöitä aikataulujen hallinnassa, perehdyttämisharjoituksissa ja päivittäisissä työpajoissa.

Niitä kutsutaan myös itsenäisiksi digitaalisiksi työntekijöiksi, ja ne parantavat työntekijöiden tuottavuutta ja tehokkuutta. 

Onboarding AI-agentit auttavat rekrytoitavien kouluttamisessa perehdyttämisharjoitusten, paperityön, taustatarkastusten ja muiden hallinnollisten toimintojen avulla, mikä vähentää HR-henkilöstön stressikuormitusta.

Se auttaa myös lyhentämään uusien työntekijöiden käsittelyaikaa ja lisäämään tehokkuutta.

Oppivat agentit 

Oppivia agentteja pidetään myös ennakoivina agenteina, koska ne tekevät päätöksiä ja parantavat käyttäytymistään aiempien suoritusten perusteella.

He mukauttavat toimintaansa menneiden tilanteiden ja nykyisten suuntausten perusteella määrittääkseen tulevat tapahtumat.

Tyypillisesti nämä oppivat agentit käyttävät koneoppimistekniikoita saadakseen uutta tietoa ja mukauttamaan käyttäytymistään tarkastelemalla aiempia tietoja. 

Esimerkiksi monissa sähköisen kaupankäynnin yrityksissä oppivat agentit järjestävät tuote-ehdotuksia ja näyttävät mainoksia käyttäjän mieltymysten ja vuorovaikutuksen perusteella.

Toinen esimerkki on työnhakusuodatin, joka voi ennustaa vaihtoehtoja aiempien valintojen perusteella ja mukautua käyttäjien tarpeisiin.

Miten tekoälyagentit toimivat 

Jos vielä ihmettelet, mitä tekoälyagentit ovat?

Sinun on opittava, miten tekoälyagentit toimivat, jotta voit valita tarpeisiisi sopivan työkalun.

Seuraavassa selityksessä käsitellään tekoälyagenttien ja niiden toimintajärjestelmien keskeisiä ominaisuuksia. 

Tekoälyagentit käyttävät funktiokutsuja, jotka vaativat käyttäjiä syöttämään tietoja, jotka edellyttävät tietojen syöttämistä seuraaviin paikkoihin suuret kielimallit mukaan lukien Google Gemini tai Keskustelu GPT- 4 saadaksesi generoituja vastauksia.

Toimintokutsuprosessiin kuuluu useita olennaisia osia. 

• Apulaisviesti: Tämä edustaa LLM:n tuottamaa tulosta, joka perustuu käyttäjän kehotuksiin ja järjestelmän algoritmiin. 
• Käyttäjän viesti: Viesti sisältää ohjeita ja kehotuksia, joita tekoälyn on odotettava noudattavan. Tehtävästä riippuen se voi olla suora kysymys tai kuvaus. 
• Järjestelmäviesti: Järjestelmäviesti auttaa LLM:ää ymmärtämään, miten se toimii. Se tulkitsee tehtävän ja määrittelee prosessin, jota mallin tulisi noudattaa. 

Tekoälyagenttien reaalimaailman sovellukset

Tehtävien automatisoinnin avulla tekoälyagentit auttavat teollisuuden rakenneuudistus ja edistää tuottavuutta ja työnkulun tehokkuutta. 

Tekoälyagenttien kryptoanalyytikot tarkastelevat reaaliaikaista dataa analysoidakseen laajoja markkinoita ja tunnistaakseen parhaat kaupankäyntimahdollisuudet.

Ne toimivat riskien vähentämisvälineinä, joiden avulla kauppiaat voivat saavuttaa maksimaaliset voitot. 

Nämä työkalut auttavat myös tarkistamaan ja toteuttamaan älykkäitä sopimuksia, mikä helpottaa sääntöjen noudattamista ja vähentää virheitä lohkoketjutapahtumissa.

Tekoälyagenttien kryptotoimintojen lisäksi ne ovat arvokkaita myös vähittäiskaupassa ja sähköisessä kaupankäynnissä.

Ne toimivat chat-robotteina ja virtuaaliavustajina, jotka käsittelevät asiakaskyselyitä ja tarjoavat reaaliaikaista tukea ympäri vuorokauden.  

Tekoälyagenttien käytön edut

Tekoälyagentit tuovat liiketoiminta-arvoa monilla toimialoilla automatisoimalla ja auttamalla organisaatioiden päätöksentekoa.

Seuraavassa on joitakin tärkeimpiä etuja, joita tekoälyagenttien käyttäminen työnkulussa tuo mukanaan:

• Parannettu asiakastuki: Tekoälyagentit mahdollistavat jatkuvat asiakastukipalvelut käsittelemällä kaikki valitukset, joita tulee yötä päivää. Yritykset hyödyntävät näitä järjestelmiä tavanomaisten kyselyiden hallinnassa ja tarjoavat nopeita ratkaisuja asiakkaiden valituksiin reaaliajassa. Ne tarjoavat asiakkaille parempia tukipalveluja, mikä johtaa brändiuskollisuuden lisääntymiseen. 

• Tarkka tietojen analysointi: Monet tekoälyagentit täydentävät analyyttisiä rooleja ja auttavat tietojen keräämisessä ja käsittelyssä. Se tarjoaa käyttökelpoisia oivalluksia ja tietoa, jota organisaatiot käyttävät liiketoimintastrategioidensa toteuttamiseen.

• Työnkulun automatisointi: Tekoälyagentit auttavat organisaatioita parantamaan toiminnan tehokkuutta. Ne auttavat työntekijöitä käsittelemään rutiinitehtävät ja tapaamisten aikatauluttaminen. Näiden agenttien avulla yritykset voivat priorisoida tehtäviä ja löytää parhaat strategiat logistiikan ja hallintasuunnitelmien järjestämiseen.

• Ohjelmistokehitys: Tekoälykoodiagentit auttavat ohjelmistokehityksessä ja tarjoavat ehdotuksia virheenkorjausta ja ohjelmistokehitysprosessin nopeuttamista varten. 

Haasteet ja rajoitukset 

Tekoälyagentit kasvattavat suosiotaan markkinoilla, joten brändit käyttävät niitä nyt useiden toimintojen hoitamiseen.

Tekoälyagenttien käyttäminen liiketoimintaan tuo kuitenkin mukanaan myös useita komplikaatioita.

Näihin haasteisiin kuuluvat:

• Korkean turvallisuuden riskit: Tekoälyagentit aiheuttavat tietoverkkohyökkäyksiin, tietomurtoihin ja päätöksentekoprosessin vaarantumiseen liittyviä riskejä.

• Puolueellisuus ja eettiset kysymykset: Tekoälyagentit toimivat analysoimalla tietoja ja antamalla ehdotuksia mahdollisista lopputuloksista. Jos päätöksenteon perustana käytetään puolueellisia tietoja, syntyy eettisiä ongelmia ja tiettyjen ryhmien syrjintää. Esimerkiksi Tekoälyn rekrytointityökalu Amazonilta sai kritiikkiä, koska se osoitti syrjiviä taipumuksia naispuolisia hakijoita kohtaan rekrytointiprosessin aikana.

• Huono tietojen laatu: Tekoälyagentit tarvitsevat tarkan ja laajan tietokokonaisuuden, jotta ne voivat tehdä mahdollisimman tarkkoja ennusteita. Muussa tapauksessa heikko tiedon laatu voi johtaa tehottomiin tuloksiin ja vaikuttaa tuloksiin. Tämä voi osoittautua kohtalokkaaksi erityisesti rahoituslaitoksissa, jotka luottavat merkittävästi analyyttisiin ennusteisiin. 

• Rajallinen inhimillinen ymmärrys: Vaikka monet tekoälyagentit ovatkin kehittyneitä, ne eivät vieläkään täysin ymmärrä ihmisen ilmaisun vivahteita. Esimerkiksi tekoälyn asiakaskeskustelurobotit eivät välttämättä pysty tulkitsemaan kontekstia puhekielessä, jolloin ne tulkitsevat asiakaskyselyitä väärin ja aiheuttavat huonon käyttäjäkokemuksen. 

Tekoälyagentit vs. perinteiset ohjelmistot 

Tekoälyagentit ja perinteiset ohjelmistot eroavat toisistaan toiminnallisuuden, päätöksentekoprosessin ja joustavuuden osalta.

Useimmat perinteiset ohjelmistot noudattavat tiukkoja sääntöjä, jotka kehittäjät määrittelevät ennalta.

Useiden päivitysten kaltaiset vaatimukset estävät sen kykyä mukautua uusiin olosuhteisiin. 

Toisaalta tekoälyagentit on suunniteltu tarkkailemaan aiempia toimia ja analysoimaan tietoja tehdäkseen päätöksiä tulevia tuloksia varten.

Niillä on koneoppimisominaisuuksia ja neuroverkkoja, joiden avulla ne voivat käsitellä massiivisia tietokokonaisuuksia, tunnistaa kuvioita ja optimoida työnkulun tehokkuutta.

Nämä tekoälyagentit kykenevät toimimaan itsenäisesti automaattisen järjestelmänsä ansiosta ilman ihmisen tekemiä säätöjä. 

Miten rakentaa ja kouluttaa tekoälyagentteja 

Oletetaan, että harkitset tekoälyagenttien käyttöönottoa yrityksessäsi; sinun on löydettävä yrityksellesi parhaiten sopiva prosessi.

Luotettava Undetectable AI -teknologiatiimimme on koonnut seuraavat vaiheet tekoälyagenttien rakentamiseen ja kouluttamiseen. 

• Vaihe yksi: Sinun on määriteltävä agentin tarkoitus ja ympäristö. Tämä edellyttää niiden mahdollisten tilanteiden ennalta määrittelyä, joita agentti kohtaa toiminnassaan. Esimerkiksi tekoälyagenttien kryptotrendeihin kuuluu tietojen analysointi ja mallien ennustaminen. Määrittelemällä tarvittavat tehtävät voit valita tekniikat ja mallit, joita tarvitset järjestelmän rakentamiseen.

• Vaihe kaksi: Valitse oikeat tekniset mallit. Tekoälyagentit on varustettu ainutlaatuisilla teknologioilla koneoppimismalleista luonnollisen kielen käsittelyyn, jotta ne voivat parantaa toimintansa suorituskykyä.
  
• Kolmas vaihe: Tässä vaiheessa sinun on kerättävä ja järjestettävä tietosi. On tärkeää käyttää laadukkaita tietoja, kuten liiketoimintaraportteja, käyttäjien tuottamia tietoja ja ulkoisia tietokokonaisuuksia.
  
• Vaihe neljä: Toimita tiedot ja kouluta malli koneoppimisalgoritmin avulla. Näin voit määrittää, miten agentti vastaanottaa tietoja, ja kouluttaa sen analysoimaan malleja. Se vaatii jatkuvaa seurantaa ja säätöjä, jotta tietoja voidaan käsitellä ja tehdä päätöksiä tehokkaasti.
  
• Vaihe viisi: On tärkeää testata tekoälyagentti tarkasti, jotta voidaan varmistaa, että se pystyy suorittamaan tehtävänsä.
  
• Vaihe kuusi: Viimeinen vaihe on tekoälyagentin käyttöönotto ja valvonta. Siinä agentti otetaan käyttöön työsi ja nykyisten järjestelmiesi yhteydessä. Sinun on myös seurattava mittareita ja tarkkailtava tarkkuutta ja vasteaikoja tehtäviä suoritettaessa. 

Miten käyttää tekoälyagentteja työnkulussa? 

Tekoälyagenttien käyttäminen päivittäisissä rutiineissasi voi lisätä tuottavuutta ja tehokkuutta.

Tässä ovat parhaat huomaamattomat tekoälytyökalut, jotka voit ottaa käyttöön työnkulun tehostamiseksi. 

1. AI Job Applier: Tämä automatisoi työnhaun ja arvioi hakemuksia ja ehdottaa parannuksia.

2. AI SEO Writer: Tämä työkalu on erinomainen apuväline kirjoittamisessa ja muokkaamisessa. SEO-optimoitu sisältö. Sen avulla kirjailijat voivat delegoida rutiininomaisia kirjoitustehtäviä ja keskittyä enemmän luovaan prosessiin.

3. AI Chat: Se on keskusteluväline, joka tarjoaa välittömästi reaaliaikaiset ratkaisut käyttäjien pyyntöihin.

4. AI Stealth Writer: Tämän työkalun avulla voit luoda ihmisen kaltaista sisältöä. Se on edistyneempi kuin tavalliset mallit ja ymmärtää vivahteita ja monimutkaisempia merkityksiä ihmisten välisessä vuorovaikutuksessa.

Tutustu hetki AI Detectoriin ja Humanizeriin alla olevassa widgetissä!

Usein kysytyt kysymykset tekoälyagenteista

Alla on vastauksia tekoälyagentteja koskeviin usein kysyttyihin kysymyksiin.

Päätelmä 

Tekoälyagentit suorittavat erilaisia tehtäviä työpaikoilla aina asiakastukea tarjoavista chat-roboteista reaaliaikaiseen dataan perustuvaan talousanalyysiin.

Nyt kun olet tutustunut erilaisiin sovelluksiin liiketoimintaorganisaatioissa, voit valita liiketoimintamalliisi sopivan työkalun.

Näin voit pysyä kilpailukykyisenä ja edellä yhä digitaalisemmassa maailmassa.