Hva er AI-agenter? Alt du trenger å vite

AI-agenter brukes i økende grad på moderne arbeidsplasser for å hjelpe til med beslutningstaking, automatisere oppgaver og optimalisere effektiviteten.

Det innebærer ulike AI-løsninger, maskinlæringsløsninger og naturlige læringsprosesser for å tilpasse seg ulike miljøer.

Denne artikkelen tar for seg spørsmålet: Hva er AI-agenter?

Vi har samlet alt du trenger å vite om hvordan AI-agenter fungerer, slik at du kan velge riktig program for din forretningsmodell.

Finn ut mer nedenfor!

Hva er en AI-agent?

En AI-agent er en automatisert programvare som kan hjelpe en fagperson på arbeidsplassen med å utføre ulike oppgaver.

Det innebærer et kunstig intelligenssystem som baserer seg på maskinlæring og naturlig språkbehandling for å absorbere informasjon fra omgivelsene og ta beslutninger uten menneskelig inngripen. 

I motsetning til de fleste tradisjonelle dataprogrammer trenger ikke AI-agenter et programmert sett med regler eller instruksjoner for å utføre oppgaver og gi svar.

De har et avansert system der de kan observere omstendighetene og løse problemer uten å gripe inn. 

De er utrolig allsidige, og hva som er den viktigste komponenten i en agent, varierer avhengig av hvilke oppgaver de skal utføre.

Mens mennesker kan sette seg mål, er det AI-agenten som bestemmer hva som er de riktige stegene å ta for å nå målene. 

Typer AI-agenter

La oss se nærmere på de ulike eksemplene på AI-agenter for å forstå hvordan AI-agenter fungerer og hvordan de kan brukes i ulike situasjoner. 

Kundeagenter 

Kundeagenter hjelper bedrifter med å komme i kontakt med brukerne sine, svare på henvendelser og bistå med kundeserviceoppgaver 24/7.

Denne typen AI-agenter bruker et prosesseringssystem for naturlig læring som gjør dem i stand til å kommunisere med kundene i en dialogisk tone og tilby sømløs kundestøtte. 

For eksempel samarbeidet Volkswagen US med Googles Gemini for å lansere sin egen Virtuell AI-assistent for MyVW-appen sin.

Denne løsningen kan svare på sjåførenes forespørsler om å bruke kjøretøyet og forklare hvordan man bruker funksjoner som blinklys med et telefonkamera.

Hierarkiske agenter 

Hierarkiske agenter følger en definert struktur på tvers av flere nivåer, der hvert nivå fokuserer på ulike oppgaver.

Det innebærer en kombinasjon av flere agenter som er gruppert i et hierarki der agenter på lavt nivå fokuserer på spesifikke oppgaver.

Agenter på høyere nivå er derimot mer ansvarlige for å håndtere brede oppgaver. 

Denne organiseringen sikrer at AI-agenter kan håndtere oppgaver effektivt, uansett hvor komplekse de er.

For eksempel har hierarkiske agenter vist seg å være nyttige i produksjonsbedrifter der agenter på lavere nivåer fokuserer på enkeltmaskiner.

Agenter på høyt nivå håndterer derimot oppgaver som gjelder den overordnede produksjonsflyten. De analyserer data for å identifisere mønstre som kan bidra til å forbedre produksjonskvaliteten. 

Nyttebaserte agenter 

Nyttebaserte agenter kalles også rollebaserte agenter fordi de analyserer hvor ønskelige de potensielle utfallene er før de tar beslutninger.

Med denne nyttefunksjonen kan ai-agenter maksimere preferanseskalaen sin og evaluere løsninger for å finne det best mulige utfallet. 

Et eksempel er finansinstitusjoner der porteføljeforvaltere evaluere investeringer basert på ulike variabler som avkastning, diversifisering og risikofaktorer.

Disse nyttebaserte agentene kan hjelpe til med å analysere dataene for å finne investeringsalternativer som gir mest mulig avkastning. 

Refleksbaserte agenter 

Det finnes to kategorier av refleksbaserte agenter:

Enkle refleksagenter og modellbaserte refleksagenter. 

Enkle refleksagenter følger et forhåndsdefinert sett med programmer for å reagere på spesifikke situasjoner.

De tar ikke hensyn til tidligere resultater eller fremtidige handlinger, og arbeider kun innenfor de definerte reglene.

I hotellbransjen kan for eksempel enkle refleksbaserte agenter automatisk sende bekreftelsesmeldinger når kundene foretar en reservasjon.

Eller i forsikringsselskaper, der agenter umiddelbart sender e-postbekreftelser som svar på alle krav som sendes inn.   

Modellbaserte agenter tar i bruk en mer sofistikert beslutningsprosess.

De utvikler en intern modell av omgivelsene og samler informasjon ved å vurdere tidligere handlinger for å ta beslutninger for fremtiden.

Et eksempel er forsyningskjedebransjen, der lagerstyring bruker modellbaserte agenter for å overvåke lagerbeholdningen, justere bestillinger, og forutsi fremtidig etterspørsel. 

De tar hensyn til historien og bestemmer seg for de neste trekkene ved å analysere tidligere mønstre.

Dataagenter 

Dataagenter tilbyr brukerne løsninger for kompleks databehandling og innsikt i datasett.

De utfører flere funksjoner, for eksempel datarensing, analyse og innhenting av informasjon fra en massiv database. 

I finansorganisasjoner bruker dataanalytikere agenter til å behandle aksjemarkedsdata i sanntid, analysere mønstre og tilby innsikt for fremtidige handler.

Ansatte agenter 

Medarbeideragenter hjelper organisasjoner med å håndtere HR- og administrative oppgaver.

De automatiserer rutineoppgaver og hjelper de ansatte med å administrere timeplaner, introduksjonsøvelser og daglige workshops.

De beskrives også som autonome digitale medarbeidere, og de øker de ansattes produktivitet og effektivitet. 

AI-agenter for onboarding hjelper til med opplæring av nyansatte gjennom orienteringsøvelser, papirarbeid, bakgrunnssjekker og andre administrative funksjoner, noe som reduserer stressbelastningen på HR-avdelingen.

Det bidrar også til å redusere behandlingstiden for nyansatte og øke effektiviteten.

Lærende agenter 

Lærende agenter regnes også som prediktive agenter fordi de tar beslutninger og forbedrer atferden sin basert på tidligere resultater.

De tilpasser handlingene sine basert på tidligere situasjoner og nåværende trender for å bestemme fremtidige hendelser.

Vanligvis bruker disse læringsagentene maskinlæringsteknikker for å få ny innsikt og tilpasse atferden sin ved å se på tidligere data. 

I mange e-handelsbedrifter organiserer for eksempel læringsagenter produktforslag og viser annonser basert på brukernes preferanser og interaksjoner.

Et annet eksempel er et jobbsøkfilter som kan forutsi valg basert på tidligere valg og tilpasse seg brukernes behov.

Hvordan AI-agenter fungerer 

I tilfelle du fortsatt lurer på hva AI-agenter er?

Du må lære deg hvordan AI-agenter fungerer for å velge riktig verktøy som passer til dine behov.

I det følgende beskrives de viktigste egenskapene ved AI-agenter og deres operative systemer. 

AI-agenter bruker funksjonsanrop, som krever at brukerne legger inn data i en funksjon som innebærer å legge inn data i store språkmodeller inkludert Google Gemini eller Chat GPT- 4 for å motta genererte svar.

Funksjonsoppkallingsprosessen omfatter flere viktige komponenter. 

• Assistent Message: Dette representerer LLM-generert utdata basert på brukerens instruksjoner og systemets algoritme. 
• Brukermelding: Meldingen inneholder instruksjoner og ber brukeren forvente at AI skal følge. Avhengig av oppgaven kan det være et direkte spørsmål eller en beskrivelse. 
• Systemmelding: Systemmeldingen hjelper LLM med å forstå hvordan den skal fungere. Den tolker oppgaven og definerer prosessen modellen skal følge. 

Anvendelser av AI-agenter i den virkelige verden

Gjennom automatisering av oppgaver bidrar AI-agenter til å restrukturere næringer og øke produktiviteten og effektiviteten i arbeidsflyten. 

Kryptoanalytikere med AI-agenter går gjennom sanntidsdata for å analysere store markeder og identifisere de beste handelsmulighetene.

De fungerer som risikoreduserende verktøy som gjør det mulig for tradere å oppnå maksimal fortjeneste. 

Disse verktøyene hjelper også til med å gjennomgå og utføre smartkontrakter, noe som gjør det enklere å etterleve lover og regler, samtidig som det reduserer antall feil i blokkjedetransaksjoner.

I tillegg til AI-agentenes kryptofunksjoner er de også verdifulle for detaljhandel og e-handel.

De fungerer som chatboter og virtuelle assistenter som håndterer kundehenvendelser og gir sanntidsstøtte 24-7.  

Fordeler med å bruke AI-agenter

AI-agenter gir forretningsverdi i mange bransjer gjennom automatisering og beslutningsstøtte i organisasjoner.

Her er noen av de største fordelene ved å bruke AI-agenter i arbeidsflyten:

• Forbedret kundestøtte: AI-agenter muliggjør kontinuerlig kundesupport ved å håndtere alle klager som kommer inn døgnet rundt. Bedriftene utnytter disse systemene til å håndtere standardspørsmål og levere raske løsninger på kundeklager i sanntid. De gir kundene bedre supporttjenester, noe som fører til økt merkevarelojalitet. 

• Nøyaktig dataanalyse: Mange AI-agenter supplerer analytiske roller og hjelper til med datainnsamling og -behandling. Det gir innsikt og informasjon som organisasjoner kan bruke til å implementere forretningsstrategiene sine.

• Automatisering av arbeidsflyten: AI-agenter hjelper organisasjoner med å forbedre effektiviteten i driften. De hjelper de ansatte med å håndtere rutineoppgaver og planlegging av avtaler. Med disse agentene kan bedrifter prioritere oppgaver og finne de beste strategiene for å organisere logistikk og styringsplaner.

• Programvareutvikling: AI-kodeagenter hjelper til med programvareutvikling og kommer med forslag til feilsøking og fremskynder programvareutviklingsprosessen. 

Utfordringer og begrensninger 

AI-agenter blir stadig mer populære i markedet, så merkevarer bruker dem nå til å håndtere flere operasjoner.

Bruk av AI-agenter i forretningsdrift fører imidlertid også med seg flere komplikasjoner.

Disse utfordringene inkluderer:

• Risikoer med høy sikkerhet: AI-agenter utgjør en risiko for cyberangrep, datainnbrudd og en kompromitterende beslutningsprosess.

• Partiskhet og etiske bekymringer: AI-agenter analyserer data for å komme med forslag til mulige utfall. Bruk av skjeve data som grunnlag for beslutningstaking fører til etiske problemer, i tillegg til diskriminering av visse grupper. For eksempel kan AI-rekrutteringsverktøy fra Amazon fikk kritikk fordi den viste diskriminerende tendenser overfor kvinnelige kandidater under ansettelsesprosessen.

• Dårlig datakvalitet: AI-agenter trenger et nøyaktig og bredt datasett for å kunne gi de mest nøyaktige prediksjonene. Hvis ikke kan dårlig datakvalitet føre til ineffektive utfall og påvirke resultatene. Dette kan vise seg å være fatalt, spesielt i finansinstitusjoner som i stor grad baserer seg på analytiske prediksjoner. 

• Begrenset menneskelig forståelse: Selv om de er avanserte, er det fortsatt mange AI-agenter som ikke fullt ut forstår nyansene i menneskelige uttrykk. For eksempel er det ikke sikkert at AI-kundechatboter er i stand til å tolke konteksten i dagligspråket, noe som kan føre til at de feiltolker kundenes spørsmål og gir en dårlig brukeropplevelse. 

AI-agenter vs. tradisjonell programvare 

AI-agenter og tradisjonell programvare skiller seg fra hverandre når det gjelder funksjonalitet, beslutningsprosesser og fleksibilitet.

De fleste tradisjonelle programvarer følger et strengt sett med regler som utviklerne har definert på forhånd.

Krav som hyppige oppdateringer hindrer evnen til å tilpasse seg nye omstendigheter. 

AI-agenter er derimot utviklet for å observere tidligere handlinger og analysere data for å ta beslutninger om fremtidige utfall.

De har maskinlæringsevner og nevrale nettverk som gjør det mulig å behandle enorme datasett, gjenkjenne mønstre og optimalisere arbeidsflyten.

Disse AI-agentene har evnen til å arbeide på egen hånd takket være det automatiserte systemet, uten behov for menneskelige tilpasninger. 

Hvordan bygge og trene opp AI-agenter 

Sett at du vurderer å implementere AI-agenter i virksomheten din, må du finne en prosess som fungerer best for din virksomhet.

Vårt pålitelige Undetectable AI-teknologiteam har satt sammen følgende trinn for å bygge og trene opp AI-agenter. 

• Trinn én: Du må definere agentens formål og omgivelser. Dette innebærer å forhåndsdefinere de mulige situasjonene som agenten vil støte på i sin virksomhet. AI-agenters kryptotrender omfatter for eksempel analyse av data og prediksjon av mønstre. Ved å definere de nødvendige oppgavene kan du velge de teknikkene og modellene du trenger for å bygge systemet ditt.

• Trinn to: Velg de riktige teknologimodellene. AI-agenter er utstyrt med unik teknologi, fra maskinlæringsmodeller til naturlig språkbehandling, for å forbedre ytelsen i driften.
  
• Trinn tre: På dette stadiet må du samle inn og organisere dataene dine. Det er viktig å bruke kvalitetsdata som forretningsrapporter, brukergenererte data og eksterne datasett.
  
• Trinn fire: Lever dataene, og tren opp modellen ved hjelp av en maskinlæringsalgoritme. På denne måten kan du bestemme hvordan agenten mottar data og lære den opp til å analysere mønstre. Det krever kontinuerlig overvåking og justeringer for å behandle data og ta beslutninger på en effektiv måte.
  
• Trinn fem: Det er viktig å teste AI-agenten grundig for å sikre at den kan utføre sine funksjoner.
  
• Trinn seks: Det siste trinnet er å distribuere og overvåke AI-agenten. Det innebærer å implementere agenten i arbeidet og i eksisterende systemer. Du må også følge med på beregningene og observere nøyaktigheten og responstidene når du utfører oppgaver. 

Slik bruker du AI-agenter i arbeidsflyten din 

Ved å bruke AI-agenter i den daglige rutinen kan du øke produktiviteten og effektiviteten.

Her er de beste uoppdagelige AI-verktøyene du kan ta i bruk for å effektivisere arbeidsflyten din. 

1. AI Job Applier: Dette automatiserer jobbsøking og gjennomgår søknader for å foreslå forbedringsområder.

2. AI SEO Writer: Dette verktøyet er et utmerket hjelpemiddel for skriving og redigering innhold optimalisert for SEO. Det gjør det mulig for forfattere å delegere rutinemessige skriveoppgaver og fokusere mer på den kreative prosessen.

3. AI Chat: Det er et samtaleverktøy som umiddelbart gir sanntidsløsninger til brukernes forespørsler.

4. AI Stealth Writer: Med dette verktøyet kan du generere menneskelignende innhold. Det er mer avansert enn vanlige modeller og kan forstå nyanser og mer komplekse betydninger i menneskelig samhandling.

Ta deg tid til å utforske vår AI Detector og Humanizer i widgeten nedenfor!

Vanlige spørsmål om AI-agenter

Nedenfor har vi svart på de vanligste spørsmålene om AI-agenter

Konklusjon 

AI-agenter utfører ulike oppgaver på en arbeidsplass, fra chatbots for kundestøtte til datadrevet økonomisk analyse i sanntid.

Nå som du har lært om de ulike applikasjonene i forretningsorganisasjoner, kan du ta i bruk det riktige verktøyet for din forretningsmodell.

På den måten kan du holde deg konkurransedyktig og ligge i forkant i en stadig mer digital verden.