Guide till att använda AI-agenter i din verksamhet

AI-agenter har potentialen att transformera många affärsprocesser genom att automatisera kognitiva uppgifter och samarbeta med mänsklig interaktion samt automatiseringssteg. Här följer några exempel på hur AI-agenter kan appliceras i olika verksamhetsområden för att uppnå specifika mål:

Exempel på tillämpningar för AI-agenter

1. Serviceoperationer

Förbättra servicenivån genom att använda AI-agenter i dina serviceprocesser. Dessa kan prioritera uppgifter, ge produktkunskap, hantera returärenden med mera.

2. Försäljning

Öka försäljning till befintliga kunder med hjälp av AI-agenter som levererar personliga produtkrekommendationer, vilket effektiviserar mer- och korsförsäljningsmöjligheterna.

3. IT

Snabba upp responsen från din service desk. Precis som vid kundtjänst kan supportflöden integrera agenter för snabb hantering av kundönskemål eller applikationsuppdateringar.

4. Ekonomi och redovisning

Snabbare avstämningar: Skapa AI-agenter för att noggrant fånga upp, standardisera och centralisera transaktioner i realtid.

5. Sjukvård

Minska arbetsbelastningen hos läkare genom att låta AI-agenter hjälpa till med administrativa uppgifter som dokumentation och rutinärenden.

AI-agenterna automatiserar vanligtvis uppgifter som kräver mänskligt arbete, såsom granskning av dokument, informationssökning och beslut om nästa steg.

Så implementerar du AI-agenter idag

När AI kombineras med intelligenta automationer uppstår nya spännande möjligheter. AI-agenter inbäddade i kompletta processautomatiseringar kan hantera specifika uppgifter, till exempel att söka information eller analysera data innan de vidtar åtgärder som produktreturer.

Ge AI-agenter tydliga och begränsade uppgifter för att maximera deras värde och minimera risken inom affärsprocesser. Exempelvis kan en AI-agent hantera mindre komplexa kundförfrågningar samtidigt som mer komplicerade förfrågningar överlämnas till en mänsklig medarbetare för vidare åtgärder.

Förstå AI-agenternas arbetsflöde

AI-agenter arbetar enligt ett strukturerat arbetsflöde, vilket kan brytas ner i flera nyckelsteg:

1. Insamling

Starten på arbetsflödet där AI-agenter tar emot input och skapar tydliga mål för kommande uppgifter.

2. Förståelse

Agenterna bearbetar insamlade data och använder tekniker som retriever augmented generation för att söka nödvändig information.

3. Planering av nästa steg

Baserat på informationen beslutar agenten den bästa handlingsplanen och vidtar nödvändiga åtgärder.

4. Handling

Agenten utför de planerade åtgärderna med hjälp av verktyg som automatisering via API eller användargränssnitt.

5. Reflektion och validering

Agenter granskar sina egna handlingar för att säkerställa att målen är uppfyllda innan de avslutar eller vänder sig till en människa för ytterligare riktlinjer.

Med tiden förbättrar AI-agenter sin effektivitet genom att analysera och justera sina strategier baserat på tidigare erfarenheter.

Exempel: AI-agent i kundsupport

• Mottag förfrågan och analysera den för att förstå dess karaktär och relevanta detaljer såsom kundens känsla.
• Identifiera relaterad kunskap, förfrågningsdata och produktlager i företagets system.
• Välj lämplig efterföljande åtgärd baserat på typ av förfrågan och tillgänglig information.
• Återkoppla till kunden med ytterligare frågor eller information, eller vid behov vidarebefordra ärendet till en människa.
• Granska förfrågans sammanhang och avgör om ytterligare arbete krävs för att uppfylla målen.

Effektivare innehållsskapande med AI-formulär 📋

Digisera Create erbjuder generativ AI utan krångliga chattar. Fyll i ett formulär, ge exempel, och få innehåll av högsta kvalitet – skräddarsytt för din målgrupp.