Czym jest AI oparta na agentach?
Jak agenci AI działają w systemie ERP
AI oparta na agentach to systemy sztucznej inteligencji zdolne do realizowania wieloetapowych zadań prowadzących do określonego celu, zamiast jedynie odpowiadać na pojedyncze polecenie. W systemie ERP agent AI może odczytać przychodzące zapytanie, sprawdzić zapasy i ceny oraz przygotować ofertę bez konieczności ręcznego przechodzenia przez każdy etap. To właśnie odróżnia go od chatbota, który odpowiada na pytania, ale nie działa samodzielnie.
AI oparta na agentach stała się jednym z najczęściej używanych, a zarazem najsłabiej zdefiniowanych pojęć w oprogramowaniu dla firm. Niemal każdy dostawca umieszcza ją dziś na liście funkcji, choć często pod tą nazwą kryje się zwykły chatbot przedstawiony w nowy sposób.
Co sprawia, że AI działa w oparciu o agentów?
AI oparta na agentach została zaprojektowana tak, aby wykonać zadanie od początku do końca, a nie tylko odpowiedzieć na polecenie. Otrzymuje cel, na przykład przygotowanie oferty, oznaczenie wyjątku lub przeplanowanie zlecenia, a następnie realizuje wszystkie potrzebne kroki w ramach jasno określonych zasad i ograniczeń.
Działa, zamiast tylko odpowiadać na pytaniaJeśli poprosisz chatbota o przygotowanie odpowiedzi, zrobi to. Potem poczeka na kolejne polecenie, a następnie na następne, nie wychodząc poza to, o co został wyraźnie poproszony. Agent działa inaczej. Może wykryć zdarzenie, na przykład nadejście wiadomości e-mail albo spadek zapasu poniżej ustalonego poziomu. Następnie może rozpocząć wynikające z niego zadanie bez oczekiwania na instrukcję na każdym etapie. | Łączy wiele kroków w jeden procesPrzekształcenie surowego zapytania w gotową ofertę wymaga kilku czynności: odczytania zapytania, dopasowania odpowiedniego produktu, sprawdzenia zapasu, zastosowania właściwej ceny i przygotowania dokumentu. Chatbot może pomóc w poszczególnych częściach, jeśli za każdym razem otrzyma odpowiednie informacje. Agent sam łączy cały proces. |
Jak agenci AI działają w systemie ERP?
Agent jest użyteczny tylko wtedy, gdy ma dostęp do potrzebnych danych. Dlatego system ERP z wbudowaną inteligencją ma przewagę nad samodzielnym narzędziem AI dołączonym z zewnątrz. Agent działający w ERP ma już dostęp do harmonogramów produkcji, poziomów zapasów, reguł cenowych i historii klientów. Nie musi czekać, aż ktoś przekaże mu te informacje.
Dlatego dobrą praktyką jest osadzenie możliwości AI opartej na agentach w centralnej platformie, zamiast tworzenia ich osobno w każdym produkcie. Gdy agenci AI działają na poziomie platformy, ta sama podstawowa funkcjonalność może być dostępna dla zgodnych narzędzi, systemów i pulpitów analityki biznesowej podłączonych do platformy.
Architektura platformy wpływa również na to, co agent może zobaczyć i zrobić w danej organizacji. W połączonym środowisku chmurowym agent może zazwyczaj uzyskać dostęp do większej liczby systemów i danych potrzebnych w danym procesie. Jeśli firma nadal korzysta w całości lub częściowo z systemów lokalnych, dostęp może być bardziej ograniczony, ponieważ część danych operacyjnych może znajdować się poza zasięgiem platformy.
Jakie zadania mogą wykonywać agenci AI w firmie przemysłowej?
Oto cztery przykłady. Lista nie jest wyczerpująca.
1. Przeplanowanie po zakłóceniu
Awaria maszyny lub uszkodzenie narzędzia wpływa na wszystkie kolejne zlecenia. Agent może w czasie rzeczywistym przeplanować zlecenia objęte zakłóceniem zgodnie z obowiązującymi regułami priorytetów, zamiast czekać, aż ktoś ręcznie przejrzy całą listę.
2. Poranny raport
Kierownicy produkcji często przyjeżdżają do zakładu znacznie przed rozpoczęciem zmiany, aby na podstawie raportów i wiadomości odtworzyć przebieg nocy. Agent może sam zebrać te informacje: co działało, co nie zadziałało i co wymaga uwagi. Dzięki temu osoby odpowiedzialne za produkcję otrzymują spójny obraz sytuacji i podstawę do podjęcia kolejnych działań zgodnie z ustalonymi zasadami i wymaganymi zatwierdzeniami - jeszcze zanim ktokolwiek pojawi się w zakładzie w poniedziałek rano.
3. Przygotowanie ofert
Znaczna część przychodzących zapytań sprzedażowych nie jest obsługiwana. Nie dlatego, że firma ich nie chce, lecz dlatego, że poświęcony czas wydaje się niewspółmierny do wartości. Przygotowanie oferty na 50 funtów może zająć pół godziny, gdy trzeba ponownie sprawdzić zapas, znaleźć odpowiedni produkt, obliczyć cenę i odpowiedzieć klientowi. Takie drobne zlecenia często ustępują miejsca większym szansom sprzedażowym, choć łącznie mogą mieć znaczenie.
Agent może w ciągu kilku minut przekształcić to samo zapytanie w projekt oferty, bez odrywania pracownika od bieżących obowiązków.
4. Przypisywanie kodu taryfy celnej
Przypisanie produktowi właściwego kodu taryfy celnej lub kodu towarowego to ręczne, oparte na regułach zadanie, które zabiera czas, choć nie wymaga dużej oceny. Agent może automatycznie zastosować tę samą logikę co człowiek i uwolnić czas na pracę, która rzeczywiście wymaga ludzkiej uwagi.
Jak odróżnić prawdziwego agenta AI od chatbota pod nową nazwą?
Praktycznie każdy dostawca AI używa dziś słowa „agent”. Poniższe pytania pomogą sprawdzić, co naprawdę kryje się pod tą etykietą.
1. Czy kończy zadanie, czy przekazuje tylko wersję roboczą?
Agent wykonuje pracę lub doprowadza ją do etapu, na którym człowiek musi jedynie zatwierdzić rezultat. Jeśli ktoś nadal musi później wykonać właściwe zadanie, jest to narzędzie do tworzenia szkiców reklamowane jako agent.
2. Czy może wykonać kilka kroków bez kolejnych poleceń?
Jeśli na każdym etapie człowiek musi wprowadzać nową instrukcję, rozwiązanie nie jest oparte na agentach, niezależnie od jakości poszczególnych odpowiedzi.
3. Czy agent AI może podejmować decyzje bez zatwierdzenia przez człowieka?
Tak, w świadomie określonych granicach. Położenie tej granicy oraz decyzje, które zawsze pozostają po stronie człowieka, konfiguruje się osobno dla każdego procesu, a nie raz dla wszystkich przypadków.
4. Co go uruchamia: człowiek czy zdarzenie biznesowe?
Agent, który uruchamia się wyłącznie wtedy, gdy ktoś wpisze tekst w oknie czatu, pozostaje zasadniczo reaktywny. Prawdziwa funkcjonalność oparta na agentach reaguje na zdarzenie — poziom zapasu, przychodzącą wiadomość e-mail lub uszkodzone narzędzie — bez oczekiwania na polecenie.
Najczęściej zadawane pytania
Czy agent AI to to samo co AI oparta na agentach?
AI oparta na agentach jest podejściem bazowym. Agent AI jest jego praktycznym zastosowaniem: konkretnym systemem zbudowanym do wykonania określonego zadania lub zestawu zadań.
Czym agent AI różni się od RPA (robotyzacji procesów biznesowych)?
RPA realizuje stałą, zaprogramowaną sekwencję i może mieć trudności, gdy warunki odbiegają od wbudowanych reguł. Agent AI ocenia bieżącą sytuację — produkt, cenę i poziom zapasu — a następnie odpowiednio dostosowuje kolejność działań.
Czy agent AI musi zostać specjalnie wytrenowany na naszych danych?
Potrzebuje dostępu do danych operacyjnych, a nie dedykowanego modelu trenowanego od podstaw. W systemie ERP dane o zapasach, cenach i historii klientów są już dostępne dla agenta.
Czy agent AI może podejmować decyzje bez zatwierdzenia przez człowieka?
Tak, w świadomie określonych granicach. Położenie tej granicy oraz decyzje, które zawsze pozostają po stronie człowieka, konfiguruje się osobno dla każdego procesu, a nie raz dla wszystkich przypadków.
Co dalej?
Od agentów do prognozowania
AI oparta na agentach wykonuje zadanie, gdy potrzeba jest już znana — na przykład przygotowuje ofertę, przeplanowuje zlecenie lub tworzy raport. Predykcyjna AI pozwala działać krok wcześniej, wskazując problem z marżą lub zapasem, zanim ktokolwiek zacznie go szukać.
Nasz kolejny przewodnik rozpoczyna się dokładnie tam, gdzie kończy się ten tekst: przechodzi od reagowania na znany problem do wykrywania go, zanim stanie się widoczny.