Czym są agentowe przepływy pracy AI?

Agentowa AI korzysta z danych na żywo i podejmuje samodzielne decyzje przy minimalnym udziale człowieka. Oto wszystko, co warto wiedzieć o agentowych przepływach pracy AI.

Czym są agentowe przepływy pracy AI?

Agentowe przepływy pracy AI to procesy napędzane przez autonomiczne agenty AI, które mogą samodzielnie wykonywać zadania, podejmować decyzje i dostosowywać się do zmieniających się warunków w ramach określonych zasad lub celów.

Na przykład, przepływ pracy w łańcuchu dostaw oparty na AI może przewidywać popyt, optymalizować trasy i automatyzować uzupełnianie zapasów, a system umawiania wizyt w służbie zdrowia może efektywnie przydzielać terminy, biorąc pod uwagę dostępność lekarzy, preferencje pacjentów i zasoby placówki.

Jak działają agentowe przepływy pracy AI

Agentowe przepływy pracy AI są projektowane tak, by proaktywnie zarządzać zadaniami poprzez analizę danych, podejmowanie decyzji i wykonywanie działań przy minimalnej ingerencji człowieka.

Przejdźmy przez działanie takiego przepływu na przykładzie systemu umawiania wizyt lekarskich.

1. Zrozumienie celów i kontekstu

Agentowy przepływ pracy AI powstaje w oparciu o jasno określone cele i parametry, które wyznaczają jego działanie.

W tym przypadku celem jest efektywne umawianie wizyt pacjentów, z uwzględnieniem dostępności lekarzy, preferencji pacjentów i zasobów placówki.

Agent AI jest zaprogramowany, by rozumieć konkretne zasady i kontekst działania, w tym godziny pracy przychodni, specjalizacje lekarzy oraz historię pacjentów.

2. Analiza danych na żywo

Agent AI nieustannie analizuje aktualne dane, w tym informacje o nieobecnościach lekarzy czy zmianach w harmonogramie wizyt.

Na przykład, jeśli lekarz staje się dostępny z powodu odwołania wizyty, agent AI przetwarza tę informację, by znaleźć pacjentów, którzy mogliby skorzystać z nowego terminu.

3. Samodzielne podejmowanie decyzji

Na podstawie przeanalizowanych danych agent AI ocenia opcje i samodzielnie wybiera najlepszy sposób działania.

Przykładowo, gdy pacjent odwoła wizytę w dniu jej planowania, agent AI samodzielnie oceni, którzy pacjenci najchętniej skorzystają z wolnego terminu. Może zacząć od kontaktu z osobami wymagającymi pilnej pomocy, aż znajdzie kogoś chętnego i dostępnego.

4. Proaktywne wykonywanie zadań

Agent AI powiadamia najbardziej odpowiednich pacjentów, aktualizuje grafik lekarza i potwierdza wizytę – wszystko bez udziału człowieka.

Zastosowania agentowych przepływów pracy AI

Agentowe przepływy pracy AI mają szerokie zastosowanie w różnych branżach, umożliwiając przełomowe rezultaty. Oto kilka przykładów:

Sprzedaż

Od prostego wdrożenia chatbota sprzedażowego jako narzędzia do kontaktu z klientem po pełną automatyzację procesów sprzedażowych – agentowe przepływy pracy AI zmieniają sposób, w jaki firmy obsługują klientów.

Chatboty AI mogą natychmiast odpowiadać na pytania klientów, polecać produkty na podstawie historii przeglądania i prowadzić użytkowników przez proces zakupowy. Przypomnienia o porzuconych koszykach czy oferty ograniczone czasowo pomagają nie przegapić żadnej okazji sprzedażowej.

Marketing

Agentowe przepływy pracy AI, takie jak marketing z chatbotami, zmieniają marketing dzięki personalizowanym promocjom, analizie danych na żywo i optymalizacji działań.

Chatboty angażują klientów spersonalizowanymi rozmowami, polecają produkty i wysyłają przypomnienia o porzuconych koszykach.

W okresach wzmożonego ruchu, takich jak wyprzedaże świąteczne, dynamicznie dostosowują promocje, by maksymalizować przychody poprzez:

• Rekomendacje produktów
• Spersonalizowane rabaty
• Bieżące dostosowywanie promocji

Opieka zdrowotna

Agentowe przepływy pracy AI usprawniają umawianie wizyt, optymalizując dostępność lekarzy i zwiększając satysfakcję pacjentów.

Takie przepływy proaktywnie wysyłają przypomnienia, przekładają wizyty w razie potrzeby i priorytetyzują pacjentów według pilności oraz indywidualnych potrzeb zdrowotnych.

Zarządzanie łańcuchem dostaw

Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym i dynamiczne zarządzanie zapasami to dwa kluczowe sposoby, w jakie agentowe przepływy pracy AI zmieniają zarządzanie łańcuchem dostaw. Wykorzystują one dane na żywo, by minimalizować opóźnienia, obniżać koszty i optymalizować efektywność na każdym etapie.

Na przykład, agent AI może przewidzieć wzrost popytu i automatycznie dostosować poziom zapasów. Podczas wydarzeń takich jak Black Friday, gdy popyt jest wyższy, agenty AI mogą to przewidzieć i proaktywnie zwiększyć zapasy.

Rodzaje agentowych przepływów pracy AI

Agentowe przepływy pracy AI występują w różnych typach, z których każdy odpowiada na konkretne potrzeby biznesowe i operacyjne.

Konwersacyjne przepływy pracy AI

Konwersacyjne przepływy pracy AI, stosowane np. w asystentach opartych na AI, polegają na prowadzeniu użytkowników przez wieloetapowe interakcje w oparciu o kontekst, intencje i dane historyczne.

Takie przepływy są projektowane, by zapewnić spersonalizowane i efektywne doświadczenie, przewidując potrzeby użytkownika i samodzielnie dostosowując odpowiedzi.

Na przykład, przepływ obsługi klienta oparty na AI może obsługiwać rutynowe zapytania, takie jak śledzenie zamówień czy rozwiązywanie problemów z kontem, prowadząc użytkownika przez serię pytań dostosowanych do sytuacji.

Może przekazywać bardziej złożone sprawy do konsultanta, jednocześnie udostępniając historię rozmowy. Wysoki współczynnik samodzielnych rozwiązań przez chatbota, czyli odsetek spraw załatwionych bez udziału człowieka, pokazuje skuteczność tych przepływów w obniżaniu kosztów i skracaniu czasu odpowiedzi.

Systemy wieloagentowe (MAS)

W systemach wieloagentowych (MAS) wiele agentów AI współpracuje w tym samym środowisku, by rozwiązywać złożone, rozproszone problemy.

MAS wykorzystują agentowe przepływy pracy AI, by umożliwić agentom wymianę danych, koordynację działań i podejmowanie wspólnych decyzji w czasie rzeczywistym, co ułatwia podział zadań i realizację wspólnych celów.

Na przykład, firma detaliczna może wdrożyć MAS do zarządzania autonomiczną flotą dostawczą, gdzie wiele dronów lub pojazdów samojezdnych współpracuje, by zoptymalizować czas i trasy dostaw.

Systemy te pozwalają pojazdom komunikować się i dostosowywać do bieżących warunków, takich jak zamknięcia dróg czy zmiany pogody, zapewniając sprawne i terminowe dostawy.

Agenci uczący się przez wzmacnianie (RL)

Agenci uczący się przez wzmacnianie (RL) zdobywają doświadczenie metodą prób i błędów, dostosowując decyzje na podstawie nagród lub kar za swoje działania.

Na przykład w robotyce magazynowej agent RL może optymalizować ruchy ramienia robota, by szybciej kompletować zamówienia. Początkowo agent może popełniać błędy, np. źle oceniać położenie przedmiotu, ale z czasem uczy się najefektywniejszych ścieżek i działań, maksymalizując nagrody za poprawnie wykonane zadania.

Etyczne agentowe przepływy pracy AI

Rosnąca autonomia agentowych przepływów pracy AI wymaga szczególnej uwagi etycznej, zwłaszcza przy wdrażaniu technologii w branżach wysokiego ryzyka, takich jak chatboty medyczne czy agentowe AI w sektorze finansowym.

Nieuregulowane systemy, np. automatyzujące odrzucanie roszczeń zdrowotnych, mogą szkodzić ludziom i podważać zaufanie publiczne, stawiając efektywność ponad dobro człowieka.

Etyczne przepływy powinny kłaść nacisk na przejrzystość, odpowiedzialność i sprawiedliwość, z możliwością wyjaśnienia decyzji i silnym nadzorem, by były zgodne z wartościami społecznymi.

Na przykład w MAS zarządzającym autonomiczną flotą dostawczą zasady etyczne powinny gwarantować, że efektywność nie odbywa się kosztem bezpieczeństwa czy dostępności.

Chociaż agentowe przepływy pracy AI mają ogromny potencjał, muszą być projektowane z myślą o człowieku.

Rozpocznij pracę z agentowymi przepływami pracy AI

Agentowe przepływy pracy AI zmieniają sposób działania firm, wykorzystując dane do proaktywnego podejmowania i realizowania decyzji.

Przepływy pracy oparte na Botpress pomogły firmom takim jak Waiver Group osiągnąć 25% wzrost liczby leadów w ciągu trzech tygodni oraz umożliwiły hostifAI obsługę 75% rozmów z klientami bez udziału człowieka.

Chcesz wykorzystać agentowe przepływy pracy AI, by usprawnić działanie swojej firmy?

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

1. Czy wszystkie agenty AI są agentowe?

Nie, nie wszystkie agenty AI są agentowe. Agent AI staje się „agentowy” tylko wtedy, gdy potrafi podejmować autonomiczne decyzje, dostosowywać się do zmieniających się warunków i samodzielnie realizować cele. Wiele podstawowych agentów działa według ustalonych reguł lub przepływów, bez autonomii.

2. Czy agentowe przepływy pracy AI mogą działać w nieustrukturyzowanych lub nieprzewidywalnych środowiskach?

Tak, agentowe przepływy pracy AI są tworzone z myślą o pracy w nieprzewidywalnych środowiskach, wykorzystując dane w czasie rzeczywistym i adaptacyjne podejmowanie decyzji. Ich skuteczność zależy jednak od jakości danych treningowych i zastosowanych mechanizmów sprzężenia zwrotnego.

3. Jakie są wymagania techniczne do zbudowania agentowego przepływu pracy AI?

Aby zbudować agentowy przepływ pracy AI, potrzebujesz odpowiedniego modelu AI (np. LLM lub agenta uczącego się przez wzmacnianie), dostępu do danych w czasie rzeczywistym, ram do definiowania celów i ograniczeń oraz warstwy integracyjnej (zwykle API lub platformy low-code), by połączyć go z odpowiednimi systemami.

4. Jak ocenić, czy mój proces biznesowy nadaje się do agentowej automatyzacji?

Twój proces biznesowy nadaje się do agentowej automatyzacji, jeśli wymaga dostosowywania się do różnych danych wejściowych lub obejmuje powtarzalne zadania, które nie wymagają ciągłej oceny przez człowieka. Przykłady to np. klasyfikacja zgłoszeń czy przekierowywanie leadów.

5. Jak mierzyć wydajność agentowego przepływu pracy AI?

Wydajność agentowego przepływu pracy AI mierzy się na podstawie wskaźnika sukcesu zadań, czasu reakcji, redukcji kosztów, częstotliwości interwencji człowieka oraz poziomu satysfakcji użytkowników.