Vad är AI-agenter?

Skulle det inte vara fantastiskt om alla i ditt företag – från VD:n till den nyaste säljaren – hade en assistent? Någon som alltid är redo att hjälpa till, som känner dina kunder väl och som kan ge detaljerade råd om vad som ska göras härnäst. Med olika typer av AI-agenter finns den möjligheten här – och den växer.

AI-agenter är en typ av artificiell intelligens (AI) som kan förstå och svara på kundförfrågningar utan mänsklig inblandning. De skapas med hjälp av ett agentverktyg, som Agentforce, och förlitar sig på maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) för att hantera en mängd olika uppgifter. Dessa intelligenta agenter kan omfatta allt från att svara på enkla frågor till att lösa komplexa problem – till och med multitasking. Viktigast av allt: AI-agenter kan kontinuerligt förbättra sitt eget resultat med hjälp av självinlärning. Det här skiljer dem från traditionell AI, som kräver mänsklig inmatning för vissa uppgifter.

Här kommer en sammanfattning av hur de arbetar:

• Uppfattning och datainsamling: Agentiska system börjar med att samla in data från en mängd olika källor, inklusive kundinteraktioner, transaktionshistorik och sociala medier. Dessa data är avgörande för att förstå sammanhanget och nyanserna i kundfrågor. Avancerad agentisk AI kan integrera och bearbeta data i realtid för att kunna presentera den mest aktuella informationen och hantera kundfrågor effektivt.
• Beslutsfattande: Med hjälp av sofistikerade modeller för maskininlärning analyserar AI-agenter insamlade data och identifierar mönster för att kunna fatta beslut. De kan exempelvis avgöra vad det lämpligaste svaret på en kundfråga är utifrån tidigare interaktioner och det aktuella sammanhanget. Den här beslutsprocessen förbättras av agentens förmåga att lära sig av tidigare upplevelser och förfina sina svar över tid.
• Genomförande av åtgärd: När ett beslut har fattats kan AI-agenter genomföra den åtgärd som krävs. Det kan handla om att svara på en kundfråga, bearbeta en begäran eller att eskalera en komplicerad fråga till en mänsklig agent. Genomförandet är utformat för att vara smidigt och effektivt för att säkerställa snabba och korrekta svar till kunderna.
• Inlärning och anpassning: Agenter lär sig kontinuerligt av varje interaktion och förfinar sina algoritmer för att förbättra effektivitet och precision. De uppdaterar sin kunskapsbas och använder feedback för att förbättra framtida interaktioner. Den kontinuerliga inlärningsförmågan gör att AI-agenter förblir effektiva och relevanta även när kundernas förväntningar och affärsförutsättningarna förändras.

Genom att kombinera dessa funktioner kan intelligenta system hantera en mängd olika uppgifter autonomt, som att ge produktrekommendationer, felsöka problem och delta i uppföljningsinteraktioner. Detta frigör mänskliga agenter att fokusera på mer komplexa och värdeskapande aktiviteter.

Att använda AI-agenter erbjuder en mängd förmåner och förändrar företags kundkommunikation och hur serviceverksamhet bedrivs.

1. Ökad effektivitet: Den här tekniken kan hantera flera kundinteraktioner samtidigt, vilket avsevärt minskar svarstiderna och ökar effektiviteten i kundtjänstverksamheten. De kan också avgöra om de ska eskalera till en människa och sedan välja den representant med bäst kompetens för att ta emot förfrågan. Det gör att företag kan hantera större volymer utan att behöva kompromissa med kvaliteten för den service som erbjuds.
2. Förbättrad kundnöjdhet: Autonoma agenter ger snabba och korrekta svar, vilket leder till högre kundnöjdhetspoäng. De kan använda data för att göra interaktionerna mer anpassade, vilket förbättrar den sammantagna kundupplevelsen. Och eftersom de lär sig över tid är de framtagna för kontinuerliga förbättringar.
3. Förbättrat beslutsfattande: Möjligheten att analysera stora datamängder gör det möjligt för dessa autonoma system att urskilja subtila mönster och framväxande trender, vilket ger värdefulla insikter som ger organisationer möjlighet att fatta mer exakta och snabba beslut.
4. Tillgänglighet dygnet runt: Dessa system är tillgängliga dygnet runt, vilket säkerställer att kundförfrågningar besvaras snabbt, oavsett tidszoner eller öppettider. Den kontinuerliga tillgängligheten gör att företag uppfyller kundernas förväntningar på självbetjäning och förbättrar kundlojaliteten.
5. Skalbarhet: AI kan enkelt skalas upp för att hantera ökade volymer av kundinteraktioner, vilket gör dem idealiska för företag som vill växa utan att kompromissa med servicekvaliteten. När ärendevolymerna ökar kan AI-agenter enkelt justeras för att hantera den ökade arbetsbördan och erbjuda konsekvent och pålitlig support.
6. Datadrivna insikter: AI genererar värdefull data om kundernas interaktioner, preferenser och beteenden. Företag kan använda dessa data för att nå insikter om behov och trender bland kunder, vilket lägger grunden för beslut som förbättrar kundtjänsten.
7. Noggrannhet och konsekvens: Agentisk AI erbjuder konsekventa och korrekta svar på kundfrågor med minskad risk för fel och säkerställer att kunderna får pålitlig information. De kan förbättra noggrannheten i dina svar genom agentiska loopar och människoliknande resonemang. Denna konsekvens bidrar till att bygga förtroende och tilltro till varumärket, eftersom kunderna får den upplevelse de har vant sig vid.
8. Kostnadsbesparingar: Automatisering av rutinuppgifter med digital arbetskraft genererar betydande kostnadsbesparingar genom att hantera den operativa bördan, vilket gör det möjligt för mänskliga anställda att ägna sin tid och expertis åt mer komplex problemlösning och strategiska initiativ. Detta skifte i fokus ökar i slutändan produktiviteten och lönsamheten.

AI-agenter erbjuder en mängd fördelar som ökad produktivitet, minskade kostnader och bättre beslutsfattande samt en förbättrad kundupplevelse. Som managementkonsultföretag konstaterade McKinsey att ”mer än 72 % av tillfrågade företag redan använder AI-lösningar, med ett växande intresse för generativ AI. Utifrån det vore det inte överraskande att se företag börja använda teknik i framkant, som agenter, för sina planeringsprocesser och framtida AI-planer.”

Genom att dra nytta av avancerade AI-lösningar kan företag förbli i framkant och främja innovation för kundengagemang.

Företag i flera olika branscher ser fördelarna med att integrera agentsystem. Låt oss fördjupa oss i några exempel på AI-agenter per bransch, med specifika användningsfall, som visar hur mångsidig den här tekniken kan vara.

Det kan vara svårt att leverera den typ av personlig kundservice som finansiella kunder nu förväntar sig – men en agentisk assistent lindrar denna smärta. Genom att använda enhetliga kunddata kan en agentisk AI ge relevanta insikter till dina mänskliga agenter och skräddarsy finansiella rekommendationer efter varje kunds behov och mål. AI kan också hjälpa dig att bättre förbereda dig för kundmöten.

Att korrekt sammanfatta kundsupportinteraktioner kräver noggrann granskning och kan vara utsatt för mänskliga fel. En AI-agent hjälper till med detta genom att automatiskt sammanfatta öppna ärenden, öppna ordrar, fakturor och senaste aktivitet – vilket sparar tid och pengar för din personal.

Intelligenta system kan övervaka maskiner för att förutsäga underhållsbehov och optimera produktionsprocesser. Detta ökar produktiviteten och hjälper till att undvika dyra driftstopp. AI-agenter kan också hjälpa ditt säljteam att driva affärer framåt i processen.

Med AI kan du sammanfatta försäljningsavtal för att markera avvikelser i planerade kontra faktiska kvantiteter och intäkter, vilket hjälper dig att fatta bättre och mer välgrundade beslut.

Med en agentisk arbetare kan du förbättra lagerhanteringen. Den kan lyfta fram det förväntade kontra det faktiska lagret som kontrolleras i slutet av varje rundtur. Du kan kontextualisera dessa bedömningar med ytterligare detaljer, som om de räknades på lastbilen eller var en del av det ursprungliga lastdokumentet.

Det gör det också enklare att hantera dina marknadsföringskampanjer och kan generera kampanjinnehåll för att hålla personer uppdaterade om nya produkter.

Bilindustrin-företag kan använda AI-agenter för en fullständig bild av fordons- eller bilparksresultat. De kan visa de mest kritiska eller tidskänsliga fordonsvarningarna baserat på fordonstelematik. Med AI kan du lösa problem proaktivt med snabb insyn i underhållsbehov och välja bland rekommenderade åtgärder.

Återförsäljare och verkstäder kan använda agentisk AI för handel och snabbt och enkelt skapa kampanjer som tilltalar deras målmarknad.

Intelligenta system kan leverera kundupplevelser på nästa nivå även inom hälso- och sjukvården. En patientserviceagent svarar inte bara på frågor, utan hjälper även patienter att boka den bästa läkaren för deras behov. Systemet kan granska försäkringsförmåner, generera sammanfattningar av sjukdomshistorik och godkänna vårdförfrågningar.

De kan också skapa anpassade patientbehandlingsplaner och hjälpa till med journalhantering. Letar du efter ideala kandidater för kliniska prövningar? En AI-agent kan matcha behöriga kandidater med relevanta kliniska prövningar med hjälp av patientuppgifter och studiekriterier, vilket förenklar analysen.

Du kan också använda det agentiska systemet för att få en fullständig bild av ditt leverantörsnätverk. Detta gör att du snabbt kan granska leverantörsinformation och tidigare resultat, vilket ökar effektiviteten och minskar patientens väntetider.

Även om AI-agenter kan hjälpa en mängd olika branscher, är de inte alla likadana. Här är en titt på några olika typer som du kan använda för att hjälpa ditt företag.

Dessa enkla agenter fungerar med hjälp av principen . Öppnas i ett nytt fönster" target="_blank" class="link__new-tab">"villkor–åtgärd" . De reagerar bara på sina nuvarande uppfattningar, vilket betyder att de inte har någon djup förståelse för världen omkring dem. Detta fungerar bra i vissa scenarier, till exempel med en kundchattbot, men begränsar användningsfall i komplexa branschmiljöer.

Dessa agenter har en intern modell av världen omkring sig, vilket innebär att de kan uppfatta sin omgivning och se saker som inte är omedelbart uppenbara. De kan ”fylla luckorna” i saknad information och fatta autonoma beslut baserat på sin förståelse av sammanhanget. Detta gör dem mycket mer komplexa och smidiga än enkla reflexagenter.

Verktygsbaserade agenter använder en nyttofunktion för att fatta beslut. De kan utvärdera olika åtgärder baserat på ett förväntat nyttomått för att välja det optimala tillvägagångssättet. Den här modellen är idealisk när det finns flera lösningar på ett problem, och agenten behöver bestämma sig för den bästa, till exempel en självkörande bil som väljer den säkraste och snabbaste rutten.

Dessa kraftfulla verktyg är skräddarsydda för att uppnå specifika mål. De överväger konsekvenserna av sina handlingar och kan fatta beslut baserat på om de kan använda åtgärden för att uppnå sitt mål. Det betyder att de kan navigera otroligt komplexa scenarier autonomt och reagera på omgivningen genom sensorer.

Inlärningsagenter förbättras över tid genom förstärkningsinlärning. Detta är särskilt viktigt i agila branscher, där ett företag behöver hålla sig à jour med nya trender. Till exempel skulle en virtuell assistent kunna ständigt förbättra sin service genom att lära sig mer om kundens krav och önskemål.

Här programmerar och leder en AI-agent på högre nivå agenter på lägre nivå att arbeta mot ett gemensamt mål. Denna struktur gör det möjligt för företag att dela upp komplexa flerstegsprocesser i enklare uppgifter, vilket gör att varje AI-agent kan fokusera på en uppsättning ansvarsområden.

Chattbotar och AI-agenter har olika uppgifter. Chattbotar är vanligtvis utformade för en specifik uppgift, som kundtjänst eller att hitta information. De följer regler och manus, och de använder mönstermatchning och nyckelordsigenkänning för att svara. Detta gör dem bra på att hantera enkla frågor, men de kan inte förstå komplexa sammanhang eller anpassa sig till nya situationer.

AI-agenter är mer avancerade och oberoende. De kan hantera ett bredare spektrum av uppgifter, lära sig av interaktioner och bli bättre med tiden. Autonoma agenter kan förstå och behålla sammanhang över flera konversationer, vilket gör dem bra för mer komplexa och dynamiska miljöer. De kan också integrera med olika system och plattformar, så att de kan utföra uppgifter som kräver en djupare förståelse för användarens behov och miljön.

Till exempel inkluderar användningsfall för AI-agenter att hantera en användares kalender, göra bokningar och ge anpassade rekommendationer, medan en chattbot kanske bara kan svara på vanliga frågor eller behandla enkla transaktioner.

Skillnaden mellan AI-agenter och chattbotar blir alltmer suddig. AI-agenter har dock ofta fler funktioner och mer autonomi än traditionella chattbotar, vilket gör dem till framtiden för samarbete mellan människa och AI.

Om du förbereder för driftsättning av generativa AI-agenter finns det några viktiga saker att tänka på:

1. Definiera tydliga mål. Börja med att definiera vad du vill uppnå med dina intelligenta agenter. mäta framgång.
2. Utvärdera och förbered dina data. AI-agenter förlitar sig på kvalitetsdata för att fungera effektivt. Se till att ha en robust uppsättning data och hanteringssystem på plats.
3. Välj rätt typ av AI-agent. Välj den typ som bäst uppfyller dina behov.
4. Integrera med existerande system. Se till att dina AI-system är sömlöst integrerade med dina befintliga CRM-, kommunikations- och samarbetsverktyg och andra kundtjänstverktyg.
5. Fokusera på användarupplevelsen. Designa din digitala arbetsstyrka med slutanvändaren i åtanke. Se till att interaktioner är intuitiva med snabba och korrekta svar för en positiv kundupplevelse. kundernas förväntningar.
6. Övervaka och optimera. Kontrollera AI-lösningarnas resultat regelbundet och samla in feedback från användarna. Använd informationen för att genomföra löpande förbättringar av dina AI-agenter och se till att de förblir effektiva och relevanta.
7. Planera för mänsklig översyn. AI-agenter kan hantera en mängd uppgifter automatiskt, men det är viktigt att ha en plan för mänskliga åtgärder vid behov.
8. Garantera sekretess för data och säkerhet. Implementera robust sekretess för data och säkerhetsåtgärder för att skydda kunduppgifter.

AI-agenter kan ge ditt företag ett välbehövligt lyft, över flera avdelningar. Från att ge personlig kundsupport till att skapa och distribuera kampanjer skräddarsydda för din målmarknad, så här kan den här tekniken hjälpa dina team att åstadkomma mer.

Med AI-agenter på plats kan ditt kundtjänstteam lösa kundförfrågningar i sömnen – bokstavligen talat. AI svarar på kunders frågor dygnet runt och eskalerar prioriterade ärenden till mänskliga agenter, inklusive all nödvändig kontext. Agentforce för service kan göra detta autonomt över alla kanaler, dra nytta av betrodda kunddata och svara med varumärkets röst.

Du kan konfigurera din Agentforce för service på några minuter med färdiga mallar eller snabbt anpassa agenter efter dina behov.

Precis som ditt tjänsteteam kan använda AI för att svara på förfrågningar dygnet runt, kan ditt säljteam autonomt svara på produktfrågor dygnet runt och boka möten för säljare. Agentforce Säljutvecklingsrepresentanter (SDR) svarar omedelbart och korrekt med svar baserade på era data. Du kan ställa in hur ofta, vilka kanaler och när din Agentforce-SDR ska engagera sig innan du eskalerar till dina anställda.

Digitala medarbetare kan också vara till stor hjälp för ditt handelsteam. AI-agenter erbjuder anpassade produktrekommendationer och ger till och med kunderna en personlig assistent, baserat på era betrodda kunddata. Med Agentforce kan AI svara kunder direkt på din handelssajt eller i meddelandeappar som WhatsApp. AI kan hjälpa människor att göra köp snabbare genom att vägleda sökfrågor och skräddarsy produktrekommendationer till köparen.

Vill du ha bättre, helt optimerade marknadsföringskampanjer? AI-agenter kan hjälpa ditt marknadsföringsteam att bygga bättre kampanjer – snabbare. Med Agentforce-kampanjer genererar autonoma assistenter en kampanjbrief och ett målgruppssegment, och skapar sedan relevant innehåll som riktar sig till dessa målgrupper. AI kan till och med bygga en kundresa i Flöde. AI-agenter analyserar också kontinuerligt kampanjresultat mot dina nyckeltal och rekommenderar proaktivt förbättringar.

Tänk på AI-agenter som den ständiga hjälpen för alla dina team. De gör det möjligt för dina anställda att få mer gjort, vilket ger kunderna den anpassning de har kommit att förvänta sig.

Det är en spännande tid för företagare. Införandet av AI-agenter representerar en betydande vändpunkt. Automatisering av uppgifter brukade förlita sig på fördefinierad input från mänskliga användare, men nu kan AI-agenter utföra uppgifter och lära sig med minimal inblandning.

I takt med att maskininlärning, stora språkmodeller (LLM:er) och verktyg för naturlig språkbehandling (NLP) utvecklas, kommer även deras förmåga att lära sig, förbättra sig och fatta mer välgrundade beslut att öka.

Vi kan förvänta oss snabbare beslutsfattande, högre produktivitet och mer utrymme för experter att fokusera på processer med högt värde.

Med alla dessa nya AI-utvecklingar kan det verka som en skrämmande uppgift att introducera autonoma agentmodeller i stor skala. Därför skapade vi Agentforce, det snabbaste och enklaste sättet att skapa AI-agenter. Och du behöver inte vara IT-expert för att skapa dem. Beskriv bara vad du behöver att den ska göra, med hjälp av naturligt språk, så gör Agentforce resten. Testa det idag.