Vad är autonoma agenter? En fullständig guide

Allt fler företag börjar utnyttja kraften i artificiell intelligens (AI) genom att använda AI-agenter – vilket hjälper företag att bli mer effektiva och förbättra interaktionerna med kunderna. Men autonoma agenter går ett steg längre än så. Autonoma AI-agenter kan kontinuerligt förbättra sin egen prestanda genom självinlärning, helt utan behov av mänsklig inblandning.

Vad innebär detta för ditt företag? Med autonom AI får ditt företag en uppsättning agenter med superkrafter skräddarsydda för varje avdelnings specifika behov. Autonoma AI-agenter utnyttjar information från era betrodda kunddata för att direkt ta fram den mest aktuella och korrekta informationen till både medarbetare och kunder.

Här följer en genomgång av vad autonoma AI-agenter är, hur de fungerar och hur de kan hjälpa olika branscher och team att få ut mesta möjliga av artificiell intelligens.

Innehåll:

• Vad är en autonom agent?
• Hur fungerar autonoma agenter?
• Vad är skillnaden mellan autonoma agenter och AI-agenter?
• Exempel på autonoma agenter inom olika branscher
• Typer av autonoma agenter
• Exempel på hur autonoma agenter kan hjälpa dina team
• Hur man inkluderar autonoma agenter i sin strategi
• Hur autonoma agenter kan hjälpa ditt företag

En autonom agent är en avancerad form av AI som kan förstå och svara på förfrågningar, och därefter vidta åtgärder utan mänsklig inblandning. När de får ett mål kan de generera uppgifter åt sig själva, slutföra tilldelade uppgifter och arbeta med nästa tills målet är uppnått.

Till skillnad från traditionella program som följer fördefinierade regler kan autonoma agenter arbeta i dynamiska miljöer, vilket gör dem optimala för komplexa uppgifter inom kundtjänst, marknadsföring, handel, försäljning med mera.

Även om autonoma AI-agenter inte behöver mänsklig hjälp för att slutföra sin uppgift, krävs det fortfarande att vi tillhandahåller promptar där målen och det slutliga resultatet anges.

(tillbaka till toppen av sidan)

Autonoma agenter fungerar genom en kombination av avancerad teknik, inklusive maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) och dataanalys i realtid. Här är en närmare titt på hur de fungerar:

• Uppfattning och datainsamling. Autonoma agenter börjar med att samla in data från olika källor, såsom kundinteraktioner, transaktionshistorik och externa databaser. Denna datainsamling är avgörande för att förstå varje uppgifts sammanhang och fatta välgrundade beslut.
• Beslutsfattande. Med hjälp av maskininlärningsalgoritmer analyserar autonoma agenter insamlad data för att identifiera mönster och förutsäga resultat. Därefter använder de denna information för att fatta beslut som överensstämmer med målen. En autonom agent inom kundtjänstområdet kan t.ex. analysera tidigare interaktioner för att på så sätt avgöra det bästa sättet att svara på en kunds fråga.
• Vidta åtgärden. Efter att ha fattat ett beslut utför agenten de åtgärder som krävs för att uppnå önskat resultat. Det kan handla om att svara på kundernas frågor, hantera beställningar eller överlämna komplexa ärenden till en människa. Genomförandeprocessen är utformad för att vara effektiv och smidig, vilket säkerställer en positiv kundupplevelse.
• Lärande och anpassning. En av de viktigaste egenskaperna hos autonoma agenter är deras förmåga att lära sig av varje interaktion. De uppdaterar kontinuerligt sin kunskapsbas och finjusterar sina beslutsalgoritmer för att med tiden prestera allt bättre. De utvecklar sin förmåga att fatta beslut med hjälp av förstärkningsinlärning, vilket förbättrar prestationen över tid. Tack vare denna anpassningsförmåga kan de hantera ett ständigt ökande antal uppgifter och scenarier.

(tillbaka till toppen av sidan)

Även om alla autonoma agenter tekniskt sett är AI-agenter, är inte alla AI-agenter autonoma. AI-agenter innehåller assisterande AI-agenter som t.ex. medpiloter, där människor används för att slutföra många uppgifter. Medan både assisterande och autonoma AI-agenter kan lära sig och fatta beslut baserat på ny information, är det bara autonoma agenter som kan slutföra flera uppgifter i följd. AI-agenter är snarare ett viktigt verktyg som underlättar för mänskliga medarbetare att fokusera på det som är viktigast, medan autonoma agenter kan utföra uppgifter och arbetsflöden självständigt.

AI-agenter är utformade för att arbeta tillsammans med en människa, medan autonoma agenter är byggda för att klara sig själva med bara liten eller ingen mänsklig inblandning.

(tillbaka till toppen av sidan)

Med den här tekniken kan banker använda Agentforce för att autonomt hantera en transaktionstvist via olika kanaler som t.ex. bankapp, SMS, webbplats eller telefon. Agentforce för bankverksamhet använder de förbyggda tjänsteflödena från Financial Services Cloud för att hantera klagomålet, för att uppfylla myndigheternas krav på rapportering, verifiera kundens transaktionshistorik och utgiftsmönster, varna handlaren eller till och med utfärda ett provisoriskt kreditkort eller ett nytt kort.

Dessa autonoma agenter vidarebefordrar bara ärendet till en mänsklig medarbetare när så krävs för att granska och bevilja rätt behörigheter, och sparar på så sätt tid för medarbetarna att fokusera på mer komplexa kundinteraktioner.

Autonoma försäkringsagenter kan uppdatera försäkringsskyddet och erbjuda bättre priser och/eller skydd till kvalificerade försäkringstagare, uppdatera förmånstagare, boka in och tillsätta skadereglerare och till och med genomföra skadegranskningar och förnya försäkringar – helt utan mänsklig inblandning.

Förmögenhetsrådgivare rapporterade att 67 % av deras dagliga arbete utgörs av administrativt arbete utan mervärde. Agentforce kan minska den tid som medarbetarna lägger på den här typen av uppgifter, så att de istället kan fokusera på viktigare frågor. Agentforce kan planera, boka in och sammanfatta kundmöten, och därefter ta fram utkast till kundkommunikation inför uppföljande möten.

Agentforce autonoma agenter analyserar diskussionspunkterna, som t.ex. fondutveckling, granskar exponeringen mot internationella företag, och kan till och med kontrollera kontofullmakter för att säkerställa korrekt efterlevnad. Dessutom vidarebefordrar de all kommunikation till passande licensierad handläggare i syfte att säkerställa fullständig efterlevnad och tillsyn.

Genom att använda autonoma agenter inom hälso- och sjukvården kan man förbättra upplevelsen för patienterna. En autonom AI-agent kan interagera med patienter, vårdgivare och betalande parter för att svara på frågor, ta fram sammanfattningar och vidta åtgärder. En agent för patienttjänster kan exempelvis svara på enkla patientfrågor och bistå med att boka tider med en passande läkare. Den autonoma agenten kan granska försäkringsförmåner, ta fram sammanfattningar över sjukdomshistorik och godkänna vårdansökningar.

För detaljhandelsföretag kan autonoma agenter göra mycket utan mänsklig inblandning. De kan dela kampanjinsikter, hantera kundkontakter proaktivt och ta hand om ärenden.

En autonom agent som fungerar som personlig shoppare är som en digital medhjälpare för onlineshoppare. Agenten använder generativ AI för att hjälpa kunder på e-handelssajter, i chattar eller i meddelandeappar som WhatsApp. Medan enkla chattbotar bara kan svara på fördefinierade frågor, kan autonoma AI-agenter lära sig av kundernas beteende och preferenser. Det gör det möjligt för människor att använda ett naturligt språk när de söker, få konversationssvar och snabbt lägga till varor i varukorgen och avsluta köpet.

En autonom kommunikationsagent hjälper kunder som har fakturafrågor snabbare. Om en kund till exempel bestrider en debitering som har gjorts på dennes konto, analyserar den autonoma agenten föregående månaders fakturor, identifierar problemet och validerar bestridandet. Då får kunden snabbt den hjälp som efterfrågas, och mänskliga medarbetare frigörs och kan istället hantera ärenden med högre prioritet.

(tillbaka till toppen av sidan)

Ingen autonom agent är den andra lik. Det finns många typer av autonoma AI-agenter, som alla fungerar på olika sätt för att uppnå sina mål. Här är några av de vanligaste typerna av autonoma agenter att välja mellan.

• Reaktiva autonoma agenter: Dessa autonoma AI-agenter är den enklaste typen. De fattar beslut baserat på specifika inmatningar och fördefinierade handlingar och reagerar omedelbart på ny data, men sparar den inte och lär sig inte av tidigare interaktioner.
• Reflekterande autonoma agenter: Dessa kallas även kognitiva eller resonerande agenter och fattar smarta beslut genom att analysera omgivningen och anpassa sig till användarens mål. De skapar en modell av världen, överväger olika handlingar och väljer bäst väg mot att nå dina mål.
• Hybrida autonoma agenter: Hybrida autonoma agenter kombinerar egenskaperna hos reaktiva och reflekterande agenter. Dessa dynamiska hjälpredor kan snabbt reagera på omedelbara förändringar i omgivningen, men samtidigt hålla fokus på det långsiktiga målet.
• Modellbaserade autonoma agenter: Dessa autonoma agenter kan expertprogrammeras eller drivas av maskininlärning för att inte bara fatta beslut, utan också lära sig med tiden. När de står inför en ofullständig datamängd fyller de i luckorna med smarta förutsägelser baserat på sina tidigare erfarenheter.
• Målbaserade autonoma agenter: Målbaserade agenter fattar smarta beslut genom att utvärdera hur sannolikt det är att en specifik åtgärd bidrar till att uppnå målen. De är anpassningsbara och kan göra interna justeringar efter hand, och reagera på förändringar i miljön eller ändrade mål.
• Verktygsbaserade autonoma agenter: Dessa agenter utvärderar åtgärder med hjälp av smarta verktyg som rangordnar resultaten baserat på hur väl de uppfyller dina mål. I realtid kan verktygsbaserade autonoma agenter snabbt optimera sin prestanda baserat på de kriterier du har angett.

(tillbaka till toppen av sidan)

Autonoma agenter kan hjälpa till med en hel del, och de är inte begränsade till ett visst team eller en viss avdelning. Låt oss ta en titt på hur autonoma AI-agenter kan ge hela företaget ett uppsving.

Vi har bara precis börjat inse vilken enorm potential som autonoma agenter har inom området kundtjänst. Här kommer några användningsområden värda att nämna:

• Personliga interaktioner: Våra undersökningar visar att 65 % av kunderna förväntar sig att företag ska anpassa sig till deras förändrade behov och preferenser. Genom att analysera kunddata kan autonoma agenter erbjuda personliga rekommendationer och lösningar för att förbättra kundupplevelsen. De kan exempelvis föreslå produkter baserat på tidigare köp eller ge skräddarsydda råd utifrån en kunds preferenser.
• Proaktiv service: Autonoma agenter kan förutse kundernas behov och ge proaktiv support, till exempel genom att skicka påminnelser inför kommande möten eller meddela kunder om potentiella problem innan de uppstår. Denna proaktiva strategi bidrar till att förebygga problem och öka kundlojaliteten.
• Support via flera kanaler: Autonoma agenter kan hantera kundinteraktioner via flera kanaler inklusive e-post, chatt, sociala medier och telefon. Det säkerställer en enhetlig och effektiv service oavsett på vilket sätt kunderna kontaktar företaget.

Autonoma agenter kan hjälpa säljteamet att skapa leads och flytta dem framåt i pipeline, dygnet runt. Säljutvecklingsrepresentant-agenter (SDR), som de i Agentforce, svarar autonomt på kunders produktfrågor, hanterar invändningar och bokar in möten för säljarna.

Genom att använda era betrodda kunddata svarar autonoma agenter på förfrågningar och vidtar korrekta åtgärder. Ni kan bestämma hur ofta, i vilka kanaler och när era autonoma AI-agenter ska engagera sig innan de överlämnar ärendet till en mänsklig medarbetare som avslutar affären. Autonoma agenter kan möta potentiella kunder i den kanal som kunden föredrar, t.ex. via sms eller WhatsApp, och på valfritt språk.

Du behöver inte ha en stab av personliga shoppare som guidar kunderna till rätt produkt – det kan autonoma agenter göra. Med autonoma AI-agenter på plats får kunderna en egen personlig assistent oavsett tid på dygnet eller geografisk plats.

Autonoma agenter kan ge skräddarsydda produktrekommendationer baserat på kundernas köphistorik och preferenser, vilket hjälper kunderna att genomföra köpet snabbare. Med Agentforce kan autonoma agenter även svara kunder via på din webbutik eller via den kanal som kunderna föredrar, exempelvis WhatsApp.

Handelsteam kan också använda autonoma AI-agenter för att skapa och distribuera riktade, relevanta kampanjer.

När ditt marknadsföringsteam använder autonoma agenter kan de enkelt skapa, hantera och optimera kampanjer från början till slut. Med den här tekniken kan marknadsförare spara tid genom att ta fram en kampanjbeskrivning och definiera målgrupp och innehåll. Autonoma agenter kan till och med utveckla en kundresa i Flow, Salesforces automatiseringsverktyg.

Autonoma agenter kan analysera sina resultat mot angivna nyckeltal och samtidigt kontinuerligt och proaktivt rekommendera förbättringar.

(tillbaka till toppen av sidan)

För att börja använda autonoma agenter krävs noggrann planering och korrekt genomförande. Här följer några tips på hur man säkerställer en lyckad implementering:

• Sätt upp tydliga mål: Börja med att beskriva vad du vill uppnå med autonoma agenter. Oavsett om det handlar om kortare svarstider, ökad kundnöjdhet eller lägre driftskostnader kommer tydliga mål att vägleda implementeringsprocessen och göra framstegen mätbara.
• Utvärdera datainfrastrukturen: För att autonoma agenter ska kunna fungera effektivt krävs högkvalitativa data. Se till att ha en robust uppsättning data och hanteringssystem på plats. Det inkluderar data för interaktion med kunder, transaktionshistorik och annan relevant information. Tydliga och strukturerade data gör att agenter kan erbjuda korrekta och relevanta svar.
• Välj rätt teknik: Välj en teknik för autonoma agenter som överensstämmer med företagets behov och mål. Ta hänsyn till faktorer som skalbarhet, användarvänlighet och möjligheter till integrering. Utvärdera olika leverantörer och lösningar för att hitta den som passar bäst för din organisation.
• Integrera med befintliga system: Se till att de autonoma agenterna integreras sömlöst med befintlig CRM-programvara och andra verktyg. Integreringen möjliggör ett smidigt informationsflöde och förbättrar agenternas kapacitet så att de får tillgång till relevanta data och kan erbjuda en effektivare support.
• Fokusera på användarens upplevelse: Designa dina autonoma agenter med slutanvändaren i åtanke. Se till att interaktionerna är intuitiva och att agenterna kan ge snabba och korrekta svar och därmed säkerställa en positiv kundupplevelse. Testa agenterna ordentligt för att identifiera och hantera potentiella problem innan driftsättning, så att de uppfyller kundernas förväntningar.
• Övervaka och optimera: Övervaka regelbundet hur väl de autonoma agenterna presterar och samla in feedback från användarna. Använd informationen för att genomföra löpande förbättringar av agenterna och se till att de förblir effektiva och relevanta. Löpande optimering gör att man kan anpassa sig efter ändrade kundbehov och förbättrar agenternas allmänna prestanda.
• Planera in mänsklig översyn: autonoma agenter kan hantera en mängd uppgifter automatiskt, men det är viktigt att ha en plan för mänskligt ingripande vid behov. Se till att det finns tydliga riktlinjer för när och hur mänskliga medarbetare bör ta över och hjälpa till, så att det finns ett skyddsnät för mer avancerade och känsliga interaktioner.
• Säkerställ datasekretess och -säkerhet: Implementera robusta datasekretess- och säkerhetsåtgärder för att skydda kundinformation som hanteras av era autonoma agenter. Hit hör efterlevnad av dataskyddsbestämmelser och regelbundna granskningar för att skydda känsliga data och upprätthålla kundernas förtroende.

(tillbaka till toppen av sidan)

Om du vill integrera autonoma agenter i din verksamhet kan Agentforce hjälpa till. Nämligen så här:

• Intelligenta AI-agenter: Kommunicera med kunder autonomt i flera kanaler dygnet runt med människoliknande interaktioner och lös problem genom att bygga varje svar på betrodda data.
• Integrerad plattform med Data Cloud: Agentforce erbjuder en integrerad plattform där AI, CRM och programvara för kundautomatisering kombineras. Den här integreringen säkerställer att dina autonoma agenter har tillgång till omfattande och aktuella kunddata och på så sätt kan erbjuda mer exakta och personliga svar. Att inkludera Data Cloudmöjliggör smidig dataintegrering och hantering med samlad översikt över kunddata i samtliga kanaler.
• Skalbarhet: Agentforce erbjuder alla team Salesforces pålitlighet, säkerhet och skalbarhet. Med plattformen kan du skala upp AI-lösningarna och hantera fler åtgärder utan att kompromissa med prestandan.
• Anpassning med avancerade verktyg: Agentforce erbjuder omfattande anpassningsalternativ för att skräddarsy dina autonoma agenter efter just dina affärsbehov. Verktyg som Promptbyggare och Copilot Studio hjälper dig att skapa anpassade arbetsflöden och svar, så att dina autonoma agenter är i linje med dina varumärkes- och kundservicemål. Med flexibiliteten i Apex-kod och integreringsmöjligheterna med MuleSoft kan du koppla ihop Agentforce med andra system och utöka funktionerna så att de uppfyller dina behov.
• Sömlös integrering och interoperabilitet: Agentforce kan sömlöst integreras med externa system och plattformar så att du kan bygga appar och arbetsflöden baserade på all din affärsdata – oavsett källa eller datatyp. Och om integrering med befintliga CRM-system eller tredjepartsapplikationer krävs erbjuder Agentforce den flexibilitet och interoperabilitet som krävs för att skapa en sömlös kundupplevelse.

Oavsett team eller bransch kan autonoma agenter hjälpa ditt företag att bli mer effektivt. Genom att delegera tråkiga och tidskrävande uppgifter till autonoma AI-agenter kan dina medarbetare fokusera på det som är viktigast: kunderna.

(tillbaka till toppen av sidan)