Vad är agentic AI?

Artificiell intelligens (AI) utvecklas så snabbt att det börjar kännas som om vi lever i en science fiction-film. Först kom prediktiv AI som analyserar data och använder maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga framtida resultat. Sedan gick vi vidare till generativ AI som skapar nytt innehåll som text, bilder och musik. Nu har vi kommit till det agentiska AI-stadiet – AI genererar inte bara innehåll, utan kan också konversera och agera och reagera autonomt.

Det som skiljer autonoma agenter från sina föregångare är att de inte bara kan resonera utifrån förutsägelser som de gör utifrån stora datamängder, utan också utifrån sin förmåga att uppfatta sin omgivning och sedan vidta autonoma åtgärder, och till och med lära sig av feedback och anpassa sig.

Agentisk AI och de AI-agenter som hjälper den att utföra uppgifter förväntas bli de viktigaste strategiska teknologitrenderna . Denna utveckling betonar autonomi och anpassningsförmåga. Agentisk AI är på väg att förändra branscher som hälso- och sjukvård, finans och tillverkning genom att integreras sömlöst med dataplattformar och hjälpa till med tidskrävande uppgifter. Föreställ dig AI som kan fungera som digital arbetskraft, fatta beslut och anpassa sig till nya situationer med enastående effektivitet.

Vad vi kommer att täcka:

• Agentic AI - definition
• Hur fungerar agentisk AI?
• Fördelar med agentisk AI
• Agentisk AI och dataplattformar: ett grundläggande partnerskap
• Vad är nästa steg för agentisk AI?

Agentic AI är den teknik som driver AI-agenter så att de kan agera autonomt utan mänsklig övervakning. Genom att fungera som en omfattande plattform underlättar agentic AI sömlös interaktion mellan AI-agenter och människor, vilket främjar en samarbetsmiljö där båda kan arbeta tillsammans. Plattformen har en rad verktyg och tjänster som hjälper AI-agenter att lära sig, anpassa sig och samarbeta så att de snabbt kan hantera komplexa och dynamiska uppgifter. Det är nästa steg inom AI, känt för sin förmåga att fungera självständigt genom att fatta beslut, anpassa sig till dynamiska situationer, sätta mål och resonera.

En av de mest framstående egenskaperna hos agentic AI är att den kan förenkla utvecklingen och implementeringen av AI-agenter, vilket gör att integreringen av AI i den dagliga verksamheten blir mindre resurskrävande. Med detta ramverk kan företag anpassa AI-agenter efter sina specifika behov, oavsett om det handlar om att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra kundservicen eller driva strategiska beslut.

Där traditionella AI-system är rigida och har svårt med komplexa, flerstegsuppgifter, kan agentbaserad AI vara flexibel och anpassningsbar. Plattformens flexibilitet och anpassningsförmåga säkerställer att AI-agenter kan skräddarsys för en rad olika branscher och tillämpningar. Genom naturlig språkbehandling (NLP) kan agentbaserade AI-system som Agentforce efterlikna mänskligt beteende, vilket gör dem idealiska för att hantera en rad komplexa och ständigt föränderliga situationer.

Det finns tre huvudsakliga egenskaper som bidrar till agentbaserad AI:

1. Autonomi: Agenter kan utföra uppgifter på egen hand, utan mänsklig övervakning eller styrning.
2. Anpassningsförmåga: De kan lära sig av sina interaktioner, ta emot feedback och ändra sina beslut baserat på vad de har lärt sig.
3. Målorientering: De kan ta sig an specifika uppgifter och resonera om hur de ska uppnås.

Agentbaserad AI har potential att förändra hur vi interagerar med teknik. Även om det fortfarande är tidigt pekar det grundläggande arbete som läggs idag på en framtid där AI-agenter fungerar med samma autonomi och anpassningsförmåga som sina mänskliga motsvarigheter. Denna transformativa potential lovar att förbättra effektiviteten och skapa nya möjligheter för innovation i nästan alla aspekter av våra liv.

Agentisk AI fungerar genom ett komplext nätverk av autonoma mjukvarukomponenter som kallas ”agenter” som hämtar information från enorma datamängder och lär sig av användarnas beteende för att förbättras över tid. Varje agent är utformad med specifika mål och förmågor och arbetar i harmoni för att hantera komplexa uppgifter. Denna innovativa approach till agentisk AI bygger på en blandning av avancerade tekniker som maskininlärning, NLP och kunskapsrepresentation som hjälper agenterna att lära sig, kommunicera och resonera effektivt.

Den underliggande arkitekturen för agentbaserad AI bygger på en distribuerad systemplattform, vilket garanterar skalbarhet och hög prestanda. Denna plattform gör det möjligt för flera agenter (eller multiagenter) att arbeta samtidigt på olika servrar för att förbättra systemets övergripande effektivitet och tillförlitlighet. Agenterna kan samarbeta i realtid genom att dela information och samordna sina åtgärder för att interagera med användarna på ett mer intuitivt och smidigt sätt.

Agentbaserad AI använder fristående agenter – AI-modeller som självständigt utför uppgifter och hanterar arbetsflöden med hjälp av maskininlärning, algoritmer och prediktiv analys för att fatta beslut i realtid.

Den följer en femstegsprocess för att lösa komplexa problem:

1. Uppfatta: AI-agenter samlar in och avkodar information från källor som sensorer, databaser och gränssnitt för att omvandla data till insikter. De identifierar meningsfulla mönster och extraherar det som är mest relevant i sin miljö.
2. Resonera: En stor språkmodell (LLM) styr resonemangsprocessen – att förstå uppgifter, utforma lösningar och samordna specialiserade modeller för uppgifter som innehållsgenerering eller bildanalys.
3. Handla: Agenter utför uppgifter genom att ansluta till externa system via API:er. Inbyggda säkerhetsbarriärer garanterar säkerhet och efterlevnad – till exempel genom att begränsa hanteringen av försäkringsanspråk till specifika belopp innan de granskas av en människa.
4. Lär: Agenter utvecklas genom feedback och blir bättre med varje interaktion för att förfina beslut och processer. Denna kontinuerliga förbättring driver smartare prestanda och större effektivitet över tid.
5. Samarbeta: Agentbyggarverktyg är utformade för att göra det enkelt att distribuera agenter genom att sänka inträdesbarriären för både erfarna programmerare och nybörjare. Den öppna källkoden i agentbyggarverktygen uppmuntrar ytterligare en dynamisk gemenskap av bidragsgivare som kontinuerligt förbättrar plattformen. Detta samarbete påskyndar inte bara utvecklingen av nya funktioner utan säkerställer också att tekniken förblir i framkant inom AI-innovation.

Sammantaget är den operativa mekaniken hos agentbaserad AI utformad för att främja autonomi, anpassningsförmåga och effektivitet. Genom att använda avancerad teknik och ett samarbetsinriktat, öppen källkodsbaserat tillvägagångssätt kommer agentbaserad AI att förändra olika branscher och roller och förbättra vårt sätt att interagera med teknik.

Inom kundservice kan autonoma agenter till exempel ytterligare personalisera interaktioner, erbjuda proaktiv service och hantera support via flera kanaler. Inom försäljning kan AI-agenter skaffa leads och föra dem vidare i processen, boka möten och svara på frågor, dag som natt. Även inom marknadsföring kan autonoma agenter hantera kampanjer från skapande till optimering. De kan skapa resekartor och analysera prestationsmått samt rekommendera sätt att förbättra en marknadsföringsplan.

Agentisk AI-programvara är en typ av artificiell intelligens (AI) som kan fungera självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan mänsklig inblandning. Dessa system kan lära sig av sina interaktioner och anpassa sig till nya situationer, vilket förbättrar deras prestanda över tid.

Agentic-programvara är särskilt användbar i miljöer där uppgifterna är komplexa, data är riklig och beslutsfattande i realtid är avgörande. Exempel på AI-agentprogramvara i praktiken är AI-chatbots som kan hantera kundtjänstförfrågningar och rekommendationssystem som anpassar innehåll eller produkter.

Agentic AI representerar ett stort steg framåt inom AI som skiljer det från tidigare AI-system.

En av de mest framträdande fördelarna är att den förbättrar anpassningsförmågan och effektiviteten hos AI-applikationer. Agentic AI kan avsevärt påskynda utvecklingsprocesser genom att automatisera uppgifter och fatta beslut självständigt. Denna autonomi sparar tid och minskar driftskostnaderna. Dessutom säkerställer de komplexa algoritmerna i hjärtat av agentic AI förbättrad totalprestanda, vilket gör den till en tillgång i alla branscher.

En av de mest övertygande fördelarna med Agentic AI är dess potential att skapa mer personaliserade och engagerande interaktioner för användarna. Genom att efterlikna mänskligt beslutsfattande kan agentic AI erbjuda intuitiva och smidiga interaktioner. Oavsett om det gäller kundservice, hälso- och sjukvård eller utbildning kan möjligheten att erbjuda personaliserad kundsupport leda till högre användarnöjdhet och lojalitet.

Autonoma AI-agenter bearbetar stora dataströmmar i realtid och ger användbara insikter för smartare beslut. Genom att upptäcka mönster och förutsäga resultat möjliggör de snabbare, datadrivna val med självförtroende.

Agentic AI automatiserar repetitiva uppgifter och effektiviserar arbetsflöden, vilket frigör mänskliga team som kan fokusera på strategiskt, värdeskapande arbete. Med beslutsfattande i realtid och kontinuerligt lärande slutför dessa agenter uppgifter snabbare och med större noggrannhet, vilket ökar den övergripande effektiviteten.

I grunden revolutionerar agentic AI arbetet inom olika branscher och inom olika arbetsuppgifter genom att använda, lära sig och bygga vidare på företagskunskap för att driva automatiseringen av arbetsflöden. Nu, med mer avancerade funktioner för att sammanföra olika och mångskiftande datakällor och göra dem tillgängliga via ett gemensamt metadataramverk som talar samma språk, kan företag utnyttja värdet av all sin data för att automatisera komplexa uppgifter och fatta datadrivna beslut i realtid. Denna sömlösa integration förbättrar effektiviteten och banar väg för nya möjligheter till innovation och tillväxt.

Genom att kombinera agentic AI med Data Cloud, i kombination med retrieval augmented generation (RAG), kan företag använda både strukturerade och ostrukturerade data för att bättre kunna serva sina kunder.

Data Clouds avancerade dataverktyg, i kombination med autonomt beslutsfattande, fungerar sömlöst tillsammans för smartare resultat. Detta samarbete underlättar skapandet av intelligenta applikationer som ger en konkurrensfördel genom att anpassa sig till dynamiska affärsmiljöer.

Förutom möjligheten att få tillgång till ett brett spektrum av data förenklar detta partnerskap implementeringsprocessen, vilket förbättrar den övergripande användarupplevelsen. Som ett resultat kan företag fokusera på sina kärnkompetenser medan dessa avancerade AI-funktioner driver strategiska initiativ. Dessutom lär sig det agentiska AI-lagret kontinuerligt och utvecklas i takt med att systemet bearbetar mer data. Denna kontinuerliga inlärningsloop innebär att AI-systemet kan anpassa sig till ny data för att leverera precisa insikter och erbjuda mer intelligenta beslut som svar på föränderliga förhållanden och krav.

Med fördelen att ha full tillgång till sin data och kunna kombinera den med AI kan företag inom finans, hälso- och sjukvård, detaljhandel och tillverkning förenkla sina verksamheter och förbättra kundengagemanget inom försäljning, service, marknadsföring och handel.

Agentisk AI är väl positionerad för att revolutionera världen. Dess kompatibilitet med befintliga system, förmåga att skapa personaliserade användarupplevelser och robusta säkerhetsfunktioner gör den till ett oumbärligt verktyg för framtiden.

Innovationer som kommer att förändra branscher som försäljning, service, marknadsföring och handel. Gartner förutspår att ”år 2028 kommer 15 % av de dagliga arbetsbesluten att fattas autonomt genom agentisk AI, jämfört med 0 % år 2024”.

Föreställ dig en värld där AI-agenter sömlöst kan hantera komplexa kundförfrågningar, anpassa marknadsföringsstrategier i realtid och optimera leveranskedjor med oöverträffad effektivitet. Potentialen för agentisk AI att effektivisera verksamheten och förbättra kundupplevelsen är enorm.

En av de mest spännande aspekterna av agentisk AI är dess förmåga att lära sig och förbättras över tid. Ju mer data och erfarenhet dessa AI-agenter samlar, desto mer sofistikerade blir deras beslutsförmåga. Denna kontinuerliga inlärningsprocess hjälper företag att ligga steget före och snabbt reagera på marknadsförändringar och kundbehov. Integrationen av agentisk AI med dataplattformar kommer att förändra spelplanen genom att ge sömlös tillgång till enorma mängder information och möjliggöra mer välgrundade och snabba beslut.

Dessutom sträcker sig effekterna av agentisk AI bortom enskilda branscher. Den har potential att omforma hela ekosystem och främja samarbete och innovation på global nivå. I takt med att fler organisationer antar denna teknik förväntar vi oss att se nya affärsmodeller och partnerskap som utnyttjar de unika möjligheterna med agentisk AI. Detta samarbetsinriktade tillvägagångssätt kommer att driva på en exponentiell tillväxt och skapa nya möjligheter för både företag och konsumenter.

Agentforce, som är ett exempel på agentisk AI, är det agentiska lagret i Salesforce-plattformen som hjälper företag att få mer gjort, gör det möjligt för säljare att bygga bättre kundrelationer och fungerar som en alltid tillgänglig digital arbetsstyrka för AI-framgång.

Framtiden för agentisk AI handlar inte bara om vad som är möjligt idag, utan om de oändliga möjligheter som ligger framför oss.

Sarah Sung är senior writer på Salesforce. Tidigare var hon livsstilsjournalist och skrev om allt från AI och teknik till hälsa och välbefinnande samt mat och dryck för publikationer som San Francisco Chronicle och AFAR. Hon har också arbetat med innehållsmarknadsföring på Under Armour, Gap och Travelocity.