Kompletny przewodnik po asystentach agentów AI

Wyobraź sobie, że prowadzisz chaotyczny dzień, odpowiadając na e-maile, planując kolejny duży projekt i próbując przypomnieć sobie, czy nakarmiłeś psa. 

Nagle odzywa się głos: "Zamówiłem ci lunch, potwierdziłem spotkanie na 14:00 i przełożyłem wizytę u fryzjera twojego psa, aby uniknąć konfliktu z następnym przeglądem projektu".

Problem został rozwiązany dzięki asystentowi agenta AI, wyspecjalizowanemu agentowi AI zaprojektowanemu do autonomicznej obsługi zadań i zapewnienia płynnego działania.

Czym są asystenci agentów AI?

Asystenci agentów AI to narzędzia cyfrowe, które działają przy minimalnym udziale człowieka, optymalizując przepływy pracy poprzez automatyzację. Wykorzystując technologie takie jak rozumienie języka naturalnego (NLU) i duże modele językoweLLMs), są one zaprojektowane do autonomicznej obsługi zadań takich jak:

• Organizowanie kalendarzy i koordynowanie spotkań.
• Obsługa powtarzalnych zadań, takich jak wprowadzanie danych i sortowanie wiadomości e-mail.
• Informowanie użytkowników poprzez natychmiastowe przetwarzanie i dostarczanie odpowiednich danych.
• Korzystanie z analizy danych w celu dostosowania sugestii do indywidualnych preferencji i potrzeb.

Chociaż mają one podobieństwa do tradycyjnych asystentów AI, asystenci agentów AI wyróżniają się wyższym poziomem autonomii. 

Korzyści z asystentów agentów AI 

Zwiększona produktywność

Zajmując się powtarzalnymi zadaniami administracyjnymi, takimi jak planowanie i wprowadzanie danych, asystenci agentów AI zwalniają czas na bardziej strategiczną pracę. 

Przykładowo, kierownik projektu może polegać na asystencie:

• Śledzenie terminów i kamieni milowych projektu
• Wysyłanie automatycznych przypomnień
• Przypisywanie zadań w oparciu o dostępność zespołu

Lepsze podejmowanie decyzji

Asystenci ci analizują duże ilości danych w czasie rzeczywistym, aby zapewnić przydatne informacje. Zespół ds. sprzedaży może wykorzystać jednego z nich do nadania priorytetu potencjalnym klientom na podstawie historii zaangażowania, podczas gdy zespół operacyjny może wykorzystać prognozy oparte na sztucznej inteligencji do optymalizacji logistyki łańcucha dostaw.

Zwiększona sprzedaż i przychody

Asystenci agentów AI pomagają zwiększyć sprzedaż poprzez automatyzację kwalifikacji potencjalnych klientów i oferowanie spersonalizowanych rekomendacji produktów. 

Jednym z największych wyzwań w e-commerce jest porzucanie koszyków. Około 70% koszyków online jest porzucanych na całym świecie, a 260 miliardów dolarów potencjalnej sprzedaży można odzyskać dzięki lepszej optymalizacji płatności. Asystenci agentów AI pomagają ponownie zaangażować niezdecydowanych kupujących, wysyłając im przypomnienia lub ekskluzywne oferty dostosowane do ich zachowań podczas przeglądania. 

Mogą odnieść się do typowych obaw, takich jak koszty wysyłki lub zasady zwrotów, aby zmniejszyć wahania i zachęcić do zakupu.

Asystenci AI wspierają również zespoły sprzedaży, analizując interakcje z klientami i identyfikując potencjalnych klientów o wysokim potencjale. Automatyzując działania następcze, pozwalają zespołom sprzedaży skupić się na najbardziej obiecujących możliwościach, zwiększając konwersje i przychody.

Zwiększona dokładność

Asystenci agentów AI działają z dużą precyzją, minimalizując błędy w zadaniach takich jak wprowadzanie danych. Ta niezawodność zapewnia płynniejszy przepływ pracy i zapobiega kosztownym błędom, zwłaszcza w obszarach wrażliwych na dane, takich jak finanse.

Błędy ludzkie są kosztowne w finansach, a asystenci agentów AI całkowicie ich unikają. Ręczne wprowadzanie danych wiąże się z błędami na poziomie 1-5%, co każdego roku kosztuje miliardy na całym świecie. 

Zautomatyzowani agenci mogą działać precyzyjnie za każdym razem - w przeciwieństwie do zmęczonego analityka finansowego.

Przypadki użycia asystentów agentów AI

Automatyzacja obsługi klienta

Asystenci agentów AI usprawniają obsługę klienta, automatyzując powtarzające się zapytania i zapewniając natychmiastowe, dokładne odpowiedzi. 

Asystenci ci, często wdrażani jako chatboty do obsługi klienta, wykorzystują NLU do rozumienia zapytań klientów i precyzyjnego odpowiadania na nie w czasie rzeczywistym.

Na przykład firma telekomunikacyjna korzysta z asystenta agenta AI do obsługi często zadawanych pytań, takich jak "Jakie są wasze plany cenowe?" lub "Jak zresetować hasło?". 

Asystent autonomicznie pobiera odpowiedzi z bazy wiedzy i udziela natychmiastowych odpowiedzi, działając zarówno jako chatbot FAQ, jak i asystent agenta AI ze względu na jego zdolność do inteligentnego i niezależnego działania.

Planowanie spotkań

Dawno minęły czasy niekończących się rozmów w celu umówienia spotkania. Asystenci agentów AI upraszczają i automatyzują proces, koordynując go w oparciu o dostępność i wprowadzając korekty w razie potrzeby.

Przykładowo, firma konsultingowa wykorzystuje asystenta-agenta AI do koordynowania spotkań z klientami. Gdy konsultant prosi: "Zaplanuj spotkanie z klientem A w przyszłym tygodniu", asystent analizuje kalendarz konsultanta i na podstawie dostępności klienta rezerwuje dogodny dla obu stron termin. Wysyła również automatyczne zaproszenia do kalendarza i przypomnienia do obu stron.

Pomoc w handlu elektronicznym

Asystenci agentów AI usprawniają podróż zakupową:

• Personalizacja rekomendacji produktów.
• Odpowiadanie na zapytania klientów.
• Działające jako chatboty dla e-commerce na platformach takich jak strony internetowe i media społecznościowe.

Na przykład asystent agenta AI analizuje historię przeglądania klienta, aby polecić odpowiednie produkty. Jeśli klient często kupuje sprzęt fitness, asystent może zasugerować nowy sprzęt treningowy lub odzież podczas rozmowy.

Automatyzacja procesu rekrutacji

Proces rekrutacji można uprościć za pomocą asystentów agentów AI, którzy usprawniają zadania, takie jak sprawdzanie CV i planowanie rozmów kwalifikacyjnych. 

Na przykład agencja rekrutacyjna korzysta z asystenta agenta AI do skanowania CV pod kątem określonych kwalifikacji i klasyfikowania kandydatów na podstawie ich przydatności. Inny asystent agenta AI może następnie zaplanować rozmowy kwalifikacyjne, koordynując działania między kandydatami a menedżerami ds. rekrutacji.

Logistyka i zarządzanie zapasami

Asystenci agentów AI mogą śledzić przesyłki i zarządzać zapasami. 

Na przykład magazyn może korzystać z asystenta agenta AI do monitorowania zapasów w czasie rzeczywistym. Gdy zapasy spadną poniżej wcześniej zdefiniowanego progu, asystent automatycznie składa zamówienia uzupełniające, aby uniknąć braków magazynowych.

Wspieranie sprzedaży

Asystenci agentów AI, w tym chatboty sprzedażowe, pomagają zespołom sprzedażowym poprzez automatyzację zarządzania potencjalnymi klientami, planowanie działań następczych i dostarczanie przydatnych informacji.

Na przykład asystent agenta AI kwalifikuje potencjalnych klientów, analizując zachowanie klientów i dane dotyczące zaangażowania, nadając priorytet najlepszym możliwościom dla zespołu sprzedaży.

Wewnętrzna współpraca zespołu

W miejscach pracy asystenci agentów AI usprawniają współpracę zespołu poprzez zarządzanie harmonogramami i przepływami pracy. 

Kierownik projektu może korzystać z asystenta agenta AI do przydzielania zadań i śledzenia postępów w zespołach. Asystent wysyła automatyczne przypomnienia, aby wszyscy byli na bieżąco z harmonogramem.

Pomoc w zakresie opieki zdrowotnej

Asystenci agentów AI, tacy jak chatboty medyczne, wspierają pracowników służby zdrowia, automatyzując zadania administracyjne i zapewniając spersonalizowaną opiekę nad pacjentem.

Na przykład, asystent AI lekarza może transkrybować notatki pacjenta podczas konsultacji i automatycznie aktualizować elektroniczną dokumentację medyczną, oszczędzając czas.

Jak działają asystenci agentów AI

1. Odbiór sygnału wejściowego

Proces rozpoczyna się, gdy asystent agenta AI otrzymuje dane wejściowe od użytkownika lub zintegrowanego systemu. Dane te mogą przybierać różne formy, w tym:

• Żądania tekstowe - wiadomości wysyłane za pośrednictwem platform czatu, takich jak Slack, Microsoft Teams lub WhatsApp.
• Polecenia głosowe - polecenia głosowe przetwarzane przez wirtualnych asystentów.
• Wiadomości e-mail i formularze - asystent może wyodrębnić kluczowe szczegóły z danych strukturalnych, takich jak prośby o spotkanie lub zapytania klientów.
• Wyzwalacze API i zdarzenia systemowe - asystenci AI mogą automatycznie działać w oparciu o aktualizacje systemu, takie jak zgłoszenie utworzone na platformie pomocy technicznej IT.

2. NLU

Po otrzymaniu danych wejściowych asystent agenta AI przetwarza je za pomocą NLU, aby zrozumieć znaczenie i kontekst. Analizuje żądanie i identyfikuje kluczowe elementy, takie jak:

• Zamiar: Cel żądania (np. zaplanowanie spotkania).
• Uczestnicy: Zaangażowane osoby (John, Sarah, Alex).
• Ramy czasowe: Określony okres (następny tydzień).

W zapytaniu "Zaplanuj spotkanie z Johnem, Sarą i Alexem na przyszły tydzień" asystent może zinterpretować te szczegóły, aby skutecznie wykonać zadanie.

3. Zrozumienie kontekstu

Asystent agenta AI wykorzystuje kontekst i dane historyczne, aby spersonalizować odpowiedzi i zapewnić najbardziej odpowiednie rozwiązanie.

• Dostępność kalendarza - sprawdza harmonogramy Johna, Sary i Alexa w celu znalezienia wolnych przedziałów czasowych.
• Powtarzające się wzorce - jeśli Sarah preferuje poranne spotkania, asystent nadaje priorytet wczesnym przedziałom czasowym podczas planowania.
• Preferencje zdefiniowane przez użytkownika - jeśli Alex unika spotkań w poniedziałki, asystent automatycznie wyklucza ten dzień.
• Równoważenie obciążenia pracą - Bierze pod uwagę, czy użytkownik ma już napięty harmonogram tego dnia i unika spotkań odbywających się jeden po drugim.
• Świadomość lokalizacji - jeśli członkowie zespołu znajdują się w różnych strefach czasowych, sugeruje godziny, które działają dla wszystkich.

4. Wykonanie zadania

Asystent agenta AI autonomicznie wykonuje wymagane zadanie, zarządzając wszystkimi zawiłymi szczegółami. Na tym etapie:

• Planuje spotkanie w najbardziej odpowiednim czasie (np. wtorek o 10 rano).
• Zarezerwuj salę konferencyjną, aby zapewnić jej dostępność.
• Wysyła zaproszenia z kalendarza do uczestników, w tym symbol zastępczy dla agendy.

5. Generowanie danych wyjściowych

Asystent agenta AI generuje odpowiedź za pomocą generowania języka naturalnego (NLG) i udostępnia wynik szefowi firmy.

Asystent wysyła wiadomość na Slack : "Spotkanie z Johnem, Sarą i Alexem zostało zaplanowane na wtorek o 10 rano w sali konferencyjnej".

6. Nauka i doskonalenie

Asystent agenta AI nieustannie uczy się i dostosowuje, obserwując zachowania użytkowników. Z biegiem czasu udoskonala podejmowanie decyzji w oparciu o wzorce użytkowania i informacje zwrotne.

Na przykład, jeśli Sarah często przekłada spotkania na poniedziałkowe poranki, asystent dostosuje przyszłe harmonogramy, aby uniknąć tego czasu. Wykrywa również szersze trendy, takie jak preferowany czas trwania spotkań lub częste konflikty, co pozwala na tworzenie lepszych rekomendacji.

7. Eskalacja

Jeśli zadanie przekracza możliwości asystenta, eskaluje on sprawę do człowieka z kontekstem.

Na przykład, jeśli w przyszłym tygodniu nie ma odpowiednich terminów, asystent powiadamia szefa firmy: "Nie mogłem znaleźć dostępnego czasu, który pasowałby wszystkim uczestnikom w przyszłym tygodniu. Czy chcesz, abym zasugerował alternatywne tygodnie lub skontaktował się bezpośrednio z uczestnikami w celu ustalenia preferencji?".

Kluczowe cechy asystentów agentów AI

Automatyzacja zadań

Zdolny asystent agenta AI może autonomicznie zarządzać powtarzalnymi zadaniami, takimi jak planowanie spotkań lub wysyłanie przypomnień.

Integracja wielokanałowa

Aby zapewnić spójne wsparcie, asystent agenta AI musi działać na wielu platformach, takich jak poczta e-mail, czat, media społecznościowe, aplikacje mobilne i asystenci głosowi. 

Asystenci agentów AI dostosowują się do zachowania użytkownika, analizując wcześniejsze interakcje i preferencje.

Mogą sugerować odpowiednie produkty na podstawie historii przeglądania lub poprzednich zakupów.

Skalowalność

Asystent agenta AI musi być w stanie rozwijać się wraz z firmą, radząc sobie ze zwiększonym obciążeniem pracą bez poświęcania wydajności lub dokładności. 

Na przykład podczas świątecznej wyprzedaży powinien on zarządzać tysiącami zapytań klientów jednocześnie.

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym

Zdolność do natychmiastowej analizy i przetwarzania informacji ma kluczowe znaczenie dla asystenta agenta AI. Funkcja ta umożliwia szybkie podejmowanie decyzji i udzielanie trafnych odpowiedzi. 

Przykładowo, asystent może zapewnić aktualizacje śledzenia przesyłek na żywo, co oznacza, że klienci zawsze mają dostęp do informacji w czasie rzeczywistym.

Integracja z istniejącymi narzędziami

Poszukaj narzędzi, które płynnie integrują się z CRM i innymi systemami biznesowymi. 

Obejmuje to:

• Synchronizacja z Google Calendar.
• Integracja z Salesforce.
• Łączenie ze Slack.

Samokształcenie i zdolność adaptacji

Skuteczny asystent agenta AI ewoluuje w czasie, wykorzystując uczenie maszynowe do adaptacji i poprawy swojej wydajności. Może:

• Naucz się obsługiwać nowe rodzaje zapytań klientów, takie jak zaktualizowane FAQ lub zmieniające się potrzeby klientów.
• Dostosuj się do trendów sezonowych, np. nadając priorytet zapytaniom związanym ze świętami.
• Udoskonalanie wykonywania zadań w oparciu o opinie użytkowników.

Solidne bezpieczeństwo i prywatność

Asystenci agentów AI muszą przestrzegać najlepszych praktyk bezpieczeństwa dla chatbotów, aby chronić wrażliwe dane i utrzymać zaufanie użytkowników. Obejmuje to wdrożenie szyfrowania i zapewnienie zgodności z przepisami branżowymi, takimi jak RODO lub HIPAA, w zależności od przypadku użycia.

Na przykład asystent AI obsługujący transakcje klientów powinien bezpiecznie przetwarzać informacje o płatnościach, zapobiegając nieautoryzowanemu dostępowi i zmniejszając ryzyko oszustwa.

Możliwości eskalacji

Asystenci agentów AI powinni być wyposażeni w funkcje eskalacji, aby zapewnić odpowiednią obsługę złożonych lub wrażliwych zadań, przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiego wskaźnika powstrzymywania w prostszych sytuacjach.

Jeśli klient zgłosi problem techniczny, asystent może przekazać go do przedstawiciela pomocy technicznej, dołączając podsumowanie interakcji w celu sprawnego przekazania.

Jak wdrożyć asystenta agenta AI

1. Identyfikacja kluczowych potrzeb biznesowych

Przed wdrożeniem asystenta agenta AI należy najpierw zidentyfikować obszary w firmie, w których narzędzia te mogą zapewnić największą wartość. Zacznij od skupienia się na powtarzalnych, czasochłonnych zadaniach, które nie wymagają podejmowania złożonych decyzji.

Jeśli koncentrujesz się na automatyzacji przy minimalnym kodowaniu, Botpress zapewnia wizualny kreator i autonomiczne węzły, które pozwalają asystentom agenta AI decydować, kiedy podążać za ustrukturyzowanym przepływem, a kiedy używać LLMs.

2. Wybierz platformę

Wybór najlepszej platformy AI chatbot dla asystenta agenta AI jest kluczowym krokiem, aby upewnić się, że jest ona zgodna z potrzebami i celami biznesowymi. 

Zacznij od zidentyfikowania funkcji, które mają największe znaczenie dla Twojego przypadku użycia, takich jak automatyzacja zadań, obsługa wielu kanałów, możliwości integracji i skalowalność. Oceń platformy, które są przeznaczone specjalnie dla Twojej branży lub wyzwań, które próbujesz rozwiązać.

Porównaj opcje w oparciu o czynniki takie jak koszt i możliwość dostosowania. Testowanie wersji próbnych i zbieranie opinii od kluczowych interesariuszy może pomóc w podjęciu decyzji.

3. Przeszkolenie asystenta

Zapewnij asystentowi odpowiednie dane, przepływy pracy i bazy wiedzy za pomocą generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG), aby zapewnić jego dokładne działanie. 

Na przykład, przeszkol go w zakresie obsługi często zadawanych pytań, rozumienia preferencji planowania lub przetwarzania wpisów finansowych. Nieustannie aktualizuj szkolenie w miarę pojawiania się nowych scenariuszy, zapewniając jego skuteczność i adekwatność do potrzeb biznesowych.

4. Zacznij od programu pilotażowego

Wdrożenie asystenta agenta AI na małą skalę przed pełnym wdrożeniem.

• Przetestuj go w konkretnym dziale (np. obsługi klienta lub planowania spotkań).
• Zbieranie opinii użytkowników w celu udoskonalania interakcji i rozwiązywania problemów.
• Monitorowanie rzeczywistej wydajności w celu zapewnienia dokładności i szybkości reakcji.

Pozwala to na dokonanie niezbędnych korekt przed skalowaniem w całej firmie.

5. Konfiguracja przepływów pracy i integracji

Asystent agenta AI musi łączyć się z istniejącymi systemami, aby działać skutecznie.

• Zsynchronizuj go z CRM i narzędziami do planowania.
• Korzystaj z orkiestracji AI, aby zautomatyzować wieloetapowe przepływy pracy (np. pobieranie dostępności kalendarza podczas synchronizacji preferencji klienta).
• Upewnij się, że może pobierać i aktualizować informacje w czasie rzeczywistym na różnych platformach.

6. Optymalizacja i udoskonalanie poprzez rzeczywiste użytkowanie

Asystenci AI ewoluują poprzez interakcję. Stale poprawiaj wydajność, analizując dane analityczne chatbota i udoskonalając przepływy pracy.

Monitorowane wskaźniki KPI obejmują:

• Współczynnik zatrzymania.
• Szybkość reakcji.
• Częstotliwość błędów lub eskalacji.
• Zadowolenie użytkownika.

7. Skalowanie i rozszerzanie

Gdy faza pilotażowa okaże się sukcesem, rozszerz możliwości asystenta.

• Wprowadzenie dodatkowych przypadków użycia, takich jak kwalifikacja potencjalnych klientów lub śledzenie zamówień.
• Wdrożenie go w większej liczbie działów lub kanałów kontaktu z klientem.
• Dostosowuje swoje funkcje w oparciu o zmieniające się potrzeby biznesowe.

8. Zapewnienie zgodności z przepisami bezpieczeństwa

Ponieważ asystenci agentów AI obsługują wrażliwe dane, należy wdrożyć solidne środki bezpieczeństwa.

• Wdrożenie szyfrowania, kontroli dostępu i anonimizacji danych.
• Zapewnienie zgodności z przepisami, takimi jak RODO, HIPAA lub PCI DSS.
• Regularny audyt zasad bezpieczeństwa w celu zachowania integralności i prywatności danych.

9. Edukuj i angażuj swój zespół

Aby wdrożenie było skuteczne, pracownicy muszą rozumieć, jak efektywnie korzystać z asystenta.

• Szkolić zespoły w zakresie podstawowych funkcjonalności i najlepszych praktyk.
• Przedstaw rzeczywiste przykłady tego, jak upraszcza to przepływ pracy.
• Zachęcaj do przekazywania informacji zwrotnych w celu udoskonalenia odpowiedzi i poprawy doświadczenia użytkownika.

10. Ciągły rozwój i optymalizacja

Asystenci agentów AI stają się coraz lepsi dzięki ciągłemu uczeniu się. Regularnie aktualizuj go o świeże dane, dostosowuj przepływy pracy w oparciu o to, co działa (lub nie) i słuchaj opinii użytkowników, aby wprowadzać ulepszenia. 

Bądź na bieżąco z nowymi osiągnięciami sztucznej inteligencji, aby móc ulepszać jej możliwości i utrzymywać ją jako cenne narzędzie w miarę rozwoju i ewolucji firmy.

Uczyń asystenta agenta AI częścią swojego zespołu

Życie zawodowe jest gorączkowe, ale asystenci agentów AI upraszczają wszystko, od zarządzania zadaniami po ulepszanie interakcji z klientami.

Botpress to nieskończenie rozszerzalna platforma do tworzenia asystentów agentów AI. 

Dzięki gotowym integracjom i obszernej bibliotece samouczków możesz z łatwością tworzyć od podstaw. Jego wizualny kreator i autonomiczne węzły umożliwiają asystentom AI obsługę złożonych przepływów pracy i płynną integrację z istniejącymi systemami.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Lub porozmawiaj z naszym zespołem sprzedaży, aby rozpocząć.

Najczęściej zadawane pytania

1. Czym różnią się asystenci agentów AI od tradycyjnych chatbotów lub wirtualnych asystentów, takich jak Siri czy Alexa?

Asystenci agentów AI różnią się od tradycyjnych chatbotów lub asystentów głosowych, takich jak Siri lub Alexa, tym, że wykonują zadania i są zorientowani na cele. Mogą samodzielnie planować i wykonywać wieloetapowe przepływy pracy (takie jak zmiana harmonogramu spotkań lub wykonywanie zadań związanych z wdrażaniem), zamiast po prostu odpowiadać na predefiniowane polecenia lub zapytania.

2. Jakie są obecnie ograniczenia asystentów agentów AI?

Kluczowe ograniczenia asystentów agentów AI obejmują rozumienie emocjonalnie niuansowych lub niejednoznacznych instrukcji oraz obsługę wysoce nieprzewidywalnych lub skrajnych scenariuszy bez interwencji człowieka lub przepływów awaryjnych.

3. Czy asystenci agentów AI wymagają stałej łączności z Internetem do działania?

Tak, większość asystentów agentów AI wymaga ciągłej łączności z Internetem, ponieważ opierają się na dużych modelach językowychLLMs) opartych na chmurze, pobieraniu danych w czasie rzeczywistym i integracji API, chociaż niektóre zadania lokalne (np. podstawowe przypomnienia lub narzędzia offline) mogą być obsługiwane za pomocą wdrażania brzegowego lub logiki buforowanej.

4. Jak wytrenować asystenta AI bez dostępu do dużych, zastrzeżonych zbiorów danych?

Asystenta AI można szkolić, wykorzystując generowanie z rozszerzonym wyszukiwaniem (RAG), w którym asystent pobiera wiedzę z własnych dokumentów, umożliwiając mu udzielanie dokładnych odpowiedzi bez konieczności tradycyjnego dostrajania modelu.

5. Jaka jest różnica między asystentem AI opartym na regułach a asystentem AI opartym LLM?

Różnica między asystentem opartym na regułach a asystentem AI opartym LLM polega na tym, że asystenci oparti na regułach kierują się ścisłymi drzewami decyzyjnymi lub zakodowaną logiką, podczas gdy asystenci LLM interpretują dane wejściowe użytkownika w języku naturalnym i generują elastyczne odpowiedzi bez konieczności stosowania predefiniowanych skryptów.