Ano ang Agentic AI?

Automation ng Customer Support

Malamang na pamilyar ka sa mga lumang-paaralan na customer support chatbots , ngunit ang ahente ng AI ay maaari ding magtulak ng mga kumplikadong sistema ng customer. 

Hinuhulaan ni Gartner na ang ahenteng AI ay magiging awtonomiya na pangasiwaan ang 80% ng mga isyu sa serbisyo sa customer (nang walang interbensyon ng tao) pagsapit ng 2029.

At sa totoo lang? Naniniwala ako. Nakita ko ang ilan sa aming mga kliyente na nag-automate ng 98% ng kanilang mga query sa customer service sa pamamagitan ng paggamit ng mga ahente ng AI. Maaari silang maging medyo epektibo kapag na-deploy nang maayos.

Hindi tulad ng mga tradisyunal na bot na umaasa sa mga mahigpit na script, ang ahenteng AI ay dynamic na umaangkop sa mga pangangailangan ng user. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa konteksto at layunin, naghahatid ito ng mga personalized na solusyon, pag-streamline ng mga pakikipag-ugnayan ng customer at pagpapahusay ng kasiyahan.

Madalas silang nakasanayan na:

• Resolbahin ang mga isyu nang nakapag-iisa
• Palakihin ang mga kumplikadong problema sa mga ahente ng tao (na may konteksto)
• Suriin ang mga pakikipag-ugnayan ng customer upang matukoy ang mga uso 

Personalized na Marketing

Ang Agentic AI ay idinisenyo upang pahusayin ang kahusayan sa buong sales funnel, kabilang ang AI lead generation , lead qualification, follow-up, at booking demo. 

Maaari rin itong gumanap ng isang mahalagang papel sa umuusbong na larangan ng marketing sa chatbot sa pamamagitan ng pagkuha ng simpleng pakikipag-usap na AI sa isang bingaw - sinusuri nito ang mga pakikipag-ugnayan ng customer upang pinuhin ang mga diskarte sa pag-target at i-optimize ang mga pagsisikap sa pakikipag-ugnayan, lahat nang walang input ng tao.

Pamamahala ng Sales Lead

Maraming paraan para magamit ang AI sa mga benta . Maaaring pagsamahin ng Agentic AI ang pinakamahusay sa kanila.

Mapapahusay nito ang mga pipeline ng benta sa pamamagitan ng pag-kwalipika, pagbibigay-priyoridad, at pag-aalaga ng mga lead nang awtonomiya. Maaaring suriin ng mga ahente ng system ang data ng pakikipag-ugnayan upang matukoy ang mga prospect na may mataas na halaga at matiyak ang napapanahong pag-follow-up - na nag-uugnay muli sa personalized na marketing funnel.

Maaaring gamitin ang Agentic AI upang:

• Mag-iskor ng mga lead batay sa pakikipag-ugnayan at potensyal na halaga
• Magpadala ng mga personalized na follow-up sa pamamagitan ng email o chat
• Abisuhan ang mga sales team ng mga pagkakataong may mataas na priyoridad

Tulong sa Pangangalagang Pangkalusugan

Sa pangangalagang pangkalusugan, maaaring i-streamline ng agentic AI ang mga prosesong administratibo at klinikal. Maaari itong mag-iskedyul ng mga appointment, triage ang mga pasyente batay sa mga sintomas, at tumulong pa sa medical coding. 

Pananalapi at Pamamahala sa Panganib

Ang pinakamahusay na mga chatbot sa pananalapi ay ahente na ngayon. 

Tumutulong ang Agentic AI na i-automate ang mga simpleng gawain at magbigay ng mas malalim na impormasyon para matulungan ang mga empleyado na gumawa ng mga desisyon na batay sa data. Maaari rin itong:

• I-flag ang mga kahina-hinalang transaksyon para sa pagsusuri
• Suriin ang data ng merkado o kliyente para sa mga rekomendasyon
• I-automate ang mga pagsusuri sa pagsunod at pag-uulat ng gastos
• Pagbibigay ng mga insight sa mga trend para mapahusay ang paggawa ng desisyon

Pag-moderate ng Nilalaman

Ang pag-scan sa mga channel ng social media, pagtukoy ng target na nilalaman, at pagkilos (upang tanggalin, tumugon, o subaybayan ang damdamin ng user) ay nasa kakayahan ng mga ahenteng AI system. Hayaang pangasiwaan ng mga empleyado ang mga kumplikadong pakikipag-ugnayan, habang ang isang sistemang ahente ang nangangasiwa sa iba.

Mga Katulong sa Pag-coding

Noong 2023, 10% ng mga software engineer ang gumamit ng mga coding assistant. Ngunit hinuhulaan ni Gartner na 75% ng mga software devs ay gagamit ng agentic AI upang matupad ang kanilang mga pang-araw-araw na gawain.

Ang mga katulong na ito ay maaaring bumuo ng code, ngunit maaari rin silang kumilos bilang mga editor at tagasuri, na nag-double-check sa trabaho para sa mga isyu. Hayaan mong sabihin ko sa iyo, ang aking mga kasamahan sa softwrae engineer ay gumana nang mas mabilis kaysa sa ginawa nila ilang taon na ang nakalipas.

HR Automation

Ang paggamit ng HR chatbot ay isang madaling paraan upang hayaan ang mga HR reps na tumutok sa mga gawaing may mataas na antas. 

Pinapasimple ng Agentic AI ang mga operasyon ng HR sa pamamagitan ng pag-automate ng mga paulit-ulit na gawain tulad ng pag-screen ng mga resume, pag-iskedyul ng mga panayam, at paggabay sa mga bagong hire sa pamamagitan ng onboarding. 

Maaari pa nilang pangasiwaan ang pag-apruba at pag-book ng mga araw ng bakasyon o paggawa ng mga iskedyul ng empleyado.

1. Reactive Agentic AI

Depinisyon : Mga sistemang tumutugon sa mga partikular na stimuli o sitwasyon na walang pangmatagalang memorya o mga kakayahan sa pag-aaral.

Mga halimbawa : Ang mga Chatbot ay nangangasiwa sa mga paunang natukoy na query, mga sistema ng rekomendasyon.

Ang reactive agentic AI ay mahusay sa pagsasagawa ng mga direktang gawain nang may bilis at katumpakan. Ang mga system na ito ay perpekto para sa mga application na nangangailangan ng agarang tugon batay sa mga kilalang kundisyon, gaya ng pagsagot sa mga FAQ o pagmumungkahi ng mga produkto.

2. Deliberative Agentic AI

Kahulugan : Mga sistema na gumagamit ng pangangatwiran at pagpaplano upang gumawa ng mga desisyon, kadalasang isinasaalang-alang ang mga pangmatagalang resulta.

Mga halimbawa : Mga autonomous na sasakyang nagna-navigate sa trapiko, AI na namamahala sa mga supply chain.

Gumagamit ang Deliberative AI ng lohika at pagtataya upang pamahalaan ang mga kumplikadong gawain, na tinitiyak na ang mga desisyon ay naaayon sa mas malawak na mga layunin. Ang mga system na ito ay mahalaga para sa mga application na nangangailangan ng estratehikong pagpaplano at kakayahang umangkop.

3. Interactive Agentic AI

Kahulugan : AI na idinisenyo upang makipag-ugnayan sa mga tao o iba pang mga system, kadalasan sa mga dynamic na kapaligiran.

Mga halimbawa : Mga virtual na katulong , mga collaborative na robot (cobots) sa mga pang-industriyang setting.

Nakatuon ang interactive agentic AI sa paglikha ng tuluy-tuloy na pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tao at mga makina. Ang mga system na ito ay mahalaga sa mga kapaligiran kung saan ang pag-unawa at pagtugon sa mga pangangailangan ng user ay sentro ng tagumpay.

4. Adaptive Agentic AI

Kahulugan : Mga system na natututo at nagpapabuti sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng feedback at data, inaayos ang kanilang pag-uugali nang naaayon.

Mga halimbawa : Mga ahente ng AI para sa mga personalized na platform ng pag-aaral, mga dynamic na sistema ng pagpepresyo sa e-commerce.

Ginagamit ng Adaptive AI ang data upang patuloy na pinuhin ang paggawa at pag-uugali nito. Ang ganitong uri ng AI ay umuunlad sa mga sitwasyon kung saan ang flexibility at pagpapabuti sa paglipas ng panahon ay kritikal sa pagkamit ng pinakamainam na resulta.

5. Multi-Agent Systems (MAS)

Kahulugan : Ang mga network ng ahenteng AI na nagtatrabaho nang sama-sama o mapagkumpitensya upang makamit ang magkabahagi o indibidwal na mga layunin.

Mga halimbawa : Swarm robotics, distributed AI system para sa smart grids.

Ang mga multi-agent system ay nagsasangkot ng maraming AI entity na nakikipag-ugnayan upang malutas ang mga kumplikado at malakihang problema. Ang mga ito ay lubos na epektibo sa mga distributed na kapaligiran kung saan ang mga gawain ay maaaring makinabang mula sa magkakaibang pananaw o collaborative na estratehiya.

Autonomous na Paggawa ng Desisyon

Ang Agentic AI ang humahawak sa mga paulit-ulit o kumplikadong gawain, kaya hindi na kailangang pumasok ang iyong team sa bawat pagkakataon.

Tumaas na Kahusayan

Sa pamamagitan ng mabilis na pagsusuri ng data, paggawa ng mga desisyon, at pagkilos ayon sa mga ito, tinutulungan ng ahente ng AI ang mga negosyo na makatipid ng oras at mapagkukunan.

Scalability

Kung namamahala ka man ng 10 proseso o 10,000, ang ahente ng AI ay nagpapatuloy nang walang kahirap-hirap, na umaangkop sa lumalaking pangangailangan nang hindi pinagpapawisan.

Kakayahang umangkop

Ang Agentic AI ay hindi lamang sumusunod sa isang script – umaayon ito sa bagong impormasyon at nagbabagong kondisyon, tinitiyak na ito ay mananatiling may kaugnayan at tumpak.

Pinahusay na Paglutas ng Problema

Sa kakayahang mangatwiran at matuto, kayang harapin ng agentic AI kahit ang pinakamahirap na hamon at makabuo ng matalino at malikhaing solusyon.

Pagiging epektibo sa gastos

Sa pamamagitan ng pag-automate ng mga gawaing masinsinan sa oras, nakakatulong ang agentic AI na mabawasan ang mga gastos habang sinusulit ang iyong mga mapagkukunan.

Pinahusay na Karanasan ng User

Mula sa suporta sa customer hanggang sa marketing, naghahatid ang agentic AI ng mga personalized, tumutugon na pakikipag-ugnayan na nagpapanatili sa mga user na nakatuon.

24/7 Availability

Hindi tulad ng isang pangkat ng tao, ang ahente ng AI ay hindi kailanman nag-orasan, na nag-aalok ng buong-panahong serbisyo at pagiging produktibo.

Paano pinangangasiwaan ng agentic AI ang etikal na pagdedesisyon?

Sinusunod ng Agentic AI ang anumang mga alituntunin at mga guardrails na ipo-program mo dito ngunit hindi nito "naiintindihan" ang etika tulad ng ginagawa ng isang tao, kaya responsable lang ito gaya ng mga taong nagdidisenyo nito.

Maaari bang i-override ng agentic AI ang input o mga tagubilin ng tao?

Hindi maliban kung tahasan mong pinapayagan ito; bilang default, nananatili ito sa mga naka-program na hangganan nito, ngunit maaari kang bumuo sa pagdami o i-override ang lohika kung kinakailangan.

Ano ang mga panganib o limitasyon ng agentic AI?

Ang pinakamalaking panganib ay kadalasang nasa paligid ng pagkiling, maling interpretasyon, o kawalan ng pangangasiwa. Plus , kung may nangyaring mali, pag-alam kung bakit maaaring nakakalito nang walang mahusay na pag-log o mga kontrol.

Lagi bang cloud-based ang agentic AI o maaari ba itong tumakbo on-premise?

Maaari itong tumakbo on-premise kung iyon ang iyong setup. Karaniwan ang Cloud para sa flexibility at scale, ngunit ang on-prem ay magagawa para sa mga industriyang may mahigpit na data o mga kinakailangan sa seguridad.

Paano maihahambing ang pagganap ng ahente ng AI sa mga pangkat ng tao sa mga partikular na industriya?

Depende ito sa gawain. Ang Agentic AI ay kahanga-hanga sa paulit-ulit o mabigat na data na trabaho (tulad ng pagsubok sa mga tiket ng suporta), ngunit para sa nuanced na paghatol o mga tungkuling hinihimok ng empatiya, nanalo pa rin ang mga tao.