Enterprise AI-strategi: Hvorfor AI-agenter skal være dit første skridt

Siden generativ kunstig intelligens (GenAI) fangede mainstream opmærksomhed for et par år siden, har virksomheder ledt efter måder at implementere AI i deres operationer. Der er nogle åbenlyse årsager til dette skift: sparet tid, øget produktivitet og reduceret behov for manuel indsats. Men der er også en anden faktor på spil - erkendelsen af, at ikke at omfavne AI nu betyder at blive efterladt af konkurrenterne. 

Når man står over for pres for at blive en AI-first-virksomhed, starting med stor sprogmodel (LLM) applikationer eller at eksperimentere med prædiktiv analyse kan være fristende. Det er der dog tungtvejende grunde til AI agenter bør prioriteres, mens der udvikles en virksomheds-AI-strategi. 

Denne blog udforsker, hvorfor det giver mening at starte med AI-agenter, og hvordan du kan implementere disse agenter med succes. Lad os begynde.

Enterprise AI og skabelse af en strategi, der virker 

Enterprise AI er den strategiske integration af kunstig intelligens på tværs af alle forretningsfunktioner for at automatisere processer, forbedre beslutningstagning og låse op for nye værdistrømme. En virksomheds-AI-strategi er en struktureret plan, der beskriver, hvordan din organisation vil udnytte AI til at nå specifikke, målbare mål.  

Det er afgørende at udvikle en robust AI-strategi, da den danner grundlaget for alle efterfølgende AI-initiativer. Denne strategi skal klart definere de mål, du håber at opnå. Mange organisationer kæmper dog for at bevæge sig fra AI-forhåbninger til håndgribelige resultater.

For at bygge bro over denne kløft skal din strategi være både klar og handlingsorienteret med fokus på opnåelige milepæle, effektiv ressourceallokering og løbende tilpasning til overordnede forretningsmål. Faktisk er en yderst effektiv måde at omsætte en virksomheds AI-strategi til håndgribelige resultater ved at implementere autonome AI-agenter at automatisere målrettede opgaver og levere målbar forretningsværdi.

Denne tilgang stemmer overens med princippet om, at en succesfuld virksomheds AI-strategi ikke starter med komplekse højrisikoprojekter eller spekulative AI-investeringer. I stedet begynder det med at identificere områder, hvor AI kan give øjeblikkelig, målbar værdi. Dette sikrer, at integrationen af ​​AI er håndterbar, mindre risikabel og i stand til at producere hurtige gevinster, der retfærdiggør yderligere investeringer.

At implementere AI-agenter til at automatisere målrettede opgaver og levere målbar forretningsværdi er en yderst effektiv måde at operationalisere en virksomheds AI-strategi på, når et solidt datagrundlag og en styringsramme er på plads.

Hvad er en AI-agent?

AI-agenter er avancerede kunstige intelligenssystemer, der kan blive konfigureret bruge LLM'er til at forstå og udføre opgaver selvstændigt, træffe beslutninger og tilpasse sig det miljø, de betjene med minimal menneskelig indgriben.

Hvorfor prioritere AI-agenter i din Enterprise AI-strategi?

1. AI-agenter leverer øjeblikkeligt ROI 

AI-agenter kan generere afkast hurtigt, da de eliminerer rutinemæssig menneskelig indsats, som er den største hindring i de fleste forretningsprocesser.  

Når du implementerer AI-agenter til at udføre dataindtastning, overvåge planlægning og rapportering, håndtere dokumentbehandling eller udføre grundlæggende supportfunktioner, kan du hurtigt omfordele dit menneskelige talent til aktiviteter af højere værdi. 

Kort sagt, hver menneskelig time, der ikke bruges på rutinearbejde, svarer til øjeblikkelige omkostningsbesparelser og produktivitetsgevinster. I modsætning til spekulative AI-investeringer kan du måle agent-ROI direkte gennem håndgribelige operationelle målinger. 

2. AI-agenter lægger grundlaget for mere avanceret AI 

At starte med AI-agenter skaber infrastruktur, du kan bruge til fremtidig AI-succes. 

• datapipelines du udvikler til agenter kan blive grundlaget for fremtidige AI-initiativer.
• De integrationsmønstre, du etablerer, når du implementerer agenter, kan blive skabeloner for yderligere AI-integration.
• De overvågningsrammer, du opretter for agenter, kan vokse til bredere AI-observabilitet.
• Feedbackmekanismer til agentforbedring kan blive prototypen for fremtidige AI-feedbacksløjfer.

De styringstilgange, du opretter for agenter, kan udvikle sig til virksomheds-AI-styring.

3. Agenter tilføjer til dine organisatoriske AI-kapaciteter

Implementering af AI-agenter forbedrer de menneskelige færdigheder, der er nødvendige for langsigtet AI-succes. 

• Tværfunktionelle teams praktiserer effektivt samarbejde om AI-initiativer i den lavere risikokontekst af agentimplementering.
• Tekniske teams får værdifuld praktisk erfaring med hurtig konstruktion, kontekststyring og AI-værn.
• Forretningsteams udvikler mere realistiske forventninger til AI's potentiale og begrænsninger.
• Lederskab får erfaring med at vurdere AI-investeringer og håndtere AI-specifikke risici.

Organisationen bygger rammer for AI-drevne procesredesigns, som fremtidige initiativer kan genbruge.

4. Agenter sørger for kulturel akklimatisering til AI 

• Produktivitetsfordelene ved agenter øger dine medarbejderes modtagelighed for yderligere AI-kapaciteter.
• Samarbejdende menneske-agent-arbejdsgange kan blive skabelonen for fremtidige menneske-AI-interaktioner.

Din organisation udvikler nye præstationsforventninger og ledelsesprocesser, der er skræddersyet til en AI-forstærket arbejdsstyrke.

5. Agenter muliggør oplevelsesmæssig læring gennem hurtig iteration 

• AI-agenter kan hurtigt implementeres og løbende forbedres, i modsætning til større AI-projekter, der kan tage måneder at udvikle.
• AI-agenter er bygget af uafhængige, genanvendelige komponenter, som du kan kombinere på forskellige måder til forskellige opgaver. Denne modulære tilgang muliggør kontrolleret eksperimentering i en række forskellige sammenhænge og processer.
• Forretningsbrugere kan direkte påvirke agentadfærd gennem feedback og præferenceinput, hvilket skaber strammere læringsløkker.

Du ved, hvorfor AI-agenter bør prioriteres. Sådan bygger du dem.

Astera tilbyder forudbyggede skabeloner, en række funktioner og en visuel træk-og-slip-designer til hurtig og nem udvikling af AI-agenter. Byg, implementer og se dine AI-agenter i aktion for dig selv.

Tal med vores team

Typer af AI-agenter at overveje først

Når du fokuserer på AI-agenter i din virksomheds AI-strategi, skal du overveje følgende applikationer med høj effekt og lav risiko: 

1. Procesautomatiseringsagenter 

Disse agenter kan håndtere gentagne forretningsprocesser fra start til slut, herunder: 

• Fakturabehandling og kreditor 
• Medarbejder onboarding dokumentation
• Overholdelsesrapportering
• Datamigrering og rensning
  

  2. Videnarbejderassistenter

Disse agenter støtter videnarbejdere ved at: 

• Opsummering af dokumenter og møder
• Udarbejdelse af daglig kommunikation
• Indsamling og organisering af information
• Håndtering af kalendere, planlægning og prioriteter
  

  3. Kundeinteraktionsagenter 

Disse agenter forbedrer kundeoplevelsen ved at tilbyde: 

• Personlig support til almindelige problemer
• Guidet produktopdagelse
• Sporing af ordrestatus og opdateringer
• Opfølgninger efter købet
  

  4. Data Management Agenter 

Disse agenter kan forbedre datakvaliteten og tilgængeligheden ved at: 

• Overvågning af datakvalitet og markering af uregelmæssigheder
• Berigende data med yderligere kontekst
• Oprettelse af tilpassede rapporter og visualiseringer
• Håndtering af adgangstilladelser 

Implementering af AI Agent: En trin-for-trin guide 

Trin 1: Start med procesopdagelse og -prioritering 

Identificer processer, der er store og gentagne, regelbaserede med klare sondringskriterier, som i øjeblikket forårsager flaskehalse eller forsinkelser, og som ikke kræver kompleks dømmekraft eller kreativitet. 

Når de er identificeret, skal du prioritere disse processer baseret på deres potentielle forretningspåvirkning, implementeringskompleksitet og organisatoriske parathed. 

Trin 2: Sigt højt, skyd lavt 

Begynd derefter at udvikle målrettede pilotprojekter for dine AI-agenter, der opfylder følgende kriterier: 

• Kan implementeres hurtigt
• Har klart definerede målinger for succes
• Påvirke en lille, men meningsfuld brugergruppe
• Kan skaleres, hvis det lykkes 

Design disse pilotprojekter, samtidig med at der er mulighed for fremtidig udvidelse. Du starter i det små, men sikrer, at den underliggende arkitektur kan understøtte bredere implementering. 

Trin 3: Center menneske-agent-samarbejde 

Samarbejde mellem mennesker og agenter bør være i centrum for din indsats. Design implementeringer, der kan forbedre menneskelige evner i stedet for at erstatte dem. 

Definer klare overdragelsespunkter mellem agenter og mennesker, opsæt tilsynsmekanismer for agentaktiviteter, skab feedback-loops, og bemyndig dine medarbejdere til at dirigere og tilpasse agentadfærd. En sådan samarbejdstilgang kan mindske modstand og føre til forbedrede resultater. 

Trin 4: Opret et dedikeret AI-team 

Etabler et dedikeret AI-team, hvis ansvar omfatter evaluering af agentteknologier, oprettelse af udrulningsstandarder, udvikling og deling af bedste praksis og styring af køreplanen for agentimplementering. 

Over tid kan dette team blive drivkraften bag organisatorisk AI-styring, efterhånden som din virksomheds AI-strategi udvikler sig.

Almindelige AI-implementeringsudfordringer og hvordan man løser dem 

Udfordring 1: Håndtering af organisatoriske forandringer 

Den menneskelige komponent i AI-implementering kan ofte være mere kompleks og vanskeligere at navigere i end dens tekniske modstykke. Succes afhænger i høj grad af at hjælpe medarbejderne med at navigere i workflowændringer, afhjælpe deres bekymringer og tilskynde til udvikling af nye færdigheder. 

Løsning: Implementer en omfattende forandringsledelsesstrategi med kollaborative designworkshops og gennemsigtig kommunikation om, hvordan agenter forbedrer menneskelige roller. Implementer i målte faser med feedbackmekanismer, giv målrettet træning og fejr tidlige gevinster for at opbygge momentum og demonstrere håndgribelige fordele. 

Udfordring 2: At skabe effektive styringsrammer 

Selv simple AI-agenter kræver gennemtænkte styringsstrukturer for at mindske potentielle risici relateret til etisk og juridisk overholdelse, sikkerhed og databeskyttelse, ansvarlighed og forklaring samt hallucinationer og misinformation. 

Opløsning: Udvikle en styringsramme med databeskyttelsesprotokoller og regelmæssige revisioner, gennemsigtig dokumentation af beslutningsprocesser, klare etiske grænser, tværfunktionelt tilsyn og periodiske gennemgange for at tilpasse sig efterhånden som kapaciteter udvikler sig. 

Udfordring 3: Opretholdelse af forretningsværdifokus 

Spændingen ved avancerede AI-kapaciteter og deres forventede potentiale kan ofte overskygge din AI-strategis kerneformål med at imødekomme specifikke forretningsbehov. 

Opløsning: Hold forretningsresultater på forkant ved at definere succesmålinger knyttet til mål, prioritering af brugssager med stor effekt uanset teknisk kompleksitet, udføre regelmæssige værdivurderinger, etablere interessentfeedbacksløjfer og fejre resultater i erhvervslivet frem for tekniske termer. 

Udfordring 4: Accounting for Enterprise Scale 

Indledende vellykkede implementeringer kan skabe momentum, der kræver gennemtænkte overvejelser og planlægning for at replikere på virksomhedsniveau. 

Opløsning: Forbered dig på skalering med modulære arkitekturer, der understøtter implementering i hele virksomheden, infrastrukturkøreplaner, der foregriber vækst, fleksible styringsrammer, videndelingsfællesskaber og genanvendelige komponenter, der accelererer fremtidige implementeringer.

Data af høj kvalitet: Den ikke-så-hemmelige ingrediens til succesfulde AI-agenter 

Data af høj kvalitet er grundlaget for succesrige AI-agenter, der direkte påvirker deres nøjagtighed, tilpasningsevne og langsigtede levedygtighed. Mens avancerede algoritmer driver AI-udvikling, bestemmer kvaliteten af ​​de underliggende data den virkelige verdens ydeevne. Forskning viser at 85 % af alle AI-projekter/-modeller kan mislykkes på grund af underordnet datakvalitet eller mangel på relevante data. 

En stærk virksomheds-AI-strategi bør omfatte en veldefineret tilgang til datastyring, der sikrer, at AI-agenter er uddannet i nøjagtige, komplette og repræsentative datasæt. Veludvalgte træningsdata giver AI-modeller mulighed for at generalisere på tværs af forskellige scenarier, hvilket forbedrer deres forudsigelige nøjagtighed og reducerer bias-relaterede risici. 

Som en del af en struktureret virksomheds-AI-strategi kan organisationer etablere datapipelines, der understøtter kontinuerlig læring, hvilket sikrer, at deres AI-agenter forbliver lydhøre over for skiftende forhold. 

Data af høj kvalitet øger også effektiviteten, hvilket reducerer behovet for omfattende dataforbehandling og modelomskoling. Dette udmønter sig i omkostningsbesparelser, hurtigere implementering og bedre skalerbarhed for AI-drevne initiativer.  

I sidste ende er virksomheder, der behandler data som et strategisk aktiv snarere end en eftertanke, bedre positioneret til at udvikle AI-agenter, der skaber reel værdi, forbedrer brugernes tillid og tilpasser sig etiske AI-standarder.

Byg dine AI-agenter ved morgenmaden, og begynd at se resultater til frokost

Med Astera, at designe, bygge og implementere effektfulde, kraftfulde AI-agenter er så nemt som det bliver. Brug vores visuelle designer, træk-og-slip-objekter og forudbyggede skabeloner, og få AI-agenter bygget ved hjælp af dine forretningsdata klar til at gå inden for få timer.

Start her

Opsummer det 

Enterprise AI-løbet vil blive vundet af organisationer, der eksekverer strategisk, begyndende med initiativer, der leverer øjeblikkelig værdi og samtidig bygger fundamentet for fremtidig transformation. 

AI-agenter repræsenterer det ideelle første skridt på denne rejse. De leverer øjeblikkelig ROI, etablerer væsentlige tekniske og organisatoriske grundlag, letter kulturel tilpasning og skaber accelererede læringscyklusser, der informerer fremtidige AI-investeringer. 

Når du udvikler din virksomheds AI-strategi, skal du gøre agenter til din første prioritet – ikke kun én mulighed blandt mange, men den påviselig overlegne vej til succesfuld AI-transformation.

Astera AI Agent Builder: Dine data, dine agenter

Astera AI Agent Builder leverer en AI-drevet løsning, der lader dig idéer, bygge, implementere og forfine autonome AI-agenter – alt sammen inden for en intuitiv, træk-og-slip visuel grænseflade. Brug vores prisvindende forenede ETL-platform til at integrere data fra forskellige kilder, derefter rense, forberede og forbinde dem direkte til dine AI-agenter. 

Astera AI Agent Builder fremskynder AI-adoption, så alle i din organisation hurtigt kan oprette virksomhedsklare agenter. 

Opdag Astera AI Agent Builder's kraftfulde funktioner or kontakt os for mere information.