This is the Trace Id: d121c39362ab4f992be72e6b33597172

Copilot og AI-agenter

Få et overblik over, hvordan en copilot og AI-agenter arbejder sammen om at transformere forretningsdriften på tværs af større organisationer.
Få mere at vide
En kvinde, der arbejder med en bærbar computer

Hvad er en copilot, og hvad er AI-agenter?

En copilot er en assistent drevet af kunstig intelligens, der yder support til opgaver, giver indsigt og øger produktiviteten. Agenter er specialiserede værktøjer drevet af kunstig intelligens, der er bygget til at håndtere bestemte processer eller løse forretningsmæssige udfordringer. Tænk på agenter som apps i æraen af kunstig intelligens med copiloten som grænseflade.

Vigtige budskaber

  • Få et overblik over relationen mellem en copilot og AI-agenter.
  • Opdag egenskaberne for AI-agenter, herunder opgaveautomatisering, dataanalyse, beslutningstagning og tilpasningsmuligheder.
  • Forstå de forskellige typer AI-agenter – og hvornår de skal bruges.
  • Dyk ned i den teknologi, der giver AI-agenter mulighed for at kommunikere, lære og tilpasse sig.
  • Se eksempler på AI-agenter i aktion.
  • Få vejledning i, hvordan du implementerer kunstig intelligens i dine arbejdsprocesser eller systemer.
  • Få mere at vide om, hvordan AI-agenter transformerer forretningsdriften.
  • Find ud af, hvad der er i vente i fremtiden for AI-agenter.

Sådan er en copilot relateret til AI-agenter

En copilot, såsom Microsoft 365 Copilot, er en assistent drevet, der kan hjælpe dig med at være mere produktiv og kreativ ved at give support i realtid, forslag og kontekstafhængig vejledning.

Agenter er specialiserede og kan bruges sammen med en copilot til at udføre bestemte opgaver, ofte med minimalt input fra de personer, der bruger dem. De kan svare på og løse brugerforespørgsler i realtid, eller de kan arbejde uafhængigt af hinanden ved at udføre specifikke handlinger baseret på data og foruddefinerede mål. De kan også køre forretningsprocesser, tilpasse sig nye udfordringer og blive bedre med tiden.

Hvis agenter er som apps på en grænseflade drevet af kunstig intelligens, er en copilot den grænseflade, der giver dig mulighed for at interagere med disse agenter. Microsoft 365 Copilot har f.eks. en konstellation af agenter, herunder Microsoft 365 Copilot til salg, Microsoft 365 Copilot til service og Microsoft 365 Copilot til økonomi, for at hjælpe dig med at få tingene gjort.

Hvad AI-agenter kan gøre

AI-agenter kan anvendes på mange forskellige scenarier på tværs af en række felter for at øge effektiviteten og innovationen. Nogle af disse funktioner omfatter:

  • Opgaveautomatisering: AI-agenter hjælper med at strømline gentagne og trivielle opgaver, så brugerne kan fokusere på at løse mere meningsfulde udfordringer. De kan automatisere kundeforespørgsler via chatbots, administrere planlægning og behandle transaktioner, hvilket alt sammen øger produktiviteten.
     
  • Avanceret dataanalyse: AI-agenter kan analysere enorme mængder data hurtigt og præcist og udtrække indsigt, der informerer om forretningsstrategier. De kan også behandle kundefeedback, salgsdata og markedstendenser for at identificere adfærdsmønstre og tendenser, hvilket hjælper teams med at træffe velfunderede beslutninger baseret på oplysninger i realtid.
     
  • Beslutningstagen: Ved at gøre brug af datainput og algoritmer kan AI-agenter arbejde uafhængigt på tværs af mange dynamiske miljøer. Dette omfatter prioritering af opgaver, anbefaling af handlinger eller endda selvstændig handling, såsom optimering af lagerbeholdninger baseret på salgsprognoser.
     
  • Tilpasning til udfordringer: Ved at analysere og behandle brugerinteraktioner og feedback tilpasser og forbedrer AI-agenter deres ydeevne over tid. Denne funktion gør det muligt for værktøjer drevet af kunstig intelligens at finindstille deres svar, tilpasse brugeroplevelser og blive mere effektive i deres opgaver. I it-drift kan AI-agenter f.eks. lære af historiske data for at finpudse og forbedre strategier for svar på hændelser, hvilket kan forbedre løsningstiderne.
Hvis du vil vide mere om egenskaberne i generativ AI, kan du udforske Microsoft AI-produkter, -løsninger og -ressourcer.

Typer af AI-agenter

Prompt- og svaragenter

Prompt- og svaragenter er værktøjer drevet af kunstig intelligens, der er udviklet til at udføre bestemte opgaver baseret på en brugers input eller "prompt". Disse agenter behandler det givne input og genererer et tilsvarende svar, hvilket gør det nemmere at diskutere frem og tilbage med brugeren. De kan bruges i forskellige sammenhænge, såsom chatbots, virtuelle assistenter eller specialiserede systemer drevet af kunstig intelligens til virksomhedsprogrammer.

Prompt- og svaragenter fungerer på baggrund af den type data, de har adgang til, samt sættet af foruddefinerede regler, der bestemmer deres funktionsmåde. De kan reagere hurtigt på eventuelle ændringer i dataene, deres regler eller den kontekst, de fungerer i. 

Da de er beregnet til at simulere naturlige samtaler, bruges de ofte i scenarier, der kræver øjeblikkelige svar på brugerforespørgsler eller anmodninger, f.eks. kundeservice. Prompt- og svaragenter er effektive for organisationer, der ønsker at strømline rutineinteraktioner og forbedre kundesupport – uden at tilføje mere kompleksitet til deres eksisterende systemer.

Opgaveagenter

Kognitive agenter er designet til at efterligne menneskelige tankeprocesser. De bruger maskinel indlæring og behandling af naturligt sprog til at forstå, lære og tilpasse sig brugernes adfærd over tid, hvilket gør dem nyttige til at analysere historiske data og handle på baggrund af deres erfaringer.

Kognitive agenter bruges i programmer som virtuelle assistenter, såsom Siri og Alexa, der kan lære af brugerpræferencer og løbende forbedre deres svar. I virksomheder kan kognitive agenter analysere kundedata for at levere skræddersyede anbefalinger, der understøtter mere velinformeret beslutningstagning. Ved hjælp af datadrevet indsigt hjælper disse agenter organisationer med at skabe mere tilpassede brugeroplevelser, hvilket forbedrer kundetilfredsheden og engagementet.

Autonome agenter

Autonome agenter har deres egne særskilte roller og egenskaber. Selvom de fungerer uafhængigt som en enhed, kan de også interagere og samarbejde med andre agenter for at løse komplekse problemer, optimere større processer eller nå et bestemt mål.

Disse multiagentsystemer bruges ofte i logistik- og supply chain management, hvor autonome agenter dynamisk kan orkestrere opgaver som lagerstyring, sporing af forsendelse og ressourceallokering. De kan også anvendes på miljøer i stor skala, såsom intelligente byer, hvor flere agenter administrerer trafikflow, offentlig transport og energidistribution, samtidig med at de lærer af dataene. I forretningsverdenen kan organisationer bruge autonome agenter til at øge den overordnede effektivitet på tværs af afdelinger.

Sådan forbedrer AI-agenter arbejdsprocesser

Forbedret produktivitet

Organisationer over hele verden bruger allerede AI-agenter til at øge produktiviteten og skabe innovation. Sundhedsorganisationer bruger f.eks. AI-agenter til at hjælpe med anbefalinger til patientdiagnosticering og -behandling. Ved at analysere enorme mængder medicinske data og forskning giver AI-agenter læger indsigt, der strømliner beslutningsprocessen, så de kan fokusere mere på patientpleje.

Produktionsfaciliteter kan på den anden side bruge AI-agenter til at optimere driften og reducere den samlede nedetid. Agenter kan f.eks. optimere lagerniveauer dynamisk og sikre, at populære produkter altid er på lager, samtidig med at lageromkostningerne reduceres. Og ved at overvåge udstyrets tilstand i realtid kan AI-agenter forudsige vedligeholdelsesbehov, før der overhovedet opstår nedbrud. 

Kundeservice

Flere og flere detailvirksomheder er begyndt at udrulle chatbots drevet af kunstig intelligens på deres websted og i deres mobilapps1 for at hjælpe kunderne med produktanbefalinger, bookinger og forespørgsler. Disse chatbots reagerer øjeblikkeligt på kunder angående deres ordrer, betalinger og returneringer, hvilket generelt resulterer i større kundetilfredshed.

I bankvæsen kan AI-agenter administrere kundeforespørgsler vedrørende kontosaldi, transaktionshistorik og låneprogrammer og yde øjeblikkelig hjælp til kunder, når der er behov for det. Og inden for hotel- og restaurationsbranchen kan en AI-concierge hjælpe gæster med bookinger, give lokale anbefalinger og håndtere bekymringer i realtid. En AI-agent har potentialet til at forbedre kundeoplevelsen, strømline driften og generere større omsætning for en hvilken som helst organisation, der er rettet mod kunderne.

Driftsmæssig effektivitet

Tekniske organisationer på tværs af en række brancher bruger AI-agenter til at maksimere driftseffektiviteten i stor skala. I lagre over hele verden plukker løsninger drevet af kunstig intelligens varer og optimerer ruter for at reducere den tid, det tager at behandle ordrer. Denne automatisering øger ikke blot driftens hastighed, men reducerer også lønomkostningerne, hvilket giver virksomheder mulighed for at bevare deres konkurrencemæssige fordel.

Kunstig intelligens' potentiale for driftseffektivitet er næsten ubegrænset. Overvej en byggevirksomhed, der udruller AI-agenter for at administrere projektets tidslinjer og ressourceallokering. En AI-agent kan analysere vejrforhold, arbejdsstyrketilgængelighed og materialeforsyninger for at justere projektplaner dynamisk. I landbrug har en AI-agent mulighed for at overvåge beskæringssundhed ved hjælp af droner og sensorer, hvilket giver producenterne data og anbefalinger til vanding og styring i realtid. I begge scenarier sikrer en AI-agent rettidig fuldførelse af et projekt, samtidig med at omkostningerne reduceres.

Sådan kommer du i gang med AI-agenter

Hvis du gerne vil i gang med at implementere AI-agenter i din forretningsarbejdsproces, skal du overveje følgende bedste praksis:
 
  1. Identificer use cases. Først skal du tydeligt angive, hvad du vil opnå. Vil du optimere dine kundeserviceinitiativer? Eller er du mere interesseret i at få dybere indsigt fra dine data? Start med at analysere dine eksisterende arbejdsprocesser for at identificere bestemte opgaver, der kan forbedres med automatisering eller AI-hjælp.
     
  2. Undersøg og vælg AI-løsninger. Når du undersøger forskellige AI-agenter og platforme, skal du overveje faktorer som funktionalitet, brugervenlighed, skalerbarhed og kompatibilitet med dine eksisterende systemer. Vælg en løsning, der tilbyder stærk sikkerhed, pålidelig kundesupport og ressourcer, der kan hjælpe dig med dine løbende behov.
     
  3. Pilottest. Før du går videre med implementeringen, skal du udføre en pilottest med en lille gruppe brugere. Dette giver dig mulighed for at vurdere AI-agentens ydeevne og indsamle indsigt for at identificere eventuelle udfordringer eller områder, der skal forbedres.
     
  4. Oplæring og konfiguration. Det er vigtigt, at du konfigurerer din AI-agent, så den passer til dine specifikke behov. Dette kan omfatte konfiguration af arbejdsprocesser, definition af brugertilladelser og tilpasning af svar. Det kan også betyde oplæring af AI-agenten ved hjælp af historiske data for at forbedre nøjagtigheden og effektiviteten. I denne fase af implementeringen skal du være opmærksom på kravene til beskyttelse af personlige oplysninger og overholdelse af angivne standarder, især når du håndterer følsomme oplysninger.
     
  5. Implementering. Under implementeringen skal du sikre, at din AI-agent integreres problemfrit i din eksisterende software, dine eksisterende systemer og værktøjer. Dette kan omfatte brug af API'er, forbindelser eller andre integrationsmetoder. Du skal også udføre grundige test for at bekræfte, at AI-agenten fungerer godt sammen med dine eksisterende processer.
     
  6. Overvåg og optimer. Når du er færdig, kan du angive målepunkter for ydeevne, f.eks. svartider, kundetilfredshed og opgavefuldførelseshastigheder, for at spore AI-agentens effektivitet. Sørg for løbende at overvåge AI-agentens ydeevne og justere efter behov baseret på brugerfeedback og ydeevnedata.
     
  7. Skaler og udvid. Baseret på succesen af din indledende udrulning kan du overveje at udvide dine initiativer drevet af kunstig intelligens til andre afdelinger eller arbejdsprocesser til indføring. Dette kan også omfatte oplæring eller uddannelse af dit team for at sikre, at de har de færdigheder, der er nødvendige for at bruge kunstig intelligens effektivt. 

Virksomhedsdrift transformeret

Sådan transformerer agenter forretningen

Ved at reducere manuelle opgaver markant og lette hurtigere og mere præcis beslutningstagning revolutionerer AI-agenter virksomhedsdriften. I modsætning til traditionelle automatiseringsmetoder, som typisk er afhængige af foruddefinerede regler og statiske arbejdsprocesser, bruger AI-agenter maskinel indlæring og avancerede algoritmer til at tilpasse sig skiftende betingelser og lære af interaktioner. Denne tilpasning giver dem mulighed for at håndtere komplekse opgaver som kundeforespørgsler, lagerstyring og dataanalyse med større nuance og effektivitet.

Organisationer bruger disse værktøjer til at forbedre alle aspekter af deres forretning, herunder forsyningskædedrift, økonomi, kundeservice og endda salg. I forbindelse med salg styrker AI-agenter f.eks. teams ved at give dem forudsigende analyse baseret på kundedata. Ved at identificere potentielle kundeemner forbedrer AI-agenter beslutningsprocessen og giver sælgere mulighed for at fokusere på de mest lovende muligheder.

Organisationer, der bruger AI-agenter, rapporterer ofte betydelige forbedringer af driftseffektiviteten og omkostningsbesparelserne. Den globale virksomhed Dow inden for videnskabsmaterialer har f.eks. for nylig indgået partnerskab med Microsoft om at bruge Copilot og agenter til at transformere sit fragtfaktureringssystem, identificere uregelmæssigheder i fakturaer og strømline sin globale forsendelsesdrift. Når systemet er rullet ud på tværs af alle forsendelsestilstande og globale placeringer, forventes det potentielt at spare virksomheden millioner i leveringsomkostninger inden for det første år.

Opdag værdien og effekten af kunstig intelligens for virksomhedsledere

Næste trin

Uanset om du automatiserer kundeservice med chatbots eller gør brug af forudsigende salgsanalyser, er de potentielle programmer til AI-agenter omfattende og varierede. AI-agenter tilbyder et væld af fordele, der kan forbedre virksomhedens drift markant og give værdifuld indsigt i beslutningstagningen. Ved at reducere den manuelle arbejdsbelastning giver disse agenter teams mulighed for at fokusere på mere strategiske initiativer. Deres evne til at lære af interaktioner giver dem mulighed for at tilpasse sig og forbedre sig over tid og levere mere tilpassede oplevelser og optimerede arbejdsprocesser.

Efterhånden som teknologien fortsætter med at udvikle sig, kan tilføjelse af AI-agenter i din drift ikke blot strømline processer, men også levere en robust struktur til vækst og tilpasning – hvilket hjælper din virksomhed med at forblive konkurrencedygtig på dagens hurtige marked. 
Ressourcer
En mand, der undersøger noget på en tablet

Microsoft Copilot Studio

Gør Microsoft 365 Copilot bedre med agenter, eller byg dine egne tilpassede oplevelser.
Få mere at vide
En kvinde, der arbejder med en bærbar computer

Microsoft 365 Copilot til arbejde

Spar tid, øg produktiviteten og driv virksomheden hurtigere fremad med Microsoft 365 Copilot.
Få mere at vide
En person, der arbejder med en bærbar computer

Mød Copilot, assistent til arbejdet, drevet af kunstig intelligens

Få bedste praksis og indsigt, der er inspireret af virksomheder, der går forrest for at kickstarte din transformation med kunstig intelligens.
Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål

  • Start med at identificere specifikke use cases, hvor automatisering kan give værdi for din organisation. Vælg derefter en løsning drevet af kunstig intelligens, der passer til dine behov, udfør en pilottest, og indsaml feedback til forbedring. Til sidst skal du forbinde AI-agenten med dine eksisterende systemer, oplære dit team og derefter løbende overvåge ydeevnen for at optimere effekten.
  • Ja. Nogle AI-agenter kan integrere med eksisterende software og systemer via API'er eller indbyggede forbindelser. Når du vælger en løsning drevet af kunstig intelligens, skal du kontrollere, om den er kompatibel med dine eksisterende platforme for at sikre problemfri integration.
  • Hvis du vil måle investeringsafkastet for din AI-agent, skal du overveje at oprette KPI'er (Key Performance Indicators), der stemmer overens med dine forretningsmål, og derefter jævnligt spore disse målepunkter for at vurdere dens indvirkning.
  • AI-agenter forbedrer driftseffektiviteten ved at automatisere systemer uden menneskeligt overblik, så medarbejderne kan fokusere på mere komplekse og strategiske aktiviteter. De kan også analysere store datasæt hurtigt, identificere mønstre og tendenser, der muligvis ikke er umiddelbart indlysende, og give indsigt, der kan handles på, for at opnå bedre prognoser og strategisk planlægning.
  • Nogle almindelige metoder omfatter kryptering, adgangskontrol og overholdelse af branchespecifikke standarder. Det er dog ikke alle AI-agenter, der bruger de samme sikkerhedsforanstaltninger, da disse kan variere afhængigt af branchen, typen af data, der håndteres, og hvordan agenten bruges i organisationen. Få mere at vide om ansvarlig AI-praksisser for kunstig intelligens hos Microsoft.
  1. [1]
    Tilgængeligheden af mobilapps varierer alt efter land/område.