This is the Trace Id: 2771870e17d2fc6b31dd460bc6d17431

Copilot- og KI-agenter

Få en oversikt over hvordan en copilot og KI-agenter arbeider sammen for å transformere forretningsdrift på tvers av store organisasjoner.
Mer informasjon
En kvinne som arbeider med en bærbar datamaskin

Hva er en copilot og hva er KI-agenter?

En copilot er en assistent drevet av kunstig intelligens som gir støtte for oppgaver, tilbyr innsikt og øker produktiviteten. Agenter er spesialiserte KI-verktøy som er utviklet for å håndtere spesifikke prosesser eller løse forretningsutfordringer. Tenk på agenter som appene i KI-æraen, med copiloten som grensesnittet.

Viktig lærdom

  • Få en oversikt over forholdet mellom en copilot og KI-agenter.
  • Oppdag egenskapene til KI-agenter, inkludert oppgaveautomatisering, dataanalyse, beslutningstaking og tilpasningsevne.
  • Forstå de ulike typene KI-agenter – og når de skal brukes.
  • Dykk ned i teknologien som gir KI-agenter muligheten til å kommunisere, lære og tilpasse seg.
  • Se eksempler på KI-agenter i praksis.
  • Få veiledning om hvordan du implementerer kunstig intelligens i arbeidsflyter eller systemer.
  • Finn ut hvordan KI-agenter transformerer forretningsdriften.
  • Finn ut hva som er i vente for fremtiden til KI-agenter.

Slik står en copilot i forbindelse med KI-agenter

En copilot, for eksempel Microsoft 365 Copilot, er en assistent drevet av kunstig intelligens som kan hjelpe deg med å bli mer produktiv og kreativ ved å gi sanntidsstøtte, forslag og kontekstuell veiledning.

Agenter er spesialiserte og kan brukes med en copilot til å utføre bestemte oppgaver, ofte med minimale inndata fra personene som bruker dem. De kan svare på og løse brukerforespørsler i sanntid, eller de kan operere uavhengig og utføre spesifikke handlinger basert på data og forhåndsdefinerte mål. De kan også kjøre forretningsprosesser, tilpasse seg nye utfordringer og forbedre seg over tid.

Hvis agenter er som apper på et grensesnitt drevet av kunstig intelligens, er en copilot grensesnittet som lar deg samhandle med disse agentene. Microsoft 365 Copilot har for eksempel en gruppedannelse av agenter, inkludert Microsoft 365 Copilot for Sales, Microsoft 365 Copilot for Service og Microsoft 365 Copilot for Finance, til å hjelpe deg med å få ting gjort.

Hva KI-agenter kan gjøre

KI-agenter kan brukes på mange forskjellige scenarioer på tvers av en rekke felt for å fremme effektivitet og innovasjon. Noen av disse funksjonene omfatter:

  • Oppgaveautomatisering: KI-agenter bidrar til å effektivisere gjentakende og trivielle oppgaver, slik at brukere kan fokusere på å løse mer meningsfulle utfordringer. De kan automatisere kundeforespørsler gjennom chatroboter, administrere planlegging og behandle transaksjoner, som alle øker produktiviteten.
     
  • Avansert dataanalyse: KI-agenter kan analysere store mengder data raskt og nøyaktig, og trekke ut innsikt som preger forretningsstrategier. De kan også behandle tilbakemeldinger fra kunder, salgsdata og markedstrender for å identifisere atferdsmønstre og trender, slik at teamene kan ta informerte beslutninger basert på informasjon i sanntid.
     
  • Beslutningstaking: Ved å benytte datainndata og algoritmer kan KI-agenter operere uavhengig på tvers av mange dynamiske miljøer. Dette inkluderer å prioritere oppgaver, anbefale handlinger eller til og med handle selvstendig, for eksempel optimalisere lagerbeholdningen basert på salgsprognoser.
     
  • Tilpasse seg utfordringer: Gjennom analysering og behandling av brukersamhandlinger og tilbakemeldinger, tilpasser KI-agenter seg og forbedrer ytelsen over tid. Med denne funksjonen kan kunstig intelligens-verktøy presisere svarene sine, tilpasse brukeropplevelser og bli mer effektive i oppgavene. I IT-operasjoner kan KI-agenter for eksempel lære av historiske data for å finpusse og forbedre strategier for hendelsesrespons, noe som kan forbedre løsningstidene.
Hvis du vil vite mer om egenskapene til generativ kunstig intelligens, kan du utforske Microsoft AI -produkter -løsninger og -ressurser.

Typer KI-agenter

Spørsmål- og svaragenter

Spørsmål- og svaragenter er kunstig intelligens-verktøy som er utformet for å utføre bestemte oppgaver basert på en brukers inndata eller «spørsmål». Disse agentene behandler de angitte inndataene og genererer et tilsvarende svar, noe som forenkler en frem og tilbake-utveksling med brukeren. De kan brukes i ulike kontekster, for eksempel chatroboter, virtuelle assistenter eller spesialiserte KI-systemer for forretningsprogrammer.

Spørsmål- og svaragenter opererer basert på datatypen de har tilgang til, i tillegg til settet med forhåndsdefinerte regler som bestemmer virkemåten deres. De kan reagere raskt på eventuelle endringer i dataene, reglene eller konteksten de opererer i. 

Fordi de er ment å simulere naturlig samtale, brukes de vanligvis i scenarioer som krever umiddelbare svar på brukerforespørsler eller forespørsler, for eksempel kundeservice. Spørsmål- og svaragenter er effektive for organisasjoner som ønsker å strømlinjeforme rutinemessige samhandlinger og forbedre kundestøtten – uten å legge til mer kompleksitet i eksisterende systemer.

Oppgaveagenter

Kognitive agenter er utformet for å etterligne menneskelige tankeprosesser. De bruker maskinlæring og naturlig språkbehandling til å forstå, lære og tilpasse seg brukeratferd over tid, noe som gjør dem nyttige for å analysere historiske data og handle basert på det de har lært.

Kognitive agenter brukes i programmer som virtuelle assistenter, for eksempel Siri og Alexa, som kan lære av brukerpreferanser og kontinuerlig forbedre svarene sine. I bedrifter kan kognitive agenter analysere kundedata for å levere skreddersydde anbefalinger som støtter mer velinformerte beslutninger. Ved hjelp av datadrevet innsikt hjelper disse agentene organisasjoner med å skape mer tilpassede brukeropplevelser, noe som forbedrer kundetilfredsheten og engasjementet.

Autonome agenter

Autonome agenter har sine egne distinkte roller og egenskaper. Selv om de opererer uavhengig som en enhet, kan de også samhandle og samarbeide med andre agenter for å løse komplekse problemer, optimalisere større prosesser eller oppnå et bestemt mål.

Disse fleragentsystemene brukes ofte i logistikk- og forsyningskjedeadministrasjon, der autonome agenter dynamisk kan organisere oppgaver som lagerstyring, forsendelsessporing og ressursallokering. De kan også brukes på miljøer i stor skala, for eksempel smarte byer, der flere agenter administrerer trafikkflyt, offentlig transport og energidistribusjon samtidig som de lærer seg av dataene. I forretningsverdenen kan organisasjoner bruke autonome agenter til å forbedre den generelle effektiviteten på tvers av avdelinger.

Slik forbedrer KI-agenter arbeidsflyter

Økt produktivitet

Organisasjoner over hele verden bruker allerede KI-agenter til å øke produktiviteten og fremme innovasjon. Helseorganisasjoner bruker for eksempel KI-agenter til å hjelpe med pasientdiagnoser og behandlingsanbefalinger. Ved å analysere store mengder medisinske data og forskning gir KI-agenter leger innsikt som effektiviserer beslutningsprosessen, slik at de kan fokusere mer på pasientpleie.

Produksjonsanlegg kan derimot bruke KI-agenter til å optimalisere driften og redusere den totale nedetiden. Agenter kan for eksempel optimalisere lagerbeholdningen dynamisk, slik at populære produkter alltid er på lager, samtidig som lagerkostnadene reduseres. Og ved å overvåke utstyrstilstand i sanntid, kan KI-agenter forutse vedlikeholdsbehov før sammenbrudd i det hele tatt oppstår. 

Kundeservice

Flere og flere detaljhandelselskaper har begynt å distribuere chatroboter drevet av kunstig intelligens på nettstedet sitt og i mobilappene1 for å hjelpe kunder med produktanbefalinger, bestillinger og forespørsler. Disse chatrobotene svarer umiddelbart til kunder angående ordrer, betalinger og returer, noe som resulterer i større kundetilfredshet generelt.

I banktjenester kan KI-agenter administrere kundeforespørsler angående kontosaldoer, transaksjonshistorikk og lånesøknader, noe som gir øyeblikkelig hjelp til kunder når det er nødvendig. Og i reiselivet kan en KI-portvakt hjelpe gjester med bestillinger, gi lokale anbefalinger og håndtere bekymringer i sanntid. En har KI-agent potensialet til å forbedre kundeopplevelsen for enhver kunderettet organisasjon, strømlinjeforme driften og generere høyere inntekter.

Driftseffektivitet

Teknologiorganisasjoner på tvers av en rekke bransjer bruker KI-agenter for å maksimere driftseffektiviteten i stor skala. I lagre over hele verden velger løsninger drevet av kunstig intelligens varer og optimaliserer ruter for å redusere tiden det tar for ordrebehandling. Denne automatiseringen øker ikke bare driften, men reduserer også arbeidskostnadene, slik at bedrifter kan opprettholde konkurransefordelene.

Potensialet i kunstig intelligens for driftseffektivitet er nesten ubegrenset. Tenk på et byggefirma som distribuerer KI-agenter for å administrere prosjekttidslinjer og ressursallokering. En KI-agent kan analysere værforhold, tilgjengelighet på arbeidsstyrke og materialforsyninger for å justere prosjekttidsplanene dynamisk. I jordbruket har en KI-agent muligheten til å overvåke tilstanden til avlingen ved hjelp av droner og sensorer, noe som gir gårdbrukere sanntidsdata og anbefalinger for vanning og skadedyrkontroll. I begge scenarioene sikrer en KI-agent at et prosjekt fullføres i tide, samtidig som kostnadene reduseres.

Slik kommer du i gang med KI-agenter

Hvis du vil begynne å implementere KI-agenter i forretningsarbeidsflyten, bør du vurdere følgende anbefalte fremgangsmåter:
 
  1. Identifiser brukstilfeller. Først bør du tydelig skissere hva du vil oppnå. Er du ute etter å optimalisere kundeserviceinitiativene? Eller er du mer interessert i å få dypere innsikt fra dataene dine? Start med å analysere eksisterende arbeidsflyter for å identifisere bestemte oppgaver som kan forbedres med automatisering eller hjelp fra kunstig intelligens.
     
  2. Undersøk og velg kunstig intelligens-løsninger. Når du undersøker ulike KI-agenter og -plattformer, bør du vurdere faktorer som funksjonalitet, brukervennlighet, skalerbarhet og kompatibilitet med eksisterende systemer. Velg en løsning som tilbyr sterk sikkerhet, pålitelig kundestøtte og ressurser som kan hjelpe deg med dine pågående behov.
     
  3. Pilottesting. Før du går videre med implementeringen, utfører du en pilottest med en liten gruppe brukere. Dette gir deg mulighet til å vurdere ytelsen til KI-agenten og samle inn innsikt for å identifisere eventuelle utfordringer eller forbedringsområder.
     
  4. Opplæring og konfigurasjon. Det er avgjørende at du konfigurerer KI-agenten slik at den samsvarer med dine spesifikke behov. Dette kan innebære å konfigurere arbeidsflyter, definere brukertillatelser og tilpasse svar. Det kan også bety opplæring av KI-agenten ved hjelp av historiske data for å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten. I løpet av denne fasen av innføringen må du være oppmerksom på kravene til personvern og forskriftssamsvar, spesielt når du håndterer sensitiv informasjon.
     
  5. Innføring. Under innføringen bør du sørge for at KI-agenten integreres sømløst i eksisterende programvare, systemer og verktøy. Dette kan innebære bruk av API-er, koblinger eller andre integreringsmetoder. Du bør også utføre grundig testing for å bekrefte at KI-agenten fungerer bra med de eksisterende prosessene.
     
  6. Overvåk og optimaliser. Når du er ferdig, kan du angi ytelsesmåledata, for eksempel responstider, kundetilfredshet og fullføringsgrader for oppgaver, for å spore effektiviteten til KI-agenten. Pass på at du kontinuerlig overvåker ytelsen til KI-agenten og justerer etter behov basert på tilbakemeldinger fra brukere og ytelsesdata.
     
  7. Skaler og utvid. Basert på suksessen til den første distribusjonen, bør du vurdere å utvide kunstig intelligens-initiativene til andre avdelinger eller arbeidsflyter for innføring. Dette kan også omfatte opplæring eller utdanning av teamet ditt for å sikre at de har ferdighetene som trengs for å bruke kunstig intelligens effektivt. 

Transformert forretningsdrift

Slik transformerer agenter virksomheten

Ved å redusere manuelle oppgaver betydelig og legge til rette for raskere og mer nøyaktige beslutninger, revolusjonerer KI-agenter forretningsdriften. I motsetning til tradisjonelle automatiseringsmetoder, som vanligvis er avhengige av forhåndsbestemte regler og statiske arbeidsflyter, bruker KI-agenter maskinlæring og avanserte algoritmer til å tilpasse seg endrede forhold og lære av samhandlinger. Med denne tilpasningsevnen kan de håndtere komplekse oppgaver som kundeforespørsler, lagerstyring og dataanalyse med større nyanse og effektivitet.

Organisasjoner bruker disse verktøyene til å forbedre alle aspekter av virksomheten, inkludert forsyningskjedeoperasjoner, økonomi, kundeservice og til og med salg. I salg, for eksempel, gir KI-agenter teamene muligheter ved å gi dem prediktiv analyse basert på kundedata. Ved å identifisere potensielle potensielle kundeemner forbedrer KI-agenter beslutningsprosessen, noe som gir selgere muligheten til å fokusere på de mest lovende mulighetene.

Organisasjoner som bruker KI-agenter, rapporterer ofte betydelige forbedringer i driftseffektivitet og kostnadsbesparelser. Det globale forskningsmaterialeselskapet Dow inngikk for eksempel nylig et partnerskap med Microsoft om å bruke Copilot og agenter til å transformere faktureringssystemet for forsendelser, identifisere fakturaavvik og strømlinjeforme den globale fraktoperasjonen. Når det er rullet ut på tvers av alle leveringsmoduser og globale posisjoner, forventes det at dette systemet potensielt vil spare selskapet millioner i fraktkostnader i løpet av det første året.

Oppdag verdien og innvirkningen av kunstig intelligens for bedriftsledere

Neste trinn

Enten du automatiserer kundeservice med chatroboter eller benytter deg av prediktiv salgsanalyse, er de potensielle programmene for KI-agenter enorme og varierte. KI-agenter tilbyr en mengde fordeler som kan forbedre forretningsdriften betraktelig og gi verdifull innsikt for beslutningstaking. Ved å redusere manuell arbeidsbelastning, gjør disse agentene at teamene kan fokusere på mer strategiske initiativer. Deres evne til å lære fra samhandlinger gjør det mulig for dem å tilpasse seg og forbedre seg over tid, og levere mer tilpassede opplevelser og optimaliserte arbeidsflyter.

Etter hvert som teknologien fortsetter å utvikle seg, kan det å legge til KI-agenter i driften ikke bare strømlinjeforme prosesser, men også gi et robust rammeverk for vekst og tilpasning – noe som hjelper bedriften med å holde seg konkurransedyktig i det raske tempoet til dagens marked. 
Ressurser
En mann som sjekker noe i et nettbrett

Microsoft Copilot Studio

Forbedre Microsoft 365 Copilot med agenter eller bygg dine egne tilpassede opplevelser.
Mer informasjon
En kvinne som arbeider med en bærbar datamaskin

Microsoft 365 Copilot for arbeid

Spar tid, øk produktiviteten, og driv virksomheten fremover raskere med Microsoft 365 Copilot.
Mer informasjon
En person som jobber med bærbar datamaskin

Møt Copilot, din KI-assistent på jobb

Få anbefalte fremgangsmåter og innsikter – inspirert av selskaper som leder an – for å komme raskt i gang med KI-transformasjonen.
Mer informasjon

Vanlige spørsmål

  • Start med å identifisere bestemte brukstilfeller der automatisering kan gi verdi for organisasjonen. Deretter velger du en KI-løsning som passer til dine behov, utfører en pilottest og samler inn tilbakemelding for forbedring. Til slutt kobler du KI-agenten til de eksisterende systemene, lærer opp teamet og overvåker ytelsen kontinuerlig for å optimalisere innvirkningen.
  • Ja. Noen KI-agenter kan integrere med eksisterende programvare og systemer gjennom API-er eller innebygde koblinger. Når du velger en KI-løsning, må du kontrollere kompatibiliteten med eksisterende plattformer for å sikre sømløs integrering.
  • Hvis du vil måle avkastningen til KI-agenten, bør du vurdere å etablere nøkkelindikatorer (KPI-er) som samsvarer med forretningsmålene, og deretter regelmessig spore disse måledataene for å vurdere innvirkningen.
  • KI-agenter forbedrer driftseffektiviteten ved å automatisere systemer uten menneskelig tilsyn, slik at ansatte kan fokusere på mer komplekse og strategiske aktiviteter. De kan også analysere store datasett raskt, identifisere mønstre og trender som kanskje ikke er opplagt umiddelbart, og gi handlingsrettet innsikt for bedre prognoser og strategisk planlegging.
  • Noen vanlige metoder inkluderer kryptering, tilgangskontroller og samsvar med bransjespesifikke standarder. Ikke alle KI-agenter bruker de samme sikkerhetstiltakene, da disse kan variere basert på bransjen, typen data som håndteres, og hvordan agent brukes i organisasjonen. Mer informasjon de ansvarlige praksisene for kunstig intelligens hos Microsoft.
  1. [1]
    Tilgjengeligheten av mobilapper varierer etter land/område.