Optimalisering av bedriftsarbeidsflyter med AI-agenter: Myte eller virkelighet?

Et problem

Etter hvert som flere store selskaper investerer i AI-agenter, og ser på dem som fremtiden for operasjonell effektivitet, dukker det opp en økende bølge av skepsis. Selv om det er begeistring for potensialet til disse teknologiene, opplever mange organisasjoner at virkeligheten ofte ikke lever opp til hypen. Denne skuffelsen kan i stor grad tilskrives to hovedproblemer: overhypede løfter og den svært spesifikke karakteren av forretningsproblemer.

Selv om kunstig intelligens kan utmerke seg ved visse oppgaver – som dataanalyse og prosessautomatisering – møter mange organisasjoner problemer når de prøver å bruke disse verktøyene til sine unike arbeidsflyter. Lexalytics sin artikkel fremhever i stor grad hva som skjer når du integrerer AI bare for å hoppe på AI-hype-toget. Resultatet er ofte frustrasjon og en følelse av at teknologien ikke lever opp til sitt potensial.

Kilder til skuffelse under AI-implementering

Kildene til skuffelse i AI-implementering er mangefasetterte.

• Et betydelig problem er at mange selskaper skynde seg å ta i bruk AI uten en klar strategi eller definerte mål. Denne mangelen på retning gjør det utfordrende å måle suksessen eller fiaskoen til AI-initiativer. Bedrifter kan ende opp med å implementere verktøy som ikke stemmer overens med deres faktiske behov, noe som fører til bortkastede ressurser og desillusjon. Så hva skjer når du integrerer AI uten skikkelig planlegging og forberedelse? Vel, du får saker som McDonald's. Etter tre år med forberedelser, sommeren 2024, i samarbeid med IBM, rullet McDonald's ut deres AI Agent som kan ta gjennomkjøringsordrer. En dårlig designet modell førte til at AI ikke forsto kundene. Et av de mest bemerkelsesverdige eksemplene var to kunder i TikTok som tryglet AI-en om å stoppe ettersom den fortsatte å legge til flere Chicken McNuggets i bestillingen deres, og til slutt nådde 260.
• Datakvalitet er en annen kritisk bekymring. AI-systemer er bare så gode som dataene som mates inn i dem. Hvis inngangsdataene er utdaterte, ufullstendige eller partiske, vil resultatene uunngåelig være undermål. Dessverre overser organisasjoner noen ganger dette grunnleggende aspektet, og forventer at AI skal utføre mirakler til tross for feil i dataene.
• Integreringsutfordringer utgjør også betydelige hindringer. Å slå sammen AI til eksisterende systemer kan være komplekst, og avsløre ofte tekniske problemer og kompatibilitetsproblemer, spesielt for bedrifter som er avhengige av eldre systemer. Uten grundig planlegging og ressurser kan disse integreringsutfordringene avspore AI-initiativer, og forsterke skuffelsen.

Bruk tilfeller av AI-agenter i bedriftsarbeidsflyter

Til tross for disse hindringene har AI-agenter potensial til å revolusjonere forretningsdriften ved å strømlinjeforme arbeidsflyter og øke effektiviteten på ulike områder.

En av de mest overbevisende applikasjonene til AI ligger i kundestøtte. AI-drevne chatbots kan håndtere rutinemessige henvendelser, og frigjøre menneskelige agenter til å fokusere på mer komplekse problemer. Ved å automatisere repeterende oppgaver kan ansatte omdirigere energien sin mot mer strategisk ansvar. En av de største tilfellene med å integrere AI med kundestøtte er Telstra, et telekommunikasjonsselskap fra Australia. Telstra rullet ut sin egen AI-agent kalt Ask Telstra. Her er resultatene selskapet delte: 20 % mindre oppfølging av samtaler, 84 % av agentene sa at det påvirket kundeinteraksjonene positivt, 90 % av agentene er mer effektive.

Innenfor markedsføringsautomatisering viser AI seg også uvurderlig. Ved å analysere kundeatferd og preferanser kan AI-agenter lage personlige markedsføringsstrategier som øker engasjement og konverteringsfrekvens. Bavarianteamet til brukte AI for å forutsi etterspørselen etter influensamedisin, og når AI-modellen spådde en økning på 50 % i influensatilfeller, brukte teamet det til å tilpasse sin markedsføringsstrategi. Resultatene var forbløffende: 85 % økning i klikkfrekvenser år over år, redusert kostnad per klikk med 33 % sammenlignet med året før, en 2.6 ganger økning i nettstedtrafikken på lang sikt.

AI kan også effektivisere prosesser i menneskelige ressurser. I følge Decision Analytics Journal har AI mange fordeler innen presisjon, effektivitet og fleksibilitet. Ved å automatisere de innledende stadiene av rekrutteringen, for eksempel screening av CVer og identifisere toppkandidater basert på spesifikke kriterier, sparer AI betydelig tid og sikrer en mer objektiv utvelgelsesprosess.

Kanskje en av de mest attraktive aspektene ved AI er effektiviteten og kostnadseffektiviteten. I mange scenarier kan AI utføre oppgaver raskere og med færre feil enn mennesker, noe som gjør det til et overbevisende valg for bedrifter som er ivrige etter å forenkle arbeidsflytene sine. Ved å automatisere repeterende og tidkrevende oppgaver kan organisasjoner redusere driftskostnadene betraktelig samtidig som risikoen for menneskelige feil reduseres. Denne kombinasjonen av hastighet, nøyaktighet og besparelser gjør at bedrifter kan optimalisere prosessene sine og allokere ressurser mer strategisk.

Råd for integrering av AI-agenter

For å sikre vellykket integrering av AI-agenter i bedriftens arbeidsflyter, bør bedrifter ta i bruk flere nøkkelstrategier.

1. Først og fremst er det avgjørende å definere klare mål før implementering. Organisasjoner bør identifisere de spesifikke utfordringene de vil at AI skal ta opp og sette målbare resultater for å evaluere effektiviteten. Denne klarheten legger til rette for nødvendige justeringer gjennom hele prosessen. Hvis AI-integrasjonen er fragmentert, er det veldig vanskelig å sammenligne kostnadene for integrasjonen med produktivitetsnivåene, og avgjøre om integrasjonen hadde en positiv innvirkning på selskapet. Mål hvor mye tid som brukes på ulike oppgaver med og uten AI, hvor mange mennesker som jobber med en bestemt oppgave, og kvaliteten på arbeidet.
2. En annen viktig faktor er datakvalitet. Investering i robust databehandlingspraksis er avgjørende for å sikre at informasjonen som mates inn i AI-systemer er nøyaktig, relevant og uten skjevheter. Hvis selskapet bruker en ekstern løsning, sikre at ingen sensitive og private data blir matet inn i AI. AI Data Hygiene er et gryende konsept ukjent for mange, så sørg for at du utdanner dine ansatte om det. En flott lesning om hvorfor du ikke kan dele sensitive bedriftsdata med AI-modeller av Micropro.
3. Som med alle nye teknologier, er det avgjørende å overvåke AI-verktøy mens de integreres. Samle tilbakemeldinger både fra dine ansatte som bruker AI-verktøy og kunder som samhandler med modellen din i kundestøttetjenester eller andre interaksjonskanaler. På den måten du kan oppdage eventuelle feil og problemer i de tidlige stadiene, og påvirker bare et lite antall operasjonelle prosesser. Selskapet må fremme en kultur for tilpasningsevne og nøye overvåke AI-modellene deres, spesielt i de første stadiene av implementeringen.

Konklusjon

I stedet for å se på AI som en magisk løsning, bør bedrifter se det som et kraftig verktøy som, når det brukes riktig, kan forbedre driften og skape suksess. Spørsmålet er at AI har en kunnskapsbase om klienten og deres behov, så vi forstår hvordan vi kan spare dem for tid på å søke etter informasjon og tilby et fungerende verktøy. I dag er det fornuftig å distribuere AI-agenter innenfor spesifikke brukstilfeller, siden denne tilnærmingen tillater maksimal verdiskaping. Dette er for tiden en kategori som mottar betydelige investeringer, og i løpet av det neste året vil dette utvilsomt være en stor trend og kan utvikle seg til noe enda mer effektfullt i fremtiden. Når stopper AI Gold Rush?