Szukaj powtarzalnej roboty
Dobry kandydat na pierwszego agenta to zadanie wykonywane często, według podobnego schematu i na podstawie danych. Może to być codzienny research, przegląd zapytań, porównanie cen, analiza ogłoszeń, klasyfikacja wiadomości albo tworzenie cyklicznego raportu.
Pięć pytań przed wdrożeniem
- Jak często ten proces jest wykonywany?
- Ile czasu zabiera człowiekowi?
- Skąd pochodzą dane?
- Jak rozpoznajemy dobry wynik?
- Co ma się wydarzyć po znalezieniu wyniku?
Najpierw mały zakres
Łatwiej zacząć od jednego zamkniętego procesu niż od „agenta, który zarządza całą firmą”. Pierwsza wersja może np. tylko monitorować trzy źródła i przygotowywać raport. Po sprawdzeniu jakości można dołożyć integrację, alerty albo automatyczne działanie.
Gdzie firmy najczęściej widzą efekt?
W monitoringu rynku, cen i konkurencji, przy researchu, analizie dokumentów, filtrowaniu przetargów, kwalifikacji leadów oraz procesach administracyjnych, w których ktoś ręcznie przenosi dane między systemami.
Kiedy AI nie jest potrzebne?
Jeśli problem da się rozwiązać prostą regułą bez modelu AI, zwykle warto zrobić właśnie to. Agent powinien używać AI tam, gdzie trzeba rozumieć treść, klasyfikować niejednoznaczne dane albo tworzyć podsumowanie. Reszta może pozostać zwykłą automatyzacją.
Jak policzyć sens biznesowy?
Warto porównać miesięczny koszt obecnej pracy z kosztem wdrożenia i utrzymania. Trzeba też uwzględnić szybkość reakcji, liczbę pominiętych zdarzeń i wartość informacji, której człowiek wcześniej nie był w stanie regularnie zbierać.
Zobacz katalog zastosowań agentów AI oraz czym agent różni się od chatbota.