Zpráva společnosti Capgemini ukazuje, že 50 % amerických firem nyní využívá generativní AI pro své marketingové projekty. Ačkoli se tyto nástroje neustále vyvíjejí, nedokážou zefektivnit vícestupňové pracovní postupy ani zpracovávat velká data bez častého zásahu člověka.
Ale co kdybyste mohli tuto konkurenční výhodu získat už dnes? Co kdyby existoval způsob, jak automatizovat složité procesy hned teď?
Vstupte do světa AI agentů – další fáze implementace AI pro firmy!
Znalost toho, jak vytvořit AI agenta, je z dlouhodobého hlediska zásadní. Jakmile budete vědět, jak vytvořit vlastního agenta, můžete automatizovat úkoly (jako je zákaznický servis nebo analýza trhu) s minimálním lidským zásahem a snížit celkové náklady.
V tomto blogu zodpovíme všechny otázky týkající se AI agentů, od toho, co to vlastně jsou, až po to, jak je můžete vyvinout. Zůstaňte s námi až do konce – představíme vám AI agenta, který je efektivní a bezproblémový pro vaše potřeby v oblasti správy úkolů a projektů!
⏰60sekundové shrnutí
- AI agenti jsou autonomní AI nástroje s rozhodovací schopností.
- Mohou komunikovat s lidmi a technologickými nástroji ve svém prostředí.
- AI agenti se již používají v odvětvích elektronického obchodu, zdravotnictví, automatizace obchodních procesů a cloud computingu.
- Můžete vytvořit vlastní AI agenta s pomocí datových vědců, UX designérů, odborníků na strojové učení a vývoj softwaru.
- Pokud používáte ClickUp pro správu projektů, máte již k dispozici integrovaného interního AI agenta.
Nejprve se podívejme na základy.
Co je to AI agent?
Pokud jste někdy chatovali s AI asistentem na webových stránkách, již jste komunikovali se základním AI agentem. Nejčastěji je dnes najdete na stránkách podpory společností, kde odpovídají na dotazy zákazníků, vytvářejí lístky podpory nebo domlouvají hovory s živými agenty podpory.
Schopnosti AI agenta se však neomezují pouze na správu zákaznické podpory. Umí toho mnohem víc, jak uvidíte níže.
Definice AI agenta
Agent AI je autonomní program, který vykonává předem definované funkce s minimálním zásahům člověka. Dokáže rozpoznat různé aktéry a prvky ve svém prostředí a komunikovat s nimi, aby vám pomohl dosáhnout vašich cílů.
Pokud například chcete někomu poslat e-mail, AI agent od vás získá potřebné údaje, jako je e-mailová adresa příjemce, předmět e-mailu, přílohy atd. Poté komunikuje s vaším e-mailovým klientem a pomocí generativní AI sám vypracuje návrh e-mailu.
Po dokončení se zobrazí náhled e-mailu, takže můžete v případě potřeby provést změny a po jejich provedení e-mail odeslat.
Klíčové vlastnosti AI agentů
Zde je stručný přehled toho, co potřebujete vědět o AI agentech:
- Minimální požadavky na lidský vstup
- Neustálé učení a zdokonalování
- Vnímání kontextu a schopnost interagovat s okolím
- Schopnost číst, extrahovat a upravovat data z externích zdrojů
- Porozumění lidskému jazyku a chování
- Schopnost činit rozhodnutí na základě svého tréninku a učení
Typy AI agentů
AI agenty lze rozdělit do kategorií na základě různých prvků (např. design vs. funkčnost). Zde je rozdělíme do kategorií na základě funkčnosti, což nás přivádí ke dvěma hlavním typům agentů, které jsou dnes v organizacích nejčastěji zastoupeny:
- Autonomní AI agenti: Tito agenti obvykle komunikují se zákazníky a mají vysokou úroveň autonomní rozhodovací schopnosti. Zpracovávají dotazy zákazníků bez nutnosti zásahu vašich zaměstnanců.
- Asistenční AI agenti: Jedná se o interní aplikace založené na umělé inteligenci, které pomáhají vašim zaměstnancům při plnění složitých úkolů. Jelikož jsou interní, mohou mít grafické uživatelské rozhraní, ale nemusí, v závislosti na vašich preferencích.
Jak vytvořit AI agenta
Vytvoření AI agentů není obtížné, ale vyžaduje strukturovaný přístup a správné plánování. Zde je osm kroků, které musíte dodržet při vytváření vlastních AI agentů pro potřeby vaší firmy:
Krok 1: Definujte účel svého agenta
Než začnete vytvářet svého vlastního AI agenta, musíte jasně definovat, čeho s ním chcete dosáhnout. A mluvíme zde o formální dokumentaci.
Jistě, možná máte hrubou představu o tom, co chcete, aby AI agent dělal, ale abyste se ujistili, že nic nevynecháte, musíte zdokumentovat všechny funkce a schopnosti, které v něm chcete mít.
Navíc vytvoří centrální dokument, ke kterému se váš vývojový tým může obrátit, když chce porozumět prostředí agenta a očekáváním.
Krok 2: Sestavte tým
Dalším krokem (a to velmi důležitým) je sestavení týmu, který AI agenta vytvoří. I když jste softwarový vývojář, NESNAŽTE se vytvořit AI agenta úplně sami. Vytvoření robustního agenta totiž vyžaduje odborné znalosti z různých oborů, včetně:
- Datová věda a analýza
- Strojové učení (ML)
- Návrh uživatelského rozhraní
- Vývoj softwaru
Pokud nezaměstnáte odborníky ze všech těchto oborů, můžete skončit s vytvořením chybného AI agenta. Místo toho nejprve sestavte tým odborníků.
Krok 3: Určete své technologické vybavení
Jakmile sestavíte svůj tým, měli byste prodiskutovat a rozhodnout se, jaké technologie budou sloužit jako platforma pro vašeho AI agenta. Patří mezi ně:
- Programovací jazyk (Java, Python atd.)
- Hostingové prostředí
- Knihovny pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) (Gensim, NLTK atd.)
- Knihovny pro analýzu dat (Plotly, SciPy, NumPy atd.)
- ML model (tj. GPT, BERT, Llama atd.)
- Technologie založené na specifických schopnostech (tj. počítačové vidění, rozpoznávání řeči, robotická automatizace procesů atd. )
Měli byste také ponechat určitý prostor pro další knihovny a frameworky, které mohou být potřebné.
Jakmile identifikujete a vyberete všechny tyto prvky pro technologickou platformu svého AI agenta, budete mít pevný základ, na kterém můžete stavět.
Krok 4: Zvažte své požadavky na design
Kromě určení technologické platformy, kterou chcete použít, je třeba před vývojem AI agentů zvážit také některé aspekty návrhu. Patří mezi ně:
1. Architektura
Existují dva přístupy, které můžete použít pro architekturu svého vlastního AI agenta – modulární a souběžný. V modulární architektuře je každá část agenta navržena postupně a samostatně, než je sestavena do finální podoby agenta. Souběžná architektura je naopak taková, ve které jsou všechny části trénovány a vytvářeny současně.
2. Uživatelské rozhraní a uživatelská zkušenost (UI/UX)
Pokud chcete, aby váš AI agent měl uživatelské rozhraní přístupné veřejnosti, měli byste také zvážit prvky, které chcete zahrnout do UI/UX. Patří sem vaše značka, maskot, jméno, které mu chcete dát, atd.
3. Zpracování dat
Dalším důležitým aspektem, který byste měli zvážit, je způsob, jakým váš vlastní AI agent přijímá a zpracovává relevantní data. To znamená jasně definovat celý tok dat od začátku do konce, včetně:
- Data/informace, které mají být získány od uživatele
- Data/informace, které budou extrahovány z vašeho serveru
- Funkce, které mají být prováděny na extrahovaných datech
- Doručení konečného výsledku uživateli
Každý krok v procesu zpracování dat by měl být podrobně popsán.
4. Mechanismus zpětné vazby
Zvažte zahrnutí mechanismu zpětné vazby do svého systému AI agentů. Ať už se jedná o průzkum, metodu hodnocení nebo jednoduché tlačítko „líbí se mi/nelíbí se mi“. Pro neustálé zlepšování nástroje je nezbytné získávat od uživatelů zpětnou vazbu o agentovi.
Krok 5: Označte a vyčistěte svá trénovací data
Existují tři druhy datových zdrojů, které můžete použít k přípravě a trénování svého agenta, v závislosti na tom, kdo bude jeho koncovým uživatelem:
- Provozní data vaší organizace
- Externí data, která jste obdrželi nebo získali od třetích stran
- Data generovaná uživateli, která byla vytvořena vašimi zákazníky/uživateli
Bez ohledu na to, jaká surová data si pro trénování svého modelu vyberete, musí být před tréninkem označena a vyčištěna. Co je to označování a čištění? Zde je stručný přehled:
- Označování: Jedná se o ruční kategorizaci, značkování a označování dat lidmi, aby byla srozumitelná pro vašeho AI agenta. Provádí se to proto, aby AI model použitý ve vašem agentovi mohl vytvářet spojení mezi datovými body a správně rozpoznávat, co každý typ dat představuje.
- Čištění: Jedná se o odstranění všech anomálií z vašeho datového souboru, jako jsou prázdné řádky, nesprávně uvedené nebo chybějící hodnoty, chyby atd. Jejich odstraněním eliminujete možnost, že by váš AI agent byl trénován na chybných datech.
💡Tip pro profesionály: Nástroje jako SuperAnnotate, DataLoop a Encord vám pomohou s oběma těmito kroky.
Krok 6: Vytvořte a vycvičte svého agenta
Nyní můžete začít vytvářet a trénovat svého AI agenta. Začněte nastavením tréninkového prostředí – nainstalujte všechny potřebné ML knihovny a frameworky, spusťte tréninkové nástroje a nahrajte svá data.
⚠️ DŮLEŽITÉ: Nenačtěte všechna data najednou. Rozdělte je do dvou podskupin a načtěte pouze jednu. Druhou sadu si ponechte pro testovací účely.
Po načtení dat inicializujte model ML, který jste vybrali v kroku tři. Nastavte parametry tréninku (ty se mohou lišit v závislosti na zvoleném modelu, proto je obtížné zde uvádět konkrétní údaje) a spusťte proces tréninku.
Sledujte během tréninkového procesu metriky, jako jsou ztráty a přesnost, abyste získali představu o tom, jak dobře se model učí. Pokud se neučí dobře, upravte parametry tréninku.
Zároveň by vývojáři uživatelského rozhraní měli navrhnout a vytvořit uživatelské rozhraní vašeho AI agenta.
Krok 7: Otestujte agenta
Jakmile je proces trénování dokončen, je čas otestovat váš model. Zde přichází na řadu druhá polovina vašeho datového souboru, kterou jste si rezervovali pro testovací účely (krok 6).
Spusťte svého AI agenta, proveďte testovací dotazy na vašem testovacím datovém souboru a analyzujte výsledky. Sledujte, jak přesně provedl požadovanou funkci na každém datovém bodu ve vašem datovém souboru. Sledujte také, jak dlouho trvalo provedení těchto akcí.
Pokud agent funguje podle očekávání, musíte na něm provést ještě tři další typy testů. Jedná se o:
- Jednotkové testy: Otestujte každý modul nebo jednotku svého AI agenta samostatně, abyste se ujistili, že fungují správně.
- Uživatelské testy: Pozvěte několik cílových uživatelů agenta, aby jej vyzkoušeli pod vaším dohledem, abyste mohli analyzovat, jak jej uživatelé mohou používat a jak přesně funguje v jednotlivých scénářích.
- A/B testy: Porovnejte dvě verze agenta vedle sebe a zjistěte, která z nich funguje lépe.
Každý z těchto testů optimalizuje výkon vašeho AI agenta a zajistí, že bude dobře fungovat v reálných scénářích. Pokud však během testů nebude fungovat dobře, možná budete muset agenta přecvičit s upravenými parametry nebo větším datovým souborem.
Krok 8: Nasazení a monitorování agenta
Jakmile váš AI agent funguje podle očekávání, je čas jej nasadit. Integrujte jej do svých stávajících systémů a nasadit jej na svůj web nebo do aplikace. Sledujte, jak přesně a rychle reaguje na dotazy uživatelů, a to pomocí analýzy uživatelských protokolů a zpětné vazby, která přichází prostřednictvím vestavěného mechanismu zpětné vazby vašeho AI agenta.
Pokud existuje prostor pro zlepšení, zavedete novou verzi agenta, která řeší problémy nahlášené uživateli.
Implementace a příklady použití vlastních AI agentů
Případy použití AI (zejména jejích agentů) jsou v každém odvětví obrovské. V současné době se uplatňují zejména ve čtyřech hlavních oblastech.
1. AI agenti v e-commerce: AI konzultanti a agenti zákaznického servisu
AI agenti v e-commerce společnostech obecně sledují dva klíčové cíle:
- Předpovídání výkyvů poptávky: Na základě analýzy historických údajů o prodeji a tržních trendů předpovídají AI agenti v oblasti elektronického obchodu výkyvy poptávky a pomáhají svým firmám udržet si náskok před konkurencí.
- Zpracování úkolů zákaznické podpory: AI agenti v e-commerce také analyzují interakce se zákazníky, aby mohli poskytovat přesná řešení.
Příklad: Virtuální asistent Shein je vynikajícím příkladem využití AI agenta k hodnocení měnících se tržních trendů. Ve skutečnosti obsahuje až 600 000 položek na základě potřeb spotřebitelů, a to vše pro globální trh!
2. AI agenti ve zdravotnictví: prediktivní údržba a virtuální asistenti
AI agenti mohou pomáhat zdravotnickým společnostem předcházet poruchám zařízení tím, že nepřetržitě monitorují a analyzují stav zdravotnických přístrojů. Tím se prodlužuje životnost zařízení a organizace je také upozorněna, když je čas zařízení vyměnit.
Virtuální asistenti a chatboti využívající umělou inteligenci navíc pomáhají pacientům s připomínkami následných kontrol a plánováním schůzek. Dokážou dokonce analyzovat lékařské údaje pro návrhy léčby a pomáhat lékařům s diagnostikou. Podívejte se, jak. 👇
Příklad: IBM Watson Oncology funguje jako proaktivní AI agent v oblasti léčby rakoviny. Je navržen tak, aby pomáhal onkologům při informovaném rozhodování. Analyzuje údaje o pacientech, rozsáhlou lékařskou literaturu a relevantní klinické studie, aby vytvořil doporučení pro léčbu založená na důkazech.
Ačkoli Watson Oncology nakonec vyžaduje vstupy od lékaře, proaktivně prezentuje potenciální možnosti léčby a zdůrazňuje relevantní výsledky výzkumu, čímž aktivně přispívá k rozhodovacímu procesu poskytováním důležitých informací.
3. AI agenti pro automatizaci podnikových procesů: doporučovací systémy a robotická automatizace procesů
Podniky při práci s nástroji robotické automatizace procesů (RPA) upřednostňují použití AI agentů pro automatizaci úkolů. Příklady zahrnují:
- Automatické vyřizování pojistných událostí pojišťovnami pomocí počítačového vidění a analýzy dat
- Detekce podvodů a automatické blokování podvodných transakcí ve finančních společnostech pomocí analýzy historických dat
- Automatická klasifikace dokumentů založená na umělé inteligenci a strojovém učení na základě předchozích dat
Příklad: Japonská pojišťovna Fukoku Mutual Life využívá AI agenty ke zpracování pojistných událostí. Díky AI má přístup k údajům o zdravotním pojištění a může automaticky vypočítat výplaty. To společnosti ušetřilo téměř 1 milion dolarů a zvýšilo produktivitu zaměstnanců o 30 %.
4. AI agenti v cloud computingu a automatizaci
AI agenti mohou pomáhat společnostem zabývajícím se cloud computingem a automatizací s plánováním zdrojů, monitorováním bezpečnosti a aktivitami v oblasti zákaznické podpory. Dělají to následovně:
- Předpovídání požadavků na výpočetní výkon
- Analýza a monitorování podezřelých aktivit uživatelů
- Porozumění dotazům zákazníků pomocí NLP před poskytnutím odpovědí z znalostní báze AI
Příklad: Amazon Web Services (AWS) je vynikajícím příkladem využití AI agentů k předpovídání požadavků na výpočetní výkon. Na základě historických dat AI systémy efektivně přidělují zdroje a šetří náklady. Díky tomu systémy AWS nečelí žádným výpadkům ani při náhlém nárůstu využití.
AI agent pro vaše projektové řízení
Pamatujete si, jak jsme říkali, že na konci odhalíme AI agenta? A zmínili jsme už, že ho ani nemusíte vytvářet? Jednoduše řečeno, pokud potřebujete AI pro zvýšení produktivity, je to zkratka k získání konkurenční výhody.
Tímto AI agentem je ClickUp Brain – AI, která pohání všechny funkce ClickUp a maximalizuje vaši produktivitu. Hladce se integruje do vaší sady aplikací, automatizuje vaše pracovní postupy a eliminuje manuální aspekty řízení projektů.
ClickUp Brain však nezajišťuje pouze automatizaci – funguje jako váš superinteligentní projektový asistent. Od identifikace úzkých míst až po inteligentní plánování práce na základě vašeho týmu a jeho pracovní zátěže spravuje vše, co potřebujete k optimalizaci postupu vašeho projektu.
Tato produktivita založená na umělé inteligenci je také integrována do ClickUp Chat, vestavěné platformy pro zasílání zpráv pro spolupráci v reálném čase. Díky pokročilé umělé inteligenci ClickUp Brain obohacuje ClickUp Chat vaše konverzace o informace ze všech vašich projektů, úkolů, dokumentů a dalších zdrojů.
Je schopen shrnovat vaše chaty, vyhledávat relevantní informace o projektech a vytvářet úkoly pro členy vašeho týmu.
Zde je stručný seznam všeho, co je možné, když používáte ClickUp Chat jako AI agenta pro vaše pracoviště:
- Načítání informací z jiných aplikací: Hledáte soubor ve svém Google Drive a chcete jej propojit s úkolem? Použijte příslušný příkaz v ClickUp Chat (nezapomeňte propojit Drive se svým účtem ClickUp).
- Rychlé dohnání: Byli jste chvíli pryč? Klikněte na Dohánět a získáte krátké shrnutí vlákna.
- Vytváření úkolů: Potřebujete vytvořit úkol během hovoru s kolegou? Můžete to udělat, aniž byste opustili okno chatu. Každý úkol můžete také automaticky propojit s cílovým projektem a příslušnými členy týmu pomocí AI.
Výhody používání ClickUp Chat jako interního AI agenta
Používání ClickUp Chat jako interního AI agenta vaší organizace má mnoho výhod. Mezi ty nejvýznamnější patří:
✅ Zjednodušený pracovní postup: Propojte úkoly a dokumenty v chatu, abyste se nemuseli přepínat mezi aplikacemi při správě své práce a souvisejících konverzací.
✅ Zvýšená efektivita a produktivita: Zvyšte produktivitu sebe i svého týmu díky úkolům, zobrazením, závislostem, oznámením a diskusím, které jsou snadno dostupné přímo z chatu.
✅ Lepší ochrana a zabezpečení dat: Uchovávejte data o řízení projektů na jednom místě, chráněná nejlepšími bezpečnostními standardy.
Usnadněte si práci s chatem ClickUp jako vaším AI agentem
Obchodní procesy, jako je správa úkolů nebo zákaznický servis, budou pravděpodobně brzy zpracovávány pokročilými AI agenty. Nebude trvat dlouho a podniky začnou implementovat vlastní agenty pro své rutinní úkoly a pracovní postupy.
Chcete se dostat před konkurenci, ale zatím nechcete vynakládat prostředky na vytváření vlastních AI agentů?
Hotová nabídka ClickUp, ClickUp Chat, efektivně řeší spolupráci týmů a řízení projektů a transformuje vaše podnikové procesy prostřednictvím centralizovaného systému.
Pokud jste připraveni maximalizovat efektivitu svého podnikání, zaregistrujte se zdarma na ClickUp!