Raport Capgemini pokazuje, że 50% amerykańskich firm wykorzystuje obecnie generatywną sztuczną inteligencję w swoich projektach marketingowych. Chociaż narzędzia te ewoluują, nie są w stanie usprawnić wieloetapowych cykli pracy ani obsługiwać danych na dużą skalę bez częstego udziału człowieka.
A co, gdybyś mógł zdobyć tę przewagę konkurencyjną już dziś? Co, gdyby istniał sposób na automatyzację złożonych procesów już teraz?
Poznaj agentów AI — kolejny etap wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie!
Wiedza na temat tworzenia agenta AI ma kluczowe znaczenie w dłuższej perspektywie. Gdy już wiesz, jak stworzyć niestandardowego agenta, możesz zautomatyzować zadania (takie jak obsługa klienta czy analiza rynku) przy minimalnej interwencji człowieka i obniżyć ogólne koszty.
W tym wpisie na blogu odpowiemy na wszystko dotyczące agentów AI – od tego, czym są, po to, jak je stworzyć. Zostań z nami do końca – zaprezentujemy agenta AI, który sprawnie i płynnie zaspokoi Twoje potrzeby w zakresie zarządzania zadaniami i zarządzania projektami!
⏰Podsumowanie w 60 sekund
- Agenci AI to autonomiczne narzędzia AI oparte na sztucznej inteligencji, posiadające zdolność podejmowania decyzji
- Mogą one wchodzić w interakcje z ludźmi i narzędziami technologicznymi w swoim otoczeniu
- Agenci AI są już wykorzystywani w branżach takich jak e-commerce, opieka zdrowotna, automatyzacja procesów biznesowych oraz przetwarzanie w chmurze
- Możesz stworzyć niestandardowego agenta AI we współpracy z analitykami danych, projektantami UX, specjalistami ds. uczenia maszynowego i ekspertami ds. tworzenia oprogramowania — lub po prostu skorzystać z kreatora bezkodowego w ClickUp
- Jeśli korzystasz z ClickUp do zarządzania projektami, masz już do dyspozycji agentów AI Autopilot, a także narzędzia do tworzenia niestandardowych superagentów dostosowanych do Twojej pracy
Zacznijmy od podstaw.
Czym jest agent AI i jak działa
Agent AI to system oprogramowania, który potrafi odbierać informacje, podejmować decyzje i wykonywać działania w celu osiągnięcia celu przy minimalnym udziale człowieka. W odróżnieniu od prostej automatyzacji, agenci AI wykorzystują modele i reguły do interpretacji kontekstu, planowania kolejnych kroków oraz interakcji z narzędziami lub źródłami danych.
Jeśli kiedykolwiek rozmawiałeś z asystentem AI na stronie internetowej, to miałeś już kontakt z podstawowym agentem AI. Najczęściej można je dziś spotkać na stronach wsparcia technicznego firm, gdzie odpowiadają na zapytania klientów, tworzą zgłoszenia do wsparcia technicznego lub umawiają rozmowy z konsultantami na żywo.
Możliwości agenta AI nie ograniczają się jednak wyłącznie do obsługi klienta. Może on zrobić o wiele więcej, co zobaczysz poniżej.
Jak zdefiniować agenta AI?
Agent AI to autonomiczny program, który wykonuje z góry określone funkcje przy minimalnej interwencji człowieka. Potrafi rozpoznawać różne podmioty i elementy w swoim otoczeniu oraz wchodzić z nimi w interakcję, pomagając Ci osiągnąć Twoje cele.
📌 Na przykład, jeśli chcesz wysłać komuś wiadomość e-mail, agent AI może pobrać od Ciebie niezbędne dane, takie jak adres e-mail odbiorcy, temat wiadomości, załączniki itp. Następnie współpracuje z Twoim klientem pocztowym, aby samodzielnie sporządzić wiadomość e-mail przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji.
Po zrobieniu podgląd wiadomości e-mail zostanie wyświetlony, dzięki czemu w razie potrzeby możesz wprowadzić zmiany i wysłać ją po ich wprowadzeniu.
Jakie są kluczowe cechy skutecznych agentów AI?
Oto, co musisz wiedzieć o agentach AI w skrócie:
- Minimalne wymagania dotyczące wkładu ludzkiego
- Ciągłe uczenie się i doskonalenie
- Rozpoznawanie kontekstu i zdolność do interakcji z otoczeniem
- Możliwość odczytu, pozyskiwania i modyfikowania danych z zewnętrznych źródeł danych
- Zrozumienie ludzkiego języka i zachowań
- Zdolność do podejmowania decyzji w oparciu o przeszkolenie i naukę
Jakie rodzaje agentów AI są najczęściej spotykane w biznesie
Agentów AI można klasyfikować na podstawie różnych elementów (np. projektu lub funkcjonalności). W tym miejscu sklasyfikujemy ich na podstawie funkcjonalności, co prowadzi nas do dwóch głównych typów agentów, które obecnie są powszechnie stosowane w organizacjach:
- Autonomiczne agenty AI: Agenci ci zazwyczaj obsługują klientów i charakteryzują się wysokim poziomem autonomii w podejmowaniu decyzji. Obsługują zapytania klientów bez konieczności interwencji ze strony pracowników.
- Asystenci AI: Są to wewnętrzne aplikacje oparte na AI, które pomagają pracownikom w wykonywaniu złożonych zadań. Ponieważ są to aplikacje wewnętrzne, mogą posiadać graficzny interfejs użytkownika lub nie, w zależności od preferencji.
🧠 Czy wiesz, że: Dzięki Super Agentom ClickUp nie musisz tworzyć agentów AI od podstaw za pomocą kodu lub skomplikowanych modeli — chyba że chcesz. Możesz zacząć od agentów Autopilot, aby szybko osiągnąć korzyści (np. automatyzując codzienne raporty lub odpowiedzi na czacie w sekcji FAQ), lub tworzyć Super Agentów przy użyciu podpowiedzi w języku naturalnym, wyzwalaczy i akcji — bez konieczności posiadania wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Oto samouczek!
W jaki sposób superagenci ClickUp pomagają tworzyć agentów AI bez kodowania
Super Agents od ClickUp pozwalają tworzyć agentów AI bez kodowania, zastępując tradycyjny proces „stos technologiczny + szkolenie” prostymi blokami składowymi cyklu pracy — dzięki czemu możesz szybciej zautomatyzować rzeczywiste zadania.
- Określ cel: Zapisz cele w postaci instrukcji i warunków sformułowanych językiem naturalnym w kreatorze niestandardowych agentów.
- Zbuduj zespół: Współpracuj z ekspertami ds. cyklu pracy, korzystając z ClickUp Brain, aby udoskonalić podpowiedzi — nie potrzebujesz inżynierów ML.
- Stos technologiczny: Omiń kodowanie; korzystaj z wbudowanych wyzwalaczy (np. statusu zadania), wiedzy o obszarze roboczym (Dokumenty/zadania/Czat) oraz integracji (Slack/GitHub).
- Projektowanie: Wybierz wzorce modułowe, interfejs użytkownika oparty na czacie, przepływy danych oraz pętle sprzężenia zwrotnego z natywnym wsparciem.
- Przygotowanie danych: Wprowadź istniejącą zawartość obszaru roboczego jako wiedzę — nie jest wymagane etykietowanie ani czyszczenie danych.
- Szkolenie/tworzenie: Ustaw wyzwalacze/warunki/instrukcje; wprowadzaj zmiany, dostosowując podpowiedzi, a nie ponownie szkoląc modele.
- Test: Przeprowadzaj proste testy A/B zachowań bezpośrednio w cyklach pracy.
- Wdrażanie/monitorowanie: Agenci działają bezpiecznie w Twoim obszarze roboczym dzięki kontroli dostępu i optymalizacji w czasie rzeczywistym
Tworzenie agentów AI nie jest trudne, ale wymaga ustrukturyzowanego podejścia i odpowiedniego planowania. Potrzebujesz pomocy w tym procesie?
Niezależnie od tego, czy tworzysz agenta AI w ClickUp, czy w innym miejscu, podstawowa metodologia pozostaje taka sama. Oto osiem kroków, które musisz wykonać, tworząc niestandardowych agentów AI dostosowanych do potrzeb Twojej firmy:
Krok 1: Określ cel swojego agenta
Zanim zaczniesz tworzyć własnego agenta AI, musisz jasno określić, co chcesz dzięki niemu osiągnąć. Mówimy tu o formalnej dokumentacji.
Oczywiście, możesz mieć ogólne pojęcie o tym, co ma robić agent AI, ale aby mieć pewność, że nic nie zostanie pominięte, musisz udokumentować wszystkie funkcje i możliwości, które chcesz w nim uwzględnić.
Ponadto tworzy to centralny dokument, do którego Twój zespół programistów może się odwołać, gdy chce zrozumieć środowisko i oczekiwania agenta.
Przeczytaj również: Jak stworzyć agenta AI z wykorzystaniem ChatGPT w celu uzyskania niestandardowych rozwiązań
Krok 2: Stwórz zespół
Kolejnym krokiem (i to bardzo ważnym) jest zebranie zespołu, który stworzy agenta AI. Dzieje się tak, ponieważ stworzenie solidnego agenta wymaga wiedzy specjalistycznej z różnych pól, w tym:
- Nauka o danych i analiza danych
- Uczenie maszynowe (ML)
- Projektowanie interfejsu użytkownika
- Tworzenie oprogramowania
Jeśli nie zatrudnisz specjalistów ze wszystkich tych pól, możesz stworzyć agenta AI z wadami. Zamiast tego najpierw zbierz zespół ekspertów.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: W ClickUp nie potrzebujesz inżynierów ML do tworzenia Super Agentów, ale warto uwzględnić:
- Ekspert merytoryczny (w celu określenia, jaką wiedzę powinien posiadać agent)
- Właściciel cyklu pracy (w celu określenia, gdzie agent będzie działał)
- Autor/strateg (odpowiedzialny za określenie sposobu komunikacji agenta)
Dzięki ClickUp Brain, natywnemu asystentowi AI ClickUp, Twój zespół może przeprowadzać burzę mózgów i dopracowywać instrukcje dla agenta, aby szybciej go stworzyć.
Krok 3: Określ swój stos technologiczny
Po zebraniu zespołu należy omówić i wybrać technologie, które posłużą jako platforma dla Twojego agenta AI. Obejmuje to:
- Język programowania (Java, Python itp.)
- Środowisko hostingowe
- Biblioteki przetwarzania języka naturalnego (NLP) (Gensim, NLTK itp.)
- Biblioteki do analizy danych (Plotly, SciPy, NumPy itp.)
- Model uczenia maszynowego (np. GPT, BERT, Llama itp.)
- Technologie oparte na konkretnych funkcjach (np. wizja komputerowa, rozpoznawanie mowy, automatyzacja procesów robotycznych itp.)
Powinieneś również zostawić trochę miejsca na inne biblioteki i frameworki, które mogą okazać się potrzebne.
Gdy zidentyfikujesz i wybierzesz wszystkie te elementy do stosu technologicznego swojego agenta AI, będziesz mieć solidną podstawę, na której możesz budować.
🔮 A co, gdybyśmy powiedzieli Ci, że w ClickUp możesz uniknąć tych kłopotów? Twój „stack” będzie wyglądał następująco:
- Wyzwalacze (np. zmiana statusu, wiadomość na czacie)
- Instrukcje (niestandardowe podpowiedzi)
- Wiedza (dokumenty, zadania, historia czatu)
- Czynności (takie jak odpowiadanie, streszczanie, przydzielanie)
Możesz nawet utworzyć połączenie z narzędziami zewnętrznymi, takimi jak Slack czy GitHub, za pomocą integracji ClickUp i uwzględnić ich dane w źródłach wiedzy swojego agenta.
Krok 4: Rozważ kwestie projektowe
Oprócz określenia stosu technologicznego, z którego chcesz korzystać, przed rozpoczęciem tworzenia agentów AI należy wziąć pod uwagę pewne kwestie projektowe. Obejmują one:
1. Architektura
Istnieją dwa podejścia do architektury niestandardowego agenta AI — modułowe i równoległe. W architekturze modułowej każda część agenta jest projektowana sekwencyjnie i oddzielnie, a następnie łączona w celu sfinalizowania agenta. Z kolei architektura równoległa polega na tym, że wszystkie części są szkolone i tworzone jednocześnie.
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: Zacznij od agentów Autopilot w ClickUp, aby uzyskać automatyzację w stylu modułowym, a następnie przejdź na agentów Super, gdy będziesz gotowy do definiowania warunków, odpowiedzi i logiki wieloetapowej.
Chcesz czegoś jeszcze bardziej spersonalizowanego i dostosowanego do potrzeb Twojego zespołu? Poznaj Certified Agents. Mówimy tu o agentach gotowych do użycia, stworzonych i zarządzanych przez ekspertów ClickUp AI — specjalnie dla Ciebie. Bez konieczności tworzenia podpowiedzi, bez konserwacji, bez odciągania Twojego zespołu od zadań o dużym znaczeniu.
2. Interfejs użytkownika i doświadczenie użytkownika (UI/UX)
Jeśli chcesz, aby Twój agent AI miał interfejs użytkownika przeznaczony dla odbiorców zewnętrznych, powinieneś również zastanowić się nad elementami, które chcesz uwzględnić w UI/UX. Obejmuje to branding, maskotkę, nazwę, którą chcesz mu nadać itp.
3. Obsługa danych
Kolejną kluczową kwestią, którą należy wziąć pod uwagę, jest sposób, w jaki Twój niestandardowy agent AI odbiera i przetwarza odpowiednie dane. Oznacza to jasne zdefiniowanie całego przepływu danych od początku do końca, w tym:
- Dane/informacje, które mają być otrzymane od użytkownika
- Dane/informacje, które mają zostać pobrane z serwera
- Funkcje, które mają być wykonywane na wyodrębnionych danych
- Dostarczenie końcowego wyniku użytkownikowi
Każdy krok procesu przetwarzania danych powinien zostać szczegółowo opisany.
4. Mechanizm informacji zwrotnej
Rozważ włączenie mechanizmu zbierania opinii do swojego systemu agenta AI. Niezależnie od tego, czy będzie to ankieta, system ocen, czy prosty przycisk „Lubię to”/„Nie lubię tego”. Otrzymywanie opinii od użytkowników na temat agenta jest niezbędne do ciągłego ulepszania narzędzia.
Krok 5: Przygotuj etykiety i oczyść dane szkoleniowe
Istnieją trzy rodzaje źródeł danych, które możesz wykorzystać do przygotowania i szkolenia agenta, w zależności od tego, kim będą jego użytkownicy końcowi:
- Dane operacyjne Twojej organizacji
- Dane zewnętrzne otrzymane lub pozyskane ze źródeł zewnętrznych
- Dane generowane przez użytkowników, które zostały wygenerowane przez Twoich klientów/użytkowników
Niezależnie od tego, jakie dane surowe wybierzesz do szkolenia modelu, przed rozpoczęciem szkolenia muszą one zostać opatrzone etykietami i oczyszczone. Czym jest etykietowanie i oczyszczanie? Oto krótki przegląd:
- Etykietowanie: Odnosi się to do ręcznej kategoryzacji, oznaczania i etykietowania danych przez ludzi, aby były one zrozumiałe dla Twojego agenta AI. To jest zrobione, więc model AI wykorzystywany w Twoim agencie może tworzyć połączenia między punktami danych i prawidłowo rozpoznawać, co reprezentuje każdy rodzaj danych.
- Czyszczenie: Odnosi się to do usuwania wszelkich anomalii z zestawu danych, takich jak puste wiersze, błędnie przedstawione lub brakujące wartości, błędy itp. Ich usunięcie eliminuje ryzyko, że agent AI zostanie wyszkolony na podstawie wadliwych danych.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: Narzędzia takie jak SuperAnnotate, DataLoop i Encord pomogą Ci w obu tych krokach.
Krok 6: Stwórz i wytrenuj swojego agenta
Teraz możesz rozpocząć tworzenie i szkolenie swojego agenta AI. Zacznij od ustawienia środowiska szkoleniowego — zainstaluj wszystkie niezbędne biblioteki i frameworki ML, uruchom narzędzia szkoleniowe i załaduj swoje dane.
⚠️ WAŻNE: Nie ładuj wszystkich danych naraz. Podziel je na dwa podzbiory i załaduj tylko jeden. Drugi zestaw zachowaj do celów testowych.
Po załadowaniu danych zainicjuj model uczenia maszynowego wybrany w kroku trzecim. Ustaw parametry szkolenia (mogą się one różnić w zależności od wybranego modelu, więc trudno jest tutaj podać konkretne szczegóły) i rozpocznij proces szkolenia.
Śledź wskaźniki, takie jak strata i dokładność podczas procesu szkolenia, aby zorientować się, jak dobrze model się uczy. Jeśli nie uczy się dobrze, dostosuj parametry szkolenia.
Jednocześnie programiści UI powinni zaprojektować i stworzyć interfejs użytkownika Twojego agenta AI.
📌 W ClickUp możesz stworzyć Superagenta na jeden z trzech sposobów:
- Kreator języka naturalnego: Porozmawiasz, aby wyjaśnić, czego potrzebujesz, i odpowiesz na pytania, aby stworzyć swojego Super Agenta
- Skorzystaj z katalogu Super Agentów: Zacznij od agenta z gotowego katalogu ClickUp zawierającego gotowe Super Agenty. ClickUp uruchomi za Ciebie kreator języka naturalnego, korzystając z gotowej podpowiedzi. Odpowiadasz na pytania, aby dostosować i udoskonalić Super Agenta do swojego cyklu pracy.
- ClickUp uruchomi za Ciebie kreator języka naturalnego, korzystając z gotowej podpowiedzi.
- Odpowiadając na pytania, dostosujesz i udoskonalisz niestandardowy Super Agent do swojego cyklu pracy.
- ClickUp uruchomi za Ciebie kreator języka naturalnego, korzystając z gotowej podpowiedzi.
- Odpowiadając na pytania, dostosujesz i udoskonalisz niestandardowy Super Agent do swojego cyklu pracy.
- Zacznij od zera: Utwórz pustego Super Agenta i ręcznie skonfiguruj go zgodnie ze swoimi potrzebami.
Podczas dostosowywania nie musisz niczego ponownie uczyć — wystarczy zmodyfikować instrukcje lub źródła wiedzy i przeprowadzić ponowny test. Szybka iteracja FTW.
Krok 7: Przetestuj agenta
Po zakończeniu procesu szkolenia nadszedł czas na przetestowanie modelu. W tym momencie do akcji wkracza druga połowa zbioru danych, którą zarezerwowałeś do celów testowych (krok 6).
Uruchom swojego agenta AI, przetestuj go na zapytaniach z testowego zbioru danych i przeanalizuj wyniki. Zobacz, jak dokładnie wykonał pożądaną funkcję dla każdego punktu danych w zbiorze. Zwróć też uwagę, ile czasu zajęło wykonanie tych czynności.
Jeśli agent działa zgodnie z zamierzeniami, musisz przeprowadzić na nim jeszcze trzy rodzaje testów. Są to:
- Testy jednostkowe: Przetestuj każdy moduł lub jednostkę swojego agenta AI osobno, aby upewnić się, że działa on prawidłowo.
- Testy użytkowników: Zaproś kilku użytkowników celowych agenta, aby wypróbowali go pod Twoim nadzorem, dzięki czemu będziesz mógł przeanalizować, w jaki sposób użytkownicy mogą z niego korzystać i jak dokładnie działa on w poszczególnych scenariuszach
- Testy A/B: Porównaj dwie wersje agenta, aby sprawdzić, która z nich lepiej spełnia swoje zadanie
Każdy z tych testów zoptymalizuje wydajność Twojego agenta AI i zapewni, że będzie on dobrze funkcjonował w rzeczywistych sytuacjach. Jeśli jednak nie sprawdzi się podczas testów, może być konieczne ponowne przeszkolenie agenta przy użyciu dostosowanych parametrów lub większego zbioru danych.
Krok 8: Wdrożenie i monitorowanie agenta
Wreszcie, gdy Twój agent AI działa zgodnie z zamierzeniami, nadszedł czas, aby go wdrożyć. Zintegruj go z istniejącymi systemami i wdroż na swojej stronie internetowej lub w aplikacji. Monitoruj, jak dokładnie i szybko odpowiada on na zapytania użytkowników, analizując logi użytkowników oraz opinie przekazywane za pośrednictwem wbudowanego mechanizmu zbierania opinii w Twoim agencie AI.
Jeśli są jakieś obszary wymagające poprawy, wdroż nową wersję agenta, uwzględniając problemy zgłoszone przez użytkowników.
🌰 W skrócie: Niezależnie od tego, czy piszesz kod, czy korzystasz z bezkodowych Super Agentów ClickUp, stworzenie doskonałego agenta AI nadal wymaga przemyślanego planowania, projektowania i iteracji.
Jaka jest różnica? W ClickUp większość żmudnych zadań — hosting modeli, optymalizacja podpowiedzi, integracja — jest wykonywana za Ciebie. Dzięki temu możesz skupić się na tym, co naprawdę ma znaczenie: projektowaniu inteligentnych cykli pracy, które faktycznie oszczędzają czas.
Jeśli brzmi to świetnie, ale przed rozpoczęciem masz jeszcze pytania, chętnie na nie odpowiemy!
📮 ClickUp Insight: Tylko 10% respondentów naszej ankiety regularnie korzysta z narzędzi do automatyzacji i aktywnie poszukuje nowych możliwości automatyzacji.
Wskazuje to na istotny, niewykorzystany czynnik wpływający na wydajność — większość zespołów nadal polega na pracy ręcznej, którą można usprawnić lub wyeliminować.
Agenci AI ClickUp ułatwiają tworzenie zautomatyzowanych cykli pracy, nawet jeśli nigdy wcześniej nie korzystałeś z automatyzacji. Dzięki gotowym szablonom i komendom opartym na języku naturalnym automatyzacja zadań staje się dostępna dla każdego członka zespołu!
💫 Prawdziwe wyniki: Firma QubicaAMF skróciła czas raportowania o 40% dzięki dynamicznym pulpitom nawigacyjnym i automatycznym wykresom ClickUp — zamieniając godziny ręcznej pracy w analizy w czasie rzeczywistym.
Jakie są najlepsze zastosowania niestandardowych agentów AI?
Niestandardowe agenty AI są wdrażane w różnych branżach w celu automatyzacji zadań wymagających podejmowania wielu decyzji, poprawy dokładności oraz ograniczenia wysiłku ręcznego — zwłaszcza tam, gdzie cykle pracy obejmują duże zbiory danych i powtarzalne czynności.
- E-commerce: Prognozuj popyt na podstawie danych dotyczących sprzedaży i trendów oraz zapewnij obsługę klienta, zapewniając szybsze i dokładniejsze rozwiązania.
- Opieka zdrowotna: Monitoruj sprzęt medyczny, aby zapobiegać awariom, oraz korzystaj z wirtualnych asystentów do wysyłania przypomnień, planowania wizyt i wsparcia w leczeniu.
- Automatyzacja procesów biznesowych (RPA): Zautomatyzuj przetwarzanie roszczeń, wykrywanie oszustw i klasyfikację dokumentów, aby obniżyć koszty i zwiększyć wydajność.
- Przetwarzanie w chmurze: Prognozuj zapotrzebowanie na zasoby, monitoruj zagrożenia bezpieczeństwa i odpowiadaj na zapytania dotyczące wsparcia technicznego, wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz bazy wiedzy, aby zapobiegać przestojom.
Zastosowania AI (a zwłaszcza jej agentów) są ogromne w każdej branży. Obecnie wywierają one wpływ na cztery główne obszary.
1. Agenci AI w e-commerce: konsultanci AI i agenci obsługi klienta
Agenci AI w firmach zajmujących się handlem elektronicznym mają zazwyczaj dwa kluczowe cele:
- Prognozowanie wahań popytu: Analizując dane historyczne dotyczące sprzedaży i trendy rynkowe, agenci AI w e-commerce przewidują wahania popytu i pomagają firmom wyprzedzać zmiany na rynku
- Obsługa zadań związanych z obsługą klienta: Agenci AI w e-commerce analizują również interakcje z klientami w celu znalezienia trafnych rozwiązań
Przykład: Wirtualny asystent Shein stanowi doskonały przykład wykorzystania agenta AI do oceny zmieniających się trendów rynkowych. W rzeczywistości wyświetla on nawet 600 000 list z elementami dostosowanymi do potrzeb konsumentów, a wszystko to na rynku globalnym!
2. Agenci AI w służbie zdrowia: konserwacja predykcyjna i wirtualni asystenci
Agenci AI mogą pomóc firmom z branży medycznej w zapobieganiu awariom sprzętu poprzez ciągłe monitorowanie i analizowanie stanu urządzeń medycznych. Wydłuża to żywotność sprzętu, a także ostrzega organizację, gdy nadchodzi czas wymiany urządzeń.
Ponadto wirtualni asystenci i chatboty oparte na AI pomagają pacjentom w przypomnieniach o wizytach kontrolnych i umawianiu terminów. Potrafią nawet analizować dane medyczne w celu sugerowania metod leczenia i pomagać lekarzom w diagnozowaniu. Zobacz, jak to działa. 👇
Przykład: IBM Watson Oncology pełni rolę proaktywnego agenta AI w dziedzinie leczenia nowotworów. Został zaprojektowany, aby pomagać onkologom w podejmowaniu świadomych decyzji. Analizuje dane pacjentów, obszerną literaturę medyczną oraz odpowiednie badania kliniczne, aby generować oparte na dowodach naukowych zalecenia dotyczące leczenia.
Chociaż ostatecznie wymagana jest opinia lekarza, Watson Oncology proaktywnie przedstawia potencjalne opcje leczenia i wskazuje istotne wyniki badań, aktywnie przyczyniając się w ten sposób do procesu podejmowania decyzji poprzez dostarczanie kluczowych informacji.
3. Agenci AI do automatyzacji procesów biznesowych: systemy rekomendacji i robotyczna automatyzacja procesów
Firmy chętnie wykorzystują agentów AI do automatyzacji zadań podczas pracy z narzędziami do automatyzacji procesów robotycznych (RPA). Przykłady obejmują:
- Automatyczna likwidacja szkód przez firmy ubezpieczeniowe z wykorzystaniem wizji komputerowej i analizy danych
- Wykrywanie oszustw i automatyczne blokowanie nieuczciwych transakcji w firmach finansowych poprzez analizę danych historycznych
- Automatyczna klasyfikacja dokumentów oparta na AI i uczeniu maszynowym w oparciu o wcześniejsze dane
Przykład: Fukoku Mutual Life, japońska firma ubezpieczeniowa, wykorzystuje agentów AI do rozpatrywania roszczeń. Dzięki AI ma dostęp do danych dotyczących ubezpieczeń medycznych i może automatycznie obliczać wysokość wypłat. Pozwoliło to firmie zaoszczędzić prawie 1 milion dolarów oraz zwiększyć wydajność pracowników o 30%.
4. Agenci AI w chmurze obliczeniowej i automatyzacji
Agenci AI mogą wspierać firmy zajmujące się przetwarzaniem w chmurze i automatyzacją w zakresie planowania zasobów, monitorowania bezpieczeństwa oraz obsługi klienta. Robią to poprzez:
- Prognozowanie wymagań dotyczących mocy obliczeniowej
- Analiza i monitorowanie podejrzanej aktywności użytkowników
- Zrozumienie zapytań klientów za pomocą NLP przed udzieleniem odpowiedzi z bazy wiedzy AI
Przykład: Amazon Web Services (AWS) to doskonała instancja wykorzystania agentów AI do prognozowania zapotrzebowania na moc obliczeniową. Korzystając z danych historycznych, systemy AI tej firmy efektywnie alokują zasoby i obniżają koszty. Dzięki temu nawet w przypadku gwałtownych wzrostów obciążenia systemy AWS nie doświadczają żadnych przestojów.
Jaki jest najlepszy agent AI do zarządzania projektami i automatyzacji?
Jeśli potrzebujesz agenta AI, który faktycznie przyspiesza pracę w zarządzaniu projektami (a nie tylko przedstawia sugestie), ClickUp Super Agents to doskonały wybór, ponieważ są one zaprojektowane tak, aby działać bezpośrednio w ramach Twoich cykli pracy.
- Podejmują rzeczywiste działania: monitorują zdarzenia w obszarze roboczym, wykonują polecenia w języku naturalnym oraz automatycznie publikują wiadomości na czacie, aktualizują zadania, przypisują właścicieli, eskalują przeszkody i wysyłają podsumowania.
- Ułatwiają współpracę: Agenci mogą odpowiadać na powtarzające się pytania, korzystając z wiedzy z obszaru roboczego (zadania/dokumenty), podsumowywać wątki i tworzyć zadania następcze — są szczególnie skuteczni w połączeniu z ClickUp Chat i ClickUp Brain („Catch me up”).
- Są łatwe w zarządzaniu i bezpieczne: to Ty ustalasz, do jakich danych mają dostęp, z kim mogą wchodzić w interakcje oraz kiedy i w jaki sposób działają — dzięki czemu automatyzacja pozostaje w granicach Twoich obszarów roboczych.
Pamiętasz, jak mówiliśmy, że na koniec ujawnimy agenta AI? Już go ujawniliśmy (jeśli tylko uważałeś! 🤩)
A oto najlepsza część: nie musisz tworzyć go od podstaw.
Jeśli szukasz agentycznej AI, która naprawdę zwiększy Twoją wydajność w zarządzaniu projektami w praktyce — oto Twój skrót do przewagi konkurencyjnej.
Poznaj ClickUp Super Agents — dostosowywalnych, niewymagających kodowania członków zespołu opartych na AI, którzy podejmują działania w całym Twoim obszarze roboczym, aby zaoszczędzić Twój czas, wypełnić luki i przyspieszyć pracę.
🧠 Nie tylko sugestie. Rzeczywiste działania
Agenci AI ClickUp nie tylko analizują — oni działają:
- Monitoruj swój obszar roboczy pod kątem określonych wydarzeń
- Postępuj zgodnie z instrukcjami w języku naturalnym, aby zdecydować, co zrobić i co do zrobienia
- Działaj automatycznie — publikuj posty w czacie, aktualizuj zadania, przydzielaj je członkom zespołu i nie tylko
Ty określasz wyzwalacze, wiedzę, instrukcje i narzędzia. Agent zajmie się resztą.
💬 Współpraca oparta na AI — teraz z uwzględnieniem kontekstu
Podczas gdy ClickUp Chat pomaga zespołom komunikować się w czasie rzeczywistym, agenci sprawiają, że Chat staje się narzędziem do działania. Agenci mogą monitorować rozmowy, odpowiadać na pytania, korzystając z wiedzy zgromadzonej w obszarze roboczym, a nawet tworzyć zadania lub odpowiadać, podsumowując rozmowę.
📌 Przykłady:
- Agent automatycznych odpowiedzi odpowiada na pytania zespołu, czerpiąc informacje bezpośrednio z Twoich zadań, dokumentów i innych zasobów wiedzy w obszarze roboczym
- Agent niestandardowy dostosowany do indywidualnych potrzeb może monitorować wątek z opiniami o produkcie i automatycznie oznaczać zespół ds. produktu, gdy pojawi się określona wzmianka o słowie kluczowym
💡 Porada dla profesjonalistów: W czacie skorzystaj z funkcji „Catch me up” opartej na ClickUp Brain, aby uzyskać natychmiastowe podsumowania, a następnie pozwól agentowi zająć się elementami następczymi.
🔐 Stworzony z myślą o prawdziwej pracy, z dbałością o prywatność
Superagenci ClickUp działają w ramach Twojego obszaru roboczego. Ty kontrolujesz:
- Do jakich danych agent ma dostęp (np. tylko do określonych list lub dokumentów)
- Z kim wchodzi w interakcję
- Kiedy i w jaki sposób podejmuje działania
Wiedza Twojego zespołu pozostaje bezpieczna, a Twoi agenci nadal służą pomocą!
W jaki sposób agenci AI ClickUp mogą ułatwić pracę i zwiększyć wydajność firmy
Procesy biznesowe — takie jak zarządzanie zadaniami czy obsługa klienta — najprawdopodobniej wkrótce będą obsługiwane przez zaawansowanych agentów AI. Już niedługo zobaczysz, jak przedsiębiorstwa wdrażają niestandardowych agentów do rutynowych zadań i cykli pracy.
Chcesz wyprzedzić konkurencję, ale nie chcesz jeszcze wydawać środków na tworzenie niestandardowych agentów AI?
W przeciwieństwie do zwykłych botów AI, Super Agenci ClickUp są ściśle zintegrowani z Twoimi cyklami pracy. Oznacza to, że:
- Mniej przełączania się między narzędziami
- Nie musisz tworzyć skomplikowanych podpowiedzi od podstaw
- Większa pewność, że właściwe zadania są wykonywane we właściwym czasie
A dzięki ClickUp Brain jako warstwie inteligencji obsługującej pisanie, streszczanie i wyszukiwanie oparte na AI możesz znacznie usprawnić sposób, w jaki agenci komunikują się i uczą się na podstawie zawartości w Twoim obszarze roboczym.
Jeśli chcesz zmaksymalizować wydajność swojej firmy, zarejestruj się w ClickUp za darmo!