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 przetwarzać danych na dużą skalę bez częstego udziału człowieka.
A co, gdybyś mógł zdobyć tę przewagę konkurencyjną już dziś? A co, gdyby istniał sposób na automatyzację złożonych procesów już teraz?
Poznaj agentów AI — kolejny etap wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie!
Umiejętność 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 można je stworzyć. Zostań z nami do końca – zaprezentujemy agenta AI, który jest wydajny i płynnie zaspokaja 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
- Agenci ci potrafią 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 narzędzia do tworzenia bez kodowania 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 postrzegać 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 interpretowania kontekstu, planowania kolejnych kroków oraz interakcji z narzędziami lub źródłami danych.
Jeśli kiedykolwiek rozmawiałeś z asystentem AI na stronie internetowej, to już miałeś do czynienia 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 prawdziwymi konsultantami.
Możliwości agenta AI nie ograniczają się jednak wyłącznie do obsługi klienta. Potrafi on znacznie więcej, o czym przekonasz się 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 wyświetli się podgląd wiadomości e-mail, dzięki czemu w razie potrzeby możesz wprowadzić zmiany i wysłać ją po ich wprowadzeniu.
Jakie są kluczowe cechy skutecznych agentów opartych na 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 proces uczenia się
Jakie rodzaje agentów AI są najczęściej spotykane w firmach?
Agentów AI można klasyfikować na podstawie różnych kryteriów (np. projektu lub funkcjonalności). W tym artykule sklasyfikujemy ich na podstawie funkcjonalności, co prowadzi nas do dwóch głównych typów agentów, które obecnie odgrywają znaczącą rolę w wielu 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.
- Agenci AI wspomagający: 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 sam tego chcesz. Możesz zacząć od agentów Autopilot, aby szybko osiągnąć korzyści (np. zautomatyzować codzienne raporty lub odpowiedzi na często zadawane pytania na czacie), albo stworzyć Super Agentów, korzystając z podpowiedzi w języku naturalnym, wyzwalaczy i akcji — nie potrzebujesz do tego wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Oto samouczek!
W jaki sposób superagenci ClickUp pomagają tworzyć agentów AI bez konieczności pisania kodu
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: Opisz cele w postaci instrukcji i warunków sformułowanych językiem naturalnym w narzędziu do tworzenia niestandardowych agentów.
- Zbuduj zespół: Współpracuj z ekspertami ds. cyklu pracy, korzystając z ClickUp Brain, aby dopracować podpowiedzi — nie potrzebujesz inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym.
- Stos technologiczny: Nie musisz pisać kodu — skorzystaj 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 bazę wiedzy — nie jest wymagane żadne oznaczanie ani czyszczenie danych.
- Szkolenie/tworzenie: Ustal wyzwalacze/warunki/instrukcje; wprowadzaj zmiany, dostosowując podpowiedzi, a nie ponownie szkoląc modele.
- Test: Przeprowadzaj proste testy A/B dotyczące zachowań bezpośrednio w ramach cykli pracy.
- Wdrażanie/monitorowanie: Agenci działają bezpiecznie w Twoich obszarach roboczych dzięki mechanizmom kontroli dostępu i możliwości dostosowywania w czasie rzeczywistym
Tworzenie agentów AI nie jest trudne, ale wymaga usystematyzowanego podejścia i odpowiedniego planowania. Potrzebujesz pomocy w tym procesie?
Niezależnie od tego, czy tworzysz agenta AI w ClickUp, czy w innym narzędziu, 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. Mowa tu o formalnej dokumentacji.
Oczywiście, być może masz ogólne wyobrażenie o tym, co agent AI ma robić, ale aby mieć pewność, że nic nie zostanie pominięte, musisz udokumentować wszystkie funkcje i możliwości, które chcesz w nim uwzględnić.
Ponadto powstaje centralny dokument, do którego zespół programistów może się odwołać, gdy zechce zrozumieć środowisko działania agenta i związane z nim oczekiwania.
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 zajmie się tworzeniem agenta AI. Wynika to z faktu, że 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 zaangażujesz specjalistów ze wszystkich tych pól, możesz stworzyć agenta AI z wadami. Zamiast tego najpierw zbierz zespół ekspertów.
💡 Porada dla profesjonalistów: W ClickUp nie potrzebujesz inżynierów ds. uczenia maszynowego do tworzenia Super Agentów, ale warto uwzględnić:
- Ekspert merytoryczny (w celu określenia, jaką wiedzę powinien posiadać agent)
- Właściciel cyklu pracy (określający, w jakich obszarach agent będzie działał)
- Autor/strateg (odpowiedzialny za określenie sposobu komunikacji agenta)
Dzięki ClickUp Brain, natywnemu asystentowi AI platformy ClickUp, Twój zespół może przeprowadzać burzę mózgów i dopracowywać instrukcje dla agenta, aby szybciej go stworzyć.
Krok 3: Określ stos technologiczny
Po skompletowaniu zespołu warto omówić i wybrać technologie, które posłużą jako platforma dla Twojego agenta AI. Obejmuje to:
- Język programowania (Java, Python itp.)
- Środowisko hostingowe
- Biblioteki do 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.)
Warto również zostawić trochę miejsca na inne biblioteki i frameworki, które mogą okazać się niezbędne.
Gdy już 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 zadań)
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 wyboru 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 całość 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 skorzystać z automatyzacji modułowej, a następnie przejdź na agentów Super Agents, gdy będziesz gotowy do definiowania warunków, odpowiedzi i logiki wieloetapowej.
Chcesz czegoś jeszcze bardziej spersonalizowanego i dostosowanego do potrzeb Twojego zespołu? Poznaj Certified Agents. Mowa 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 posiadał interfejs użytkownika przeznaczony dla odbiorców zewnętrznych, powinieneś również zastanowić się nad elementami, które chcesz uwzględnić w UI/UX. Obejmuje to identyfikację wizualną Twojej marki, maskotkę, nazwę, jaką 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 Twojego serwera
- Funkcje, które mają być wykonywane na wyodrębnionych danych
- Dostarczenie użytkownikowi końcowego wyniku
Każdy krok procesu przetwarzania danych powinien zostać szczegółowo opisany.
4. Mechanizm informacji zwrotnej
Rozważ włączenie mechanizmu zbierania opinii do swojego systemu opartego na sztucznej inteligencji. 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 danych? Oto krótki przegląd:
- Etykietowanie: Odnosi się to do ręcznej kategoryzacji, oznaczania i etykietowania danych przez ludzi, aby uczynić je zrozumiałymi dla Twojego agenta AI. Jest to gotowe, co umożliwia modelowi AI wykorzystywanemu w Twoim agencie tworzenie połączeń między punktami danych oraz prawidłowe rozpoznawanie, co reprezentuje każdy rodzaj danych.
- Czyszczenie: Polega na usuwaniu wszelkich anomalii z zbioru 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 skonfigurowania środowiska szkoleniowego — zainstaluj wszystkie niezbędne biblioteki i frameworki uczenia maszynowego, uruchom narzędzia szkoleniowe i załaduj swoje dane.
⚠️ WAŻNE: Nie wczytuj wszystkich danych naraz. Podziel je na dwa podzbiory i wczytaj tylko jeden. Drugi zestaw zachowaj do celów testowych.
Po załadowaniu danych zainicjuj model uczenia maszynowego wybrany w kroku trzecim. Ustaw parametry uczenia (mogą się one różnić w zależności od wybranego modelu, dlatego trudno jest tutaj podać konkretne szczegóły) i rozpocznij proces uczenia.
Śledź wskaźniki, takie jak strata i dokładność, podczas procesu uczenia, aby zorientować się, jak dobrze model się uczy. Jeśli nie uczy się wystarczająco dobrze, dostosuj parametry uczenia.
Jednocześnie programiści interfejsu użytkownika powinni zaprojektować i wdrożyć interfejs użytkownika Twojego agenta AI.
📌 W ClickUp możesz stworzyć Superagenta na jeden z trzech sposobów:
- Kreator języka naturalnego: Wystarczy, że w czacie wyjaśnisz, 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. Odpowiadając na pytania, dostosujesz i udoskonalisz 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 pusty Super Agent i ręcznie skonfiguruj go zgodnie ze swoimi potrzebami.
Podczas dostosowywania nie musisz niczego ponownie trenować — wystarczy dostosować instrukcje lub źródła wiedzy i przeprowadzić ponowne testy. Szybka iteracja FTW.
Krok 7: Przetestuj agenta
Po zakończeniu procesu uczenia 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 zestawu danych testowych i przeanalizuj wyniki. Zwróć uwagę, jak dokładnie wykonał on pożądaną funkcję dla każdego punktu danych w zestawie. Zwróć również uwagę, ile czasu zajęło mu wykonanie tych czynności.
Jeśli agent działa zgodnie z założeniami, 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 obok siebie, 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 podczas testów agent nie osiągnie oczekiwanych wyników, może zaistnieć konieczność ponownego przeszkolenia go przy użyciu dostosowanych parametrów lub większego zbioru danych.
Krok 8: Wdrożenie i monitorowanie agenta
Wreszcie, gdy Twój agent AI będzie działał zgodnie z zamierzeniami, nadszedł czas na jego wdrożenie. Zintegruj go z istniejącymi systemami i wdroż go 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 istnieje możliwość wprowadzenia ulepszeń, wdrażaj nową wersję agenta, eliminując 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.
Czym się to różni? 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 rzeczywiście oszczędzają czas.
Jeśli pomysł wydaje Ci się świetny, 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 dotąd czynnik wpływający na wydajność — większość zespołów nadal polega na pracy ręcznej, którą można by usprawnić lub wyeliminować.
Agenci AI w ClickUp ułatwiają tworzenie zautomatyzowanych cykli pracy, nawet jeśli nigdy wcześniej nie korzystałeś z automatyzacji. Dzięki gotowym do użycia 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 zautomatyzowanym wykresom ClickUp — zamieniając godziny ręcznej pracy na analizy w czasie rzeczywistym.
Jakie są najlepsze zastosowania niestandardowych agentów opartych na 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: Prognoza popytu na podstawie danych dotyczących sprzedaży i trendów oraz zapewnij obsługę klienta, oferując 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 technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz bazy wiedzy, aby zapobiegać przestojom.
Zastosowania AI (a zwłaszcza jej agentów) są ogromne w każdej branży. Obecnie wywierają one znaczący wpływ w czterech głównych obszarach.
1. Agenci AI w handlu elektronicznym: 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 oraz trendy rynkowe, agenci AI w handlu elektronicznym przewidują wahania popytu i pomagają firmom wyprzedzać zmiany na rynku
- Obsługa zadań związanych z obsługą klienta: Agenci AI w handlu elektronicznym analizują również interakcje z klientami w celu znalezienia trafnych rozwiązań
Przykład: Wirtualny asystent firmy Shein stanowi doskonały przykład wykorzystania agenta AI do analizy zmieniających się trendów rynkowych. W rzeczywistości wyświetla on nawet 600 000 elementów dostosowanych do potrzeb konsumentów – i to na rynku globalnym!
2. Agenci AI w służbie zdrowia: konserwacja predykcyjna i wirtualni asystenci
Agenci AI mogą pomóc firmom z branży opieki zdrowotnej w zapobieganiu awariom sprzętu poprzez ciągłe monitorowanie i analizowanie stanu urządzeń medycznych. Wydłuża to żywotność sprzętu, a także powiadamia organizację, kiedy 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 zaproponowania metod leczenia oraz pomagać lekarzom w stawianiu diagnozy. Zobacz, jak to działa. 👇
Przykład: IBM Watson Oncology pełni rolę proaktywnego agenta AI w polu 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 rekomendacyjne i robotyczna automatyzacja procesów
Firmy chętnie wykorzystują agentów AI do automatyzacji zadań podczas pracy z narzędziami do robotyzacji procesów (RPA). Oto kilka przykładów:
- Automatyczne rozpatrywanie roszczeń przez firmy ubezpieczeniowe z wykorzystaniem wizji komputerowej i analizy danych
- Wykrywanie oszustw i automatyczne blokowanie nieuczciwych transakcji w firmach finansowych poprzez analizę danych historycznych
- Automatyzowana klasyfikacja dokumentów oparta na AI i uczeniu maszynowym, wykorzystująca dane historyczne
Przykład: Fukoku Mutual Life, japońska firma ubezpieczeniowa, wykorzystuje agentów AI do rozpatrywania roszczeń. Dzięki AI ma ona dostęp do danych dotyczących ubezpieczeń zdrowotnych i może automatycznie obliczać wysokość odszkodowań. Dzięki temu firma zaoszczędziła prawie 1 milion dolarów i zwiększyła wydajność swoich 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. Realizują to poprzez:
- Prognozowanie wymagań dotyczących mocy obliczeniowej
- Analiza i monitorowanie podejrzanej aktywności użytkowników
- Analiza zapytań klientów za pomocą technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) przed udzielenie odpowiedzi na podstawie 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 przydzielają 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 realizację zadań w ramach zarządzania projektami (a nie tylko przedstawia sugestie), ClickUp Super Agents to doskonały wybór, ponieważ zostały zaprojektowane tak, aby działać bezpośrednio w ramach Twoich cykli pracy.
- Podejmują rzeczywiste działania: monitorują zdarzenia w obszarze roboczym, wykonują polecenia sformułowane w języku naturalnym oraz automatycznie publikują wiadomości w czacie, aktualizują zadania, przypisują je do właścicieli, eskalują przeszkody i wysyłają podsumowania.
- Ułatwiają one współpracę: Agenci mogą odpowiadać na powtarzające się pytania, korzystając z wiedzy zebranej w obszarze roboczym (zadania/dokumenty), podsumowywać wątki i tworzyć zadania następcze — są one szczególnie przydatne 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 wspomnieliśmy, że na koniec zaprezentujemy agenta AI? Już go zaprezentowaliśmy (jeśli tylko uważnie śledziłeś! 🤩)
A oto najlepsza wiadomość: nie musisz tworzyć go od podstaw.
Jeśli szukasz agencjalnej AI, która naprawdę zwiększy Twoją wydajność w zarządzaniu projektami w praktyce — oto Twoja droga na skróty do przewagi konkurencyjnej.
Poznaj ClickUp Super Agents — dostosowywalnych, niewymagających programowania członków zespołu opartych na AI, którzy podejmują działania w całym Twoim obszarze roboczym, aby zaoszczędzić Ci czas, wypełnić luki i przyspieszyć realizację zadań.
🧠 Nie tylko sugestie. Rzeczywiste działania
Agenci AI w ClickUp nie tylko analizują — oni działają:
- Monitoruj swój obszar roboczy pod kątem określonych wydarzeń
- Postępuj zgodnie z instrukcjami sformułowanymi w języku naturalnym, aby zdecydować, co należy zrobić lub co jest do zrobienia
- Działaj automatycznie — publikuj wiadomości 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 umożliwiającym podejmowanie działań. Agenci mogą monitorować rozmowy, odpowiadać na pytania, korzystając z wiedzy zgromadzonej w obszarze roboczym, a nawet tworzyć zadania lub odpowiadać, przedstawiając podsumowania.
📌 Przykłady:
- Agent automatycznych odpowiedzi odpowiada na pytania zespołu, czerpiąc informacje bezpośrednio z Twoich zadań, dokumentów i innych zasobów wiedzy w obszarach roboczych.
- Agent niestandardowy dostosowany do indywidualnych potrzeb może monitorować wątek z opiniami o produkcie i automatycznie oznaczać zespół ds. produktu, przy każdej wzmiance o określonych słowach kluczowych
💡 Wskazówka dla profesjonalistów: W czacie skorzystaj z funkcji „Catch me up” opartej na technologii ClickUp Brain, aby uzyskać natychmiastowe podsumowania, a następnie pozwól agentowi zająć się kolejnymi elementami.
🔐 Stworzony z myślą o rzeczywistych zadaniach, z dbałością o prywatność
Superagenci ClickUp działają w obrębie 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 są pomocni!
W jaki sposób agenci ClickUp AI mogą ułatwić pracę i zwiększyć wydajność firmy
Procesy biznesowe — takie jak zarządzanie zadaniami czy obsługa klienta — najprawdopodobniej wkrótce będą obsługiwane przez zaawansowanych agentów opartych na AI. Już niedługo przedsiębiorstwa zaczną wdrażać niestandardowych agentów do wykonywania rutynowych zadań i cykli pracy.
Chcesz wyprzedzić konkurencję, ale nie chcesz na razie przeznaczać zasobów na tworzenie niestandardowych agentów AI?
W przeciwieństwie do typowych botów opartych na 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 odpowiednie zadania są realizowane we właściwym czasie
A dzięki ClickUp Brain – warstwie inteligencji obsługującej funkcje pisania, streszczania i wyszukiwania oparte na AI – możesz znacznie usprawnić sposób, w jaki agenci komunikują się i uczą się na podstawie zawartości z Twojego obszaru roboczego ClickUp.
Jeśli chcesz zmaksymalizować wydajność swojej firmy, zarejestruj się w ClickUp za darmo!