En rapport från Capgemini visar att 50 % av amerikanska företag nu använder generativ AI för sina marknadsföringsprojekt. Även om dessa verktyg utvecklas kan de inte effektivisera flerstegsarbetsflöden eller hantera storskaliga data utan frekvent mänsklig inmatning.
Men tänk om du kunde få den konkurrensfördelen redan idag? Tänk om det finns ett sätt att automatisera komplexa processer redan nu?
Välkommen till AI-agenter – nästa steg i AI-implementeringen för företag!
Att veta hur man bygger en AI-agent är avgörande på lång sikt. När du väl vet hur man bygger en anpassad agent kan du automatisera uppgifter (som kundservice eller marknadsanalys) med minimalt mänskligt ingripande och minska de totala kostnaderna.
I den här bloggen svarar vi på alla frågor om AI-agenter, från vad de är till hur du kan utveckla en. Häng kvar till slutet – vi kommer att avslöja en AI-agent som är effektiv och smidig för dina behov inom uppgifts- och projektledning!
⏰60-sekunders sammanfattning
- AI-agenter är autonoma AI-verktyg med beslutsförmåga.
- De kan interagera med människor och tekniska verktyg i sin omgivning.
- AI-agenter används redan inom e-handel, hälso- och sjukvård, automatisering av affärsprocesser och molntjänster.
- Du kan bygga en anpassad AI-agent med hjälp av dataforskare, UX-designers, maskininlärning och experter på mjukvaruutveckling.
- Om du använder ClickUp för projektledning har du redan en inbyggd intern AI-agent till ditt förfogande.
Låt oss börja med grunderna.
Vad är en AI-agent?
Om du någonsin har chattat med en AI-assistent på en webbplats har du redan interagerat med en grundläggande AI-agent. De vanligaste platserna att hitta dem idag är på företagens supportsidor, där de svarar på kundfrågor, skapar supportärenden eller ordnar samtal med live supportagenter.
En AI-agents kapacitet är dock inte begränsad till att hantera kundsupport. Den kan göra mycket mer, som du kommer att se nedan.
Definition av en AI-agent
En AI-agent är ett autonomt program som utför fördefinierade funktioner med minimal mänsklig inblandning. Den kan känna igen och interagera med olika aktörer och element i sin omgivning för att hjälpa dig att uppnå dina mål.
Om du till exempel vill skicka ett e-postmeddelande till någon kan en AI-agent ta emot nödvändiga uppgifter från dig, såsom mottagarens e-postadress, ämne för e-postmeddelandet, bifogade filer etc. Därefter interagerar den med din e-postklient för att själv skriva ett utkast till e-postmeddelandet med hjälp av generativ AI.
När du är klar visas en förhandsgranskning av e-postmeddelandet så att du kan ändra något om det behövs och skicka det när ändringarna är gjorda.
Viktiga egenskaper hos AI-agenter
Här är vad du behöver veta om AI-agenter i korthet:
- Minimalt behov av mänsklig inmatning
- Kontinuerligt lärande och förbättring
- Kontextmedvetenhet och förmåga att interagera med sin omgivning
- Förmåga att läsa, extrahera och modifiera data från externa källor
- Förståelse för mänskligt språk och beteende
- Förmåga att fatta beslut baserat på sin utbildning och inlärning
Typer av AI-agenter
Du kan kategorisera AI-agenter utifrån olika element (t.ex. design kontra funktionalitet). Här kategoriserar vi dem utifrån funktionalitet, vilket leder oss till två huvudtyper av agenter som är vanligt förekommande i organisationer idag:
- Autonoma AI-agenter: Dessa agenter är vanligtvis kundorienterade och har en hög grad av autonom beslutsförmåga. De hanterar kundförfrågningar utan att kräva mänsklig inblandning från dina anställda.
- Assistans-AI-agenter: Dessa är interna AI-drivna appar som hjälper dina anställda att utföra komplexa uppgifter. Eftersom de är interna kan de ha ett grafiskt användargränssnitt eller inte, beroende på dina preferenser.
Hur man bygger en AI-agent
Det är inte svårt att bygga AI-agenter, men det kräver en strukturerad approach och ordentlig planering. Här är åtta steg du måste följa när du bygger anpassade AI-agenter för ditt företags behov:
Steg 1: Definiera syftet med din agent
Innan du börjar bygga din egen AI-agent måste du tydligt definiera vad du vill uppnå med den. Och vi pratar om formell dokumentation.
Visst, du kanske har en ungefärlig idé om vad du vill att AI-agenten ska göra, men för att säkerställa att ingenting missas måste du dokumentera alla funktioner och förmågor du vill att den ska ha.
Dessutom skapas ett centralt dokument som ditt utvecklingsteam kan använda som referens när de vill förstå agentens miljö och förväntningar.
Steg 2: Bygg ett team
Nästa steg (och det är ett avgörande steg) är att sätta ihop ditt team för att bygga AI-agenten. Även om du är mjukvaruutvecklare ska du INTE försöka bygga AI-agenter helt på egen hand. Det beror på att det krävs expertis från olika områden för att bygga en robust agent, bland annat:
- Datavetenskap och analys
- Maskininlärning (ML)
- UI-design
- Mjukvaruutveckling
Om du inte anlitar experter från alla dessa områden riskerar du att skapa en bristfällig AI-agent. Sätt istället ihop ett team av experter först.
Steg 3: Identifiera din teknikstack
När du har satt ihop ditt team bör du diskutera och besluta om vilka tekniker som ska fungera som plattform för din AI-agent. Detta inkluderar:
- Programmeringsspråk (Java, Python, etc. )
- Hostingmiljö
- Bibliotek för naturlig språkbehandling (NLP) (Gensim, NLTK, etc. )
- Bibliotek för dataanalys (Plotly, SciPy, NumPy, etc. )
- ML-modell (dvs. GPT, BERT, Llama, etc. )
- Tekniker baserade på specifika funktioner (dvs. datorseende, taligenkänning, robotiserad processautomation etc.)
Du bör också lämna lite utrymme för andra bibliotek och ramverk som kan behövas.
När du har identifierat och valt alla dessa element för din AI-agents teknikstack har du en stark grund att bygga vidare på.
Steg 4: Gör dina designöverväganden
Förutom att identifiera den teknikstack du vill använda finns det designaspekter som du bör ta hänsyn till innan du utvecklar AI-agenter. Dessa inkluderar:
1. Arkitektur
Det finns två tillvägagångssätt du kan använda för arkitekturen för din anpassade AI-agent: modulär och samtidig. I modulär arkitektur utformas varje del av agenten sekventiellt och separat innan de sätts ihop för att slutföra agenten. Samtidig arkitektur är däremot en arkitektur där alla delar tränas och byggs samtidigt.
2. Användargränssnitt och användarupplevelse (UI/UX)
Om du vill att din AI-agent ska ha ett användargränssnitt som är tillgängligt för allmänheten bör du också överväga vilka element du vill inkludera i UI/UX. Detta inkluderar ditt varumärke, en maskot, ett namn du vill ge den osv.
3. Datahantering
Hur din anpassade AI-agent tar emot och arbetar med relevant data är en annan viktig faktor att ta hänsyn till. Det innebär att du måste tydligt definiera hela dataflödet från början till slut, inklusive:
- Data/information som ska erhållas från användaren
- Data/information som ska extraheras från din server
- Funktioner som ska utföras på extraherade data
- Leverera slutresultatet till användaren
Varje steg i datahanteringsprocessen bör beskrivas i detalj.
4. Feedbackmekanism
Överväg att inkludera en feedbackmekanism i ditt AI-agentsystem. Det kan vara en enkät, en betygsättningsmetod eller en enkel gilla/ogilla-knapp. Det är viktigt att få feedback om agenten från användarna för att kunna förbättra verktyget kontinuerligt.
Steg 5: Märk och rensa dina träningsdata
Det finns tre typer av datakällor som du kan använda för att förbereda och träna din agent, beroende på vem som kommer att vara dess slutanvändare:
- Operativa data för din organisation
- Externa data som du har mottagit eller förvärvat från tredjepartskällor
- Användargenererade data som genererats av dina kunder/användare
Oavsett vilken rådata du väljer att träna din modell på måste den märkas och rensas innan träningen. Vad är märkning och rensning? Här är en kort översikt:
- Märkning: Detta avser manuell kategorisering, taggning och märkning av data av människor för att göra den begriplig för din AI-agent. Det görs så att AI-modellen som används i din agent kan skapa kopplingar mellan datapunkter och korrekt känna igen vad varje typ av data representerar.
- Rengöring: Detta avser att ta bort eventuella avvikelser från din dataset, såsom tomma rader, felaktiga eller saknade värden, fel etc. Genom att ta bort dem elimineras risken att din AI-agent tränas på felaktiga data.
💡Proffstips: Verktyg som SuperAnnotate, DataLoop och Encord hjälper dig med båda dessa steg.
Steg 6: Bygg och träna din agent
Nu kan du börja bygga och träna din AI-agent. Börja med att konfigurera din träningsmiljö – installera alla nödvändiga ML-bibliotek och ramverk, starta träningsverktygen och ladda dina data.
⚠️ VIKTIGT: Ladda inte alla dina data på en gång. Dela upp dem i två delmängder och ladda endast en. Spara den andra delmängden för teständamål.
När du har laddat dina data initialiserar du den ML-modell du valde i steg tre. Ställ in träningsparametrarna (de kan variera beroende på vilken modell du valt, så det är svårt att gå in på detaljer här) och starta träningsprocessen.
Spåra mätvärden som förlust och noggrannhet under träningsprocessen för att få en uppfattning om hur väl modellen lär sig. Om den inte lär sig bra, justera träningsparametrarna.
Samtidigt bör UI-utvecklare utforma och bygga UX för din AI-agent.
Steg 7: Testa agenten
När utbildningsprocessen är klar är det dags att testa din modell. Det är här den andra halvan av din dataset som du reserverat för teständamål (steg 6) kommer in i bilden.
Starta din AI-agent, kör den genom frågorna i ditt testdataset och analysera resultaten. Observera hur exakt den utförde den önskade funktionen på varje datapunkt i ditt dataset. Observera också hur lång tid det tog att utföra dessa åtgärder.
Om agenten fungerar som avsett finns det ytterligare tre typer av tester som du måste utföra på den. Dessa är:
- Enhetstester: Testa varje modul eller enhet i din AI-agent separat för att säkerställa att de fungerar korrekt.
- Användartester: Bjud in några av agentens målgrupper att testa den under din övervakning så att du kan analysera hur användarna kan tänkas använda den och hur exakt den fungerar i varje scenario.
- A/B-tester: Jämför två versioner av agenten sida vid sida för att se vilken som fungerar bäst.
Var och en av dessa tester optimerar din AI-agents prestanda och säkerställer att den fungerar bra i verkliga scenarier. Om den inte fungerar bra under testerna kan du dock behöva träna om agenten med justerade parametrar eller en större dataset.
Steg 8: Distribuera och övervaka agenten
När din AI-agent väl fungerar som avsett är det dags att implementera den. Integrera den med dina befintliga system och implementera den på din webbplats eller i din app. Övervaka hur korrekt och snabbt den svarar på användarnas frågor genom att analysera användarloggar och feedback som kommer via den inbyggda feedbackmekanismen i din AI-agent.
Om det finns utrymme för förbättringar kan du lansera en ny version av agenten genom att åtgärda de problem som användarna har påpekat.
Implementering och användningsfall för anpassade AI-agenter
Användningsområdena för AI (särskilt dess agenter) är oerhört många inom varje bransch. Det finns fyra huvudområden där de för närvarande sätter sin prägel.
1. AI-agenter inom e-handel: AI-konsulter och kundtjänstagenter
AI-agenterna i e-handelsföretag har i allmänhet två huvudsakliga mål:
- Förutsäga efterfrågefluktuationer: Genom att analysera historiska försäljningsdata och marknadstrender kan e-handels-AI-agenter förutsäga efterfrågefluktuationer och hjälpa sina företag att ligga steget före.
- Hantering av kundsupportuppgifter: E-handels-AI-agenter analyserar också kundinteraktioner för att hitta korrekta lösningar.
Exempel: Sheins virtuella assistent är ett utmärkt exempel på hur man kan använda en AI-agent för att bedöma förändrade marknadstrender. Den listar faktiskt upp till 600 000 artiklar baserat på konsumenternas behov, allt för en global marknad!
2. AI-agenter inom hälso- och sjukvården: förebyggande underhåll och virtuella assistenter
AI-agenter kan hjälpa företag inom hälso- och sjukvården att förebygga utrustningsfel genom att kontinuerligt övervaka och analysera medicinsk utrustnings skick. Detta ökar utrustningens livslängd och varnar även organisationen när det är dags att byta ut utrustningen.
Dessutom hjälper AI-drivna virtuella assistenter och chattbottar patienter med påminnelser om uppföljningar och tidsbokningar. De kan till och med analysera medicinska data för behandlingsförslag och hjälpa läkare med diagnoser. Se hur. 👇
Exempel: IBM Watson Oncology fungerar som en proaktiv AI-agent inom cancerbehandling. Den är utformad för att hjälpa onkologer att fatta välgrundade beslut och analyserar patientdata, omfattande medicinsk litteratur och relevanta kliniska prövningar för att generera evidensbaserade behandlingsrekommendationer.
Även om det i slutändan krävs input från läkare, presenterar Watson Oncology proaktivt potentiella behandlingsalternativ och lyfter fram relevanta forskningsresultat, vilket aktivt bidrar till beslutsprocessen genom att tillhandahålla viktig information.
3. AI-agenter för automatisering av affärsprocesser: rekommendationssystem och robotiserad processautomatisering
Företag föredrar att använda AI-agenter för automatisering av uppgifter när de arbetar med verktyg för robotiserad processautomation (RPA). Exempel på detta är:
- Automatisk skadereglering av försäkringsbolag med hjälp av datorseende och dataanalys
- Bedrägeridetektering och automatisk blockering av bedrägliga transaktioner i finansiella företag genom analys av historiska data
- AI- och ML -driven automatiserad dokumentklassificering baserad på tidigare data
Exempel: Fukoku Mutual Life, ett försäkringsbolag i Japan, använder AI-agenter för att hantera skadeanmälningar. Med hjälp av AI kan bolaget få tillgång till sjukförsäkringar och automatiskt beräkna utbetalningar. Detta har lett till att bolaget har sparat nästan 1 miljon dollar i kostnader och ökat sina anställdas produktivitet med 30 %.
4. AI-agenter inom molntjänster och automatisering
AI-agenter kan hjälpa molntjänst- och automatiseringsföretag med resursplanering, säkerhetsövervakning och kundsupport. De gör detta genom att:
- Förutsäga krav på datorkraft
- Analysera och övervaka misstänkt användaraktivitet
- Förstå kundfrågor med hjälp av NLP innan du svarar med svar från en AI-kunskapsbas
Exempel: Amazon Web Services (AWS) är ett utmärkt exempel på hur AI-agenter kan användas för att förutsäga behovet av datorkraft. Med hjälp av historiska data fördelar dess AI-system resurser effektivt och sparar kostnader. Detta säkerställer att AWS-systemen inte drabbas av driftstopp, även vid användningstoppar.
AI-agenten för din projektledning
Minns du att vi sa att vi skulle avslöja en AI-agent i slutet? Åh, och nämnde vi att du inte ens behöver bygga den? Enkelt uttryckt, om du behöver AI för produktivitet är detta genvägen till en konkurrensfördel.
Denna AI-agent är ClickUp Brain – en AI som driver alla ClickUps funktioner och maximerar din produktivitet. Den integreras sömlöst med dina appar, automatiserar dina arbetsflöden och eliminerar de manuella aspekterna av projektledning.
Men ClickUp Brain hanterar inte bara automatisering – det fungerar som din supersmarta projektassistent. Från att identifiera flaskhalsar till smart arbetsplanering baserat på ditt team och deras arbetsbelastning, hanterar det allt du behöver för att optimera ditt projekts framsteg.
Denna AI-drivna produktivitet är också integrerad i ClickUp Chat, dess inbyggda meddelandeplattform för samarbete i realtid. Tack vare ClickUp Brains avancerade AI berikar ClickUp Chat dina konversationer med information från alla dina projekt, uppgifter, dokument och mycket mer.
Den kan sammanfatta dina chattar, hämta relevant projektinformation och skapa uppgifter för dina teammedlemmar.
Här är en kort lista över allt som är möjligt när du använder ClickUp Chat som AI-driven agent för din arbetsplats:
- Hämta information från andra appar: Vill du hitta en fil från din Google Drive och länka den till en uppgift? Använd relevant prompt i ClickUp Chat (kom bara ihåg att ansluta Drive till ditt ClickUp-konto).
- Snabb uppdatering: Har du varit borta ett tag? Klicka på Uppdatera mig för att få en kort sammanfattning av tråden.
- Uppgiftsskapande: Behöver du skapa en uppgift medan du pratar med en kollega? Du kan göra det utan att lämna chattfönstret. Du kan också automatiskt länka varje uppgift till målprojektet och berörda teammedlemmar med hjälp av AI.
Fördelar med att använda ClickUp Chat som din interna AI-agent
Det finns många fördelar med att använda ClickUp Chat som din organisations interna AI-agent. De viktigaste fördelarna är dock följande:
✅ Effektiviserat arbetsflöde: Länka uppgifter och dokument i chatten för att slippa växla mellan appar när du hanterar ditt arbete och relaterade konversationer.
✅ Förbättrad effektivitet och produktivitet: Öka din och ditt teams produktivitet med uppgifter, vyer, beroenden, meddelanden och diskussioner som är lättillgängliga från chatten.
✅ Bättre dataintegritet och säkerhet: Förvara dina projektledningsdata på ett ställe, skyddade med de bästa säkerhetsstandarderna.
Gör arbetet enkelt med ClickUp Chat som din AI-agent
Affärsprocesser – som uppgiftshantering eller kundservice – kommer sannolikt snart att hanteras av avancerade AI-agenter. Det dröjer inte länge innan företag implementerar anpassade agenter för sina rutinuppgifter och arbetsflöden.
Vill du ligga steget före konkurrenterna men vill inte lägga resurser på att bygga anpassade AI-agenter ännu?
ClickUps färdiga erbjudande, ClickUp Chat, hanterar effektivt teamsamarbete och projektledning och förvandlar dina affärsprocesser genom ett centraliserat system.
Om du är redo att maximera ditt företags effektivitet, registrera dig gratis på ClickUp!