Många har redan stött på AI i form av verktyg som ChatGPT, ett interaktivt chatbot-verktyg som genererar texter och svar på frågor. Men hur skiljer sig detta från en generativ AI-Agent och konceptet Agent as a Service (AaaS)? Här förklarar vi lite kort hur de här autonoma agenterna fungerar och varför de kommer att vara nästa stora steg inom AI-teknologi.
Skillnaden mellan ChatGPT och AI-agenter
ChatGPT (och alla andra varianter av chattrobotar eller virtuella assistenter) är statiska AI-modeller som svarar på frågor eller genererar innehåll baserat på de instruktioner de får av användaren. Men de saknar förmågan att utföra komplexa operationer utan mänsklig inverkan.
En AI-agent går ett steg längre:
- Den kan fatta egna beslut baserat på data och mål och agera utan nödvändig mänsklig hjälp.
- Den kan använda API:er, databaser och andra system för att både samla in och agera på information i realtid.
- Den utvecklas med tiden genom att analysera data och förbättra sina handlingar.
Medan ChatGPT kan ge tips om bokning av en möteslokal, kan en AI-agent automatiskt boka lokalen, skicka ut inbjudningar via e-post och synkronisera det med din kalender utan att du behöver instruera eller aktivera den.
Vad är Agent as a Service (AaaS)?
Agent as a Service (AaaS) handlar om att göra AI-agenter tillgängliga som en molnbaserad tjänst, där de kan tillhandahålla lösningar för företag. AI-agenterna kan hantera arbetsflöden för allt från kundsupport till att fatta datadrivna beslut.
AaaS som gör annorlunda och inte bara effektivare
Här är exempel på hur AaaS-lösningar skulle kunna appliceras inom områden som utbildning, certifiering och besiktning. Genom att utgå från mer avancerade perspektiv är AI-agenternas roll inte bara att effektivisera processerna utan att skapa större värde för användaren och stödja affärsmodellen.
Utbildning och certifiering
Manuell verifiering av utbildningar, certifieringar och behörigheter innebär mycket administration och är tidskrävande.
En AI-agent skulle kunna automatisera verifiering av utbildningar/certifieringar. Agenten kan hämta och analysera data från till exempel körkortsregister eller certifieringsorgan, samtidigt som den dokumenterar och validerar processen enligt gällande regler.
Men AI-agenten kan också:
- Rekommendera kurser eller träningar för att förnya certifieringar baserat på regelverk eller förändringar i branschen.
- Skicka proaktiva påminnelse om förnyelse av certifieringar eller kurser som snart löper ut, tillsammans med en direkt integration till bokningssystem.
Besiktning
Servicetekniker har ofta ineffektiva planeringssystem och bristande flexibilitet vid förändringar, vilket leder till onödigt långa resvägar.
En AI-agent skulle kunna kunna optimera rutter för besiktningspersonal genom att kombinera realtidsdata från trafik och kundbokningar för att skapa en optimerad resplan som anpassar sig efter eventuella förändringar.
Den skulle även kunna:
- Koordinera dokumentation av resultat från besiktningar och skicka automatiserade rapporter och påminnelser till kunden, t.ex. om besiktning av hissar eller maskiner behöver upprepas inom en viss tidsram.
- Analysera tidigare beskrivningar av fel eller ej godkända besiktningar och varna om underhåll bör göras före nästa planerade inspektion.
Det handlar inte bara om att utföra uppgifter snabbare
... utan om att förändra hur värde levereras. Målet med att använda AI-agenter är att erbjuda mer än bara effektivisering. Fokus ska vara på att förbättra kundupplevelser, öka flexibiliteten och ge insikter för att stödja företagens tillväxt. För att leverera bättre värde, och helt förändra sättet vi gör saker på är det avgörande att våra AI-agenter:
- Inte bara snabbar upp interna processer utan också skapar direkt värde för användaren.
- Är proaktiva och kontextuella. Som att identifiera och agera på kundbehov innan kunden själv uttrycker dem.
- Inte bara automatiserar flöden utan också tillför insikter och tar affärskritiska beslut i linje med långsiktiga mål.