AI agentai versle: ką jie daro ir kaip juos naudoti

Apie „AI agentus" kalbama vis daugiau, bet daugeliui neaišku, kuo jie skiriasi nuo įprasto ChatGPT ir ar tai apskritai aktualu Lietuvos verslui. Šiame tekste paprastai paaiškinu, kas yra AI agentai, ką jie realiai daro, ir kaip Lietuvos įmonės pradeda juos naudoti.

Kuo agentas skiriasi nuo įprasto AI

Įprastas pokalbių įrankis, kaip ChatGPT, laukia jūsų nurodymo kiekvienam žingsniui. Jūs klausiate, jis atsako. AI agentas eina toliau: jam nurodote tikslą, o jis pats atlieka kelis veiksmus, kad jį pasiektų. LRT publikacijoje „Aistis Raudys. Nuo 10 minučių iki 10 sekundžių" tai apibūdinama taikliai: agentinė koncepcija reiškia, kad DI ne vien apdoroja duomenis, bet ir priima sprendimus.

Praktinis pavyzdys: vietoj to, kad klaustumėte AI apie kiekvieną žingsnį, agentas gali pats surinkti reikiamus duomenis, paruošti ataskaitą ir ją išsiųsti, o jums lieka tik patikrinti rezultatą.

Kodėl tai aktualu būtent dabar

Tai ne tolima ateitis. 15min apžvelgtas tyrimas apie Lietuvos verslų IT investicijas rodo, kad daugiausiai vilčių dedama būtent į DI agentus, kuriuos jau diegia arba planuoja diegti didelė dalis apklaustų įmonių. Kitaip tariant, Lietuvos verslas jau juda šia kryptimi.

Kur agentai realiai naudingi

Geriausiai agentai tinka aiškiems, pasikartojantiems procesams, kur žingsnius lengva apibrėžti ir patikrinti:

• Užklausų surinkimas ir paskirstymas į reikiamą sistemą.
• Duomenų surinkimas iš kelių šaltinių ir ataskaitos paruošimas.
• Tipinių atsakymų paruošimas ir pateikimas peržiūrai.

Kur reikia atsargumo

Agentai galingi, bet būtent todėl pavojingi be priežiūros. Jei procesas neaiškus arba nėra tikrinimo, agentas gali daryti klaidas greitai ir masiškai. Todėl pradžioje svarbu ne mastas, o kontrolė: aiškios ribos, žmogaus priežiūra ir vienas procesas vienu metu.

Kaip agentas atrodo iš vidaus

Kad sprendimas nebūtų priimamas aklai, verta žinoti, iš ko agentas sudėtas. Praktiškai jį sudaro keturi dalykai:

• Tikslas. Viena aiški užduotis, suformuluota rezultatu, o ne veiksmų sąrašu. Pavyzdžiui: iš gautos užklausos paruošti pasiūlymo juodraštį ir priskirti jį atsakingam pardavėjui.
• Įrankiai. Prieigos, kurias agentui duodate: pašto dėžutė, CRM, lentelė, vidinė žinių bazė. Ką duodate, tą jis ir gali paliesti.
• Ribos. Sąrašas veiksmų, kurių agentas nedaro be žmogaus patvirtinimo: išsiųsti laišką klientui, pakeisti kainą, ištrinti įrašą.
• Žurnalas. Įrašas, ką agentas darė ir kodėl. Be jo klaidų nerasite, o pasitikėjimas nesikaups.

Pirmi trys punktai lemia, ar agentas veiks. Ketvirtas lemia, ar juo bus pasitikima po pirmos klaidos.

Paprastas skaičiavimas, kada agentas atsiperka

Skaičiai padeda labiau nei diskusijos. Tarkime, administratorė kasdien apdoroja 20 užklausų ir kiekvienai skiria po 12 minučių: surenka duomenis, paruošia atsakymą, padaro įrašą sistemoje. Tai 240 minučių, keturios valandos per dieną.

Agentas paruošia atsakymo juodraštį ir sutvarko įrašą, o žmogui lieka peržiūra ir patvirtinimas, apie 4 minutes vienai užklausai. Naujas laikas: 80 minučių per dieną. Sutaupoma 160 minučių, beveik trys valandos.

Per mėnesį su 21 darbo diena tai apie 56 valandas. Jei darbo valanda su visais mokesčiais kainuoja 15 eurų, sutaupyta vertė siekia apie 840 eurų per mėnesį. Jei diegimas ir pirmų mėnesių priežiūra kainuoja 3000 eurų, investicija atsiperka maždaug per keturis mėnesius.

Viena sąlyga: skaičiuokite tik tą laiką, kuris realiai kur nors panaudojamas. Jei sutaupytos trys valandos niekur nenueina, tai lieka skaičius popieriuje, o ne rezultatas. Kaip tokį skaičiavimą sudėlioti nuosekliai, aprašome automatizavimo ROI tekste.

Kaip paleisti pirmą agentą per keturias savaites

1. Pirma savaitė: pasirinkite procesą. Ieškokite tokio, kuris kartojasi bent kelis kartus per dieną, turi aiškų pradžios signalą ir rezultatą, kurį galima patikrinti per minutę.
2. Antra savaitė: aprašykite žingsnius ranka. Surašykite, ką žmogus daro nuo pradžios iki pabaigos, įskaitant išimtis. Jei žingsnių aprašyti nepavyksta, agentas jų irgi neatliks.
3. Trečia savaitė: paleiskite šešėlyje. Agentas dirba lygiagrečiai su žmogumi, bet nieko neišsiunčia. Palyginate rezultatus ir pamatote, kur jis klysta.
4. Ketvirta savaitė: perduokite juodraščius. Agentas ruošia, žmogus tvirtina. Tik kai klaidų lieka mažai, dalį veiksmų galima palikti be patvirtinimo.

Toks tempas atrodo lėtas, bet jis pigesnis nei taisyti masiškai išsiųstas klaidas. Platesnę seką aprašome AI diegimo įmonėje žingsniuose.

Dažniausios klaidos

• Pradedama nuo neaiškaus proceso. Jei du darbuotojai tą pačią užduotį daro skirtingai, agentas paveldės abu variantus. Sprendimas: pirma susitarkite dėl vieno kelio, tik tada automatizuokite.
• Agentui duodama per daug prieigų. Prieiga prie visko reiškia, kad viena klaida gali paliesti viską. Sprendimas: duokite tik tas sistemas, kurių reikia šiam procesui.
• Nėra savininko. Agentas veikia tol, kol kas nors jį prižiūri. Be atsakingo žmogaus jis tyliai sugenda po pirmo sistemos atnaujinimo. Kodėl tai kritiška, aiškiname tekste apie tai, kas įmonėje atsakingas už AI.
• Matuojama tik technika. To, kad agentas veikia, nepakanka. Matuokite laiką, klaidų dažnį ir tai, ar žmonės procesą naudoja po dviejų mėnesių.

Ką dažniausiai klausia vadovai

Ar agentas nepadarys klaidos prieš klientą? Padarys, jei leisite jam siųsti be peržiūros. Todėl pirmus mėnesius agentas ruošia juodraščius, o siunčia žmogus. Tai kainuoja kelias minutes ir pašalina didžiąją dalį rizikos.

O jei darbuotojai priešinsis? Pasipriešinimas dažniausiai kyla ne dėl technologijos, o dėl neaiškumo, kas bus su jų darbu. Atsakymas nuobodus, bet teisingas: pasakykite iš anksto, kuri darbo dalis keičiasi ir kuri lieka.

Ar mūsų duomenys saugūs? Priklauso nuo to, kokius duomenis leidžiate agentui matyti ir kur jie apdorojami. Prieš paleidimą verta susitarti dėl taisyklių, kaip aprašome saugaus AI naudojimo įmonėje tekste.

Vienas žmogus ar dešimties žmonių komanda

Labai mažoje įmonėje agentas dažniausiai pakeičia ne darbuotoją, o vakarus. Savininkas atiduoda jam vieną nuobodžią grandinę, pavyzdžiui užklausų rūšiavimą, ir atgauna valandą per dieną. Čia svarbiausias paprastumas: vienas procesas, viena sistema, jokių integracijų, kurių nėra kam prižiūrėti.

Dešimties žmonių komandoje pagrindinė nauda kitokia, tai vienodumas. Agentas visiems paruošia tą patį atsakymo formatą, tą patį įrašą CRM, tą pačią ataskaitos struktūrą. Bet atsiranda ir nauja pareiga: kažkas turi turėti laiko agentą prižiūrėti, o pokyčius reikia paaiškinti visiems, ne tik entuziastams.

Lietuvos rinkos ypatumai

Lietuvos rinka maža, ir tai agentų diegimui turi kelias praktines pasekmes.

Pirma, klaida pastebima greitai. Jei agentas išsiuntė netvarkingą laišką, apie tai sužinos ne anonimas kitame žemyne, o žmogus, kurį pažįsta jūsų klientas. Atsargumas čia kainuoja mažiau nei reputacijos taisymas.

Antra, dauguma įmonių dirba bent dviem kalbomis, o dažnai trimis: lietuviškai, angliškai ir rusiškai. Agentui tai reiškia, kad reikia iš anksto nuspręsti, kuria kalba jis ruošia atsakymą ir kas patikrina rezultatą. Automatinis kalbos parinkimas pagal gavėją skamba patogiai, bet pradžioje verta fiksuoti vieną kalbą ir tik vėliau pridėti kitas.

Trečia, asmens duomenys. Jei agentas dirba su klientų kontaktais, turite žinoti, kur tie duomenys apdorojami ir kiek laiko saugomi. Tai ne teisinis formalumas: didesnis klientas šito paklaus per pirkimų procedūrą, ir atsakymą geriau turėti iš anksto.

Ką iš to pasiimti

Kaip pradėti: išsirinkite vieną aiškų, pasikartojantį procesą su matuojamu rezultatu ir įdiekite agentą tik jam, su žmogaus priežiūra. Kai jis suveiks patikimai, plėskite toliau.

Būtent tai ir darome: padedame Lietuvos įmonėms atpažinti, kur AI agentai realiai atsiperka, ir juos įdiegti saugiai, su aiškia kontrole. Norite sužinoti, kur agentas tiktų jūsų versle? Konsultacija nemokama.