Firmy coraz częściej zdają sobie sprawę z potencjału AI, wykorzystując autonomicznych agentów, którzy pomagają im stać się bardziej wydajnymi. Agenci ci wykorzystują zalety asystentów AI o krok dalej, posiadając zdolność do ciągłego poprawiania swojej wydajności bez konieczności interwencji człowieka.

Dzięki autonomicznej sztucznej inteligencji firmy mogą mieć flotę zaawansowanych agentów dostosowanych do potrzeb każdego działu lub jednostki. Autonomiczni agenci wyciągają wnioski z danych klientów, dostarczając najbardziej aktualne i dokładne informacje klientom, pracownikom i stronom trzecim.

Autonomiczne agenty działają dzięki przetwarzaniu języka naturalnego, uczeniu maszynowemu i analizie danych w czasie rzeczywistym. Opierają się na trzech kluczowych filarach.

Zbieranie danych, podejmowanie decyzji i działania

Autonomiczne agenty zaczynają od zbierania danych z różnych źródeł, takich jak historie transakcji, interakcje z klientami i zewnętrzne bazy danych. Zbieranie danych jest kluczowe dla zrozumienia kontekstu każdego zadania i podejmowania świadomych decyzji.

Wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych, wykrywania wzorców i przewidywania wyników, używając uzyskanych informacji do podejmowania decyzji zgodnych z celami. W kontekście obsługi klienta mogą analizować wcześniejsze interakcje, aby określić najbardziej odpowiednią odpowiedź na zapytanie klienta.

Podejmowanie działań to ostatni etap. Agent wykonuje działania niezbędne do osiągnięcia pożądanego wyniku, w zależności od branży. W blockchainie agenci AI opracowani przez Oraichain Labs mogą tworzyć portfele i automatyzować handel w środowisku bez kodu. Opiera się to na wcześniejszym etapie podejmowania decyzji, polegającym na określeniu optymalnego momentu do wykonania transakcji na podstawie trendów rynkowych lub wyborze rodzaju portfela blockchainowego do utworzenia na podstawie potrzeb użytkownika. W obsłudze klienta działaniem byłoby przetwarzanie zamówień lub udzielanie odpowiedzi na pytania.

Jak branże wykorzystują autonomiczne agenty

Asystenci AI mogą również uczyć się i podejmować decyzje na podstawie nowych informacji, ale w przeciwieństwie do autonomicznych agentów AI, nie mogą wykonać kilku kolejnych zadań. Oto jak najnowsza generacja agentów AI poprawia efektywność w różnych branżach.

Autonomiczne agenty w blockchainie i Web3

Oraichain i agents(dot)land ogłosiły współpracę w celu uproszczenia procesu tworzenia, dostosowywania i wdrażania agentów AI na Solanie. Platforma agents(dot)land wydała kompleksowy launchpad w tym celu. Agenci AI opracowani przez Oraichain Labs zwiększają efektywność w blockchainie i Web3, tworząc i zarządzając tokenami, handlując na DEX-ach oraz uczestnicząc w pożyczaniu, udzielaniu pożyczek i zarządzaniu płynnością w DeFi. Dodatkowo mogą otrzymywać napiwki, oferować usługi płatne oraz zarządzać strumieniami przychodów i wydatkami, takimi jak opłaty za hosting i wykorzystanie GPU, bez interwencji człowieka, rozszerzając tym samym zastosowania dla firm i osób fizycznych.

Infrastruktura blockchain Oraichain zasila agents(dot)land, zwiększając bezpieczeństwo i prywatność poprzez integrację technologii obliczeń poufnych. Umożliwia to agentom interakcję z Web2 i Web3, zapewniając płynne przejście między ekosystemami.

Usługi finansowe

Autonomiczne agenty AI pozwalają bankom zarządzać sporami transakcyjnymi poprzez różne kanały, takie jak strona internetowa banku, aplikacja, telefon lub SMS, bez interwencji człowieka.

Sprzedaż detaliczna i komunikacja

Agenci mogą dzielić się spostrzeżeniami na temat kampanii, rozwiązywać sprawy i proaktywnie zarządzać kontaktami z klientami. Podstawowe chatboty nie potrafią zrobić nic poza rozwiązywaniem zdefiniowanych problemów, ale autonomiczne agenty AI uczą się na podstawie zachowań zakupowych i preferencji klientów. Ludzie otrzymują odpowiedzi konwersacyjne na wyszukiwania w języku naturalnym i szybko dodają przedmioty do swoich koszyków, aby natychmiastowo dokonać zakupu.

W kwestii fakturowania autonomiczny agent komunikacyjny może zapewnić szybsze wsparcie dla zapytań. Gdy klient składa skargę dotyczącą opłaty, agent analizuje wcześniejsze miesięczne rachunki, identyfikuje problem i weryfikuje (lub unieważnia) spór. Klienci otrzymują wsparcie, a problemy są rozwiązywane szybciej, dając agentom ludzkim więcej czasu na zajmowanie się sprawami wyższego priorytetu.

Opieka zdrowotna

Potrzeba poprawy doświadczeń pacjentów stała się kluczowa w wielu krajach, a autonomiczne agenty AI mogą przyczynić się do tego, angażując pacjentów (jak również dostawców opieki zdrowotnej i firmy ubezpieczeniowe) w celu rozwiązywania zapytań. Agent może odpowiadać na proste zapytania pacjentów, pomóc w umawianiu wizyt z odpowiednim lekarzem, generować podsumowania historii medycznej, przeglądać korzyści z ubezpieczenia i zatwierdzać wnioski o opiekę.

Planowanie urbanistyczne

W obszarach takich jak inteligentne miasta, agenci AI monitorują warunki i zbierają dane równolegle z czujnikami IoT, a następnie szybko działają na podstawie tych danych. Agenci AI mogą pomóc w zmniejszeniu wypadków, optymalizacji tras i minimalizacji korków. Mogą optymalizować przepływ ruchu, analizując dane w czasie rzeczywistym z czujników i kamer oraz dostosowując sygnalizację świetlną.

Agenci AI koordynują transport publiczny, optymalizują rozkłady jazdy, przewidują opóźnienia i dostarczają aktualizacje w czasie rzeczywistym dla pasażerów.

Ich potencjał w zarządzaniu energią jest nie mniej imponujący. Mogą pomóc w bardziej efektywnym zarządzaniu dystrybucją energii, równoważąc podaż i popyt, integrując odnawialne źródła oraz redukując przerwy w dostawach. Systemy zasilane AI optymalizują ogrzewanie, chłodzenie i oświetlenie budynków, aby oszczędzać energię.

Rdzeń efektywności: Agenci AI są reaktywni, proaktywni i społecznie uzdolnieni

Autonomiczne agenty AI wyczuwają zmiany w swoim otoczeniu i reagują w czasie rzeczywistym. Ich błyskawiczna zdolność adaptacji jest kluczowa dla pilnych zadań, zapewniając, że mogą skutecznie interweniować w nieoczekiwanych sytuacjach i kryzysach.

Oprócz zwykłego reagowania, mogą podejmować inicjatywy, przewidywać potrzeby lub problemy i działać, aby je rozwiązać z wyprzedzeniem. Ich zdolność do myślenia z wyprzedzeniem odróżnia je od asystentów AI.

W końcu agenci posiadają umiejętności interakcji z ludźmi i innymi maszynami. Wzajemny wysiłek umożliwia rozwiązywanie skomplikowanych zadań.

Transformacyjna moc w liczbach

Firmy na całym świecie coraz częściej przyjmują AI, aby zwiększyć efektywność i wspierać innowacje. Rynek autonomicznych AI był wyceniany na 6,8 miliarda dolarów w 2024 roku. Przewiduje się, że wzrośnie średnio o 30,3% rocznie od 2025 do 2034 roku.

Rynek się rozwija, gdy firmy dostrzegają transformacyjną moc autonomicznych AI w usprawnianiu procesów, doskonaleniu podejmowania decyzji i oferowaniu dostosowanych rozwiązań. Rozwój i inwestycje w sektorze publicznym i prywatnym tworzą wspierający ekosystem dla rozwiązań AI. Wdrażanie autonomicznych agentów korzystnie wpływa na zrównoważony rozwój i zwiększa efektywność w wielu branżach.

Zastrzeżenie: Ten artykuł jest dostarczany wyłącznie w celach informacyjnych. Nie jest oferowany ani zamierzony do wykorzystania jako porada prawna, podatkowa, inwestycyjna, finansowa ani inna.