Vanlige spørsmål om KI-agenter

En KI-agent er et system som oppnår et gitt mål ved å handle basert på inndataene det oppfatter i omgivelsene sine. Det kan variere fra enkle, regelbaserte programmer til komplekse, adaptive læringssystemer. I en forretningssammenheng kan KI-agenter analysere data, reagere på mål og støtte viktige funksjoner ved å følge en definert arbeidsflyt for KI-agenter.

Agentisk KI refererer til KI-systemer som hjelper team med å administrere oppgaver og ta informerte beslutninger uten menneskelig innblanding gjennom bruk av KI-agenter. Ved å bruke agenter i Microsoft Copilot kan organisasjoner øke effektiviteten og få gjort mer arbeid raskere.

En autonom agent refererer til en type KI som fungerer på egenhånd, uten menneskelig involvering. I motsetning til tradisjonelle former for KI, som krever menneskelig innspill, kan autonome agenter lære av data og utføre oppgaver på egenhånd.

Fremtiden for autonome KI-agenter vil kjennetegnes av mer avanserte innovasjoner, bredere bruksområder og en større rolle i å omdefinere samfunnet som helhet. Utbredt innføring er imidlertid avhengig av å overvinne utfordringer rundt trygghet, pålitelighet og sikkerhet.

KI-agenter kan hjelpe med oppgaver som dataanalyse, automatisering, beslutningstaking og kommunikasjon. Disse agentene driver verktøy som chatboter, virtuelle assistenter, anbefalingssystemer og programvare for automatisering av arbeidsflyt. Målet deres er å støtte menneskelig arbeid gjennom intelligent handling og ved å levere rettidige, relevante resultater.

Ulike typer KI-agenter inkluderer: reaktive agenter, modellbaserte agenter, målbaserte agenter og nyttebaserte agenter. Reaktive agenter reagerer direkte på omgivelsene sine uten dyp resonnering og er ideelle for enkle, regelbaserte oppgaver. Modellbaserte agenter utvikler en forståelse av omgivelsene sine og bruker denne konteksten til å ta informerte beslutninger om hva som skjer rundt dem. Målbaserte agenter vurderer alle mulige handlinger og velger den med et klart resultat i tankene. Nyttebaserte agenter velger handlinger basert på best mulig resultat.

Det finnes mange eksempler på KI-agenter og deres bruksområder.

For eksempel kan en KI-agent automatisk flagge elevsøknader med manglende informasjon og sende ut en rask bekreftelses-e-post. Dette sparer tid for teamet ditt og hjelper studentene med å få raskere svar.

Kom i gang med KI-agenter ved å gi dem en tydelig oppgave og koble dem til de riktige verktøyene og dataene. Mange KI-agenter er allerede innebygde i appene du bruker hver dag, noe som gjør det enkelt å starte i det små og vokse underveis.

Det er mange fordeler med å bruke KI-agenter, som å automatisere repeterende oppgaver, hjelpe team med å spare tid og drive større effektivitet, innovasjon og vekst.

KI-agenter jobber ved å få oversikt over miljøet sitt, behandle data og utføre handlinger. De kan bruke forhåndsdefinerte regler eller algoritmer. De fleste følger en persepsjon–resonnering–handling-løkke, mens mer avanserte agenter lærer og tilpasser seg basert på resultater.

KI-agenter tar beslutninger ved å analysere data, bruke lærte modeller og velge handlinger som samsvarer med målene deres. Noen agenter bruker beslutningstrær, mens andre er avhengige av maskinlæring. Brukertilbakemeldinger kan forbedre beslutningsprosessen ytterligere.

KI-agenter brukes i forretningsdrift til å automatisere oppgaver, administrere arbeidsflyter og oppsummere kommunikasjon. Disse agentene integrerer med verktøy som Microsoft Teams, Excel og Dynamics 365 for å hjelpe team med å jobbe raskere og med høyere nøyaktighet. Evnen deres til å evaluere, ta beslutninger og handle i sanntid gjør dem verdifulle på tvers av alle avdelinger.

KI-agenter hjelper med å automatisere forretningsprosesser ved å automatisere repeterende oppgaver og reagere på sanntidsdata. De kan behandle dokumenter, administrere supporthenvendelser, oppsummere møter eller utløse oppfølgingshandlinger, noe som reduserer manuelt arbeid og øker hastigheten på kjøringen. Og i motsetning til tradisjonell automatisering, kan KI-agenter tilpasse seg kontekst og håndtere unntak.

Noen vanlige forretningsbruksscenarier for KI-agenter kan omfatte behovsprognoser, generering av salgs-e-poster, oppdagelse av svindel eller automatisering av screening av salgskandidater. Disse programmene forbedrer effektivitet, nøyaktighet og konsistens på tvers av forretningsfunksjoner.

Ja. Vanlige risikoer inkluderer bekymringer rundt personvern, flaskehalser i automatisering og potensialet for skjevhet i KI-resultater. Organisasjoner kan administrere disse risikoene ved å fremme sikre plattformer som samsvarer med forskriftene, følge ansvarlig KI-praksis fra Microsoft og opprettholde menneskelig tilsyn gjennom hele prosessen.

Du kan bygge en KI-agent på bare noen få trinn:

1. Start med å tydelig definere hva KI-agenten din må gjøre, hva slags data den trenger, og hvilke målinger som definerer suksess.
2. Velg rammeverkene og verktøyene for KI-agenter som best støtter målene dine og eksisterende systemer, for eksempel Microsoft Copilot.
3. Når du utformer agentens arkitektur, bør du definere hvordan den skal motta inndata, behandle informasjon og produsere utdata.
4. Når det er på tide å publisere KI-agenten, bør du også koble den til eksisterende systemer og arbeidsflyt, slik at agenten gir verdi uten å forstyrre den daglige driften.

Kostnaden ved å bygge en KI-agent kan variere mye avhengig av kompleksiteten i brukstilfellet ditt. Ved enkel bruk kan kostnadene være begrenset til ressurser for databehandling i skyen. Mer avanserte prosjekter kan kreve ytterligere utviklerressurser, lisensavgifter og løpende vedlikehold. Skyplattformer som Microsoft Azure tilbyr skalerbare prisalternativer som kan bidra til å administrere disse kostnadene.

Lavkode- og uten kode-verktøy som Microsoft Copilot Studio gjør det enkelt for vanlige brukere å bygge KI-agenter uten forkunnskaper i koding. For mer avansert funksjonalitet kan profesjonelle utviklere bruke verktøy som Azure AI Foundry for å tilpasse og administrere KI-drevne applikasjoner.

Dette avhenger av prosjektets omfang. Enkle agenter kan utvikles på få dager ved hjelp av lavkode- eller ingenkode-plattformer, mens mer komplekse agenter kan ta flere uker eller lenger å designe, trene, teste og integrere.

De fleste organisasjoner starter med eksisterende rammeverk. Eksisterende rammeverk reduserer utviklingstiden og gir innebygd funksjonalitet, noe som gjør det til det bedre alternativet, med mindre du har svært spesialiserte behov. Bygging fra bunnen av gir mer tilpassing, men krever mer tid og ekspertise.

KI-agenter trenes ved hjelp av maskinlæringsteknikker som hjelper agenter med å gjenkjenne mønstre, ta beslutninger og forbedre ytelsen over tid. Kvaliteten på treningsdataene, så vel som rollen til menneskelig tilbakemelding, er avgjørende for å produsere nyttige og ansvarlige resultater.

KI-agenter brukes av bedrifter i alle størrelser på tvers av en rekke store bransjer, inkludert finans, detaljhandel, helsevesen, industri og produksjon og kundeservice, for å jobbe smartere og forbli konkurransedyktige.

Dynamics 365 er en KI-drevet løsning med forretningsprogrammer som er utviklet for å samle data, automatisere arbeidsflyter og oppnå bedre forretningsresultater. Disse appene kobles til Microsoft 365, Azure og Microsoft Power Platform for å gi en sikker og skalerbar løsning.

KI bidrar til å transformere strategier for markedsføringskampanjer ved å finjustere målretting, meldinger og leveringskanaler basert på kundedata og markedstrender. Det hjelper også markedsførere med å skape mer personlige kundeopplevelser og tilpassede tilbud til enkeltpersoner, noe som fører til økt kundeengasjement, flere konverteringer og sterkere merkevarelojalitet.

Den beste KI-taleagenten for små bedrifter er en sanntidstaleagent. Stemmeagenter i sanntid bruker lyd i sanntid i stedet for tekstbaserte flyter for å levere en naturlig, kontekstbevisst samtaleopplevelse som føles mer menneskelig. Kunder kan snakke med agenten og umiddelbart få et muntlig svar.

KI kan brukes i HR for å effektivisere ansettelses- og onboardingprosesser, gi innsikt gjennom dataanalyse og forbedre den generelle ansattopplevelsen gjennom personlig læring og karriereutvikling.

Microsoft tilbyr en serie løsninger for foretak som gjør det enklere for team å bygge, bruke og skalere KI-agenter. Organisasjoner bruker Microsoft AI-løsninger for å effektivisere prosesser, forbedre kundeservice og støtte beslutningstaking, samtidig som de oppfyller høye standarder for personvern, gjennomsiktighet og ansvarlighet. Disse løsningene inkluderer:

Microsoft 365 Copilot, som hjelper team med å holde seg produktive ved å utarbeide innhold, oppsummere møter og organisere oppgaver – alt i verktøyene de allerede bruker.
Microsoft Foundry, som gir det nødvendige grunnlaget for å bygge tilpassede KI-agenter i stor skala.
Microsoft Copilot Studio, som lar team bygge inn KI-verktøy i bedriftsapper og arbeidsflyter – ingen avansert koding kreves.

KI-agenter i Microsoft 365 Copilot gjør hverdagsoppgaver i verktøy som Microsoft Word, Excel, Outlook og Teams raskere og enklere. For eksempel kan en prosjektleder bruke Copilot i Excel for å få hjelp til å lage en månedlig rapport. Copilot gjennomgår dataene, identifiserer trender, foreslår et diagram og lager et raskt sammendrag som lederen kan legge rett inn i et PowerPoint-lysbilde – noe som sparer tid og krefter.

Agentverktøy i Microsoft 365 Copilot er ideelt for rask bygging av enkle agenter, mens Copilot Studio er ideelt for utvikling av robuste løsninger som krever dypere kontroll, administrasjon av livssyklus og styring. Agenter som er opprettet i Microsoft 365 Copilot kan eksporteres til Copilot Studio for å legge til bedre funksjonalitet og administrasjon, noe som gir mer fleksibilitet og skalerbarhet for brukere.

Microsoft Copilot Studio er en lavkodeplattform som gjør det mulig for team å bygge intelligente agenter som transformerer måten arbeidet utføres på. Med Copilot Studio kan du enkelt utforme, teste og publisere agenter for dine behov. Du kan bygge en frittstående agent eller publisere til Microsoft 365 Copilot.

Microsoft Copilot Studio lar deg opprette tilpassede KI-agenter som er skreddersydde for spesifikke roller, arbeidsflyter eller oppgaver. Disse agentene jobber med data, verktøy og mennesker for å automatisere forretningsprosesser eller tilby støtte. For eksempel kan du bygge autonome salgsagenter som henter produktinformasjon, svarer på kundespørsmål og planlegger oppfølginger – alt via chat.

Hvis organisasjonen din trenger mer kontroll, gir Azure kunstig intelligens deg alle de tilpassede og skalerbare KI-tjenestene du trenger – inkludert Microsoft Foundry, GitHub og Copilot Studio – for å bygge smartere og mer fleksible KI-agenter. Med funksjoner som språkforståelse, maskinlæring, datasyn og tilgang til de nyeste store språkmodellene, gir disse tjenestene deg muligheten til å lage løsninger skreddersydd for behovene dine.

Microsoft Foundry tilbyr en rekke modeller, rammeverk og verktøy for å bygge KI-agenter. Få tilgang til mer enn 11 000 grunnleggende, åpne, resonnerende, multimodale og bransjespesifikke modeller og sammenlign umiddelbart modeller for ditt brukstilfelle.