Nuo reakcijos iki veiksmo. Dirbtinio intelekto agentai, kurie pateikia rezultatus.
Pokalbių robotai tiesiog atsako į klausimus. Dirbtinio intelekto agentai (angl. Agent AI) atlieka užduotis jūsų ekosistemoje: planuoja veiksmus, naudoja įrankius ir siekia tikslų. Tai nauja automatizavimo era, kai dirbtinis intelektas perima rankinį duomenų integravimo, kokybės ir analizės darbą iš jūsų komandos.
Cel
Vartotojo apibrėžtas
Planas
Autonominis veiksmų planas
vykdymas
Agentas paleidžia įrankius
Rezultatas
Žmogaus patvirtintas
Siūlome sprendimus, pagrįstus pasaulio lyderių technologijomis
„Gartner“ prognozuoja, kad iki 2026 m. 40 % įmonių programų bus integruoti su konkrečioms užduotims skirtais dirbtinio intelekto agentais – padidėjimas nuo mažiau nei 5 % 2025 m.
(„Gartner“, „Gartner prognozuoja, kad iki 2026 m. 40 % įmonių programų turės konkrečioms užduotims skirtus dirbtinio intelekto agentus, palyginti su mažiau nei 5 % 2025 m.“, 2025 m.)
Agentinis DI (Agentinis DI) yra dirbtinio intelekto sistema, kuri, skirtingai nei pokalbių robotai ir pokalbių asistentai, autonomiškai planuoja veiksmus, paleidžia įrankius ir atlieka sudėtingas, visapusiškas užduotis realiose IT sistemose. Agentas gauna tikslą, pasirenka veiksmus jam pasiekti ir juos vykdo per API – CRM, ERP, duomenų ar dokumentacijos sistemose – sustodamas svarbiausiais momentais, kad gautų žmogaus patvirtinimą (Žmogus kilpoje).
Pokalbių robotas klausia „kuo galiu padėti?“, o agentas klausia „kokį tikslą turiu pasiekti?“ ir savarankiškai jį pasiekia.
Kiek rankinių veiksmų pašalins dirbtinio intelekto agentai?
10
20h
Dirbtinio intelekto agentai gali perimti iki 75 % jūsų rankinių užduočių
150 val.
atlaisvintų jūsų komandos darbo valandų per mėnesį
Proceso efektyvumo iš naujo apibrėžimas.
Tradicinis darbas (Chaosas)
Agentinis DI (efektas)
25%
Įmonės, kurios naudoja „GenAI“, 2025 m. pradės bandomuosius agentinio dirbtinio intelekto projektus arba koncepcijos įrodymą, o iki 2027 m. ši procentinė dalis padidės iki 50 %.
„Deloitte“, „Autonominiai generatyviniai dirbtinio intelekto agentai“, 2025 m.
80%
Agentinis dirbtinis intelektas iki 2029 m. galės savarankiškai išspręsti tipines klientų aptarnavimo problemas – tikimasi, kad dėl to veiklos sąnaudos sumažės 30 %.
„Gartner“, „Gartner prognozuoja, kad agentinis dirbtinis intelektas iki 2029 m. savarankiškai išspręs 80 % dažniausiai pasitaikančių klientų aptarnavimo problemų be žmogaus įsikišimo“, 2025 m.
79%
organizacijų teigia, kad dirbtinio intelekto agentai jau yra įdiegti jų įmonėse, o 88 % planuoja per ateinančius 12 mėnesių padidinti su dirbtiniu intelektu susijusį biudžetą.
PwC, „DI agentų apklausa“, 2025 m.
Kur dirbtinio intelekto agentai duoda greičiausiai grąžą?
Duomenų kokybė
Agentas automatiškai konvertuoja verslo reikalavimus į technines kokybės taisykles ir savarankiškai stebi anomalijas.
Integracijos ir API
Agentas organizuoja integracijos darbą, todėl nereikia rankiniu būdu susieti laukų tarp naujų sistemų.
MDM ir produktai
Agentas palaiko produktų aprašymų praturtinimą ir atributų patvirtinimą, taip smarkiai sutrumpindamas pateikimo į rinką laiką.
Techninės žinios
RAG agentas ieško dokumentuose ir pateikia iš anksto paruoštus atsakymus su tiesioginėmis citatomis iš įmonės šaltinių.
Sužinokite, kaip mąsto jūsų skaitmeninis darbuotojas.
Visiška kontrolė ir skaidrumas. Galite matyti kiekvieną dirbtinio intelekto naudojamą sprendimą ir kiekvieną dokumentą.
Nuo idėjos iki veikiančio agento.
1. Atradimas
Pasirenkame 1 pagrindinį procesą ir apibrėžiame išmatuojamus sėkmės KPI.
2. Išteklių žemėlapis
Mes apibrėžiame agento teises – ką jis gali „matyti“ ir kokiose sistemose gali veikti (API).
3. Scenarijaus projektas
Kuriame DI saugumo sistemas, etikos principus ir kontrolinius taškus.
4. PoC įgyvendinimas
Agentą paleidžiame saugioje testavimo aplinkoje („smėlio dėžėje“).
5. Gamyba ir mastelio keitimas
Agentas perima realias užduotis, o mes pridedame papildomų automatizavimo scenarijų.
„Agentic AI“ esmė ne ta, kad kompiuteris su mumis kalbėtųsi, o kad jis dirbtų mums. Mes kuriame agentus, kurie supranta jūsų duomenų kontekstą ir gali savarankiškai pateikti rezultatus jūsų unikalioje IT architektūroje. Tai paprastų pokalbių robotų eros pabaiga.“
Konradas Mokrzańskis
Presales Manager & Architect, Integral Solutions
Pagrindai: Žmonės – Procesai – Technologijos
Trys veiksmingo dirbtinio intelekto agentų diegimo organizacijoje ramsčiai.
žmonės
Dirbtinio intelekto agentai išlaisvina žmones nuo pasikartojimo. Įdiegiame žmogaus įtraukimo į procesą principą: dirbtinis intelektas planuoja ir vykdo, tačiau jūs turite lemiamą žodį prieš įrašant duomenis.
Procesai
Analizuojame sprendimų priėmimo procesus ir išimčių valdymą. Agentas tampa neatsiejama komandos dalimi, turinčia aiškias pareigas ir įgaliojimus.
Technologija
Pažangius LLM modelius prie jūsų infrastruktūros jungiame per saugią API sąsają. Jūsų duomenys yra apsaugoti ir niekada nenaudojami viešiesiems modeliams mokyti.
Kodėl duomenys yra dirbtinio intelekto agentų sėkmės pagrindas
15%
Iki 2028 m. kasdienių darbo sprendimų savarankiškai priims agentinis dirbtinis intelektas (palyginti su 0 % 2024 m.).
„Gartner“, „Gartner prognozuoja, kad iki 2027 m. pabaigos bus atšaukta daugiau nei 40 % agentinio dirbtinio intelekto projektų“, 2025 m.
43%
Duomenų lyderiai nurodo duomenų kokybę, išsamumą ir parengtį kaip vieną iš pagrindinių kliūčių, trukdančių perkelti „GenAI“ iniciatyvas iš bandomojo etapo į gamybinę.
Informatica„CDO įžvalgos 2025 m.“, 2025 m.
Privalumai vaidmenims
Technologijų vadovas / IT vadovas
Veiklos skolos mažinimas ir didesnis diegimo nuspėjamumas sudėtingose duomenų ekosistemose.
CDO / Duomenų vadovas
Greitas „DI paruoštų“ duomenų paruošimas ir varginančių kokybės priežiūros procesų automatizavimas.
Duomenų inžinerija
Trumpesnis duomenų perdavimo kanalų laikas ir pasikartojančio darbo pašalinimas taisant klaidas.
Integracijos architektas
Visiška informacijos srauto ir tvarkos kontrolė integracijos architektūroje.
Pasak McKinsey, 88 % organizacijų jau reguliariai naudoja dirbtinį intelektą bent vienoje verslo funkcijoje. Tačiau tik 2 % įmonių visiškai išplėtė savo veiklą dirbtinio intelekto agentų diegimas.
McKinsey, „Dirbtinio intelekto padėtis: pasaulinė apžvalga 2025 m.“, 2025 m. · „Capgemini“ tyrimų institutas, „Agentinio dirbtinio intelekto iškilimas“, 2025 m.
„Gartner“ įspėja, kad daugiau nei 40 % „Agentic AI“ projektų bus atšaukti iki 2027 m. pabaigos dėl didėjančių išlaidų, neaiškios verslo vertės arba nepakankamos rizikos kontrolės.
„Gartner“, „Gartner prognozuoja, kad iki 2027 m. pabaigos bus atšaukta daugiau nei 40 % agentinio dirbtinio intelekto projektų“, 2025 m.
Dirbtinio intelekto agentai, pokalbių robotai ir RPA
Susitelkę į pokalbį, jie generuoja tekstą, bet negali savarankiškai atlikti veiksmų išorinėse sistemose.
Standži automatizacija, pagrįsta fiksuotomis taisyklėmis, sugenda vos pasikeitus sąsajai ar duomenims.
Jie savarankiškai planuoja savo kelią į savo tikslus. Jie supranta verslo kontekstą, mokosi iš klaidų ir savarankiškai pasirenka tinkamus įrankius (API) užduočiai atlikti.
Kriterijus
Pokalbių robotas / GenAI
RPA
Agentas DI (Agentinis DI)
veiksmas
Atsako į klausimus ir generuoja turinį
Vykdo iš anksto suplanuotus veiksmus (scenarijus)
Autonomiškai planuoja žingsnius ir pasiekia tikslą
Konteksto supratimas
Apribota pokalbiu
Nėra – veikia pagal taisykles
Išsamus – supranta verslo tikslą ir parenka įrankius
Išimčių tvarkymas
Atsako klausimu arba perkelia klausimą į eskalaciją
Sustoja, reikia įsikišti
Jis bando pats išspręsti problemą, prireikus imasi veiksmų
Integracija su sistemomis
Per API (ribotai)
Per UI duomenų išgavimą arba API
Per API – vietinis, daugiasisteminis
Mokymasis
Iš mokymo duomenų (vieną kartą)
Jokių adaptacijų
Mokosi iš rezultatų ir atsiliepimų
Žmogaus priežiūra
Neprivaloma
Minimalus (pagal taisykles)
Žmogus dalyvauja procese – žmogus tvirtina pagrindinius veiksmus
Geriausiai tinka
DUK, turinio generavimas, asistentas
Pasikartojantys, struktūrizuoti biuro procesai
Sudėtingi duomenų procesai, integracijos, MDM, duomenų kokybė
Sektoriai, kuriuose veikiame
Finansai
Automatinis operacijų patvirtinimas ir KYC/AML procesų palaikymas.
Mažmeninė
Autonominis produktų katalogų praturtinimas (Agentic PIM) ir nuomonių analizė.
Vaistinė
Ieškokite tūkstančiuose tyrimų dokumentų ir automatiškai patikrinkite HCP duomenų kokybę.
pramonė
Gamybos parametrų stebėjimas ir išmanių instrukcijų generavimas techninės priežiūros specialistams.
DUK
„ChatGPT“ generuoja tekstą pagal užklausą. Dirbtinio intelekto agentas yra sistema, kuri naudoja LLM modelius kaip „smegenis“, kad valdytų jūsų sistemas (pvz., SAP, „Salesforce“) ir pateiktų rezultatus.
Ne. Mes įgyvendiname patvirtinimo šliuzus (žmogus dalyvauja procese), kai agentas parengia pakeitimo pasiūlymą, o žmogus jį patvirtina vienu spustelėjimu.
RAG reiškia paieškos papildytos kartos (Retrieval-Augmented Generation) santrumpa. Tai leidžia agentui naudoti tik jūsų dabartinius failus ir duomenų bazes, užtikrinant atsakymų tikslumą ir jūsų informacijos saugumą.
Ne. Dirbtinio intelekto agentai bendrauja su jūsų sistemomis per esamas API sąsajas, veikdami kaip papildomas intelektualus orkestravimo sluoksnis.
Dirbtinio intelekto agentai yra tokie pat veiksmingi, kokie yra juos įgalinantys duomenys ir žinios.
Klientas 360 ir MDM
Agentų veiksmų suasmeninimui reikalingas išsamus, realiuoju laiku veikiantis kliento profilis. „Customer 360“ suteikia agentams kontekstą – istoriją, pageidavimus ir atviras bylas – kad kiekviena sąveika būtų aktuali, o ne bendro pobūdžio.
Programų integravimas ir API valdymas
Dirbtinio intelekto agentas gali būti autonomiškas tik tada, kai turi prieigą prie sistemų, kuriose vyksta verslas. „iPaaS“ ir API valdymas suteikia jam saugius ryšius su CRM, ERP ir operacinėmis sistemomis, neviršijant apibrėžtų leidimų.
Duomenų valdymas ir duomenų kokybė
Neturėdami aukštos kokybės duomenų, dirbtinio intelekto agentai veikia užtikrintai, tačiau jiems trūksta tikslumo. Duomenų valdymas užtikrina, kad agentus maitinančios žinių bazės ir įrašai būtų atnaujinti, nuoseklūs ir be prieštaravimų, kurie sukelia haliucinacijas.
Išplėstinė duomenų analizė
Įžvalgos iš prognozuojamųjų modelių yra vertingos tik tada, kai jos virsta veiksmais. Dirbtinio intelekto agentai, paremti „Altair RapidMiner“ prognozėmis, automatizuoja sprendimus – nuo dinaminio kainodaros iki klientų praradimo prevencijos – be žmogaus įsikišimo.
Programos ir žemo kodo kūrimas (Mendix)
Dirbtinio intelekto agentų sąsajos – operatoriaus skydai su agentų veiklos apžvalgomis, žmogaus valdomi įrankiai ir automatizavimo stebėjimo ataskaitų suvestinės – gali būti greitai sukurtos ir modifikuotos „Mendix“ sistemoje, be viso kūrimo ciklo.
Žinių valdymas ir KMS švyturys
Dirbtinio intelekto agentas pateikia tikslius atsakymus tik tada, kai turi prieigą prie struktūrizuotos, atnaujintos žinių bazės. „KMS Lighthouse“ yra RAG architektūros pagrindas; be jos generatyvusis dirbtinis intelektas atsako užtikrintai, bet dažnai neteisingai.
199 milijardų JAV dolerių
tiek 2034 m. bus verta pasaulinė dirbtinio intelekto rinka (augimas nuo 5,25 mlrd. JAV dolerių 2024 m. – metinis augimo tempas 43,84 %).
Agentinis dirbtinis intelektas yra sparčiausiai augantis įmonių technologijų segmentas – šiame diegimo etape jis lenkia debesų kompiuteriją ir mobiliuosius įrenginius.
„Globe Newswire“ / „Grand View Research“, 2025 m. · „Gartner“ 10 geriausių strateginių technologijų tendencijų, 2025 m.
Pasiruošę pamatyti, kiek darbo gali nuimti iš jūsų lėkštės agentas DI?
Trumpai aprašykite procesą, kuris užima daugiausia jūsų komandos laiko. Mūsų architektai parengs jums laisvojo agento scenarijaus koncepciją.