No atbildes uz rīcību. Mākslīgā intelekta aģenti, kas sniedz rezultātus.
Čatboti vienkārši atbild uz jautājumiem. Mākslīgā intelekta aģenti (Agent AI) veic uzdevumus jūsu ekosistēmā: plānošanas soļus, rīku izpildi un mērķu sasniegšanu. Šī ir jauna automatizācijas ēra, kurā mākslīgais intelekts pārņem no jūsu komandas manuālo datu integrācijas, kvalitātes un analīzes darbu.
Cel
Lietotāja definēts
plāns
Autonoms rīcības plāns
izpildījums
Aģents vada rīkus
Rezultāts
Cilvēka apstiprināts
Mēs piedāvājam risinājumus, kuru pamatā ir pasaules līderu tehnoloģijas
Gartner prognozē, ka līdz 2026. 40% uzņēmumu lietojumprogrammu tiks integrēti ar uzdevumam specifiskiem mākslīgā intelekta aģentiem — pieaugums no mazāk nekā 5 % 2025. gadā.
(Gartner, “Gartner prognozē, ka 40 % uzņēmumu lietotņu līdz 2026. gadam būs aprīkotas ar uzdevumiem saistītiem mākslīgā intelekta aģentiem, salīdzinot ar mazāk nekā 5 % 2025. gadā”, 2025. gads)
Aģenta mākslīgais intelekts (Agent AI) ir mākslīgā intelekta sistēma, kas atšķirībā no tērzēšanas robotiem un sarunu asistentiem autonomi plāno darbības, palaiž rīkus un veic sarežģītus uzdevumus no sākuma līdz beigām reālās IT sistēmās. Aģents saņem mērķi, izvēlas soļus tā sasniegšanai un izpilda tos, izmantojot API — CRM, ERP, datu vai dokumentācijas sistēmās —, apstājoties galvenajos brīžos, lai saņemtu cilvēka apstiprinājumu (Cilvēks cilpā).
Čatbots jautā: "Kā es varu palīdzēt?" Aģents jautā: "Kāds mērķis man jāsasniedz?" un patstāvīgi to sasniedz.
Cik manuālu darbību likvidēs mākslīgā intelekta aģenti?
10
20h
Mākslīgā intelekta aģenti var pārņemt līdz pat 75% no jūsu manuālajiem uzdevumiem
150 stundas
atbrīvotas jūsu komandas darba stundas mēnesī
Procesa efektivitātes pārdefinēšana.
Tradicionālais darbs (Haoss)
Aģentu mākslīgais intelekts (efekts)
25%
Uzņēmumi, kas izmanto GenAI, 2025. gadā uzsāks pilotprojektus vai aģentūru mākslīgā intelekta koncepcijas pierādījumus, un līdz 2027. gadam šis procents pieaugs līdz 50%.
Deloitte, “Autonomi ģeneratīvie mākslīgā intelekta aģenti”, 2025.
80%
Aģentūru mākslīgais intelekts līdz 2029. gadam spēs autonomi risināt tipiskas klientu apkalpošanas problēmas, kas, domājams, samazinās ekspluatācijas izmaksas par 30%.
Gartner, “Gartner prognozē, ka aģentu mākslīgais intelekts līdz 2029. gadam autonomi atrisinās 80% no izplatītākajām klientu apkalpošanas problēmām bez cilvēka iejaukšanās”, 2025.
79%
organizāciju apgalvo, ka mākslīgā intelekta aģenti jau ir ieviesti viņu uzņēmumos, un 88 % plāno nākamo 12 mēnešu laikā palielināt ar mākslīgo intelektu saistīto budžetu.
PwC, “Mākslīgā intelekta aģentu aptauja”, 2025. gads
Kur mākslīgā intelekta aģenti sniedz visātrāko atdevi?
Datu kvalitāte
Aģents automātiski pārveido biznesa prasības tehniskajos kvalitātes noteikumos un neatkarīgi uzrauga anomālijas.
Integrācijas un API
Aģents organizē darbu ap integrāciju, novēršot nepieciešamību manuāli kartēt laukus starp jaunām sistēmām.
MDM un produkti
Aģents atbalsta produktu aprakstu bagātināšanu un atribūtu validāciju, ievērojami saīsinot laiku līdz nonākšanai tirgū.
Tehniskās zināšanas
RAG aģents meklē dokumentācijā, sniedzot gatavas atbildes ar tiešiem citātiem no uzņēmuma avotiem.
Apskatiet, kā domā jūsu digitālais darbinieks.
Pilnīga kontrole un pārredzamība. Jūs varat redzēt katru lēmumu un katru dokumentu, ko izmanto mākslīgais intelekts.
No koncepcijas līdz darba aģentam.
1. Atklājums
Mēs izvēlamies 1 galveno procesu un definējam izmērāmus panākumu KPI.
2. Resursu karte
Mēs definējam aģenta atļaujas — ko tas var "redzēt" un kādās sistēmās tas var darboties (API).
3. Scenārija melnraksts
Mēs izveidojam drošības sistēmas, ētikas principus un kontrolpunktus mākslīgajam intelektam.
4. PoC ieviešana
Mēs darbinām aģentu drošā testa vidē (Sandbox).
5. Ražošana un mērogošana
Aģents pārņem reālus uzdevumus, un mēs pievienojam papildu automatizācijas scenārijus.
"Uzņēmumā Agentic AI galvenais nav tas, ka dators ar mums runā, bet gan tas, ka tas strādā mūsu labā. Mēs izstrādājam aģentus, kas izprot jūsu datu kontekstu un var autonomi sniegt rezultātus jūsu unikālajā IT arhitektūrā. Šīs ir vienkāršu tērzēšanas robotu ēras beigas."
Konrāds Mokrzanskis
Presales Manager & Architect, Integral Solutions
Pamati: Cilvēki – Procesi – Tehnoloģijas
Trīs efektīvas mākslīgā intelekta aģentu ieviešanas organizācijā pīlāri.
cilvēki
Mākslīgā intelekta aģenti atbrīvo cilvēkus no atkārtošanās. Mēs ieviešam cilvēka iesaisti darbībā: mākslīgais intelekts plāno un izpilda, bet jums ir pēdējais vārds, pirms dati tiek ierakstīti.
Procesi
Mēs analizējam lēmumu pieņemšanas procesus un izņēmumu apstrādi. Aģents kļūst par neatņemamu komandas sastāvdaļu ar skaidru atbildību un pilnvarām.
Tehnoloģija
Mēs savienojam uzlabotus LLM modeļus ar jūsu infrastruktūru, izmantojot drošu API. Jūsu dati ir aizsargāti un nekad netiek izmantoti publisku modeļu apmācībai.
Kāpēc dati ir mākslīgā intelekta aģentu panākumu pamatā
15%
līdz 2028. gadam ikdienas darba lēmumus autonomi pieņems aģentūru mākslīgais intelekts (salīdzinājumā ar 0% 2024. gadā).
Gartner, “Gartner prognozē, ka līdz 2027. gada beigām tiks atcelti vairāk nekā 40% aģentūru mākslīgā intelekta projektu”, 2025. gads
43%
Datu līderi norāda uz datu kvalitāti, pilnīgumu un gatavību kā vienu no galvenajiem šķēršļiem GenAI iniciatīvu pārejai no izmēģinājuma stadijas uz ražošanas stadiju.
Informatica, “CDO atziņas 2025”, 2025
Ieguvumi lomām
CTO/CIO
Darbības parāda samazināšana un lielāka ieviešanas paredzamība sarežģītās datu ekosistēmās.
CDO / datu vadītājs
Ātra "mākslīgajam intelektam gatavu" datu sagatavošana un nogurdinošu kvalitātes uzturēšanas procesu automatizācija.
Datu inženierija
Īsāks datu apstrādes laiks un atkārtota darba novēršana kļūdu labošanas laikā.
Integrācijas arhitekts
Pilnīga kontrole pār informācijas plūsmu un kārtību integrācijas arhitektūrā.
Saskaņā ar Makinsija teikto, 88% organizāciju jau regulāri izmanto mākslīgo intelektu vismaz vienā biznesa funkcijā. Tomēr tikai 2% uzņēmumu ir pilnībā paplašinājuši savu darbību mākslīgā intelekta aģentu ieviešana.
McKinsey, “Mākslīgā intelekta stāvoklis: globālā aptauja 2025. gadā”, 2025 · Capgemini pētniecības institūts, “Aģentūras mākslīgā intelekta uzplaukums”, 2025
Gartner brīdina, ka vairāk nekā 40% Agentic AI projektu tiks atcelti līdz 2027. gada beigām pieaugošo izmaksu, neskaidras uzņēmējdarbības vērtības vai nepietiekamas riska kontroles dēļ.
Gartner, “Gartner prognozē, ka līdz 2027. gada beigām tiks atcelti vairāk nekā 40% aģentūru mākslīgā intelekta projektu”, 2025. gads
Mākslīgā intelekta aģenti pret tērzēšanas robotiem pret RPA
Koncentrējoties uz sarunu, tie ģenerē tekstu, bet nevar patstāvīgi veikt darbības ārējās sistēmās.
Stingra automatizācija, kuras pamatā ir fiksēti noteikumi, nedarbojas pie mazākās saskarnes vai datu izmaiņām.
Viņi patstāvīgi plāno savu ceļu uz savu mērķu sasniegšanu. Viņi izprot biznesa kontekstu, mācās no kļūdām un patstāvīgi izvēlas pareizos rīkus (API) uzdevumam.
Kritērijs
Čatbots / GenAI
RPA
Aģenta mākslīgais intelekts (Aģenta mākslīgais intelekts)
darbība
Atbild uz jautājumiem un ģenerē saturu
Izpilda iepriekš izstrādātas darbības (skriptus)
Autonomiski plāno soļus un sasniedz mērķi
Konteksta izpratne
Ierobežots līdz sarunai
Nav — darbojas saskaņā ar noteikumiem
Pabeigts — izprot biznesa mērķi un izvēlas rīkus
Izņēmumu apstrāde
Atbild ar jautājumu vai eskalē problēmu
Apstājas, nepieciešama iejaukšanās
Viņš cenšas to atrisināt pats, nepieciešamības gadījumā saasina problēmu.
Integrācija ar sistēmām
Izmantojot API (ierobežots)
Izmantojot lietotāja interfeisa datu nokasīšanu vai API
Caur API — vietējā, vairāku sistēmu
Mācīšanās
No apmācības datiem (vienreiz)
Nav adaptācijas
Mācās no rezultātiem un atsauksmēm
Cilvēka uzraudzība
Pēc izvēles
Minimums (saskaņā ar noteikumiem)
Cilvēks piedalās procesā — cilvēks apstiprina galvenos soļus
Vislabāk piemērots
Bieži uzdotie jautājumi, satura ģenerēšana, asistents
Atkārtojami, strukturēti biroja procesi
Sarežģīti datu procesi, integrācijas, MDM, datu kvalitāte
Nozares, kurās mēs darbojamies
Finanses
Automātiska darījumu verifikācija un KYC/AML procesa atbalsts.
Mazumtirdzniecība
Produktu katalogu autonoma bagātināšana (Agentic PIM) un viedokļu analīze.
Aptieka
Meklējiet tūkstošiem pētniecības dokumentu un automātiski pārbaudiet veselības aprūpes speciālistu datu kvalitāti.
industrija
Ražošanas parametru uzraudzība un viedu instrukciju ģenerēšana servisa tehniķiem.
FAQ
ChatGPT ģenerē tekstu, pamatojoties uz uzvedni. Mākslīgā intelekta aģents ir sistēma, kas izmanto LLM modeļus kā "smadzenes", lai darbinātu jūsu sistēmas (piemēram, SAP, Salesforce) un sniegtu rezultātus.
Nē. Mēs ieviešam apstiprināšanas vārtejas (cilvēka iesaisti), kur aģents sagatavo izmaiņu priekšlikumu un cilvēks to apstiprina ar vienu klikšķi.
RAG apzīmē izguves paplašināto ģenerēšanu (Retrieval-Augmented Generation). Tas ļauj aģentam izmantot tikai jūsu pašreizējos failus un datubāzes, nodrošinot atbilžu precizitāti un jūsu informācijas drošību.
Nē. Mākslīgā intelekta aģenti sazinās ar jūsu sistēmām, izmantojot esošos API, darbojoties kā papildu intelektuāls orķestrācijas slānis.
Mākslīgā intelekta aģenti ir tikpat efektīvi, cik efektīvi ir dati un zināšanas, kas tos darbina.
Klients 360 un MDM
Aģentu darbību personalizēšanai ir nepieciešams pilnīgs klienta profils reāllaikā. Customer 360 nodrošina aģentiem kontekstu — vēsturi, preferences un atvērtos gadījumus —, lai katra mijiedarbība būtu atbilstoša, nevis vispārīga.
Lietojumprogrammu integrācija un API pārvaldība
Mākslīgā intelekta aģents var būt autonoms tikai tad, ja tam ir piekļuve sistēmām, kurās notiek uzņēmējdarbība. iPaaS un API pārvaldība nodrošina tam drošus savienojumus ar CRM, ERP un operētājsistēmām noteikto atļauju robežās.
Datu pārvaldība un datu kvalitāte
Bez augstas kvalitātes datiem mākslīgā intelekta aģenti darbojas pārliecinoši, taču tiem trūkst precizitātes. Datu pārvaldība nodrošina, ka zināšanu bāzes un ieraksti, kas baro aģentus, ir atjaunināti, konsekventi un bez pretrunām, kas rada halucinācijas.
Paplašināta datu analīze
No prognozējošajiem modeļiem iegūtās atziņas ir vērtīgas tikai tad, ja tās tiek pārvērstas darbībās. Mākslīgā intelekta aģenti, ko darbina Altair RapidMiner prognozes, automatizē lēmumus — sākot no dinamiskas cenu noteikšanas līdz klientu aizplūšanas novēršanai — bez cilvēka iejaukšanās.
Lietojumprogrammas un zema koda izstrāde (Mendix)
Mendix vidē var ātri izveidot un modificēt mākslīgā intelekta aģentu saskarnes — operatoru paneļus ar aģentu aktivitāšu pārskatiem, lietotāja saskarnes rīkiem un automatizācijas uzraudzības informācijas paneļiem, neizmantojot pilnu izstrādes ciklu.
Zināšanu pārvaldība un KMS bāka
Mākslīgā intelekta aģents sniedz precīzas atbildes tikai tad, ja tam ir piekļuve strukturētai, atjauninātai zināšanu bāzei. KMS Lighthouse ir RAG arhitektūras pamats; bez tās ģeneratīvais mākslīgais intelekts sniedz pārliecinošas, bet bieži vien nepareizas atbildes.
USD 199 miljardi
Tieši tik liela būs globālā aģentu mākslīgā intelekta tirgus vērtība 2034. gadā (pieaugums no 5,25 miljardiem ASV dolāru 2024. gadā — saliktais gada pieauguma temps 43,84 %).
Aģentūru mākslīgais intelekts ir visstraujāk augošais uzņēmumu tehnoloģiju segments, kas šajā ieviešanas posmā apsteidz mākoņdatošanu un mobilās tehnoloģijas.
Globe Newswire / Grand View Research, 2025 · Gartner 10 svarīgākās stratēģiskās tehnoloģiju tendences, 2025
Vai esat gatavs redzēt, cik daudz darba aģenta mākslīgais intelekts var jums atvieglot?
Īsumā aprakstiet procesu, kas aizņem visvairāk jūsu komandas laika. Mūsu arhitekti sagatavos jums brīvā aģenta scenārija koncepciju.