GenAI vs Agentic AI. Sztuczna inteligencja dla biznesu

Gen AI vs agentic AI – mechanizm działania i możliwości

Różnice pomiędzy generatywnym a agentycznym AI wynikają z odmiennych sposobów przetwarzania i wykorzystywania danych. To przekłada się na specyficzne zastosowanie tych technologii w biznesie. Obie propozycje są w stanie dostosować się do złożonych potrzeb przedsiębiorstwa, a lista napędzanych nimi rozwiązań stale się wydłuża. Rozwój technologii sztucznej inteligencji jest dynamiczny, a my rozumiemy ją coraz lepiej. Im więcej doświadczeń do przeanalizowania, tym więcej możliwości.

Podczas gdy agenci AI mogą pełnić rolę niezależnych, lecz stosujących się do jasno określonych zasad i celów asystentów, generatywne AI jest w stanie wspierać nas w pracy kreatywnej. 

Agenci wchodzą w interakcję z danym środowiskiem i działają w oparciu o logikę reguł. Podejmowania decyzji uczą się z otoczenia poprzez wzmacnianie, adaptując dane w czasie rzeczywistym.

Generatywna sztuczna inteligencja uczy się na podstawie istniejących wzorców danych, wykorzystując przy tym zaawansowane modele uczenia maszynowego do sprawnego generowania różnego rodzajów treści. Użytkownicy mogą wydawać jej polecenia w języku naturalnym. GenAI pomaga w tworzeniu tekstów, obrazów, materiałów wideo, muzyki i kodu, a także poprawia i modyfikuje tego typu materiały wedle potrzeb.

Agenci AI w akcji – asystent idealny

Agentom AI można powierzyć wykonywanie z góry zdefiniowanych tasków w różnych sektorach przedsiębiorstwa i na różnych etapach codziennego funkcjonowania. Taki rodzaj automatyzacji skraca czas wykonywania powtarzalnych zadań, obniża koszty pracy i pozwala pracownikom na skupianie się na czynnościach, które wymagają kreatywności czy zmysłu strategicznego. Agenci są dostępni całą dobę i dopasowywać się do rosnących nakładów pracy.

Poczynając od prostych potrzeb wewnętrznych przedsiębiorstwa, agenci AI mogą pełnić rolę wirtualnych asystentów i pomagać w planowaniu i koordynacji działań firmy. Technologia pomaga pracownikom zarządzać kalendarzem i pocztą e-mail, ustawia przypomnienia, udziela odpowiedzi na pytania dotyczące harmonogramu.

Wychodząc od podstawowych, a zmierzając do bardziej zaawansowanych działań, AI służy też wsparciem przy budżetowaniu, śledzeniu wydatków, planowaniu inwestycji i alokacji zasobów.

Udostępniając pracownikom i klientom dostęp do usług bazujących na agentach AI dajemy im dostęp do szybkiej i stale dostępnej pomocy technicznej. Technologia może analizować zgłaszane problemy, prowadzić użytkowników poprzez etapy ich rozwiązywania, raportować błędy do działu technicznego, a w skomplikowanych przypadkach przekazywać usterki do dalszej konsultacji. Na tej samej zasadzie AI napędza wirtualnych asystentów i różnego przeznaczenia boty obsługi klienta.

Marketingowcy wykorzystują agentów AI w pracy strategicznej – do monitorowania konkurencji i trendów rynkowych, a także do przewidywania zachowań klientów na bazie historii zakupów, przeglądania i interakcji w mediach społecznościowych. Możliwe jest również zautomatyzowane generowanie leadów, identyfikowanie potencjalnych klientów (w tym wysokiej wartości) na podstawie ich zachowań online.

Na poziomie logistyki agenci AI potrafią przewidywać dynamiczne zmiany potrzeb zaopatrzeniowych i usprawniać uzupełnianie zapasów, a także optymalizować trasy transportowe celem skrócenia czasu dostaw i wskazywać optymalne terminy konserwacji taboru.

Generatywne AI w praktyce – rozszerzona kreatywność

Generatywne AI jest najlepiej przystosowane do pracy kreatywnej i transformatywnej. Tworzy treści i modyfikuje je w oparciu o wyuczone wzorce, a także polecenia i wymagania użytkownika wyrażane w języku naturalnym, co pozwala na płynną i dynamiczną pracę. Ten rodzaj sztucznej inteligencji jest szkolony na ogromnych zbiorach danych przy użyciu modeli uczenia maszynowego i modeli dyfuzji.

Systemy oparte o generatywną sztuczną inteligencję wspierają twórców na różnych etapach pracy. Research i działania analityczne można uzupełniać prosząc o streszczenie i podsumowanie dłuższych treści. Otwarte wyszukiwanie z możliwością precyzyjnego dostosowywania wyników umożliwia swobodne zagłębianie się w wybrany temat.

Obecnie praca marketingowców opiera się nie tylko na tworzeniu angażujących i chwytliwych treści, ale przede wszystkim na ich personalizacji. Korzystanie ze wsparcia AI umożliwia tworzenie wielu wersji dopasowanych do charakterystyki i preferencji potencjalnych klientów. Wygenerowane w oparciu o analitykę materiały poprawiają zaangażowanie odbiorców i pozytywnie wpływają na współczynniki konwersji. Generatywne AI pomaga tworzyć targetowane kampanie mailingowe, podsuwa klientom odpowiednie treści i produkty, dopasowuje content w czasie rzeczywistym w reakcji na szczególne momenty kalendarzowe i bieżące potrzeby.

Sztuczna inteligencja jako wsparcie dla systemu ERP

Na obecnym etapie rozwoju technologii AI firmy ostrożnie eksplorują możliwości wykorzystania jej w ramach systemów ERP. Głównym obiektem zainteresowania są w tym kontekście agenci AI. Według Raportu Gartnera, do 2027 r. mniej niż 30% opartych o AI funkcji zawartych w systemach ERP będzie oparta o AI generatywne. GenAI ma zauważalną skłonność do generowania tzw. halucynacji – fałszywych informacji podawanych jako faktów – co tworzy w przypadku systemów ERP ryzyko kosztownych błędów.

Agenci AI to opcja stabilniejsza, jednak decydując się na nią firmy wciąż stają przed szeregiem problemów. Podczas transformacji technologicznej, integrując AI z wykorzystywanym systemem ERP specjaliści muszą być gotowi:

• Ustandaryzować system ERP celem prawidłowej implementacji;
• Przygotować właściwą strategię testowania i wprowadzania nowej technologii;
• Wybrać ograniczony zestaw najpotrzebniejszych funkcji;
• Dbać o jakość danych ze szczególną uważnością;
• Zapobiegać wystąpieniu długu technologicznego;
• Wyszkolić pracowników i zadbać o ich wiarę w sens transformacji;
• Zachowywać ścisłe standardy prywatności danych i bezpieczeństwa;
• Zachować cierpliwość w oczekiwaniu na zwrot z inwestycji.

Przy wykorzystaniu nieustrukturyzowanych danych GenAI okazało się przydatne w ramach systemu CRM (Customer Relationship Management) oraz rozwiązania HCM (Human Capital Management). W innych rejonach działania ERP generatywna sztuczna inteligencja ma mniejszą wartość jeśli nie jest łączona z agentami AI.

MyWave.ai – rozszerzenie SAP Business One

Przykładem skutecznego użycia technologii sztucznej inteligencji w integracji z systemem ERP jest dające dostęp do agentów AI narzędzie MyWave.ai, które może funkcjonować jako rozszerzenie dla SAP Business One. Szczególnie pomocne będzie w przypadku firm zajmujących się zarządzaniem nieruchomościami.

Narzędzie umożliwia automatyzację skomplikowanych zadań, zwiększając wydajność i zmniejszając liczbę pomyłek, a także usprawnia integrację i skalowalność procesów biznesowych.

Działanie rozszerzenia obejmuje:

• Możliwość interakcji z systemem poprzez naturalny język;
• Personalizowanie procesów sprzedażowych w oparciu o dane konsumentów;
• Łatwy dostęp do aktualnych danych umożliwiający podejmowanie świadomych decyzji w odpowiedzi na dynamiczne zmiany rynkowe;
• Wyciąganie uporządkowanych danych z nieuporządkowanych dokumentów takich jak PDFy, zeskanowane formularze, obrazy czy maile – z dużą dokładnością i zrozumieniem istotnych kontekstów;
• Operowanie w wielu językach równocześnie, na zmiennych layoutach czy materiałach źródłowych słabej jakości;
• Uczenie i pamięć rekurencyjną – poprawę działania poprzez ustrukturyzowany feedback, poprawki użytkowników i pamięć kontekstową.

W wersji SUPREMIS Cloud Platform rozwiązanie zapewnia bezpieczeństwo, prywatność danych i opłacalność wdrożenia.

Sztuczna inteligencja może usprawnić i rozszerzyć działanie systemu ERP. Umów się na konsultację z SUPREMIS i wprowadź intuicyjne rozwiązania AI dopasowane do Twojej firmy.