Týdny hledání dodavatelů? Nový agent s umělou inteligencí to zvládne za pár hodin – z asistenta s umělou inteligencí na autonomního manažera s umělou inteligencí

Posun od asistence k autonomii v obchodování B2B

Zavedení „režimu agenta“ na platformě B2B pro obchod Accio.com představuje rozhodující zlom v aplikaci umělé inteligence v globálním obchodu. Tento vývoj je mnohem více než jen pouhou aktualizací funkcí; představuje zásadní posun paradigmatu – od nástrojů poháněných umělou inteligencí, které pomáhají lidským uživatelům, k autonomním systémům, které jednají jejich jménem. Technologický vývoj od jednoduchých digitálních asistentů, jako je Siri, kteří reagují na předdefinované příkazy, k generativním modelům umělé inteligence, jako je ChatGPT, které dokáží vést složité dialogy a vytvářet obsah, nyní dosáhl další fáze: autonomních agentů. Tito agenti jsou schopni samostatně plánovat a provádět složité, vícestupňové úkoly k dosažení cílů uživatele.

Tato zpráva si klade za cíl poskytnout komplexní analýzu této nové funkce. Dekonstruuje technologické základy agentního režimu, prozkoumá jeho praktické aplikace a osvětlí hluboké strategické důsledky pro podniky, zejména malé a střední podniky (MSP). Analýza jde nad rámec povrchního oznámení a vytváří hluboké, akčně orientované pochopení toho, co tato technologie znamená pro budoucnost globálního obchodu.

Věk autonomních agentů s umělou inteligencí: Nová definice práce

Abychom plně pochopili význam agentního režimu, je nezbytné nejprve pochopit základní technologii. Autonomní agenti s umělou inteligencí již nejsou vzdálenou vizí budoucnosti, ale konkrétní technologickou realitou, která nově definuje způsob, jakým se práce vykonává. Jejich architektura a funkčnost se zásadně liší od předchozích systémů umělé inteligence a tvoří základ transformační síly, kterou nyní platformy jako Accio.com uvolňují.

Co jsou autonomní agenti s umělou inteligencí? Více než jen chatboty a tradiční umělou inteligenci

Autonomní agent je pokročilý systém umělé inteligence navržený tak, aby vnímal své prostředí, samostatně se rozhodoval a plnil řadu úkolů k dosažení specifického, často složitého cíle s minimálním lidským zásahem. Tato definice zdůrazňuje zásadní rozdíl od známějších forem umělé inteligence.

Na rozdíl od tradičního chatbota, který se spoléhá na jednoduchý mechanismus příkazů a odpovědí, může agent formulovat a provést vícekrokový plán pro vyřešení požadavku. Zatímco virtuální asistentka jako Siri provádí jednotlivé, jasně definované úkoly – například nastavení časovače nebo kontrolu počasí – autonomní agent dokáže zvládnout nejednoznačné, zastřešující cíle. Pokyny jako „Naplánovat si služební cestu do Vietnamu“ nebo „Najít nového dodavatele pro mou produktovou řadu vyrobenou z udržitelných materiálů“ spadají do kompetence agenta.

Tento vývoj představuje přechod od čistě nástrojových interakcí k inteligentním partnerstvím. Umělá inteligence se transformuje z pasivního nástroje čekajícího na pokyny na aktivního, cílevědomého partnera, který proaktivně přispívá k dosahování obchodních cílů.

Anatomie agenta: Stavební kameny autonomie

Schopnost agenta jednat autonomně závisí na interakci několika klíčových komponent. Zatímco jazykový model často hraje ústřední roli, je to právě koordinovaná architektura těchto stavebních bloků, která umožňuje skutečnou autonomii.

Kognitivní mozek: Modely velkých jazyků (LLM)

Srdcem a kognitivním motorem každého moderního agenta je model velkého jazyka (LLM), jako je například řada GPT od OpenAI nebo Gemini od Googlu. Tyto modely jsou trénovány na obrovském množství dat, a proto si vyvíjejí pozoruhodnou schopnost porozumět jemnému lidskému jazyku, logicky uvažovat o složitých problémech a generovat text podobný lidskému. Tato schopnost umožňuje agentovi interpretovat vágně formulovaný uživatelský požadavek, jako například „Potřebuji lepší balení“, a převést jej do série konkrétních a proveditelných kroků.

Plánování a logické myšlení

Jednou z klíčových schopností, která odlišuje agenta od jednodušší umělé inteligence, je dekompozice úkolů. Agent dokáže rozdělit složitý cíl na logickou posloupnost zvládnutelných dílčích úkolů. Například pro cíl „Najít nového dodavatele“ by plán agenta mohl vypadat takto: 1. Prozkoumat tržní trendy pro daný produkt. 2. Identifikovat nejlépe hodnocené dodavatele na relevantních platformách. 3. Filtrovat dodavatele podle specifických kritérií, jako jsou certifikace nebo minimální objednací množství. 4. Kontaktovat je a vyžádat si cenové nabídky. 5. Shrnout přijaté informace do srovnávací zprávy. Tato plánovací schopnost je klíčová pro řízení složitých obchodních procesů v reálném světě.

Paměť a učení

Autonomní agenti disponují pamětí, která je klíčová pro jejich funkčnost a neustálý vývoj. Využívají jak krátkodobou paměť k udržení přehledu o aktuálním pořadí úkolů, tak dlouhodobou paměť k učení se z minulých interakcí a zlepšování v průběhu času. To umožňuje agentovi vyhnout se opakování chyb a stále více přizpůsobovat své reakce specifickým potřebám a preferencím uživatele. To je klíčový rozdíl oproti bezstavovým chatbotům, kteří po skončení konverzace zapomínají na kontext.

Použití nástroje: Spojení s reálným světem

Skutečná schopnost agenta působit pramení z jeho schopnosti používat „nástroje“. Tyto nástroje jsou externí funkce nebo rozhraní pro programování aplikací (API), která agentovi umožňují interakci s vnějším světem a provádění akcí. Agent může například použít API pro webové vyhledávání ke sběru dat v reálném čase, API kalkulačky pro finanční analýzu nebo API pro e-maily k odesílání zpráv. Pro platformu, jako je Accio.com, tyto nástroje zahrnují přístup k interním databázím dodavatelů, komunikačním systémům, analytickým funkcím a dalším proprietárním systémům.

Skutečná inovace tedy nespočívá pouze v LLM, ale v orchestračním rámci, který jej obklopuje. LLM sám o sobě je výkonný, ale pasivní generátor textu. Právě tento rámec – cyklus plánování a provádění, správa paměti a knihovna dostupných, dobře definovaných nástrojů – transformuje LLM z „myslitele“ na „dělajícího“. Konkurenční výhoda platforem, jako je Accio, tedy nespočívá jen v použití výkonného LLM, ale také v kvalitě a sofistikovanosti jejich proprietárního agentního frameworku.

Dekódovaný „agentský režim“: Od teorie k praktické aplikaci

Termín „agentský režim“ nepopisuje jen novou funkci, ale zásadně nový způsob interakce mezi lidmi a stroji. Přesouvá břemeno provádění detailních jednotlivých kroků z uživatele na umělou inteligenci, což umožňuje zvládat mnohem složitější úkoly.

Co znamená „agentský režim“? Změna paradigmatu v interakci s uživatelem

Termín „agentský režim“ má paralely v moderních softwarových vývojových prostředích, jako je Visual Studio Code nebo Android Studio. V těchto kontextech aktivace agentského režimu znamená, že uživatel zadá cíl vyšší úrovně – například „Přidat funkci sdílení na sociálních sítích“ – umělá inteligence autonomně určí relevantní kontext, naplánuje potřebné kroky a provede je napříč více soubory a nástroji.

V případě platformy pro zadávání zakázek, jako je Accio.com, aktivace tohoto režimu znamená, že uživatel deleguje projekt kompetentnímu digitálnímu asistentovi. Místo zadávání podrobných příkazů („Hledat produkt X“, „Filtrovat podle ceny Y“, „Kontaktovat dodavatele Z“) si uživatel formuluje cíl mise: „Najděte mi tři potenciální dodavatele ekologických obalů, kteří mohou dodat do Německa do čtyř týdnů a mají minimální hodnocení 4,5 hvězdičky.“ Od této chvíle agent přebírá autonomní realizaci.

Operačním jádrem tohoto režimu je smyčka plánování a provádění. Agent obdrží cíl, vytvoří plán, provede první krok pomocí vhodného nástroje, pozoruje výsledek, aktualizuje svou paměť a plán a přejde k dalšímu kroku. Tento iterativní, samoopravný proces je základem jeho autonomie a umožňuje mu reagovat na nepředvídané překážky a upravovat svůj kurz, dokud není cíle dosaženo.

Když jeden agent nestačí: Síla multiagentních systémů

U obzvláště složitých úkolů lze výkon dále zvýšit použitím ne jednoho, ale několika specializovaných agentů pracujících společně jako tým. Tento koncept je známý jako multiagentní systém.

Můžete si to představit analogicky s odděleními ve firmě. Složitý úkol zadávání veřejných zakázek by mohl být zpracován týmem agentů s umělou inteligencí, z nichž každý se specializuje na specifickou funkci:

Mohl by být najat výzkumný agent, který by analyzoval tržní trendy a identifikoval potenciální produkty.

Auditorský agent se může specializovat na ověřování certifikátů, referencí a minulé výkonnosti dodavatelů.

Komunikační agent by mohl zvládat automatické odesílání žádostí o informace (RFQ) a sledování odpovědí.

Analytický agent by mohl zpracovat shromážděná data a vytvořit závěrečnou srovnávací zprávu.

Orchestrační agent vyšší úrovně by tento tým řídil, přiřazoval úkoly a zajišťoval, aby jednotliví agenti harmonicky spolupracovali na dosažení celkového cíle. Takové architektury, které se nacházejí v frameworkech jako CrewAI nebo AutoGen, představují vrchol současné technologie agentů a jsou pravděpodobnou dlouhodobou vizí pro funkci, jako je Agent Mode od Accio.

Tento vývoj má zásadní důsledky: „Agentský režim“ zavádí uživatele, který není člověk. Když agent Accio pracuje, žádný člověk nekliká na tlačítka v uživatelském rozhraní. Místo toho program volá interní API, jako například searchProducts nebo getSupplierDetails. To znamená, že celý backend platformy již nesmí být navržen pouze pro lidskou interakci, ale také pro „Agent Experience“ (AX). Interní API a služby musí být robustní, dobře zdokumentované a strukturované tak, aby jim LLM mohl snadno porozumět a používat je. To vytváří významnou technologickou výhodu, protože konkurenti nemohou jednoduše vyvinout nové uživatelské rozhraní; musí vybudovat celý ekosystém strojově čitelných nástrojů a služeb.

Obchodní platformy B2B – Strategické plánování a podpora s Xpert.Digital – Image: Xpert.Digital

Obchodní platformy k podnikání (B2B) se staly kritickou součástí globální dynamiky obchodu, a tedy hnací silou pro vývoz a globální hospodářský rozvoj. Tyto platformy nabízejí společnostem všech velikostí, zejména malých a středních podniků – malé a středně velké společnosti – které jsou často považovány za páteř německé ekonomiky, významné výhody. Ve světě, ve kterém se digitální technologie přicházejí stále do popředí, je schopnost přizpůsobit se a integrovat je zásadní pro úspěch v globální konkurenci.

Více o tom zde:

• Obchodní platformy Business-to-Business (B2B).

Accio.com a vývoj inteligentního zadávání zakázek

Zavedení agentského režimu na Accio.com není ojedinělou událostí, ale spíše logickým vývojem platformy postavené od základů na inteligenci poháněné umělou inteligencí. Stávající funkce tvoří základ, na kterém staví nová autonomní funkce a vybavují ji znalostmi a nástroji specifickými pro danou oblast.

Pilíře Accio Intelligence: Od inspirace k srovnání

Aktuální sadu funkcí umělé inteligence na Accio.com lze chápat jako základní pilíře, které dávají agentskému režimu jeho sílu. Každou z těchto funkcí lze považovat za specializovaný nástroj, který může agent využít:

Inspirace produkty: Tato funkce využívá tržní data v reálném čase, sociální trendy a znalosti B2B, aby pomohla uživatelům identifikovat ziskové nápady na produkty. V kontextu režimu agenta se jedná o nástroj agenta pro „výzkum a objevování“.

Perfektní shoda: Tato funkce provede uživatele procesem s využitím umělé inteligence, kterým definuje přesné požadavky na zadávání veřejných zakázek a spáruje je s ověřenými dodavateli. To odpovídá funkci agenta pro „analýzu a filtrování požadavků“.

Super porovnání: Tento nástroj umožňuje uživatelům vybrat více produktů a získat okamžité a komplexní srovnání klíčových datových bodů, jako je cena, minimální objednané množství (MOQ) a dodací lhůta. Jedná se o funkci „hodnocení a analýzy“ agenta.

Accio Page: Tyto stránky podobné encyklopedii generované umělou inteligencí pro každý produkt shrnují ověřené informace a slouží jako strukturovaná a spolehlivá „znalostní báze“ pro agenta.

Skok k autonomii: Od asistenta k herci

Dříve Accio.com fungoval jako sofistikovaný asistent nebo kopilot s umělou inteligencí. Platforma poskytovala data, poznatky a srovnání, ale uživatel zůstával agentem, který musel tyto informace interpretovat a rozhodovat o dalších krocích. Režim agenta představuje přechod Accia k autonomnímu agentovi.

V tomto režimu je platforma oprávněna provádět celý pracovní postup jménem uživatele. Role uživatele se přesouvá z provádění úkolů na definování cílů a strategické monitorování.

Často používanou analogii, že Accio funguje jako tým čtyř specialistů v jednom – konzultant, manažer nákupu, specialista a finanční analytik – doplňuje režim agenta. Režim agenta je projektový manažer, který vede tento digitální tým k dokončení projektu od začátku do konce.

Klíčovou výhodou společnosti Accio je její vertikálně integrovaný ekosystém dat a nástrojů. Platforma je postavena na 25 letech zkušeností společnosti Alibaba v oboru a integruje data ze zdrojů, jako jsou Alibaba.com, 1688 a Europages. Může se také pochlubit proprietárními funkcemi, jako jsou kreditní skóre a křížová validace s využitím umělé inteligence. Zatímco běžný agent, jako je Auto-GPT, musí prohledávat veřejný internet, který je často nestrukturovaný a nespolehlivý, agent Accio pracuje v uzavřeném systému vysoce kvalitních, strukturovaných a ověřených dat B2B. Jeho nástroje jsou speciálně navrženy pro úkoly zadávání veřejných zakázek. Díky tomu je agent Accio mnohem spolehlivější a efektivnější pro úkoly zadávání veřejných zakázek. Nemusí hádat, zda je dodavatel legitimní; může se spolehnout na interní nástroje Accio pro ověřování a hodnocení. To dává agentskému režimu obrovskou výhodu v oblasti důvěryhodnosti a spolehlivosti oproti otevřeným platformám agentů.

Režim agenta Accio v praxi: Hypotetické případy použití a strategické výhody

Aby byla transformační síla agentského režimu hmatatelná, jsou níže popsány podrobné narativní případy užití. Tyto scénáře ilustrují, jak lze teoretické schopnosti agenta převést do konkrétních, hodnototvorných obchodních procesů.

Případ užití 1: Komplexní vývoj a pořízení produktu

Scénář: Podnikatel v oblasti elektronického obchodování chce uvést na trh novou řadu udržitelných podložek na jógu s vysokou marží.

Výzva pro agenta: „Analyzujte současný trh s udržitelným vybavením pro jógu. Identifikujte produkt s vysokou poptávkou a dobrou ziskovou marží. Najděte 5 nejlepších světových výrobců, kteří používají recyklované materiály a mají certifikaci ISO 14001. Vyžádejte si vzorky a ceníky pro počáteční objednávku 500 kusů. Proveďte srovnávací analýzu dodavatelů na základě nákladů, dodací lhůty, kvality materiálu a kvality komunikace. Předložte mi konečné doporučení se třemi nejlepšími možnostmi.“

Akce agenta: Agent rozdělí tento komplexní cíl do podrobného plánu sestávajícího z fází, jako je průzkum trhu, vyhledávání dodavatelů, screening dodavatelů, oslovení a žádost o nabídky, analýza a reporting. Při realizaci agent používá nástroj „Inspirace produkty“ k analýze objemu vyhledávání a sociálních trendů a určuje, že korkové podložky na jógu jsou slibným kandidátem. Poté prohledává svou interní databázi dodavatelů a web, aby našel desítky výrobců. Pomocí logiky „Perfect Match“ filtruje tento seznam kontrolou certifikátů a skenováním webových stránek dodavatelů, zda neobsahují recyklované materiály. Poté pomocí komunikačního nástroje vypracuje a odešle personalizované e-maily s požadavky pěti nejlepším kandidátům. Do paměti zaznamenává příchozí odpovědi a sledovací čísla vzorků. Jakmile jsou všechna data shromážděna, pomocí logiky „Super Comparison“ vygeneruje podrobnou tabulku a souhrnnou zprávu, která zdůrazňuje výhody a nevýhody každé možnosti. Tato zpráva je uživateli předložena k finálnímu rozhodnutí. Proces, který by mohl trvat týdny ručně, je autonomně dokončen během několika hodin.

Případ užití 2: Proaktivní a dynamická optimalizace dodavatelského řetězce

Scénář: Středně velký maloobchodník má obavy z možného narušení dodavatelského řetězce pro své nejprodávanější elektronické zařízení v důsledku geopolitického napětí v určitém regionu.

Výzva pro agenta: „Průběžně sledujte prodejní data produktu SKU #12345 a novinky týkající se dodavatelských řetězců v jihovýchodní Asii. Pokud se rychlost prodeje zvýší o více než 15 % nebo pokud se objeví důvěryhodné zprávy o uzavírání přístavů nebo zpoždění vývozu v regionu, proaktivně identifikujte a prověřte tři alternativní dodavatele v Mexiku nebo východní Evropě se srovnatelnými standardy kvality a kapacity. Předložte mi zprávu k předběžnému posouzení, abych v případě potřeby mohl okamžitě jednat.“

Akce agenta: Tento scénář demonstruje nepřetržitě fungujícího monitorovacího agenta. Agent běží na pozadí a je připojen k API prodejních dat a API pro zasílání zpráv maloobchodníka. Neustále kontroluje definované podmínky. Jakmile je splněna spouštěcí událost, agent autonomně začne vyhledávat a prověřovat dodavatele, jak je popsáno v prvním případě použití, ale pro jiný region a s jinými kritérii. Vytvoří „nouzovou zprávu“ a upozorní uživatele. Tím se reaktivní krize transformuje na proaktivní, řízenou reakci.

Případ užití 3: Komplexní testování shody s předpisy a kvality pro specializované produkty

Scénář: Evropská společnost potřebuje pořídit komponent pro zdravotnické prostředky a musí splňovat přísné předpisy EU (MDR) a normy kvality.

Výzva agentovi: „Najděte dodavatele, kteří jsou prokazatelně certifikováni podle normy ISO 13485 a mohou poskytnout prohlášení o shodě s nařízením EU MDR. Prohledejte jejich veřejné záznamy a databáze certifikátů pro ověření. Analyzujte zákaznické recenze a oborová fóra, zda nenahlásí problémy s kvalitou. Vytvořte užší seznam tří dodavatelů s nejvyšším hodnocením důvěryhodnosti a pro každého z nich připravte podrobnou sadu pro due diligence.“

Akce agenta: Tento případ použití zdůrazňuje schopnost agenta provádět hloubkový, specializovaný výzkum. Využívá nástroje pro webové vyhledávání k přístupu k veřejným databázím certifikací, analýze PDF dokumentů (certifikátů) a zpracování přirozeného jazyka k vyhodnocení sentimentu v recenzích a fórech. Tím se automatizuje vysoce manuální, časově náročný a kritický úkol compliance, který by normálně vyžadoval lidského experta.

Strategické výhody pro firmy

Případy použití demonstrují řadu strategických výhod, které agentní režim přináší společnostem všech velikostí:

Masivní zvýšení efektivity: Procesy zadávání veřejných zakázek, které tradičně trvají týdny nebo měsíce, lze zkrátit na minuty nebo hodiny.

Snížení nákladů: Snižuje se potřeba velkých týmů pro zadávání zakázek a minimalizují se nákladné chyby způsobené manuálními procesy.

Demokratizace odborných znalostí: Malé a střední podniky získávají přístup k informacím o zadávání veřejných zakázek a provozní kapacitě, které byly dříve dostupné pouze velkým společnostem.

Lepší rozhodování: Rozhodnutí jsou založena na komplexní analýze založené na datech, nikoli na intuici nebo neúplných informacích.

Strategická agilita: Firmy mohou rychleji reagovat na změny na trhu a nové příležitosti.

Následující tabulka shrnuje možnosti a výsledné obchodní výhody.

Agent s umělou inteligencí: Strategické výhody pro firmy

Agent s umělou inteligencí: Strategické výhody pro firmy – Obrázek: Xpert.Digital

Agenti s umělou inteligencí nabízejí firmám strategické výhody tím, že plně řídí komplexní projekty zadávání veřejných zakázek – od generování nápadů přes průzkum trhu a vyhledávání dodavatelů až po analýzu nabídek a doporučení. To vede k drastickému zkrácení doby uvedení na trh a umožňuje rychlé testování nových obchodních nápadů s minimální manuální námahou. Zároveň průběžně monitorují trh a dodavatelské řetězce a fungují jako proaktivní systém včasného varování, který autonomně reaguje na předem definované spouštěče. To zvyšuje odolnost dodavatelského řetězce a umožňuje proaktivní řízení rizik namísto reaktivního řízení krizí. Automatizovaná komunikace s dodavateli umožňuje agentovi s umělou inteligencí samostatně formulovat, odesílat a sledovat požadavky a konsolidovat odpovědi pro snadné vyhodnocení. To vede k enormní úsporě času pro pracovníky zadávání veřejných zakázek a umožňuje škálovatelné oslovení dodavatelů bez nutnosti dalšího personálu. Agent dále provádí hloubkové kontroly souladu s předpisy a kvality analýzou složitých dokumentů, jako jsou certifikáty, a vyhodnocováním nestrukturovaných dat, aby zajistil soulad s předpisy a kvalitu. To snižuje riziko související s dodržováním předpisů a zvyšuje bezpečnost při výběru dodavatelů, zejména ve vysoce regulovaných odvětvích, jako je lékařská technologie nebo potravinářský průmysl.

B2B Procurement: dodavatelské řetězce, obchodování, tržiště a AI podporované sourcing s Ascio.com – Image: Xpert.digital

Více o tom zde:

• Najděte produkty a poznatky B2B s AI / Poradenstvím a podporou

Širší dopad: Agenti umělé inteligence a budoucnost práce a obchodu

Zavedení autonomních agentů, jako je Accio Agent Mode, je více než jen technologická inovace; je to katalyzátor hlubokých změn ve světě práce a globálním obchodu. Strategické a etické důsledky této technologie vyžadují forward-looking zvážení.

Nová definice role v oblasti zadávání zakázek: Od vykonavatele k stratégovi

Obavy, že agenti umělé inteligence nahradí lidské pracovníky, jsou rozšířené. Analýzy však naznačují spíše transformaci než zrušení pracovních míst. Agenti umělé inteligence zásadně změní roli odborníků na zadávání veřejných zakázek. Rutinní a opakující se úkoly – jako je zadávání dat, jednoduché vyhledávání, první kontakt a základní porovnávání – budou z velké části automatizovány. To je v souladu s výzkumem, který ukazuje, že umělá inteligence primárně přebírá automatizovatelné úkoly a umožňuje lidem soustředit se na činnosti s vyšší hodnotou.

Role lidí se vyvine do role „manažera umělé inteligence“ nebo „stratéga nákupu“. Zodpovědnosti se přesunou k:

Strategický cíl: Definování celkové strategie a cílů zadávání veřejných zakázek pro agenty s umělou inteligencí.

Prompt engineering: Formulování efektivních instrukcí a cílů pro optimální řízení agentů.

Validace a dohled: Přezkoumání a potvrzení zjištění a doporučení agentů.

Řízení vztahů: Převzetí závěrečných jednání a budování dlouhodobých vztahů s dodavateli – úkoly, které vyžadují lidské nuance a mezilidské dovednosti.

Správa portfolia agentů: Monitorujte a optimalizujte výkon digitálních agentů, podobně jako manažer vede lidský tým.

Etické směrnice a řízení rizik v autonomním zadávání veřejných zakázek

S rostoucí autonomií roste i riziko. Delegování klíčových obchodních funkcí na systémy umělé inteligence vyžaduje dodržování robustních etických pravidel a pečlivé řízení rizik.

Mezi klíčová rizika patří:

Ochrana dat a důvěrnost: Pokud agent získá přístup k citlivým firemním datům, jako jsou cenové struktury, seznamy zákazníků nebo proprietární návrhy produktů, musí být zavedeny přísné zásady ochrany dat. Používání soukromých a zabezpečených systémů agentů namísto veřejných modelů je zásadní pro zabránění úniku obchodního tajemství.

Odpovědnost a vyvodzování odpovědnosti: Kdo je zodpovědný, pokud agent udělá nákladnou chybu, vybere podvodného dodavatele nebo poruší předpisy o dodržování předpisů? Jasné auditní záznamy, sledovatelnost a lidský dohled jsou nezbytné pro zajištění odpovědnosti.

Systematické zkreslení: Modely umělé inteligence se mohou učit a posilovat zkreslení obsažená v jejich trénovacích datech. Existuje riziko, že agent bude systematicky upřednostňovat nebo diskriminovat určité typy dodavatelů. Pro odhalení a nápravu takových zkreslení je nezbytné průběžné monitorování a audity spravedlnosti.

Klíčovým nástrojem pro zmírňování rizik je koncept lidské interakce (HITL). Nejefektivnější systémy agentů budou mít vestavěné „ochranné bariéry“ a povinné kontrolní body schvalování. V těchto bodech musí agent předložit své výsledky člověku ke kontrole, než provede nevratné akce, jako je podpis smlouvy nebo zahájení platby.

Další fáze digitální transformace v oblasti zadávání veřejných zakázek

Agentský režim na Accio.com je více než jen nová funkce. Nabízí hmatatelný pohled do budoucnosti obchodu – budoucnosti, kde autonomní agenti fungují jako silná digitální pracovní síla a autonomně řídí složité obchodní procesy. Tato technologie má potenciál zásadně změnit pravidla hry a umožnit zejména malým a středním podnikům konkurovat v globálním měřítku s úrovní efektivity a inteligence, která byla dříve vyhrazena pouze velkým korporacím.

Analýza ukazuje, že skutečná hodnota nespočívá pouze v umělé inteligenci jazykového modelu, ale v inteligentní orchestraci plánování, paměti a doménově specifických nástrojů v rámci důvěryhodného ekosystému řízeného daty. Pro firmy to znamená posun v zaměření: od únavného provádění jednotlivých úkolů směrem ke strategickému řízení inteligentních systémů.

Klíčovou otázkou pro firmy proto již není, zda nasadí agenty umělé inteligence, ale jak je integrují do svých strategií, jak vyškolí své zaměstnance na nové role manažerů a stratégů umělé inteligence a jak vytvoří nezbytné struktury řízení, aby mohly zodpovědně a efektivně využít obrovskou sílu této technologie. Budoucnost patří těm, kteří se naučí řídit tuto novou formu digitální práce.

Nezávislé platformy umělé inteligence jako strategická alternativa pro evropské společnosti – Obrázek: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější platforma AI – řešení na míru, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují účinnost

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Více o tom zde:

• Nezávislé platformy umělé inteligence vs. hyperscalery: Které řešení je pro vás to pravé?

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více najdete na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus