Nädalaid kestnud tarnijate otsimine? Uus tehisintellektil põhinev agent teeb seda nüüd vaid mõne tunniga – tehisintellekti abilisest autonoomse tehisintellektiga juhiks

Üleminek abistamisest autonoomiale B2B-kaubanduses

„Agendirežiimi” kasutuselevõtt B2B kaubandusplatvormil Accio.com tähistab otsustavat pöördepunkti tehisintellekti rakendamisel globaalses kaubanduses. See areng on palju enamat kui lihtne funktsioonide uuendus; see kujutab endast põhimõttelist paradigma muutust – eemale tehisintellektil põhinevatest tööriistadest, mis abistavad inimesi, autonoomsete süsteemide poole, mis tegutsevad nende nimel. Tehnoloogiline areng lihtsatest digitaalsetest assistentidest nagu Siri, mis reageerivad etteantud käskudele, kuni genereerivate tehisintellekti mudeliteni nagu ChatGPT, mis suudavad pidada keerulisi dialooge ja luua sisu, on nüüd jõudnud järgmisse etappi: autonoomsed agendid. Need agendid on võimelised iseseisvalt planeerima ja täitma keerulisi, mitmeastmelisi ülesandeid kasutaja eesmärkide saavutamiseks.

Selle aruande eesmärk on pakkuda selle uue võimekuse põhjalikku analüüsi. See dekonstrueerib agendirežiimi tehnoloogilisi aluseid, uurib selle praktilisi rakendusi ja valgustab selle olulisi strateegilisi tagajärgi ettevõtetele, eriti väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEdele). Analüüs läheb pealiskaudsest teadaandest kaugemale, luues sügava ja tegevusele orienteeritud arusaama sellest, mida see tehnoloogia tähendab globaalse kaubanduse tuleviku jaoks.

Autonoomsete tehisintellekti agentide ajastu: töö uus definitsioon

Agendirežiimi olulisuse täielikuks mõistmiseks on oluline kõigepealt mõista selle aluseks olevat tehnoloogiat. Autonoomsed tehisintellekti agendid ei ole enam kauge tulevikuvisioon, vaid konkreetne tehnoloogiline reaalsus, mis muudab töö tegemise viisi. Nende arhitektuur ja funktsionaalsus erinevad põhimõtteliselt varasematest tehisintellekti süsteemidest ning moodustavad aluse transformatiivsele jõule, mida sellised platvormid nagu Accio.com nüüd vallandavad.

Mis on autonoomsed tehisintellekti agendid? Lisaks vestlusrobotidele ja traditsioonilisele tehisintellektile

Autonoomne agent on täiustatud tehisintellekti süsteem, mis on loodud tajuma oma keskkonda, tegema iseseisvalt otsuseid ja täitma rea ülesandeid, et saavutada konkreetne, sageli keeruline eesmärk minimaalse inimese sekkumisega. See definitsioon toob esile olulise erinevuse tuttavamatest tehisintellekti vormidest.

Erinevalt traditsioonilisest vestlusrobotist, mis tugineb lihtsale käskude ja vastuste mehhanismile, saab agent päringu lahendamiseks koostada ja käivitada mitmeastmelise plaani. Samal ajal kui virtuaalne assistent nagu Siri täidab üksikuid, selgelt määratletud ülesandeid – näiteks taimeri seadistamist või ilma kontrollimist – saab autonoomne agent hakkama mitmetähenduslike ja üldiste eesmärkidega. Juhised nagu „Planeeri minu ärireis Vietnami“ või „Leia uus tarnija minu tootesarjale, mis on valmistatud jätkusuutlikest materjalidest“ kuuluvad agendi pädevusse.

See areng tähistab üleminekut puhtalt tööriistapõhiselt suhtluselt intelligentsetele partnerlussuhetele. Tehisintellekt on muutumas passiivsest tööriistast, mis ootab juhiseid, aktiivseks ja eesmärgile orienteeritud partneriks, kes panustab proaktiivselt ärieesmärkide saavutamisse.

Agendi anatoomia: autonoomia ehituskivid

Agendi võime autonoomselt tegutseda tugineb mitme põhikomponendi interaktsioonile. Kuigi keelemudel on sageli kesksel kohal, võimaldab tõelist autonoomiat just nende ehitusplokkide orkestreeritud arhitektuur.

Kognitiivne aju: suured keelemudelid (LLM-id)

Iga tänapäevase agendi süda ja kognitiivne mootor on suur keelemudel (LLM), näiteks OpenAI GPT-seeria või Google'i Gemini. Neid mudeleid treenitakse tohutul hulgal andmetel ja seetõttu arendavad nad märkimisväärset võimet mõista nüansirikast inimkeelt, lahendada keerulisi probleeme loogiliselt ja genereerida inimlikku teksti. See võime võimaldab agendil tõlgendada ebamääraselt sõnastatud kasutajataotlust, näiteks "Mul on vaja paremat pakendamist", ja tõlkida see konkreetseteks, teostatavateks sammudeks.

Planeerimine ja loogiline mõtlemine

Üks peamisi võimeid, mis eristab agenti lihtsamast tehisintellektist, on ülesannete lagundamine. Agent saab keerulise eesmärgi jagada hallatavate alamülesannete loogiliseks jadaks. Näiteks eesmärgi "Leia uus tarnija" puhul võib agendi plaan välja näha selline: 1. Uurida toote turusuundumusi. 2. Tuvastada asjakohastel platvormidel tipptasemel tarnijad. 3. Filtreerida tarnijaid vastavalt konkreetsetele kriteeriumidele, nagu sertifikaadid või minimaalsed tellimiskogused. 4. Võtta nendega ühendust ja küsida hinnapakkumisi. 5. Kokku võtta saadud teave võrdlusaruandes. See planeerimisvõime on ülioluline keerukate, reaalsete äriprotsesside haldamiseks.

Mälu ja õppimine

Autonoomsetel agentidel on mälu, mis on nende funktsionaalsuse ja pideva arengu jaoks keskse tähtsusega. Nad kasutavad nii lühiajalist mälu praeguse ülesannete jada jälgimiseks kui ka pikaajalist mälu varasematest interaktsioonidest õppimiseks ja aja jooksul paremaks muutumiseks. See võimaldab agendil vältida vigade kordamist ja kohandada oma vastuseid üha enam kasutaja konkreetsetele vajadustele ja eelistustele. See on peamine erinevus kodakondsuseta vestlusrobotitest, mis unustavad vestluse konteksti pärast selle lõppu.

Tööriistade kasutamine: seos reaalse maailmaga

Agendi tõeline agentsus tuleneb tema võimest kasutada "tööriistu". Need tööriistad on välised funktsioonid või rakendusliidesed (API-d), mis võimaldavad agendil suhelda välismaailmaga ja toiminguid teha. Näiteks saab agent kasutada veebiotsingu API-t reaalajas andmete kogumiseks, kalkulaatori API-t finantsanalüüsiks või e-posti API-t sõnumite saatmiseks. Platvormi nagu Accio.com puhul hõlmavad need tööriistad juurdepääsu sisemistele tarnijate andmebaasidele, sidesüsteemidele, analüüsivõimalustele ja muudele patenteeritud süsteemidele.

Seega ei peitu tõeline innovatsioon mitte ainult õigusteaduse meediumis (LLM), vaid ka seda ümbritsevas orkestreerimisraamistikus. LLM iseenesest on võimas, kuid passiivne tekstigeneraator. Just raamistik – planeerimis- ja teostustsükkel, mäluhaldus ja saadaolevate, täpselt määratletud tööriistade teek – muudab LLM-i „mõtlejast“ „tegijaks“. Selliste platvormide nagu Accio konkurentsieelis ei seisne seega mitte ainult võimsa LLM-i kasutamises, vaid ka nende patenteeritud agendiraamistiku kvaliteedis ja keerukuses.

„Agendirežiimi” dekodeerimine: teooriast praktilise rakenduseni

Mõiste "agentrežiim" ei kirjelda mitte ainult uut funktsiooni, vaid põhimõtteliselt uut viisi inimeste ja masinate vahel suhtlemiseks. See nihutab üksikasjalike üksikute sammude teostamise koorma kasutajalt tehisintellektile, võimaldades seeläbi palju keerukamate ülesannete käsitlemist.

Mida tähendab "agendirežiim"? Kasutajate interaktsiooni paradigma muutus

Mõistel „agentrežiim” on paralleele tänapäevastes tarkvaraarenduskeskkondades, näiteks Visual Studio Code'is või Android Studios. Nendes kontekstides tähendab agentrežiimi aktiveerimine seda, et kasutaja määrab kõrgema taseme eesmärgi – näiteks „Lisa sotsiaalmeedia jagamisfunktsioon” – tehisintellekt määrab autonoomselt asjakohase konteksti, planeerib vajalikud sammud ja viib need ellu mitme faili ja tööriista vahel.

Hankeplatvormil nagu Accio.com rakendatuna tähendab selle režiimi aktiveerimine seda, et kasutaja delegeerib projekti pädevale digitaalsele assistendile. Samm-sammult käskude ("Otsi toodet X", "Filtreeri hinna Y järgi", "Võta ühendust tarnijaga Z") andmise asemel sõnastab kasutaja missiooni eesmärgi: "Leia mulle kolm potentsiaalset keskkonnasõbraliku pakendi tarnijat, kes suudavad tarnida Saksamaale nelja nädala jooksul ja kellel on vähemalt 4,5 tärni hinnang." Sellest ajast alates võtab agent üle autonoomse täitmise.

Selle režiimi operatiivne tuum on planeerimis- ja teostustsükkel. Agent saab eesmärgi, loob plaani, teostab esimese sammu sobiva tööriista abil, jälgib tulemust, uuendab oma mälu ja plaani ning liigub edasi järgmise sammu juurde. See iteratiivne, ennast korrigeeriv protsess on selle autonoomia alus, võimaldades tal reageerida ettenägematutele takistustele ja oma kurssi kohandada, kuni eesmärk on saavutatud.

Kui ühest agendist ei piisa: mitme agendiga süsteemide võimsus

Eriti keerukate ülesannete puhul saab jõudlust veelgi parandada, kasutades mitte ainult ühte, vaid mitut spetsialiseerunud agenti, kes töötavad koos meeskonnana. Seda kontseptsiooni tuntakse mitme agentiga süsteemina.

Võite seda ette kujutada analoogselt ettevõtte osakondadega. Keerulise hankeülesandega võiks tegeleda tehisintellekti agentide meeskond, kellest igaüks on spetsialiseerunud kindlale funktsioonile:

Turusuundumuste analüüsimiseks ja potentsiaalsete toodete tuvastamiseks võiks palgata uurimisagendi.

Auditiagent võib spetsialiseeruda tarnijate sertifikaatide, viidete ja varasema toimivuse kontrollimisele.

Suhtlusagent võiks tegeleda teabenõuete (RFQ-de) automaatse saatmise ja vastuste jälgimise.

Analüütikaagent saaks kogutud andmeid töödelda ja luua lõpliku võrdlusaruande.

Kõrgema taseme orkestreerimisagent juhiks seda meeskonda, määraks ülesandeid ja tagaks, et üksikud agendid töötaksid harmooniliselt koos üldise eesmärgi saavutamiseks. Sellised arhitektuurid, mida leidub sellistes raamistikes nagu CrewAI või AutoGen, esindavad praeguse agentitehnoloogia tipptaset ja on tõenäoliselt pikaajaline visioon sellisele funktsioonile nagu Accio agendirežiim.

Sellel arengul on sügav tagajärg: „Agendirežiim“ toob kaasa mitte-inimkasutaja. Kui Accio agent töötab, ei klõpsa ükski inimene kasutajaliidese nuppe. Selle asemel kutsub programm esile sisemisi API-sid, näiteks searchProducts või getSupplierDetails. See tähendab, et kogu platvormi taust ei pea enam olema loodud ainult inimsuhtluseks, vaid ka „agendikogemuse“ (AX) jaoks. Sisemised API-d ja teenused peavad olema töökindlad, hästi dokumenteeritud ja struktureeritud nii, et õigusteaduse magister saaks neid hõlpsalt mõista ja kasutada. See loob olulise tehnoloogilise eelise, kuna konkurendid ei saa lihtsalt uut kasutajaliidest arendada; nad peavad ehitama terve masinloetavate tööriistade ja teenuste ökosüsteemi.

B2B kauplemisplatvormid – strateegiline planeerimine ja tugi Xpert.digital – pilt: Xpert.digital

Ettevõtluse ja äri (B2B) kauplemisplatvormidest on saanud ülemaailmse kaubandusdünaamika kriitiline komponent ning seega edasiviiv jõud ekspordi ja globaalse majandusarengu jaoks. Need platvormid pakuvad igas suuruses ettevõtetele, eriti VKEdele – väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele – , mida sageli peetakse Saksamaa majanduse selgrooks, olulised eelised. Maailmas, kus digitaaltehnoloogiad jõuavad üha enam, on kohanemisvõime ja integreerimise võime ülemaailmse konkurentsi edu saavutamiseks ülioluline.

Lisateavet selle kohta siin:

• Ettevõttevaheline (B2B) kauplemisplatvormid

Accio.com ja intelligentse hanke areng

Agenti režiimi kasutuselevõtt Accio.com-is ei ole isoleeritud sündmus, vaid pigem tehisintellektil põhinevale intelligentsusele loodud platvormi loogiline areng. Olemasolevad võimalused moodustavad aluse, millele uus autonoomne võimekus tugineb, varustades seda valdkonnapõhiste teadmiste ja tööriistadega.

Accio Intelligence'i alustalad: inspiratsioonist võrdluseni

Accio.com-i praegust tehisintellekti funktsioonide komplekti võib pidada agendirežiimi põhialusteks, mis annavad sellele võimsuse. Igaüht neist funktsioonidest võib pidada spetsiaalseks tööriistaks, mida agent saab kasutada:

Tooteinspiratsioon: see funktsioon kasutab reaalajas turuandmeid, sotsiaalseid trende ja B2B-alaseid teadmisi, et aidata kasutajatel tuvastada kasumlikke tooteideid. Agendirežiimi kontekstis on see agendi "uurimis- ja avastamistööriist".

Täiuslik vaste: see funktsioon juhendab kasutajaid tehisintellektil põhineva protsessi kaudu, et määratleda täpsed hankenõuded ja sobitada need kontrollitud tarnijatega. See vastab agendi funktsioonile „nõuete analüüs ja filtreerimine”.

Supervõrdlus: see tööriist võimaldab kasutajatel valida mitu toodet ja saada kohese ning põhjaliku võrdluse oluliste andmepunktide, näiteks hinna, minimaalse tellimiskoguse (MOQ) ja tarneaja kohta. See on agendi "hindamise ja analüüsi" funktsioon.

Accio leht: Need tehisintellekti loodud entsüklopeedialaadsed lehed iga toote kohta võtavad kokku kontrollitud teabe ja toimivad agendile struktureeritud ja usaldusväärse „teadmusbaasina“.

Hüpe autonoomia poole: assistendist näitlejaks

Varem toimis Accio.com keeruka tehisintellekti assistendi või kaaspiloodi rollis. Platvorm pakkus andmeid, teadmisi ja võrdlusi, kuid kasutaja jäi agendiks, kes pidi seda teavet tõlgendama ja järgmised sammud otsustama. Agendirežiim tähistab Accio üleminekut autonoomsele agendile.

Selles režiimis on platvormil õigus kogu töövoogu kasutaja nimel täita. Kasutaja roll nihkub ülesannete täitmiselt eesmärkide määratlemisele ja strateegilisele jälgimisele.

Tihti kasutatavat analoogiat, mille kohaselt Accio tegutseb nagu nelja spetsialisti meeskond ühes – konsultant, hankejuht, spetsialist ja finantsanalüütik – , täiendab Agent Mode. Agent Mode on projektijuht, kes juhib seda digitaalset meeskonda projekti algusest lõpuni lõpuleviimiseks.

Accio peamine eelis seisneb vertikaalselt integreeritud andmete ja tööriistade ökosüsteemis. Platvorm põhineb Alibaba 25-aastasel kogemusel selles valdkonnas ning integreerib andmeid sellistest allikatest nagu Alibaba.com, 1688 ja Europages. Samuti on sellel patenteeritud funktsioonid, nagu krediidiskoorid ja tehisintellektil põhinev ristvalideerimine. Samal ajal kui üldagent, näiteks Auto-GPT, peab otsima avalikust internetist, mis on sageli struktureerimata ja ebausaldusväärne, tegutseb Accio agent kvaliteetsete, struktureeritud ja kontrollitud B2B-andmete suletud süsteemis. Selle tööriistad on spetsiaalselt loodud hankeülesannete jaoks. See muudab Accio agendi hankeülesannete täitmisel palju usaldusväärsemaks ja tõhusamaks. See ei pea arvama, kas tarnija on seaduslik; see saab toetuda Accio sisemistele kontrolli- ja hindamistööriistadele. See annab agendirežiimile avatud agentide platvormide ees tohutu usalduse ja töökindluse eelise.

Accio agendi režiim praktikas: hüpoteetilised kasutusjuhud ja strateegilised eelised

Agendirežiimi transformatiivse jõu käegakatsutavaks muutmiseks on allpool välja toodud detailsed narratiivsed kasutusjuhud. Need stsenaariumid illustreerivad, kuidas agendi teoreetilisi võimeid saab tõlkida konkreetseteks, väärtust loovateks äriprotsessideks.

Kasutusjuhtum 1: Tootearendus ja hankimine otsast lõpuni

Stsenaarium: E-kaubanduse ettevõtja soovib turule tuua uue jätkusuutlike ja kõrge kasumimarginaaliga joogamattide sarja.

Ülesanne agendile: "Analüüsige praegust jätkusuutliku joogavarustuse turgu. Tuvastage toode, millel on suur nõudlus ja hea kasumimarginaal. Leidke 5 parimat ülemaailmset tootjat, kes kasutavad taaskasutatud materjale ja kellel on ISO 14001 sertifikaat. Taotlege näidiseid ja hinnakirju esialgse 500 ühiku suuruse tellimuse jaoks. Tehke tarnijate võrdlev analüüs kulude, tarneaja, materjali kvaliteedi ja suhtluskvaliteedi põhjal. Esitage mulle lõplik soovitus kolme parima valikuga."

Agendi tegevused: Agent jagab selle keerulise eesmärgi detailseks plaaniks, mis koosneb etappidest nagu turu-uuring, tarnijate leidmine, tarnijate taustakontroll, teavitustegevus ja pakkumiste taotlemine, analüüs ja aruandlus. Täitmisel kasutab agent oma tööriista "Tooteinspiratsioon" otsingumahu ja sotsiaalsete trendide analüüsimiseks ning otsustab, et korgist joogamatid on paljulubavad kandidaadid. Seejärel otsib ta oma sisemisest tarnijate andmebaasist ja veebist kümneid tootjaid. Kasutades "Täiusliku vaste" loogikat, filtreerib see nimekirja, kontrollides sertifikaate ja skannides tarnijate veebisaite, et leida tõendeid taaskasutatud materjalide kohta. Seejärel kasutab see suhtlusvahendit, et koostada ja saata isikupärastatud päringumeile viiele parimale kandidaadile. See salvestab sissetulevad vastused ja näidisjälgimisnumbrid oma mällu. Kui kõik andmed on kogutud, kasutab see "Supervõrdluse" loogikat, et genereerida üksikasjalik tabel ja kokkuvõtlik aruanne, mis toob esile iga valiku eelised ja puudused. See aruanne esitatakse kasutajale lõpliku otsuse tegemiseks. Protsess, mis võib käsitsi võtta nädalaid, viiakse autonoomselt läbi tundidega.

Kasutusjuhtum 2: Ennetav ja dünaamiline tarneahela optimeerimine

Stsenaarium: Keskmise suurusega jaemüüja on mures oma enimmüüdud elektroonikaseadme võimalike tarneahela häirete pärast, mis on tingitud geopoliitilistest pingetest konkreetses piirkonnas.

Vihje agendile: "Jälgige pidevalt toote SKU #12345 müügiandmeid ja uudiseid Kagu-Aasia tarneahelate kohta. Kui müügikiirus suureneb rohkem kui 15% või kui piirkonnas on usaldusväärseid teateid sadamate sulgemisest või ekspordi hilinemisest, tuvastage ja vaadake ennetavalt läbi kolm alternatiivset tarnijat Mehhikos või Ida-Euroopas, kellel on võrreldavad kvaliteedi- ja mahutavusstandardid. Esitage mulle esialgseks läbivaatamiseks aruanne, et saaksin vajadusel kohe meetmeid võtta."

Agendi toimingud: See stsenaarium demonstreerib pidevalt töötavat jälgimisagenti. Agent töötab taustal ning on ühendatud jaemüüja müügiandmete API-ga ja sõnumside API-ga. See kontrollib pidevalt määratletud tingimusi. Kui päästik on täidetud, hakkab see autonoomselt otsima ja kontrollima tarnijaid, nagu on kirjeldatud esimeses kasutusjuhus, kuid erineva piirkonna ja erinevate kriteeriumide alusel. See loob "hädaolukorra aruande" ja hoiatab kasutajat. See muudab reaktiivse kriisi ennetavaks ja hallatud reageeringuks.

Kasutusjuhtum 3: nišitoodete keerukas vastavus- ja kvaliteeditestimine

Stsenaarium: Euroopa ettevõte peab hankima meditsiiniseadmete komponendi ning peab järgima rangeid ELi eeskirju (MDR) ja kvaliteedistandardeid.

Ülesanne agendile: „Leidke tarnijad, kes on kontrollitavalt sertifitseeritud vastavalt standardile ISO 13485 ja kes saavad esitada vastavusdeklaratsioone ELi meditsiiniseadmete määruse (MDR) kohta. Otsige nende avalikest registritest ja sertifikaatide andmebaasidest kinnitust. Analüüsige klientide arvustusi ja valdkonnafoorumeid, et leida kvaliteediprobleemide kohta teateid. Looge nimekiri kolmest kõrgeima usaldusreitinguga tarnijast ja koostage igaühe kohta üksikasjalik hoolsuskohustuse komplekt.“

Agendi toimingud: See kasutusjuhtum toob esile agendi võime läbi viia põhjalikku ja spetsialiseeritud uurimistööd. See kasutaks veebiotsingu tööriistu avalikele sertifitseerimisandmebaasidele juurdepääsuks, PDF-dokumentide (sertifikaatide) analüüsimiseks ja loomuliku keele töötlemiseks arvustuste ja foorumite arvamuste hindamiseks. See automatiseerib väga käsitsi tehtava, aeganõudva ja kriitilise vastavusülesande, mis tavaliselt nõuaks inimeksperdi abi.

Strateegilised eelised ettevõtetele

Kasutusjuhud demonstreerivad mitmeid strateegilisi eeliseid, mida agendirežiim pakub igas suuruses ettevõtetele:

Tõhususe tohutu suurenemine: Hankeprotsessid, mis traditsiooniliselt kestavad nädalaid või kuid, saab kokku lühendada minutiteks või tundideks.

Kulude vähendamine: Väheneb vajadus suurte hankemeeskondade järele ja minimeeritakse käsitsi tehtavate protsesside põhjustatud kulukad vead.

Ekspertiisi demokratiseerimine: VKEd saavad juurdepääsu hankealasele teabele ja tegevusvõimele, mis varem oli kättesaadav ainult suurettevõtetele.

Täiustatud otsuste langetamine: otsused põhinevad põhjalikul ja andmepõhisel analüüsil, mitte intuitsioonil või mittetäielikul teabel.

Strateegiline paindlikkus: ettevõtted saavad turumuutustele ja uutele võimalustele kiiremini reageerida.

Järgmises tabelis on kokku võetud võimalused ja neist tulenevad ärilised eelised.

Tehisintellekti agent: strateegilised eelised ettevõtetele

Tehisintellekti agent: strateegilised eelised ettevõtetele – pilt: Xpert.Digital

Tehisintellekti agendid pakuvad ettevõtetele strateegilisi eeliseid, hallates täielikult hankeprojekte algusest lõpuni – alates ideede genereerimisest kuni turu-uuringute ja tarnijate otsingu ning pakkumiste analüüsi ja soovitusteni. See vähendab oluliselt turule jõudmise aega ja võimaldab uute äriideede kiiret testimist minimaalse käsitsi tehtava pingutusega. Samal ajal jälgivad nad pidevalt turgu ja tarneahelaid ning toimivad ennetava varajase hoiatamise süsteemina, tegutsedes autonoomselt etteantud käivitajate korral. See suurendab tarneahela vastupidavust ja võimaldab ennetavat riskijuhtimist kriiside reaktiivse haldamise asemel. Automatiseeritud tarnijatega suhtlemine võimaldab tehisintellekti agendil iseseisvalt taotlusi koostada, saata ja jälgida ning vastuseid hõlpsaks hindamiseks koondada. See toob kaasa hankepersonalile tohutu ajakokkuhoia ja võimaldab skaleeritavat tarnijatega suhtlemist ilma lisapersonalita. Lisaks teostab agent põhjalikke vastavus- ja kvaliteedikontrolle, analüüsides keerulisi dokumente, näiteks sertifikaate, ja hinnates struktureerimata andmeid, et tagada regulatiivne vastavus ja kvaliteet. See vähendab vastavusriski ja suurendab turvalisust tarnijate valimisel, eriti rangelt reguleeritud tööstusharudes, nagu meditsiinitehnoloogia või toiduainetööstus.

B2B Hanged: tarneahelad, kauplemine, turuplatsid ja AI toetatud hankimine koos Accio.com -iga – pilt: xpert.digital

Lisateavet selle kohta siin:

• Leidke tooteid ja B2B teadmisi koos AI / nõuande ja toetusega

Laiem mõju: tehisintellekti agendid ning töö ja kaubanduse tulevik

Autonoomsete agentide, näiteks Accio Agent Mode'i, kasutuselevõtt on enamat kui lihtsalt tehnoloogiline innovatsioon; see on katalüsaatoriks sügavatele muutustele töömaailmas ja globaalses kaubanduses. Selle tehnoloogia strateegilised ja eetilised tagajärjed nõuavad forward-looking kaalumist.

Hankerolli ümberdefineerimine: täitjast strateegiks

Hirmud, et tehisintellekti agendid asendavad inimtöötajaid, on laialt levinud. Analüüs viitab aga pigem ümberkujunemisele kui töökohtade kaotamisele. Tehisintellekti agendid kujundavad hankespetsialistide rolli põhjalikult ümber. Rutiinsed ja korduvad ülesanded – näiteks andmete sisestamine, lihtsad otsingud, esmane kontakt ja põhilised võrdlused – automatiseeritakse suures osas. See on kooskõlas uuringutega, mis näitavad, et tehisintellekt võtab peamiselt üle automatiseeritavad ülesanded, vabastades inimesed keskenduma kõrgema väärtusega tegevustele.

Inimeste roll areneb edasi "tehisintellekti juhi" või "hankestrateegi" rolliks. Kohustused nihkuvad järgmisele:

Strateegiline eesmärk: tehisintellekti agentide üldise hankestrateegia ja eesmärkide määratlemine.

Kiire inseneritöö: tõhusate juhiste ja eesmärkide sõnastamine agentide optimaalseks kontrollimiseks.

Valideerimine ja järelevalve: agentide leidude ja soovituste läbivaatamine ja kinnitamine.

Suhete haldamine: tarnijatega läbirääkimiste pidamise ja pikaajaliste suhete loomine – ülesanded, mis nõuavad inimlikke nüansse ja suhtlemisoskusi.

Agentide portfoolio haldamine: jälgige ja optimeerige digitaalsete agentide jõudlust sarnaselt sellele, kuidas juht juhib inimmeeskonda.

Eetikajuhised ja riskijuhtimine autonoomsetes hangetes

Autonoomia suurenedes suureneb ka risk. Kriitiliste ärifunktsioonide delegeerimine tehisintellekti süsteemidele nõuab rangeid eetilisi juhiseid ja hoolikat riskijuhtimist.

Peamised riskid hõlmavad järgmist:

Andmekaitse ja konfidentsiaalsus: Kui agent saab juurdepääsu ettevõtte tundlikele andmetele, nagu kulustruktuurid, kliendinimekirjad või patenteeritud tootekujundused, peavad kehtima ranged andmekaitsepoliitikad. Ärisaladuste lekke vältimiseks on oluline kasutada privaatseid ja turvalisi agentide süsteeme avalike mudelite asemel.

Vastutus ja aruandekohustus: Kes vastutab, kui agent teeb kuluka vea, valib petturliku tarnija või rikub vastavuseeskirju? Selged auditeerimisjäljed, jälgitavus ja inimjärelevalve on aruandekohustuse tagamiseks hädavajalikud.

Süstemaatiline eelarvamus: tehisintellekti mudelid suudavad õppida ja tugevdada oma treeningandmetes peituvaid eelarvamusi. On oht, et agent eelistab või diskrimineerib süstemaatiliselt teatud tüüpi tarnijaid. Selliste eelarvamuste avastamiseks ja parandamiseks on vaja pidevat jälgimist ja õigluse auditeid.

Riskide maandamise peamine vahend on inimene kaasas (HITL ehk human-in-the-loop). Kõige tõhusamatel agentsüsteemidel on sisseehitatud "piirded" ja kohustuslikud kinnituspunktid. Nendes punktides peab agent enne pöördumatute toimingute tegemist, näiteks lepingu allkirjastamist või makse algatamist, esitama oma tulemused inimesele ülevaatamiseks.

Digitaalse transformatsiooni järgmine etapp hankes

Accio.com-i agendirežiim on enamat kui lihtsalt uus funktsioon. See pakub käegakatsutava pilguheite kaubanduse tulevikku – tulevikku, kus autonoomsed agendid toimivad võimsa digitaalse tööjõuna, juhtides autonoomselt keerulisi äriprotsesse. Sellel tehnoloogial on potentsiaal muuta mängureegleid põhjalikult, võimaldades eelkõige väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel konkureerida globaalsel tasandil efektiivsuse ja intelligentsusega, mis varem oli reserveeritud ainult suurkorporatsioonidele.

Analüüs näitab, et tõeline väärtus ei peitu ainult keelemudeli tehisintellektis, vaid ka planeerimise, mälu ja valdkonnapõhiste tööriistade intelligentse orkestreerimise sees usaldusväärses ja andmepõhises ökosüsteemis. Ettevõtete jaoks tähendab see fookuse nihet: eemale üksikute ülesannete tüütust täitmisest ja intelligentsete süsteemide strateegilise juhtimise poole.

Seega ei ole ettevõtete jaoks enam oluline küsimus see, kas nad võtavad kasutusele tehisintellekti agente, vaid see, kuidas nad neid oma strateegiatesse integreerivad, oma töötajaid uuteks rollideks tehisintellekti juhtide ja strateegidena koolitavad ning vajalikud juhtimisstruktuurid loovad, et selle tehnoloogia tohutut jõudu vastutustundlikult ja tõhusalt rakendada. Tulevik kuulub neile, kes õpivad seda uut digitaalse töö vormi juhtima.

Sõltumatud tehisintellekti platvormid kui strateegiline alternatiiv Euroopa ettevõtetele – pilt: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: kõige paindlikum AI-platvorm – kohandatud lahendused, mis vähendavad kulusid, parandavad nende otsuseid ja suurendavad tõhusust

Sõltumatu AI platvorm: integreerib kõik asjakohased ettevõtte andmeallikad

• Kiire AI integreerimine: kohandatud AI-lahendused ettevõtetele tundidel või päevadel kuude asemel
• Paindlik infrastruktuur: pilvepõhine või hostimine oma andmekeskuses (Saksamaa, Euroopa, vaba asukoha valik)

• Suurim andmeturve: kasutamine advokaadibüroodes on ohutu tõendusmaterjal
• Kasutage paljudes ettevõtte andmeallikates
• Oma või mitmesuguste AI -mudelite valik (DE, EL, USA, CN)

Lisateavet selle kohta siin:

• Sõltumatud tehisintellekti platvormid vs hüperskaleerijad: milline lahendus teile sobib?

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ AI strateegia loomine või ümberpaigutamine

☑️ teerajaja ettevõtluse arendamine

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

Võite minuga ühendust võtta, täites alloleva kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) .

Ootan meie ühist projekti.

Xpert.digital on tööstuse keskus, mille fookus, digiteerimine, masinaehitus, logistika/intralogistics ja fotogalvaanilised ained.

Oma 360 ° ettevõtluse arendamise lahendusega toetame hästi tuntud ettevõtteid uuest äritegevusest pärast müüki.

Turuluure, hammastamine, turunduse automatiseerimine, sisu arendamine, PR, postkampaaniad, isikupärastatud sotsiaalmeedia ja plii turgutamine on osa meie digitaalsetest tööriistadest.

Lisateavet leiate aadressilt: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus