Hetekig tartó beszállítókeresés? Egy új ügynök, mesterséges intelligencia mostantól mindössze néhány óra alatt elvégzi – MI-asszisztensből autonóm MI-menedzserré

Az átállás a segítségnyújtásról az autonómiára a B2B kereskedelemben

Az „Agent Mode” bevezetése az Accio.com B2B kereskedelmi platformon döntő fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia globális kereskedelemben való alkalmazásában. Ez a fejlesztés sokkal több, mint egy egyszerű funkciófrissítés; alapvető paradigmaváltást jelent – eltávolodva az emberi felhasználókat segítő mesterséges intelligenciával működő eszközöktől az autonóm rendszerek felé, amelyek az ő nevükben járnak el. A technológiai fejlődés az olyan egyszerű digitális asszisztensektől, mint a Siri, amelyek előre meghatározott parancsokra reagálnak, a generatív MI-modellekig, mint a ChatGPT, amelyek összetett párbeszédeket tudnak lebonyolítani és tartalmakat létrehozni, most elérte a következő szakaszát: az autonóm ágensek. Ezek az ágensek képesek önállóan megtervezni és végrehajtani összetett, többlépéses feladatokat a felhasználó céljainak elérése érdekében.

Ez a jelentés átfogó elemzést kíván nyújtani erről az új képességről. Lebontja az ügynökmód technológiai alapjait, feltárja gyakorlati alkalmazásait, és rávilágít a vállalkozások, különösen a kis- és középvállalkozások (kkv-k) számára gyakorolt mélyreható stratégiai következményekre. Az elemzés túlmutat egy felszínes bejelentésen, és mélyreható, cselekvésorientált megértést nyújt arról, hogy mit jelent ez a technológia a globális kereskedelem jövője szempontjából.

Az autonóm mesterséges intelligencia ágensek kora: a munka új definíciója

Az ágensmód jelentőségének teljes megértéséhez először is meg kell érteni az alapjául szolgáló technológiát. Az autonóm MI-ágensek már nem a jövő távoli látomásai, hanem egy kézzelfogható technológiai valóság, amely újraértelmezi a munkavégzés módját. Architektúrájuk és funkcionalitásuk alapvetően eltér a korábbi MI-rendszerektől, és alapját képezik annak az átalakító erőnek, amelyet az olyan platformok, mint az Accio.com, most szabadjára engednek.

Mik azok az autonóm mesterséges intelligencia ágensek? A chatbotokon és a hagyományos mesterséges intelligencián túl

Az autonóm ágens egy fejlett mesterséges intelligencia alapú rendszer, amelyet úgy terveztek, hogy érzékelje a környezetét, önállóan hozzon döntéseket, és egy sor feladatot hajtson végre egy adott, gyakran összetett cél elérése érdekében minimális emberi beavatkozással. Ez a definíció kiemeli a lényeges különbséget a mesterséges intelligencia ismertebb formáihoz képest.

Egy hagyományos chatbottal ellentétben, amely egy egyszerű parancs-válasz mechanizmuson alapul, egy ügynök több lépésből álló tervet tud megfogalmazni és végrehajtani egy kérés megoldására. Míg egy virtuális asszisztens, mint például a Siri, egyetlen, egyértelműen meghatározott feladatot lát el – például időzítő beállítását vagy időjárás-jelentés ellenőrzését – egy autonóm ügynök többértelmű, átfogó célokat is képes kezelni. Az olyan utasítások, mint a „Tervezze meg üzleti útját Vietnámba” vagy a „Keressen új beszállítót a fenntartható anyagokból készült termékcsaládomhoz”, az ügynök hatáskörébe tartoznak.

Ez a fejlesztés az átmenetet jelzi a tisztán eszközalapú interakciókról az intelligens partnerségekre. A mesterséges intelligencia egy passzív, utasításokra váró eszközből egy aktív, célorientált partnerré alakul át, amely proaktívan hozzájárul az üzleti célok eléréséhez.

Egy ágens anatómiája: Az autonómia építőkövei

Egy ágens autonóm cselekvési képessége számos alapvető komponens interakcióján múlik. Míg a nyelvi modell gyakran központi szerepet játszik, a valódi autonómiát ezen építőelemek összehangolt architektúrája teszi lehetővé.

A kognitív agy: Nagy nyelvi modellek (LLM-ek)

Minden modern ágens lelke és kognitív motorja egy nagy nyelvi modell (LLM), mint például az OpenAI GPT sorozata vagy a Google Geminije. Ezeket a modelleket hatalmas mennyiségű adaton képezik ki, és így figyelemre méltó képességet fejlesztenek ki az árnyalt emberi nyelv megértésére, az összetett problémák logikus megoldására és az emberi nyelvhez hasonló szöveg generálására. Ez a képesség lehetővé teszi az ágens számára, hogy értelmezzen egy homályosan megfogalmazott felhasználói kérést, például a "jobb csomagolásra van szükségem", és konkrét, végrehajtható lépések sorozatává alakítsa.

Tervezés és logikus gondolkodás

Az egyik kulcsfontosságú képesség, amely megkülönbözteti az ágenseket az egyszerűbb mesterséges intelligenciától, a feladatbontás. Egy ágens egy összetett célt logikusan kezelhető részfeladatok sorozatára bonthat. Például az „Új beszállító keresése” cél esetében az ágens terve így nézhet ki: 1. A termék piaci trendjeinek kutatása. 2. A legjobbra értékelt beszállítók azonosítása a releváns platformokon. 3. Beszállítók szűrése meghatározott kritériumok, például tanúsítványok vagy minimális rendelési mennyiségek alapján. 4. Kapcsolatfelvétel velük és árajánlatkérés. 5. A kapott információk összefoglalása egy összehasonlító jelentésben. Ez a tervezési képesség kulcsfontosságú az összetett, valós üzleti folyamatok kezeléséhez.

Emlékezet és tanulás

Az autonóm ágensek memóriával rendelkeznek, amely központi szerepet játszik a működésükben és a folyamatos fejlődésükben. Rövid távú memóriájukat használnak az aktuális feladatsor nyomon követésére, valamint hosszú távú memóriájukat a múltbeli interakciókból való tanulásra és az időbeli fejlődésre. Ez lehetővé teszi az ágens számára, hogy elkerülje a hibák megismétlését, és válaszait egyre inkább a felhasználó konkrét igényeihez és preferenciáihoz igazítsa. Ez egy kulcsfontosságú különbség az állapot nélküli chatbotokhoz képest, amelyek a beszélgetés kontextusát elfelejtik, amint az véget ért.

Eszközhasználat: Kapcsolat a való világgal

Egy ügynök valódi ágenciája az „eszközök” használatának képességéből fakad. Ezek az eszközök külső függvények vagy alkalmazásprogramozási felületek (API-k), amelyek lehetővé teszik az ügynök számára, hogy kapcsolatba lépjen a külvilággal és műveleteket hajtson végre. Például egy ügynök használhat webes keresési API-t valós idejű adatok gyűjtésére, számológép API-t pénzügyi elemzésre, vagy e-mail API-t üzenetek küldésére. Egy olyan platformon, mint az Accio.com, ezek az eszközök hozzáférést biztosítanak a belső beszállítói adatbázisokhoz, kommunikációs rendszerekhez, analitikai képességekhez és más saját fejlesztésű rendszerekhez.

Az igazi innováció tehát nem kizárólag az LLM-ben rejlik, hanem az azt körülvevő vezénylési keretrendszerben is. Egy LLM önmagában egy hatékony, de passzív szöveggenerátor. A keretrendszer – a tervezési és végrehajtási ciklus, a memóriakezelés és a rendelkezésre álló, jól definiált eszközök könyvtára – az, ami az LLM-et „gondolkodóból” „cselekvővé” alakítja. Az olyan platformok versenyelőnye, mint az Accio, ezért nemcsak egy hatékony LLM használatában rejlik, hanem a saját fejlesztésű ágens-keretrendszerük minőségében és kifinomultságában is.

Az „ügynöki mód” dekódolása: Az elmélettől a gyakorlati alkalmazásig

Az „ügynöki mód” kifejezés nem csupán egy új funkciót ír le, hanem az emberek és gépek közötti interakció alapvetően új módját. A részletes, egyedi lépések végrehajtásának terhét a felhasználóról a mesterséges intelligenciára helyezi át, lehetővé téve ezáltal a sokkal összetettebb feladatok kezelését.

Mit jelent az „ügynöki mód”? Paradigmaváltás a felhasználói interakcióban

Az „ügynökmód” kifejezésnek párhuzamai vannak a modern szoftverfejlesztési környezetekben, mint például a Visual Studio Code vagy az Android Studio. Ezekben a kontextusokban az ügynökmód aktiválása azt jelenti, hogy a felhasználó meghatároz egy magasabb szintű célt – például „Közösségi média megosztási funkció hozzáadása” – – a mesterséges intelligencia automatikusan meghatározza a releváns kontextust, megtervezi a szükséges lépéseket, és végrehajtja azokat több fájlban és eszközben.

Egy olyan beszerzési platformon, mint az Accio.com, ennek a módnak az aktiválása azt jelenti, hogy a felhasználó egy projektet egy hozzáértő digitális asszisztensnek delegál. A lépésenkénti parancsok („X termék keresése”, „Szűrés Y ár szerint”, „Z beszállítóval való kapcsolatfelvétel”) kiadása helyett a felhasználó egy küldetési célt fogalmaz meg: „Találjon nekem három potenciális környezetbarát csomagolásbeszállítót, akik négy héten belül tudnak Németországba szállítani, és legalább 4,5 csillagos értékeléssel rendelkeznek.” Innentől kezdve az ügynök átveszi az autonóm végrehajtást.

Ennek a módnak a működési magját a tervezés és végrehajtás ciklus alkotja. Az ágens megkapja a célt, tervet készít, egy megfelelő eszköz segítségével végrehajtja az első lépést, megfigyeli az eredményt, frissíti a memóriáját és a tervét, majd továbblép a következő lépésre. Ez az iteratív, önkorrekciós folyamat az autonómiájának alapja, amely lehetővé teszi számára, hogy reagáljon az előre nem látható akadályokra, és addig módosítsa a folyamatát, amíg a cél el nem éri.

Amikor egy ágens nem elég: A több ágenses rendszerek ereje

Különösen összetett feladatok esetén a teljesítmény tovább növelhető, ha nem csak egy, hanem több specializált ágenst alkalmazunk együtt csapatként. Ez a koncepció többágenses rendszerként ismert.

Elképzelhetjük ezt egy vállalat részlegeinek analógiájára. Egy összetett beszerzési feladatot egy mesterséges intelligencia által felügyelt ügynökökből álló csapat kezelhet, akik mindegyike egy adott funkcióra specializálódott:

Fel lehetne venni egy kutatóügynököt a piaci trendek elemzésére és a potenciális termékek azonosítására.

Egy audit ügynök specializálódhat a beszállítói tanúsítványok, referenciák és múltbeli teljesítmény ellenőrzésére.

Egy kommunikációs ügynök képes lenne kezelni az információkérések (RFQ-k) automatikus küldését és a válaszok nyomon követését.

Egy elemző ügynök feldolgozhatja a gyűjtött adatokat, és elkészítheti a végső összehasonlító jelentést.

Egy magasabb szintű koordinátor ügynök irányítaná ezt a csapatot, kiosztaná a feladatokat, és biztosítaná, hogy az egyes ügynökök harmonikusan működjenek együtt a teljes cél elérése érdekében. Az ilyen architektúrák, amelyek olyan keretrendszerekben találhatók, mint a CrewAI vagy az AutoGen, a jelenlegi ügynöktechnológia csúcsát képviselik, és valószínűleg hosszú távú jövőképet jelentenek egy olyan funkció számára, mint az Accio Agent Mode.

Ennek a fejlesztésnek mélyreható következménye van: az „Agent Mode” egy nem emberi felhasználót vezet be. Amikor egy Accio ügynök dolgozik, egyetlen ember sem kattint a felhasználói felület gombjaira. Ehelyett egy program belső API-kat hív meg, például a searchProducts vagy a getSupplierDetails függvényeket. Ez azt jelenti, hogy egy platform teljes backendjét már nem szabad kizárólag emberi interakcióra tervezni, hanem egy „Agent Experience” (AX) rendszerre is. A belső API-knak és szolgáltatásoknak robusztusnak, jól dokumentáltnak és olyan módon strukturáltnak kell lenniük, hogy egy LLM könnyen megérthesse és használhassa azokat. Ez jelentős technológiai előnyt teremt, mivel a versenytársak nem tudnak egyszerűen új felhasználói felületet fejleszteni; egy teljes ökoszisztémát kell kiépíteniük géppel olvasható eszközökből és szolgáltatásokból.

B2B Kereskedelmi platformok – Stratégiai tervezés és támogatás az Xpert.digital segítségével – Kép: Xpert.digital

A vállalkozások közötti (B2B) kereskedelmi platformok a globális kereskedelem dinamikájának kritikus elemévé váltak, és ezáltal az export és a globális gazdasági fejlődés hajtóereje. Ezek a platformok bármilyen méretű vállalatot kínálnak, különösen a kkv -k – kis- és közepes méretű vállalatok – amelyeket gyakran a német gazdaság gerincének tekintnek, jelentős előnyöket. Egy olyan világban, amelyben a digitális technológiák egyre inkább előtérbe kerülnek, az alkalmazkodás és az integráció képessége elengedhetetlen a globális verseny sikeréhez.

Bővebben itt:

• Business-to-Business (B2B) kereskedési platformok

Az Accio.com és az intelligens beszerzés fejlődése

Az Agent Mode bevezetése az Accio.com-nál nem egy elszigetelt esemény, hanem egy mesterséges intelligencia által vezérelt platform logikus fejlődése. A meglévő képességek képezik az alapot, amelyre az új autonóm képesség épül, és területspecifikus ismeretekkel és eszközökkel ruházza fel azt.

Az Accio Intelligence pillérei: Az inspirációtól az összehasonlításig

Az Accio.com jelenlegi mesterséges intelligencia funkciói az Ügynöki mód erejét adó alapvető pillérekként értelmezhetők. Ezen funkciók mindegyike egy speciális eszköznek tekinthető, amelyet az ügynök használhat:

Termékötletek: Ez a funkció valós idejű piaci adatokat, közösségi trendeket és B2B ismereteket használ fel, hogy segítsen a felhasználóknak jövedelmező termékötleteket azonosítani. Az Ügynöki Mód kontextusában ez az ügynök „kutatási és felfedezési” eszköze.

Tökéletes egyezés: Ez a funkció egy mesterséges intelligencia által vezérelt folyamaton keresztül vezeti végig a felhasználókat, amely pontos beszerzési követelményeket határoz meg, és azokat ellenőrzött beszállítókkal párosítja. Ez megfelel az ügynök „követelményelemzés és szűrés” funkciójának.

Szuper Összehasonlítás: Ez az eszköz lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több terméket válasszanak ki, és azonnali, átfogó összehasonlítást kapjanak olyan kritikus adatokról, mint az ár, a minimális rendelési mennyiség (MOQ) és a szállítási idő. Ez az ügynök „értékelési és elemzési” funkciója.

Accio Page: Ezek a mesterséges intelligencia által generált, enciklopédia-szerű oldalak minden termékhez összefoglalják az ellenőrzött információkat, és strukturált és megbízható „tudásbázisként” szolgálnak az ügynök számára.

Az ugrás az autonómiához: Asszisztensből színész

Korábban az Accio.com egy kifinomult mesterséges intelligencia asszisztensként vagy másodpilótaként működött. A platform adatokat, elemzéseket és összehasonlításokat nyújtott, de a felhasználó maradt az ügynök, akinek értelmeznie kellett ezeket az információkat, és el kellett döntenie a következő lépésekről. Az ügynöki mód az Accio autonóm ügynökké válását jelzi.

Ebben a módban a platform felhatalmazást kap arra, hogy a felhasználó nevében végrehajtsa a teljes munkafolyamatot. A felhasználó szerepe a feladatok végrehajtásáról a célok meghatározására és a stratégiai monitorozásra helyeződik át.

A gyakran használt hasonlatot, miszerint az Accio úgy működik, mint egy négy specialista – tanácsadó, beszerzési vezető, specialista és pénzügyi elemző – csapata, az Agent Mode teszi teljessé. Az Agent Mode az a projektmenedzser, aki ezt a digitális csapatot vezeti a projekt elejétől a végéig.

Az Accio egyik fő előnye a vertikálisan integrált adat- és eszköz-ökoszisztéma. A platform az Alibaba 25 éves iparági tapasztalatára épül, és olyan forrásokból származó adatokat integrál, mint az Alibaba.com, az 1688 és az Europages. Emellett saját fejlesztésű funkciókkal is büszkélkedhet, mint a hitelminősítések és a mesterséges intelligencia által vezérelt keresztellenőrzés. Míg egy általános ügynöknek, mint például az Auto-GPT, a nyilvános interneten kell keresnie, amely gyakran strukturálatlan és megbízhatatlan, az Accio ügynök egy zárt, kiváló minőségű, strukturált és ellenőrzött B2B adatokból álló rendszerben működik. Eszközei kifejezetten beszerzési feladatokra lettek tervezve. Ez sokkal megbízhatóbbá és hatékonyabbá teszi az Accio ügynököt a beszerzési feladatokban. Nem kell találgatnia, hogy egy beszállító legitim-e; az Accio belső ellenőrző és értékelő eszközeire támaszkodhat. Ez hatalmas bizalmi és megbízhatósági előnyt biztosít az ügynöki módnak a nyílt ügynöki platformokkal szemben.

Az Accio Agent mód a gyakorlatban: hipotetikus használati esetek és stratégiai előnyök

Az ágens mód transzformatív erejének kézzelfoghatóvá tétele érdekében az alábbiakban részletes narratív használati eseteket vázolunk fel. Ezek a forgatókönyvek azt szemléltetik, hogyan lehet az ágens elméleti képességeit konkrét, értékteremtő üzleti folyamatokká alakítani.

1. használati eset: Teljes körű termékfejlesztés és beszerzés

Forgatókönyv: Egy e-kereskedelmi vállalkozó új, fenntartható, magas haszonkulcsú jógaszőnyeg-családot szeretne piacra dobni.

Felhívás az ügynöknek: „Elemezze a fenntartható jógafelszerelések jelenlegi piacát. Azonosítson egy nagy keresletű és jó haszonkulccsal rendelkező terméket. Keresse meg az 5 legnagyobb globális gyártót, amelyek újrahasznosított anyagokat használnak és rendelkeznek ISO 14001 tanúsítvánnyal. Kérjen mintákat és árlistákat 500 darabos kezdeti megrendeléshez. Végezzen összehasonlító elemzést a beszállítókról a költségek, a szállítási idő, az anyagminőség és a kommunikáció minősége alapján. Tegyen nekem egy végső ajánlást a három legjobb opcióval.”

Ügynök tevékenységei: Az ügynök ezt az összetett célt egy részletes tervre bontja, amely olyan fázisokból áll, mint a piackutatás, a beszállítók felkutatása, a beszállítók szűrése, a kapcsolatfelvétel és ajánlatkérés, az elemzés és a jelentéskészítés. A végrehajtás során az ügynök a „Termék Inspiráció” eszközével elemzi a keresési mennyiséget és a közösségi trendeket, és megállapítja, hogy a parafa jógaszőnyegek ígéretes jelöltek. Ezután a belső beszállítói adatbázisában és az interneten átkutatja a gyártók tucatjait. A „Tökéletes Egyezés” logika segítségével szűri ezt a listát tanúsítványok ellenőrzésével és a beszállítók weboldalainak átvizsgálásával az újrahasznosított anyagok bizonyítékai után. Ezután egy kommunikációs eszköz segítségével személyre szabott kérési e-maileket készít és küld az öt legjobb jelöltnek. A bejövő válaszokat és a mintakövetési számokat rögzíti a memóriájában. Miután az összes adatot összegyűjtötte, a „Szuper Összehasonlítás” logika segítségével részletes táblázatot és összefoglaló jelentést készít, amely kiemeli az egyes lehetőségek előnyeit és hátrányait. Ezt a jelentést a felhasználó elé terjesztik a végső döntés meghozatalához. Egy olyan folyamat, amely manuálisan hetekig is eltarthat, órák alatt automatikusan befejeződik.

2. használati eset: Proaktív és dinamikus ellátási lánc optimalizálás

Forgatókönyv: Egy közepes méretű kiskereskedő aggódik a legkeresettebb elektronikai eszközének ellátási láncában bekövetkező esetleges zavarok miatt egy adott régióban uralkodó geopolitikai feszültségek miatt.

Felhívás az ügynöknek: „Folyamatosan figyelje a 12345-ös cikkszámú termék értékesítési adatait és a délkelet-ázsiai ellátási láncokkal kapcsolatos híreket. Ha az értékesítési sebesség több mint 15%-kal nő, vagy ha hiteles jelentések érkeznek kikötőbezárásokról vagy exportkésésekről a régióban, proaktívan azonosítson és tekintsen át három alternatív beszállítót Mexikóban vagy Kelet-Európában, akik hasonló minőségi és kapacitási szabványokkal rendelkeznek. Küldjön nekem jelentést előzetes felülvizsgálatra, hogy szükség esetén azonnal intézkedhessek.”

Ügynökműveletek: Ez a forgatókönyv egy folyamatosan működő monitorozó ügynököt mutat be. Az ügynök a háttérben fut, és csatlakozik a kiskereskedő értékesítési adat API-jához és egy üzenetküldő API-hoz. Folyamatosan ellenőrzi a meghatározott feltételeket. Amint egy trigger teljesül, automatikusan megkezdi a beszállítók keresését és szűrését, az első használati esetben leírtak szerint, de egy másik régióra és más kritériumok alapján. Létrehoz egy „vészhelyzeti jelentést”, és riasztja a felhasználót. Ez a reaktív válságot proaktív, kezelt válaszlépéssé alakítja.

3. használati eset: Komplex megfelelőségi és minőségtesztelés niche termékek esetében

Forgatókönyv: Egy európai vállalatnak orvostechnikai eszközökhöz kell alkatrészt beszereznie, és szigorú uniós előírásoknak (MDR) és minőségi szabványoknak kell megfelelnie.

Felhívás az ügynöknek: „Keressen olyan beszállítókat, akik igazolhatóan rendelkeznek ISO 13485 tanúsítvánnyal, és megfelelőségi nyilatkozatokat tudnak benyújtani az EU MDR-nek megfelelően. Keressen nyilvános nyilvántartásaikban és tanúsítvány-adatbázisaikban ellenőrzés céljából. Elemezze az ügyfél-véleményeket és az iparági fórumokat a minőségi problémákról szóló jelentések tekintetében. Készítsen egy listát a három legmagasabb bizalmi besorolású beszállítóból, és készítsen részletes átvilágítási csomagot mindegyikhez.”

Ügynökműveletek: Ez a használati eset kiemeli az ügynök azon képességét, hogy mélyreható, specializált kutatást végezzen. Webes keresőeszközöket használna a nyilvános tanúsítvány-adatbázisok eléréséhez, PDF-dokumentumok (tanúsítványok) elemzéséhez, és természetes nyelvi feldolgozást használna a vélemények és fórumok véleményének kiértékeléséhez. Ez automatizál egy nagymértékben manuális, időigényes és kritikus megfelelőségi feladatot, amelyhez általában emberi szakértőre lenne szükség.

Stratégiai előnyök a vállalatok számára

A használati esetek számos stratégiai előnyt mutatnak be, amelyeket az ügynöki mód minden méretű vállalat számára kínál:

Hatékonyságnövekedés: A hagyományosan hetekig vagy hónapokig tartó beszerzési folyamatok percekké vagy órákká sűríthetők.

Költségcsökkentés: Csökken a nagy beszerzési csapatok iránti igény, és minimalizálódnak a manuális folyamatok okozta költséges hibák.

A szakértelem demokratizálása: A kkv-k hozzáférnek a beszerzési információkhoz és a működési kapacitáshoz, amelyek korábban csak a nagyvállalatok számára voltak elérhetőek.

Fejlettebb döntéshozatal: A döntések átfogó, adatvezérelt elemzésen alapulnak, nem pedig intuíción vagy hiányos információkon.

Stratégiai agilitás: A vállalatok gyorsabban tudnak reagálni a piaci változásokra és az új lehetőségekre.

Az alábbi táblázat összefoglalja a képességeket és az azokból eredő üzleti előnyöket.

MI ügynök: Stratégiai előnyök a vállalatok számára

MI ügynök: Stratégiai előnyök a vállalatok számára – Kép: Xpert.Digital

A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök stratégiai előnyöket kínálnak a vállalatoknak azáltal, hogy teljes körűen kezelik a beszerzési projekteket – az ötleteléstől a piackutatáson és a beszállítók keresésén át az ajánlatelemzésig és ajánlásokig. Ez drasztikusan lerövidíti a piacra jutási időt, és lehetővé teszi az új üzleti ötletek gyors tesztelését minimális manuális erőfeszítéssel. Ugyanakkor folyamatosan figyelemmel kísérik a piacot és az ellátási láncokat, és proaktív korai figyelmeztető rendszerként működnek, önállóan cselekszenek az előre meghatározott események esetén. Ez növeli az ellátási lánc ellenálló képességét, és lehetővé teszi a proaktív kockázatkezelést a válságok reaktív kezelése helyett. Az automatizált beszállítói kommunikáció lehetővé teszi a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynök számára, hogy függetlenül fogalmazzon meg, küldjön és kövessen nyomon kéréseket, és konszolidálja a válaszokat az egyszerű értékelés érdekében. Ez hatalmas időmegtakarítást eredményez a beszerzési személyzet számára, és lehetővé teszi a skálázható beszállítói kapcsolattartást további személyzet nélkül. Ezenkívül az ügynök mélyreható megfelelőségi és minőségellenőrzéseket végez az olyan összetett dokumentumok elemzésével, mint a tanúsítványok, és értékeli a strukturálatlan adatokat a szabályozási megfelelés és a minőség biztosítása érdekében. Ez csökkenti a megfelelőségi kockázatot és növeli a biztonságot a beszállítók kiválasztásakor, különösen a szigorúan szabályozott iparágakban, mint az orvostechnika vagy az élelmiszeripar.

B2B beszerzés: ellátási láncok, kereskedelem, piactérek és AI -támogatott beszerzés az ACCIO.com segítségével – Kép: Xpert.digital

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

A szélesebb körű hatás: MI-ágensek és a munka és a kereskedelem jövője

Az olyan autonóm ágensek bevezetése, mint az Accio Agent Mode, több mint egy technológiai innováció; mélyreható változások katalizátora a munka világában és a globális kereskedelemben. E technológia stratégiai és etikai vonatkozásai forward-looking mérlegelést igényelnek.

A beszerzési szerep újraértelmezése: Végrehajtótól stratégává

Széles körben terjednek a félelmek, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök felváltják az emberi munkaerőt. Az elemzések azonban inkább átalakulásra, mintsem munkahelyek megszüntetésére utalnak. A mesterséges intelligencia által vezérelt ügynökök alapvetően átalakítják a beszerzési szakemberek szerepét. A rutinszerű és ismétlődő feladatok – mint például az adatbevitel, az egyszerű keresések, a kezdeti kapcsolatfelvétel és az alapvető összehasonlítások – nagyrészt automatizáltak lesznek. Ez összhangban van a kutatásokkal, amelyek azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia elsősorban átveszi az automatizálható feladatokat, felszabadítva az embereket, hogy a nagyobb értékű tevékenységekre összpontosíthassanak.

Az emberek szerepe „mesterséges intelligencia menedzser” vagy „beszerzési stratéga” szerepébe fog átalakulni. A felelősségi körök a következőkre fognak átalakulni:

Stratégiai célkitűzés: Az AI-ügynökök átfogó beszerzési stratégiájának és célkitűzéseinek meghatározása.

Gyors tervezés: Hatékony utasítások és célok megfogalmazása az ágensek optimális szabályozása érdekében.

Validálás és felügyelet: Az ügynökök megállapításainak és ajánlásainak áttekintése és megerősítése.

Kapcsolatkezelés: A végső tárgyalások átvétele és hosszú távú kapcsolatok kiépítése a beszállítókkal – olyan feladatok, amelyek emberi finomságokat és interperszonális készségeket igényelnek.

Ügynökportfólió-kezelés: Figyelemmel kíséri és optimalizálja a digitális ügynökök teljesítményét, hasonlóan ahhoz, ahogyan egy vezető vezeti az emberi csapatot.

Etikai irányelvek és kockázatkezelés az autonóm beszerzésben

Az autonómia növekedésével a kockázat is növekszik. A kritikus üzleti funkciók mesterséges intelligencia rendszerekhez való delegálása szigorú etikai irányelveket és gondos kockázatkezelést igényel.

A főbb kockázatok a következők:

Adatvédelem és titoktartás: Amikor egy ügynök hozzáférést kap érzékeny vállalati adatokhoz, például költségstruktúrákhoz, ügyféllistákhoz vagy saját fejlesztésű terméktervekhez, szigorú adatvédelmi szabályzatoknak kell érvényben lenniük. A privát, biztonságos ügynöki rendszerek használata a nyilvános modellek helyett kulcsfontosságú az üzleti titkok kiszivárgásának megakadályozása érdekében.

Felelősség és elszámoltathatóság: Ki a felelős, ha egy ügynök költséges hibát követ el, csalárd beszállítót választ, vagy megsérti a megfelelőségi előírásokat? Az átlátható auditnaplók, a nyomon követhetőség és az emberi felügyelet elengedhetetlen az elszámoltathatóság biztosításához.

Szisztematikus torzítás: A mesterséges intelligencia modellek képesek tanulni és megerősíteni a betanítási adataikban rejlő torzításokat. Fennáll annak a kockázata, hogy egy ágens szisztematikusan előnyben részesít vagy diszkriminál bizonyos típusú beszállítókat. Folyamatos monitorozás és méltányossági auditok szükségesek az ilyen torzítások észleléséhez és korrigálásához.

A kockázatcsökkentés kulcsfontosságú eszköze a humán-in-the-loop (HITL) koncepciója. A leghatékonyabb ágensrendszerek beépített „védőkorlátokkal” és kötelező jóváhagyási ellenőrzőpontokkal rendelkeznek. Ezeken a pontokon az ágensnek be kell nyújtania az eredményeit egy embernek felülvizsgálatra, mielőtt visszafordíthatatlan műveleteket hajtana végre, például szerződés aláírását vagy fizetés kezdeményezését.

A digitális átalakulás következő szakasza a beszerzésben

Az Accio.com Ügynöki Módja több mint egy új funkció. Kézzelfogható betekintést nyújt a kereskedelem jövőjébe – egy olyan jövőbe, ahol az autonóm ügynökök hatékony digitális munkaerőként működnek, önállóan kezelve az összetett üzleti folyamatokat. Ez a technológia alapvetően megváltoztathatja a játékszabályokat, lehetővé téve különösen a kis- és középvállalkozások számára, hogy globális szinten olyan hatékonysággal és intelligenciával versenyezzenek, amely korábban csak a nagyvállalatoknak volt fenntartva.

Az elemzés azt mutatja, hogy a valódi érték nem kizárólag a nyelvi modell mesterséges intelligenciájában rejlik, hanem a tervezés, a memória és a szakterület-specifikus eszközök intelligens összehangolásában egy megbízható, adatvezérelt ökoszisztémán belül. A vállalatok számára ez a fókusz eltolódását jelenti: eltávolodva az egyes feladatok fáradságos végrehajtásától az intelligens rendszerek stratégiai irányítása felé.

A vállalatok számára tehát már nem az a döntő kérdés, hogy bevetnek-e mesterséges intelligencia alapú ügynököket, hanem az, hogy hogyan integrálják azokat stratégiáikba, hogyan képezik ki alkalmazottaikat az új MI-menedzseri és -stratéga szerepkörökre, és hogyan hozzák létre a szükséges irányítási struktúrákat ahhoz, hogy felelősségteljesen és hatékonyan kiaknázhassák e technológia hatalmas erejét. A jövő azoké, akik megtanulják kezelni a digitális munka ezen új formáját.

Független mesterséges intelligencia platformok, mint stratégiai alternatíva az európai vállalatok számára – Kép: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platform – testreszabott megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Bővebben itt:

• Független MI platformok kontra hiperskálázók: Melyik megoldás a megfelelő az Ön számára?

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információk a következő címen találhatók: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus