Tygodnie poszukiwań dostawców? Nowa sztuczna inteligencja agenta robi to teraz w zaledwie kilka godzin – od asystenta AI do autonomicznego menedżera AI

Przejście od pomocy do autonomii w handlu B2B

Wprowadzenie „trybu agenta” na platformie handlowej B2B Accio.com stanowi decydujący punkt zwrotny w zastosowaniu sztucznej inteligencji w handlu globalnym. To rozwiązanie to znacznie więcej niż tylko aktualizacja funkcji; stanowi ono fundamentalną zmianę paradygmatu – odejścia od narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które pomagają użytkownikom, na rzecz autonomicznych systemów działających w ich imieniu. Ewolucja technologiczna od prostych asystentów cyfrowych, takich jak Siri, reagujących na predefiniowane polecenia, do generatywnych modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, które mogą prowadzić złożone dialogi i tworzyć treści, osiągnęła teraz kolejny etap: autonomicznych agentów. Agenci ci są w stanie samodzielnie planować i wykonywać złożone, wieloetapowe zadania, aby osiągnąć cele użytkownika.

Niniejszy raport ma na celu kompleksową analizę tej nowej możliwości. Zdekonstruuje on technologiczne podstawy trybu agenta, zbada jego praktyczne zastosowania i naświetli głębokie implikacje strategiczne dla przedsiębiorstw, zwłaszcza małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Analiza wykracza poza powierzchowną zapowiedź, aby stworzyć dogłębne, zorientowane na działanie zrozumienie znaczenia tej technologii dla przyszłości globalnego handlu.

Era autonomicznych agentów AI: nowa definicja pracy

Aby w pełni zrozumieć znaczenie trybu agenta, konieczne jest najpierw zrozumienie technologii, na której się opiera. Autonomiczne agenci AI nie są już odległą wizją przyszłości, ale konkretną rzeczywistością technologiczną, która na nowo definiuje sposób wykonywania pracy. Ich architektura i funkcjonalność zasadniczo różnią się od poprzednich systemów AI i stanowią podstawę transformacyjnej mocy, którą uwalniają obecnie platformy takie jak Accio.com.

Czym są autonomiczni agenci AI? Poza chatbotami i tradycyjną sztuczną inteligencją

Agent autonomiczny to zaawansowany system sztucznej inteligencji (AI), zaprojektowany do postrzegania otoczenia, samodzielnego podejmowania decyzji i wykonywania szeregu zadań w celu osiągnięcia konkretnego, często złożonego celu, przy minimalnej ingerencji człowieka. Ta definicja podkreśla zasadniczą różnicę w stosunku do bardziej znanych form AI.

W przeciwieństwie do tradycyjnego chatbota, który opiera się na prostym mechanizmie poleceń i odpowiedzi, agent może sformułować i zrealizować wieloetapowy plan rozwiązania problemu. Podczas gdy wirtualny asystent, taki jak Siri, wykonuje pojedyncze, jasno zdefiniowane zadania – takie jak ustawienie timera czy sprawdzenie pogody – autonomiczny agent może obsługiwać niejednoznaczne, nadrzędne cele. Polecenia takie jak „Zaplanuj moją podróż służbową do Wietnamu” lub „Znajdź nowego dostawcę dla mojej linii produktów wykonanych z materiałów zrównoważonych” leżą w zakresie działania agenta.

Ten rozwój oznacza przejście od interakcji opartych wyłącznie na narzędziach do inteligentnych partnerstw. Sztuczna inteligencja przekształca się z pasywnego narzędzia czekającego na instrukcje w aktywnego, zorientowanego na cel partnera, który proaktywnie przyczynia się do realizacji celów biznesowych.

Anatomia agenta: podstawowe elementy autonomii

Zdolność agenta do autonomicznego działania opiera się na interakcji kilku kluczowych komponentów. Choć model językowy często odgrywa kluczową rolę, to właśnie zorganizowana architektura tych elementów składowych umożliwia prawdziwą autonomię.

Mózg poznawczy: duże modele językowe (LLM)

Sercem i motorem poznawczym każdego nowoczesnego agenta jest model dużego języka (LLM), taki jak seria GPT firmy OpenAI czy Gemini firmy Google. Modele te są trenowane na ogromnych zbiorach danych, dzięki czemu rozwijają niezwykłą zdolność rozumienia niuansów języka ludzkiego, logicznego rozwiązywania złożonych problemów i generowania tekstu zbliżonego do ludzkiego. Ta zdolność pozwala agentowi zinterpretować niejasno sformułowaną prośbę użytkownika, taką jak „Potrzebuję lepszego opakowania”, i przełożyć ją na serię konkretnych, wykonalnych kroków.

Planowanie i logiczne myślenie

Jedną z kluczowych możliwości, które odróżniają agenta od prostszej sztucznej inteligencji, jest dekompozycja zadań. Agent może rozbić złożony cel na logiczną sekwencję łatwych do zarządzania podzadań. Na przykład, w przypadku celu „Znalezienie nowego dostawcy”, plan agenta może wyglądać następująco: 1. Zbadanie trendów rynkowych dla produktu. 2. Zidentyfikowanie najlepiej ocenianych dostawców na odpowiednich platformach. 3. Filtrowanie dostawców według określonych kryteriów, takich jak certyfikaty czy minimalne ilości zamówienia. 4. Kontakt z nimi i proszenie o wyceny. 5. Podsumowanie otrzymanych informacji w raporcie porównawczym. Ta możliwość planowania ma kluczowe znaczenie dla zarządzania złożonymi, rzeczywistymi procesami biznesowymi.

Pamięć i uczenie się

Agenci autonomiczni posiadają pamięć, która jest kluczowa dla ich funkcjonalności i ciągłego rozwoju. Wykorzystują zarówno pamięć krótkotrwałą do śledzenia bieżącej sekwencji zadań, jak i pamięć długotrwałą do uczenia się na podstawie poprzednich interakcji i doskonalenia się w czasie. Dzięki temu agent unika powtarzania błędów i coraz lepiej dostosowuje swoje odpowiedzi do specyficznych potrzeb i preferencji użytkownika. To kluczowa różnica w porównaniu z chatbotami bezstanowymi, które zapominają kontekst rozmowy po jej zakończeniu.

Wykorzystanie narzędzi: połączenie ze światem rzeczywistym

Prawdziwa siła agenta bierze się z jego umiejętności korzystania z „narzędzi”. Narzędzia te to funkcje zewnętrzne lub interfejsy programowania aplikacji (API), które umożliwiają agentowi interakcję ze światem zewnętrznym i wykonywanie działań. Na przykład, agent może korzystać z interfejsu API wyszukiwarki internetowej do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym, interfejsu API kalkulatora do analizy finansowej lub interfejsu API poczty e-mail do wysyłania wiadomości. W przypadku platformy takiej jak Accio.com, narzędzia te obejmują dostęp do wewnętrznych baz danych dostawców, systemów komunikacji, funkcji analitycznych i innych zastrzeżonych systemów.

Prawdziwa innowacja tkwi zatem nie tylko w samym LLM, ale w otaczającym go systemie orkiestracji. Sam LLM jest potężnym, ale pasywnym generatorem tekstu. To właśnie system – cykl planowania i realizacji, zarządzanie pamięcią oraz biblioteka dostępnych, dobrze zdefiniowanych narzędzi – przekształca LLM z „myśliciela” w „działacza”. Przewaga konkurencyjna platform takich jak Accio leży zatem nie tylko w wykorzystaniu potężnego LLM, ale także w jakości i zaawansowaniu ich autorskiego systemu agentów.

„Tryb agenta” rozszyfrowany: od teorii do praktycznego zastosowania

Termin „tryb agenta” opisuje nie tylko nową funkcję, ale także fundamentalnie nowy sposób interakcji między ludźmi a maszynami. Przenosi on ciężar wykonywania szczegółowych, indywidualnych kroków z użytkownika na sztuczną inteligencję, umożliwiając tym samym obsługę znacznie bardziej złożonych zadań.

Co oznacza „tryb agenta”? Zmiana paradygmatu w interakcji z użytkownikiem

Termin „tryb agenta” ma swoje odpowiedniki we współczesnych środowiskach programistycznych, takich jak Visual Studio Code czy Android Studio. W tych kontekstach aktywacja trybu agenta oznacza, że użytkownik określa cel wyższego rzędu – na przykład „Dodaj funkcję udostępniania w mediach społecznościowych” – sztuczna inteligencja autonomicznie określa odpowiedni kontekst, planuje niezbędne kroki i wykonuje je w wielu plikach i narzędziach.

W przypadku platformy zakupowej, takiej jak Accio.com, aktywacja tego trybu oznacza, że użytkownik deleguje projekt kompetentnemu asystentowi cyfrowemu. Zamiast wydawać polecenia krok po kroku („Wyszukaj produkt X”, „Filtruj według ceny Y”, „Skontaktuj się z dostawcą Z”), użytkownik formułuje cel misji: „Znajdź mi trzech potencjalnych dostawców opakowań przyjaznych dla środowiska, którzy mogą dostarczyć zamówienie do Niemiec w ciągu czterech tygodni i mają ocenę co najmniej 4,5 gwiazdki”. Od tego momentu agent przejmuje autonomiczne wykonywanie zadania.

Rdzeniem operacyjnym tego trybu jest pętla „planuj i wykonaj”. Agent otrzymuje cel, tworzy plan, wykonuje pierwszy krok za pomocą odpowiedniego narzędzia, obserwuje wynik, aktualizuje swoją pamięć i plan, po czym przechodzi do następnego kroku. Ten iteracyjny, samokorygujący się proces stanowi fundament jego autonomii, pozwalając mu reagować na nieprzewidziane przeszkody i korygować kurs aż do osiągnięcia celu.

Kiedy jeden agent nie wystarcza: moc systemów wieloagentowych

W przypadku szczególnie złożonych zadań wydajność można dodatkowo zwiększyć, wykorzystując nie jednego, ale kilku wyspecjalizowanych agentów pracujących zespołowo. Koncepcja ta znana jest jako system wieloagentowy.

Można to sobie wyobrazić analogicznie do działów w firmie. Złożone zadanie zakupowe może być obsługiwane przez zespół agentów AI, z których każdy specjalizuje się w określonej funkcji:

Można zatrudnić agenta badawczego, którego zadaniem będzie analiza trendów rynkowych i identyfikacja potencjalnych produktów.

Agent audytorski może specjalizować się w weryfikowaniu certyfikatów dostawców, referencji i dotychczasowych osiągnięć.

Agent komunikacyjny mógłby obsługiwać automatyczne wysyłanie wniosków o informacje (RFQ) i śledzić odpowiedzi.

Agent analityczny mógłby przetworzyć zebrane dane i utworzyć końcowy raport porównawczy.

Agent orkiestratora wyższego poziomu zarządzałby tym zespołem, przydzielał zadania i zapewniał harmonijną współpracę poszczególnych agentów w celu osiągnięcia ogólnego celu. Takie architektury, stosowane w frameworkach takich jak CrewAI czy AutoGen, stanowią szczytowe osiągnięcie obecnej technologii agentów i są prawdopodobną długoterminową wizją dla funkcji takiej jak tryb agenta w Accio.

Ten rozwój ma głębokie konsekwencje: „Tryb Agenta” wprowadza użytkownika niebędącego człowiekiem. Podczas pracy agenta Accio, żaden człowiek nie klika przycisków w interfejsie użytkownika. Zamiast tego program wywołuje wewnętrzne API, takie jak searchProducts lub getSupplierDetails. Oznacza to, że całe zaplecze platformy nie musi już być projektowane wyłącznie z myślą o interakcji z człowiekiem, ale również z myślą o „Doświadczeniu Agenta” (AX). Wewnętrzne API i usługi muszą być solidne, dobrze udokumentowane i ustrukturyzowane w taki sposób, aby absolwent LLM mógł je łatwo zrozumieć i używać. Stwarza to znaczącą przewagę technologiczną, ponieważ konkurenci nie mogą po prostu opracować nowego interfejsu użytkownika; muszą zbudować cały ekosystem narzędzi i usług czytelnych dla maszyn.

B2B Platformy handlowe – Planowanie strategiczne i wsparcie z Xpert.digital – Obraz: xpert.digital

Platformy handlowe między biznesem (B2B) stały się kluczowym elementem globalnej dynamiki handlu, a tym samym siłą napędową eksportu i globalnego rozwoju gospodarczego. Platformy te oferują firmy każdej wielkości, w szczególności MŚP – małe i średnie firmy – które są często uważane za kręgosłup niemieckiej gospodarki, znaczące zalety. W świecie, w którym technologie cyfrowe stają się coraz bardziej na pierwszym planie, zdolność dostosowywania się i integracji ma kluczowe znaczenie dla sukcesu w globalnej konkurencji.

Więcej na ten temat tutaj:

• Platformy transakcyjne typu business-to-business (B2B).

Accio.com i ewolucja inteligentnych zakupów

Wprowadzenie trybu agenta na Accio.com nie jest odosobnionym wydarzeniem, lecz logiczną ewolucją platformy zbudowanej od podstaw w oparciu o inteligencję opartą na sztucznej inteligencji. Istniejące możliwości stanowią fundament, na którym opiera się nowa, autonomiczna funkcjonalność, wyposażając ją w wiedzę i narzędzia specyficzne dla danej dziedziny.

Filary Accio Intelligence: Od inspiracji do porównania

Obecny pakiet funkcji AI na Accio.com można uznać za fundamentalne filary, które dają Trybowi Agenta jego moc. Każdą z tych funkcji można uznać za specjalistyczne narzędzie, z którego może korzystać agent:

Inspiracja Produktowa: Ta funkcja wykorzystuje dane rynkowe w czasie rzeczywistym, trendy społeczne i wiedzę B2B, aby pomóc użytkownikom w identyfikowaniu dochodowych pomysłów na produkty. W kontekście Trybu Agenta jest to narzędzie do „badań i odkrywania” agenta.

Idealne dopasowanie: Ta funkcja prowadzi użytkowników przez proces oparty na sztucznej inteligencji, aby zdefiniować precyzyjne wymagania dotyczące zaopatrzenia i dopasować je do zweryfikowanych dostawców. Odpowiada to funkcji „analizy i filtrowania wymagań” agenta.

Super Comparison: To narzędzie pozwala użytkownikom wybrać wiele produktów i otrzymać natychmiastowe, kompleksowe porównanie kluczowych danych, takich jak cena, minimalna ilość zamówienia (MOQ) i czas dostawy. To funkcja „oceny i analizy” agenta.

Accio Page: Te generowane przez sztuczną inteligencję, przypominające encyklopedię strony dla każdego produktu podsumowują zweryfikowane informacje i stanowią ustrukturyzowaną i wiarygodną „bazę wiedzy” dla agenta.

Skok do autonomii: od asystenta do aktora

Wcześniej Accio.com działało jako zaawansowany asystent AI lub drugi pilot. Platforma dostarczała dane, analizy i porównania, ale użytkownik pozostawał agentem, który musiał interpretować te informacje i decydować o kolejnych krokach. Tryb agenta oznacza przejście Accio na autonomicznego agenta.

W tym trybie platforma może realizować cały przepływ pracy w imieniu użytkownika. Rola użytkownika zmienia się z wykonywania zadań na definiowanie celów i monitorowanie strategiczne.

Często używana analogia, że Accio działa jak zespół czterech specjalistów w jednym – konsultant, menedżer ds. zakupów, specjalista i analityk finansowy – znajduje swoje dopełnienie w przypadku Agent Mode. Agent Mode to kierownik projektu, który kieruje tym cyfrowym zespołem, doprowadzając projekt do końca.

Kluczową zaletą Accio jest pionowo zintegrowany ekosystem danych i narzędzi. Platforma opiera się na 25-letnim doświadczeniu Alibaby w branży i integruje dane z takich źródeł jak Alibaba.com, 1688 i Europages. Oferuje również zastrzeżone funkcje, takie jak scoring kredytowy i walidację krzyżową opartą na sztucznej inteligencji. Podczas gdy agent ogólny, taki jak Auto-GPT, musi przeszukiwać publiczny internet, który często jest nieustrukturyzowany i zawodny, agent Accio działa w zamkniętym systemie wysokiej jakości, ustrukturyzowanych i zweryfikowanych danych B2B. Jego narzędzia są zaprojektowane specjalnie do zadań związanych z zakupami. Dzięki temu agent Accio jest znacznie bardziej niezawodny i skuteczny w realizacji zadań zakupowych. Nie musi zgadywać, czy dostawca jest wiarygodny; może polegać na wewnętrznych narzędziach weryfikacji i oceny Accio. Daje to trybowi agenta ogromną przewagę w zakresie zaufania i niezawodności nad otwartymi platformami agentów.

Tryb agenta Accio w praktyce: hipotetyczne przypadki użycia i korzyści strategiczne

Aby ukazać transformacyjną moc trybu agenta, poniżej przedstawiono szczegółowe, narracyjne przypadki użycia. Scenariusze te ilustrują, jak teoretyczne możliwości agenta można przełożyć na konkretne, generujące wartość procesy biznesowe.

Przypadek użycia 1: Kompleksowe opracowywanie i zakup produktów

Scenariusz: Przedsiębiorca działający w branży e-commerce chce wprowadzić na rynek nową linię ekologicznych mat do jogi o wysokiej marży.

Polecenie dla agenta: „Przeanalizuj aktualny rynek zrównoważonego sprzętu do jogi. Znajdź produkt o dużym popycie i dobrej marży zysku. Znajdź 5 najlepszych światowych producentów, którzy wykorzystują materiały z recyklingu i posiadają certyfikat ISO 14001. Poproś o próbki i cenniki przy pierwszym zamówieniu 500 sztuk. Przeprowadź analizę porównawczą dostawców pod kątem kosztów, czasu dostawy, jakości materiałów i jakości komunikacji. Przedstaw mi ostateczną rekomendację z trzema najlepszymi opcjami”.

Działania agenta: Agent rozkłada ten złożony cel na szczegółowy plan, składający się z faz takich jak badania rynku, pozyskiwanie dostawców, selekcja dostawców, kontakt z klientami i zapytania ofertowe, analiza i raportowanie. W trakcie realizacji agent wykorzystuje narzędzie „Inspiracja Produktowa” do analizy liczby wyszukiwań i trendów społecznych, a następnie ustala, że maty korkowe do jogi są obiecującym kandydatem. Następnie przeszukuje wewnętrzną bazę danych dostawców i internet, aby znaleźć dziesiątki producentów. Wykorzystując logikę „Doskonałego Dopasowania”, filtruje tę listę, sprawdzając certyfikaty i skanując strony internetowe dostawców w poszukiwaniu dowodów na obecność materiałów pochodzących z recyklingu. Następnie za pomocą narzędzia komunikacyjnego tworzy i wysyła spersonalizowane e-maile z zapytaniami do pięciu najlepszych kandydatów. Rejestruje w pamięci przychodzące odpowiedzi i numery śledzenia próbek. Po zebraniu wszystkich danych, za pomocą logiki „Super Comparison” generuje szczegółową tabelę i raport podsumowujący, podkreślając zalety i wady każdej opcji. Raport ten jest prezentowany użytkownikowi do podjęcia ostatecznej decyzji. Proces, który mógłby trwać tygodnie ręcznie, jest realizowany autonomicznie w ciągu kilku godzin.

Przypadek użycia 2: Proaktywna i dynamiczna optymalizacja łańcucha dostaw

Scenariusz: Średniej wielkości sprzedawca detaliczny obawia się potencjalnych zakłóceń w łańcuchu dostaw swojego najlepiej sprzedającego się urządzenia elektronicznego z powodu napięć geopolitycznych w danym regionie.

Polecenie dla agenta: „Ciągle monitoruj dane sprzedażowe dla produktu o numerze SKU 12345 oraz informacje dotyczące łańcuchów dostaw w Azji Południowo-Wschodniej. Jeśli tempo sprzedaży wzrośnie o ponad 15% lub pojawią się wiarygodne doniesienia o zamknięciu portów lub opóźnieniach w eksporcie w regionie, proaktywnie zidentyfikuj i przeanalizuj trzech alternatywnych dostawców w Meksyku lub Europie Wschodniej o porównywalnych standardach jakości i wydajności. Prześlij mi raport do wstępnej analizy, abym mógł podjąć natychmiastowe działania w razie potrzeby”.

Działania agenta: Ten scenariusz przedstawia agenta monitorującego w trybie ciągłym. Agent działa w tle i jest połączony z API danych sprzedażowych sprzedawcy oraz API komunikatów. Stale sprawdza zdefiniowane warunki. Po spełnieniu warunku wyzwalającego, autonomicznie rozpoczyna wyszukiwanie i selekcję dostawców, zgodnie z opisem w pierwszym przypadku użycia, ale dla innego regionu i według innych kryteriów. Tworzy „raport awaryjny” i powiadamia użytkownika. To przekształca reaktywny kryzys w proaktywną, zarządzaną reakcję.

Przypadek użycia 3: Złożone testy zgodności i jakości dla produktów niszowych

Scenariusz: Europejska firma musi zakupić komponent do wyrobu medycznego i spełnić rygorystyczne przepisy UE (MDR) oraz normy jakościowe.

Polecenie dla agenta: „Znajdź dostawców, którzy posiadają weryfikowalny certyfikat ISO 13485 i mogą dostarczyć deklaracje zgodności z unijnym rozporządzeniem MDR. Przeszukaj ich rejestry publiczne i bazy danych certyfikatów pod kątem weryfikacji. Przeanalizuj opinie klientów i fora branżowe pod kątem zgłoszeń dotyczących problemów z jakością. Stwórz krótką listę trzech dostawców o najwyższym wskaźniku zaufania i przygotuj szczegółowy zestaw do analizy due diligence dla każdego z nich”.

Działania agenta: Ten przypadek użycia podkreśla zdolność agenta do przeprowadzania dogłębnych, specjalistycznych badań. Wykorzystywałby on wyszukiwarki internetowe do uzyskiwania dostępu do publicznych baz danych certyfikatów, analizował dokumenty PDF (certyfikaty) oraz wykorzystywał przetwarzanie języka naturalnego do oceny nastrojów w recenzjach i na forach. Automatyzuje to wysoce manualne, czasochłonne i krytyczne zadanie zgodności, które normalnie wymagałoby zaangażowania eksperta.

Strategiczne korzyści dla firm

Przykłady zastosowań pokazują szereg korzyści strategicznych, jakie tryb agenta przynosi firmom każdej wielkości:

Znaczny wzrost efektywności: Procesy zakupowe, które tradycyjnie trwały tygodnie lub miesiące, można skrócić do minut lub godzin.

Redukcja kosztów: Zmniejsza się potrzeba zatrudniania dużych zespołów ds. zakupów i minimalizuje kosztowne błędy spowodowane procesami ręcznymi.

Demokratyzacja wiedzy specjalistycznej: MŚP zyskują dostęp do informacji o zamówieniach publicznych i potencjału operacyjnego, które wcześniej były dostępne wyłącznie dla dużych firm.

Usprawnione podejmowanie decyzji: Decyzje podejmowane są na podstawie kompleksowej analizy opartej na danych, a nie na intuicji lub niekompletnych informacjach.

Zwinność strategiczna: Firmy mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe i nowe możliwości.

Poniższa tabela podsumowuje możliwości i wynikające z nich korzyści biznesowe.

Agent AI: Strategiczne korzyści dla firm

Agent AI: Strategiczne korzyści dla firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Agenci AI oferują firmom strategiczne korzyści, w pełni zarządzając kompleksowymi projektami zakupowymi – od koncepcji, przez badania rynku i wyszukiwanie dostawców, po analizę ofert i rekomendacje. Prowadzi to do drastycznego skrócenia czasu wprowadzania produktów na rynek i umożliwia szybkie testowanie nowych pomysłów biznesowych przy minimalnym nakładzie pracy ręcznej. Jednocześnie stale monitorują rynek i łańcuchy dostaw, działając jako proaktywny system wczesnego ostrzegania, autonomicznie reagując na predefiniowane czynniki. Zwiększa to odporność łańcucha dostaw i umożliwia proaktywne zarządzanie ryzykiem zamiast reaktywnego zarządzania kryzysami. Zautomatyzowana komunikacja z dostawcami pozwala agentowi AI samodzielnie formułować, wysyłać i śledzić zapytania oraz konsolidować odpowiedzi w celu łatwej oceny. To przekłada się na ogromną oszczędność czasu dla personelu ds. zakupów i umożliwia skalowalny kontakt z dostawcami bez konieczności angażowania dodatkowego personelu. Ponadto agent przeprowadza dogłębne kontrole zgodności i jakości, analizując złożone dokumenty, takie jak certyfikaty, i oceniając nieustrukturyzowane dane, aby zapewnić zgodność z przepisami i jakość. Zmniejsza to ryzyko braku zgodności i zwiększa bezpieczeństwo przy wyborze dostawców, szczególnie w branżach o wysokim stopniu regulacji, takich jak technologia medyczna czy przemysł spożywczy.

B2B Zakup: łańcuchy dostaw, handel, rynkowe i obsługiwane przez AI ROPERCING Z ACCIO.com – Zdjęcie: xpert.digital

Więcej na ten temat tutaj:

• Znajdź produkty i spostrzeżenia B2B z AI / Porady i wsparcie

Szerszy wpływ: agenci AI a przyszłość pracy i handlu

Wprowadzenie autonomicznych agentów, takich jak Accio Agent Mode, to coś więcej niż tylko innowacja technologiczna; to katalizator głębokich zmian w świecie pracy i globalnym handlu. Strategiczne i etyczne implikacje tej technologii wymagają forward-looking rozważenia.

Nowa definicja roli działu zakupów: od wykonawcy do stratega

Obawy, że agenci AI zastąpią ludzi, są powszechne. Jednak analizy sugerują raczej transformację niż eliminację miejsc pracy. Agenci AI fundamentalnie zmienią rolę specjalistów ds. zakupów. Rutynowe i powtarzalne zadania – takie jak wprowadzanie danych, proste wyszukiwanie, nawiązywanie pierwszego kontaktu i podstawowe porównania – zostaną w dużej mierze zautomatyzowane. Jest to zgodne z badaniami, które pokazują, że sztuczna inteligencja przejmuje głównie zadania, które można zautomatyzować, uwalniając ludzi, aby mogli skupić się na działaniach o wyższej wartości.

Rola człowieka będzie się zmieniać w kierunku roli „menedżera AI” lub „stratega ds. zakupów”. Obowiązki zostaną przesunięte w kierunku:

Cel strategiczny: określenie ogólnej strategii zamówień i celów dla agentów AI.

Szybka inżynieria: Formułowanie skutecznych instrukcji i celów w celu optymalnego kontrolowania agentów.

Walidacja i nadzór: Przegląd i potwierdzenie ustaleń i zaleceń agentów.

Zarządzanie relacjami: Przejmowanie ostatecznych negocjacji i budowanie długoterminowych relacji z dostawcami – zadania wymagające znajomości ludzkich niuansów i umiejętności interpersonalnych.

Zarządzanie portfelem agentów: Monitoruj i optymalizuj wydajność agentów cyfrowych, podobnie jak menedżer kieruje zespołem ludzkim.

Wytyczne etyczne i zarządzanie ryzykiem w zamówieniach autonomicznych

Wraz ze wzrostem autonomii rośnie również ryzyko. Delegowanie kluczowych funkcji biznesowych systemom AI wymaga rygorystycznych wytycznych etycznych i starannego zarządzania ryzykiem.

Do najważniejszych ryzyk zalicza się:

Ochrona danych i poufność: Gdy agent uzyskuje dostęp do poufnych danych firmy, takich jak struktury kosztów, listy klientów czy zastrzeżone projekty produktów, konieczne jest wdrożenie rygorystycznych zasad ochrony danych. Korzystanie z prywatnych, bezpiecznych systemów agentów zamiast modeli publicznych ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania wyciekowi tajemnic handlowych.

Odpowiedzialność i rozliczalność: Kto ponosi odpowiedzialność, jeśli agent popełni kosztowny błąd, wybierze nieuczciwego dostawcę lub naruszy przepisy dotyczące zgodności? Przejrzyste ścieżki audytu, identyfikowalność i nadzór ludzki są niezbędne do zapewnienia rozliczalności.

Błędy systematyczne: Modele sztucznej inteligencji mogą uczyć się i wzmacniać błędy wynikające z danych treningowych. Istnieje ryzyko, że agent będzie systematycznie faworyzował lub dyskryminował określone typy dostawców. Ciągły monitoring i audyty rzetelności są niezbędne do wykrywania i korygowania takich błędów.

Kluczowym narzędziem ograniczania ryzyka jest koncepcja „człowiek w pętli” (HITL). Najskuteczniejsze systemy agentowe będą miały wbudowane „zabezpieczenia” i obowiązkowe punkty kontrolne zatwierdzania. W tych punktach agent musi przesłać swoje wyniki do weryfikacji przez człowieka, zanim wykona nieodwracalne działania, takie jak podpisanie umowy lub zainicjowanie płatności.

Kolejny etap transformacji cyfrowej w zaopatrzeniu

Tryb Agenta w Accio.com to coś więcej niż tylko nowa funkcja. Oferuje on namacalny wgląd w przyszłość handlu – przyszłość, w której autonomiczni agenci działają jak potężna cyfrowa siła robocza, autonomicznie zarządzając złożonymi procesami biznesowymi. Technologia ta ma potencjał, aby fundamentalnie zmienić zasady gry, umożliwiając w szczególności małym i średnim przedsiębiorstwom konkurowanie w skali globalnej z poziomem wydajności i inteligencji zarezerwowanym wcześniej wyłącznie dla dużych korporacji.

Analiza pokazuje, że prawdziwa wartość tkwi nie tylko w sztucznej inteligencji modelu języka, ale także w inteligentnej orkiestracji planowania, pamięci i narzędzi specyficznych dla danej dziedziny w ramach zaufanego ekosystemu opartego na danych. Dla firm oznacza to zmianę priorytetów: odejście od żmudnego wykonywania pojedynczych zadań i skupienie się na strategicznej kontroli inteligentnych systemów.

Kluczowym pytaniem dla firm nie jest już zatem to, czy wdrożą agentów AI, ale jak zintegrują ich ze swoimi strategiami, przeszkolą pracowników do nowych ról menedżerów i strategów AI oraz stworzą niezbędne struktury zarządzania, aby odpowiedzialnie i skutecznie wykorzystać ogromną moc tej technologii. Przyszłość należy do tych, którzy nauczą się zarządzać tą nową formą pracy cyfrowej.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Najbardziej elastyczna platforma AI – rozwiązania dostosowane do krawat, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Można znaleźć więcej na: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus