Тижні пошуку постачальників? Новий агент зі штучним інтелектом тепер робить це лише за кілька годин – від асистента зі штучним інтелектом до автономного менеджера зі штучним інтелектом

Перехід від допомоги до автономії в B2B-комерції

Впровадження «Режиму агента» на платформі B2B комерції Accio.com знаменує собою вирішальний поворотний момент у застосуванні штучного інтелекту в глобальній комерції. Ця розробка — це набагато більше, ніж просте оновлення функцій; вона являє собою фундаментальну зміну парадигми – від інструментів на базі штучного інтелекту, які допомагають користувачам, до автономних систем, які діють від їхнього імені. Технологічна еволюція від простих цифрових помічників, таких як Siri, які реагують на заздалегідь визначені команди, до генеративних моделей штучного інтелекту, таких як ChatGPT, які можуть вести складні діалоги та створювати контент, тепер досягла наступного етапу: автономні агенти. Ці агенти здатні самостійно планувати та виконувати складні багатоетапні завдання для досягнення цілей користувача.

Цей звіт має на меті надати всебічний аналіз цієї нової можливості. Він деконструює технологічні основи агентського режиму, досліджує його практичне застосування та висвітлює глибокі стратегічні наслідки для бізнесу, особливо для малих та середніх підприємств (МСП). Аналіз виходить за рамки поверхового оголошення, щоб створити глибоке, орієнтоване на дії розуміння того, що ця технологія означає для майбутнього світової комерції.

Вік автономних агентів зі штучним інтелектом: нове визначення роботи

Щоб повністю зрозуміти значення агентського режиму, важливо спочатку зрозуміти основну технологію. Автономні агенти на базі штучного інтелекту – це вже не віддалена перспектива майбутнього, а конкретна технологічна реальність, яка переосмислює те, як виконується робота. Їхня архітектура та функціональність принципово відрізняються від попередніх систем штучного інтелекту та формують основу трансформаційної сили, яку зараз вивільняють такі платформи, як Accio.com.

Що таке автономні агенти ШІ? За межами чат-ботів та традиційного ШІ

Автономний агент — це вдосконалена система штучного інтелекту, призначена для сприйняття навколишнього середовища, самостійного прийняття рішень та виконання низки завдань для досягнення конкретної, часто складної, мети з мінімальним втручанням людини. Це визначення підкреслює ключову відмінність від більш знайомих форм штучного інтелекту.

На відміну від традиційного чат-бота, який спирається на простий механізм команд-відповідей, агент може сформулювати та виконати багатоетапний план для вирішення запиту. У той час як віртуальний помічник, такий як Siri, виконує окремі, чітко визначені завдання – такі як встановлення таймера або перевірка погоди – автономний агент може обробляти неоднозначні, загальні цілі. Такі інструкції, як «Спланувати мою ділову поїздку до В'єтнаму» або «Знайти нового постачальника для моєї лінійки продуктів, виготовлених з екологічно чистих матеріалів», входять до компетенції агента.

Цей розвиток знаменує перехід від взаємодії, що базується виключно на інструментах, до інтелектуального партнерства. Штучний інтелект трансформується з пасивного інструменту, що очікує інструкцій, в активного, цілеспрямованого партнера, який проактивно сприяє досягненню бізнес-цілей.

Анатомія агента: Будівельні блоки автономії

Здатність агента діяти автономно залежить від взаємодії кількох основних компонентів. Хоча мовна модель часто займає центральне місце, саме оркестрована архітектура цих будівельних блоків забезпечує справжню автономію.

Когнітивний мозок: Моделі великих мов (LLM)

Серцем і когнітивним двигуном кожного сучасного агента є велика мовна модель (LLM), така як серія GPT від OpenAI або Gemini від Google. Ці моделі навчаються на величезних обсягах даних і таким чином розвивають чудову здатність розуміти нюанси людської мови, логічно міркувати про складні проблеми та генерувати текст, подібний до людського. Ця здатність дозволяє агенту інтерпретувати розпливчасто сформульований запит користувача, наприклад, «Мені потрібна краща упаковка», і перетворювати його на низку конкретних, практичних кроків.

Планування та логічне мислення

Одна з ключових можливостей, яка відрізняє агента від простішого ШІ, – це декомпозиція завдань. Агент може розбити складну ціль на логічну послідовність керованих підзадач. Наприклад, для цілі «Знайти нового постачальника» план агента може виглядати так: 1. Дослідити ринкові тенденції для продукту. 2. Визначити постачальників з найвищим рейтингом на відповідних платформах. 3. Фільтрувати постачальників за певними критеріями, такими як сертифікати або мінімальні обсяги замовлення. 4. Зв’язатися з ними та запросити цінові пропозиції. 5. Узагальнити отриману інформацію у звіті порівняння. Ця можливість планування є критично важливою для управління складними реальними бізнес-процесами.

Пам'ять і навчання

Автономні агенти мають пам'ять, яка є ключовою для їхньої функціональності та постійного розвитку. Вони використовують як короткочасну пам'ять для відстеження поточної послідовності завдань, так і довготривалу пам'ять, щоб навчатися на минулих взаємодіях та вдосконалюватися з часом. Це дозволяє агенту уникати повторення помилок та все більше адаптувати свої відповіді до конкретних потреб та уподобань користувача. Це ключова відмінність від чат-ботів без збереження стану, які забувають контекст розмови після її завершення.

Використання інструменту: Зв'язок з реальним світом

Справжня свобода дій агента полягає в його здатності використовувати «інструменти». Ці інструменти – це зовнішні функції або інтерфейси прикладного програмування (API), які дозволяють агенту взаємодіяти із зовнішнім світом і виконувати дії. Наприклад, агент може використовувати API веб-пошуку для збору даних у режимі реального часу, API калькулятора для фінансового аналізу або API електронної пошти для надсилання повідомлень. Для такої платформи, як Accio.com, ці інструменти включають доступ до внутрішніх баз даних постачальників, систем зв'язку, аналітичних можливостей та інших власних систем.

Справжнє нововведення, отже, полягає не лише в LLM, а й у структурі оркестрації, яка його оточує. LLM сам по собі є потужним, але пасивним генератором тексту. Саме ця структура – цикл планування та виконання, управління пам'яттю та бібліотека доступних, чітко визначених інструментів – перетворює LLM з «мислителя» на «виконавця». Конкурентна перевага таких платформ, як Accio, полягає не лише у використанні потужного LLM, але й у якості та витонченості їхньої власної структури агентів.

Розшифровка «Режиму агента»: від теорії до практичного застосування

Термін «режим агента» описує не просто нову функцію, а принципово новий спосіб взаємодії між людьми та машинами. Він перекладає тягар виконання детальних окремих кроків з користувача на штучний інтелект, що дозволяє виконувати набагато складніші завдання.

Що означає «режим агента»? Зміна парадигми у взаємодії з користувачем

Термін «режим агента» має паралелі в сучасних середовищах розробки програмного забезпечення, таких як Visual Studio Code або Android Studio. У цих контекстах активація режиму агента означає, що користувач вказує мету вищого рівня – наприклад, «Додати функцію обміну в соціальних мережах» – штучний інтелект автономно визначає відповідний контекст, планує необхідні кроки та виконує їх у кількох файлах та інструментах.

Застосовуючи до платформи закупівель, такої як Accio.com, активація цього режиму означає, що користувач делегує проект компетентному цифровому асистенту. Замість того, щоб видавати покрокові команди («Пошук продукту X», «Фільтрувати за ціною Y», «Зв’язатися з постачальником Z»), користувач формулює мету місії: «Знайти мені трьох потенційних постачальників екологічно чистої упаковки, які можуть доставити до Німеччини протягом чотирьох тижнів і мають мінімальний рейтинг 4,5 зірки». З цього моменту агент бере на себе автономне виконання.

Операційним ядром цього режиму є цикл планування та виконання. Агент отримує ціль, створює план, виконує перший крок за допомогою відповідного інструменту, спостерігає за результатом, оновлює свою пам'ять і план і переходить до наступного кроку. Цей ітеративний, самокоригувальний процес є основою його автономії, дозволяючи йому реагувати на непередбачені перешкоди та коригувати свій курс, доки мета не буде досягнута.

Коли одного агента недостатньо: Сила багатоагентних систем

Для особливо складних завдань продуктивність можна ще більше підвищити, використовуючи не одного, а кілька спеціалізованих агентів, які працюють разом як команда. Ця концепція відома як багатоагентна система.

Ви можете уявити це за аналогією з відділами в компанії. Складне завдання закупівель може виконуватися командою агентів штучного інтелекту, кожен з яких спеціалізується на певній функції:

Для аналізу ринкових тенденцій та визначення потенційних продуктів можна найняти дослідницького агента.

Аудиторський агент може спеціалізуватися на перевірці сертифікатів постачальників, рекомендацій та минулих показників їхньої діяльності.

Комунікаційний агент міг би обробляти автоматичну надсилання запитів на інформацію (RFQ) та відстежувати відповіді.

Аналітичний агент може обробити зібрані дані та створити остаточний звіт порівняння.

Агент-оркестратор вищого рівня керуватиме цією командою, призначатиме завдання та забезпечуватиме гармонійну співпрацю окремих агентів для досягнення загальної мети. Такі архітектури, що зустрічаються у фреймворках, таких як CrewAI або AutoGen, представляють собою вершину сучасної технології агентів і, ймовірно, є довгостроковим баченням для такої функції, як режим агента Accio.

Ця розробка має глибокі наслідки: «Режим агента» вводить користувача, який не є людиною. Коли працює агент Accio, жодна людина не натискає кнопки в інтерфейсі користувача. Натомість програма викликає внутрішні API, такі як searchProducts або getSupplierDetails. Це означає, що весь бекенд платформи більше не повинен бути розроблений виключно для взаємодії з людиною, а й для «Впливу агента» (AX). Внутрішні API та сервіси повинні бути надійними, добре задокументованими та структурованими таким чином, щоб LLM міг легко їх зрозуміти та використовувати. Це створює значну технологічну перевагу, оскільки конкуренти не можуть просто розробити новий інтерфейс користувача; вони повинні створити цілу екосистему машинозчитуваних інструментів та сервісів.

Торгові платформи B2B – Стратегічне планування та підтримка за допомогою Xpert.digital – Зображення: xpert.digital

Торгові платформи Business-Business (B2B) стали критичною складовою глобальної динаміки торгівлі і, таким чином, рушійною силою експорту та глобального економічного розвитку. Ці платформи пропонують компаніям будь -якого розміру, зокрема МСП – малих та середніх компаній – які часто розглядаються як основа німецької економіки, значні переваги. У світі, в якому цифрові технології виходять на перший план, здатність адаптуватися та інтегруватися має вирішальне значення для успіху в глобальній конкуренції.

Детальніше про це тут:

• Торгові платформи Business-Business (B2B)

Accio.com та еволюція інтелектуальних закупівель

Впровадження режиму агента на Accio.com — це не ізольована подія, а радше логічний розвиток платформи, побудованої з нуля на основі інтелекту на базі штучного інтелекту. Існуючі можливості формують основу, на якій будується нова автономна здатність, оснащуючи її специфічними для предметної області знаннями та інструментами.

Основи Accio Intelligence: від натхнення до порівняння

Поточний набір функцій штучного інтелекту на Accio.com можна розуміти як фундаментальні основи, що забезпечують потужність режиму агента. Кожну з цих функцій можна вважати спеціалізованим інструментом, який може використовувати агент:

Натхнення продуктом: Ця функція використовує ринкові дані в режимі реального часу, соціальні тенденції та знання B2B, щоб допомогти користувачам визначити вигідні ідеї для продуктів. У контексті режиму агента це інструмент агента для «дослідження та відкриття».

Ідеальний збіг: ця функція допомагає користувачам у процесі на базі штучного інтелекту визначити точні вимоги до закупівель та зіставити їх із перевіреними постачальниками. Це відповідає функції агента «аналіз та фільтрація вимог».

Суперпорівняння: Цей інструмент дозволяє користувачам вибрати кілька товарів та отримати миттєве, повне порівняння критичних даних, таких як ціна, мінімальна кількість замовлення (MOQ) та час доставки. Це функція «оцінки та аналізу» агента.

Сторінка Accio: Ці сторінки, схожі на енциклопедії, згенеровані штучним інтелектом для кожного продукту, узагальнюють перевірену інформацію та слугують структурованою та надійною «базою знань» для агента.

Стрибок до автономії: від асистента до актора

Раніше Accio.com виступав у ролі складного помічника або другого пілота на базі штучного інтелекту. Платформа надавала дані, аналітичні матеріали та порівняння, але користувач залишався агентом, який мав інтерпретувати цю інформацію та приймати рішення про наступні кроки. Режим агента знаменує перехід Accio до автономного агента.

У цьому режимі платформа має право виконувати весь робочий процес від імені користувача. Роль користувача зміщується від виконання завдань до визначення цілей та стратегічного моніторингу.

Часто використовувану аналогію про те, що Accio працює як команда з чотирьох спеціалістів в одному – консультанта, менеджера зі закупівель, спеціаліста та фінансового аналітика – доповнює режим агента. Режим агента — це керівник проекту, який керує цією цифровою командою для завершення проекту від початку до кінця.

Ключова перевага Accio полягає у вертикально інтегрованій екосистемі даних та інструментів. Платформа побудована на 25-річному досвіді Alibaba в галузі та інтегрує дані з таких джерел, як Alibaba.com, 1688 та Europages. Вона також може похвалитися власними функціями, такими як кредитні рейтинги та перехресна перевірка на основі штучного інтелекту. У той час як загальний агент, такий як Auto-GPT, повинен шукати в загальнодоступному Інтернеті, який часто неструктурований та ненадійний, агент Accio працює в закритій системі високоякісних, структурованих та перевірених даних B2B. Його інструменти спеціально розроблені для завдань закупівель. Це робить агента Accio набагато надійнішим та ефективнішим для завдань закупівель. Йому не потрібно здогадуватися, чи є постачальник легітимним; він може покладатися на внутрішні інструменти перевірки та оцінки Accio. Це дає агентському режиму величезну перевагу в довірі та надійності порівняно з відкритими агентськими платформами.

Режим агента Accio на практиці: гіпотетичні варіанти використання та стратегічні переваги

Щоб зробити трансформаційну силу агентського режиму відчутною, нижче наведено детальні описові варіанти використання. Ці сценарії ілюструють, як теоретичні можливості агента можна перетворити на конкретні бізнес-процеси, що створюють цінність.

Варіант використання 1: Комплексна розробка та закупівля продукту

Сценарій: Підприємець у сфері електронної комерції хоче запустити нову лінійку екологічно чистих килимків для йоги з високою маржою.

Підказка агенту: «Проаналізуйте поточний ринок екологічно чистого обладнання для йоги. Визначте продукт з високим попитом та хорошою нормою прибутку. Знайдіть 5 найкращих світових виробників, які використовують перероблені матеріали та мають сертифікат ISO 14001. Запросіть зразки та прайс-листи для початкового замовлення 500 одиниць. Проведіть порівняльний аналіз постачальників на основі вартості, термінів доставки, якості матеріалів та якості комунікації. Надайте мені остаточну рекомендацію з трьома найкращими варіантами».

Дії агента: Агент розбиває цю складну мету на детальний план, що складається з таких фаз, як дослідження ринку, пошук постачальників, скринінг постачальників, інформаційно-просвітницька робота та запит пропозицій, аналіз та звітність. Під час виконання агент використовує свій інструмент «Натхнення продуктом» для аналізу обсягу пошуку та соціальних тенденцій і визначає, що коркові килимки для йоги є перспективним кандидатом. Потім він здійснює пошук у своїй внутрішній базі даних постачальників та в Інтернеті, щоб знайти десятки виробників. Використовуючи логіку «Ідеального збігу», він фільтрує цей список, перевіряючи сертифікати та скануючи веб-сайти постачальників на наявність доказів перероблених матеріалів. Потім він використовує інструмент комунікації для складання та надсилання персоналізованих електронних листів із запитами п'яти найкращим кандидатам. Він записує вхідні відповіді та номери відстеження зразків у свою пам'ять. Після збору всіх даних він використовує логіку «Суперпорівняння» для створення детальної таблиці та зведеного звіту, в якому висвітлюються переваги та недоліки кожного варіанта. Цей звіт надається користувачеві для прийняття остаточного рішення. Процес, який може зайняти тижні вручну, виконується автономно за кілька годин.

Варіант використання 2: Проактивна та динамічна оптимізація ланцюга поставок

Сценарій: Роздрібний продавець середнього розміру стурбований потенційними перебоями в ланцюжку поставок свого найпопулярнішого електронного пристрою через геополітичну напруженість у певному регіоні.

Підказка агенту: «Постійно відстежуйте дані про продажі товару SKU №12345 та новини щодо ланцюгів поставок у Південно-Східній Азії. Якщо швидкість продажів зростає більш ніж на 15% або якщо надходять достовірні повідомлення про закриття портів чи затримки експорту в регіоні, проактивно визначте та перегляньте трьох альтернативних постачальників у Мексиці або Східній Європі з порівнянними стандартами якості та потужності. Надішліть мені звіт для попереднього розгляду, щоб я міг негайно вжити заходів, якщо необхідно».

Дії агента: У цьому сценарії демонструється безперервно працюючий агент моніторингу. Агент працює у фоновому режимі та підключений до API даних продажів роздрібного продавця та API обміну повідомленнями. Він постійно перевіряє певні умови. Після виконання тригера він автоматично починає пошук та перевірку постачальників, як описано в першому випадку використання, але для іншого регіону та за іншими критеріями. Він створює «звіт про надзвичайну ситуацію» та сповіщає користувача. Це перетворює реактивну кризу на проактивну, керовану відповідь.

Варіант використання 3: Комплексне тестування відповідності та якості для нішевих продуктів

Сценарій: Європейській компанії потрібно закупити компонент для медичних виробів і вона повинна дотримуватися суворих правил ЄС (MDR) та стандартів якості.

Підказка агенту: «Знайдіть постачальників, які мають перевірену сертифікацію відповідно до ISO 13485 та можуть надати декларації відповідності для EU MDR. Здійсніть пошук у їхніх публічних записах та базах даних сертифікатів для перевірки. Проаналізуйте відгуки клієнтів та галузеві форуми на наявність повідомлень про проблеми з якістю. Створіть короткий список із трьох постачальників з найвищим рейтингом довіри та підготуйте детальний комплект комплексної перевірки для кожного з них».

Дії агента: Цей варіант використання підкреслює здатність агента проводити поглиблені спеціалізовані дослідження. Він використовуватиме інструменти веб-пошуку для доступу до публічних баз даних сертифікації, аналізу PDF-документів (сертифікатів) та обробки природної мови для оцінки настроїв у відгуках та на форумах. Це автоматизує дуже ручне, трудомістке та критичне завдання відповідності, яке зазвичай вимагає участі експерта-людини.

Стратегічні переваги для компаній

Випадки використання демонструють низку стратегічних переваг, які агентський режим приносить компаніям будь-якого розміру:

Значне підвищення ефективності: процеси закупівель, які традиційно займають тижні або місяці, можуть бути стиснуті до хвилин або годин.

Зменшення витрат: потреба у великих командах закупівель зменшується, а дорогі помилки, спричинені ручними процесами, мінімізуються.

Демократизація експертизи: МСП отримують доступ до інформації про закупівлі та операційного потенціалу, які раніше були доступні лише великим компаніям.

Покращене прийняття рішень: Рішення ґрунтуються на всебічному аналізі, заснованому на даних, а не на інтуїції чи неповній інформації.

Стратегічна гнучкість: компанії можуть швидше реагувати на зміни ринку та нові можливості.

У наступній таблиці підсумовано можливості та отримані бізнес-переваги.

ШІ-агент: стратегічні переваги для компаній

ШІ-агент: стратегічні переваги для компаній – Зображення: Xpert.Digital

Агенти зі штучним інтелектом пропонують компаніям стратегічні переваги, повністю керуючи проектами закупівель від початку до кінця – від генерування ідей через дослідження ринку та пошук постачальників до аналізу заявок та рекомендацій. Це призводить до різкого скорочення часу виходу на ринок та дозволяє швидко тестувати нові бізнес-ідеї з мінімальними ручними зусиллями. Водночас вони постійно моніторять ринок і ланцюги поставок і діють як проактивна система раннього попередження, діючи автономно на заздалегідь визначені тригери. Це підвищує стійкість ланцюга поставок і дозволяє проактивно керувати ризиками замість реактивного управління кризами. Автоматизована комунікація з постачальниками дозволяє агенту зі штучним інтелектом самостійно формулювати, надсилати та відстежувати запити, а також консолідувати відповіді для легкої оцінки. Це призводить до величезної економії часу для персоналу із закупівель та дозволяє масштабовано охоплювати постачальників без додаткового персоналу. Крім того, агент виконує поглиблені перевірки відповідності та якості, аналізуючи складні документи, такі як сертифікати, та оцінюючи неструктуровані дані, щоб забезпечити відповідність нормативним вимогам та якість. Це знижує ризик відповідності та підвищує безпеку під час вибору постачальників, особливо у високорегульованих галузях, таких як медичні технології чи харчова промисловість.

Закупівля B2B: ланцюги поставок, торгівля, ринки та підтримують AI -підтримують Accio.com – Зображення: xpert.digital

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Ширший вплив: агенти штучного інтелекту та майбутнє праці й торгівлі

Впровадження автономних агентів, таких як Accio Agent Mode, — це більше, ніж просто технологічна інновація; це каталізатор глибоких змін у світі праці та глобальній торгівлі. Стратегічні та етичні наслідки цієї технології потребують forward-looking розгляду.

Переосмислення ролі закупівельника: від виконавця до стратега

Побоювання, що агенти штучного інтелекту замінять працівників-людей, поширені. Однак аналіз свідчить про трансформацію, а не про ліквідацію робочих місць. Агенти штучного інтелекту фундаментально змінять роль фахівців із закупівель. Рутинні та повторювані завдання – такі як введення даних, простий пошук, перший контакт та базові порівняння – будуть значною мірою автоматизовані. Це узгоджується з дослідженнями, які показують, що штучний інтелект переважно бере на себе автоматизовані завдання, звільняючи людей від зосередження на діяльності з вищою цінністю.

Роль людини еволюціонує до ролі «менеджера ШІ» або «стратега закупівель». Обов'язки перемістяться до:

Стратегічна мета: Визначення загальної стратегії закупівель та цілей для агентів ШІ.

Швидка інженерія: Формулювання ефективних інструкцій та цілей для оптимального контролю агентів.

Перевірка та нагляд: Огляд та підтвердження висновків і рекомендацій агентів.

Управління взаємовідносинами: ведення заключних переговорів та побудова довгострокових відносин з постачальниками – завдання, що вимагають врахування людських нюансів та навичок міжособистісного спілкування.

Управління портфелем агентів: моніторинг та оптимізація роботи цифрових агентів, подібно до того, як менеджер керує командою людей.

Етичні принципи та управління ризиками в автономних закупівлях

Зі зростанням автономії зростає і ризик. Делегування критично важливих бізнес-функцій системам штучного інтелекту вимагає дотримання чітких етичних принципів та ретельного управління ризиками.

До ключових ризиків належать:

Захист даних та конфіденційність: Коли агент отримує доступ до конфіденційних даних компанії, таких як структури витрат, списки клієнтів або власні розробки продуктів, має бути запроваджена сувора політика захисту даних. Використання приватних, захищених систем агентів замість публічних моделей має вирішальне значення для запобігання витоку комерційної таємниці.

Відповідальність та підзвітність: Хто несе відповідальність, якщо агент робить дороговартісну помилку, обирає шахрайського постачальника або порушує нормативні акти? Чіткі журнали аудиту, відстежуваність та людський нагляд є важливими для забезпечення підзвітності.

Систематична упередженість: Моделі штучного інтелекту можуть вивчати та підкріплювати упередження, властиві їхнім навчальним даним. Існує ризик того, що агент систематично надаватиме перевагу або дискримінуватиме певні типи постачальників. Для виявлення та виправлення таких упереджень необхідні постійний моніторинг та аудит справедливості.

Ключовим інструментом для зменшення ризиків є концепція людини в циклі (HITL). Найефективніші агентські системи матимуть вбудовані «захисні огорожі» та обов’язкові контрольні точки схвалення. У цих точках агент повинен надати свої результати людині для перевірки, перш ніж виконувати незворотні дії, такі як підписання контракту або ініціювання платежу.

Наступний етап цифрової трансформації в закупівлях

Режим агента Accio.com — це більше, ніж просто нова функція. Він пропонує відчутний погляд на майбутнє комерції – майбутнє, де автономні агенти виступають як потужна цифрова робоча сила, автономно керуючи складними бізнес-процесами. Ця технологія має потенціал докорінно змінити правила гри, дозволяючи, зокрема, малому та середньому бізнесу конкурувати в глобальному масштабі з рівнем ефективності та інтелекту, який раніше був доступний лише великим корпораціям.

Аналіз показує, що справжня цінність полягає не лише у штучному інтелекті мовної моделі, а й в інтелектуальній оркестрації інструментів планування, пам'яті та предметно-оркестраційних інструментів у надійній екосистемі, керованій даними. Для компаній це означає зміщення фокусу: від виснажливого виконання окремих завдань до стратегічного контролю інтелектуальних систем.

Тому ключове питання для компаній більше не в тому, чи будуть вони використовувати агентів ШІ, а в тому, як вони інтегруватимуть їх у свої стратегії, навчатимуть своїх співробітників новим ролям менеджерів та стратегів ШІ, а також створюватимуть необхідні структури управління для відповідального та ефективного використання величезної потужності цієї технології. Майбутнє належить тим, хто навчиться керувати цією новою формою цифрової роботи.

Незалежні платформи штучного інтелекту як стратегічна альтернатива для європейських компаній – Зображення: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Конрад Вольфенштейн

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus