W kierunku organizacji AI-native: jak i dlaczego?

Zmiana wynika przede wszystkim z rozwoju technologii. Dzisiejsze rozwiązania potrafią obsługiwać całe zestawy zadań, a nie tylko pojedyncze czynności w procesie. Dzięki temu firmy mogą ograniczyć pracę manualną, przyspieszyć realizację procesów i poprawić jakość obsługi klientów.

Agenci AI jako cyfrowi współpracownicy

Agenta AI można porównać do cyfrowego członka zespołu, który realizuje konkretne, jasno określone zadanie. Korzysta z tych samych systemów co pracownicy i automatyzuje działania wymagające wielu powtarzalnych czynności.

Gdy agenci pojawiają się w takich obszarach jak sprzedaż, zakupy, obsługa klienta czy finanse, procesy zaczynają działać szybciej i bardziej przewidywalnie.

Największe efekty widać w procesach, które składają się z wielu powtarzalnych etapów. Typowe przykłady zastosowań to:

• automatyczne przekazywanie zamówień bezpośrednio do systemu ERP,

• automatyzacja procesów zakupowych i zarządzania dostawcami,

• szybsza obsługa reklamacji i rozliczeń należności.

Agenci AI najlepiej sprawdzają się tam, gdzie zadania są powtarzalne i silnie powiązane z systemami ERP lub CRM.

W projektach realizowanych u klientów regularnie obserwujemy konkretne efekty wdrożeń:

• 50% szybsza obsługa leadów,

• 66% bardziej efektywne monitorowanie zamówień zakupowych,

• 80% szybsze przetwarzanie zamówień sprzedażowych,

• 95% większa efektywność obsługi faktur korygujących.

Obecnie większość agentów działa jeszcze jako inteligentni asystenci, którzy wspierają pracowników w wykonywaniu zadań. Jednak kiedy kilka agentów zostaje połączonych w jeden proces i zaczynają współpracować, powstaje coś więcej – cyfrowy współpracownik.

To zestaw agentów AI, którzy razem realizują zadania podobnie jak pracownik i stają się częścią firmowego ekosystemu sztucznej inteligencji. Właśnie w tym kierunku rozwijają się dziś rozwiązania agentowe.

Jak powstaje organizacja AI-native?

Rozwój roli agentów AI w firmach można podzielić na trzy etapy:

1. Wsparcie pracownika
Agent AI wspiera pracownika i przyspiesza realizację pojedynczych zadań.

2. Automatyzacja obszarów pracy
Kilku agentów obsługuje konkretne części procesu, a człowiek zarządza całością.

3. Autonomiczne procesy
Agenci AI i ich kombinacje samodzielnie realizują procesy lub ich kluczowe elementy na podstawie określonych celów – podobnie jak pracownicy.

Według najnowszych analiz firm Microsoft i McKinsey, a także doświadczeń z projektów wdrożeniowych, zmiana sposobu pracy postępuje bardzo szybko. W wielu organizacjach pierwsze efekty są widoczne już w ciągu roku od wdrożenia.

Co ważne, korzyści można jasno zmierzyć i przeliczyć na wartość biznesową. W branży produkcyjnej AI przynosi wartość między innymi w obszarach:

• zakupów,

• zarządzania magazynem,

• sprzedaży,

• logistyki,

• zarządzania zasobami.

Firmy coraz częściej wykorzystują także analizy ROI, które pokazują realne oszczędności wynikające z automatyzacji procesów i wzrostu efektywności operacyjnej.

Hive AI – gdy agentów jest coraz więcej

Gdy organizacja zaczyna wykorzystywać agentów AI w wielu obszarach, pojawia się nowe wyzwanie: jak skoordynować ich działanie.

Pojedynczy agent świetnie radzi sobie z jednym zadaniem, ale gdy agentów jest kilkanaście lub kilkadziesiąt, potrzebny jest system, który zapewni:

• koordynację ich pracy,

• monitoring działania,

• spójność procesów,

• bezpieczne zarządzanie danymi.

Taką rolę pełni Hive AI – wspólne środowisko pracy dla agentów.

Hive AI sprawia, że agenci, systemy i ludzie mogą działać w jednym spójnym procesie. Platforma koordynuje zadania agentów, monitoruje ich działanie, zarządza kolejnymi etapami procesów oraz dba o bezpieczne wykorzystanie danych.

Rozwiązanie opiera się na modelu Connected Company, w którym procesy biznesowe tworzą jeden spójny łańcuch – niezależnie od działów czy obszarów organizacji.

Dzięki Hive AI firmy mogą bezpiecznie skalować wykorzystanie agentów AI i budować środowisko, w którym procesy przebiegają w sposób przewidywalny, spójny i w pełni kontrolowany.