Cea mai bună platformă de agenți AI pentru furnizorii de servicii gestionate

De ce contează agenții AI și AI agentic pentru furnizorii de servicii IT

Agenții AI și AI agentic transformă modul în care echipele de servicii gestionate rezolvă problemele de rutină și scalează managementul serviciilor. În termeni simpli, un agent AI este un software care acționează, ia decizii și rulează fluxuri de lucru cu puțină direcție umană. Aceste programe inteligente pot face trierea incidentelor, rula remedieri de rutină, prelua cunoștințe și chiar redacta răspunsuri. Pentru furnizorii de servicii IT, asta înseamnă că tichetele avansează mai repede, iar agenții umani se concentrează pe probleme mai dificile.

Cercetările publice arată o adopție în creștere. De exemplu, un studiu sectorial a raportat că 53% din organizații folosesc agenți AI în medii de producție, ceea ce arată un avans tangibil pentru furnizorii de servicii care vor să folosească AI acum 53% care folosesc agenți AI. Previziunile din industrie preconizează, de asemenea, că AI agentic va gestiona o parte tot mai mare din interacțiunile cu clienții și sarcinile de suport. Cisco estimează că AI agentic va gestiona o proporție importantă din suportul pentru clienți până în 2028, un trend care afectează strategiile de management al serviciilor AI agentic gestionând 68% din interacțiuni.

Impactul asupra afacerii este clar. Timpul mediu de rezolvare mai rapid reduce costul cu munca per tichet. Creșterea rezoluției la primul contact mărește satisfacția clientului. Un pachet de agenți AI automatizează întreg ciclul de viață pentru solicitările de rutină, iar agenții ajută la reducerea muncii repetitive. În același timp, furnizorii de servicii trebuie să trateze agenții autonomi ca pe colegi. Asta necesită guvernanță, logare și supraveghere umană. După cum a spus un expert, „agenții AI nu mai sunt doar asistenți; ei devin colaboratori autonomi care generează rezultate reale de business în livrarea serviciilor IT” colaboratori autonomi.

Pregătirea operațională variază. Multe companii consideră infrastructura și scalarea dificil de gestionat; 90% raportează dificultăți în extinderea eficientă a implementărilor de agenți AI, ceea ce înseamnă că planurile de implementare ar trebui să includă upgrade-uri de infrastructură și formare 90% dificultăți de scalare. Pentru MSP-uri și echipele de servicii gestionate, abordarea strategică este să pilotezi, să instrumentezi și să extinzi. De asemenea, conectarea agenților AI la instrumentele principale de monitorizare și ITSM asigură că acțiunile automatizate se aliniază cu procesele de business și regulile de conformitate existente. Pentru exemple practice despre automatizarea end-to-end a corespondenței prin e‑mail în operațiuni, vedeți resursele noastre despre corespondenta logistică automatizata la site corespondenta logistică automatizată.

Care sunt cele mai bune platforme AI și cei mai buni agenți AI pentru furnizorii de servicii gestionate

Alegerea unei platforme bune de agenți AI depinde de mixul de clienți, de cerințele de conformitate și de volum. Pentru potrivirea cu ITSM enterprise și orchestrare complexă, ServiceNow se situează în top. ServiceNow suportă orchestrarea fluxurilor de lucru, trasee de audit și controale stricte pentru clienți reglementați. Excelează acolo unde runbook-urile complexe și conformitatea trebuie impuse, și unde acțiunile unui agent AI trebuie să aibă trasabilitate completă.

Pentru suport clienți cu volum mare, Zendesk oferă capacități conversaționale puternice. Zendesk AI furnizează răspunsuri generative, asistență copilot și funcții voice AI care ajută la reducerea duratei de manipulare. Zendesk excelează când aveți nevoie de AI conversațional vizibil și de instrumente care sporesc productivitatea agenților. Multe echipe folosesc Zendesk AI pentru a crește autoserviciul și pentru a îmbunătăți rezultatele agenților de servicii pentru clienți, concentrându-se pe răspunsuri rapide, umane și pe funcții de asistență pentru agenți.

Pentru portofolii MSP din segmentul mid-market, Freshdesk cu Freddy este eficient din punct de vedere al costurilor. Oferă automatizare solidă, chatboți și rutare pentru conturi mai mici. Freshdesk câștigă adesea acolo unde bugetele sunt strânse, dar nevoia de automatizare este mare. Regula decizională este simplă: clienți mari și reglementați → ServiceNow; suport clienți cu volum mare → Zendesk; portofolii SMB și MSP → Freshdesk/Freddy. Când comparați cele mai bune platforme, evaluați cum se integrează fiecare cu monitorizarea, ticketingul și sistemele de identitate.

Alte opțiuni includ agenți AI specializați și agenți AI personalizați integrați în stive ITSM sau de monitorizare de nișă. Unii furnizori oferă un studio de agenți AI sau unelte builder pentru agenți AI care permit echipelor să construiască fluxuri de lucru personalizate fără codare grea. Dacă doriți să construiți agenți AI personalizați rapid, căutați platforme AI pregătite pentru producție cu opțiuni fără cod și suport pentru agenți AI securizați pentru implementări enterprise.

În cele din urmă, gândiți-vă cine va opera platforma. Pentru MSP-urile care suportă echipe de logistică sau operațiuni, platformele care se integrează cu e‑mail, ERP și TMS sunt cruciale. De exemplu, pentru cum AI poate automatiza fluxurile de lucru bazate pe e‑mail în operațiuni, vedeți ghidul nostru despre redactarea emailuri logistice cu Google Workspace și virtualworkforce.ai automatizarea redactării emailurilor logistice. Acest tip de integrare transformă e‑mailul într-un flux de lucru structurat și auditat și arată cum o platformă AI poate depăși chat-ul sau automatizarea tichetelor.

Cum poate fi folosită o platformă de agenți AI: folosirea AI, folosirea agenților AI și utilizarea agenților AI astăzi

Cazurile practice arată unde apare valoarea imediată. Un prim caz comun de utilizare este trierea și rutarea automată a tichetelor. Un agent AI clasifică tichetele primite, atribuie prioritate și direcționează munca către coada potrivită. Aceasta reduce sortarea manuală și crește viteza răspunsului inițial. Un alt caz comun este rezoluția self‑service printr‑un agent virtual sau chatbot AI care oferă remedieri scriptate, articole din KB sau diagrame de diagnostic ghidate.

MSP-urile folosesc, de asemenea, un agent AI pentru monitorizare proactivă și remediere. Agentul AI analizează alertele și poate rula playbook-uri de diagnostic sau poate declanșa pași de remediere siguri. Asta reduce zgomotul și eliberează inginerii pentru lucrări cu valoare mai mare. Agenții ajută și la asistarea agenților umani. Ei redactează răspunsuri, sugerează pași următori și preiau context din monitorizare sau istoricul tichetelor. Acest lucru îmbunătățește productivitatea și consistența agenților.

Multe echipe folosesc astăzi agenți AI pentru diagnostice de rutină. Cercetările arată că cele mai mari câștiguri provin din automatizarea sarcinilor repetitive și a fluxurilor de lucru prin e‑mail. Pentru operațiuni în mod specific, virtualworkforce.ai automatizează întreg ciclul de viață al e‑mailurilor pentru echipele de operațiuni, reducând timpul de manipulare și crescând consistența. Asta demonstrează o abordare AI end-to-end unde agentul nu doar redactează text, ci și actualizează ERP, WMS și sistemele de tichete. Vezi resursele noastre despre cum să extinzi operațiunile logistice cu agenți AI pentru un model practic cum să extinzi operațiunile logistice cu agenți AI.

Model rapid de implementare: alege un pilot încadrat, cum ar fi deviația din chat sau clasificarea tichetelor. Măsoară deviația, MTTR, CSAT și impactul asupra afacerii. Apoi iterează. Asigură controale de tip human‑in‑the‑loop astfel încât agenții umani să poată suprascrie sau interveni. Folosește observabilitatea pentru a urmări analizele și deciziile agentului. Când pilotii reușesc, extinde automatizarea runbook‑urilor și a fluxurilor de lucru pe mai multe servicii. Pentru echipele care construiesc agenți AI, centralizarea logurilor și regulile consecvente previn deriva și reduc riscul operațional.

Ce să cauți la un AI potrivit și 10 cele mai bune criterii AI pentru selecție

Selectarea AI potrivit necesită o listă scurtă și practică. Mai jos sunt zece criterii pentru a evalua orice platformă de agenți AI pentru munca de servicii gestionate.

1) Integrare cu ITSM și instrumente de monitorizare. Platforma trebuie să se conecteze la ticketing, jurnale și alertare. 2) Securitate și gestionare a datelor: criptare, jurnale reținute, acces bazat pe roluri și rezidență a datelor. 3) Personalizarea fluxurilor de lucru: agentul AI ar trebui să permită runbook-uri și reguli de escaladare adaptate. 4) Acuratețea NLP și cunoștințele specifice domeniului: evaluează cu tichete reale. 5) Suport multicanal: chat, e‑mail, voce și API. 6) Controale human‑in‑the‑loop și căi de escaladare. 7) Observabilitate și explicabilitate: trasee de audit și jurnale de decizii sunt esențiale. 8) Scalabilitate și SLA‑uri ale furnizorului: confirmă debitul și fiabilitatea. 9) Model de prețuri: costuri per agent, per tichet sau pe loc. 10) Ecosistemul furnizorului și suport: integrări certificate și parteneriate de servicii gestionate.

De asemenea, căutați funcții care se potrivesc portofoliului vostru de servicii. Dacă clienții voștri cer ancorare a datelor sau căutări în ERP, alegeți un instrument AI care suportă conectori externi și acces securizat la date. Dacă trebuie să construiți agenți AI personalizați, căutați un builder de agenți AI sau un studio de agenți AI cu opțiuni fără cod. Pentru echipele axate pe e‑mailuri operaționale, un serviciu AI care creează date structurate din e‑mailuri și le împinge în ERP este deosebit de valoros. Ghidul nostru despre automatizare email ERP pentru logistică evidențiază cum converg datele și AI în fluxurile operaționale automatizare email ERP logistică.

Puneți pe primul plan AI responsabil și conformitatea când evaluați modelele AI. Asigurați‑vă că furnizorul suportă explicabilitate și practici responsabile de AI. Alegeți o platformă care oferă observabilitate AI end-to-end astfel încât să puteți urmări acțiunile unui agent. În final, măsurați ROI. O strategie AI clară leagă criteriile de selecție de îmbunătățiri măsurabile, precum reducerea timpului de manipulare și creșterea CSAT. Pentru MSP-uri, AI potrivit echilibrează maturitatea produsului, securitatea și impactul demonstrabil asupra afacerii.

Cum se compară agenții AI pentru servicii clienți, Zendesk AI și rezultatele agenților de servicii pentru clienți

Compararea rezultatelor ajută cumpărătorii să aleagă potrivirea optimă. Zendesk AI se concentrează pe AI generativ pentru a furniza răspunsuri conversaționale și instrumente de asistență pentru agenți. Funcțiile copilot ale Zendesk accelerează răspunsurile și ajută agenții umani să rezolve problemele mai rapid. Asta înseamnă deviație mai mare a tichetelor, timp de manipulare mai mic și CSAT mai bun, atunci când baza de cunoștințe este solidă și platforma voice AI este ajustată.

Metricele cheie de măsurat includ rata de deviație a tichetelor, CSAT sau NPS, timpul mediu de manipulare, rata de escaladare și costul per contact rezolvat. De exemplu, dacă un agent de servicii pentru clienți folosește un asistent AI care automatizează răspunsurile de rutină, ar trebui să observați reducerea timpului de manipulare și mai puține escaladări. Totuși, trebuie să măsurați și acuratețea și corectitudinea escaladărilor. Dacă agenții AI generativi produc răspunsuri sigure dar incorecte, CSAT va avea de suferit.

Cea mai bună practică este un flux hibrid: permiteți agentului virtual să gestioneze sarcini de rutină cu risc scăzut și predați către agenți umani cererile complexe sau sensibile. Aceasta păstrează controlul uman acolo unde politica sau conformitatea contează. Pentru fluxurile agent, proiectați reguli simple de predare și atașați context complet astfel încât agentul uman să vadă raționamentul agentului AI. Această abordare reduce fricțiunea și păstrează încrederea.

Când evaluați platformele, comparați modul în care fiecare suportă conectori pentru agenți personalizați și agenți de date. Pentru echipele de operațiuni, un agent AI care îmbogățește e‑mailurile cu date ERP este mai valoros decât un chatbot generic. Pentru mai multe detalii despre îmbunătățirea livrării serviciilor și automatizarea corespondenței logistice, citiți materialul nostru despre cum să îmbunătățiți serviciul pentru clienți în logistică cu AI cum să îmbunătățiți serviciul pentru clienți în logistică cu AI.

Cum funcționează agenții: asistent AI, serviciu AI, serviciu alimentat de AI, cum funcționează agenții și utilizarea AI în operațiuni

Înțelegerea arhitecturii clarifică la ce să vă așteptați. Un sistem AI tipic are patru straturi: surse de date, stratul de raționament AI, conectori de acțiune și audit & supraveghere. Sursele de date includ instrumente de monitorizare, istorice de tichete și sisteme operaționale precum ERP sau WMS. Stratului AI rulează modele și logica agenților. Conectorii permit agenților să acționeze în tichete, să trimită e‑mailuri sau să apeleze API‑uri de remediere. Un traseu de audit înregistrează fiecare decizie astfel încât echipele să poată evalua și respecta cerințele.

Controalele operaționale trebuie să includă runbook‑uri, domenii de permisiuni și ferestre de schimbare pentru remedierea automatizată. Folosiți fluxuri de rezervă când un agent nu poate rezolva o problemă și asigurați‑vă că agenții umani pot suprascrie rapid acțiunile. Pentru securitate, înregistrați toate acțiunile agentului și validați-le în raport cu politica. Multe organizații nu sunt pe deplin pregătite pentru AI agentic; investiți în infrastructură și formarea personalului înainte de o lansare largă. Raportarea Fortune privind pregătirea evidențiază lacune de încredere și capabilitate care necesită planificare atentă probleme de pregătire și încredere.

Sfat pentru scalare: standardizați prompturile și acțiunile, centralizați observabilitatea și tratați suita de agenți AI ca pe o capacitate enterprise. Folosiți un agent AI care suportă guvernanță enterprise AI, funcții pregătite pentru producție și agenți AI securizați creați pentru medii auditate. Pentru echipele care construiesc agenți AI, începeți cu pilote limitate și de mare valoare și extindeți folosind un ciclu de viață controlat al modelelor. De asemenea, aliniați managementul schimbării astfel încât agenții umani să accepte și să aibă încredere în fluxurile de lucru ale agenților. Pentru exemple de utilizare end-to-end a agenților AI în e‑mailuri logistice, vedeți ghidul nostru despre asistentul virtual pentru logistică asistent virtual logistică.

FAQ

Ce este un agent AI și cu ce se diferențiază de un chatbot?

Un agent AI acționează autonom pentru a rula fluxuri de lucru și a lua decizii, în timp ce un chatbot se ocupă în principal de schimburi conversaționale. Agenții se integrează deseori cu sisteme pentru a întreprinde acțiuni, nu doar pentru a răspunde în chat.

Echipele de servicii gestionate pot avea încredere în AI agentic pentru munca de producție?

Multe organizații rulează deja agenți AI în producție, dar încrederea depinde de guvernanță și testare. Implementați lansări supravegheate și trasee de audit pentru a construi încredere și a reduce riscul.

Care platformă este cea mai bună pentru clienți enterprise reglementați?

ServiceNow se potrivește adesea mediilor reglementate datorită orchestrării robuste a fluxurilor de lucru și funcțiilor de conformitate. Confirmați capabilitățile de integrare și audit pentru controalele dvs. specifice.

Cât de repede poate un MSP să implementeze un agent AI pentru trierea tichetelor?

Piloții pot rula în câteva săptămâni pentru clasificarea și rutarea tichetelor dacă integrările există. Măsurați deviația, MTTR și CSAT înainte de a extinde la fluxuri mai largi ale agenților.

Ce metrici ar trebui să urmăresc după implementarea unui agent AI?

Urmăriți rata de deviație a tichetelor, CSAT/NPS, timpul mediu de manipulare, rata de escaladare și costul per contact rezolvat. Monitorizați, de asemenea, acuratețea și evenimentele de automatizare fals‑pozitive.

Există riscuri de securitate cu agenții AI?

Da, riscurile includ accesul neadecvat la date sau acțiuni automate eronate. Atenuați aceste riscuri folosind agenți AI securizați, criptare, acces bazat pe roluri și logare strictă.

Pot construi agenți AI personalizați fără a scrie cod?

Unele platforme oferă builder‑e fără cod sau un studio de agenți AI pentru a configura fluxuri de lucru și reguli. Aceste unelte accelerează implementarea, dar validați cu atenție rezultatele.

Cum se integrează agenții AI cu fluxurile ERP și email?

Agenții se conectează prin API‑uri sau conectori la ERP, TMS și sisteme de e‑mail pentru a prelua date și a actualiza înregistrări. Pentru exemple de automatizare a corespondenței operaționale, vedeți resursa noastră despre corespondenta logistică automatizată.

Ar trebui să prefer AI generativ sau automatizarea deterministă?

Folosiți AI generativ pentru redactare și sarcini conversaționale și automatizare deterministă pentru remediere ghidată de politici. Combinați ambele cu supraveghere umană pentru cazurile sensibile.

Cum fac scalarea adopției AI pe mai mulți clienți?

Standardizați șabloanele, centralizați observabilitatea și mențineți conectori reutilizabili la monitorizare și sisteme ITSM. Instruiește personalul și iterează pornind de la piloți măsurați către lansări mai largi.