A legjobb mesterséges intelligencia-alapú ügynökplatform menedzselt szolgáltatók számára

Miért fontosak az AI-ügynökök és az ügynökalapú mesterséges intelligencia az IT-szolgáltatók számára

Az AI-ÜGYNÖK és az ÜGYNÖKALAPÚ AI átalakítja, hogyan kezelik a menedzselt szolgáltató csapatok a rutinszerű problémákat és hogyan skálázzák a szolgáltatáskezelést. Egyszerűen fogalmazva az AI-ügynök olyan szoftver, amely kevés emberi irányítással cselekszik, döntéseket hoz és munkafolyamatokat futtat. Ezek az intelligens ügynökprogramok képesek incidensek előszűrésére, rutinszerű javítások végrehajtására, tudás lekérésére és akár válaszok megfogalmazására is. Az IT-szolgáltatók számára ez azt jelenti, hogy a jegyek gyorsabban haladnak, és a humán ügynökök nehezebb feladatokra koncentrálhatnak.

A nyilvános kutatások szerint a bevezetés növekszik. Például egy ágazati tanulmány szerint a szervezetek 53%-a használ AI-ügynököket éles környezetben, ami kézzelfogható lendületet mutat azoknak a szolgáltatóknak, akik most akarják alkalmazni az AI-t 53%-uk AI-ügynököt használ. Az iparági előrejelzések azt is jósolják, hogy az ügynökalapú AI egyre nagyobb részét fogja kezelni az ügyfélinterakcióknak és a támogatási feladatoknak. A Cisco előrejelzése szerint az ügynökalapú AI 2028-ra a vásárlói támogatás és ügyfélszolgálat jelentős részét fogja intézni, ami hatással van a szolgáltatáskezelési stratégiákra az ügynökalapú AI a interakciók 68%-át kezeli.

Az üzleti hatás egyértelmű. A gyorsabb átlagos megoldási idő csökkenti a jegyenkénti munkaerőköltséget. A megnövekedett első kapcsolatban történő megoldás növeli az ügyfél-elégedettséget. Egy AI-ügynök csomag automatizálja a rutinszerű megkeresések teljes életciklusát, és az ügynökök segítenek csökkenteni az ismétlődő munkát. Ugyanakkor a szolgáltatóknak autonóm ügynököket csapattársként kell kezelniük. Ehhez kormányzás, naplózás és emberi felügyelet szükséges. Ahogy egy szakértő megfogalmazta: „Az AI-ügynökök már nem csupán asszisztensek; autonóm együttműködőkké válnak, amelyek valódi üzleti eredményeket hajtanak az IT-szolgáltatásnyújtásban” autonóm együttműködők.

Az üzemeltetési készenlét változó. Sok cégnek nehezére esik az infrastruktúra és a skálázás; a megkérdezettek 90%-a számolt be arról, hogy nehézségei vannak az AI-ügynök telepítések hatékony kiterjesztésével, ami azt jelenti, hogy a tervezett bevezetéseknek tartalmazniuk kell infrastruktúra-frissítéseket és képzést 90% skálázási nehézség. Az MSP-k és a menedzselt szolgáltató csapatok stratégiai megközelítése a pilotok indítása, instrumentálás és bővítés. Emellett az AI-ügynökök összekapcsolása a fő megfigyelő és ITSM eszközökkel biztosítja, hogy az automatizált műveletek összhangban legyenek a meglévő üzleti folyamatokkal és megfelelési szabályokkal. Az üzemeltetésben az e-mail alapú végponttól-végpontig tartó automatizálás gyakorlati példáiért tekintse meg erőforrásainkat az automatizált logisztikai levelezésről a weboldalunkon automatizált logisztikai levelezés.

Melyek a legjobb AI és AI-ügynök platformok a menedzselt szolgáltatók számára

A legjobb AI-ügynök platform kiválasztása az ügyfélkörtől, a megfelelési igényektől és a forgalomtól függ. Vállalati ITSM-hez és mély orchestration-hoz a ServiceNow áll a csúcson. A ServiceNow támogatja a munkafolyamat-orchestrationt, az audit nyomokat és a szigorú vezérléseket a szabályozott ügyfelek számára. Kiváló ott, ahol komplex runbookok és megfelelés érvényesítése szükséges, és ahol egy AI-ügynök intézkedéseinek teljes nyomonkövethetőségre van szükségük.

Magas forgalmú ügyféltámogatáshoz a Zendesk erős konverzációs képességeket kínál. A Zendesk AI generatív válaszokat, copilot segítséget és hangalapú AI funkciókat nyújt, amelyek segítenek csökkenteni a kezelés idejét. A Zendesk ott teljesít jól, ahol látható konverzációs AI-ra és olyan eszközökre van szükség, amelyek növelik az ügynökök termelékenységét. Sok csapat használja a Zendesk AI-t az önkiszolgálás növelésére és az ügyfélszolgálati ügynökök teljesítményének javítására, mivel gyors, ember-szerű válaszokra és ügynök-támogató funkciókra fókuszál.

Középvállalati MSP portfóliókhoz a Freshdesk Freddy-vel költséghatékony megoldás. Jó automatizálást, csevegőbotokat és routingot kínál kisebb számlákhoz. A Freshdesk gyakran nyer ott, ahol a költségvetés szűkös, de az automatizálás iránti igény nagy. A döntési szabály egyszerű: szabályozott és nagy ügyfelek → ServiceNow; nagy forgalmú ügyféltámogatás → Zendesk; kis- és középvállalati/MPS portfóliók → Freshdesk/Freddy. Amikor összehasonlítja a legjobb platformokat, értékelje, hogyan integrálódnak a megfigyelő, jegykezelő és azonosítási rendszerekkel.

Vannak egyéb opciók is, például specializált AI-ügynökök és egyedi AI-ügynökök, amelyeket niche ITSM vagy megfigyelő stackekbe építenek. Néhány szolgáltató AI-ügynök stúdiót vagy AI-ügynök építő eszközöket kínál, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára, hogy kódolás nélkül építsenek egyedi ügynök munkafolyamatokat. Ha gyorsan szeretne egyedi AI-ügynököket építeni, keressen gyártásra kész AI platformokat no-code AI opciókkal és biztonságos AI-ügynök támogatással vállalati bevezetéshez.

Végül gondolja át, ki fogja üzemeltetni a platformot. Az MSP-k számára, amelyek logisztikát vagy üzemeltetési csapatokat támogatnak, kritikusak azok a platformok, amelyek integrálódnak az e-maillel, ERP-vel és TMS-sel. Például arról, hogyan lehet az AI-t használni e-mail alapú munkafolyamatok automatizálására az operációban, tekintse meg útmutatónkat a logisztikai e-mailek automatizálásáról a Google Workspace és a virtualworkforce.ai használatával logisztikai e-mailek automatizálása. Az ilyen jellegű integráció az e-mailt strukturált, auditálható munkafolyamattá alakítja, és megmutatja, hogyan terjesztheti ki egy AI platform a chat- vagy jegyautomatizáláson túl.

Hogyan használható egy AI-ügynök platform: AI használata, AI-ügynökök alkalmazása napjainkban

A gyakorlati alkalmazások megmutatják, hol jelenik meg az azonnali érték. Egy gyakori első használati eset az automatikus jegy előszűrés és irányítás. Egy AI-ügynök osztályozza a beérkező jegyeket, priorizálja őket és a megfelelő sorba irányítja a munkát. Ez csökkenti a manuális szortírozást és növeli a kezdeti válasz sebességét. Egy másik gyakori használati eset az önkiszolgáló megoldás virtuális ügynök vagy AI chatbot révén, amely előre definiált javításokat, tudásbázis cikkeket vagy vezetett diagnosztikát ad.

Az MSP-k AI-ügynököket használnak proaktív megfigyelésre és javításra is. Az AI-ügynök elemezi a riasztásokat és végrehajthat diagnosztikai playbookokat vagy indíthat biztonságos javító lépéseket. Ez csökkenti a zajt és felszabadítja a mérnököket magasabb értékű munkára. Az ügynökök az ügynök-támogatásban is segítenek: vázlatokat készítenek válaszokhoz, javasolják a következő lépéseket és lekérik a kontextust a megfigyelésből vagy a jegytörténetből. Ez javítja az ügynökök termelékenységét és konzisztenciáját.

Sok csapat ma már AI-ügynököket használ rutinszerű diagnosztikára. A kutatások azt mutatják, hogy a legnagyobb nyereség az ismétlődő feladatok és e-mail munkafolyamatok automatizálásából származik. Különösen az operációkban a virtualworkforce.ai automatizálja az ops csapatok teljes e-mail életciklusát, csökkentve a kezelés idejét és növelve a következetességet. Ez egy végponttól-végpontig terjedő AI megközelítést mutat be, ahol az ügynök nemcsak szöveget fogalmaz meg, hanem frissíti az ERP-t, a WMS-t és a jegyrendszereket is. Lásd erőforrásainkat arról, hogyan lehet skálázni a logisztikai műveleteket AI-ügynökökkel egy gyakorlati mintáért logisztikai műveletek skálázása.

Gyors telepítési minta: válasszon egy korlátozott pilotot, például chat elterelést vagy jegyosztályozást. Mérje az elterelést, MTTR-t, CSAT-ot és az üzleti hatást. Aztán iteráljon. Biztosítson ember a beavatkozásban kontrollokat, hogy a humán ügynökök felülbírálhassák vagy beavatkozhassanak. Használjon megfigyelhetőséget az ügynök elemzéseinek és döntéseinek nyomon követéséhez. Amikor a pilotok sikeresek, terjessze ki a runbookok és ügynök munkafolyamatok automatizálását több szolgáltatásra. Az ügynököket építő csapatok számára a naplók centralizálása és a következetes szabálykönyvek megakadályozzák a driftet és csökkentik az üzemeltetési kockázatot.

Mire figyeljünk egy AI kiválasztásakor — a megfelelő AI és 10 legfontosabb kiválasztási kritérium

A megfelelő AI kiválasztásához egy rövid, gyakorlati ellenőrzőlistára van szükség. Az alábbiakban tíz legfontosabb AI-kritérium található bármely AI-ügynök platform értékeléséhez a menedzselt szolgáltatások területén.

1) Integráció az ITSM és megfigyelő eszközökkel. A platformnak csatlakoznia kell a jegykezeléshez, naplókhoz és riasztásokhoz. 2) Biztonság és adatkezelés: titkosítás, megőrzött naplók, szerepalapú hozzáférés és adathely. 3) Munkafolyamatok testreszabhatósága: az AI-ügynöknek lehetővé kell tennie a testreszabott runbookokat és az eszkalációs szabályokat. 4) NLP pontossága és domain-specifikus tudás: tesztelje valós jegyekkel. 5) Többcsatornás támogatás: csevegés, e-mail, hang és API. 6) Ember a beavatkozásban kontrollok és eszkalációs útvonalak. 7) Megfigyelhetőség és magyarázhatóság: audit nyomok és döntési naplók elengedhetetlenek. 8) Skálázhatóság és szolgáltatói SLA-k: igazolja a teljesítményt és megbízhatóságot. 9) Árazási modell: ügynökönkénti, jegyenkénti vagy ülésalapú költségszerkezetek. 10) Szállítói ökoszisztéma és támogatás: minősített integrációk és menedzselt szolgáltató partnerségek.

Nézzen továbbá olyan funkciókra, amelyek megfelelnek az Ön szolgáltatási portfóliójának. Ha ügyfelei adatfeloldást vagy ERP lekérdezéseket igényelnek, válasszon olyan AI eszközt, amely támogatja a külső csatlakozókat és a biztonságos adat-hozzáférést. Ha egyedi AI-ügynököket kell építenie, keressen AI-ügynök építőt vagy AI-ügynök stúdiót no-code AI lehetőségekkel. Az operációs e-mailekre fókuszáló csapatok számára különösen értékes egy olyan AI szolgáltatás, amely strukturált adatot hoz létre az e-mailekből és visszaküldi az ERP-be. Az ERP e-mail-automatizálásról szóló útmutatónk bemutatja, hogyan találkozik az adat és az AI az ops munkafolyamatokban ERP e-mail-automatizálás.

Prioritizálja a felelős AI-t és a megfelelést, amikor modelleket értékel. Győződjön meg róla, hogy a szállító támogatja a magyarázhatóságot és a felelős AI gyakorlatokat. Válasszon olyan platformot, amely end-to-end AI megfigyelhetőséget kínál, így nyomon követheti egy ügynök lépéseit. Végül mérje a megtérülést. Egy világos AI-stratégia összeköti a kiválasztási kritériumokat mérhető javulásokkal, mint például a csökkentett kezelési idő és a javult CSAT. Az MSP-k számára a megfelelő AI egyensúlyt teremt a termék érettsége, a biztonság és a kimutatható üzleti hatás között.

Hogyan hasonlítanak az AI-ügynökök az ügyfélszolgálatban, Zendesk AI és az ügyfélszolgálati eredmények

Az eredmények összehasonlítása segít a vásárlóknak a legjobb illeszkedés kiválasztásában. A Zendesk AI a generatív AI-ra összpontosít, hogy konverzációs válaszokat és ügynök-támogató eszközöket biztosítson. A Zendesk copilot funkciói felgyorsítják a válaszokat és segítik a humán ügynökök gyorsabb problémamegoldását. Ez magasabb jegy-elterelést, rövidebb kezelési időt és jobb CSAT-ot eredményezhet, ha a háttérben lévő tudásbázis erős és a hangalapú AI platform jól be van hangolva.

Az összehasonlításhoz fontos mérőszámok a jegyelterelési arány, CSAT vagy NPS, átlagos kezelési idő, eszkalációs arány és egy megoldott kontakt költsége. Például ha egy ügyfélszolgálati ügynök AI-asszisztenst használ rutin válaszok automatizálására, csökkennie kell a kezelési időnek és az eszkalációk számának. Ugyanakkor mérni kell a pontosságot és az eszkalációk helyességét is. Ha a generatív AI ügynökök magabiztos, de helytelen válaszokat adnak, az rontja a CSAT-ot.

Legjobb gyakorlat a hibrid folyamat: engedje, hogy a virtuális ügynök kezelje a rutinszerű, alacsony kockázatú feladatokat, és adja át a komplex vagy érzékeny kéréseket humán ügynököknek. Ez megtartja az emberi kontrollt ott, ahol a szabályzat vagy a megfelelés számít. Az ügynök munkafolyamatoknál tervezzen egyszerű átadási szabályokat és csatolja a teljes kontextust, hogy a humán ügynök lássa az AI-ügynök indoklását. Ez a megközelítés csökkenti a súrlódást és megőrzi a bizalmat.

Amikor platformokat értékel, hasonlítsa össze, hogyan támogatja mindegyik az egyedi ügynök- és adatcsatlakozókat. Az operációs csapatok számára egy olyan AI-ügynök, amely kiegészíti az e-maileket ERP adatokkal, értékesebb, mint egy általános chatbot. További részletekért az ügyfélszolgálat javításáról és a logisztikai levelezés automatizálásáról olvassa el anyagunkat arról, hogyan javítsuk a logisztikai ügyfélszolgálatot AI segítségével logisztikai ügyfélszolgálat javítása AI-val.

Hogyan működnek az ügynökök: AI asszisztens, AI szolgáltatás, AI‑vezérelt szolgáltatás és az AI használata a műveletekben

A felépítés megértése tisztázza, mire számíthatunk. Egy tipikus AI rendszer négy rétegből áll: adatforrások, AI-érvelési réteg, műveleti csatlakozók és auditálás & felügyelet. Az adatforrások közé tartoznak a megfigyelő eszközök, jegytörténetek és olyan operációs rendszerek, mint az ERP vagy a WMS. Az AI réteg futtatja a modelleket és az ügynök logikát. A csatlakozók lehetővé teszik az ügynökök számára, hogy jegyekben tevékenykedjenek, e-maileket küldjenek, vagy javító API-kat hívjanak. Egy audit nyom vezet minden döntést, így a csapatok értékelhetik és megfelelhetnek.

Az üzemeltetési kontrolloknak tartalmazniuk kell runbookokat, jogosultsági hatásköröket és változásablakokat az automatizált javításokhoz. Használjon visszaesési folyamatokat, ha egy ügynök nem tudja megoldani a problémát, és biztosítsa, hogy a humán ügynökök gyorsan felülírhassák az intézkedéseket. A biztonság érdekében naplózzon minden ügynök műveletet és ellenőrizze azokat a szabályzatokkal. Sok szervezet még nem teljesen készen az ügynökalapú AI-ra; fektessen be az infrastruktúrába és a személyzet képzésébe a széles körű bevezetés előtt. A Fortune jelentése a készenléti és bizalmi problémákra hívja fel a figyelmet, amelyek gondos tervezést igényelnek készenléti és bizalmi problémák.

Skálázási tanácsok: szabványosítsa a promptokat és műveleteket, centralizálja a megfigyelhetőséget, és kezelje az AI-ügynök csomagot vállalati képességként. Használjon olyan AI-ügynököt, amely támogatja a vállalati AI kormányzást, gyártásra kész AI funkciókat és biztonságos, auditált környezetre épített AI-ügynököket. Az ügynökök építését végző csapatok számára kezdjen korlátozott, magas értékű pilotokkal és bővítse egy kontrollált modell életciklus használatával. Ezenkívül igazítsa a változáskezelést, hogy a humán ügynökök elfogadják és megbízzanak az ügynök munkafolyamatokban. A logisztikai e-mailek végponttól-végpontig történő AI-ügynök használatának példáiért tekintse meg útmutatónkat a virtuális asszisztens logisztikáról virtuális asszisztens logisztika.

GYIK

Mi az az AI-ügynök és miben különbözik egy chatbottól?

Az AI-ügynök autonóm módon cselekszik munkafolyamatok futtatására és döntések meghozatalára, míg a chatbot elsősorban a beszélgetések kezelésére szolgál. Az ügynökök gyakran integrálódnak rendszerekkel, hogy műveleteket hajtsanak végre, nem csak csevegésre válaszoljanak.

Bízhatnak a menedzselt szolgáltató csapatok az ügynökalapú AI-ban éles munkában?

Sok szervezet már futtat AI-ügynököket éles környezetben, de a bizalom a kormányzástól és a teszteléstől függ. Vezessen be felügyelt bevezetések és audit nyomok alkalmazását a bizalom kiépítése és a kockázat csökkentése érdekében.

Melyik platform a legjobb a szabályozott vállalati ügyfelek számára?

A ServiceNow gyakran megfelel a szabályozott környezeteknek a erős munkafolyamat-orchestration és megfelelőségi funkciói miatt. Ellenőrizze az integrációt és az audit képességeket a saját ellenőrzési követelményeihez.

Milyen gyorsan tud egy MSP telepíteni egy AI-ügynököt jegy előszűrésre?

Ha az integrációk adottak, a pilotok hetek alatt futhatnak jegyosztályozásra és irányításra. Mérje az elterelést, MTTR-t és CSAT-ot, mielőtt kiterjeszti a szélesebb ügynök munkafolyamatokra.

Milyen mutatókat kell követnem egy AI-ügynök bevezetése után?

Kövesse a jegyelterelési arányt, CSAT/NPS-t, átlagos kezelési időt, eszkalációs arányt és az egy megoldott ügyre jutó költséget. Figyelje továbbá a pontosságot és a hamis pozitív automatizálási eseményeket.

Vannak biztonsági kockázatok az AI-ügynökökkel kapcsolatban?

Igen, kockázatok közé tartozhat a nem megfelelő adat-hozzáférés vagy téves automatizált műveletek. Csökkentse ezeket biztonságos AI-ügynökök használatával, titkosítással, szerepalapú hozzáféréssel és szigorú naplózással.

Építhetek egyedi AI-ügynököket kódolás nélkül?

Néhány platform no-code AI-ügynök építőt vagy AI-ügynök stúdiót kínál, amellyel konfigurálhatók a munkafolyamatok és szabályok. Ezek az eszközök felgyorsítják a telepítést, de alaposan validálni kell az eredményeket.

Hogyan integrálódnak az AI-ügynökök az ERP- és e-mail munkafolyamatokkal?

Az ügynökök API-kon vagy csatlakozókon keresztül kapcsolódnak az ERP-hez, TMS-hez és e-mail rendszerekhez, hogy adatokat húzzanak és frissítsék a rekordokat. Az üzemeltetési e-mail-automatizálás példáiért lásd az automatizált logisztikai levelezésről szóló anyagainkat.

Generatív AI-t vagy determinisztikus automatizálást részesítsek előnyben?

Generatív AI-t használjon vázlatkészítéshez és beszélgetési feladatokhoz, és determinisztikus automatizálást politikavezérelt javításokhoz. Kombinálja mindkettőt emberi felügyelettel érzékeny esetekben.

Hogyan skálázhatom az AI bevezetését több ügyfélre?

Szabványosítsa a sablonokat, centralizálja a megfigyelhetőséget, és tartson fenn újrahasználható csatlakozókat a megfigyeléshez és ITSM rendszerekhez. Képezze a személyzetet és iteráljon mérhető pilotokról a szélesebb bevezetések felé.