Ko AI preneha klepetati in začne delati: 5 lekcij iz prakse agentov

20 minutes ago

Branje traja 2 min

Kaj se spremeni, ko umetna inteligenca ne odgovarja več samo na vprašanja, ampak dobi dostop do sistemov, prevzame nalogo in jo tudi izvede?

Prav to je na webinarju »AI agent ni chatbot. Je digitalni zaposleni« v živo pokazal Domen Dan Gaiman iz Elan Sports. Namesto klasične predstavitve smo lahko spremljali delo več različnih AI agentov: od digitalne asistentke in »Chief of Staff« agenta, ki je delo delegiral specialistu, do video producenta in agenta za pripravo produktnih vsebin.

Ključna razlika? Agent ni le chatbot z boljšim promptom. Njegova dodana vrednost nastopi takrat, ko lahko dostopa do podatkov in orodij ter nalogo tudi dejansko izvede.

Od prompta k briefu

Eden pomembnejših premikov je že v načinu, kako agentu predamo delo. Namesto iskanja popolnega prompta mu določimo cilj, pričakovani rezultat in omejitve – podobno kot sodelavcu.

Pri zahtevnejših nalogah je smiseln princip plan first: agent naj najprej pripravi načrt, človek ga potrdi ali popravi, šele nato se začne izvedba. S tem lahko napake odpravljamo na začetku procesa, ne šele pri končnem rezultatu.

Pet lekcij dela z agenti, ki jih je ponudil webinar:

Agent potrebuje dostop, ne le navodil. Ko je povezan s CRM-jem, e-pošto, podatkovno zbirko ali datotekami, lahko delo tudi opravi, ne le svetuje, kako naj ga opravimo sami.
Specializacija in delegiranje postajata pomembna. En agent lahko le načrtuje in presoja, drugi raziskuje, tretji ustvarja vsebine. Tako kot pri ekipah ni nujno, da vse naloge opravlja isti »digitalni sodelavec«. Končno imaste lahko svoj tim sodelavcev.
Naučen proces je mogoče ponovno uporabiti. Postopek oziroma »skill«, ki smo ga enkrat zbrusili, lahko uporabljajo tudi drugi agenti v organizaciji. Znanje tako ni več vezano samo na posameznika, ampak se prenaša znotraj agentnega tima.
Človek ostaja odgovoren za kakovost. Agent lahko opravi velik del dela, končna presoja, feedback in odobritev pa ostajajo v domeni človeka.
Največja vrednost ni nujno v najbolj spektakularnih primerih. Že priprava ponudb, raziskovanje kontaktov, delo s podatki, obdelava vsebin ali priprava različnih formatov iz istega materiala so naloge, kjer lahko agenti konkretno skrajšajo delovne procese.

Naj naslednji korak ne bo le boljši prompt

Webinar je dobro pokazal, zakaj se pogovor o generativni umetni inteligenci vse bolj premika od vprašanja »kaj zna model?« k vprašanju »kateri proces dela mu lahko zaupamo in predamo?«

Za podjetja in marketinške ekipe zato naslednji korak morda ni še eno izobraževanje o promptanju, temveč razmislek, katere naloge bi lahko prevzel prvi AI agent, do katere stopnje avtonomije in pod kakšnim človeškim nadzorom.

Od webinarja k praksi: 29. septembra v Stožicah

Če želite agentne sisteme videti še bolj konkretno v kontekstu marketinga, športa in sponzorstev, bo Domen Dan Gaiman 29. septembra v Stožicah vodil štiriurno praktično delavnico AI agenti za šport, sponzorje in blagovne znamke.

V živo bodo med drugim prikazani agenti, ki jih v svojem procesu že uporabljajo pri Elanu pa tudi kako zgraditi marketinškega agenta ter pripraviti sponzorski predlog iz transkripta briefa oziroma pogovora.

Več o delavnici in prijavi ➡️ https://agentizacija.gaiman.io/sport

Ostanite dobro obveščeni.

Naročite se na IAB novičnik