Agent AI dla stron internetowych, portali i systemów biznesowych

Agent AI to rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję, które może analizować wiedzę organizacji, odpowiadać na pytania użytkowników oraz wykonywać określone działania w połączonych systemach. W zależności od zakresu wdrożenia może między innymi wyszukiwać informacje, tworzyć zgłoszenia, sprawdzać status sprawy, aktualizować dane lub uruchamiać procesy biznesowe. Zakres jego działania określają źródła wiedzy, nadane uprawnienia oraz reguły przyjęte przez organizację.

Chatbot służy przede wszystkim do prowadzenia rozmowy z użytkownikiem i udzielania odpowiedzi. Agent AI może dodatkowo korzystać z narzędzi, baz danych i interfejsów API, a także wykonywać działania w systemach organizacji. Może więc nie tylko wyjaśnić, jak zgłosić sprawę, ale również - po odpowiedniej autoryzacji - utworzyć zgłoszenie, pobrać dane lub uruchomić określony proces.

Tak. Agent może zostać zintegrowany z systemami i interfejsami API, dzięki czemu może realizować określone operacje, takie jak tworzenie zgłoszeń, sprawdzanie statusów, aktualizowanie danych, przygotowywanie dokumentów lub uruchamianie procesów workflow. Każde działanie powinno być wykonywane zgodnie z uprawnieniami użytkownika, ustalonymi regułami oraz zakresem odpowiedzialności agenta.

Agent może korzystać między innymi z treści strony internetowej, dokumentów PDF i Office, baz wiedzy, intranetu, systemów CRM i ERP oraz innych źródeł dostępnych przez API lub bazę danych. Zakres źródeł zależy od potrzeb organizacji, jakości danych oraz możliwości technicznych integracji.

W przypadku dokumentów zeskanowanych może być konieczne wcześniejsze rozpoznanie i uporządkowanie ich treści.

Tak. Agent AI może obsługiwać użytkowników przez całą dobę, również poza godzinami pracy urzędu, instytucji lub firmy.

Nie. Jego zadaniem jest automatyzacja obsługi najczęściej zadawanych pytań i usprawnienie dostępu do informacji. W bardziej złożonych sprawach użytkownik może zostać skierowany do odpowiedniej osoby lub jednostki organizacyjnej.

Tak. Agent może zostać wdrożony zarówno w nowych serwisach, jak i na już działających stronach internetowych i portalach.

Tak. Agent AI może zostać zintegrowany z portalami opartymi na Drupal, a także z innymi systemami CMS i rozwiązaniami dedykowanymi.

Tak. Agent może zostać zintegrowany z bazami danych, intranetem, obiegiem dokumentów, CRM, ERP, platformą B2B lub innym systemem wykorzystywanym przez organizację. Możliwości integracji zależą od dostępności API, dokumentacji technicznej, sposobu autoryzacji oraz zakresu danych. Przed wdrożeniem analizujemy architekturę systemów i określamy, jakie informacje i operacje mogą zostać bezpiecznie udostępnione agentowi.

Rozwiązanie sprawdza się między innymi w:

• urzędach i jednostkach samorządowych,
• instytucjach kultury,
• muzeach,
• bibliotekach,
• uczelniach,
• organizacjach pozarządowych,
• firmach B2B,
• organizacjach zarządzających dużymi zasobami wiedzy.

Tak. W zależności od wybranego rozwiązania agent może komunikować się w wielu językach i wspierać użytkowników międzynarodowych.

Aktualność odpowiedzi zależy od aktualności źródeł wiedzy oraz sposobu ich synchronizacji z agentem. System może korzystać z treści strony, dokumentów, baz wiedzy i danych pobieranych z innych systemów. Warto również umożliwić agentowi wskazywanie źródeł, na podstawie których przygotował odpowiedź. Jeżeli w źródłach nie znajduje się potwierdzona informacja, agent powinien poinformować o tym użytkownika lub skierować go do odpowiedniej osoby.

Czas realizacji zależy od liczby źródeł wiedzy, jakości danych, liczby integracji, zakresu działań agenta oraz wymagań bezpieczeństwa. Pilotaż wykorzystujący ograniczoną bazę wiedzy może zostać uruchomiony w ciągu kilku tygodni. Pełne wdrożenie produkcyjne, obejmujące integracje, system uprawnień, testy i monitoring, wymaga indywidualnego harmonogramu.

Tak. System może dostarczać raporty pokazujące najczęściej zadawane pytania, problemy użytkowników oraz obszary wymagające rozbudowy treści.

Architektura bezpieczeństwa jest dobierana do rodzaju przetwarzanych danych, źródeł wiedzy oraz systemów, z którymi Agent AI będzie zintegrowany. W projekcie określamy między innymi zasady dostępu, role użytkowników, sposób autoryzacji, zakres rejestrowania operacji oraz reguły przetwarzania danych. Agent powinien udostępniać użytkownikowi wyłącznie informacje zgodne z jego uprawnieniami.

Przed wdrożeniem ustalamy również, jakie dane mogą być przekazywane do wykorzystywanych modeli i usług oraz gdzie będą one przetwarzane i przechowywane.

Agent AI może ułatwiać użytkownikom odnajdywanie informacji, wyjaśniać złożone treści prostszym językiem oraz wspierać poruszanie się po rozbudowanym serwisie. Jest jednak rozwiązaniem uzupełniającym i nie zastępuje dostępnej architektury strony, poprawnie przygotowanych treści, dostępnych formularzy ani testów zgodności z WCAG.

Koszt zależy od zakresu projektu, liczby i jakości źródeł wiedzy, wymaganych integracji, sposobu autoryzacji, zakresu działań oraz wymagań bezpieczeństwa. W wycenie uwzględniamy analizę, przygotowanie danych, projektowanie, integracje, testy i uruchomienie rozwiązania.

W zależności od architektury mogą występować również koszty stałe związane z wykorzystaniem modeli AI, hostingiem, monitoringiem, aktualizacją źródeł i utrzymaniem systemu. Przed rozpoczęciem wdrożenia przedstawiamy zarówno koszt uruchomienia, jak i przewidywane koszty dalszego działania.

Pierwszym krokiem jest wybór konkretnego problemu lub procesu, który Agent AI ma usprawnić. Następnie określamy użytkowników, źródła wiedzy, systemy wymagające integracji, zakres możliwych działań oraz wymagania bezpieczeństwa. W przypadku większych projektów możemy rozpocząć od pilotażu obejmującego ograniczony zakres funkcji i danych, a następnie rozwijać rozwiązanie na podstawie wyników i informacji zwrotnych użytkowników.

Taką funkcję można uwzględnić we wdrożeniu. Agent może wskazywać dokument, podstronę lub fragment bazy wiedzy, na podstawie którego przygotował odpowiedź. Ułatwia to użytkownikowi weryfikację informacji i zwiększa wiarygodność rozwiązania.

Sposób wykorzystania danych zależy od wybranej architektury, dostawcy modelu oraz konfiguracji rozwiązania. Przed wdrożeniem określamy, jakie dane mogą być przekazywane do usług zewnętrznych, gdzie będą przetwarzane, jak długo mogą być przechowywane oraz czy mogą być wykorzystywane do trenowania modeli. Dobieramy konfigurację i zasady przetwarzania odpowiednio do wymagań organizacji oraz rodzaju danych.

Zachowanie Agenta AI w takiej sytuacji definiujemy podczas projektowania rozwiązania. Jeżeli agent nie znajdzie potwierdzonej informacji w udostępnionych źródłach, może poinformować użytkownika o braku danych, poprosić o doprecyzowanie pytania albo skierować sprawę do odpowiedniego pracownika lub działu. Dzięki temu nie musi generować odpowiedzi, których nie można potwierdzić na podstawie wiedzy organizacji.