Tekoälyagentit liiketoiminnassa: Mikä erottaa ne muista teknologioista?

Tämä artikkeli on osa tekoälyagenttien liiketoimintasovelluksia käsittelevää sarjaa, jossa tarkastelemme tekoälyagenttien ominaisuuksia, käyttökohteita ja strategista hyödyntämistä organisaatioissa.

Entä jos suurin osa organisaatiosi päivittäisestä päätöksenteosta ja rutiinityöstä voitaisiin hoitaa ilman, että kukaan edes pyytää sitä tapahtumaan? Tämä ei ole tulevaisuuden visio -- tämä on todellisuutta jo tänään. Bank of American tekoälyagentti Erica on käsitellyt yli 2,5 miljardia vuorovaikutus-tilannetta asiakkaiden kanssa, palvellen yli 20 miljoonaa asiakasta [1]. Airbusin Skywise Fleet Performance+ -agentti puolestaan valvoo nyt yli 11 600 kaupallista lentokonetta; tätä järjestelmää käyttävä lentoyhtiö vältti 120 lennon peruutusta, 500 viivästystä ja 9 miljoonan euron epäsuorat kustannukset vuoden 2024 aikana [2]. Kyse ei ole enää yksinkertaisesta robotiikasta, vaan autonomisista järjestelmistä - tekoälyagenteista.

Tekoälyteknologiat ovat kehittyneet viime vuosina hurjaa vauhtia, mutta tekoälyagenttien nousu edustaa perustavanlaatuista muutosta liiketoiminnan automaatiossa. Vaikka termi "tekoälyagentti" voi olla uusi tai epäselvä, nämä teknologiat muuttavat jo perusteellisesti toimialoja asiakaspalvelusta talousneuvontaan ja toimitusketjujen hallintaan. Niiden merkittävin ero perinteiseen automaatioon on kyky tehdä itsenäisiä päätöksiä, oppia kokemuksistaan ja toimia proaktiivisesti organisaation tavoitteiden saavuttamiseksi.

Tässä artikkelissa tarkastelen, mitä tekoälyagentit ovat, ja miten ne eroavat muista teknologioista kuten tekoälyassistenteista ja perinteisestä automaatiosta. Lisäksi tutkin, miten ne suhteutuvat ihmisasiantuntijoihin ja millaisia yhteistyömalleja näiden välille voidaan rakentaa. Myöhemmissä tämän sarjan artikkeleissa syvennymme konkreettisiin käyttötapauksiin eri toimialoilla sekä agenttiteknologioiden implementointiin ja integraatiostrategioihin.

Tekoälyagenttien ydinominaisuudet

Tekoälyagentti on järjestelmä, joka pystyy toimimaan itsenäisesti tai puoliautonomisesti ympäristössään täyttääkseen sille määritellyt tavoitteet. Toisin kuin passiiviset tekoälymallit, jotka vain vastaavat annettuihin pyyntöihin, agentti havainnoi, suunnittelee ja toimii aktiivisesti ympäristössään.

Tekoälyagenttien keskeisiä ominaisuuksia ovat:

Autonomia

Agentit toimivat itsenäisesti ilman jatkuvaa ohjausta, tehden päätöksiä annettujen tavoitteiden ja rajoitteiden puitteissa. Esimerkki: Airbusin Skywise Fleet Performance+ analysoi jatkuvasti lentokelpoisuustietoja yli 11 000 lentokoneesta [2].

Havainnointi

Agentit keräävät tietoa ympäristöstään erilaisten rajapintojen ja työkalujen avulla. Esimerkki: Mastercardin Decision Intelligence Pro -agentti analysoi alle 50 millisekunnissa jokaisen 143 miljardista vuosittaisesta ostotapahtumasta, hyödyntäen biljoonia datapisteitä korttitapahtuman hyväksymisessä tai estämisessä, lopputuloksena on ollut väärien hylkäysten määrän tiputus 50 prosentilla [3].

Suunnittelu

Agentit kykenevät luomaan suunnitelmia tavoitteidensa saavuttamiseksi ja mukauttamaan niitä tarvittaessa. Esimerkki: Ocadon Hive parvirobottiagentti orkestroi tuhansia keräily- ja pakkausliikkeitä reaaliajassa; sen robotit pystyvät kokoamaan 50 tuotteen päivittäistavaratilauksen vain viidessä minuutissa [4].

Työkalujen käyttö

Agentit voivat hyödyntää erilaisia työkaluja ja rajapintoja tehtävien suorittamiseksi, kuten hakupalveluita, tietokantoja, laskentaominaisuuksia tai muita ohjelmistoja. Esimerkit: Intuit Assist muuntaa sähköpostit tai valokuvat muistiinpanoista suoraan QuickBooks-laskuiksi ja laatii personoituja muistutuksia - betakäyttäjät saivat maksunsa keskimäärin viisi päivää nopeammin [10]. Microsoft 365 Copilot pystyy luomaan kattavan yhteenvedon (pääkohdat, toimenpiteet, määräajat) Teams-kokouksesta noin 11 minuutissa—lähes 4 kertaa nopeammin kuin 42 minuuttia, jonka se vei ilman Copilotia [5].

Oppiminen

Kehittyneimmät agentit oppivat kokemuksistaan ja parantavat toimintaansa ajan myötä. Esimerkki: Spotifyn AI DJ toimii oppivana agenttina - lukien reaaliaikaista kuuntelukontekstia ja kuratoiden autonomisesti kappaleita; ominaisuus päivittää jatkuvasti soittolistaa jokaisen kappaleen ohituksen tai tykkäyksen perusteella [6].

Nämä ominaisuudet tekevät tekoälyagenteista erityisen soveltuvia erilaisiin liiketoimintatehtäviin, kuten asiakaspalveluun, riskinarviointiin, järjestelmien valvontaan ja toimitusketjujen optimointiin.

Tekoälyagenttien ja -assistenttien erot

Tekoälyagentit sekoitetaan usein tekoälyassistentteihin, mutta näiden välillä on merkittäviä eroja. Perinteiset tekoälyassistentit, kuten chatbotit niiden perusmuodossaan, toimivat pääasiassa reaktiivisesti vastaten käyttäjän pyyntöihin ja suorittaen yksinkertaisia tehtäviä. Ne vaativat yleensä jatkuvaa ihmisen ohjausta ja vuorovaikutusta.

Tekoälyagentit sen sijaan:

1. Suorittavat tehtäviä itsenäisesti ja proaktiivisesti
2. Voivat hallita monimutkaisempia prosesseja
3. Tekevät päätöksiä annettujen parametrien puitteissa
4. Kykenevät suunnittelemaan ja priorisoimaan toimintaansa
5. Pystyvät käyttämään useita eri työkaluja tehtävien loppuun saattamiseksi

Asiaa voi havainnollistaa työelämän analogialla: Tekoälyassistentti on kuin henkilökohtainen avustaja, joka on aina valmiina auttamaan pyydettäessä -- se vastaa sähköposteihin, järjestää kalenteria ja tekee muistiinpanoja pyyntöjesi mukaan, mutta odottaa aina sinun aloitettasi ja ohjeistustasi.

Tekoälyagentti puolestaan on kuin itsenäinen projektipäällikkö, jolle annat projektin tavoitteet ja aikataulun, minkä jälkeen se hoitaa projektin läpiviemisen itsenäisesti: se koordinoi resursseja, tekee päätöksiä kohdatessaan ongelmia, kommunikoi tarvittavien tahojen kanssa ja raportoi sinulle vain kriittisissä tilanteissa tai kun projekti on valmis. Agentti ei tarvitse jatkuvaa ohjausta jokaiseen yksityiskohtaan, vaan se toimii proaktiivisesti tavoitteiden saavuttamiseksi.

Case-esimerkki: Sama tehtävä assistentilla ja agentilla

Tehtävä: Markkinointikampanjan suunnittelu ja toteutus

Tekoälyassistentin toiminta:

• Käyttäjä pyytää assistenttia laatimaan markkinointiviestin luonnoksen
• Assistentti tuottaa viestin annettujen ohjeiden mukaan
• Käyttäjä pyytää assistenttia etsimään sopivia kohderyhmiä
• Assistentti ehdottaa kohderyhmiä aiemman datan perusteella
• Käyttäjä pyytää assistenttia aikatauluttamaan viestin lähetyksen
• Assistentti tekee aikataulutuksen annettujen parametrien mukaan
• Käyttäjä pyytää raporttia kampanjan tuloksista
• Assistentti koostaa raportin annettujen ohjeiden mukaan

Tekoälyagentin toiminta:

• Käyttäjä määrittää agentille tavoitteen: "Suunnittele ja toteuta markkinointikampanja, joka kasvattaa tuotteen X myyntiä 15% seuraavan kuukauden aikana."
• Agentti analysoi aiempia kampanjoita ja markkinadataa tunnistaakseen toimivimmat lähestymistavat
• Agentti kehittää itsenäisesti kampanjastrategian, sisältäen viestit, kohderyhmät ja ajoituksen
• Agentti toteuttaa kampanjan automaattisesti, optimoiden sitä reaaliajassa saatujen tulosten perusteella
• Agentti monitoroi tuloksia ja tekee korjaavia toimenpiteitä tarvittaessa
• Agentti raportoi kampanjan tulokset ja opit käyttäjälle sen päätyttyä

Tekoälyagenttien ja perinteisen automaation erot

Tekoälyagenttien ja perinteisen automaation välillä on merkittäviä eroja. Siinä missä automaatio on ollut keskiössä prosessien tehostamisessa jo vuosikymmeniä, tekoälyagentit edustavat seuraavaa kehitysaskelta kohti aidosti autonomisia järjestelmiä. Ymmärtämällä näiden kahden lähestymistavan erot voimme paremmin hahmottaa, milloin kannattaa hyödyntää kumpaakin ja miten ne voivat täydentää toisiaan.

Agenttien työnkulkujen hallinta - keskeinen ero automaatioon verrattuna

Yksi merkittävimmistä eroista tekoälyagenttien ja perinteisen automaation välillä on niiden kyky hallita monimutkaisia työnkulkuja. Perinteinen automaatio suorittaa yksittäisiä tehtäviä tai yksinkertaisia, ennalta määriteltyjä työnkulkuja. Tekoälyagentit puolestaan kykenevät hallitsemaan monivaiheisia, mukautuvia prosesseja, jotka voivat edellyttää useiden järjestelmien käyttöä, päätöksentekoa epävarmuuden vallitessa ja reaaliaikaista sopeutumista muuttuviin olosuhteisiin.

Esimerkki terveydenhuollosta: Counterpart Health hyödyntää tekoälyagentteja terveydenhuollon työnkulkujen optimoinnissa. Heidän Counterpart Assistant -ohjelmistonsa mahdollistaa generatiivisen tekoälyn hakukokemuksen potilaan koko digitaalisesta terveyskertomuksesta hoitopisteessä. Tämä mahdollistaa lääkäreille nopean pääsyn kriittisiin tietoihin, jotka on koottu yli 100 integroidusta tietolähteestä -- esimerkiksi viimeaikaisista testeistä, sairaalakäynneistä ja lääkityksen noudattamisesta -- tukemaan varhaista diagnoosia ja tehokasta kroonisten sairauksien hallintaa [7].

Toisin kuin perinteiset hakujärjestelmät, Counterpartin tekoälyagentti ei vain etsi tietoa, vaan myös ymmärtää kliinisen kontekstin, priorisoi löydöksiä niiden merkityksellisyyden mukaan ja yhdistää yli 100 tietolähdettä yhteen näkymään. Tämä osoittaa, kuinka tekoälyagentit kykenevät hallitsemaan huomattavasti monimutkaisempia työnkulkuja kuin perinteinen automaatio, erityisesti tilanteissa, joissa tarvitaan kontekstuaalista ymmärrystä ja tietojen integrointia useista lähteistä.

Keskeiset erot liiketoiminta-alueittain

Automaation ja tekoälyagenttien väliset erot ilmenevät eri tavoin eri liiketoiminta-alueilla:

Asiakaspalvelu ja käyttäjäkokemus:

• Perinteinen automaatio: Automatisoidut sähköpostikuittaukset, yksinkertaiset chatbotit, valmiiden vastausten käyttö
• Tekoälyagentit: Keskustelukontekstin ymmärtävät asiakaspalveluagentit, personoidut tuotesuositukset, asiakkaiden tarpeita ennakoivat järjestelmät

Talousneuvonta ja -hallinta:

• Perinteinen automaatio: Automaattiset tilisiirrot, määräaikaiset maksut, yksinkertaiset veromuistutukset
• Tekoälyagentit: Personoitu talousneuvonta, joka mukautuu asiakkaan muuttuvaan tilanteeseen, ennakoiva säästökohteiden tunnistaminen

Reaaliaikainen päätöksenteko ja riskinhallinta:

• Perinteinen automaatio: Yksinkertaiset sääntöpohjaiset petostunnistukset, ennalta määritetyt riskikynnykset
• Tekoälyagentit: Dynaaminen petostentorjunta, joka oppii uusia huijauskuvioita; kontekstuaalinen riskiarviointi, joka mukautuu olosuhteisiin

Järjestelmien valvonta ja vianselvitys:

• Perinteinen automaatio: Ajastetut varmuuskopiot, yksinkertaiset monitorointihälytykset, määrätyt huoltoaikataulut
• Tekoälyagentit: Ennakoiva vikojen tunnistus ja korjaus, järjestelmien itseoptimointi, adaptiivinen huoltoaikataulutus

Toimitusketjun hallinta ja logistiikka:

• Perinteinen automaatio: Tuotantolinjojen aikataulutus, määräpohjainen täydennystilaus, laadunvalvonnan tarkistuslistat
• Tekoälyagentit: Adaptiivinen tuotannonsuunnittelu, dynaaminen reittisuunnittelu, kysynnän ennakointi ja varastonhallinta

Terveydenhuolto ja lääketiede:

• Perinteinen automaatio: Ajanvarausten automaattinen vahvistus, yksinkertaiset muistutukset, rutiininomainen potilastietojen tallennus
• Tekoälyagentit: Potilaan terveydentilan jatkuva monitorointi ja ennakoiva terveydenhuolto, personoidut hoitosuunnitelmat, diagnostiikan tuki kliinikoille

Automaation ja tekoälyagenttien yhdistäminen

Vaikka tekoälyagentit edustavat kehittyneempää teknologiaa, ne eivät korvaa perinteistä automaatiota, vaan täydentävät sitä. Monissa tapauksissa optimaalinen ratkaisu on yhdistää molempia lähestymistapoja:

1. Kerroksellinen lähestymistapa: Perusautomaatio hoitaa yksinkertaiset ja toistuvat tehtävät, kun taas tekoälyagentit käsittelevät monimutkaisempia päätöksiä ja poikkeamia.
2. Automaation älykäs ohjaus: Tekoälyagentit voivat ohjata ja optimoida perinteisiä automaatiojärjestelmiä, määrittäen esimerkiksi milloin ja miten automaatiota sovelletaan.
3. Hybridiratkaisu: Prosessin eri vaiheissa voidaan soveltaa joko automaatiota tai tekoälyagentteja niiden vahvuuksien mukaan.
4. Evolutiivinen lähestymistapa: Aloita yksinkertaisemmasta automaatiosta ja siirry asteittain kohti älykkäämpiä agentteja, kun prosessi ja järjestelmät kehittyvät.

Tekoälyagentit vs. Ihmisasiantuntijat

Tekoälyagenttien ja ihmisasiantuntijoiden vertailu auttaa ymmärtämään, miten ne voivat täydentää toisiaan eri liiketoiminta-alueilla. Kyse ei ole korvaamisesta vaan optimaalisesta työnjaosta, jossa kummankin vahvuudet pääsevät esiin.

Tekoälyagentit:

• Nopeus: Käsittelevät valtavia datamääriä ja suorittavat tehtäviä huomattavasti nopeammin kuin ihmiset
• Skaalautuvuus: Voivat palvella rajatonta määrää asiakkaita tai valvoa lukuisia järjestelmiä samanaikaisesti
• Johdonmukaisuus: Toimivat samalla logiikalla ja tarkkuudella, väsymättä tai turhautumatta
• Datan käsittely: Pystyvät analysoimaan ja yhdistelemään valtavia datamääriä eri lähteistä
• Saatavuus: Toimivat 24/7 ilman taukoja tai loma-aikoja
• Rajoitteet: Rajoittunut luovuus, intuitio ja empatia; vaikeuksia täysin uusissa tilanteissa

Ihmisasiantuntijat:

• Intuitio: Pystyvät hyödyntämään hiljaista tietoa ja kokemuksen tuomaa intuitiota
• Luovuus: Kykenevät innovatiiviseen, lateraaliseen ajatteluun ja uusien ratkaisujen kehittämiseen
• Empatia: Ymmärtävät emotionaalisia ja sosiaalisia vivahteita, luovat luottamusta ja rakentavat suhteita
• Mukautuvuus: Sopeutuvat nopeasti täysin uusiin, ennennäkemättömiin tilanteisiin
• Kokonaisnäkemys: Ymmärtävät laajoja konteksteja ja pystyvät yhdistämään eri alojen tietoa
• Rajoitteet: Kognitiiviset vinoumat, väsymys, rajalliset resurssit, tiedon päivityksen hitaus

Milloin tekoälyagentit ovat tehokkaampia kuin ihmisasiantuntijat?

Tekoälyagentit ovat erityisen tehokkaita tilanteissa, joissa:

1. Toistuvat päätökset - Ocadon Hive -robottiparviälyagentti organisoi tuhansia keräily- ja pakkaussiirtoja reaaliajassa, mukautuen välittömästi varastojen muutoksiin ja tilausten priorisoinnin vaihteluihin; järjestelmä kykenee kokoamaan täydellisen 50 tuotteen ruokaostoskorin vain viidessä minuutissa [4].
2. Nopea reagointi - Mastercardin Decision Intelligence Pro analysoi jokaisen ostotapahtuman alle 50 millisekunnissa hyödyntäen biljoonien datapisteiden verkostoa auttaakseen pankkeja hyväksymään tai estämään verkoston 143 miljardia vuosittaista korttitapahtumaa - vähentäen vääriä hylkäyksiä 50 prosentilla [3].
3. Valtavat ja monimutkaiset datamäärät - Spotifyn AI DJ käsittelee jokaisen kuuntelijan historiallisen ja istuntokohtaisen valinnan reaaliajassa pitääkseen musiikkivirran kiinnostavana ilman manuaalista hakemista tai soittolistan muokkaamista [6].
4. Laajat dokumentaatiotehtävät - Suki Assistantin ympäristöä havainnoiva agentti vähentää kliinisten muistiinpanojen kirjoittamiseen kuluvaa aikaa 72 %, antaen lääkäreille aikaa takaisin suoraan potilastyöhön [8].

Milloin ihmisasiantuntijat ovat tehokkaampia kuin tekoälyagentit?

Ihmisasiantuntijat ovat korvaamattomia tilanteissa, joissa:

1. Vaaditaan luovaa ongelmanratkaisua: Tuotekehityksessä ja innovaatioprosesseissa ihmisten lateraalinen ajattelu ja kyky yhdistellä eri alojen osaamista tuottaa ratkaisuja, joita algoritmit eivät vielä osaa kehittää. (Tosin juuri julkaistun OpenAI:n o3-kielimallin sanotaan kykenevän kehittämään innovatiivisia ideoita (novel ideas).)
2. Emotionaalinen älykkyys on tärkeää: Vaativissa neuvottelutilanteissa tai kriisiviestinnässä ihmisten kyky tulkita hienovaraisia emotionaalisia vihjeitä ja mukautua niihin on ylivertainen.
3. Kohdataan täysin ennennäkemättömiä tilanteita: Kun kohdataan tilanne, josta ei ole aiempaa dataa tai kokemusta, ihmisten intuitio ja kyky soveltaa tietoa uusiin konteksteihin on ratkaisevaa.

Tekoälyagenttien ja ihmisten yhteistyön mallit

Tulevaisuudessa menestyneimmät organisaatiot löytävät optimaalisen tavan yhdistää tekoälyagentit ja ihmisasiantuntijat. Tässä muutamia yleisimpiä yhteistyön malleja:

1. Porrastettu malli: Tekoälyagentit hoitavat rutiininomaiset ja yksinkertaisemmat tapaukset, eskaloiden monimutkaisemmat tilanteet ihmisasiantuntijoille.
2. Valmentaja-malli: Ihmisasiantuntijat toimivat tekoälyagenttien valmentajina, opettaen ja korjaten niitä tarvittaessa, mikä mahdollistaa jatkuvan kehityksen.
3. Avustaja-malli: Tekoälyagentit toimivat ihmisasiantuntijoiden avustajina, keräten ja analysoidaten dataa, ehdottaen toimenpiteitä, mutta jättäen lopulliset päätökset ihmisille.
4. Rinnakkaismalli: Tekoälyagentit ja ihmiset työskentelevät rinnakkain samojen ongelmien parissa, hyödyntäen kummankin vahvuuksia ja tarjoten erilaisia näkökulmia.
5. Hybridi-tehtävänjako: Tehtävät jaetaan luonnollisten vahvuuksien mukaan - dataintensiiviset tehtävät agenteille, luovuutta ja empatiaa vaativat tehtävät ihmisille.

Oikean yhteistyömallin valinta

Optimaalisen yhteistyömallin valinta riippuu useista tekijöistä:

1. Tehtävän monimutkaisuus ja luonne: Mitä monimutkaisempi ja epämääräisempi tehtävä, sitä vahvempi rooli ihmisillä tulisi olla. Esimerkiksi luovassa suunnittelussa ihmisten osuus on kriittinen, kun taas datan analysoinnissa tekoälyagentit voivat ottaa suuremman roolin.
2. Riskitaso ja päätösten kriittisyys: Korkean riskin päätöksissä, kuten terveydenhuollossa tai rahoitusmarkkinoilla, porrastettu tai avustaja-malli tarjoaa ihmisille mahdollisuuden valvoa kriittisiä päätöksiä.
3. Käytettävissä oleva data ja historia: Jos saatavilla on laadukasta historiallista dataa samankaltaisista tilanteista, tekoälyagentit voivat ottaa itsenäisemmän roolin.
4. Emotionaalisen älykkyyden tarve: Tilanteissa, jotka vaativat empatiaa ja ihmissuhteiden ymmärtämistä, ihmisten rooli on korvaamaton.
5. Skaalautuvuuden tarve: Jos prosessin täytyy skaalautua merkittävästi, tekoälyagenttien roolia kannattaa kasvattaa, mutta säilyttäen ihmisten valvonta jossain muodossa.

Tekoälyagenttien tehokas hyödyntäminen ei tarkoita ihmisasiantuntijoiden korvaamista, vaan heidän työnsä uudelleenfokusoimista tehtäviin, joissa inhimillinen osaaminen, luovuus ja empatia tuovat eniten lisäarvoa. Tämä siirtymä voi myös tehdä monista työtehtävistä mielekkäämpiä, kun rutiininomaiset ja toistuvat osat automatisoidaan.

Katsaus tulevaan: Yksittäisistä agenteista moniagenttijärjestelmiin

Seuraava kehitysaskel ovat moniagenttijärjestelmät (Multi-Agent Systems, MAS), jotka muodostuvat useista erikoistuneista agentteista, jotka neuvottelevat, delegoivat ja varmistavat toistensa työn. Deloitten State of Generative AI in the Enterprise -kyselytutkimus (Q4 2024, N = 2 773 johtajaa) osoitti, että 45 % organisaatioista tutkii jo moniagenttijärjestelmiä keskeisenä GenAI-investointialueena [9]. Tämän artikkelisarjan kolmas osa avaa tarkemmin tämän kehityssuunnan taustalla olevia arkkitehtuureja ja varhaisia pilotteja.

Yhteenveto

Tekoälyagentit edustavat merkittävää edistysaskelta organisaatioiden kyvyssä automatisoida monimutkaisia prosesseja ja tehdä datapohjaisia päätöksiä itsenäisesti. Toisin kuin perinteiset automaatiojärjestelmät, jotka toimivat ennalta määriteltyjen sääntöjen mukaan, tekoälyagentit oppivat, mukautuvat ja toimivat proaktiivisesti tavoitteiden saavuttamiseksi.

Tässä artikkelissa olemme käsitelleet:

• Tekoälyagenttien perusominaisuudet, kuten autonomia, havainnointi, suunnittelu, työkalujen käyttö ja oppiminen
• Tekoälyagenttien ja -assistenttien keskeiset erot toimintatavoissa ja käyttökohteissa
• Keskeiset erot tekoälyagenttien ja perinteisen automaation välillä eri liiketoiminta-alueilla
• Tekoälyagenttien ja ihmisasiantuntijoiden vahvuudet ja rajoitteet erilaisissa tehtävissä
• Erilaiset yhteistyömallit tekoälyagenttien ja ihmisasiantuntijoiden välillä
• Moniagenttisten järjestelmien potentiaali tulevaisuuden kehityssuuntana

Tekoälyagenttien ymmärtäminen osana teknologiaekosysteemiä auttaa organisaatioita suunnittelemaan järkevää automaatiostrategiaa, jossa oikea teknologia kohdennetaan oikeaan käyttötarkoitukseen. Agentit eivät korvaa muita teknologioita tai ihmisasiantuntijoita, vaan täydentävät niitä tuoden uusia kyvykkyyksiä organisaatioiden käyttöön.

Sarjan seuraavassa artikkelissa syvennymme konkreettisiin tapauksiin, joissa tekoälyagentteja on hyödynnetty menestyksekkäästi eri toimialoilla. Tarkastelemme todellisia käyttötapauksia asiakaspalvelusta riskinhallintaan ja tuotannon optimointiin, sekä niihin liittyviä mitattavia liiketoimintahyötyjä.

Pohdittavaa lukijalle

• Millä liiketoiminta-alueilla organisaatiossasi voitaisiin hyötyä tekoälyagenttien kyvystä toimia itsenäisesti ja proaktiivisesti?
• Mitkä nykyiset automaatioratkaisut voisivat hyötyä tekoälyagenttien tuomasta adaptiivisuudesta ja oppimiskyvystä?
• Mitkä tehtävät organisaatiossasi vaativat edelleen vahvasti ihmisten luovuutta, intuitiota ja empatiaa?
• Minkälainen yhteistyömalli agenttien ja ihmisten välillä soveltuisi parhaiten organisaatiosi toimintaan ja kulttuuriin?
• Millä liiketoiminta-alueilla moniagenttiset järjestelmät voisivat tuottaa erityistä lisäarvoa nykyisiin ratkaisuihin verrattuna?

Lähteet

1. Bank of America. (2025). "Digital Interactions by BofA Clients Surge to Over 26 Billion, up 12% Year-Over-Year". Press Release. https://newsroom.bankofamerica.com/content/newsroom/press-releases/2025/02/digital-interactions-by-bofa-clients-surge-to-over-26-billion--u.html
2. Airbus. (2024, December). Commercial Aircraft Presentation – December 2024 (slide 20). https://www.airbus.com/sites/g/files/jlcbta136/files/2024-12/Commercial-corporate-presentation_EN_December_2024.pdf
3. Payment Expert. (2024, Feb 2). "Mastercard enhances Decision Intelligence tool in latest AI move." https://paymentexpert.com/2024/02/02/mastercard-fraud-prevention-ai/
4. Ocado Group. (2024, Sept 18). "Our Technology – The Hive." https://www.ocadogroup.com/solutions/our-technology
5. Microsoft WorkLab. (2024, Mar 6). "What Copilot's earliest users teach us about AI at work." https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/copilots-earliest-users-teach-us-about-generative-ai-at-work
6. Spotify Newsroom. (2023-02-22). "Spotify Debuts a New AI DJ, Right in Your Pocket." https://newsroom.spotify.com/2023-02-22/spotify-debuts-a-new-ai-dj-right-in-your-pocket/
7. Google Cloud. (2025). "How healthcare organizations are using generative AI search and agents". Google Cloud Blog. https://blog.google/products/google-cloud/himss-2025/
8. Suki AI. (2025, Apr 3). "Suki unveils industry-first ambient orders staging for its AI Assistant – reducing documentation time by 72 percent." https://www.suki.ai/news/suki-unveils-industry-first-ambient-orders-staging-for-its-ai-assistant/
9. Deloitte. (2025, Jan.). "State of Generative AI in the Enterprise, Q4 2024 – Now Decides Next." Deloitte AI Institute. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/state-of-generative-ai-in-enterprise.html
10. Intuit QuickBooks. (2024, Dec 12). "What's new in QuickBooks Online – December 2024: Introducing Intuit Assist." https://quickbooks.intuit.com/r/product-update/whats-new-quickbooks-online-december-2024/