<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=266259327823226&amp;ev=PageView&amp;noscript=1"> Siirry suoraan sisältöön

AI-agentit

Agentit ovat kielimalleihin perustuvia sovelluksia, jotka ottavat vastaan tehtävän ja pyrkivät suorittamaan sen käyttäen saatavilla olevia työkaluja. Vuoden 2026 tekoälyn tiekartalla ne ovat tavallisin tie tehostaa ja uudistaa prosesseja AI:n avulla. 

Yksinkertainen agentti voi huolehtia sisään vaikkapa saapuvan tilauksen tulkitsemisesta ja viemisestä järjestelmään. Kattava hankinta-agentti taas voi pyörittää vaikka kokonaisen tarjouskilpailun, tarjouspyyntöjen lähetyksestä lisätietojen antamiseen ja tarjousvertailuun asti. Agentit soveltuvat moneen – kyse on vain siitä, että niille saadaan järjestettyä toimivat työvälineet, laadukas data ja riittävä laadunvalvonta. 

AI-agentti - mistä aloittaa ja miten?

  • Tunnista käyttökohteet

    Agentti voi ottaa hoitaakseen sellaisia työtehtäviä, joiden liiketoimintasäännöt voidaan sille kuvata, ja joihin tarvittavat työkalut ovat saatavilla rajapintojen päässä. Valitse käyttökohteet huolella laadun varmistamiseksi – kaikkea ei vielä kannata automatisoida.

  • Suunnittele käyttökokemus

    Ota prosessia ohjaava työntekijä huomioon. Ohjaako ihminen agenttia, vai työskenteleekö agentti vain satunnaisten tarkistusten varassa? Mieti, millainen käyttökokemus sekä takaa laadun että maksimoi ihmisen arvon.

  • Tutki myös low code -vaihtoehdot

    Agentteja ei aina ole pakko rakentaa ohjelmoimalla. Varsinkin ensimmäiset kevyet harjoitukset on usein mahdollista toteuttaa Microsoftin Copilot Studion kaltaisilla kevytkehittimillä, jolloin agenttimallin mahdollisuuksia päästään hyödyntämään nopeammin.

  • Huomioi laadunvalvonta

    Kun agentit ryhtyvät toimimaan aktiivisesti organisaatiossasi, vauhti kasvaa. Toimintaa on tärkeää kyetä seuraamaan: Olivatko agenttien tekemät ratkaisut oikeita, ja mihin tietoon ne perustuivat? Suunnittele seurantaympäristö ja -prosessit ajoissa.

  • Hallitse agenttityövoimaa

    Agenttien kannattaa tehdä yhteistyötä kuten ihmistenkin, jolloin kaikkien ei tarvitse osata kaikkea. Syntyvä agenttityövoima hoitaa vähitellen alati kasvavan osan yrityksen käsityöstä. Agenteista on kuitenkin syytä pitää kirjaa, aivan kuten HR:kin tuntee yrityksen työntekijät, heidän toimenkuvansa ja suorituskykynsä.  

Muista, että AI on muutakin kuin pelkkiä agentteja

Myös konenäön ja klassisen koneoppimisen kaltaiset työvälineet ovat tärkeä osa luotettavaa ja laadukasta automaatiota.

Lue lisää tekoälyvisiostamme

Tekoälyn käyttöönotto on myös laaja, koko organisaatiota koskettava muutoshanke. Sen edistämisessä on tärkeää tarkastella niin henkilöstön valmiutta, IT:n kypsyyttä kuin strategisen suunnan eheyttäkin.

Lue lisää liiketoiminnan neuvonantopalveluistamme

Mitä minun pitäisi tietää AI-agenteista?

  • Agenttivalmius rakentuu datasta

    Datan laatu ja saatavuus on kriittistä AI-projekteille. Useimmat agentit tarvitsevat ymmärrystä niin yrityksen tietovarastoista kuin dokumenteistakin. Näiden eteen tehty valmistelutyö maksaa itsensä takaisin. 

  • Käyttökokemuksen muutos on osa prosessien uudistusta

    Agentit ja tekoäly muuttavat myös ihmisen ja tietotekniikan välistä suhdetta. Sanelut, pitkäaikaiset tehtävänkulut ja tehtäväkeskeisyys ovat esimerkkejä agenttien mahdollisuuksista, jotka kannattaa huomioida myös kenttätyön prosesseja kehitettäessä. 

  • Syvät toimiala-agentit maksimoivat tuottavuuden

    Valmistuotteiden agentit avustavat vakioiduissa prosesseissa, mutta kilpailukyvyn kannalta on tärkeää opettaa agenteille toimialan säännöt ja käsitteet. Samalla voidaan tuoda mukaan esimerkiksi koneoppimista, jolloin agentit oppivat ratkaisemaan myös esimerkiksi matemaattisesti vaativia ongelmia luotettavasti.

  • Agentti ei hallitse hiljaista tietoa

    Organisaation ”Mitä?”-data on usein järjestetty data-alustalle, mutta kriittinen ”Miksi?”-ymmärrys muhii intranetin kansioissa – ja sielläkin usein vanhentuneina versioina. Hiljainen tieto ei käänny agentin osaamiseksi, joten prosessit on kuvattava sellaisella tavalla, että niiden tulkinta onnistuu ilman kahvikoneella jaettua viisautta.

Työkalumme agenttien rakentamiseen

Yksinkertainen on kaunista. Agenttiratkaisut vaativat huolellista suunnittelua ja jatkuvaa ylläpitoa, sillä tekoälyteknologia kehittyy jatkuvasti. Tärkein on kuitenkin perusta: Datan ja prosessien ymmärryksen on oltava laadukasta, jotta varsinaiseen AI-vaiheeseen kannattaa satsata. Suosittelemme ja käytämme ainakin seuraavia työvälineitä:

  • Microsoft Foundry toimii pohjana eri kielimallien käytölle ja toteutusten testaamiselle. Foundryn kautta voidaan toteuttaa myös tilastollisen laadunvalvonnan ja agenttien tietoturvaamisen perustoiminnot.
  • Microsoft Fabric yrityksen tietojen hallintaan ja siirtoon. Fabric IQ:n kaltaiset täydentävät palvelut tarjoavat mahdollisuuden jäsentää dataa ontologisesti siten, että agenttien tekemien päätelmien laatu nousee.
  • Organisaation prosessiohjaustieto asuu usein Microsoft 365:ssa tai vastaavassa työympäristöratkaisussa. Integroidumme niihin tarpeen mukaan, ja tuomme tiedot Azure AI Searchin tai Foundry IQ:n kaltaisiin hakupalveluihin, jotta saamme taattua agenteille parhaan mahdollisen pohjatiedon.
  • Microsoft Copilot Studio ja Microsoft 365 Copilot ovat loppukäyttäjille suunnattuja tekoälyvälineitä, joita voidaan kuitenkin käyttää varsinkin henkilö- ja tiimikohtaisten prosessitehostimien toteutuksessa. Käytämme näitä tuotteita, ja tarjoamme tarpeen mukaan myös rajapintoja ja tietolähteitä niillä käytettäväksi.

Voisimmeko auttaa AI-agenttien kanssa?

Tai jätä meille viesti!