Exemples d’utilisation d’agents IA

Passez en revue les différentes façons dont vous pouvez tirer parti de l’application Now Assist Agents IA dans les workflows agentiques sur l’ensemble de la plateforme.

Vue d’ensemble des agents IA

Les agents IA dans l’application Now Assist fournissent des solutions automatisées pour un large éventail de processus business et de défis opérationnels. Ces agents peuvent travailler indépendamment ou dans le cadre de structures hiérarchiques pour gérer des workflows complexes, réduire les efforts manuels et améliorer l’efficacité de la prestation de services. Vous pouvez exploiter des agents IA dans plusieurs départements, notamment Gestion des services IT, Gestion du service clientèle et Ressources humaines.

Gestion et résolution des incidents

Les agents IA peuvent automatiser l’ensemble du cycle de vie de l’incident, du triage initial à la résolution. Lorsqu’un incident est créé et affecté à un utilisateur désigné du Centre de services, l’agent récupère automatiquement les détails de l’incident, recherche des incidents historiques similaires et analyse les articles de la base de connaissances pertinents. Sur la base de ces recherches, l’agent détermine un chemin de résolution approprié.

Si l’agent a une grande confiance dans la solution, il publie la résolution dans les notes de travail et ferme automatiquement l’incident. Lorsque la confiance est faible, l’agent documente ses conclusions et réaffecte l’incident à un spécialiste de l’assistance technique pour examen. Cette approche réduit le délai moyen de résolution tout en assurant le contrôle de la qualité des problèmes complexes.

Automatisation de la gestion des tickets

À l’instar de la gestion des incidents, les agents IA peuvent gérer les workflows de tickets dans les scénarios de service client. Les agents analysent les détails des tickets, les font correspondre aux tickets historiques, recherchent des articles de la base de connaissances et fournissent des solutions recommandées ou les prochaines étapes. Cette automatisation aide les équipes du service client à gérer des volumes plus importants de tickets tout en maintenant une qualité constante des réponses.

Automatisation des processus interfonctionnels

Les agents IA peuvent orchestrer des workflows qui couvrent plusieurs départements et systèmes. Par exemple, un agent d’intégration peut coordonner les tâches entre les services RH, informatique, des installations et des finances, en veillant à ce que les nouveaux employés bénéficient d’un accès, d’un équipement, d’une configuration de l’espace de travail et de documents d’orientation appropriés. L’agent peut suivre la progression, envoyer des rappels, escalader les retards et fournir des mises à jour de statut aux personnes concernées tout au long du processus.

Gestion des connaissances et découverte de contenu

Les agents IA peuvent aider les utilisateurs à trouver des informations pertinentes en analysant les requêtes, en effectuant des recherches dans plusieurs sources de connaissances et en présentant des résultats contextualisés. Ces agents comprennent l’intention de l’utilisateur, tiennent compte de son rôle et de ses autorisations, et fournissent des informations ciblées qui l’aident à accomplir des tâches ou à résoudre des problèmes de manière indépendante.

Amélioration de l’Agent virtuel

Les agents IA peuvent travailler en coulisses pour améliorer les conversations d’Agent virtuel en fournissant des réponses intelligentes, en récupérant des informations pertinentes et en exécutant des actions au nom des utilisateurs. Cette intégration crée des expériences conversationnelles plus performantes et utiles, capables de gérer des requêtes complexes et des processus en plusieurs étapes.

Considérations relatives à la mise en œuvre

Lors de la mise en œuvre d’agents IA, les organisations doivent tenir compte des facteurs suivants :

• Commencez par des processus bien définis et répétitifs qui ont des critères de réussite clairs
• Garantir que les agents doivent référencer des données de formation et un contenu de base de connaissances adéquats
• Définissez des seuils de confiance appropriés pour les actions automatisées par rapport à une vérification humaine
• Mettre en place des processus de surveillance et d’assurance qualité pour suivre les performances des agents
• Planifier des améliorations itératives en fonction des données et des résultats d’interaction avec l’agent
• Configurer le partage de mémoire de manière appropriée pour différentes structures hiérarchiques
• Tenez compte des exigences d’évolutivité lors de la conception de hiérarchies d’agents complexes