Exemplos de uso de agentes de IA
Revise as diferentes maneiras de aproveitar o. Now Assist Aplicação de agentes de IA em fluxos de trabalho do agente em toda a plataforma.
Visão geral dos agentes de IA
Agentes de IA no Now Assist forneça soluções automatizadas para uma ampla gama de processos de negócios e desafios operacionais. Esses agentes podem trabalhar de forma independente ou como parte de estruturas hierárquicas para lidar com fluxos de trabalho complexos, reduzir o esforço manual e melhorar a eficiência da entrega de serviços. Você pode aproveitar os agentes de IA em vários departamentos, incluindo Gestão de serviços DE TI, Gestão de atendimento ao cliente e Recursos humanos.
Resolução e gestão de incidentes
Os agentes de IA podem automatizar todo o ciclo de vida do incidente, desde a triagem inicial até a resolução. Quando um incidente é criado e atribuído a um usuário da central de serviços designado, o agente recupera automaticamente os detalhes do incidente, pesquisa incidentes históricos semelhantes e analisa artigos relevantes da base de conhecimento. Com base nesta pesquisa, o agente determina um caminho de resolução apropriado.
Se o agente tiver alta confiança na solução, ele publicará a resolução nas anotações de trabalho e fechará o incidente automaticamente. Quando a confiança é menor, o agente documenta suas descobertas e reatribui o incidente a um especialista de suporte técnico para revisão. Essa abordagem reduz o tempo médio de resolução, garantindo o controle de qualidade para problemas complexos.
Automação da gestão de casos
Semelhante à gestão de incidentes, os agentes de IA podem lidar com fluxos de trabalho de casos em cenários de atendimento ao cliente. Os agentes analisam os detalhes do caso, correspondem a casos históricos, pesquisam artigos de conhecimento e fornecem soluções recomendadas ou as próximas etapas. Essa automação ajuda as equipes de atendimento ao cliente a lidar com volumes mais altos de casos, mantendo a qualidade consistente nas respostas.
Automação de processos multifuncionais
Os agentes de IA podem orquestrar fluxos de trabalho que abrangem vários departamentos e sistemas. Por exemplo, um agente de integração pode coordenar tarefas em departamentos de RH, TI, instalações e finanças, garantindo que os novos funcionários recebam acesso adequado, equipamentos, configuração do espaço e materiais de orientação. O agente pode acompanhar o andamento, enviar lembretes, escalar atrasos e fornecer atualizações de status às partes interessadas durante todo o processo.
Gestão de conhecimento e descoberta de conteúdo
Os agentes de IA podem ajudar os usuários a encontrar informações relevantes analisando consultas, pesquisando em várias fontes de conhecimento e apresentando resultados contextualizados. Esses agentes entendem a intenção do usuário, consideram sua função e permissões e fornecem informações direcionadas que os ajudam a concluir tarefas ou resolver problemas de forma independente.
Aprimoramento do Virtual Agent
Os agentes de IA podem trabalhar nos bastidores para aprimorar as conversas do Virtual Agent fornecendo respostas inteligentes, recuperando informações relevantes e executando ações em nome dos usuários. Essa integração cria experiências de conversa mais capazes e úteis que podem lidar com consultas complexas e processos de várias etapas.
Considerações de implementação
Ao implementar agentes de IA, as organizações devem considerar os seguintes fatores:
- Comece com processos repetitivos e bem definidos que tenham critérios de sucesso claros
- Garanta dados de treinamento adequados e conteúdo da base de conhecimento para os agentes consultarem
- Defina limites de confiança apropriados para ações automatizadas versus revisão humana
- Estabeleça processos de monitoramento e garantia de qualidade para acompanhar o desempenho do agente
- Planeje melhorias iterativas com base nos resultados e nos dados de interação do agente
- Configure o compartilhamento de memória adequadamente para diferentes estruturas de hierarquia
- Considere os requisitos de escalabilidade ao projetar hierarquias de agente complexas