Pour ce qui est de répondre aux besoins des utilisateurs, l’avènement des robots conversationnels peut être considéré comme une révolution. En intégrant la puissance de l’automatisation à des conversations simples, ils ont rapidement transformé la façon dont les entreprises gèrent le service à la clientèle et le soutien informatique aux employés. Les robots conversationnels contournent bon nombre des restrictions associées aux agents humains, traitent un volume plus élevé de demandes de renseignements courantes et permettent aux organisations de réduire le temps de réponse tout en offrant un soutien efficace à grande échelle. La prolifération des robots conversationnels en ligne au début des années 2000 a marqué un virage important vers des canaux de communication plus efficients.
Cependant, à mesure que les attentes des utilisateurs évoluaient et que les interactions gagnaient en complexité, les limites de ces systèmes scriptés sont devenues claires. L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) a depuis redéfini la communication automatisée. Contrairement aux robots conversationnels traditionnels, qui reposent sur des flux de travail prédéfinis et des réponses scriptées, la technologie de l’IA introduit des capacités d’apprentissage dynamique, de compréhension contextuelle et de prise de décisions. Cette avancée a introduit un nouveau type d’assistant numérique, l’agent d’IA, conçu pour répondre à des demandes de plus en plus sophistiquées avec intelligence et flexibilité.
Les robots conversationnels se présentent sous différentes formes, allant des systèmes simples fondés sur des règles aux assistants sophistiqués gérés par l’IA. Voici les types de robots conversationnels les plus courants :
- Robots conversationnels fondés sur des menus
Ceux-ci suivent un flux très structuré, présentant aux utilisateurs une série d’options ou de menus qui les guident sur des parcours prédéfinis. Ils sont utiles pour les interactions simples, mais ne peuvent généralement pas traiter d’intrants en dehors des options programmées.
- Robots conversationnels fondés sur des mots-clés
En repérant des mots-clés précis dans les intrants d’un utilisateur et en les utilisant pour générer des réponses, les robots conversationnels fondés sur des mots-clés sont efficaces pour gérer les demandes de renseignements de base. Malheureusement, leur fonctionnalité se limite à reconnaître un ensemble de termes fixes et à y répondre.
- Robots conversationnels fondés sur des règles
En utilisant la logique si/alors, ces robots fonctionnent strictement dans un cadre de règles et conditions prédéfinies. Ils excellent dans le traitement de requêtes prévisibles et structurées, mais ne peuvent pas apprendre ni s’adapter à de nouveaux intrants.
- Robots conversationnels sans code ou à faible code
Souvent conçus au moyen de plateformes de développement conviviales, ces robots nécessitent des compétences minimales en programmation et s’appuient sur des modèles ou des règles. Les robots conversationnels sans code et à faible code peuvent offrir des réponses simples axées sur les menus ou des interactions légèrement plus avancées, selon leur configuration.
- Robots conversationnels contextuels optimisés par l’IA
Ils sont plus avancés et utilisent le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage machine pour interpréter de façon dynamique les intrants des utilisateurs et y répondre. Ils peuvent comprendre le contexte, se souvenir des interactions passées et offrir des expériences qui sont plus conversationnelles.
- Robots conversationnels hybrides
Combinant des éléments de systèmes fondés sur des règles et optimisés par l’IA, les robots hybrides offrent des options structurées, mais peuvent également s’adapter et apprendre au fil du temps.
- Robots conversationnels pilotés par l’IA
En tirant parti d’algorithmes sophistiqués optimisés par l’IA permettant de comprendre et prévoir les besoins des utilisateurs, les robots conversationnels pilotés par l’IA offrent des interactions plus souples et plus personnalisées. Ils peuvent gérer des conversations en temps réel, tout en apprenant et en s’améliorant.
Les robots conversationnels sont employés dans divers secteurs et fonctions. Voici quelques-unes de leurs applications les plus répandues :
- Soutien à la clientèle
Les robots conversationnels simplifient le service à la clientèle en résolvant des problèmes comme la réinitialisation de mot de passe, le suivi des commandes ou le dépannage.
- FAQ
De nombreuses entreprises déploient des robots conversationnels pour fournir des réponses instantanées aux questions fréquemment posées.
- Réservations et locations
Les robots conversationnels permettent d’effectuer des réservations dans le secteur de l’hôtellerie, de la restauration et des transports.
- Soutien informatique de base
Les robots conversationnels répondent à des demandes informatiques courantes, comme guider les utilisateurs dans les processus d’installation ou déverrouiller des comptes. Pour les problèmes complexes, les robots conversationnels peuvent créer des tickets afin de transmettre les problèmes difficiles aux agents humains.
- Gestion des rendez-vous
Les robots peuvent vous aider à fixer des rendez-vous pour des services, à envoyer des rappels ou à offrir du soutien aux utilisateurs qui souhaitent reporter leur rendez-vous.
Un agent d’IA est un système logiciel intelligent conçu pour fonctionner de façon autonome dans son environnement, prendre des décisions, recueillir des données et effectuer des tâches pour atteindre des objectifs précis. Contrairement aux outils d’automatisation traditionnels, les agents d’IA peuvent s’adapter de façon dynamique, tirer des leçons de leurs expériences et utiliser des algorithmes avancés, comme les grands modèles de langage (GML), pour traiter d’énormes quantités d’information. Ces agents sont capables non seulement d’exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes, mais aussi d’améliorer leur rendement au fil du temps grâce à la rétroaction et à l’apprentissage continus.
La complexité et les capacités des agents d’IA varient. Voici les principaux types d’agents d’IA :
- Agents réflexes d’IA basés sur un modèle
- Agents d’IA basés sur des objectifs
- Agents d’IA basés sur l’utilité
- Agents d’IA hiérarchiques
- Copilotes
- Agents d’IA autonomes
Ces agents sont dotés d’un modèle interne de leur environnement, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées en fonction à la fois des intrants actuels et des expériences passées.
Conçus pour atteindre des objectifs précis, ces agents élaborent et exécutent des plans en choisissant les actions qui répondent le mieux à leurs objectifs.
En évaluant le succès potentiel de différentes actions à l’aide d’une fonction utilitaire, les agents basés sur l’utilité doivent tenir compte de facteurs tels que l’efficience, le coût et la vitesse. Elles sont idéales pour les tâches d’optimisation.
Ces agents travaillent en collaboration de façon structurée, les agents de niveau supérieur répartissant les tâches des agents de niveau inférieur afin qu’ils les exécutent de façon autonome. Ces agents sont efficaces pour gérer de grands projets en plusieurs étapes.
Les copilotes d’IA assistent les utilisateurs humains en leur fournissant des recommandations ou un soutien en temps réel. Ils ne sont généralement pas entièrement autonomes, mais peuvent accroître les efforts humains grâce à des aperçus et à des suggestions optimisés par l’IA.
Systèmes entièrement indépendants qui traitent des tâches complexes par eux-mêmes, les agents d’IA autonomes recueillent des données, prennent des décisions et exécutent des plans, essentiellement par eux-mêmes.
Les agents d’IA présentent une vaste gamme d’applications dans divers secteurs, offrant des solutions novatrices qui transforment les flux de travail traditionnels et améliorent l’expérience utilisateur. Voici quelques cas d’utilisation importants :
- Soutien médical personnalisé et suivis
- Expériences bancaires personnalisées
- Gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement
- Conservation de contenu automatisée
- Aide au développement de carrière
Les agents d’IA peuvent surveiller les données sur la santé des patients, envoyer des rappels de médicaments, fixer des rendez-vous de suivi et même alerter les professionnels de la santé si des tendances préoccupantes sont détectées.
Dans le secteur financier, les agents d’IA offrent des services bancaires personnalisés et peuvent également contribuer à détecter la fraude en surveillant les transactions douteuses dans les comptes.
Les agents d’IA optimisent la logistique en prévoyant la demande et en repérant les perturbations potentielles dans la chaîne d’approvisionnement. Ils peuvent ensuite recommander des solutions pour limiter les retards.
Les plateformes de médias font appel à des agents d’IA pour recommander des articles, des vidéos ou des produits en fonction des préférences des utilisateurs et de leurs comportements passés. Ces agents analysent les tendances de consommation de contenu pour fournir des suggestions personnalisées.
Les agents d’IA peuvent servir d’encadrants professionnels, car ils peuvent recommander des formations aux gens, repérer les possibilités d’emploi qui correspondent à leurs compétences et offrir une rétroaction sur leur CV.
- Efficacité accrue
- Des résultats de qualité supérieure
- Réduction des coûts
- Prise de décision plus éclairée
- Cohérence fiable
Capables de traiter de grandes quantités de données et de traiter plusieurs tâches simultanément, les agents d’IA améliorent la vitesse opérationnelle et limitent le risque d’erreurs, même dans les scénarios les plus complexes.
Les agents d’IA fournissent des réponses précises et complètes, en intégrant les données provenant de diverses sources et en apprenant des interactions pour s’améliorer continuellement. Cela mène à des solutions plus fiables et plus sophistiquées.
L’automatisation des flux de travail réduit la dépendance à la main-d’œuvre manuelle et limite les erreurs humaines, réduisant ainsi les dépenses opérationnelles.
En tirant parti de l’apprentissage machine et de l’analyse des données, les agents d’IA fournissent des aperçus fondés sur les données, ce qui permet de prendre des décisions d’affaires plus rapides et plus précises.
Contrairement aux humains, les agents d’IA produisent constamment des sorties uniformes tout en maintenant des normes de service et de produit élevées. Cette fiabilité est essentielle pour les tâches nécessitant une précision, comme l’analyse financière ou le soutien technique.
Bien que les agents d’IA et les robots conversationnels soient considérablement différents sur le plan de la complexité et des capacités, ils ont en commun certaines caractéristiques fondamentales qui font d’eux des éléments essentiels des processus opérationnels modernes. Ces similitudes reflètent leurs objectifs communs d’amélioration de l’efficience et de prestation d’expériences de service de qualité. Voici quelques domaines clés où leurs fonctionnalités se chevauchent :
- Amélioration du service à la clientèle
- Automatisation des tâches courantes et répétitives
- Utilisation des grands modèles de langage
- Fonctionnement autonome
- Applications d’affaires pratiques
- Interfaces d’interaction utilisateur
Tant les agents d’IA que les robots conversationnels sont déployés pour améliorer le service à la clientèle. Ils offrent un soutien disponible constamment, ce qui permet aux clients d’obtenir de l’aide en tout temps.
Les deux technologies excellent dans l’automatisation des requêtes courantes et répétitives, comme répondre aux questions courantes des clients au sujet du suivi des commandes ou des heures d’ouverture.
Les robots conversationnels pilotés par l’IA et les agents d’IA de niveau avancé peuvent tirer parti de la même technologie GML (comme le transformateur génératif préentraîné [GPT]) pour comprendre et générer du texte semblable à celui d’un humain.
Les agents d’IA et les robots conversationnels sont capables d’agir sans orientation directe. Ils peuvent traiter un large éventail de demandes de façon autonome, simplifier les flux de travail et assurer des réponses rapides.
Qu’il s’agisse de soutenir les plateformes de commerce électronique, d’offrir une aide informatique ou de gérer le service à la clientèle, les robots conversationnels et les agents d’IA sont devenus des composants essentiels des stratégies numériques. Leur mise en œuvre généralisée permet aux entreprises de demeurer concurrentielles et efficientes.
Les agents d’IA et les robots conversationnels optimisés par l’IA utilisent souvent des interfaces conviviales semblables, comme des fenêtres de clavardage sur les sites Web ou des interactions vocales au moyen d’assistants virtuels. Les utilisateurs finaux peuvent ainsi interagir facilement avec ces systèmes sans heurts, peu importe s’ils interagissent avec un robot conversationnel de base ou un outil plus sophistiqué.
Les agents d’IA et les robots conversationnels varient considérablement sur le plan de la conception, de l’adaptabilité et des capacités. Bien que les deux technologies soient utilisées pour automatiser les tâches et améliorer l’expérience utilisateur, les agents d’IA offrent des fonctions beaucoup plus avancées que celles des robots conversationnels pilotés par l’IA même les plus sophistiqués. Voici les principales différences :
- Capacités conversationnelles
- Personnalisation et apprentissage
- Intégration et évolutivité
- Efficience opérationnelle et maintenance
- Formation et mise en œuvre
- Capacités décisionnelles
Les agents d’IA sont très compétents en gestion de conversations complexes et nuancées. Ils peuvent comprendre l’intention de l’utilisateur au-delà de la simple reconnaissance de mots clés, maintenir le flux du dialogue à mesure que les sujets changent et répondre d’une manière intelligente et semblable à celle des humains. Même les robots conversationnels optimisés par l’IA, qui utilisent le traitement du langage naturel pour interpréter les intrants, sont généralement limités à des conversations moins complexes. Les robots conversationnels pilotés par l’IA peuvent traiter un certain contexte, mais ils ne sont pas aussi habiles à gérer des interactions à plusieurs tours où le sens évolue de façon dynamique.
Les agents d’IA apprennent continuellement des conversations passées et s’y adaptent, ce qui leur permet de personnaliser leurs réponses en fonction de l’historique et des préférences des utilisateurs. Cela permet des interactions hautement personnalisées qui deviennent plus intelligentes au fil du temps. En revanche, les robots conversationnels traditionnels et même la plupart des robots conversationnels pilotés par l’IA ont une mémoire limitée ou nulle des interactions antérieures. Bien que les robots conversationnels pilotés par l’IA puissent offrir un certain degré de réponse adaptative, ils n’ont pas la profondeur d’apprentissage dont les agents d’IA disposent, ce qui se traduit par des interactions qui semblent plus génériques.
Les agents d’IA sont conçus pour se mettre à l’échelle efficacement, s’intégrer parfaitement aux autres systèmes d’affaires et évoluer à mesure que les besoins organisationnels évoluent. Ils tirent parti des données en temps réel et des outils externes pour améliorer leurs capacités au fil du temps. Les robots conversationnels pilotés par l’IA peuvent également s’intégrer aux plateformes existantes, mais ils nécessitent souvent une intervention manuelle plus importante pour s’adapter à de nouvelles tâches ou à une charge de travail accrue. Les robots conversationnels ordinaires sont encore plus limités, et ils suivent souvent difficilement l’évolution des exigences d’affaires.
Compte tenu de leur complexité, les agents d’IA exigent une configuration plus robuste et une maintenance continue. Ils utilisent des boucles de rétroaction pour s’améliorer continuellement, ce qui peut simplifier les opérations à long terme. Les robots conversationnels pilotés par l’IA sont plus faciles à déployer que les agents d’IA à part entière, mais ils exigent tout de même des mises à jour pour demeurer efficaces. Les robots conversationnels traditionnels fondés sur des règles sont les plus simples à mettre en œuvre, mais les scripts nécessitent de fréquents ajustements à mesure que les besoins d’entreprise changent, ce qui les rend moins efficients au fil du temps.
Les robots conversationnels traditionnels exigent une configuration manuelle complète, avec des dialogues fondés sur des règles qui doivent être configurés pour être en mesure de comprendre les demandes des utilisateurs et y répondre avec précision. Même les robots conversationnels pilotés par l’IA doivent recevoir une formation préalable importante sur les modèles de langage pour fonctionner correctement, bien qu’ils soient plus rapides à mettre en œuvre que les anciens robots scriptés. En revanche, étant donné qu’ils tirent parti de modèles d’apprentissage machine qui ne reposent pas sur des scripts statiques, les agents d’IA sont plus rapides et plus intuitifs à déployer tout en offrant des interactions plus souples.
Les agents d’IA peuvent prendre des décisions de façon autonome en fonction de leur analyse de jeux de données complexes, en déterminant les actions optimales et même en modifiant les flux de travail à la volée. Ils raisonnent au moyen de scénarios afin de fonder leurs réponses sur des renseignements et un contexte en temps réel. La plupart des robots conversationnels pilotés par l’IA se limitent à répondre aux questions et à effectuer des actions prédéfinies sans capacités d’analyse approfondie ni capacités décisionnelles autonomes. Les robots conversationnels ordinaires fournissent des réponses uniquement à partir d’une base de connaissances fixe sans aucune forme de raisonnement ou d’adaptabilité.
Bien que les agents d’IA fournissent des capacités avancées comme la prise de décisions autonome, l’analyse de données en temps réel et l’intégration sophistiquée, ils ne conviennent pas toujours le mieux à chaque organisation ou cas d’utilisation. Dans de nombreux scénarios, un robot conversationnel piloté par l’IA, ou même un robot conversationnel fondé sur des règles plus simples, peut mieux convenir, surtout pour les tâches simples. Les organisations doivent peser soigneusement leurs besoins, leurs ressources et leurs objectifs à long terme avant de décider quelle technologie mettre en œuvre.
Pour choisir entre un agent d’IA et un robot conversationnel, il faut analyser plusieurs facteurs clés :
- Complexité du cas d’utilisation
- Besoins de personnalisation
- Budget
- Évolutivité
- Confidentialité et sécurité des données
Déterminez la complexité des tâches à automatiser. Si vous avez des besoins de base, comme répondre à une foire aux questions ou à des questions simples sur le soutien à la clientèle, un robot conversationnel pourrait être plus que suffisant. Si les flux de travail sont complexes, s’il s’agit de prise de décisions ou de tâches qui exigent une analyse approfondie des données, un agent d’IA convient mieux.
Évaluez le niveau de personnalisation requis pour vos interactions. Les agents d’IA excellent à apprendre des engagements passés et à offrir des réponses hautement personnalisées. Si votre entreprise exige une communication adaptative et consciente du contexte, envisagez d’opter pour un agent d’IA. Si vous avez besoin d’offrir des réponses uniformes, mais génériques, les agents conversationnels pourraient être une meilleure option.
Les contraintes budgétaires peuvent avoir une influence considérablement sur le choix que vous ferez. Les robots conversationnels (optimisés par l’IA et autres) sont normalement plus rentables à mettre en œuvre et à tenir à jour, ce qui les rend idéaux pour les entreprises dont les ressources sont limitées. Les agents d’IA, grâce à leurs fonctionnalités avancées, sont généralement associés à des coûts de développement et d’exploitation plus élevés, bien que la collaboration avec des plateformes tierces puisse compenser une partie de ces coûts.
Tenez compte des besoins futurs de votre organisation. Bien que les robots conversationnels puissent traiter un volume élevé d’interactions simples, il sont difficiles à mettre à l’échelle efficacement. Les agents d’IA, conçus pour l’adaptabilité et les environnements plus complexes, offrent de meilleures solutions à long terme si votre organisation s’attend à traiter des tâches de plus en plus sophistiquées.
Si vos cas d’utilisation comportent des données sensibles ou exigent une conformité réglementaire stricte, tenez compte des répercussions sur la sécurité. Les robots conversationnels, avec leur portée plus étroite, sont plus faciles à protéger contre les menaces liées à la cybersécurité. Les agents d’IA, par contre, peuvent exiger des mesures de sécurité exhaustives en raison de leur accès élargi au système.
Le choix entre les agents d’IA et les robots conversationnels peut avoir des répercussions importantes sur divers aspects de votre organisation. En fin de compte, ce choix devrait correspondre à votre vision stratégique, en établissant un équilibre entre les besoins immédiats et les objectifs à long terme. Voici les principales préoccupations individuelles potentielles :
- Satisfaction de la clientèle
- Réputation de la marque
- Évolutivité à long terme
Le bon choix peut avoir une incidence sur la qualité de vos interactions avec les clients. Les agents d’IA, grâce à leurs réponses personnalisées et conscientes du contexte, peuvent accroître la satisfaction de la clientèle. Néanmoins, un robot conversationnel bien mis en œuvre peut tout de même offrir un service rapide et efficace pour les requêtes simples.
Des systèmes de communication efficaces et intelligents peuvent renforcer la réputation de votre marque en matière d’innovation et de fiabilité. À l’inverse, les robots conversationnels mal mis en œuvre ou trop simplistes peuvent frustrer les utilisateurs, ce qui peut mener à des perceptions négatives.
À mesure que votre organisation croîtra, l’évolutivité de votre solution d’automatisation gagnera en pertinence. Les agents d’IA sont mieux outillés pour traiter des tâches en constante évolution et toujours plus complexes, afin de permettre l’expansion efficace de vos activités. En revanche, les robots conversationnels pourraient exiger des reconfigurations régulières, ce qui pourrait limiter la croissance future.
Il est difficile de discuter des agents d’IA sans parler également de l’automatisation robotisée des processus (ARP). L’ARP utilise des robots logiciels (ou « robots ») pour automatiser les tâches répétitives fondées sur des règles qui exigeraient autrement habituellement une intervention humaine. L’ARP peut exécuter des processus structurés (comme la saisie de données, le traitement des factures et la production de rapports) avec une rapidité et une précision extrêmement élevées. Sa force réside dans sa capacité à imiter le comportement humain pour traiter efficacement les tâches courantes, ce qui en fait un outil inestimable pour simplifier les opérations.
L’ARP applique l’intelligence à l’automatisation, mais les agents d’IA apportent un niveau de capacité cognitive qui va au-delà des capacités d’ARP. Bien que l’ARP suive des règles et des flux de travail prédéfinis, les agents d’IA tirent parti des technologies avancées pour mieux comprendre, apprendre et prendre des décisions. Ils peuvent traiter des données non structurées, s’adapter à des environnements dynamiques et accomplir des tâches complexes qui exigent un raisonnement et une conscience du contexte.
Bien que l’ARP et les agents d’IA soient tous deux des outils d’amélioration de l’efficience grâce à l’automatisation, leur portée et leur application diffèrent considérablement. L’ARP est idéale pour automatiser des tâches hautement structurées et répétitives, assurer la conformité et relier les systèmes hérités sans causer de perturbations. Les agents d’IA, quant à eux, excellent dans la gestion de données complexes pour éclairer la prise de décision autonome, et des interactions plus naturelles et conscientes du contexte, capables de s’adapter de façon dynamique à l’évolution des circonstances et des besoins des utilisateurs.
La mise en œuvre de robots conversationnels pilotés par l’IA et d’agents s’accompagne de son propre ensemble de défis, allant des préoccupations liées à la protection des données aux exigences relatives à l’infrastructure technique. Le fait de comprendre ces défis à l’avance et de planifier des solutions peut contribuer à assurer un déploiement et un fonctionnement plus harmonieux des technologies d’IA.
- Protection des données
La plupart des systèmes d’IA traitent les données sensibles des clients; le défaut de protéger ces données peut entraîner des manquements, des atteintes à la réputation et des pénalités en raison du non-respect des règlements sur la protection des données. Pour atténuer ces risques, les organisations devraient mettre en œuvre des méthodes de chiffrement avancées, effectuer des audits réguliers des autorisations d’accès aux données et se conformer à des infrastructures comme le RGPD ou la HIPAA.
- Infrastructure technologique insuffisante
Les agents et les robots conversationnels pilotés par l’IA exigent une puissance informatique importante et une infrastructure fiable. Les entreprises qui font défaut dans ce domaine sont incapables de tirer le maximum de ces solutions automatisées. Pour régler ce problème, les organisations devraient évaluer leurs capacités informatiques actuelles et envisager des solutions de logiciel-service (SaaS) basées sur le nuage ou de plateforme-service (PaaS) qui donnent accès à des ressources évolutives. La collaboration avec des partenaires technologiques expérimentés et l’investissement dans la mise à niveau de l’infrastructure peuvent aider à préparer l’entreprise aux exigences des systèmes d’IA.
- Compatibilité et intégration
L’intégration harmonieuse au service à la clientèle et aux systèmes dorsaux existants est essentielle pour optimiser les avantages de l’IA. Toutefois, mener à bien cette intégration peut se révéler compliqué, surtout si les systèmes hérités sont en cause. Les organisations peuvent surmonter ces obstacles en effectuant une évaluation approfondie de la compatibilité des systèmes et en utilisant des API ou des intergiciels pour faciliter l’échange de données.
Tant les robots conversationnels que les agents d’IA sont des technologies précieuses pour soutenir les entreprises modernes; les robots conversationnels excellent à traiter les requêtes courantes et les tâches simples, tandis que les agents d’IA peuvent prendre en charge des flux de travail plus complexes et davantage conscients du contexte. De plus, pour les organisations qui souhaitent constater directement les avantages de ces technologies, ServiceNow offre une solution complète et intégrée fondée sur Now PlatformMD.
Agent virtuel de ServiceNow est un robot conversationnel piloté par l’IA qui permet d’améliorer les expériences de soutien des utilisateurs. Agent virtuel offre des échanges personnalisés et conversationnels optimisés par l’IA générative, intégrant dès la conception des conversations personnalisables, et appuyés davantage par la compréhension du langage naturel de sorte qu’il est adapté tout précisément aux flux de travail ServiceNow.
De plus, les Agents d’IA de ServiceNow offrent des capacités plus avancées aux organisations qui ont besoin d’encore plus de renseignements et de souplesse dans leurs solutions d’automatisation pour que celles-ci puissent gérer les flux de travail les plus complexes, s’adapter aux exigences en constante évolution et offrir une expérience utilisateur hautement personnalisée. Ces agents sont conçus pour traiter les opérations en toute autonomie. Grâce à des fonctionnalités comme la création d’agents personnalisés, l’apprentissage progressif et la gouvernance et les analyses détaillées, les agents d’IA de ServiceNow permettent aux entreprises de déployer des solutions intelligentes tout en demeurant entièrement aux commandes.
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