Agentisk AI og automatisering

Rådgivning om agentisk AI

Agenter endrer hvordan en prosess kan se ut, ikke bare hvor raskt den går. Det gjør det til et spørsmål om driftsdesign før det blir et ingeniørspørsmål: hvilke beslutninger blir hos mennesker, hva får en agent gjøre alene, og hvem svarer for utfallet.

Diskuter AI-initiativet deres Rådgivning

Den forretningsmessige utfordringen

Å automatisere en ødelagt prosess gjør den ødelagt raskere

De fleste prosesser har samlet opp trinn som finnes på grunn av en systembegrensning, et gammelt revisjonsfunn eller en person som en gang gjorde en feil. Å automatisere det trofast bevarer alt sammen. Organisasjonene som får reell verdi av agenter, tegner prosessen om rundt hva agenter kan gjøre, og det reiser spørsmål om ansvar og kontroll som ingen utviklingsteam kan svare på alene.

Det vi gjør

Design prosessen og kontrollmodellen samtidig

Vi kartlegger hvordan arbeidet gjøres i dag og hvor skjønnet faktisk ligger, og designer deretter en målprosess som bevisst fordeler arbeidet mellom mennesker og agenter. Det kommer med en uttrykkelig kontrollmodell: hva en agent kan gjøre uten tilsyn, hva som krever godkjenning, hva som logges, og hvem som står ansvarlig når det går galt. Vi definerer også hvordan organisasjonen skal vite at det virker, for en agent som stille blir dårligere, er verre enn en som feiler synlig.

Rådgivning om agentisk AI

Kompetanse

Agentstrategi
Design av agentiske arbeidsflyter
Omlegging av forretningsprosesser
Arkitektur med mennesket i sløyfen
Fleragentarkitektur
Styring av agenter
Driftsmodeller for agenter

Vanlige bruksområder

Tegn en støtteprosess om rundt agenter framfor å automatisere dagens form.
Fastsett en organisatorisk holdning til hva agenter kan gjøre uten menneskelig godkjenning.
Vurder en foreslått fleragentarkitektur før den blir dyr å endre.
Definer ansvaret for agenters beslutninger i en regulert prosess.

Slik leverer vi

Prosesskartlegging

Kartlegg dagens løp, forgreningene, unntakene og definisjonen av riktig.
Avgrenset prototype

Én prosess, først bare lesende, målt mot et merket datasett før den skriver noe.
Sikringer og godkjenning

Rettigheter, hastighetsgrenser, godkjenningspunkter og revisjonslogg før tilgang til produksjon.
Produksjon og drift

Trinnvis utrulling med løpende evaluering, kostnadsovervåking og en vei tilbake.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Sikkerhet og styring

Programvare som handler inne i systemene deres, er en privilegert identitet og behandles som det. Den autentiserer via deres identitetsleverandør, har minst mulige rettigheter og kan ikke overskride rettighetene til brukeren den handler på vegne av. Verktøykall valideres og hastighetsbegrenses, upålitelig innhold behandles som data framfor instruksjon for å begrense promptinjeksjon, og handlinger med konsekvenser krever menneskelig godkjenning. Hver kjøring logges med inndata, kall og utdata, og det er dette som gjør systemet etterprøvbart.

Samarbeidsmodeller

AI-prosjekt

Vi tar ansvaret for å designe og levere en definert AI-løsning.

Utplassert AI-team

Et tverrfaglig AI-team arbeider inne i organisasjonen deres for løpende å finne og levere muligheter.

Dedikert AI-team

Langsiktig dedikert utviklingskapasitet bygget rundt deres teknologi og leveransemodell.

Driftet AI

Vi drifter, overvåker og forbedrer løpende AI-systemer i produksjon.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi har måttet ta disse valgene i produksjon

Spørsmålene som avgjør om et agentprogram virker, er praktiske: hvor mye autonomi, hva som skal logges, når man skal stoppe. Å svare godt på dem krever at man har levd med konsekvensene, noe som er annerledes enn å ha lest om dem. Vi bygger og drifter disse systemene, så rådene bygger på hva som faktisk gikk galt.

Utvalgte kunder

Ofte stilte spørsmål

Hvor mye autonomi bør en agent ha?

Begynn med ingen, og la den gjøre seg fortjent. Først bare lesetilgang, så skrivetilgang på reversible handlinger, så handlinger bak godkjenning, der hvert trinn begrunnes med målt presisjon. Autonomi som gis på forhånd, pleier å bli trukket tilbake etter den første hendelsen, og det koster mer enn å begynne smalt.

Trenger vi flere agenter?

Som regel færre enn foreslått. Fleragentarkitekturer legger til feilkilder i koordineringen, og de fleste prosesser som ser ut til å trenge flere agenter, trenger i virkeligheten én agent med flere verktøy. Vi anbefaler den enklere strukturen med mindre arbeidet faktisk lar seg dele opp.

Hvem står ansvarlig når en agent tar feil?

En navngitt person, alltid. En del av dette arbeidet er å bestemme hvem det er for hver prosess, og sørge for at vedkommende har innsynet som skal til for å utøve ansvaret. En ansvarsmodell som stopper ved systemet, overlever ikke en hendelse.

Hvordan påvirker det de ansatte våre?

Ærlig talt endrer det roller, og å late som noe annet gjør innføringen vanskeligere. Vi går gjennom hvilke oppgaver som flytter seg, hva det gjenværende menneskelige arbeidet blir, og hva det betyr for teamets form, som en del av designet framfor etterpå.

Relatert kompetanse

AI-strategi og transformasjon

AI-strategi

Bestem hvor AI hører hjemme i virksomheten, hva den er verdt, og i hvilken rekkefølge den skal bygges.

Les mer

AI-infrastruktur og LLMOps

AI-arkitektur

Design referansearkitekturen AI-systemene deres deler: modeller, søk, orkestrering, data og kontroller.

Les mer

AI-sikkerhet

Rådgivning om AI-sikkerhet

Lag trusselmodeller for AI-systemer, og design arkitekturen, kontrollene og grensene som demmer opp for risikoen.

Les mer

Diskuter AI-initiativet deres

Tegn forretningsprosesser om rundt agenter som resonnerer, koordinerer verktøy og fullfører arbeid i flere trinn.

Snakk med en AI-ekspert Start en AI-vurdering