Agentisk AI och automatisering

Rådgivning om agentisk AI

Agenter förändrar hur en process kan se ut, inte bara hur snabbt den går. Det gör det till en fråga om driftdesign innan det blir en ingenjörsfråga: vilka beslut stannar hos människor, vad får en agent göra ensam, och vem svarar för utfallet.

Diskutera ert AI-initiativ Rådgivning

Den affärsmässiga utmaningen

Att automatisera en trasig process gör den trasig snabbare

De flesta processer har samlat på sig steg som finns på grund av en systembegränsning, ett gammalt revisionsfynd eller en person som en gång gjorde fel. Att automatisera det troget bevarar alltihop. De organisationer som får verkligt värde av agenter ritar om processen kring vad agenter kan göra, och det väcker frågor om ansvar och kontroll som inget utvecklingsteam kan besvara ensamt.

Det vi gör

Designa processen och kontrollmodellen samtidigt

Vi kartlägger hur arbetet görs i dag och var bedömningen faktiskt ligger, och designar sedan en målprocess som medvetet fördelar arbetet mellan människor och agenter. Det kommer med en uttrycklig kontrollmodell: vad en agent får göra utan tillsyn, vad som kräver godkännande, vad som loggas, och vem som är ansvarig när det går fel. Vi definierar också hur organisationen ska veta att det fungerar, för en agent som tyst försämras är värre än en som synligt fallerar.

Rådgivning om agentisk AI

Kompetenser

Agentstrategi
Design av agentiska arbetsflöden
Omläggning av affärsprocesser
Arkitektur med människan i loopen
Fleragentarkitektur
Styrning av agenter
Driftmodeller för agenter

Vanliga användningsområden

Rita om en stödprocess kring agenter i stället för att automatisera dess nuvarande form.
Fastställ en organisatorisk hållning till vad agenter får göra utan mänskligt godkännande.
Bedöm en föreslagen fleragentarkitektur innan den blir dyr att ändra.
Definiera ansvaret för agenters beslut i en reglerad process.

Så levererar vi

Processkartläggning

Kartlägg dagens väg, dess förgreningar, dess undantag och dess definition av rätt.
Avgränsad prototyp

En process, först bara läsande, mätt mot en märkt datamängd innan den skriver något.
Skyddsräcken och godkännande

Behörigheter, hastighetsgränser, godkännandesteg och revisionsloggning före åtkomst till produktion.
Produktion och drift

Stegvis utrullning med löpande utvärdering, kostnadsövervakning och en väg tillbaka.

Teknik

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

Säkerhet och styrning

Programvara som agerar inne i era system är en privilegierad identitet och behandlas som en sådan. Den autentiserar via er identitetsleverantör, har minsta möjliga behörigheter och kan inte överskrida behörigheterna för den användare den agerar för. Verktygsanrop valideras och hastighetsbegränsas, opålitligt innehåll behandlas som data snarare än instruktion för att begränsa promptinjektion, och åtgärder med följder kräver mänskligt godkännande. Varje körning loggas med indata, anrop och utdata, och det är detta som gör systemet granskningsbart.

Samarbetsmodeller

AI-projekt

Vi tar ansvaret för att designa och leverera en definierad AI-lösning.

Utplacerat AI-team

Ett tvärfunktionellt AI-team arbetar inne i er organisation för att löpande hitta och leverera möjligheter.

Dedikerat AI-team

Långsiktig dedikerad utvecklingskapacitet byggd kring er teknik och leveransmodell.

Förvaltad AI

Vi driftar, övervakar och förbättrar löpande AI-system i produktion.

Varför TeamExtension.ai

Vi har behövt göra dessa val i produktion

Frågorna som avgör om ett agentprogram fungerar är praktiska: hur mycket självständighet, vad som ska loggas, när man ska stanna. Att besvara dem väl kräver att man levt med följderna, vilket är något annat än att ha läst om dem. Vi bygger och driftar dessa system, så råden bygger på vad som faktiskt gick fel.

Utvalda kunder

Vanliga frågor

Hur mycket självständighet bör en agent ha?

Börja med ingen och låt den förtjäna den. Först bara läsbehörighet, sedan skrivbehörighet på omvändbara åtgärder, sedan åtgärder bakom godkännande, där varje steg motiveras av uppmätt träffsäkerhet. Självständighet som ges i förväg brukar dras tillbaka efter den första incidenten, och det kostar mer än att börja smalt.

Behöver vi flera agenter?

Oftast färre än vad som föreslås. Fleragentarkitekturer lägger till feltillstånd i samordningen, och de flesta processer som ser ut att behöva flera agenter behöver i själva verket en agent med flera verktyg. Vi rekommenderar den enklare strukturen om inte arbetet faktiskt delar upp sig.

Vem är ansvarig när en agent gör fel?

En namngiven person, alltid. En del av detta arbete är att bestämma vem det är för varje process och se till att hen har den insyn som krävs för att utöva ansvaret. En ansvarsmodell som stannar vid systemet överlever inte en incident.

Hur påverkar det våra medarbetare?

Ärligt talat förändrar det roller, och att låtsas något annat gör införandet svårare. Vi går igenom vilka uppgifter som flyttar, vad det kvarvarande mänskliga arbetet blir och vad det betyder för teamets form, som en del av designen i stället för efteråt.

Relaterade kompetenser

AI-strategi och transformation

AI-strategi

Bestäm var AI hör hemma i verksamheten, vad den är värd och i vilken ordning den ska byggas.

Läs mer

AI-infrastruktur och LLMOps

AI-arkitektur

Designa den referensarkitektur era AI-system delar: modeller, sökning, orkestrering, data och kontroller.

Läs mer

AI-säkerhet

Rådgivning om AI-säkerhet

Hotmodellera AI-system och designa den arkitektur, de kontroller och de gränser som begränsar risken.

Läs mer

Diskutera ert AI-initiativ

Rita om affärsprocesser kring agenter som resonerar, samordnar verktyg och slutför arbete i flera steg.

Tala med en AI-expert Starta en AI-utvärdering