Süsteem, mis ühendab dokumentatsiooni, e-kirjad, tugipiletid, CRM-i, ärianalüütika ja siserepositooriumid, et mõista kliendikonto, projekti või probleemi täielikku konteksti. See ei piirdu vaid küsimustele vastamisega: süsteem koostab lähteülesandeid, aruandeid, pakkumisi, plaane, järelanalüüse ja järgmisi samme – ning suudab käivitada heakskiidetud ülesandeid reaalsetes süsteemides.
Müügijuht palub ette valmistada homse kohtumise kliendiga X. Süsteem vaatab läbi e-kirjad, dokumendid, lahendamata probleemid, toote kasutusandmed, viimased aruanded ja sisemärkmed. Mõne sekundiga koostab see ülevaate, mis sisaldab konteksti, riske, võimalusi ja järgmisi samme. Kui see heaks kiidetakse, loob süsteem CRM-is või Jiras ülesanded ja salvestab kokkuvõtte Google Drive'i kausta.
Need ei ole assistendid, kes lihtsalt abistavad. Need on agendid, kes võtavad juhtumi vastu, jaotavad selle etappideks, kontrollivad reegleid ja andmeid, pärivad infot mitmest süsteemist, küsivad vajadusel kinnitust, viivad muudatuse ellu ja tagavad täieliku jälgitavuse. See ei ole enam vestlusrobot – see on päris automatiseeritud äriprotsess koos kontrolli ja auditeeritavusega.
Saabub kaebus või taotlus tarnija lisamiseks. Agent tutvub juhtumiga, kontrollib sise-eeskirju, vaatab, kas infot on puudu, võrdleb andmeid ERP- ja CRM-süsteemis, koostab otsuseettepaneku, taotleb inimeselt kinnitust, uuendab süsteemi, saadab e-kirju, loob tööülesandeid ja sulgeb juhtumi koos täieliku auditijäljega.
Hääle-, vestlus- ja videoassistendid veebi, rakenduse, WhatsAppi või kõnekeskuse jaoks, mis suudavad mõista loomulikku keelt, vahetada keelt, kasutada tööriistu, pärida infot süsteemidest ja vajadusel suunata suhtluse inimesele. See ei ole lihtsalt vestlusrobot – see on ööpäevaringselt toimiv digitaalne vastuvõtt.
Klient helistab või kirjutab, et küsida tellimuse või probleemi kohta. Assistent mõistab päringut, vastab kõne või teksti teel, pärib infot sisesüsteemidest ja lahendab enamiku juhtumitest ilma inimese sekkumiseta. Kui süsteem tuvastab pahameele või tundliku olukorra, suunab see juhtumi koos kokkuvõetud kontekstiga edasi klienditeenindajale.
Arved, lepingud, kahjunõuded, vormid, kindlustuspoliisid või toimikud. Lahendus eraldab andmed, liigitab ja valideerib dokumendid, tuvastab anomaaliad, teeb otsuseettepaneku, suunab dokumendi õigele kontrollijale, uuendab süsteeme ja arhiveerib kõik jälgitavalt. Klient ei näe OCR-i – ta näeb, kuidas kaob tohutu hulk käsitööd.
Arve saabub postkasti. Süsteem eraldab võtmeväljad, võrdleb neid ärireeglite ja põhiandmetega, tuvastab võimalikud kõrvalekalded, otsustab, kas protsessiga saab jätkata või on vajalik ülevaatus, kannab info ERP-süsteemi, arhiveerib dokumendi ja jätab auditijälje.
Agent, kes vastab loomulikus keeles küsimustele reaalsete äriandmete kohta, selgitab anomaaliaid, koostab selgitavaid tekste ja aruandeid ning valmistab ette järgmised sammud. Muutus on väga nähtav: andmemeeskonnalt aruannete tellimise asemel suhtlete otse oma andmetega.
Finantsjuht küsib, miks marginaal ühes müügipiirkonnas sel nädalal langes. Agent pärib andmeid BigQuery andmelaost, kõrvutab müügi-, allahindlus-, laoseisu-, probleemide ja kulude andmeid ning esitab vastuse, mis sisaldab selgitavat teksti, tabeleid ja peamisi mõjutegureid. Seejärel koostab see nädalaaruande ja valmistab ette juhtkonnale esitamiseks sobivad graafikud.
Agentide kiht, mis kiirendab andmemeeskonna tööd: pakub välja andmevooge, genereerib SQL-i või Dataformi koodi, soovitab teste, dokumenteerib andmekogumeid, aitab tuvastada tõrkeid ja vastab andmeid puudutavatele küsimustele. See on nagu tehisintellekti toel töötav andmemeeskond.
Tootejuht palub iganädalast andmekogumit tagastuste kohta kanalite ja riikide lõikes. Üks agent pakub välja andmetöötlusvoo, kirjutab koodi, soovitab valideerimisi, dokumenteerib andmekogumi ja koostab ülevaatamiseks tõmbetaotluse (PR) kavandi. Teine agent vastab Slackis selle andmestikuga seotud küsimustele.
See ei ole vaid aruandlus: need on süsteemid, mis prognoosivad nõudlust, laoseisu, tööjõuvajadust, hinnastamist või riske ning muudavad prognoosi soovituseks või otseseks tegevuseks. Prognoosimine, pakkumiste haldus ja optimeerimine, millel on mõõdetav mõju äritulemusele.
Jaemüügikett soovib teada, mitu töötajat on laupäeval igas kaupluses vaja, milliseid tooteid tuleks täiendada ja kus jäävad müügivõimalused kasutamata. Lahendus prognoosib nõudlust, tuvastab anomaaliaid, soovitab tegevusi ning saab algatada ettepanekuid kaupade tellimiseks, laovarude ümberpaigutamiseks või personali planeerimiseks.
Lahendused, mis analüüsivad pilte või videot, et tuvastada madalat laoseisu, defekte, nõuete rikkumisi või hooldusvajadust, ning käivitavad automaatselt vastava toimingu. Palju käegakatsutavam kui arvutinägemisest abstraktselt rääkimine.
Töötaja liigub mobiiltelefoniga mööda riiulirida ja teeb foto. Süsteem tuvastab tooted, märkab tühje kohti, hinnavigu või probleeme toodete paigutuses ning annab kohe soovituse vajaliku tegevuse kohta. Tootmises või laos tuvastab süsteem defekte või valesid näite ning loob automaatselt tööülesande.
Agendid, kes uurivad hoiatusi, koguvad tõendeid, seostavad signaale, kontrollivad seadistusi ja esitavad inimkontrolliks põhjendatud järelduse – tagades täieliku kontrolli ja jälgitavuse. Väga võimas lahendus reguleeritud sektoritele, kuna ühendab tehisintellekti auditeerimise ja nõuetele vastavuse tagamisega.
Selle asemel, et analüütikud tegeleksid hoiatustega ükshaaval, kogub agent logisid, õigusi, hiljutisi muudatusi ja tõendusmaterjale, uurib juhtumit ning koostab struktureeritud selgituse, mis sisaldab teavet riski, konteksti ja soovitatava tegevuse kohta. Samuti saab agent kontrollida kõrvalekaldeid sise-eeskirjadest või regulatiivsetest nõuetest.
Üks silmapaistvamaid juhtumeid. Süsteemid, kus täna inimene siseneb, navigeerib, kopeerib andmeid, kleebib, valideerib ja vajutab käsitsi mitut nuppu. Agent suudab seda liidest visuaalselt kasutada, toimingute jada käivitada ja tehtust täieliku ülevaate säilitada – koos valideerimiste ja jälgitavusega.
Ettevõte kasutab tehingute registreerimiseks vananenud rakendust, millel puuduvad API-d. Täna kulutab töötaja tunde päevas andmete sisestamisele, väljade kontrollimisele, teistest süsteemidest info kopeerimisele ja vormide täitmisele. Agent viib sama protsessi läbi abistatult või poolautonoomselt, kusjuures igas etapis toimub valideerimine.
Miinimumnõue on aktiivne Google Workspace või Google Cloud keskkond. Enamik neist juhtumitest kasutab kasutajakihina Gemini Enterprise ja mootorina Vertex AI. Viime läbi kahetunnise sissejuhatava töötoa, et selgitada välja 3–5 kasutusjuhtu, mis pakuvad teie ettevõttele suurimat mõju ja investeeringutasuvust (ROI).
Toimiv kontseptsioonitõestus (PoC) võib valmida 2–4 nädalaga. Täielik tootmiskeskkonda juurutamine sõltub keerukusest: klienditeeninduse assistent võib olla töövalmis 6–8 nädalaga, terviklik dokumenditöötlussüsteem aga 2–3 kuuga.
Jah. Kõik toimib teie Google Cloud projekti sees. Teie andmed ei lahku teie keskkonnast, neid ei kasutata Google'i mudelite treenimiseks ning teie kontrollite juurdepääsuõigusi. Gemini Enterprise pakub reguleeritud sektorite jaoks VPC-SC, CMEK ja Access Transparency lahendusi.
Enamiku nende juhtumite puhul mitte. Gemini Enterprise võimaldab luua agente ilma programmeerimiseta. Keerukamate juhtumite puhul, nagu ennustavad mudelid või arvutinägemine, arendame ja juurutame mudelid Vertex AI platvormil. Teie meeskond kasutab neid, meie ehitame ja hooldame.
Gemini Enterprise on kasutajakiht: kõigile töötajatele kättesaadavad agendid, vestlusliides ja integratsioon Google Workspace keskkonnaga. Vertex AI on tehisintellekti mootor: RAG, mälu, täiustatud agentide käituskeskkond, kohandatud masinõpe, peenhäälestus ja jälgitavus. Need täiendavad üksteist – Gemini igapäevatööks, Vertex AI juhtumiteks, mis nõuavad põhjalikku kohandamist.
Viime läbi tasuta kahetunnise töötoa, et tuvastada teie äri jaoks suurima mõju ja investeeringutasuvusega (ROI) kasutusjuhud. Ilma kohustusteta.
