AI ügynökök a munkában

Chat és ügynök

A legtöbben beszélgetésen keresztül ismerkednek meg az AI-jal. Kérnek egy értekezlet összefoglalót vagy egy prezentáció vázlatát, és a modell válaszol. Az ügynök erre épül, de nem egyetlen válaszra törekszik, hanem egy nagyobb feladat elvégzésére. Egy ajánlat előkészítésénél például összegyűjti az ügyféllel folytatott levelezést és a korábbi ajánlatokat, kiemeli a követelményeket, piszkozatot ír, jelzi a nyitott kérdéseket és a kockázatokat, majd javaslatot tesz a következő lépésekre.

A Microsoft 365 Copilotban ilyen például a Researcher nevű ügynök, amely a szervezet dokumentumaiból és a webről gyűjt és elemez információt egy összetett kérdéshez. Más platformokon is megjelentek hasonló eszközök, a Claude és a ChatGPT is kínál kutató és feladatvégző ügynököket. A név és a felület változik, a munkamód viszont ugyanaz, a gép lépéseket tesz egy cél felé, és közben visszakérdezhet.

Mire jó egy ügynök

Az ügynökök ott hoznak a legtöbbet, ahol egy visszatérő folyamat több lépésből és több forrásból áll. Ilyen az ügyfélajánlat előkészítése, a projektállapot áttekintése, egy piaci lehetőség felmérése, az új munkatárs betanításának támogatása, az ügyfélszolgálati kérések előszűrése vagy a mérföldkövek követése. A cél nem az ember kiváltása, hanem a kézi gyűjtögetés és rendezgetés terhének levétele, hogy több idő jusson az ítéletet, szakértelmet és együttműködést igénylő munkára.

Egy kaposvári építőipari cégnél az ajánlatkészítő csapat ügynököt kapott a tenderdokumentációk feldolgozására. Korábban egy tender átnézése és a követelménylista összeállítása két napot vett igénybe. Az ügynök néhány óra alatt elkészítette a követelménylistát, a hiányzó dokumentumok jegyzékét és a kiírónak szóló kérdéseket. A csapat a felszabadult időt az árazásra és a műszaki megoldás finomítására fordította, és a következő negyedévben javult a nyerési arányuk.

A bizalom fokozatosan épül

Az ügynök munkájáért is ember felel. Mielőtt egy ügynök eredménye alapján döntünk vagy cselekszünk, át kell nézni a kimenetet, ellenőrizni a fontos állításokat és a javaslatokat, és hozzá kell tenni azt az üzleti tudást, amely a modellből hiányzik. Érdemes úgy tekinteni rá, mint egy új munkatársra, aki még nem bizonyított. Egy új kollégának sem adjuk oda az első napon minden rendszer kulcsát. Előbb szűk hatáskört kap, minden munkáját átnézzük, és ahogy megbízhatónak bizonyul, fokozatosan bővül az önállósága.

A leggyakoribb hiba, amit látok, hogy egy feladat magasabb önállósági fokra kerül, mint amit a valós kockázata indokol, és ez nem döntés eredménye, hanem annak, hogy senki nem döntött róla. Egy ügynök bevezetésénél ezért mindig rögzítjük, mely lépéseket végezhet önállóan, melyeket csak jóváhagyással, és ki az a munkatárs, aki az eredményért felel.

Források és további olvasnivaló

Microsoft Learn, Work smarter with AI modul, Work with AI agents egység. Az Anthropic tapasztalatait az ember és az ügynök közös munkájáról AI Agent Playbook című cikkemben dolgoztam fel. A jóváhagyási kapuk kijelöléséről Amikor az AI nemcsak válaszol, hanem cselekszik című cikkemben írtam.