EN

Alapmodellekre épülő AI-ügynökök: adatokkal igazolt vállalati hatékonyság 2025-ben

Alapmodellekre épülő AI-ügynökök: adatokkal igazolt vállalati hatékonyság 2025-ben
Kép: Pixabay- geralt

Az alapmodellekre épülő AI-ügynökök jelentős változást hoznak a vállalati környezetben 2025-ben, túllépve a hagyományos generatív AI megoldásokon. Míg a legtöbb szervezet még mindig csupán ChatGPT-szerű alkalmazásokat vezet be, az élenjáró vállalatok már olyan autonóm AI-ügynököket alkalmaznak, amelyek nemcsak reagálnak a parancsokra, hanem aktívan végrehajtanak összetett üzleti folyamatokat minimális emberi beavatkozással.

A vállalati implementációk pontos adatokkal alátámasztott eredményeket mutatnak: 30-50%-os csökkenés a manuális operatív feladatokban, 48%-os javulás a döntéshozatal sebességében, 67%-os növekedés a folyamatok alkalmazási arányában, és 39%-os javulás az ügyfélelégedettségi mutatókban. A modern AI-ügynökök jelentősen átalakították az értékesítési folyamatokat kifinomult automatizálási képességeiken keresztül, ami 60%-kal csökkentette az értékesítési lehetőségek értékelési idejét, miközben 40%-kal javította az értékelés pontosságát. A fejlett rendszerek automatikusan értékelik és minősítik a potenciális ügyfeleket több adatforrás egyidejű elemzésével.

Az alapmodellekre épülő intelligens ügynökök moduláris, agyi inspirációjú architektúrára épülnek, amely integrálja a kognitív tudomány, az idegtudomány és a számítástechnikai kutatás elveit. A sikeres bevezetés három fő lépésből áll: átfogó folyamat-optimalizáció, szakaszos bevezetés alacsony kockázatú, nagy hatású folyamatokkal, és integrációs stratégia kialakítása a meglévő üzleti rendszerekkel való összekapcsoláshoz. Ezek az eredmények szorosan összefüggenek az L1-L2-L3 alapú fejlesztési megközelítéssel, mivel a jelenlegi üzleti alkalmazások főként a már jól fejlett (L1) képességekre – mint a nyelvi és vizuális feldolgozás – és a részben fejlett (L2) területekre – mint a tervezés és döntéshozatal – építenek. A kutatók előrejelzése szerint a következő áttörést az alig feltárt (L3) területek, például az érzelmi feldolgozás és az adaptív tanulás fejlesztése hozhatja, ami a jelenlegi 30-50%-os hatékonyságnövekedést is meghaladó eredményekhez vezethet, különösen a komplex, változó környezetben működő vállalati folyamatok esetében.

Forrás: https://github.com/FoundationAgents/awesome-foundation-agents

Források:

1.

GitHub - FoundationAgents/awesome-foundation-agents: About Awesome things towards foundation agents. Papers / Repos / Blogs / ...
About Awesome things towards foundation agents. Papers / Repos / Blogs / ... - FoundationAgents/awesome-foundation-agents

2.

The Evolution of AI Agents: Beyond Generative AI
+48% Faster Decision Making +67% Better Process Adoption +39% Higher Customer Satisfaction +30-50% Reduction in Manual Tasks As enterprises navigate the rapidly evolving artificial intelligence landscape in 2025, a fundamental shift is occurring beyond basic generative AI. While most organizations a

3.

arXiv logo
https://www.arxiv.org/abs/2504.01990