Nowy etap w rozwoju AI w przedsiębiorstwach
Microsoft ogłosił wprowadzenie 10 autonomicznych agentów AI dedykowanych dla zastosowań w biznesie, co podkreśla dojrzałość tej technologii w praktycznych zastosowaniach. Te rozwiązania mają potencjał zrewolucjonizowania codziennych procesów w firmach, osiągając poziom, którego konkurencja jeszcze nie zaoferowała.
Rozwiązania dostosowane do kluczowych obszarów działalności
Nowe agenty Microsoftu obejmują kluczowe operacje biznesowe, takie jak zarządzanie relacjami z klientami (CRM), optymalizacja łańcuchów dostaw czy rozliczenia finansowe. Dzięki 1,400 konektorom zewnętrznym oraz możliwościom personalizacji w oparciu o ponad 1,800 modeli językowych, te narzędzia wychodzą poza ekosystem Microsoftu, oferując szerokie spektrum zastosowań.
Imponująca adopcja na rynku
W ostatnim kwartale liczba wdrożeń agentów AI Microsoftu podwoiła się, osiągając poziom 100,000 organizacji. Taka skala adopcji przewyższa osiągnięcia konkurencji, takich jak Salesforce czy ServiceNow, które ograniczają się do węższych zastosowań AI w przedsiębiorstwach.
Zastosowania gotowe do użycia
Agenty Microsoftu są wstępnie skonfigurowane, co pozwala na natychmiastowe wdrożenie w takich obszarach jak kwalifikowanie potencjalnych klientów sprzedażowych czy optymalizacja procesów dostaw. To odróżnia je od tradycyjnych narzędzi wymagających intensywnej personalizacji.
Pozycja lidera w ekosystemie biznesowym
Microsoft wykorzystuje swoje produktywne aplikacje oraz rozległą bazę klientów, by dostarczać rozwiązania na poziomie korporacyjnym. Dzięki temu zyskuje przewagę nad graczami takimi jak Google czy AWS, które dopiero rozwijają swoje propozycje w tej dziedzinie.
Przedefiniowanie rynku konkurencji
Agenty AI Microsoftu, oferujące takie funkcjonalności jak ocena potencjalnych klientów czy zarządzanie czasem, rzucają wyzwanie startupom, które dotychczas dominowały w tych niszach. Ich wszechstronność zmienia układ sił w branży technologicznej.
Nowe podejście do modeli językowych
Microsoft wprowadza model cenowy oparty na „per outcome” zamiast „per token” czy „per message”. Taka zmiana oznacza, że wartość generowana przez agenty AI nie polega jedynie na liczbie przetworzonych danych, lecz na dostarczanych wynikach.
