Mikor éri meg AI agentet építeni – és mikor nem?
Három kérdés, ami eldönti, hogy az automatizáció valóban megtérül-e nálatok.
Az agent nem cél, hanem eszköz
Egy AI agent akkor hoz értéket, ha ismétlődő, szabályokkal leírható, de nyelvi jellegű munkát vesz át: ajánlatkérések feldolgozása, ügyfélszolgálati előszűrés, dokumentumkivonatolás.
1. Mekkora a volumen?
Ha havi 50 esetnél kevesebb, szinte biztosan olcsóbb egy jól megírt sablon vagy egy egyszerű workflow. 500 eset felett viszont az agent már heteket szabadít fel.
2. Mennyire tolerálja a hibát a folyamat?
Ahol egy rossz válasz jogi vagy pénzügyi kockázat, ott ember-a-hurokban (human-in-the-loop) modellt építünk: az agent előkészít, az ember jóváhagy.
3. Van-e rendezett adat?
A RAG-alapú megoldások minősége az adatforrás minőségén áll vagy bukik. Ha a tudásbázis szétszórt Word-fájlokban él, az első lépés az adatrendezés, nem a modellválasztás.
Mit szoktunk javasolni?
Kezdjétek egy két hetes felméréssel és egy szűk, mérhető use case-szel. Ha az megtérül, onnan skálázunk.