Agenci AI w praktyce: Jak inteligentni asystenci zwiększają produktywność?

To może być chatbot na infolinii na przykład banku i wcześniejszy chatbot, zwłaszcza te chatboty, o których Ula mówiła, czyli takie oparte o skille czy jakieś tam drzewka, to były super prymitywne, one musiały dostać dokładne pytanie, Bo jak użytkownik zadał pytanie w inny sposób, to on nie wiedział, jak odpowiedzieć. Już z LNM-ami mamy dużą dowolność, czyli użytkownik może sobie zadać dowolnie to pytanie, chatbot mu odpowie, ale agent AI dodatkowo może zostać zapytany, ile mam pieniędzy na koncie. Więc on się zaloguje na moje konto, sprawdzi, masz tyle. Mogę powiedzieć agentowi, to teraz wykonaj mi przelew, a teraz wystaw mi jakąś tam dyspozycję, a teraz na przykład udziel mi kredytu. I agent AI, oprócz tego, że ze mną sobie rozmawia, on sprawdzi mój status kredytowy, sprawdzi mnie w social mediach, czy ja tam nie szastam pieniędzmi, sprawdzi, czy nie mam zaległości w urzędzie skarbowym, czy w ZUS-ie.

Ale to trochę jednak będzie zmieniać to, w jaki sposób działają działy. Być może zmniejszać rozmiar takiego działu, tak jak w przypadku programistów, o których powiedziałeś, że programiści, mówi się, straszyli się tych programistów, że zostaną zastąpieni, ale to, co się dzieje teraz z juniorami, że juniorzy coraz rzadziej są potrzebni, bo senior sobie funkcję robi po prostu w LLM-ie. Już mu niepotrzebny jest junior, któremu wcześniej zlecał taką robotę. Więc w przypadku tej księgowej, o której tutaj mówimy, To jeżeli mieliśmy dział księgowy, który miał 10 osób i była główna księgowa, która zajmowała się księgowością całej firmy i było wiele takich małych pomocników księgowych czy takich juniorów, którzy tylko wprowadzali dane z faktury do systemu, to tego typu operacje można już przenieść na agenta AI.