Så får du ut mesta möjliga av agentisk AI

Agentisk AI är nästa stora steg inom automatisering – AI-system som inte bara svarar, utan agerar. Här är vad det innebär för tryckerier, hur det skiljer sig från traditionell AI och hur det kan förändra både ditt tryckeri och din affärsverksamhet.

Artificiell intelligens har redan förändrat tryckeribranschen på otaliga sätt – från system för offerering online och prediktiv analys till automatisering av arbetsflöden. Men nu går vi in i en ny fas av AI-utvecklingen: agentisk AI.

Till skillnad från de stora språkmodeller (LLM) som de flesta av oss känner till – som ChatGPT – svarar agentisk AI inte bara på uppmaningar, den agerar. Den tar initiativ, sätter upp mål och utför uppgifter med minimal mänsklig övervakning.

För tryckerier kan detta innebära en av de största förändringarna i verksamheten sedan införandet av digitala tryckpressar. Så vad är egentligen agentisk AI och hur kan tryckerier börja använda det för att förbättra effektiviteten, sänka kostnaderna och förbättra kundservicen?

Enkelt uttryckt handlar agentisk AI om system för artificiell intelligens som kan agera självständigt för att uppnå specifika mål. I stället för att vänta på mänsklig input för att generera text eller analys kan dessa AI-”agenter” fatta beslut, utföra åtgärder och samordna med andra system eller agenter för att nå resultat.

En stor språkmodell som ChatGPT kan berätta för dig hur du optimerar ditt utskriftsschema om du ställer rätt fråga till den. En agentisk AI, å andra sidan, kan analysera ditt schema, identifiera flaskhalsar och ombeställa jobb automatiskt – allt utan att vänta på att du ska ingripa.

Stora språkmodeller (LLM) – tekniken bakom konversationsverktyg som ChatGPT och CoPilot – är utformade för att generera människoliknande text. De är kraftfulla för kommunikation, innehållsgenerering och resonemang inom en given konversation. LLM:er är dock reaktiva. De behöver uppmaningar och de vidtar inga åtgärder i den verkliga världen om de inte är anslutna till andra system.

Agentisk AI bygger vidare på denna grund och lägger till förmågan att planera och utföra uppgifter självständigt, övervaka framsteg mot mål, fatta beslut baserat på förändrad data och samarbeta med människor eller andra agenter.

I praktiken kan en LLM tala om för dig hur du ska fylla på bläck när det börjar ta slut. En agentisk AI skulle lägga märke till bläcknivåerna, kontrollera leverantörens tillgänglighet, jämföra priser och göra beställningen automatiskt.