Bygg agenter til Business Central

Hva er AI-agenter?

En AI-agent er kort sagt et program som kan hjelpe deg ved selv å forstå en oppgave, finne relevant informasjon og utføre handlinger – nesten som en digital assistent. Agentene bruker teknologier som maskinlæring og generativ AI til å utføre oppgaver selvstendig, ta beslutninger og automatisere prosesser.

Se for deg en medarbeider som både kan lytte, tenke og handle samtidig. Agenten mottar et input – for eksempel et spørsmål – bearbeider det ved hjelp av AI, og handler deretter, som å hente data, gi et svar eller oppdatere et system som Microsoft Dynamics 365 Business Central.

AI-agenter kan for eksempel:

• Besvare spørsmål i naturlig språk og hjelpe brukere via chat
• Automatisere en rekke arbeidsoppgaver
• Analysere forretningsdata og gi anbefalinger til handlinger
• Utføre handlinger selvstendig i en forretningsløsning som Business Central

Kort sagt fungerer AI-agenter som intelligente digitale medarbeidere som kan jobbe raskt, konsistent og døgnet rundt.

Hvorfor bygge agenter til Business Central?

Siden de arbeider på toppen av dine eksisterende data og prosesser, kan du ved å bygge AI-agenter til Business Central øke den direkte forretningsverdien:

• Automatiser manuelt arbeid: La agenter håndtere repetitive oppgaver som bokføring, ordreopprettelse og oppfølging – og spar tid og ressurser.
• Få raskere svar og innsikt: Still spørsmål i naturlig språk og få umiddelbare svar basert på dine egne forretningsdata.
• Ta bedre beslutninger: Agenter kan analysere mønstre i dataene dine og foreslå handlinger i sanntid.
• Øk produktiviteten: Med hjelp fra agenter kan medarbeidere bruke mindre tid på administrasjon og mer på verdiskapende arbeid.
• Jobb mer proaktivt: Agenter kan overvåke driften og varsle om avvik, mangler eller muligheter.

Kort sagt: AI-agenter gjør Business Central mer effektivt, intelligent og handlingsrettet i hverdagen.

Hvordan bygger man agenter til Business Central?

Du bygger AI-agenter til Business Central ved å bruke Microsoft Copilot Studio til å definere formål, dialoger og handlinger. Deretter integrerer du dem med Business Central via connectors eller API-er, slik at de kan hente data og utføre oppgaver automatisk.

1. Definer formålet: Start med å avklare hva agenten skal hjelpe med – for eksempel bokføring, lageroppslag eller kundeservice. Jo mer konkret use case, desto bedre resultat.
2. Opprett en agent i Copilot Studio: Gå inn i Copilot Studio og opprett en ny agent. Velg et passende språk og gi den en tydelig beskrivelse av rollen.
3. Koble til Business Central: Bruk standard connectors eller API-er for å integrere med Business Central. Dette gjør det mulig for agenten å hente og oppdatere data (for eksempel kunder, ordre og finans).
4. Bygg dialoger og handlinger: Sett opp emner (topics) og flyter (flows) som styrer hvordan agenten svarer og handler. Bruk Power Platform-flows til å utføre konkrete handlinger i Business Central.
5. Legg til AI og prompts: Bruk generativ AI for å gjøre agenten mer fleksibel. Definer prompts slik at den kan forstå og besvare komplekse forespørsler.
6. Test og juster: Test agenten med realistiske scenarier. Rett feil, forbedre svar og optimaliser flyter fortløpende.
7. Rull ut og overvåk: Når agenten er klar, kan den implementeres i Teams, web eller andre kanaler. Overvåk bruk og ytelse for å sikre kontinuerlige forbedringer.

Når bør man ikke bruke AI-agenter?

Man bør ikke bruke AI-agenter i Business Central når oppgaver er helt enkle, standardiserte og følger faste regler. I slike tilfeller vil klassiske workflows eller automatiseringer ofte være mer stabile, rimeligere og enklere å vedlikeholde.

Det er heller ikke ideelt å bruke AI-agenter hvis datagrunnlaget er utilstrekkelig eller av lav kvalitet, siden agentens output i stor grad avhenger av dataene den jobber med. Uklare eller dårlig definerte prosesser kan også føre til upresise resultater.

I tillegg bør man være forsiktig i situasjoner med høye krav til presisjon, kontroll og compliance – for eksempel finansielle eller juridiske prosesser – der selv små feil kan få store konsekvenser. Her kan AI fortsatt brukes som støtte, men ikke som den primære beslutningstakeren.