Når et AI-system presenterer en "20% forventet salgsøkning med 60% sannsynlighet", innebærer det en betydelig grad av usikkerhet. Dette kan føre til at man blir mer forsiktig i beslutningene som tas, og derfor er det viktig at ansatte får tilstrekkelig opplæring i hvordan de skal håndtere slike usikkerheter. Opplæringen kan for eksempel gjennomføres i form av workshops eller interaktive veiledninger i verktøyet. Eksempler som «Denne vurderingen representerer usikkerhet; vurder å sjekke lagerbeholdningen manuelt dersom tilliten er under 50%» kan bidra til at ansatte blir mer bevisste på når de bør stole på systemet, og når det er nødvendig å overstyre det.

Det er essensielt at ansatte lærer å gjenkjenne scenarier hvor AI vanligvis er pålitelig, og hvor det kanskje ikke er det. Historiske data kan vise at AI-systemet er godt på å håndtere produkter med sesongbasert etterspørsel, men dårlig på å forutsi trender for nye varer. Bedrifter kan veilede sine ansatte ved å for eksempel si: «For varer som er staples (grunnleggende varer), kan du i stor grad stole på systemet; for helt nye motetrender, vær mer forsiktig og bruk mer skjønn.» Å finne balansen i tilliten til AI er viktig – verken blind tillit eller umiddelbar mistillit er hensiktsmessig. Medarbeidere må kunne navigere i dette mellomrommet.

Opplæring i etiske problemstillinger og kundesentrert tenkning er også viktig. Ansatte som bruker AI-verktøy, som for eksempel kundeserviceagenter, må være i stand til å oppdage potensielle skjevheter i AI-resultater. For eksempel, hvis en AI-respons behandler kunder forskjellig basert på navn eller språk, bør dette flagges. På samme måte bør markedsføringsansatte være oppmerksomme på om AI-verktøyet velger bilder som mangler mangfold, og korrigere det. Mennesker som er involvert i AI-drevne prosesser blir også etiske vakter, og deres ansvar er å oppdage eventuelle feil eller problemer som AI eller utviklere kanskje ikke har fanget opp. Å gi dem en sjekkliste, som for eksempel «Sjekk resultatene for eventuelle sensitive, urettferdige eller ikke-kompatible elementer», kan styrke deres rolle som verdibevarende aktører.

Opplæring i brukergrensesnitt og prosedyrer er også avgjørende. Menneskelige operatører må være kompetente i å bruke grensesnittet, godkjenne beslutninger, gi tilbakemelding og eskalere problemer dersom det er nødvendig. Dette kan være en del av onboarding-prosessen når systemet blir introdusert, og simuleringer kan hjelpe medarbeiderne til å bli vant med hvordan de skal respondere på AI-forslag og hvilke mulige utfall dette kan ha. Videre bør det være opplæring i eskaleringsprotokoller: vet de hvem de skal kontakte og hvilken informasjon de bør gi? Jevnlige øvelser eller minst spørsmål-og-svar-sesjoner kan bidra til å forsterke denne opplæringen.

Selv om menneskelige operatører har fått grundig opplæring, velger mange organisasjoner å innføre dedikerte tilsynsroller – på en måte som minner om hvordan lufttrafikkontroll overvåker automatiserte flysystemer og piloter. Innenfor AI-governance kan dette være en AI-kontroller eller moderator, en person eller et team som har ansvar for å overvåke AI-beslutninger på tvers av systemet, kanskje i sanntid. De griper kanskje ikke inn i hver beslutning, men overvåker mønstre og etterlevelse. For eksempel kan en prisansvarlig daglig gjennomgå en oppsummering av alle prisendringer AI-systemet har gjort, for å sikre at ingen av dem bryter policyer som minimumsannonserte priser eller kontraktsforpliktelser med merkevarer.

Periodiske gjennomgangsgrupper, som for eksempel AI-etikk- eller governance-komiteer, kan gi et bredere tilsyn ved å gjennomgå loggfiler og målinger, kanskje månedlig eller kvartalsvis. De kan for eksempel vurdere hvor mange beslutninger som er automatiserte kontra menneskegodkjente, antall eskalerte hendelser osv., for å justere policyene. Hvis de ser at mennesker ofte overstyrer AI i et spesifikt område, kan de beslutte å redusere autonomien i dette området, eller forbedre modellen.

Shadow mode-testing er en annen tilnærming til tilsyn. I denne fasen foreslår AI-beslutninger, men de blir ikke gjennomført uten menneskelig godkjenning. Dette kan være spesielt nyttig i en prøvefase. Tilsynsteamet kan se hvor ofte AI ville ha gjort en feil hvis det ble overlatt til å handle fritt. Først når det er bevist at systemet er pålitelig i shadow mode, kan man tillate mer autonomi. For eksempel, en motebutikk kan begynne med å bruke AI for å anbefale bestillinger, men la innkjøperne faktisk plassere bestillingene. Etter en sesong kan man se at 95 % av AI-forslagene ble akseptert og ga gode resultater. Da kan man tillate AI å gjøre automatiserte bestillinger av lavrisiko varer, med sporadiske kontroller.

Samlet sett er det viktig at menneskene forblir ansvarlige, og derfor bør investering i opplæring og klare retningslinjer for tilsyn være en nødvendighet. Som en veiledende regel: Ingen AI-agent bør operere i et vakuum. Det skal alltid være en menneskelig aktør som er klar over at de har ansvar for det agenten gjør, og som er utstyrt til å håndtere dette. Dette menneske-i-løkken-paradigmet kombinerer det beste av begge verdener – AI sin evne til å bearbeide store mengder data og foreslå handlinger, og menneskelig visdom for å sørge for at disse handlingene gir mening i en kompleks og stadig skiftende detaljhandelsverden.

Hvordan forsterket læring kan revolusjonere detaljhandelen

Forsterket læring (RL) representerer et kraftig rammeverk for trening av autonome agenter som kan optimalisere komplekse operasjoner i detaljhandelen gjennom erfaring. Dette læringsparadigmet har blitt en nøkkelkomponent i retailstrategier, ettersom det gjør det mulig for systemene å tilpasse seg kontinuerlig endrende markedsbetingelser og forbrukerpreferanser. I motsetning til tradisjonelle tilnærminger som krever eksplisitte modeller av overgangsdynamikk, lar RL agenter lære optimale strategier gjennom trial-and-error interaksjon med miljøet de opererer i.

Kjernen i RL innebærer en intelligent agent – for eksempel en pris- eller lageragent – som systematisk interagerer med sitt miljø, som kan være en fysisk butikk, en nettside eller et forsyningskjede. Interaksjonen mellom agenten og miljøet skjer i en kontinuerlig syklus. Først observerer agenten den nåværende tilstanden i miljøet, som kan inkludere markedsforhold, kundeadferd, lagerstatus og priser hos konkurrentene. Basert på denne observasjonen velger agenten en handling, som kan være å justere priser, bestille mer lager eller tilby personaliserte anbefalinger. Miljøet responderer på handlingen og gir tilbakemelding i form av en belønning, som for eksempel økt fortjeneste, høyere salgsvolum eller bedre kundetilfredshet. Denne tilbakemeldingen gir agenten verdifull informasjon som brukes til å oppdatere strategien, og etter hvert forbedre beslutningstakingen for å maksimere langsiktige belønninger.

RL har flere viktige fordeler i retail-kontekster, hvor miljøene kontinuerlig endres på grunn av skiftende forbrukerpreferanser, markedsdynamikk og konkurrerende aktører. Eksempelvis kan en detaljhandelsagent som jobber med vareplassering eller prisoptimalisering lære av sanntidsdata som er vanskelig å modellere med tradisjonelle metoder. Den kan tilpasse seg og gjøre justeringer uten behov for forhåndsdefinerte modeller.

En viktig forskjell mellom RL og overvåket læring er at RL benytter sanntidsinteraksjoner i stedet for forhåndsmerkede historiske data. Dette er en avgjørende fordel i detaljhandel, hvor optimale beslutninger ofte ikke kan forutses, men heller kan evalueres basert på observerbare resultater som salgsdata eller kundetilfredshet.

For eksempel kan et lagerlogistikk-agent, som i Amazon, lære den beste ruten for plukking og pakking ved å analysere sanntidsdata fra lageret. Dette fører til en betydelig forbedring i effektiviteten, noe som har resultert i en 20 % reduksjon i behandlingstiden for bestillinger.

I retail-sektoren gir RL flere bemerkelsesverdige fordeler:

  • Tilpasningsevne: Agenter kan lære og justere seg kontinuerlig til endringer i markedet og kundeadferd.

  • Optimalisering: RL fokuserer på å maksimere forretningsmetrikker som inntekter, fortjeneste eller kundetilfredshet.

  • Autonomi: Når de er trent, kan agentene ta operasjonelle beslutninger med minimal menneskelig inngripen.

  • Personalisering: RL gjør det mulig å tilby skreddersydde opplevelser basert på kundens interaksjonshistorikk.

Forsterket læring er spesielt godt egnet for detaljhandel som innebærer:

  • Sekvensielle beslutninger: Beslutninger som får konsekvenser over tid.

  • Forsinkede belønninger: Der fordelene kommer gradvis og ikke umiddelbart.

  • Komplekse tilstandsområder: Miljøer med mange variabler, for eksempel kundeatferd og konkurrerende priser.

  • Utforskning-eksploitere balanse: Der det er behov for å balansere å utforske nye strategier med å utnytte eksisterende kunnskap.

En annen fremtredende anvendelse av RL i detaljhandel er gjennom dyp forsterket læring (DRL), som kombinerer nevrale nettverk med RL-prinsipper. DRL gjør det mulig for agenter å analysere store mengder data på en effektiv måte og oppdage subtile mønstre som ellers ville vært umulige å modellere eksplisitt. For eksempel kan DRL-agenter analysere visuelle data fra overvåkingskameraer, værprognoser, sosiale medier-sentimenter og konkurrentenes priser for å gjøre avanserte beslutninger om lagerbeholdning og prisjusteringer.

Deep Q-nettverk (DQN) er en av metodene som kan brukes i slike scenarier. DQN integrerer tradisjonell Q-læring med nevrale nettverk, og gjør det mulig for agenter å ta beslutninger basert på svært komplekse datasett. I retail kan en DQN-agent lære optimale priser ved å analysere salgsresultater og oppdatere sine estimater av langsiktig fortjeneste.

Det er også policy gradient-metoder, som fokuserer på å direkte optimalisere beslutningstakingen, og gir agenten muligheten til å lære den beste strategien for et gitt scenario uten å måtte estimere mellomliggende verdier.

For å oppsummere, forsterket læring gir detaljhandelsbedrifter et kraftig verktøy for å optimalisere og automatisere beslutningstaking, tilpasse seg kontinuerlige markedsendringer og tilby personaliserte kundeopplevelser. Ved å bruke RL kan retail-agenter effektivt håndtere usikkerhet og kompleksitet som tidligere har vært vanskelige å modellere, og på den måten maksimere forretningsresultater over tid.

Hvordan fungerer autonome agenter i AI?

I en verden der kunstig intelligens (AI) spiller en stadig mer sentral rolle, har autonome agenter blitt en hjørnestein i mange applikasjoner, fra lagerstyring til kundeservice. Et av de mest grunnleggende konseptene bak autonome agenter er evnen deres til å oppfatte omgivelsene, ta beslutninger basert på disse observasjonene, og handle deretter – det som kalles "sense-decide-act"-syklusen. Denne syklusen kan implementeres i kode, og et enkelt eksempel på dette kan sees i en agent som overvåker lagerbeholdning og bestemmer når det er på tide å bestille mer vare.

La oss ta en gjennomgang av en grunnleggende implementering av en autonom agent som styrer lagerbeholdning. Agenten vår har tre hovedfunksjoner: oppfatning, beslutning og handling. For å holde det enkelt, antar vi at agenten må overvåke lagerbeholdningen og bestemme når den bør legge inn en ny bestilling.

Implementering av agenten

python
class InventoryAgent:
    def __init__(self, reorder_threshold, max_capacity):
        self.reorder_threshold = reorder_threshold  # Når lagerbeholdningen synker under dette nivået
        self.max_capacity = max_capacity            # Maksimal lagringskapasitet
        self.current_stock = 0  # Startbeholdning
    def perceive(self, external_data):
        """Oppfatt omgivelsene: hent den nåværende lagerbeholdningen"""
        self.current_stock = external_data.get("stock_level", self.current_stock)
    def decide(self):
        """Beslutt om og hvor mye som skal bestilles"""
        if self.current_stock < self.reorder_threshold:
            # Beregn hvor mye som skal bestilles for å nå maksimal kapasitet
            order_quantity = self.max_capacity - self.current_stock


            return {"action": "reorder", "amount": order_quantity}


        else:
            return {"action": "wait"}
    def act(self, decision):
        """Utfør den besluttede handlingen (f.eks. legg inn en bestilling)"""
        if decision["action"] == "reorder":
            amount = decision["amount"]
            print(f"Bestiller {amount} enheter.")
            # For simulering antar vi at bestillingen fyller lageret umiddelbart
            self.current_stock += amount
    def learn(self, feedback):
        """Oppdater agentens strategi basert på tilbakemeldinger"""
        pass  # Læring er ikke implementert i dette eksemplet
# Simulering av agenten i et miljø
agent = InventoryAgent(reorder_threshold=50, max_capacity=100)
environment = {"stock_level": 60}  # Startbeholdning for første dag
for day in range(1, 8):  # Simuler en ukes daglige kontroller


    print(f"\nDag {day}: Lagerbeholdning = {environment['stock_level']}")


    agent.perceive(environment)  # Agenten observerer nåværende lagerbeholdning
    decision = agent.decide()    # Agenten bestemmer seg for hva som skal gjøres
    agent.act(decision)          # Agenten handler om nødvendig
    # Simulering av endringer i miljøet (f.eks. salg som reduserer lagerbeholdningen)
    sales = 15 if day == 3 else 5  # Eksempel: et stort salg på dag 3
    environment["stock_level"] = max(agent.current_stock - sales, 0)
    agent.learn(feedback=None)  # Ingen læring er implementert her

I dette eksemplet fungerer agenten ved å overvåke lagerbeholdningen og bestemme om det er på tide å bestille flere varer. Den gjør dette ved å sammenligne den nåværende beholdningen med et forhåndsdefinert terskelnivå, som bestemmer når agenten skal bestille flere enheter for å nå maksimal kapasitet. Agenten oppfatter miljøet, tar en beslutning basert på tilgjengelige data og handler deretter.

Kjerneprinsipper for agentisk AI

Autonome agenter som denne, kan bygge på flere avanserte teknologier som muliggjør deres funksjon. For å forstå hvordan en agent fungerer, er det viktig å se på de teknologiske pelene som støtter agentisk AI.

Maskinlæring (ML) – Maskinlæring gir agenten evnen til å lære av erfaring. Når en agent er eksponert for historiske data, kan den bruke disse dataene til å gjenkjenne mønstre og lage prediksjoner. I eksempelet med lagerbeholdning, kunne agenten for eksempel bruke maskinlæring for å forutsi fremtidige salgsbehov eller justere sine bestillingsstrategier basert på historiske trender.

Naturlig språkprosessering (NLP) – Mange agenter interagerer med mennesker og bruker naturlig språk for å forstå og generere svar. Dette er spesielt viktig for kundeservice-agenter, chatboter og stemmeaktiverte assistenter. NLP gjør det mulig for agenten å forstå og reagere på menneskelige forespørsler på en måte som er forståelig for brukeren.

Kognitive arkitekturer – Disse systemene er designet for å imitere menneskelig kognisjon, og de gir agenten muligheten til å bruke hukommelse, resonnering, oppmerksomhet og læring på en sammenhengende måte. Dette gjør at agenten kan håndtere mer komplekse oppgaver som krever flere trinn og abstrakt tenkning.

Beslutningstakingsalgoritmer – Når agenten har informasjon, trenger den algoritmer for å ta beslutninger og handle autonomt. Disse algoritmene kan bruke metoder som planlegging, optimalisering og forsterkende læring for å velge den beste handlingen i en gitt situasjon. For eksempel kan agenten bruke en optimal lagerpolitikk som minimerer kostnader ved både bestilling og lagerhold.

Hva er viktig å forstå?

Selv om agenten i vårt eksempel er relativt enkel, er det viktig å forstå at agentens beslutningstaking kan bli langt mer kompleks med tid og erfaring. Når dataene endres eller nye situasjoner oppstår, kan agenten lære og tilpasse seg, noe som gjør at beslutningene blir mer presise over tid. Maskinlæring og tilbakemeldingsmekanismer spiller en nøkkelrolle i denne prosessen.

Når det gjelder anvendelser i den virkelige verden, er det også viktig å merke seg at autonome agenter må håndtere usikkerhet. Det kan være uforutsette hendelser som påvirker lagerbeholdningen (som et uventet salg eller en forsinkelse i leveransen), og agentens evne til å tilpasse seg disse situasjonene er avgjørende for suksess.

Slike agenter kan også kombineres med andre AI-systemer for å skape mer avanserte løsninger. For eksempel kan en agent som er i stand til å lære fra tilbakemeldinger bli koblet til et naturlig språkgrensesnitt for å kommunisere med brukeren på en intuitiv måte. Ved å kombinere flere teknologier kan agentene oppnå høyere grad av autonomi og forståelse.

Hvordan forbedre logg- og overvåkningspraksis for agenter i detaljhandel

Når man utvikler og drifter agentbaserte systemer for detaljhandel, er det avgjørende å ha på plass effektive loggings- og overvåkningsmekanismer. Uten god logg- og telemetriinfrastruktur kan det være vanskelig å identifisere problemer raskt og gjøre nødvendige forbedringer. Det er flere beste praksiser som kan hjelpe deg å sikre at systemene fungerer optimalt, samtidig som du kan håndtere problemer effektivt når de oppstår.

En viktig del av systemet er å kontrollere loggføringen. Når man jobber med agenter, er det essensielt å begrense unødvendig repetisjon i loggene. For eksempel kan det være lurt å logge bare én hendelse for hver n-te repetisjon av en feilmelding. Hvis en feil skjer flere ganger, kan man velge å undertrykke de påfølgende loggene og i stedet vise en melding som: «Feil X oppstod 100 flere ganger, undertrykt for å unngå oversvømmelse av logger». Dette hindrer at loggsystemet blir en flaskehals, og sparer både tid og ressurser.

Videre er korrelasjons-ID-er viktige for å koble sammen hendelser som tilhører samme transaksjon på tvers av systemer. Ved å bruke korrelasjons-ID-er i logger kan man spore en enkelt hendelses reise gjennom systemet, og få et klart bilde av hva som skjer når og hvorfor. Dette kan gjøres ved å inkludere en header som X-Trace-ID i HTTP-anrop eller ved å inkludere et aktivitets-ID i meldinger som sendes gjennom køer. Med en slik struktur kan loggene filtreres etter ID, og gi en tidslinje over hva som har skjedd på tvers av systemer.

Bruken av loggingbiblioteker og infrastruktur er et annet viktig aspekt. Det er alltid bedre å bruke et etablert bibliotek som Python’s logging-modul eller rammeverk som structlog, fremfor å lage en egen løsning. Det er også viktig å sette opp logginnsending, for eksempel ved å bruke en sidecontainer eller agent for å videresende loggene til et sentralt sted. Noen systemer, som Supabase, håndterer ikke loggaggregasjon, så du vil trolig bruke en separat tjeneste for det. Det er viktig å merke seg at hvis du velger å lagre loggene i Supabase, kan du blande operasjonelle data med forretningsdata, noe som kan føre til problemer med dataseparasjon.

Når man snakker om overvåking, er det avgjørende å definere nøkkelprestasjonindikatorer (KPI-er) for systemet. For eksempel bør man tidlig definere hva som betyr suksess for agenten. Dette kan inkludere måling av konverteringsrate, som for eksempel hvor ofte en anbefaling fører til et salg. Bruken av standard metrikktjenester som tellere (for hendelsestelling), målere (som viser nåværende verdi, for eksempel kølengde), og histogrammer (for distribusjon av verdier som responstid) gjør det lettere å forstå hvordan systemet fungerer på en helhetlig måte. Det er også viktig å bruke dimensjoner (tags) som f.eks. butikk-ID eller agenttype når man samler inn metrikker, da dette gir bedre innsikt i ytelsen til ulike deler av systemet. Samtidig bør man være forsiktig med å ha for høy kardinalitet i taggene, da dette kan føre til databasebloating.

Dashboards og alarmer er også en nødvendighet. Dashboards gir visuell innsikt i de viktigste metrikene, som antall ordre behandlet per minutt eller lagerstatus for kritiske varer. Alarmer som varsler når metrikker avviker fra forventningene, for eksempel hvis responstiden er for høy eller antallet feil øker, kan være avgjørende for å fange opp problemer før de eskalerer.

I tilfeller der agenter involverer maskinlæring (ML), bør man også ha et system på plass for å overvåke modellens ytelse. En viktig indikator her kan være endringer i inputdistribusjonen, som kan indikere at modellen ikke lenger er tilpasset dagens kundebehov. Det kan også være nyttig å overvåke modellens selvtillit, for å identifisere om agenten begynner å gi lavt tillitsfulle svar som kan indikere at modellen trenger ny opplæring.

Når det gjelder feilsøking, er det viktig å sørge for at alle innkommende forespørsler får tildelt en trace ID ved inngangspunktet, og at denne ID-en føres videre gjennom alle påfølgende kall. Dette gir et klart spor av hva som har skjedd i systemet. Med et godt trace-verktøy kan du raskt finne ut hvor tid er brukt, og på den måten identifisere eventuelle flaskehalser. Hvis for eksempel en beslutningstjeneste tar lang tid, eller en API-kall er treg, kan du bruke trace-logging for å finne ut hva som forårsaker problemet.

Metrikkene du samler inn bør ikke bare fokusere på systemets tekniske helse, men også på hvordan agentene påvirker forretningsmålene. Eksempler på dette kan være konverteringsrate for en anbefalingsagent, eller hvor raskt et lageragent-system kan håndtere restockings. I tillegg bør du vurdere kundetilfredshet, som kan måles gjennom enkle undersøkelser etter interaksjon med en agent.

For å sikre påliteligheten til agentbaserte systemer er det også nødvendig å overvåke systemets oppetid og reaksjonstid på hendelser. En god observabilitet kan bidra til å redusere oppdagelsestiden og løsningstiden for problemer, og derfor minimere nedetid.

Til slutt, det er viktig å forstå at logg- og telemetri-informasjonen som samles inn ikke bare er nyttig for feilsøking, men også for kontinuerlig forbedring. Dataene gir verdifull innsikt i hvordan agentene opererer, og kan bidra til ytterligere trening og justering av reglene. Når du har en robust infrastruktur for logging og overvåkning, kan du raskt reagere på problemer og samtidig kontinuerlig forbedre agentens ytelse.

Hva Er Kilden Til Etnosentrisme? Kognitive og Emosjonelle Behov Bak Forholdet Til "De Andre"