Agentisk AI er i ferd med å revolusjonere detaljhandelen ved å gi bedrifter muligheten til å automatisere komplekse arbeidsflyter, forbedre kundeservice og optimalisere forsyningskjeder med en grad av autonomi som tidligere var utenkelig. Den største fordelen med agentisk AI er evnen til å operere med høy grad av uavhengighet. Dette gjør at AI-systemene kan ta beslutninger og iverksette handlinger uten behov for menneskelig inngrep, hvilket resulterer i raskere reaksjonstider og økt effektivitet.

En av de mest interessante anvendelsene av agentisk AI finnes innen forsyningskjeden. Tradisjonelt er forsyningskjeder avhengige av manuell planlegging, noe som kan være både tidkrevende og sårbart for feil. Agentisk AI gir derimot muligheten for dynamisk ruteplanlegging, valg av backup-leverandører ved forstyrrelser og omplanlegging av leveranser basert på sanntids logistikkdata. Dette gjør det mulig å opprettholde et optimalt lager til enhver tid, uavhengig av eksterne faktorer som kan forstyrre leveringskjeden. Forhandlerne som utnytter agentisk AI, kan oppnå betydelige besparelser, samtidig som de forbedrer kundetilfredsheten ved å sikre at produkter er tilgjengelige når og hvor de trengs.

Innen kundeservice og markedsføring åpner agentisk AI også nye muligheter. Tradisjonelle chatbotter kan svare på enkle spørsmål, men agentisk AI går et steg videre ved å håndtere komplekse arbeidsflyter. For eksempel kan et AI-agent håndtere hele prosessen ved et produktkrav, fra å bekrefte kjøpet, sjekke garantibetingelser, initiere utsendelse av et erstatningsprodukt og generere en retur etikett – alt uten at en menneskelig agent er involvert. Dette sparer tid for både kunden og bedriften, samtidig som det gir en langt mer sømløs og rask løsning på kundens problemer.

Markedsføringssiden drar også nytte av agentisk AI. Her kan AI-agentene automatisere kampanjeadministrasjonen, personalisere innhold for ulike kundesegmenter, planlegge og lansere kampanjer, og justere strategier umiddelbart basert på resultater. For eksempel kan en markedsføringsagent oppdage at en e-postkampanje presterer dårlig, og selvstendig utføre A/B-testing eller endre tilbudet for en del av kundebasen for å forbedre engasjementet. Denne evnen til å justere markedsføringsstrategier i sanntid gjør det mulig for bedrifter å maksimere effekten av hver kampanje, samtidig som menneskelige markedsførere kan fokusere på kreativ strategi.

I tillegg til disse områdene er det mange andre bruksområder for agentisk AI i detaljhandel, som svindeloppdagelse, økonomi, butikkdrift og produktutvikling. AI-agenter kan overvåke transaksjoner i sanntid, håndtere bemanningsplanlegging eller vedlikeholdsoppgaver, og analysere kundetilbakemeldinger for rask prototyping av nye produkter. Dette gir detaljhandelsbedrifter muligheten til å outsource alle repetetive og datatungte oppgaver til AI-agenter, så lenge målene kan defineres tydelig.

En konkret demonstrasjon på agentisk AIs effekt var analysen av 43 nye produktlanseringer. Tidligere kunne en slik analyse ta flere dager med et team av analytikere. Med agentisk AI ble prosessen redusert til bare 5 minutter. AI-agenten hentet automatisk salgsdata, gjennomførte prestasjonsanalyser, identifiserte underpresterende produkter og genererte anbefalinger for tiltak, alt på kort tid. Denne hastigheten gir detaljhandelsledere muligheten til å reagere nesten i sanntid, og tilpasse markedsføring eller lagerbeholdning før dårlige prestasjoner kan føre til tap av salg.

Den proaktive naturen til agentisk AI gjør at detaljhandelsbedrifter kan reagere raskere enn sine konkurrenter, enten det gjelder dynamisk prissetting på markedsforhold eller umiddelbart flagge en ny trend på nettet for å fylle lagerbeholdning med produkter som kan bli etterspurt. Dette gir dem et klart konkurransefortrinn i en industri hvor marginene er små og kundens forventninger er ekstremt høye. Gjennom å automatisere dataintensive analyser kan agentisk AI også frigjøre tid for eksperter, som kan fokusere på strategiske beslutninger og kreative løsninger.

Selv om agentisk AI i detaljhandelen gir utrolige fordeler, er det også flere viktige hensyn som må tas. Først og fremst må implementeringen av AI-systemene sikres med passende overvåkning. Det er nødvendig å opprettholde menneskelig innsyn for kritiske beslutninger, etablere klare eskaleringsprosedyrer og sette klare beslutningsgrenser. For eksempel bør AI-systemer som håndterer priser, være nøye regulert for å unngå lovbrudd som prisdiskriminering. Det er også viktig at AI kan forklare sine handlinger, og at beslutningene er gjennomsiktige og kan revideres.

Bedrifter som implementerer agentisk AI bør også vurdere hvordan de skal håndtere eventuelle bias i dataene og sikre at de beslutningene AI-agentene tar er pålitelige og etiske. Dette krever at systemene overvåkes og revideres jevnlig. Når det er sagt, er den generelle utviklingen tydelig: detaljhandel beveger seg raskt mot en mer autonom, AI-drevet fremtid.

Selv om utfordringer finnes, viser de tidlige resultatene at agentisk AI har betydelig potensial. Virkelige resultater indikerer en 15–30 % reduksjon i operasjonskostnader, en 3–7 % økning i inntektene og en betydelig forbedring i kundetilfredshet. Når datainfrastrukturen blir bedre og AI-modellene mer kapable, vil potensialet til agentisk AI vokse ytterligere. En fremtid kan være nært forestående der en stor del av de daglige beslutningene innen detaljhandel – fra bestillinger og prissetting til kundeinteraksjoner – håndteres av et team av intelligente AI-agenter.

Hvordan kan BDI-agenter optimere lagerstyring i detaljhandel?

BDI (Belief-Desire-Intention) er et rammeverk som gjør det mulig for agenter å ta beslutninger basert på deres tro (beliefs), ønsker (desires) og intensjoner (intentions). Denne tilnærmingen har blitt brukt i en rekke applikasjoner, fra kunstig intelligens til robotikk, og er spesielt relevant for detaljhandelssektoren, der dynamiske forhold krever kontinuerlig tilpasning. I dette eksemplet ser vi på hvordan en BDI-agent kan styre lagerbeholdning i en butikk, optimere innkjøp og maksimere fortjeneste samtidig som den reduserer risikoen for utsolgte varer.

Den første fasen i en BDI-syklus innebærer at agenten henter inn informasjon om den nåværende tilstanden. For eksempel kan agenten sjekke lagerstatusen for ulike produkter, som brød, kaffe og epler. Etter dette kan agenten vurdere sine mål, for eksempel å minimere risikoen for at varer går tomme (stockouts) eller maksimere fortjenesten. Deretter genereres intensjoner, som kan innebære å bestille flere varer, tilby rabatter, eller kanskje promotere produkter som er underpriset eller nærmer seg utløpsdato.

Etter å ha dannet sine intensjoner, utfører agenten konkrete handlinger som bestillinger, rabatter, eller markedsføring. Det interessante med BDI-rammeverket er at agenten kontinuerlig oppdaterer sine tro basert på nye data. Når for eksempel en ny dag er gått, og salg har funnet sted, blir lagerbeholdningen oppdatert, og agenten vurderer hvilke handlinger som bør utføres neste gang.

Ved å simulere en hel dag og deretter kjøre BDI-syklusen på nytt, kan man observere hvordan agenten tilpasser seg de endrede forholdene. Hvis lageret er lavere enn forventet på grunn av salg, kan agenten bestille flere varer for å unngå tomme hyller, eller kanskje tilby en rabatt for å redusere overskuddet på enkelte produkter. Prosessen med å oppdatere tro, vurdere mål og handlinger, og deretter utføre beslutningene, fortsetter i en kontinuerlig syklus.

BDI-agenter gir butikkene muligheten til å reagere raskt på endringer i etterspørselen og lagerbeholdningen, og tilpasse sine strategier for å oppnå optimalt resultat. For eksempel, i tilfelle en stor nedgang i lagerbeholdningen for et spesifikt produkt, kan agenten øke innkjøpene for å sikre at produktet er tilgjengelig for kundene. På den annen side, hvis et produkt er i overskudd og etterspørselen er lav, kan agenten sette det på salg for å redusere lageret.

En annen viktig dimensjon i BDI-rammeverket er at agenten ikke bare tar hensyn til lagerstatus, men også vurderer eksterne faktorer som datoer for levering, historiske salgsdata, og eventuelle spesifikke markedsføringskampanjer som kan påvirke etterspørselen. Dette gjør agenten i stand til å lage en dynamisk og effektiv lagerstyringsstrategi som kan justeres kontinuerlig etter behov.

Hva leseren bør ta med seg her er at BDI-agenter ikke bare er nyttige for å gjøre automatiserte beslutninger, men at de kan være en katalysator for mer proaktive og informerte beslutningsprosesser. Dette er spesielt viktig i detaljhandel, hvor rask tilpasning til markedets krav kan gjøre forskjellen mellom overskudd og tap. Agenter som opererer etter BDI-prinsippene kan forbedre forretningsstrategiene betydelig ved å gjøre kontinuerlige vurderinger og endringer basert på sanntidsdata.

Å implementere BDI i en detaljhandelskonkurranse betyr at man ikke bare reagerer på dagens utfordringer, men også forbereder seg på fremtidige behov og uforutsette endringer. Dette krever at agentene er i stand til å analysere et bredt spekter av faktorer, fra sanntidslagerbeholdning til markedsdynamikk, og gjøre informerte valg som gagner butikkens langsiktige mål.

Hvordan implementere effektiv tenkning og handling i LLM-baserte agenter

ReAct er en tilnærming som samordner resonnement og handling i LLM-baserte agenter på en effektiv måte. Denne modellen gir konkrete mekanismer for hvordan agenter kan implementere resonnement, planlegging, verktøybruk og læring, spesielt når man benytter mindre strukturerte LLM-er som agentens "hjerne". ReAct-konseptet bygger på å veksle mellom steg av verbal resonnement (chain-of-thought) og handlinger (som verktøybruk), og dermed skape en dynamisk prosess som tilpasser seg nye observasjoner i sanntid. Slik fungerer en typisk ReAct-syklus:

  1. Prompt: Agenten mottar en oppgave eller spørsmål.

  2. Tenk: LLM-en genererer et resonnement, som for eksempel "Jeg trenger å finne den nåværende prisen på produkt X. Jeg bør bruke verktøyet get_product_price."

  3. Handle: Basert på resonnementet velger agenten og utfører en handling, som for eksempel å kalle API-en get_product_price(product_id='X').

  4. Observer: Agenten mottar resultatet av handlingen, som for eksempel "Prisen er $19.99".

  5. Gjenta: Syklusen fortsetter, hvor observasjonen føres tilbake til neste "Tenk"-steg, til oppgaven er fullført.

Denne tilnærmingen gjør agentene i stand til å planlegge dynamisk, utføre handlinger og justere seg etter observasjoner, noe som gjør dem svært effektive for oppgaver som krever interaksjon med eksterne verktøy eller kunnskapskilder.

Videre kan man se på flere avanserte mønstre og rammeverk som forbedrer agentens evner:

Refleksjon/Selvkorreksjon: Dette mønsteret innebærer at agenten lærer av tidligere feil ved å generere verbal refleksjon. For eksempel kan agenten si "Jeg mislyktes fordi jeg ikke sjekket lagerbeholdningen først. Neste gang skal jeg sjekke lageret før jeg foreslår produktet." Refleksjonene blir lagt til agentens kontekst for fremtidige forsøk, og gir en form for meta-kognisjon som gjør det mulig for agenten å forbedre sine strategier over tid, uten å måtte trenes på nytt.

Tree of Thoughts (ToT): I stedet for å følge en enkelt tankerekke, tillater ToT agenten å utforske flere tankebaner samtidig, som et tre-søk. Agenten kan vurdere ulike mellomliggende tanker, tilbakekalle dem hvis en vei virker lite lovende, og til slutt velge den beste løsningen. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for komplekse problemer som krever planlegging eller utforskning, som å utvikle flertrinns markedsføringskampanjer eller optimalisere komplekse forsyningskjeder.

ReWOO (Reasoning Without Observation): ReWOO mønsteret deler planlegging fra utføring, ved at agenten først lager en komplett flertrinns plan uten å gjøre mellomliggende verktøyskall eller observasjoner. Deretter utføres planen steg for steg av en separat "Worker"-komponent, som kun samler observasjoner når det er nødvendig under utføringen. Dette kan redusere antall LLM-kall og latens sammenlignet med ReAct, og er spesielt nyttig i applikasjoner hvor kostnader eller latens er kritiske faktorer.

Self-Discover: Dette rammeverket gir agenten muligheten til dynamisk å velge og kombinere forskjellige "atomiske resonnement-moduler" (som trinn-for-trinn deduksjon, kritisk tenkning, kreativ tenkning eller analogi) som best passer til den spesifikke oppgaven. Agenten velger de relevante modulene basert på oppgavebeskrivelsen, strukturerer dem til en eksplisitt plan, og utfører planen, som gjør det mulig for agenten å tilpasse sin resonnement-strategi etter problemet.

Disse avanserte mønstrene krever ofte avveininger: for eksempel gir ReAct trinnvis tilpasning, men kan være tregere og mer kostbar på grunn av hyppige LLM-kall sammenlignet med ReWOO, som tilbyr raskere planlegging ved å separere planlegging og utføring. ToT gir robusthet for komplekse problemer, men på bekostning av høyere beregningskostnader.

En annen viktig operasjonell tilnærming er Human-in-the-Loop (HITL). Selv om dette ikke er en kjernearkitektur for agenten i seg selv, er det en avgjørende operasjonell mønster som blander agentens autonomi med menneskelig tilsyn. I HITL-systemer kan agenten be om menneskelig input, bekreftelse eller intervensjon ved spesifikke beslutninger, spesielt når det gjelder beslutninger som er risikofylte, tvetydige eller krever subjektiv vurdering, som godkjenning av merkevarekommunikasjon. Ved å inkludere menneskelig vurdering sikres etiske retningslinjer, ansvarlighet og ekspertvurdering for komplekse eller sensitive saker som ofte oppstår i detaljhandel og andre bransjer.

For å implementere disse komplekse agentiske mønstrene effektivt, kan det være fordelaktig å benytte etablerte rammeverk og SDK-er som strukturerer utviklingen og reduserer tid og kompleksitet. Eksempler på populære rammeverk inkluderer LangChain, LangGraph, OpenAI Assistants API og Microsoft Autogen, som tilbyr komponenter som abstraherer bort vanlige kompleksiteter og støtter utviklingen av sofistikerte agenter.

Med dette som bakgrunn er det avgjørende å forstå at valg av riktig mønster eller rammeverk avhenger av spesifikasjonene for oppgaven, tilgjengelige ressurser og behov for tilpasning i sanntid. For eksempel kan ReAct være ideell for oppgaver som krever hyppig interaksjon med eksterne verktøy, mens ReWOO kan være bedre egnet for applikasjoner der lav latens er avgjørende. Samtidig er det viktig å balansere agentens autonomi med muligheten for menneskelig innblanding der det er nødvendig for å sikre etiske vurderinger og kvalitetskontroll.

Hvordan kan miljøsensorer skape optimale butikkforhold?

Sensorer som overvåker miljøforhold spiller en kritisk rolle i å opprettholde både produktkvalitet og kundekomfort i detaljhandelen. Ved kontinuerlig å overvåke forhold som temperatur, luftfuktighet, lysforhold og luftkvalitet, gir disse sensorene butikkmedarbeidere detaljerte innsikter som er avgjørende for å sikre at butikkene fungerer optimalt.

Temperatur- og fuktighetssensorer er spesielt viktige for varer som krever bestemte klimaforhold for å forbli ferske. Ved å overvåke disse forholdene kan man forhindre forringelse av varer, og samtidig sikre at kundene har et komfortabelt klima å handle i. I tillegg spiller sensorene en rolle i å unngå unødvendig energibruk ved å justere klimaanleggene i sanntid.

Okkupasjons- og trafikkensorer gir sanntidsdata om fottrafikk i butikken. Ved å analysere disse dataene kan butikkledere effektivt allokere personalressurser, håndtere trengsel, og sikre at kundene har en behagelig og trygg handleopplevelse. I tillegg bidrar de til å opprettholde butikkens kapasitet på en måte som gjør det mulig å unngå overbelastning og potensielle sikkerhetsrisikoer.

Lys- og lydsensorer spiller en viktig rolle i å justere butikkens lysforhold og støynivå, noe som er avgjørende for å skape et behagelig handlemiljø. Overdreven lysstyrke eller forstyrrende støy kan gjøre shoppingopplevelsen ubehagelig, og sensorene bidrar til å justere disse forholdene automatisk, og dermed forbedre kundeopplevelsen.

I tillegg er det luftkvalitetssensorer som overvåker nivåene av organiske forbindelser, lukt og partikler i luften. Disse sensorene gir innsikt som gjør det mulig å justere ventilasjonssystemene, og sikre et rent og komfortabelt miljø for både kundene og produktene.

Ved å fange opp subtile miljøfaktorer som ellers kunne ha blitt oversett, gir disse sensorene butikkmedarbeidere muligheten til å proaktivt opprettholde et høyt kvalitetsnivå i butikkens atmosfære.

Når det gjelder implementeringen av sensorer i detaljhandelen, er det flere utfordringer som må adresseres for å bygge et pålitelig og robust sensor-nettverk. En av de viktigste strategiene er sensorfusjon og integrering av ulike sensorers data. Ved å kombinere data fra forskjellige sensorer – for eksempel RFID-sporing av varer, BLE-basert kundebevegelse og miljømålinger – får man en mer helhetlig situasjonsforståelse og dermed dypere innsikt som kan påvirke beslutningsprosessen.

Edge computing er en annen essensiell komponent. Ved å bruke edge computing kan sensordata behandles lokalt og raskt, og dermed minimere responstiden og redusere behovet for båndbredde. Dette sikrer at butikkens operasjoner ikke forsinkes, samtidig som man reduserer kostnader forbundet med å sende store mengder data til sentrale systemer.

Avanserte dataanalysemetoder gjør det mulig å koble sensorens data sammen med transaksjons- og driftsdata for å få enda rikere innsikter. For eksempel kan man se på sammenhenger mellom temperatur- og fuktighetsendringer og salgsdata for å optimalisere varebeholdningen eller justere salgsstrategier.

En annen utfordring er robusthet og pålitelighet. Redundant sensorer og automatisk overvåkning av sensorhelse er avgjørende for å sikre at sensorene alltid fungerer som de skal, og at man unngår feil som kan føre til unøyaktig data. Det er også viktig å vurdere personvern og etikk i utformingen av sensornettverkene. Det er viktig å designe systemene slik at kundedata forblir anonyme og sikre, samtidig som man overholder lover og forskrifter knyttet til personvern.

Når man implementerer sensorbaserte løsninger, er det nødvendig å være oppmerksom på personvern og etiske spørsmål. Sensorene vil ofte samle inn data som kan knyttes til enkeltpersoner, for eksempel RFID-sporingsdata om kundens bevegelser, ansiktsgjenkjenning eller Bluetooth-basert nærhet. Feilhåndtering av slike data kan føre til tap av kundetillit og føre til juridiske konsekvenser. Derfor er det viktig å bruke edge computing for å behandle sensitive data lokalt, og kun sende anonymiserte eller aggregert informasjon videre til sentrale systemer. Dette reduserer både personvernsrisikoen og latens, og sikrer raske reaksjonstider i butikkoperasjonene.

Regelverk som GDPR og CCPA krever at personopplysninger anonymiseres eller pseudonymiseres ved innsamling, og gir kunder rett til å be om sletting av deres data innen 30 dager. Å følge slike forskrifter er essensielt for å unngå juridiske problemer og bygge tillit med kundene. I tillegg bør man sørge for at det er klare rutiner for risikovurdering og kontinuerlig overvåkning av systemenes sikkerhet.

En grundig forståelse av hvordan sensorene fungerer og hvordan dataene skal behandles, er avgjørende for å bygge en pålitelig og effektiv løsning som kan gi butikkene verdifulle innsikter uten å krenke kundens personvern. Med riktig tilnærming kan sensorene skape en mer dynamisk og responsiv butikkopplevelse som både øker effektiviteten og forbedrer kundeopplevelsen.

Hvordan jeg mistet tilliten til min agent: En fortelling om bedrag og usikkerhet under krigen
Hvordan sikre deg støtte til å realisere din visjon?
Hvordan kan ortogonalitet og modulering optimaliseres i akustisk kommunikasjon?
Hvordan Rubens’ Mesterverk Formet Den Visuelle Kunstverdenen
Hvordan Internett of Things (IoT) Forandrer Helsetjenester: Infrastruktur og Utfordringer