Manhattan entiende que los clientes buscan métodos claros para evaluar el valor de la IA agencial, comparando los resultados de rendimiento de los procesos comerciales de la cadena de suministro antes y después de implementar un agente de IA.

Las características de transparencia, como registrar cada decisión tomada por un agente y explicar la lógica subyacente, ayudan a las organizaciones a comprender y confiar en los resultados.

Con el tiempo, se espera que los casos de uso que involucran a agentes permitan una toma de decisiones más rápida y reduzcan los costosos errores, lo que generará un aumento de la productividad de hasta el 60 %.

Los clientes no tienen que esperar a que Manhattan ofrezca innovaciones en materia de agentes de IA. Manhattan Agent Foundry, incluido en todas las soluciones Manhattan Active, permite a los clientes crear agentes de atención al cliente. Con Agent Foundry, un cliente puede expresar un requisito empresarial en lenguaje sencillo, como pedir a un agente que compruebe la utilización de la carga durante la planificación, y la aplicación sugerirá automáticamente agentes preconfigurados relevantes de la biblioteca de Manhattan para crear un nuevo agente.

Los usuarios y desarrolladores más avanzados pueden ir un paso más allá creando agentes desde cero, incluyendo la integración de varias API de Manhattan Active Platform u otras fuentes de datos y definiendo flujos de trabajo de varios pasos. Este enfoque de doble vía ofrece tanto simplicidad fácil de usar como control a nivel de desarrollador, lo que permite a los clientes de Manhattan innovar a su propio ritmo.

Los agentes de Manhattan Active utilizan un motor de razonamiento avanzado para responder a preguntas, tomar decisiones informadas y realizar acciones. Este motor de razonamiento incorpora la generación aumentada por recuperación (RAG) y el anclaje, lo que mejora el conocimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) con datos específicos de la empresa, lo que garantiza que las respuestas de los agentes se basen en conjuntos de datos relevantes. El anclaje verifica los resultados de los LLM con fuentes de datos confiables, como la información obtenida de las soluciones de Manhattan Active. Este método garantiza que los agentes activos de Manhattan proporcionen respuestas precisas, contextuales y confiables, evitando respuestas genéricas o alucinaciones, es decir, respuestas que pueden parecer plausibles pero que en realidad son incorrectas.

Las soluciones de Manhattan Active incorporan agentes de inteligencia artificial para aumentar la productividad y mejorar la experiencia del cliente en las organizaciones modernas. Los agentes de inteligencia artificial se pueden implementar para mejorar procesos comerciales críticos de la cadena de suministro, como la gestión de almacenes, la gestión del transporte y la gestión de pedidos.

Los agentes de IA aportan información, recomendaciones y ejecución automatizada para ayudar de manera experta a sus equipos y clientes. Aumentan la lógica y los datos de las soluciones Manhattan Active utilizando herramientas como API de microservicios, lo que garantiza una interacción fluida, una ejecución coherente y un rendimiento de nivel empresarial.

Los agentes de IA son aplicaciones autónomas y orientadas a objetivos que pueden aprender, tomar decisiones y ejecutar acciones de varios pasos utilizando diversas herramientas y sistemas. Por el contrario, los chatbots son principalmente programas conversacionales que se basan en guiones predefinidos o árboles de decisión para responder preguntas y realizar tareas sencillas y predefinidas.