AgroCore AI Advisor™ - doradca AI dla firm z branży rolniczej
Klient nie zawsze zadaje pytanie w godzinach pracy handlowca. Może wieczorem porównywać odmiany, sprawdzać etykietę, szukać zastosowania produktu, analizować parametry maszyny lub zastanawiać się, które rozwiązanie pasuje do jego sytuacji. AgroCore AI Advisor™ udostępnia zweryfikowaną wiedzę firmy w formie rozmowy dostępnej 24/7.
To wyspecjalizowany system doradczy rozwijany przez Adagri, łączący model generatywnej AI z zamkniętą bazą wiedzy klienta. AgroCore jest technologicznym rozszerzeniem marketingu rolniczego - ma pomagać użytkownikowi otrzymać odpowiedź, a firmie zachować kontrolę nad tym, z jakiej wiedzy ta odpowiedź korzysta.
Dlaczego zwykły chatbot to za mało?
Ogólny model AI potrafi tworzyć płynne odpowiedzi, ale nie zna wszystkich aktualnych dokumentów, produktów, procedur i zaleceń konkretnej firmy. W branży rolniczej taka luka jest szczególnie istotna, bo odpowiedź może dotyczyć parametrów technicznych, etykiet, terminów, kompatybilności albo sposobu zastosowania.
AgroCore AI Advisor™ ogranicza ten problem przez pracę na kontrolowanej bazie wiedzy. System ma odpowiadać w oparciu o materiały dostarczone i zaakceptowane przez klienta, zamiast swobodnie zgadywać na podstawie ogólnej wiedzy modelu.
Cyfrowy Sejf - zamknięta baza wiedzy firmy
Podstawą AgroCore jest wektorowa baza wiedzy określana w obecnej ofercie jako 'Cyfrowy Sejf'. Trafiają do niej dokumenty, katalogi, etykiety, instrukcje, FAQ, materiały techniczne, wiedza produktowa i inne źródła wskazane przez firmę.
System wyszukuje właściwe fragmenty i wykorzystuje je przy generowaniu odpowiedzi. Jeśli pytanie wykracza poza dostępny zakres, doradca powinien przerwać automatyczną odpowiedź i skierować użytkownika do właściwego kontaktu po stronie firmy, zamiast tworzyć informację bez źródła.
Jakie problemy rozwiązuje AgroCore?
- powtarzalne pytania produktowe trafiające codziennie do handlowców i doradców,
- brak dostępności eksperta poza godzinami pracy,
- trudność w szybkim odnalezieniu informacji w rozbudowanych katalogach i dokumentacji,
- różnice w sposobie udzielania odpowiedzi przez różne osoby w organizacji,
- utrata użytkownika, który nie znalazł odpowiedzi na stronie i wrócił do Google lub konkurencji,
- potrzeba skalowania wiedzy eksperckiej bez proporcjonalnego zwiększania liczby pracowników.
Jak może wyglądać rozmowa z doradcą AI?
Zamiast przeglądać kilkadziesiąt podstron, użytkownik może zadać pytanie językiem naturalnym. W zależności od bazy wiedzy system może odpowiadać na przykład na pytania o różnice pomiędzy wariantami produktu, dostępne parametry, dokumenty, sposób użycia, kompatybilność, zakres zastosowania lub kolejny krok kontaktowy.
Ważne jest, aby system nie udawał człowieka ani nie podejmował decyzji, których firma nie chce automatyzować. Jego rolą jest udostępnić wiedzę szybciej i wygodniej, a w sytuacjach wymagających indywidualnej oceny przekazać rozmowę do eksperta.
Tabela 1. Granica pomiędzy automatyczną odpowiedzią AgroCore a rolą człowieka
| Typ sytuacji | Rola AgroCore | Rola człowieka |
| Odnalezienie informacji z zatwierdzonych materiałów | Odpowiada na podstawie bazy wiedzy | Człowiek nie jest potrzebny przy typowym pytaniu informacyjnym |
| Porównanie parametrów dostępnych w bazie | Porządkuje i porównuje informacje ze źródeł klienta | Człowiek wchodzi, gdy potrzebna jest indywidualna rekomendacja |
| Pytanie poza zakresem bazy | Nie powinien tworzyć odpowiedzi bez źródła | Przekazuje użytkownika do właściwego kontaktu |
| Indywidualna diagnoza lub decyzja handlowa | Nie powinien samodzielnie podejmować decyzji wykraczającej poza materiały | Odpowiedzialność przejmuje ekspert lub handlowiec |
AgroCore w różnych kategoriach agro
Środki produkcji i produkty agrotechniczne
Doradca może porządkować informacje z etykiet, katalogów i materiałów produktowych, ułatwiając znalezienie właściwych dokumentów i odpowiedzi na podstawowe pytania.
Maszyny i technologia
System może pomagać w porównaniu parametrów modeli, wyposażenia, zastosowań, materiałów technicznych i informacji dostępnych w bazie firmy.
Nasiona i odmiany
Może ułatwiać odnalezienie charakterystyki odmiany, cech, zaleceń i danych zawartych w zaakceptowanych materiałach klienta.
Produkty dla hodowli
Może porządkować bazę wiedzy o rozwiązaniach, wariantach produktowych i dokumentacji, o ile odpowiedzi pozostają w granicach informacji zatwierdzonych przez firmę.
Kontrola nad źródłem odpowiedzi
Najważniejsza przewaga rozwiązania nie polega na tym, że AI 'wie wszystko'. Przeciwnie - ma wiedzieć tylko to, co firma świadomie udostępniła w systemie. Dzięki temu można aktualizować bazę wraz ze zmianą portfolio, dokumentacji, etykiet czy zaleceń.
To szczególnie ważne w branży, w której informacje produktowe i regulacyjne mogą się zmieniać. Aktualizacja źródła powinna być prostsza niż ręczne poprawianie dziesiątek odpowiedzi zapisanych na sztywno w klasycznym FAQ.
Technologia: Gemini i Google Cloud
Obecna wersja AgroCore AI Advisor™ wykorzystuje model Google Gemini oraz infrastrukturę Google Cloud. System jest wdrażany na koncie Google Cloud należącym do klienta, dzięki czemu firma zachowuje kontrolę nad własnym środowiskiem i bazą wiedzy.
Adagri rozlicza proces wdrożenia, natomiast koszty infrastruktury i pracy modelu są ponoszone bezpośrednio u dostawcy technologii. Takie podejście ogranicza uzależnienie od zamkniętego abonamentu narzędzia utrzymywanego wyłącznie przez agencję.
Protokół wdrożenia w 15 dni roboczych
- Analiza strategicznaDefiniujemy priorytety biznesowe, typy pytań, zakres wiedzy, źródła oraz ton komunikacji. Ustalamy również, czego system nie powinien robić i kiedy ma kierować do człowieka.
- Budowa silnika i bazy wiedzyKonfigurujemy środowisko, backend i wektorową bazę dokumentów. Materiały są porządkowane tak, aby system mógł odnajdywać właściwe informacje podczas rozmowy.
- Integracja i testyTestujemy typowe pytania, scenariusze brzegowe, odpowiedzi poza zakresem, zachowanie przy niejednoznacznym pytaniu oraz stabilność środowiska.
- Uruchomienie operacyjneIntegrujemy doradcę ze stroną, przekazujemy dokumentację oraz szkolimy osoby odpowiedzialne za utrzymanie wiedzy i kontrolę kosztów.
Human-in-the-loop - AI wie, kiedy powinien wejść człowiek
Wiedza produktowa może być zautomatyzowana tylko do określonego poziomu. Jeżeli pytanie wymaga indywidualnej diagnozy, decyzji handlowej, porady wykraczającej poza materiały lub odpowiedzialności eksperta, system powinien skierować użytkownika do człowieka.
Taki model pozwala odciążyć zespół z powtarzalnych pytań, ale nie próbuje zastąpić relacji, doświadczenia i odpowiedzialności doradcy.
Doradca AI jako element customer journey
Narzędzia generatywne stają się kolejnym źródłem informacji wykorzystywanym przez klientów. Na blogu Adagri pokazujemy, że ścieżka decyzji rolnika jest dziś wieloźródłowa: Google, media branżowe, social media, doradcy, dealerzy i AI mogą uczestniczyć w jednej decyzji.
AgroCore pozwala marce zachować większą kontrolę nad tym fragmentem ścieżki, który odbywa się na jej własnej stronie. Użytkownik nie musi wychodzić do zewnętrznego modelu, aby uzyskać odpowiedź opartą na materiałach firmy.
Co zyskuje organizacja?
- dostępność podstawowego doradztwa produktowego 24/7,
- jedno źródło wiedzy dla powtarzalnych pytań klientów,
- mniejsze obciążenie handlowców i ekspertów prostymi zapytaniami,
- kontrolę nad materiałami wykorzystywanymi do odpowiedzi,
- możliwość aktualizacji wiedzy wraz ze zmianą portfolio i dokumentacji,
- infrastrukturę działającą na koncie Google Cloud klienta.
Dlaczego Adagri?
- Połączenie kompetencji technologicznych z ponad 20-letnią znajomością rynku agro.
- Projekt systemu od początku uwzględnia specyfikę wiedzy produktowej i decyzji rolników.
- Model zamkniętej bazy wiedzy ogranicza swobodne generowanie odpowiedzi bez oparcia w materiałach klienta.
- Wdrożenie obejmuje analizę, konfigurację, testy i integrację, nie tylko instalację gotowego widgetu.
- System pozostaje elementem infrastruktury klienta, a koszty operacyjne są rozliczane bezpośrednio z dostawcą technologii.
Najczęstsze pytania
1. Czy AgroCore może udzielić błędnej odpowiedzi?
Każdy system generatywny wymaga kontroli, dlatego AgroCore ogranicza źródła do zweryfikowanej bazy wiedzy. Projektujemy również zachowanie dla pytań poza zakresem - system ma wówczas skierować użytkownika do człowieka, zamiast zgadywać.
2. Kto jest właścicielem infrastruktury?
Obecny model wdrożenia zakłada uruchomienie systemu na koncie Google Cloud klienta. Firma zachowuje więc kontrolę nad infrastrukturą i zgromadzoną bazą wiedzy.
3. Jakie materiały trzeba dostarczyć?
Mogą to być m.in. PDF-y, dokumenty DOCX, katalogi, etykiety, instrukcje, FAQ i inne cyfrowe źródła wiedzy. Na początku wspólnie ustalamy, które materiały są aktualne i powinny zasilać system.
4. Czy AgroCore można zintegrować z istniejącą stroną?
Tak. Rozwiązanie zostało zaprojektowane do integracji z oficjalną stroną firmy. Szczegóły techniczne sprawdzamy podczas analizy przed wdrożeniem.
5. Ile trwa wdrożenie?
Aktualna oferta Adagri zakłada do 15 dni roboczych przy sprawnym dostarczeniu materiałów, dostępu do środowiska i decyzji po stronie klienta.
6. Czy system może zastąpić przedstawicieli i doradców?
Nie taki jest cel. AgroCore ma obsługiwać powtarzalne pytania i szybko udostępniać wiedzę. Sprawy wymagające indywidualnej diagnozy, relacji lub odpowiedzialności eksperta powinny pozostać po stronie człowieka.
Udostępnij wiedzę swoich ekspertów również wtedy, gdy oni nie są przy komputerze.
