ظهور AI عامل: یک رویکرد استراتژیک سه مرحله ای به اتوماسیون هوشمند

مثل خیلی ها ، من عاشق توصیه های خوب هستم. اما گاهی اوقات ، من برای انجام کاری به کمک نیاز دارم.

نسخه بعدی AI – یک عامل – ما را از مشاوره به انجام کارها سوق می دهد. این مشاغل را قادر می سازد که از آن استفاده کنند تا یک جهش تحول آمیز را به جلو بکشند.

اما جهش به چه؟ و چگونه تغییر دهید؟

AI عامل AI می تواند هزینه های پشتیبانی مشتری را 25-50 ٪ کاهش دهد در حالی که به طرز چشمگیری کیفیت و رضایت مشتری را بهبود می بخشد زیرا فراتر از اجرای کار ساده است. همچنین می تواند به طور مستقل گردش کار پیچیده و تعامل مشتری را برطرف کند. هنگامی که به پشتیبانی مشتری اعمال می شود، به عنوان مثال ، مأمورین فقط به سؤالات پاسخ نمی دهند بلکه به طور جامع سوالات را از ابتدا تا انتها برطرف می کنند ، باعث کاهش مداخله انسان و افزایش کارایی می شوند.

مانند همه فن آوری های جدید ، اتخاذ AI AI چالش هایی را ارائه می دهد. یک شرکت باید گردش کار خود را به خوبی مستند و عمیقاً درک کند و یک پایگاه دانش قوی داشته باشید که در آن عامل AI می تواند ترسیم کند. و دقیقاً مانند AI مولد ، حریم خصوصی داده ها و نگرانی های امنیتی شرکت ها را ملزم به درک مدل های بزرگ زبان (LLM) آنها می کنند و نحوه ذخیره و انتقال اطلاعات توسط آنها.

با این حال ، استراتژی اتخاذ درست برای اتوماسیون هوشمند می تواند موفقیت را تضمین کند. برای به دست آوردن بیشترین مزایا ، شرکت ها باید سه کار را انجام دهند:

• در جای مناسب شروع کنید
• هوش مصنوعی عامل را با تخصص انسانی متعادل کنید
• به شبکه ای از تخصص عامل ضربه بزنید

در حالی که هنوز روزهای ابتدایی است ، در اینجا آنچه را که ما در حال یادگیری با مشتریان در صنایع مختلف برای ادغام AI عامل در جریان کار و عملیات آنها هستیم ، در اینجا می آموزیم.

کوچک شروع نکنید – هوشمندانه شروع کنید

شاید به طور متقابل ، بهترین مکان برای شروع با بالاترین موارد استفاده از حجم شما باشد. آیا این خطرناک نیست؟ نه اگر به درستی انجام شود. در واقع ، اگرچه شروع به استفاده از موارد کم مصرف ممکن است خطر را کاهش دهد ، اما در واقع افزایش خطر عدم مشاهده تأثیر کافی برای توجیه سرمایه گذاری.

شروع با استفاده از موارد استفاده از حجم بالا ، بیشترین بازده بالقوه سرمایه گذاری (ROI) را ارائه می دهد ، و یک شرکت را قادر می سازد تا به سرعت تأثیر قابل توجهی را تحقق بخشد ، به حداکثر رساندن بهره وری از بهره وری و نشان دادن ارزش واضح استفاده از عوامل AI باشد.

چگونه خطر شروع خیلی بزرگ را کاهش می دهید؟ با اجرای ابتدا عوامل با تنها 1 ٪ از بزرگترین حجم مورد استفاده. این رویکرد به شما امکان می دهد ضمن آماده سازی برای اتوماسیون گسترده ، مسائل بالقوه را شناسایی و برطرف کنید.

برای یک شرکت خرده فروشی ، این ممکن است به معنای خودکار سازی “سفارش من کجاست؟” یا گردش کار پردازش بازگشت. علاوه بر نظارت بر محموله ها در شبکه تحقق شرکت ، یک عامل هوش مصنوعی می تواند هویت مشتری را تأیید کند ، وضعیت زمان واقعی را بررسی کند و مشتری را به روز کند-حتی اگر سفارش به طور غیر منتظره ای به تأخیر بیفتد ، گزینه هایی را ارائه می دهد.

برای بازده ، یک نماینده می تواند خط مشی های بازگشت شرکت را بررسی کند ، اطلاعات مشتری را در مورد بازده جمع آوری کند ، مراحل بعدی را پیشنهاد کند و کارهای مرتبط با آن را انجام دهد ، مانند چاپ برچسب بازگشت ، برنامه ریزی وانت ، صدور بازپرداخت و غیره.

پس از استقرار یک شرکت AI در بخش نمونه ای از گردش کار با حجم بالا ، باید فعالیت گردش کار را کنترل کند تا مشخص شود که در آن ممکن است به تنظیمات نیاز داشته باشد. هنگامی که عامل به طور روان کار می کند ، شرکت می تواند استفاده خود را در مقادیر از پیش تعریف شده گسترش دهد تا اینکه در نهایت کل حجم گردش کار را کنترل کند.

البته ، همه کارها و گردش کار خود را به اتوماسیون کامل با AI عامل AI وام نمی دهند. در حقیقت ، اتصال متخصصان انسانی به عملکرد کلی عوامل هوش مصنوعی بهترین نتیجه را به همراه خواهد داشت.

تعادل هوش مصنوعی با تخصص انسانی

به عنوان یک شرکت گردش کار و فرآیندهای خود را بررسی می کند برای نامزدهای اتوماسیون ، مواردی را پیدا می کند که به بهترین وجه برای نظارت انسانی یا اقدامات مستقیم مناسب باشد. عامل AI یک نوآوری باورنکردنی و بسیار توانمند است ، اما محدودیت هایی دارد.

سه به طور خاص:

نمایندگان هوش مصنوعی ، مانند LLM هایی که از آنها پشتیبانی می کنند ، در حال حاضر دارای اطلاعات عمومی نیستند. آنها در مناطق باریک و تعریف شده بهترین عملکرد را دارند. بنابراین ، در حالی که انسانها ممکن است یاد بگیرند که چگونه یک کار خاص را انجام دهند و از آن اصول دانش استفاده کنند ، پس از آن در کارهای مختلف و نامربوط اعمال می شوند ، در حال حاضر AI نمی تواند.

سپس ، گردش کار با ماتریس تصمیم گیری بسیار پیچیده وجود دارد که نیاز به تجربه قابل توجهی و داوری مبتنی بر تجربه دارند. به عنوان مثال ، یک شرکت خرده فروشی ممکن است برای یک کمپین بازاریابی ساده به محتوا نیاز داشته باشد. یک عامل می تواند این کار را انجام دهد – و کمپین را اجرا کند.

اما آیا می خواهید بیان و قول یک برند را در چندین بازار دوباره بررسی کنید؟ یک عامل به این کار نمی پردازد. این امر به بینش در مورد روند بازار ، درک برند ، تفاوت های فرهنگی در بازارها و بینش در مورد چگونگی ایجاد مارک ها احساسات نیاز دارد.

سرانجام ، گردش کار وابسته به ارتباطات انسانی معمولاً “کثیف” و ظرافت عاطفی است که به عناصر کاملاً مشخص انسانی مانند دلسوزی نیاز دارد تا در انسان باقی بماند. به مسائل مربوط به خدمات به مشتری مربوط به مشتریان بی نظیر یا تعامل مراقبت های بهداشتی فکر کنید که در آن ممکن است وضعیت عاطفی یا روانی بیمار در معرض خطر باشد.

اما من یک روند تصمیم گیری باینری را توصیف نمی کنم: این را به عوامل هوش مصنوعی بدهید. هر چیز دیگری به انسان می رود. در عمل ، یک مدل ترکیبی به بهترین وجه کار می کند.

در حالی که باید بین نقش های انسانی و نقشهای انسانی مشخصات روشنی وجود داشته باشد ، حتی در صورت نیاز به انجام وظایف توسط متخصصان انسانی ، هوش مصنوعی هنوز هم باید برای گسترش توانایی های خود و استفاده بیشتر از تخصص خود باشد.

به طور کلی ، شرکت ها باید از AI عامل برای انجام کارهای معامله ای ، قابل تکرار استفاده کنند و تخصص انسان را برای تعامل با سهام بالا ، سناریوهای پیچیده و موقعیت هایی که نیاز به قضاوت ظریف دارند ، استفاده کنند. ادعای ضمانت 50 دلاری ممکن است کاملاً خودکار باشد ، در حالی که ادعای 5000 دلاری به احتمال زیاد از هوش هیجانی انسان و برخورد با مارک تجاری سود می برد.

به یک شبکه عامل ضربه بزنید

شاید مهمتر از همه ، سعی نکنید به انفرادی Aticic AI شیرجه بزنید. شبکه ای از شرکای خبره ایجاد کنید. سیستم عامل های AI عامل نوظهور می توانند این فناوری را در کانال های دیجیتال و صوتی تأمین کنند. یکپارچه سازنده و مشاور سیستم که محیط های عامل مشتری را درک می کند می تواند مدل های عامل را برای نیازهای خاص مشتری آموزش دهد و سپس آنها را در عملکرد یک شرکت ادغام کند.

ادغام این مدل ها در سیستم های سازمانی به تخصص عمیقی در گردش کار پیچیده و چالش های خاص صنعت نیاز دارد. همچنین نیاز به درک پیچیده ای از نقاط تصمیم گیری گردش کار و در جایی که تعامل انسان مورد نیاز است – یا مفید است ، به طوری که هوش مصنوعی عامل برای کارگران و بهره وری تیم است.

عامل AI AI روش قدرتمندی برای بهبود کارآیی ، تقویت تجربیات مشتری و ایجاد نوآوری در اختیار مشاغل قرار می دهد. اما موفقیت در مورد عجله نیست. این در مورد انتخاب های هوشمندانه و آگاهانه است: شروع در جای مناسب ، استفاده از یک مدل انسانی/AI ترکیبی و ضربه زدن به شبکه مناسب.

از آنجا که با تغییر سریع دنیای هوش مصنوعی ، شما نمی توانید آن را به تنهایی انجام دهید.