صعود الذكاء الاصطناعي العامل: نهج استراتيجي من ثلاث خطوات لتحقيق التأتمتة الذكية

مثل الكثيرين، أحب النصائح الجيدة. ولكن في بعض الأحيان، أحتاج إلى مساعدة للقيام بشيء ما.

النسخة التالية من الذكاء الاصطناعي — الذكاء الاصطناعي العامل — سوف ينتقل بنا من النصائح إلى إنجاز الأشياء. سوف يسمح للشركات التي تستفيد منه بالقفز إلى الأمام بشكل تحويلي.

لكن إلى أين؟ وكيف سوف يحدث التحول؟

الذكاء الاصطناعي العامل يمكن أن يقلل من تكلفة الدعم الفني للعملاء بنسبة 25-50% مع تحسين الجودة ورضا العملاء بشكل كبير لأنها تتجاوز مجرد تنفيذ المهام البسيطة. كما يمكن أن تحل بشكل مستقل المسارات العملية والتفاعلات مع العملاء. عند تطبيقها على دعم العملاء، على سبيل المثال، لا يستجيب الوكلاء فقط للاستفسارات ولكن يحلون الاستفسارات بشكل شامل من البداية إلى النهاية، مما يقلل من التدخل البشري ويزيد من الكفاءة.

كما هو الحال مع جميع التكنولوجيات الجديدة، يطرح تبني الذكاء الاصطناعي العامل تحديات. يجب على الشركة أن تكون لديها مساراتها العملية موثقة جيدًا ومفهومة جيدًا و تملك قاعدة معرفة قوية التي يمكن للذكاء الاصطناعي العامل أن يستند إليها. كما هو الحال مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، مسائل خصوصية البيانات وأمانها تتطلب من الشركات فهم النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تستخدمها وطريقة تخزين المعلومات ونقلها.

然而، يمكن أن يضمن استراتيجية التبني الصحيحة للتحكم الذكي النجاح. لتحقيق أكبر قدر من الفوائد، سوف تحتاج الشركات إلى القيام بثلاثة أشياء:

• ابدا من المكان الصحيح
• توازن الذكاء الاصطناعي العامل مع الخبرة البشرية
• الاستفادة من شبكة الخبراء العاملين

في حين أنه لا يزال في مرحلة مبكرة، هذا ما نتعلمه أثناء العمل مع العملاء في مختلف الصناعات لتكامل الذكاء الاصطناعي العامل في مساراتهم العملية وعملياتهم.

لا تبدأ بething صغير — ابدأ بething ذكي

ربما على عكس ما قد يبدو، أفضل مكان للبدء هو مع حالات الاستخدام ذات الحجم الأكبر. أليس هذا مخاطرة؟ لا إذا تم القيام به بشكل صحيح. في الواقع، على الرغم من أن البدء بحالات الاستخدام ذات الحجم الصغير قد يبدو أنه يقلل من المخاطر، إلا أنه يزيد من خطر عدم رؤية تأثير كافٍ لتبرير الاستثمار.

البدء بحالات الاستخدام ذات الحجم الأكبر يوفر أعظم عائد على الاستثمار (ROI)، مما يسمح للشركة بالتعرف بسرعة على التأثير الكبير وتحقيق مكاسب كفاءة وتحديد قيمة واضحة لاستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكنك تقليل المخاطر عند البدء بحجم كبير؟ من خلال تنفيذ الوكلاء في البداية مع 1% فقط من حجم أكبر حالة استخدام. هذا النهج يسمح لك بالتعرف على المشاكل المحتملة وتصحيحها أثناء الاستعداد للتوسع في التأتمتة.

لشركة بيع بالتجزئة، قد يعني هذا التأتمتة “أين طلبتي؟” أو معالجة إرجاع البضائع. بالإضافة إلى مراقبة الشحنات عبر شبكة التوصيل الخاصة بالشركة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التحقق من هوية العملاء، وتحديث حالة الوقت الحقيقي، وتحديث العملاء — حتى تقديم خيارات إذا تم تأخير الطلب بشكل غير متوقع.

للمرتجعات، يمكن لوكيل أن يتحقق من سياسات الإرجاع الخاصة بالشركة، وجمع المعلومات الخاصة بالعميل حول الإرجاع، واقتراح الخطوات التالية، واكمال المهام المرتبطة المناسبة، مثل طباعة ملصق الإرجاع، وتحديد موعد لاستلام، وإصدار استرداد، إلخ. وكيل الإرجاع يمكن أيضًا مراقبة أنماط الإساءة، وإذا كان ذلك مبررًا، تعديل قراراته والخطوات التالية بشكل مناسب.

بعد أن تنشر الشركة وكيل الذكاء الاصطناعي على جزء من حالة استخدام كبيرة، يجب مراقبة نشاط المسار لتحديد أين قد تحتاج إلى تعديلات. عندما يعمل الوكيل بشكل سلس، يمكن للشركة توسيع استخدامها في كميات محددة حتى يتعامل مع حجم المسار الكامل في النهاية.

من الطبيعي أن لا تكون جميع المهام والمسارات العملية مناسبة للتأتمتة الكاملة مع الذكاء الاصطناعي العامل. في الواقع، الحفاظ على الخبراء البشر على اتصال بالعمل العام لوكلاء الذكاء الاصطناعي سوف يؤدي إلى أفضل النتائج.

توازن الذكاء الاصطناعي مع الخبرة البشرية

عندما ت검 الشركة مساراتها العملية والعمليات لمحandidates التأتمتة، سوف تجد حالات مناسبة للإشراف البشري أو الإجراء المباشر. الذكاء الاصطناعي العامل هو ابتكار رائع وقوي، ولكنه له قيود.

ثلاثة منها على وجه الخصوص:

وكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) التي تدعمهم، لا يملكون حاليًا الذكاء العام. يعملون بشكل أفضل في مجالات ضيقة ومحددة جيدًا. لذلك، في حين أن البشر قد يتعلمون كيفية أداء مهمة معينة ويتعلمون من تلك المعرفة مبادئ يطبقونها على مهام غير متعلقة، لا يمكن للذكاء الاصطناعي ذلك حاليًا.

ثم هناك مسارات عملية مع مصفوفات قرارات معقدة للغاية تتطلب خبرة وتحكيمًا قائمًا على الخبرة. على سبيل المثال، قد تحتاج شركة بيع بالتجزئة إلى محتوى لحملة تسويقية مباشرة. يمكن لوكيل أن يتعامل مع ذلك — وتنفيذ الحملة.

لكن هل تريد مراجعة تعبير العلامة التجارية ووعدها عبر أسواق متعددة؟ لوكيل لن يكون قادرًا على ذلك. سوف يحتاج إلى رؤية اتجاهات السوق، وتصور العلامة التجارية، والاختلافات الثقافية عبر الأسواق، والرؤية حول كيفية تعبير العلامات التجارية عن المشاعر.

أخيرًا، المسارات العملية التي تعتمد على التواصل البشري “المضطرب” وال细يات العاطفية التي تتطلب عناصر بشرية واضحة مثل التعاطف يجب أن تظل مع البشر. فكر في قضايا خدمة العملاء التي تتضمن عملاء غاضبين أو التفاعلات الصحية حيث قد تكون حالة المريض العاطفية أو النفسية في خطر.

لكنني لا أصف عملية اتخاذ قرار ثنائي: أعط هذا لوكيل الذكاء الاصطناعي؛ كل شيء آخر يذهب إلى البشر. في الممارسة، يعمل نموذج هجين بشكل أفضل.

في حين أن هناك حاجة إلى تمييز واضح بين أدوار الذكاء الاصطناعي والبشر، حتى عندما تحتاج المهام إلى التعامل مع خبراء بشريين، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي على استعداد لتوسيع قدراتهم وجعل أفضل استخدام لخبرتهم.

بشكل عام، يجب على الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي العامل للمهام المتكررة والمتكررة وتوظيف الخبرة البشرية للتفاعلات عالية المخاطر والسيناريوهات المعقدة عاطفيًا والمواقف التي تتطلب حكمًا دقيقًا. قد يتم تلقائيًا تأمين مطالبة ضمان بقيمة 50 دولار، بينما من المحتمل أن يستفيد مطالبة بقيمة 5,000 دولار من الذكاء العاطفي البشري وتعامل حساس مع العلامة التجارية.

الاستفادة من شبكة الخبراء العاملين

ربما الأكثر أهمية، لا تحاول الدخول إلى الذكاء الاصطناعي العامل بمفردك. أوجد شبكة من الشركاء الخبراء. منصات الذكاء الاصطناعي العامل الناشئة يمكن أن توفر التكنولوجيا عبر القنوات الرقمية والصوتية. يمكن لمتخصص النظم التكاملية والاستشاري الذي يفهم بيئات تشغيل العملاء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي العامل لاحتياجات العملاء المحددة ثم دمجها في عمليات الشركة.

دمج هذه النماذج في الأنظمة المؤسسية يتطلب خبرة عميقة في المسارات العملية والتحديات المحددة للصناعة. كما يتطلب فهمًا دقيقًا لنقاط اتخاذ القرار في المسارات العملية وأين يتم الحاجة إلى التفاعل البشري — أو الفوائد، بحيث يكون الذكاء الاصطناعي العامل مفيدًا للعاملين وإنتاجية الفريق.

يوفر الذكاء الاصطناعي العامل للأعمال وسيلة قوية لتحسين الكفاءة، وتعزيز تجارب العملاء، وتحفيز الابتكار. لكن النجاح لا يتعلق بالاندفاع. إنه يتعلق بصنع اختيارات مدروسة ومعلومات: البدء من المكان الصحيح، وتطبيق نموذج هجين بشري/ذكاء اصطناعي، والاستفادة من الشبكة الصحيحة.

لأن عالم الذكاء الاصطناعي يتغير بسرعة كبيرة، لا يمكنك أن تذهب بمفردك.