KI-Modelle und Plattformen
Der schlechteste erste Job, den man einem Agenten geben kann, ist der sichtbare
Unite.AI zu deinen bevorzugten Quellen auf Google hinzufügen
Unternehmen wählen ihren ersten Agentenjob meist auf die gleiche Weise. Jemand fragt, was AI für sie tun kann, und das Meeting konvergiert auf die Arbeit, die jeder vorstellen kann: unsere Blog-Beiträge schreiben, unsere Kunden beantworten, den Inbox verwalten. Es ist die sichtbarste Arbeit im Gebäude, also ist es die Arbeit, die einem einfallt.
Sechs Monate später wird das Pilotprojekt stillschweigend abgeparkt und die Schlussfolgerung ist, dass die Technologie nicht bereit war. Die Technologie war in Ordnung. Das Problem war die Job-Auswahl, und Sichtbarkeit war der Grund, warum es ein schlechter Job war.
Drei Dinge, die einen Job schwer machen, und die sichtbaren haben alle drei
Ein Job ist für einen Agenten einfach, wenn es eine überprüfbare richtige Antwort gibt, wenn ein schlechtes Ergebnis billig ist und wenn jemand im Gebäude bereits den Job ausführt und gut von schlecht unterscheiden kann.
Kundenorientierte Schreibarbeit scheitert an dem ersten Test.
Es gibt keine richtige Antwort auf “ist dieser Blog-Beitrag gut”, nur eine Vorliebe, die von einer Person gehalten wird, die die falsche Version sofort erkennen und die richtige Version im Voraus nur schwer spezifizieren kann. Diese Lücke ist, wo die meisten Qualitätbeschwerden tatsächlich leben.
Kundenorientierte Arbeit scheitert an dem zweiten Test.
Ein schlechtes internes Summary kostet jemanden vier Minuten. Eine schlechte Antwort auf einen Kunden kostet eine Beziehung und gelegentlich ein Compliance-Gespräch. Die Kosten eines Fehlers bestimmen, wie viel Aufsicht der Job benötigt, und Aufsicht ist der teuerste Teil des Betriebs von Agenten.
Und die sichtbaren Jobs scheitern an dem dritten Test auf eine Weise, die niemand bemerkt, bis es zu spät ist.
Die Person, die das Ergebnis beurteilen würde, ist eine Führungskraft, deren Aufmerksamkeit das knappste Gut im Unternehmen ist. Ihnen eine Überprüfungsqueue zu übergeben, bedeutet, Arbeit auf das teuerste Kalender zu übertragen.
Was die erfolgreichen ersten Jobs aussehen
Sie sind langweilig. Das ist das Muster, und es ist konsistent genug, um es zu planen.
Als die NTT DATA Group ihre Agenten-Tooling über das gesamte Unternehmen ausbreitete, , ein internes Ingenieursjob, nicht ein Kundenerlebnis. OpenAIs Bericht über die Bereitstellung beschreibt die Automatisierung einer komplexen Incident-Analyse für ein kritischen System – Arbeit, die zuvor fünf erfahrene Ingenieure und drei Tage benötigt hatte, wurde in 30 Minuten abgeschlossen. Das Ergebnis, so der Bericht, “erhielt schnell die Aufmerksamkeit von Führungskräften und wurde zu einem frühen Beweis”.
Sehen Sie sich die Form dieses Jobs an, anstatt der Schlagzeile. Incident-Analyse hat eine richtige Antwort, und es ist eine Antwort, die das Unternehmen überprüfen kann, weil die Arbeit bereits existierte und die Menschen, die sie zuvor ausführten, noch da sind.
Es wiederholt sich. Es sitzt innerhalb der Firmensysteme und nicht vor einem Kunden. Und der Standard für “fertig” ist, ob die Analyse gegen die Beweise hält, was eine Frage mit einer vertretbaren Antwort ist, nicht eine Frage des Geschmacks.
Vergleichen Sie das mit dem Job, den die meisten Unternehmen zuerst nominieren. Ein Blog-Beitrag hat keine richtige Antwort, keinen internen Richter, dessen Zeit billig ist, und ein Publikum.
Die Reihenfolge ist ebenso wichtig wie die Auswahl. NTT DATA rollte ChatGPT Enterprise über das gesamte Unternehmen aus und in einer internen Umfrage sagten mehr als 96% der Befragten, sie seien zufrieden damit, und mehr als 95% berichteten über Produktivitätsgewinne.
Durch diese alltägliche Nutzung, so der Bericht, “bauten die Mitarbeiter Erfahrung im Umgang mit KI für Forschung, Schreiben und Content-Erstellung” – und diese Gewohnheiten “bereiteten das Unternehmen auf den nächsten Schritt vor: die Delegation klar definierter Aufgaben”.
Die Führungslernen, die mit dem Fallstudie veröffentlicht wurden, beginnen genau damit: machen Sie KI zum Teil der täglichen Arbeit, helfen Sie den Menschen, Gewohnheiten zu bilden, um mit ihr zusammenzuarbeiten. Das Unternehmen baute eine breite Basis der Vertrautheit mit KI-Ausgaben, bevor die Incident-Analyse-Arbeit begann.
Diese Gewohnheitsphase tut mehr, als es aussieht. Wenn allgemeine KI-Tooling alltäglich wird, , und meine Meinung ist, dass dies der Punkt ist, an dem die guten Kandidaten-Jobs auftauchen – von den Menschen, die die Arbeit tun, nicht von einem Planungstreffen. Es ist auch der Punkt, an dem Skepsis ausgeräumt wird, und , ist nicht etwas, das ein einzelnes hochriskantes Projekt löst.
Die Ausnahme beweist die Regel, wenn man den ganzen Fall liest
Der offensichtliche Einwand ist, dass kundenorientierte Agenten offensichtlich funktionieren. Sie tun. Es lohnt sich, einen genau anzusehen.
, ist etwa so sichtbar, wie ein Agentenjob sein kann – 24/7-Mehrsprachige Unterstützung per Sprache und Text, die Kunden von der Produktentdeckung bis zur Kaufentscheidung führt. In einer zweiwöchigen öffentlichen Kampagne auf Yamada Denkis Online-Shop nutzten etwa 30.000 Menschen es und 92% der Umfrageantworten waren positiv. Reales Ergebnis, reale Kunden, Front of House.
Es ist wichtig, eines klarzustellen: OpenAIs Bericht bezeichnet dies als “seine erste große Gelegenheit, diese Lektionen direkt an Kunden zu bringen”. Also war dies Avatarins erster kundenorientierter Agent, was wie ein Argument gegen alles oben aussieht.
Sehen Sie sich an, was “diese Lektionen” bezieht. Avatarin ist ein KI-Kunden-Service-Unternehmen, das aus ANA Holdings gespinnt wurde, und der Bericht bemerkt, dass es bereits vor dem Yamada-Denki-Projekt mit OpenAI zusammengearbeitet hatte, um die OpenAI-API für Spracherkennung, Anfrageanalyse und Mitarbeiterschulung zu nutzen.
Die Antworten des Agenten sind durch ein Retrieval-augmentiertes Generierungssystem verankert, was bedeutet, dass Antworten an tatsächlichen Produktinformationen und nicht an dem Gedächtnis des Modells verankert sind. Das Customer-Service-Wissen des Einzelhändlers wurde absichtlich in Konversationsflüsse und Prompting kodiert. Schutzmechanismen helfen, die Konversation auf das Einkaufserlebnis zu beschränken. Und OpenAI arbeitete direkt mit dem Team zusammen, um die Prompting zu strukturieren und die Kosten für den Betrieb eines immer-ein-Service zu senken.
Also war es ein erster kundenorientierter Job für ein Unternehmen, dessen gesamtes Geschäft KI-Kunden-Service ist, der nach vorheriger Arbeit mit den gleichen Tools des Anbieters kam, mit einer Verankerungsebene, kodifiziertem Fachwissen, Schutzmechanismen und den eigenen Mitarbeitern des Anbieters, die halfen. Das ist der wahre Preis des sichtbaren Jobs, und fast nichts davon ist im Ergebnis sichtbar.
Lesen Sie die beiden Berichte zusammen und sie sind eine Lektion in der Reihenfolge und nicht zwei Erfolgsgeschichten. Ein Unternehmen hat das Recht erworben, definierte Aufgaben zu delegieren, indem es KI zunächst zum Teil der täglichen Arbeit machte. Das andere erreichte den kundenorientierten Job als Spezialist, auf dem Rücken von Komponentenarbeit, die es bereits erledigt hatte. Keines von beiden begann, wo das Planungstreffen beginnen wollte.
Die Auswahlregel
Bewerten Sie jeden Kandidatenjob anhand von vier Fragen, bevor Sie auswählen.
1. Gibt es eine überprüfbare richtige Antwort?
Nicht eine gute Antwort, eine richtige. Rechnung, Klassifizierung, Extraktion und Analyse mit einer Schlussfolgerung qualifizieren. Alles, was nach Geschmack beurteilt wird, tut dies nicht, zumindest nicht zuerst.
2. Was kostet ein schlechtes Ergebnis?
Wenn die ehrliche Antwort einen Kunden, einen Regulator oder eine Zahl in einer Einreichung beinhaltet, benötigt der Job , die Sie wahrscheinlich noch nicht gebaut haben.
3. Rechtfertigt der Umfang die Einrichtung?
Ein Job, der zweimal im Monat durchgeführt wird, wird die Wochen der Iteration nie zurückzahlen. Die Ökonomie kommt aus der Wiederholung, und Wiederholung ist auch das, was Ihnen beibringt, wo das Ding fehlschlägt.
4. Wer macht dies bereits und kann ein schlechtes Ergebnis sofort erkennen?
Diese Person ist Ihr Prüfer, und sie benötigt Zeit. Wenn der einzige qualifizierte Richter der Gründer ist, wählen Sie einen anderen Job.
Die Arbeit, die auf allen vier Fragen gut abschneidet, ist fast nie die Arbeit, die im Meeting aufgekommen ist. Es ist normalerweise etwas, das ein Team zwei Jahre lang manuell durchgeführt hat und aufgehört hat, sich darüber zu beschweren, weil sie es nicht mehr als Arbeit wahrnehmen.
Wo das Sie zurücklässt
Nehmen Sie die Liste der Jobs, die Sie in Betracht ziehen, und bewerten Sie sie ehrlich diese Woche. Der Kandidat, der gewinnt, wird sich wie eine Enttäuschung anfühlen. Automatisieren Sie ihn dennoch.
Der Punkt eines ersten Agentenjobs ist nicht der Wert, den er zurückgibt. Es ist, dass Ihr Unternehmen lernt, was diese Systeme gut machen, wo sie fehlschlagen und was die Aufsicht tatsächlich kostet, bei Arbeit, bei der es überlebbar ist, falsch zu sein. Diese Kenntnisse sind es, die den zweiten Job zu einer echten Entscheidung und nicht zu einer Vermutung machen, und der dritte Job ist normalerweise der, bei dem das Geld ist.
Wählen Sie den langweiligen Job. Verdienen Sie den sichtbaren.
