Βελτιστοποίηση των ροών εργασίας της εταιρείας με πράκτορες AI: Μύθος ή πραγματικότητα;

Ενα πρόβλημα

Καθώς όλο και περισσότερες μεγάλες εταιρείες επενδύουν σε πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης, θεωρώντας τους ως το μέλλον της λειτουργικής αποτελεσματικότητας, αναδύεται ένα αυξανόμενο κύμα σκεπτικισμού. Ενώ υπάρχει ενθουσιασμός για τις δυνατότητες αυτών των τεχνολογιών, πολλοί οργανισμοί διαπιστώνουν ότι η πραγματικότητα συχνά υπολείπεται της διαφημιστικής εκστρατείας. Αυτή η απογοήτευση μπορεί να αποδοθεί σε μεγάλο βαθμό σε δύο βασικά ζητήματα: τις υπερβολικές υποσχέσεις και την εξαιρετικά ειδική φύση των επιχειρηματικών προβλημάτων.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υπερέχει σε ορισμένες εργασίες - όπως η ανάλυση δεδομένων και η αυτοματοποίηση διαδικασιών - πολλοί οργανισμοί αντιμετωπίζουν δυσκολίες όταν προσπαθούν να εφαρμόσουν αυτά τα εργαλεία μοναδικές ροές εργασίας. Το άρθρο της Lexalytics υπογραμμίζει σε μεγάλο βαθμό τι συμβαίνει όταν ενσωματώνετε την τεχνητή νοημοσύνη μόνο και μόνο για να μεταβείτε στο AI hype train. Το αποτέλεσμα είναι συχνά απογοήτευση και η αίσθηση ότι η τεχνολογία δεν ανταποκρίνεται στις δυνατότητές της.

Πηγές απογοήτευσης κατά την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης

Οι πηγές απογοήτευσης στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύπλευρες.

• Ένα σημαντικό πρόβλημα είναι ότι πολλά εταιρείες βιαστείτε να υιοθετήσετε την τεχνητή νοημοσύνη χωρίς σαφή στρατηγική ή καθορισμένους στόχους. Αυτή η έλλειψη κατεύθυνσης καθιστά δύσκολη τη μέτρηση της επιτυχίας ή της αποτυχίας των πρωτοβουλιών AI. Οι εταιρείες μπορεί να καταλήξουν να αναπτύσσουν εργαλεία που δεν ευθυγραμμίζονται με τις πραγματικές ανάγκες τους, οδηγώντας σε σπατάλη πόρων και απογοήτευση. Τι συμβαίνει λοιπόν όταν ενσωματώνετε την τεχνητή νοημοσύνη χωρίς σωστό σχεδιασμό και προετοιμασία; Λοιπόν, έχετε περιπτώσεις όπως τα McDonald's. Μετά από τρία χρόνια προετοιμασίας, το καλοκαίρι του 2024, σε συνεργασία με την IBM, η McDonald's κυκλοφόρησε τον αντιπρόσωπο AI που μπορεί να λαμβάνει παραγγελίες. Ένα κακώς σχεδιασμένο μοντέλο οδήγησε στο AI να μην καταλαβαίνει τους πελάτες. Ένα από τα πιο αξιοσημείωτα παραδείγματα ήταν δύο πελάτες στο TikTok που παρακαλούσαν το AI να σταματήσει καθώς συνέχιζε να προσθέτει περισσότερα Chicken McNuggets στην παραγγελία τους, φτάνοντας τελικά τα 260.
• Η ποιότητα των δεδομένων είναι μια άλλη κρίσιμη ανησυχία. Τα συστήματα AI είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα που τροφοδοτούνται σε αυτά. Εάν τα δεδομένα εισόδου είναι παρωχημένα, ελλιπή ή μεροληπτικά, τα αποτελέσματα θα είναι αναπόφευκτα κατώτερα. Δυστυχώς, οι οργανισμοί μερικές φορές παραβλέπουν αυτή τη θεμελιώδη πτυχή, περιμένοντας η τεχνητή νοημοσύνη να κάνει θαύματα παρά τα ελαττώματα στα δεδομένα.
• Οι προκλήσεις ένταξης θέτουν επίσης σημαντικά εμπόδια. Η συγχώνευση της τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχοντα συστήματα μπορεί να είναι πολύπλοκη, αποκαλύπτοντας συχνά τεχνικά ζητήματα και προβλήματα συμβατότητας, ιδιαίτερα για επιχειρήσεις που βασίζονται σε παλαιού τύπου συστήματα. Χωρίς ενδελεχή σχεδιασμό και πόρους, αυτές οι προκλήσεις ολοκλήρωσης μπορούν να εκτροχιάσουν τις πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης, ενισχύοντας την απογοήτευση.

Χρήση περιπτώσεων πρακτόρων AI σε εταιρικές ροές εργασίας

Παρά αυτά τα εμπόδια, οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να φέρουν επανάσταση στις επιχειρηματικές δραστηριότητες, εξορθολογίζοντας τις ροές εργασίας και ενισχύοντας την αποτελεσματικότητα σε διάφορους τομείς.

Μία από τις πιο συναρπαστικές εφαρμογές της AI έγκειται στην υποστήριξη πελατών. Τα chatbot που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να χειριστούν τακτικές έρευνες, ελευθερώνοντας τους ανθρώπινους πράκτορες να επικεντρωθούν σε πιο περίπλοκα ζητήματα. Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, οι εργαζόμενοι μπορούν να ανακατευθύνουν την ενέργειά τους προς πιο στρατηγικές ευθύνες. Μία από τις μεγαλύτερες περιπτώσεις ενσωμάτωσης AI στην υποστήριξη πελατών είναι Telstra, μια εταιρεία τηλεπικοινωνιών από την Αυστραλία. Η Telstra κυκλοφόρησε τον δικό της Agent AI που ονομάζεται Ask Telstra. Ακολουθούν τα αποτελέσματα που μοιράστηκε η εταιρεία: 20% λιγότερη παρακολούθηση των κλήσεων, το 84% των πρακτόρων είπε ότι επηρέασε θετικά τις αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, το 90% των πρακτόρων είναι πιο αποτελεσματικοί.

Στον τομέα του αυτοματισμού μάρκετινγκ, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται επίσης ανεκτίμητη. Αναλύοντας τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών, οι πράκτορες AI μπορούν να δημιουργήσουν εξατομικευμένες στρατηγικές μάρκετινγκ που ενισχύουν την αφοσίωση και τα ποσοστά μετατροπών. ΒαυαρίαςΗ ομάδα του χρησιμοποίησε την τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψει τη ζήτηση για φάρμακα για τη γρίπη και όταν το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης προέβλεψε αύξηση 50% στα κρούσματα γρίπης, η ομάδα το χρησιμοποίησε για να προσαρμόσει τη στρατηγική μάρκετινγκ. Τα αποτελέσματα ήταν εκπληκτικά: 85% αύξηση στις αναλογίες κλικ προς αριθμό εμφανίσεων από έτος σε έτος, μειωμένο κόστος ανά κλικ κατά 33% σε σχέση με το προηγούμενο έτος, αύξηση 2.6 φορές στην επισκεψιμότητα του ιστότοπου μακροπρόθεσμα.

Το AI μπορεί επίσης να βελτιστοποιήσει τις διαδικασίες του ανθρώπινου δυναμικού. Σύμφωνα με το Decision Analytics Journal, η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά οφέλη στον τομέα της ακρίβειας, της αποτελεσματικότητας και της ευελιξίας. Με την αυτοματοποίηση των αρχικών σταδίων πρόσληψης, όπως η εξέταση βιογραφικών και ο εντοπισμός κορυφαίων υποψηφίων με βάση συγκεκριμένα κριτήρια, η τεχνητή νοημοσύνη εξοικονομεί σημαντικό χρόνο και διασφαλίζει μια πιο αντικειμενική διαδικασία επιλογής.

Ίσως μια από τις πιο ελκυστικές πτυχές της τεχνητής νοημοσύνης είναι η αποτελεσματικότητά της και η σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας. Σε πολλά σενάρια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκτελέσει εργασίες πιο γρήγορα και με λιγότερα λάθη από τους ανθρώπους, καθιστώντας το μια συναρπαστική επιλογή για τις επιχειρήσεις που επιθυμούν να απλοποιήσουν τις ροές εργασίας τους. Αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες και χρονοβόρες εργασίες, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν σημαντικά το λειτουργικό κόστος, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τον κίνδυνο ανθρώπινου λάθους. Αυτός ο συνδυασμός ταχύτητας, ακρίβειας και εξοικονόμησης επιτρέπει στις εταιρείες να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες τους και να κατανέμουν τους πόρους πιο στρατηγικά.

Συμβουλές για την ενοποίηση πρακτόρων AI

Για να διασφαλιστεί η επιτυχής ενσωμάτωση των πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης στις εταιρικές ροές εργασίας, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να υιοθετήσουν αρκετές βασικές στρατηγικές.

1. Πρώτα και κύρια, είναι σημαντικό να καθοριστούν σαφείς στόχοι πριν από την εφαρμογή. Οι οργανισμοί θα πρέπει να προσδιορίσουν τις συγκεκριμένες προκλήσεις που θέλουν να αντιμετωπίσει η τεχνητή νοημοσύνη και να ορίσουν μετρήσιμα αποτελέσματα για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας. Αυτή η σαφήνεια διευκολύνει τις απαραίτητες προσαρμογές σε όλη τη διαδικασία. Εάν η ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι κατακερματισμένη, είναι πολύ δύσκολο να συγκρίνει κανείς το κόστος της ενοποίησης με τα επίπεδα παραγωγικότητας και να αποφασίσει εάν η ενοποίηση είχε θετικό αντίκτυπο στην εταιρεία. Μετρήστε τον χρόνο που αφιερώνεται σε διαφορετικές εργασίες με και χωρίς AI, τον αριθμό των ατόμων που εργάζονται σε μια συγκεκριμένη εργασία και την ποιότητα της εργασίας.
2. Ένα άλλο σημαντικό στοιχείο είναι η ποιότητα των δεδομένων. Η επένδυση σε ισχυρές πρακτικές διαχείρισης δεδομένων είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι οι πληροφορίες που τροφοδοτούνται στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι ακριβείς, σχετικές και χωρίς μεροληψία. Εάν η εταιρεία χρησιμοποιεί εξωτερική λύση, βεβαιωθείτε ότι δεν τροφοδοτούνται ευαίσθητα και ιδιωτικά δεδομένα στο AI. Το AI Data Hygiene είναι μια αναδυόμενη έννοια άγνωστη σε πολλούς, οπότε φροντίστε να εκπαιδεύσετε τους υπαλλήλους σας σχετικά με αυτό. Μια υπέροχη ανάγνωση σχετικά με το γιατί δεν μπορείτε να μοιράζεστε ευαίσθητα εταιρικά δεδομένα με μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης Micropro.
3. Όπως συμβαίνει με όλες τις αναδυόμενες τεχνολογίες, είναι σημαντικό να παρακολουθείτε τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης καθώς ενσωματώνονται. Συλλέξτε σχόλια τόσο από τους υπαλλήλους σας που χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όσο και από πελάτες που αλληλεπιδρούν με το μοντέλο σας στις υπηρεσίες υποστήριξης πελατών ή σε άλλα κανάλια αλληλεπίδρασης. Από εκεί, μπορείτε να εντοπίσετε τυχόν σφάλματα και προβλήματα στα αρχικά στάδια, επηρεάζοντας μόνο έναν μικρό αριθμό λειτουργικών διαδικασιών. Η εταιρεία πρέπει να καλλιεργήσει μια κουλτούρα προσαρμοστικότητας και να παρακολουθεί στενά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης της, ειδικά στα πρώτα στάδια της εφαρμογής.

Συμπέρασμα

Αντί να βλέπουν την τεχνητή νοημοσύνη ως μια μαγική λύση, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να τη βλέπουν ως ένα ισχυρό εργαλείο που, όταν χρησιμοποιείται σωστά, μπορεί να βελτιώσει τις λειτουργίες και να οδηγήσει στην επιτυχία. Το ερώτημα είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει μια βάση γνώσεων σχετικά με τον πελάτη και τις ανάγκες του, επομένως κατανοούμε πώς μπορούμε να τους εξοικονομήσουμε χρόνο στην αναζήτηση πληροφοριών και να προσφέρουμε ένα εργαλείο εργασίας. Σήμερα, είναι λογικό να αναπτύσσονται πράκτορες AI σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης, καθώς αυτή η προσέγγιση επιτρέπει τη δημιουργία μέγιστης αξίας. Αυτή τη στιγμή πρόκειται για μια κατηγορία που λαμβάνει σημαντικές επενδύσεις και κατά τη διάρκεια του επόμενου έτους, αυτό θα είναι αναμφίβολα μια σημαντική τάση και μπορεί να εξελιχθεί σε κάτι ακόμη πιο εντυπωσιακό στο μέλλον. Πότε θα σταματήσει το AI Gold Rush;