Agenteellisen AI:n nousu: Strateginen kolme askelta älykkääseen automaatioon

Kuten moni, rakastan hyvää neuvoa. Mutta joskus tarvitsen apua, jotta saan jotain aikaan.

Seuraava AI-versio – agenteellinen AI – siirtää meidät neuvosta tekemiseen. Se mahdollistaa yrityksille, jotka hyödyntävät sitä, ottaa muodonmuutosaskelen eteenpäin.

Mutta mihin askel? Ja miten muodonmuutos toteutuu?

Agenteellinen AI voi vähentää asiakastukeen liittyvien kustannusten 25-50 % ja parantaa samalla laatua ja asiakastyytyväisyyttä, koska se menee yksinkertaisen tehtävän suorittamisen ulkopuolelle. Se voi myös ratkaista itsenäisesti monimutkaisia työvirran ja asiakasvuorovaikutuksia. Kun sovelletaan asiakastukeen, esimerkiksi, agentit eivät vain vastaa kysymyksiin, vaan ratkaisevät kattavasti kysymykset alusta loppuun, vähentäen ihmisen väliintuloa ja lisäten tehokkuutta.

Kuten kaikki uudet teknologiat, agenteellisen AI:n omaksuminen esittää haasteita. Yrityksellä on oltava hyvin dokumentoituja työvirtoja ja syvällinen ymmärrys niistä, ja vankka tietopohja, josta agenteellinen AI voi piirtää. Ja juuri kuten generatiivisella AI:lla, tietosuojan ja turvallisuuden huolenaiheet vaativat yrityksiltä ymmärrystä siitä, mitkä suuret kielimallit (LLM) ne hyödyntävät ja miten tietoja säilytetään ja siirretään niiden kautta.

Kuitenkin oikea omaksumisstrategia älykkääseen automaatioon voi taata menestystä. Jotta yritykset voivat hyödyntää eniten, heidän on tehtävä kolme asiaa:

• Aloita oikeasta paikasta
• Tasapainota agenteellista AI:ta ihmisen asiantuntemuksen kanssa
• Kytke agenteellisen asiantuntijaverkostoon

Vaikka se on vielä varhainen vaihe, tässä on mitä olemme oppineet työskennellessämme asiakkaiden kanssa eri aloilla integroidaksemme agenteellista AI:ta heidän työvirtoihinsa ja toimintoihinsa.

Älä aloita pienestä — aloita älykkäästi

Ehkä paradoksaalisesti, paras paikka aloittaa on korkean volyymisen käyttötapauksilla. Onko se riskialtista? Ei, jos tehtävä suoritetaan oikein. Itse asiassa, vaikka aloittaminen matalan volyymisen käyttötapauksilla saattaa näyttää vähentävän riskiä, se itse asiassa lisää riskiä, ettei nähdä riittävää vaikutusta, jotta investointi voidaan oikeuttaa.

Aloittaminen korkean volyymisen käyttötapauksilla tarjoaa suurimman mahdollisen tuoton sijoituksesta, mahdollistaen yritykselle nopeasti havaita merkittävää vaikutusta, maksimoida tehokkuuden parantamisen ja osoittaa selvästi agenteellisten agenttien käytön arvon.

Miten riskiä voidaan vähentää aloittamalla liian suuresta? Aloittamalla agenttien toteuttamisella vain 1 %:lla suurimman käyttötapauksen volyymistä. Tämä lähestymistapa mahdollistaa mahdollisten ongelmien tunnistamisen ja korjaamisen, samalla valmistautumalla laajempaan automaatioon.

Esimerkiksi vähittäiskauppayritykselle se saattaisi tarkoittaa “missä on tilaukseni?” tai palautusprosessien automaatio. Lisäksi seurattaessa toimituksia yhtiön toimitusverkostossa, AI-agentti voisi vahvistaa asiakkaan identiteetin, tarkistaa tilan reaaliajassa ja päivittää asiakasta — jopa tarjota vaihtoehtoja, jos tilaus on odottamatta viivästynyt.

Palautuksissa agentti voisi tarkistaa yhtiön palautuspolitiikan, kerätä asiakkaan tietoja palautuksesta, ehdottaa seuraavaksi tehtäviä ja suorittaa tarvittavia tehtäviä, kuten tulostaa palautusmerkin, aikatauluttaa nouto ja myöntää hyvitys jne. Palautusagentti voisi myös seurata väärinkäytön kaltaisia malleja ja, jos perusteltua, sopeuttaa päätöksiään ja seuraavaksi tehtäviä.

Kun yritys ottaa käyttöön AI-agentin näytteellisellä osalla korkean volyymisen työvirran, se on seurattava työvirran toimintaa, jotta voidaan tunnistaa, missä kohtaa agentti saattaa tarvita säätöä. Kun agentti toimii sileästi, yritys voi laajentaa sen käyttöä ennalta määrätyissä määrin, kunnes se lopulta käsittelee koko työvirran volyumin.

Tietysti ei kaikki tehtävät ja työvirrat sovellu täydelliseen automaatioon agenteellisen AI:n avulla. Itse asiassa pitäminen ihmisten asiantuntijuutta yhteydessä AI-agenttien toimintaan tuottaa parhaat tulokset.

Tasapainota AI:ta ihmisen asiantuntemuksen kanssa

Kun yritys tarkastelee työvirtojaan ja prosessejaan automaation ehdokkaina, se löytää tapauksia, jotka soveltuvat parhaiten ihmisen valvontaan tai suoraan toimintaan. Agenteellinen AI on uskomattoman, erittäin kykenevä innovaatio, mutta sillä on rajoituksia.

Kolme erityisesti:

AI-agentit, kuten LLM:t, jotka tukevat niitä, eivät vielä omista yleistä älykkyyttä. Ne toimivat parhaiten kapeissa, hyvin määritellyissä aloissa. Niinpä, kun ihmiset voivat oppia suorittamaan tietyn tehtävän ja abstrahoida siitä tietoa, jonka he soveltavat eri, ei-liittyviin tehtäviin, AI ei voi vielä.

Sitten on työvirtoja, joissa on erittäin monimutkaiset päätösmatriisit, jotka vaativat merkittävää kokemusta ja kokemukseen perustuvaa arviointia. Esimerkiksi vähittäiskauppayritys saattaisi tarvita sisältöä suoraviivaiselle markkinointikampanjalle. Agentti voi hoitaa sen — ja toteuttaa kampanjan.

Mutta haluatko tarkastella brändin ilmettä ja lupausta useilla markkinoilla? Agentti ei olisi tehtävään. Se vaatisi ymmärrystä markkinatrendeistä, brändin havainnosta, kulttuurisista eroista markkinoilla ja ymmärrystä siitä, miten brändit herättävät tunteita.

Lopulta työvirrat, jotka riippuvat tyypillisesti “sotkuisesta” ihmisen viestinnästä ja emotionaalisesta nuanssista, jotka vaativat erityisesti inhimillisiä elementtejä, kuten myötätuntoa, pysyvät parhaiten ihmisillä. Ajattele asiakaspalvelun ongelmia, joissa asiakas on raivostunut tai terveydenhuollon vuorovaikutuksia, joissa potilaan emotionaalinen tai psyykkinen tila saattaa olla vaarassa.

Mutta en kuvaile binääristä päätöksentekoprosessia: anna tämä AI-agenteille; kaikki muu menee ihmisille. Käytännössä hybridimalli toimii parhaiten.

Vaikka on oltava selkeä ero AI:n ja ihmisen roolien välillä, myös silloin, kun tehtävät on käsiteltävä ihmisten asiantuntijoiden toimesta, AI:n on oltava käytettävissä laajentamaan heidän kykyjään ja hyödyntämään heidän asiantuntemustaan.

Yleisesti ottaen yritysten on käytettävä agenteellista AI:ta transaktiivisissa, toistuvissa tehtävissä ja hyödyntää ihmisen asiantuntemusta korkean panoksen vuorovaikutuksissa, emotionaalisesti monimutkaisissa tilanteissa ja tilanteissa, jotka vaativat nuanssillista arviointia. 50 dollarin takuukorvaus saattaisi olla täysin automaattinen, kun taas 5 000 dollarin korvaus hyötyisi todennäköisesti enemmän ihmisen emotionaalisen älykkyyden ja brändinherkkän käsittelemisestä.

Kytke agenteelliseen verkostoon

Ehkä tärkeintä, älä yritä pulahtaa agenteelliseen AI:hin yksin. Perusta asiantuntijaverkosto. Nousussa olevat agenteelliset AI-alustat voivat toimittaa teknologian digitaalisten ja äänikanavien kautta. Järjestelmäintegraattori ja neuvonantaja, joka ymmärtää asiakkaiden toimintaympäristöjä, voi kouluttaa agenteellisia malleja tiettyihin asiakastarpeisiin ja sitten integroida ne yrityksen toimintaan.

Integroimalla nämä mallit yritysten järjestelmiin vaaditaan syvää asiantuntemusta monimutkaisista työvirroista ja alan haasteista. Se vaatii myös ymmärrystä työvirran päätöksenteosta ja siitä, missä kohtaa ihmisen vuorovaikutus on eniten tarpeen — tai hyödyllistä, jotta agenteellinen AI on hyödyksi työntekijöille ja tiimien tuottavuudelle.

Agenteellinen AI tarjoaa yrityksille voimallisen tavan parantaa tehokkuutta, parantaa asiakaskokemuksia ja ajaa innovaatioita. Mutta menestys ei ole nopeasta ryntämisestä. Se on tehtävä älykkäitä, perusteltuja valintoja: Aloittaminen oikeasta paikasta, soveltaminen hybridimalleja ihmisen ja AI:n välillä ja kytkeä oikeaan verkostoon.

Koska AI:n maailma muuttuu niin nopeasti, et voi mennä yksin.