सबसे खराब पहली नौकरी जो आप एक एजेंट को दे सकते हैं वह दिखाई देने वाली है

कंपनियां आमतौर पर अपनी पहली एजेंट नौकरी का चयन एक ही तरह से करती हैं। कोई पूछता है कि एआई हमारे लिए क्या कर सकता है, और कमरा उस काम पर केंद्रित हो जाता है जिसे हर कोई कल्पना कर सकता है: हमारे ब्लॉग पोस्ट लिखें, हमारे ग्राहकों का उत्तर दें, हमारे इनबॉक्स को संभालें। यह इमारत में सबसे दिखाई देने वाला काम है, इसलिए यह वह काम है जो दिमाग में आता है।

छह महीने बाद, पायलट को चुपचाप पार्क किया जाता है और निष्कर्ष यह है कि प्रौद्योगिकी तैयार नहीं थी। प्रौद्योगिकी ठीक थी। नौकरी चयन समस्या थी, और दृश्यता ने इसे एक बुरी नौकरी बना दिया।

तीन चीजें जो एक नौकरी को कठिन बनाती हैं, और दिखाई देने वाली नौकरियों में तीनों होती हैं

एक एजेंट के लिए एक नौकरी आसान होती है जब इसका एक जांच योग्य सही उत्तर होता है, जब एक खराब आउटपुट सस्ता होता है, और जब इमारत में कोई व्यक्ति पहले से ही उस नौकरी को करता है और देख सकता है कि क्या अच्छा है और क्या बुरा है।

ग्राहक-सामने लेखन पहले परीक्षण में विफल रहता है।

एक ब्लॉग पोस्ट के लिए “क्या यह अच्छा है” का कोई सही उत्तर नहीं है, केवल एक व्यक्ति द्वारा आयोजित वरीयता है, जो गलत संस्करण को तुरंत पहचान सकता है और पहले से सही एक को निर्दिष्ट करने के लिए संघर्ष करता है। वह अंतराल है जहां अधिकांश गुणवत्ता शिकायतें वास्तव में रहती हैं।

ग्राहक-सामने कुछ भी दूसरे परीक्षण में विफल रहता है।

एक आंतरिक सारांश की लागत किसी को चार मिनट है। एक ग्राहक को गलत उत्तर देने की लागत एक संबंध है, और कभी-कभी एक अनुपालन बातचीत होती है। एक विफलता की लागत यह निर्धारित करती है कि नौकरी को कितनी देखभाल की आवश्यकता है, और देखभाल चलाने का सबसे महंगा हिस्सा है।

और दिखाई देने वाली नौकरियां आमतौर पर तीसरे परीक्षण में विफल हो जाती हैं, जिसे कोई नहीं देखता है जब तक कि बहुत देर न हो जाए।

जो व्यक्ति आउटपुट का निर्णय करेगा वह एक वरिष्ठ व्यक्ति है जिसका ध्यान कंपनी में सबसे दुर्लभ चीज है। उन्हें एक समीक्षा कतार सौंपना अपने सबसे महंगे कैलेंडर पर काम स्थानांतरित करना है।

सफल पहली नौकरियों का क्या दिखता है

वे ऊबाऊ हैं। यह पैटर्न है, और यह इतना सुसंगत है कि इसके आसपास योजना बनाई जा सकती है।

जब एनटीटी डेटा ग्रुप ने अपने एजेंट टूलिंग का विस्तार पूरे संगठन में किया, तो एक प्रारंभिक जीत जिसने आंतरिक राय को बदल दिया एक आंतरिक इंजीनियरिंग नौकरी थी, ग्राहक अनुभव नहीं। ओपनएआई के खाते में तैनाती एक जटिल घटना विश्लेषण के स्वचालन का वर्णन किया गया है – एक महत्वपूर्ण प्रणाली के लिए जो पहले पांच अनुभवी इंजीनियरों और तीन दिनों का काम लेता था, 30 मिनट में पूरा किया गया। उस परिणाम के बारे में, लिखा है कि “यह जल्द ही वरिष्ठ नेताओं का ध्यान आकर्षित करता है और एक प्रारंभिक प्रमाण बन जाता है।”

उस नौकरी के आकार पर ध्यान दें, न कि शीर्षक संख्या पर। घटना विश्लेषण में एक सही उत्तर है, और यह एक ऐसा उत्तर है जिसे संगठन जांच सकता है, क्योंकि काम पहले से मौजूद था और जो लोग इसे करते थे वे अभी भी वहां हैं।

यह दोहराता है। यह कंपनी के अपने सिस्टम के अंदर है, ग्राहक के सामने नहीं। और “किया हुआ” का मानक यह है कि विश्लेषण साक्ष्य के खिलाफ खड़ा है, जो एक रक्षात्मक उत्तर के साथ एक प्रश्न है, स्वाद का मामला नहीं।

इसकी तुलना उस नौकरी से करें जिसे अधिकांश कंपनियां पहले नामांकित करती हैं। एक ब्लॉग पोस्ट में कोई सही उत्तर नहीं है, कोई अंदरूनी जज नहीं है जिसका समय सस्ता है, और एक दर्शक है।

क्रम महत्वपूर्ण है, जितना कि चयन ही। एनटीटी डेटा ने पहले पूरे संगठन में चैटजीपीटी एंटरप्राइज को रोल आउट किया और एक आंतरिक सर्वेक्षण में, 96% से अधिक उत्तरदाताओं ने कहा कि वे इसके साथ संतुष्ट थे और 95% से अधिक ने उत्पादकता लाभ की सूचना दी।

रोजमर्रा के उपयोग के माध्यम से, लिखा है कि “कर्मचारियों ने एआई के साथ शोध, लेखन और सामग्री निर्माण के लिए काम करने का अनुभव बनाया” – और वे आदतें “संगठन को अगले चरण के लिए तैयार करती हैं: स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों को सौंपना।”

नेतृत्व के सबक जो मामले के अध्ययन के साथ प्रकाशित हुए हैं, वे ठीक उसी से शुरू होते हैं: एआई को दैनिक काम का हिस्सा बनाएं, लोगों को इसके साथ सहयोग करने की आदतें बनाने में मदद करें। कंपनी ने घटना विश्लेषण के काम से पहले एआई के साथ दैनिक काम के लिए एक व्यापक आधार बनाया।

यह आदत-निर्माण चरण अधिक काम कर रहा है जितना लगता है। जब सामान्य एआई टूलिंग सामान्य हो जाती है, तो लोग इसे अपने नौकरी के शीर्षकों से परे लागू करना शुरू कर देते हैं, और मेरा मानना है कि यह वह जगह है जहां अच्छी उम्मीदवार नौकरियां सामने आती हैं – उन लोगों से जो काम कर रहे हैं, न कि एक योजना बैठक से। यह वह जगह है जहां संदेह काम किया जाता है, और फ्रंटलाइन स्टाफ वास्तव में एआई टूल्स के बारे में कैसा महसूस करता है एक ही उच्च-दांव वाली परियोजना को हल नहीं करता है।

अपवाद नियम को साबित करता है, यदि आप पूरे मामले को पढ़ते हैं

स्पष्ट आपत्ति यह है कि ग्राहक-सामने वाले एजेंट वास्तव में काम करते हैं। वे करते हैं। इसके बारे में एक को करीब से पढ़ने योग्य है।

यामडा होल्डिंग्स के साथ बनाया गया शॉपिंग एजेंट अवतारिन एक एजेंट नौकरी के रूप में दिखाई देने वाला है – 24/7 बहुभाषी समर्थन आवाज और पाठ द्वारा, उत्पाद खोज से लेकर खरीद निर्णय तक ग्राहकों को मार्गदर्शन करता है। यामडा डेनकी की ऑनलाइन स्टोर पर दो सप्ताह के सार्वजनिक अभियान में, लगभग 30,000 लोगों ने इसका उपयोग किया और 92% सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं सकारात्मक थीं। वास्तविक परिणाम, वास्तविक ग्राहक, सामने का घर।

एक बात के बारे में सीधे होने लायक है: ओपनएआई के लिखित में इसे “इसके पहले प्रमुख अवसर के रूप में वर्णित किया गया है जो उन शिक्षाओं को सीधे ग्राहकों तक ले जाता है।” तो यह अवतारिन की पहली ग्राहक-सामने वाली एजेंट थी, जो उपरोक्त सभी चीजों के खिलाफ तर्क की तरह लगती है।

देखें कि “उन शिक्षाओं” से क्या तात्पर्य है। अवतारिन एक एआई ग्राहक सेवा कंपनी है जो एएनए होल्डिंग्स से निकली है, और लिखा है कि यह ओपनएआई के साथ “यामडा डेनकी परियोजना से पहले ही काम कर रहा था, ओपनएआई एपीआई का उपयोग भाषण मान्यता, पूछताछ विश्लेषण और कर्मचारी प्रशिक्षण के लिए कर रहा था।”

एजेंट के उत्तर एक पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी प्रणाली द्वारा आधारित हैं, जिसका अर्थ है कि प्रतिक्रियाएं वास्तविक उत्पाद जानकारी से जुड़ी हुई हैं, मॉडल की स्मृति नहीं। खुदरा विक्रेता की ग्राहक सेवा ज्ञान को जानबूझकर बातचीत प्रवाह और प्रॉम्प्टिंग में एन्कोड किया गया था। गार्डरेल्स बातचीत को खरीदारी अनुभव पर रखने में मदद करते हैं। और ओपनएआई ने प्रॉम्प्ट्स को संरचित करने और एक हमेशा चालू आवाज सेवा चलाने की लागत को कम करने के लिए टीम के साथ काम किया।

तो यह एक ग्राहक-सामने वाली नौकरी थी जो एक कंपनी के लिए थी जिसका पूरा व्यवसाय एआई ग्राहक सेवा है, एक ही विक्रेता के साथ पहले के काम के बाद, एक आधार परत, एन्कोडेड डोमेन विशेषज्ञता, गार्डरेल्स, और विक्रेता के自己的 लोगों की मदद से। यह दिखाई देने वाली नौकरी का वास्तविक मूल्य है, और इसमें से अधिकांश दृश्य परिणाम में दिखाई नहीं देता है।

दोनों खातों को एक साथ पढ़ने पर वे एक अनुक्रम पाठ के बजाय दो सफलता की कहानियां हैं। एक संगठन ने एआई को दैनिक काम का हिस्सा बनाने के बाद स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों को सौंपने का अधिकार अर्जित किया। दूसरे ने एक विशेषज्ञ के रूप में ग्राहक-सामने वाली नौकरी तक पहुंचा, पहले से ही किए गए घटक कार्य के पीछे। न तो एक ने वहां शुरू किया जहां योजना बैठक चाहती है कि वे शुरू करें।

चयन नियम

चार प्रश्नों पर उम्मीदवार नौकरी को स्कोर करें इससे पहले कि आप चुनें।

1. क्या एक जांच योग्य सही उत्तर है?

एक अच्छा उत्तर नहीं, एक सही उत्तर। पुनर्मिलन, वर्गीकरण, निष्कर्षण, और निष्कर्ष के साथ विश्लेषण सभी योग्य हैं। स्वाद पर आधारित कुछ भी योग्य नहीं है, कम से कम पहले नहीं।

2. एक खराब आउटपुट की लागत क्या है?

यदि ईमानदार उत्तर में एक ग्राहक, एक नियामक, या एक फाइलिंग में एक संख्या शामिल है, तो नौकरी को वास्तुकला और समीक्षा रेल की तरह की आवश्यकता है जिसे आप लगभग निश्चित रूप से अभी तक नहीं बनाया है।

3. क्या मात्रा सेटअप को सही ठहराती है?

एक नौकरी जो महीने में दो बार की जाती है वह कभी भी सेटअप के हफ्तों को चुकाने नहीं पाएगी। अर्थशास्त्र पुनरावृत्ति से आते हैं, और पुनरावृत्ति भी वह है जो आपको सिखाती है कि चीज़ कहां विफल होती है।

4. कौन पहले से ही यह काम करता है और तुरंत एक खराब परिणाम को पहचान सकता है?

वह व्यक्ति आपका समीक्षक है, और उन्हें समय की आवश्यकता है। यदि एकमात्र योग्य निर्णायक संस्थापक है, तो एक अलग नौकरी चुनें।

जो काम इन चारों पर अच्छा स्कोर करता है वह आमतौर पर वह काम नहीं है जो बैठक में आया था। यह आमतौर पर एक ऐसी नौकरी है जिसे एक टीम ने दो साल से मैनुअल रूप से किया है और इसके बारे में शिकायत करना बंद कर दिया है, क्योंकि वे इसे अब काम के रूप में नहीं देखते हैं।

यह आपको कहां छोड़ता है

इस सप्ताह अपनी विचाराधीन नौकरियों की सूची पर ईमानदारी से स्कोर करें। जीतने वाला उम्मीदवार निराशा की तरह महसूस होगा। इसे स्वचालित करें भी。

एक पहली एजेंट नौकरी का बिंदु यह नहीं है कि यह क्या मूल्य लौटाता है। यह है कि आपका संगठन सीखता है कि ये प्रणाली क्या अच्छी तरह से करती हैं, वे कहां टूट जाती हैं, और उन्हें वास्तव में क्या निरीक्षण करता है, जहां गलत होना जीवित रहने योग्य है। यह ज्ञान है जो दूसरी नौकरी को एक वास्तविक निर्णय बनाता है, न कि एक अनुमान, और तीसरी नौकरी आमतौर पर जहां पैसा है।

उबाऊ नौकरी चुनें। दिखाई देने वाली नौकरी अर्जित करें।