Inteligența artificială poate răspunde la întrebare. Următoarea provocare este să-i ajute pe oameni să meargă mai departe.

Am devenit remarcabil de pricepuți la crearea inteligenței artificiale care poate răspunde la întrebări. Întrebați când trebuie depusă o cerere, ce documente sunt necesare sau cum funcționează un proces, iar aceasta poate oferi un răspuns util în câteva secunde. Însă, când miza este educația cuiva, viitorul său financiar sau sentimentul că aparține unei comunități, răspunsul este doar începutul. Ceea ce contează este dacă persoana respectivă poate cu adevărat să meargă mai departe.

Aici devine interesantă inteligența artificială agentică. În loc să trateze fiecare interacțiune ca pe o întrebare izolată, un agent de inteligență artificială poate recunoaște în ce etapă a unui parcurs mai amplu se află cineva, poate identifica ce trebuie făcut în continuare și îl poate ajuta să ajungă la destinație. Totuși, pentru a face acest lucru în mod fiabil, este nevoie de mai mult decât un model lingvistic performant. Sunt necesare parcursuri concepute special, sisteme interconectate și supraveghere umană integrate în proces încă de la început.

Să luăm în considerare învățământul superior. Un student depune o cerere de înscriere, își finalizează demersurile pentru ajutor financiar, se înscrie la cursuri, se întâlnește cu un consilier, găsește sprijin academic, caută un stagiu, se pregătește de absolvire, își caută un loc de muncă și, în cele din urmă, devine absolvent. Instituțiile organizează aceste etape în departamente și sisteme tehnologice separate, dar studenții percep o singură universitate. Nu ar trebui să fie nevoiți să înțeleagă organigrama acesteia pentru a primi ajutorul de care au nevoie.

Oamenii nu vor încă o interfață. Vor să rezolve ceva.

Într-un sondaj recent realizat în rândul a 1.058 de studenți din SUA înscriși în prezent la facultate, 76% au declarat că se așteaptă să își rezolve majoritatea problemelor legate de serviciile pentru studenți fără să sune sau să se deplaseze la un birou. Cu toate acestea, unul din patru a spus că instituția sa nu răspunde acestei așteptări. Întrebați ce contează cel mai mult într-o experiență digitală modernă, 64% au indicat rapiditatea răspunsului și a soluționării, 54% disponibilitatea 24/7, iar 50% posibilitatea de a finaliza sarcini într-un singur loc. Studenții vor răspunsuri mai rapide, mai puține transferuri între persoane sau departamente și posibilitatea de a-și duce sarcinile la bun sfârșit fără să navigheze prin mai multe sisteme.

Un viitor student începe o cerere de înscriere la facultate, dar nu o finalizează niciodată. Un chatbot tradițional poate răspunde la întrebări despre cerințele de înscriere, însă studentul trebuie totuși să afle singur ce lipsește și cum să continue. Un sistem agentic poate identifica etapa în care s-a blocat cererea, poate stabili care este următorul pas și îl poate ajuta pe student să reia procesul de unde l-a lăsat. Dacă studentul spune că a încărcat deja o foaie matricolă, sistemul poate verifica dosarul de înscriere, poate confirma că documentul se află acolo și poate trece mai departe, în loc să-i ceară să îndeplinească din nou cerința.

Aici persistă și unele dintre cele mai mari provocări tehnice. Microsoft Research identifică fiabilitatea, păstrarea contextului și executarea fluxurilor de lucru din lumea reală printre provocările cu care se confruntă agenții de productivitate. Un agent nu poate îndruma în mod fiabil pe cineva de-a lungul unui proces dacă pierde contextul între etape sau nu poate lucra cu toate sistemele implicate.

De la răspunsuri reactive la ajutor proactiv

Oportunitatea nu se limitează la a răspunde la întrebări: ea constă și în a recunoaște când cineva are nevoie de sprijin și în a ajuta instituțiile să stabilească următorul pas potrivit. De exemplu, o echipă de dezvoltare instituțională ar putea identifica semnale că un absolvent este gata să reia legătura, să facă voluntariat sau să ofere prima donație. Dar identificarea semnalului este doar începutul. Adevărata valoare constă în a înțelege ce fel de contact este potrivit pentru acea persoană, în acel moment, și ce ar trebui să se întâmple în continuare.

Parcursurile concepute special pot integra practici consacrate pentru diferite categorii de public și obiective, oferind echipelor un punct de pornire mai bun decât instrumentele generice sau fluxurile de lucru create de la zero. Iar beneficiul nu se limitează la economisirea timpului personalului. Instituțiile dispun deja de cantități uriașe de date. Au nevoie de ajutor pentru a interpreta aceste semnale și a le transforma în interacțiuni bine gândite și oportune.

Nevoia este evidentă. În același sondaj în rândul studenților, jumătate dintre respondenți au spus că au evitat să contacteze instituția deoarece procesul li s-a părut prea dificil. Alți 40% au fost nevoiți să repete informații pe care le furnizaseră deja, 34% au fost transferați fără ca problema să fie rezolvată, iar 31% nu au găsit ceea ce căutau și au renunțat.

Cele mai utile experiențe bazate pe inteligență artificială ajută instituțiile să identifice aceste puncte de fricțiune înainte ca ele să devină motive pentru care cineva să se îndepărteze.

Contextul transformă un răspuns într-o acțiune utilă

Cu toții am trecut prin frustrarea de a furniza aceleași informații unei organizații iar și iar. Acum imaginați-vă că faceți acest lucru în timp ce încercați să vă înscrieți la cursuri, să rezolvați o problemă legată de ajutorul financiar sau să reluați legătura cu alma mater. Fiecare interacțiune lipsită de continuitate face ca instituția să pară puțin mai puțin o organizație care vă cunoaște.

Conectarea informațiilor în jurul persoanei, în locul organizării lor în jurul departamentelor separate, schimbă această experiență. Studenții, absolvenții și donatorii beneficiază de interacțiuni mai continue și mai personalizate, iar personalul dobândește contextul necesar pentru a răspunde mai eficient. Când instituțiile fac interacțiunile mai simple și mai personale, creează condițiile pentru relații mai puternice și loialitate de durată.

Studenții transmit deja că își doresc ca experiențele digitale să funcționeze astfel. Același studiu realizat în rândul studenților a constatat că 56% se așteaptă ca sistemele să funcționeze integrat, fără redirecționări și fără să fie nevoiți să introducă în mod repetat aceleași informații. Jumătate se așteaptă ca instrumentele digitale să semnaleze proactiv termenele-limită, cerințele sau problemele înainte ca acestea să devină o piedică.

Pentru a oferi o astfel de experiență, nu este suficient să facem fiecare instrument mai inteligent. Este nevoie să conectăm informațiile și fluxurile de lucru care le permit instituțiilor să înțeleagă în ce etapă a parcursului se află fiecare persoană și să răspundă în consecință.

Cea mai bună IA știe când să acționeze, când să protejeze și când să facă un pas înapoi

Scopul IA agentice nu ar trebui să fie autonomia maximă. Ar trebui să fie combinația potrivită de asistență, acțiune și judecată umană, cu aprobarea unei persoane integrată în fluxul de lucru încă de la început.

Pe măsură ce IA devine capabilă să întreprindă mai multe acțiuni, a decide ce ar trebui să facă în mod independent devine la fel de important ca extinderea capacităților sale. Sarcinile de rutină, precum identificarea formularelor incomplete sau prezentarea informațiilor relevante, pot fi potrivite pentru automatizare. Însă, atunci când un sistem de IA pregătește un mesaj de contact sau recomandă o acțiune care ar putea influența experiența unui student, o persoană ar trebui să aibă posibilitatea de a o aproba înainte ca orice informație să ajungă la student.

Supravegherea umană nu ar trebui să se limiteze la escaladarea cazurilor neobișnuite sau la revizuirea deciziilor după ce au fost deja luate. În interacțiunile cu miză mare, aprobarea trebuie să aibă loc înaintea acțiunii, nu după. IA poate identifica indicii, recomanda pașii următori și pregăti comunicările, în timp ce personalul păstrează controlul asupra celor întâmplate în continuare.

Această abordare lasă loc și judecății și empatiei pe care tehnologia nu le poate înlocui. Un student care se confruntă cu o situație financiară neobișnuită sau cu dificultăți academice poate avea nevoie de mai mult decât o recomandare automatizată. Tehnologia ar trebui să ajute personalul să recunoască astfel de situații și să răspundă având contextul necesar, nu să îl elimine din proces.

Implementarea responsabilă înseamnă și protejarea informațiilor sensibile de care depind aceste experiențe. Conectarea sistemelor și capacitatea IA de a acționa ridică întrebări importante legate de accesul la date, permisiuni, securitate și responsabilitate. Un agent care asistă la completarea unei cereri sau la parcurgerea unui proces de solicitare a ajutorului financiar ar trebui să aibă acces doar la informațiile și acțiunile adecvate acelei interacțiuni, cu limite clare privind ceea ce poate face.

Activitatea Microsoft Research privind agenții cu implicare umană subliniază importanța integrării supravegherii și controlului uman în proiectarea sistemelor tot mai autonome, inclusiv prin mecanisme care le permit oamenilor să participe la activitatea unui agent și să îi redirecționeze acțiunile. IA responsabilă face posibile experiențe mai bune, construind încrederea necesară pentru a le oferi.

Următoarea generație de IA se concentrează pe rezultate

Instituțiile trebuie să facă și o altă schimbare: să își schimbe modul în care măsoară dacă IA funcționează cu adevărat.

În prezent, performanța IA este adesea evaluată prin indicatori ai activității: conversații gestionate, întrebări la care s-a răspuns, timpi de răspuns sau solicitări pentru care personalul nu a mai fost nevoit să intervină. Acești indicatori ne pot arăta dacă un sistem este utilizat sau dacă reduce volumul de muncă, dar nu ne spun neapărat dacă a ajutat pe cineva să realizeze ceea ce și-a propus.

Pentru studentul care s-a blocat la jumătatea completării unei cereri, succesul înseamnă să ducă cererea la bun sfârșit, nu doar să primească răspunsuri de la un asistent IA. Pentru un absolvent interesat să reia legătura, succesul înseamnă să facă următorul pas în acea relație.

Impactul acestor experiențe digitale depășește cu mult simpla comoditate. Studiul realizat în rândul studenților a constatat că 38% amânaseră o sarcină importantă legată de înscriere, ajutor financiar sau studii, deoarece instrumentele digitale erau greu de folosit. Unul din patru a spus că aceste dificultăți îl făcuseră să se întrebe dacă merită bătaia de cap să rămână înscris. Când tehnologia creează atâtea obstacole, măsurarea interacțiunii cu tehnologia în sine nu surprinde esențialul. Instituțiile ar trebui să se întrebe dacă oamenii finalizează sarcinile pe care și-au propus să le ducă la bun sfârșit, unde întâmpină dificultăți și dacă experiența se îmbunătățește în timp.

Următoarea generație de IA va fi definită de ceea ce pot realiza oamenii cu ajutorul ei, iar aceasta este o schimbare promițătoare. Fie că cineva își urmează parcursul universitar, își gestionează îngrijirea medicală sau interacționează cu o organizație la care ține, oportunitatea constă în a face experiențele complicate cu adevărat mai ușor de parcurs. Pentru a ajunge acolo, este nevoie de parcursuri concepute în jurul oamenilor reali, de informații conectate, de o supraveghere umană eficientă și de angajamentul de a măsura rezultatele, nu activitatea.

Scopul nu este să automatizăm mai mult doar de dragul automatizării. Scopul este să-i ajutăm pe oameni să înainteze cu mai puține obstacole, mai multă încredere și sentimentul mai puternic că organizația de cealaltă parte chiar îi înțelege.