Cel mai prost prim loc de muncă pe care îl puteți oferi unui agent este cel vizibil

Companiile tind să aleagă primul loc de muncă al unui agent în același mod. Cineva întreabă ce poate face inteligența artificială pentru noi, și camera se convertește pe munca pe care toată lumea o poate imagina: să scrie blogurile noastre, să răspundă clienților noștri, să gestioneze inbox-ul. Este cea mai vizibilă muncă din clădire, deci este munca care vine în minte.

Șase luni mai târziu, pilotul este parcat în mod tacit și concluzia este că tehnologia nu era gata. Tehnologia era în regulă. Selectarea locului de muncă a fost problema, și vizibilitatea a fost ceea ce a făcut-o o alegere proastă.

Trei lucruri care fac o muncă dificilă, și cele vizibile au toate trei

O muncă este ușoară pentru un agent atunci când există un răspuns corect verificabil, atunci când un output prost costă puțin, și atunci când cineva din clădire face deja acea muncă și poate spune ce este bun și ce este rău la vedere.

Scrierea orientată către client nu trece testul primului criteriu.

Nu există un răspuns corect la “este acest articol bun,” doar o preferință ținută de o persoană care va recunoaște versiunea greșită instantaneu și va lupta să specifice versiunea corectă în avans. Acea diferență este unde trăiesc de fapt majoritatea reclamațiilor legate de calitate.

Orice muncă orientată către client nu trece testul al doilea.

O sinteză internă proastă costă pe cineva patru minute. Un răspuns prost către un client costă o relație, și ocazional o conversație de conformitate. Costul unei eșuări stabilește cât de multă supraveghere are nevoie munca, și supravegherea este partea scumpă a gestionării agenților.

Și munca vizibilă de obicei nu trece testul al treilea într-un mod pe care nimeni nu îl observă până târziu.

Persoana care ar judeca output-ul este o persoană senior a cărei atenție este cea mai scumpă în companie. A-i da o coadă de revizuire implică mutarea muncii pe cel mai scump calendar.

Ce arată primele locuri de muncă reușite

Sunt plictisitoare. Acesta este modelul, și este suficient de consistent pentru a putea fi planificat.

Când NTT DATA Group a extins instrumentele sale de agent pe întreaga organizație, una dintre primele victorii care au schimbat opinia internă a fost un loc de muncă intern de inginerie, nu o experiență a clientului. Contul OpenAI despre implementare descrie automatizarea unei analize complexe de incident pentru un sistem critic — muncă care a fost făcută anterior de cinci ingineri experimentați și a durat trei zile, finalizată în 30 de minute. Acest rezultat, scrie textul, “a câștigat rapid atenția liderilor seniori și a devenit un punct de referință timpuriu.”

Uitați-vă la forma acelei munci, mai degrabă decât la titlul numărului. Analiza incidentului are un răspuns corect, și este un răspuns pe care organizația îl poate verifica, pentru că munca a existat deja și oamenii care au făcut-o anterior sunt încă acolo.

Se repetă. Se află în interiorul sistemelor companiei, mai degrabă decât în fața unui client. Și standardul pentru “finalizat” este dacă analiza se susține împotriva dovezilor, ceea ce este o întrebare cu un răspuns apărabil, nu o chestiune de gust.

Comparați aceasta cu munca pe care majoritatea companiilor o nominalizează prima. Un articol de blog nu are un răspuns corect, nici un judecător intern a cărui atenție este ieftină, și o audiență.

Secvențierea contează la fel de mult ca și alegerea. NTT DATA a lansat ChatGPT Enterprise în întreaga companie și, într-un sondaj intern, peste 96% dintre respondenți au spus că sunt mulțumiți de el și peste 95% au raportat creșteri de productivitate.

Prin această utilizare de zi cu zi, textul spune că “angajații au construit experiență în a lucra cu inteligență artificială pentru cercetare, scriere și creare de conținut” — și aceste obiceiuri “au pregătit organizația pentru următorul pas: delegarea unor sarcini clar definite.”

Lecțiile de conducere publicate împreună cu studiul de caz încep exact cu acest lucru: faceți inteligența artificială parte a muncii de zi cu zi, ajutați oamenii să construiască obiceiurile de a colabora cu ea. Compania a construit o bază largă de familiaritate cu output-ul inteligenței artificiale înainte de a ajunge la munca de analiză a incidentului.

Această fază de construire a obiceiurilor face mai multă muncă decât pare. Când instrumentele generale de inteligență artificială devin obișnuite, oamenii încep să le aplice bine dincolo de limitele titlurilor lor de muncă, și interpretarea mea este că acesta este locul unde apar locurile de muncă bune — de la oamenii care fac munca, nu de la o ședință de planificare. Acesta este și locul unde scepticismul este rezolvat, și cum se simt de fapt angajații din prima linie despre aceste instrumente nu este ceva ce un singur proiect cu un risc ridicat poate rezolva.

Excepția dovedește regula, dacă citiți întregul caz

Obiecția evidentă este că agenții orientați către client funcționează demonstrabil. Funcționează. Merită să citiți unul îndeaproape.

Avatarul de cumpărături avatarin construit cu Yamada Holdings este despre cât de vizibil poate fi un loc de muncă al unui agent — suport 24/7 multilingv prin voce și text, care îndrumă cumpărătorii de la descoperirea produsului la deciziile de cumpărare. Într-o campanie publică de două săptămâni pe magazinul online Yamada Denki, aproximativ 30.000 de persoane l-au folosit și 92% dintre răspunsurile la sondaj au fost pozitive. Rezultat real, clienți reali, din față.

Merită să fim onești despre un lucru: textul OpenAI numește acesta “prima sa oportunitate majoră de a aduce aceste lecții direct clienților.” Așadar, acesta a fost primul agent al avatarin orientat către client, ceea ce pare a fi un argument împotriva a tot ceea ce s-a spus mai sus.

Uitați-vă la ceea ce se referă “aceste lecții”. Avatarin este o companie de servicii clienți cu inteligență artificială, desprinsă din ANA Holdings, și textul notează că a lucrat cu OpenAI “cu mult înainte de proiectul Yamada Denki, folosind API-ul OpenAI pentru recunoaștere vocală, analiză de întrebări și instruire a angajaților.”

Răspunsurile agentului sunt ancorate de un sistem de generare augmentată cu recuperare, ceea ce înseamnă că răspunsurile sunt ancorate în informații reale despre produs, mai degrabă decât în memoria modelului. Cunoștințele de servicii clienți ale retailerului au fost deliberate codificate în fluxuri de conversație și prompturi. Pârghiile ajută la menținerea conversației pe tema experienței de cumpărături. Și OpenAI a lucrat direct cu echipa pentru a structura prompturile și a reduce costul rulării unui serviciu vocal non-stop.

Așadar, a fost primul loc de muncă orientat către client pentru o companie a cărei întreagă afacere este servicii clienți cu inteligență artificială, ajungând după o muncă anterioară cu instrumentele aceluiași furnizor, cu un strat de ancorare, expertiză de domeniu codificată, pârghii și oamenii furnizorului care au ajutat. Acesta este prețul real al locului de muncă vizibil, și aproape nimic din aceasta nu este vizibil în rezultat.

Citiți ambele relatări împreună și sunt o lecție de secvențiere, mai degrabă decât două povești de succes. O organizație a câștigat dreptul de a delega muncă bine definită, făcând inteligența artificială obișnuită mai întâi. Cealaltă a ajuns la locul de muncă orientat către client ca specialist, pe baza unei munci de componente pe care o făcuse anterior. Niciuna dintre ele nu a început unde ședința de planificare vrea să înceapă.

Regula de selecție

Evaluați fiecare loc de muncă candidat pe patru întrebări înainte de a alege.

1. Există un răspuns corect verificabil?

Nu un răspuns bun, unul corect. Reconciliere, clasificare, extragere și analiză cu o concluzie califică. Orice lucru judecat pe gust nu califică, cel puțin nu la început.

2. Ce costă un output prost?

Dacă răspunsul sincer implică un client, un regulator sau un număr într-un document, locul de muncă are nevoie de arhitectură și șine de revizuire pe care aproape sigur nu le-ați construit încă.

3. Justifică volumul de muncă necesară pentru configurare?

O muncă făcută de două ori pe lună nu va putea niciodată să plătească săptămânile de iterare. Economia vine din repetiție, și repetiția este și ceea ce vă învață unde se defectează.

4. Cine face deja această muncă și poate observa instantaneu un rezultat prost?

Acea persoană este reviewer-ul dvs., și are nevoie de timp. Dacă singurul judecător calificat este fondatorul, alegeți un alt loc de muncă.

Munca care obține punctaje bune la toate patru este aproape niciodată munca care a apărut în ședință. Este de obicei ceva pe care o echipă l-a făcut manual timp de doi ani și a încetat să se plângă de aceasta, pentru că nu o mai consideră muncă.

Unde vă lasă aceasta

Luați lista locurilor de muncă pe care le considerați și evaluați-le onest în această săptămână. Candidatul care va câștiga va părea o dezamăgire. Automatizați-l oricum.

Scopul unui prim loc de muncă al unui agent nu este valoarea pe care o aduce. Este că organizația dvs. învață ce fac aceste sisteme bine, unde se defectează și ce costă supravegherea lor, pe o muncă unde a greși nu este fatal. Această cunoaștere este ceea ce face ca al doilea loc de muncă să fie o decizie reală, nu o ghicire, și al treilea este de obicei unde se găsește banul.

Alegeți locul de muncă plictisitor. Câștigați locul de muncă vizibil.