Оптимизация рабочих процессов компании с помощью агентов ИИ: миф или реальность?

Проблема

По мере того, как все больше крупных компаний инвестируют в агентов ИИ, рассматривая их как будущее операционной эффективности, возникает растущая волна скептицизма. Хотя есть волнение по поводу потенциала этих технологий, многие организации обнаруживают, что реальность часто не оправдывает шумиху. Это разочарование можно в значительной степени объяснить двумя основными проблемами: чрезмерно разрекламированными обещаниями и весьма специфичным характером бизнес-задач.

Хотя ИИ может отлично справляться с определенными задачами, такими как анализ данных и автоматизация процессов, многие организации сталкиваются с трудностями при попытке применить эти инструменты в своих целях. уникальные рабочие процессы. Статья Lexalytics наглядно демонстрирует, что происходит, когда вы интегрируете ИИ только для того, чтобы вскочить на поезд хайпа вокруг ИИ. Результатом часто становится разочарование и ощущение, что технология не реализует свой потенциал.

Источники разочарования при внедрении ИИ

Источники разочарования во внедрении ИИ многогранны.

• Существенной проблемой является то, что многие компании спешка с внедрением ИИ без четкой стратегии или определенных целей. Из-за отсутствия направления сложно оценить успешность или неудачу инициатив ИИ. Компании могут в конечном итоге внедрять инструменты, которые не соответствуют их фактическим потребностям, что приводит к пустой трате ресурсов и разочарованию. Так что же происходит, когда вы интегрируете ИИ без надлежащего планирования и подготовки? Ну, вы получаете такие случаи, как McDonald's. После трех лет подготовки, летом 2024 года, в сотрудничестве с IBM, McDonald's развернул своего агента ИИ, который может принимать заказы на доставку. Плохо спроектированная модель привела к тому, что ИИ не понимал клиентов. Одним из самых ярких примеров стали два клиента в TikTok, умолявшие ИИ остановиться, поскольку он продолжал добавлять все больше Chicken McNuggets в их заказ, в конечном итоге достигнув 260.
• Качество данных — еще одна важная проблема. Системы ИИ настолько хороши, насколько хороши данные, которые в них подаются. Если входные данные устарели, неполны или предвзяты, результаты неизбежно будут неудовлетворительными. К сожалению, организации иногда упускают из виду этот фундаментальный аспект, ожидая, что ИИ сотворит чудеса, несмотря на недостатки данных.
• Проблемы интеграции также создают значительные препятствия. Интеграция ИИ в существующие системы может быть сложной, часто выявляя технические проблемы и проблемы совместимости, особенно для предприятий, полагающихся на устаревшие системы. Без тщательного планирования и ресурсов эти проблемы интеграции могут сорвать инициативы ИИ, усиливая разочарование.

Примеры использования агентов ИИ в рабочих процессах компании

Несмотря на эти препятствия, ИИ-агенты обладают потенциалом для революционных преобразований в бизнес-операциях за счет оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности в различных областях.

Одно из самых привлекательных применений ИИ — поддержка клиентов. Чат-боты на базе ИИ могут обрабатывать рутинные запросы, освобождая агентов-людей для решения более сложных задач. Автоматизируя повторяющиеся задачи, сотрудники могут перенаправить свою энергию на более стратегические обязанности. Один из самых ярких примеров интеграции ИИ в поддержку клиентов — Telstra, телекоммуникационная компания из Австралии. Telstra запустила собственного агента на основе искусственного интеллекта под названием Ask Telstra. Вот результаты, которыми поделилась компания: на 20% меньше повторных звонков, 84% агентов заявили, что это положительно повлияло на взаимодействие с клиентами, 90% агентов стали эффективнее.

В сфере автоматизации маркетинга ИИ также оказывается бесценным. Анализируя поведение и предпочтения клиентов, агенты ИИ могут создавать персонализированные маркетинговые стратегии, которые повышают вовлеченность и показатели конверсии. БаварскийКоманда использовала ИИ для прогнозирования спроса на лекарства от гриппа, и когда модель ИИ предсказала 50%-ный всплеск случаев гриппа, команда использовала ее для адаптации своей маркетинговой стратегии. Результаты были потрясающими: 85%-ный рост кликабельности в годовом исчислении, снижение стоимости клика на 33% по сравнению с предыдущим годом, 2.6-кратный рост трафика веб-сайта в долгосрочной перспективе.

ИИ также может оптимизировать процессы в отдел кадров. По данным Decision Analytics Journal, ИИ имеет множество преимуществ в области точности, эффективности и гибкости. Автоматизируя начальные этапы подбора персонала, такие как просмотр резюме и выявление лучших кандидатов на основе определенных критериев, ИИ значительно экономит время и обеспечивает более объективный процесс отбора.

Возможно, одним из самых привлекательных аспектов ИИ является его эффективность и рентабельность. Во многих сценариях ИИ может выполнять задачи быстрее и с меньше ошибок чем люди, что делает его убедительным выбором для предприятий, стремящихся упростить свои рабочие процессы. Автоматизируя повторяющиеся и трудоемкие задачи, организации могут значительно сократить эксплуатационные расходы, минимизируя при этом риск человеческой ошибки. Такое сочетание скорости, точности и экономии позволяет компаниям оптимизировать свои процессы и распределять ресурсы более стратегически.

Советы по интеграции агентов ИИ

Чтобы обеспечить успешную интеграцию агентов ИИ в рабочие процессы компании, предприятиям следует принять несколько ключевых стратегий.

1. Прежде всего, крайне важно определить четкие цели перед внедрением. Организации должны определить конкретные проблемы, которые они хотят, чтобы ИИ решил, и установить измеримые результаты для оценки эффективности. Эта ясность облегчает необходимые корректировки на протяжении всего процесса. Если интеграция ИИ фрагментирована, очень сложно сравнить стоимость интеграции с уровнями производительности и решить, оказала ли интеграция положительное влияние на компанию. Измерьте количество времени, затраченного на выполнение различных задач с использованием ИИ и без него, количество людей, работающих над определенной задачей, и качество работы.
2. Другим важным соображением является качество данных. Инвестирование в надежные методы управления данными имеет важное значение для обеспечения точности, релевантности и отсутствия предвзятости информации, передаваемой в системы ИИ. Если компания использует внешнее решение, гарантировать, что никакие конфиденциальные и личные данные не будут переданы в ИИ. Гигиена данных ИИ — это новая концепция, неизвестная многим, поэтому убедитесь, что вы обучаете своих сотрудников этому. Отличная статья о том, почему нельзя делиться конфиденциальными корпоративными данными с моделями ИИ, от Микропро.
3. Как и в случае с любыми новыми технологиями, крайне важно отслеживать инструменты ИИ по мере их интеграции. Собирайте отзывы как от ваших сотрудников, которые используют инструменты ИИ, так и от клиентов, которые взаимодействуют с вашей моделью в службах поддержки клиентов или других каналах взаимодействия. Таким образом, вы можете обнаружить любые ошибки и проблемы на ранних стадиях, затрагивая лишь небольшое количество операционных процессов. Компании необходимо развивать культуру адаптивности и внимательно следить за своими моделями ИИ, особенно на первых этапах внедрения.

Заключение

Вместо того чтобы рассматривать ИИ как волшебное решение, компании должны рассматривать его как мощный инструмент, который при правильном использовании может улучшить операции и привести к успеху. Вопрос в том, что ИИ имеет базу знаний о клиенте и его потребностях, поэтому мы понимаем, как мы можем сэкономить им время на поиск информации и предложить рабочий инструмент. Сегодня имеет смысл развертывать агентов ИИ в рамках определенных вариантов использования, поскольку этот подход позволяет максимально создавать ценность. В настоящее время это категория, получающая значительные инвестиции, и в течение следующего года это, несомненно, станет основной тенденцией и может превратиться во что-то еще более влиятельное в будущем. Когда закончится золотая лихорадка ИИ?