Ajans AI’nin Yükselişi: Akıllı Otomasyona İlişkin Stratejik Üç Adımlı Yaklaşım

Bence iyi bir tavsiye her zaman iyidir. Ancak bazen bir şeyi yapmak için yardıma ihtiyacım olur.

AI’nin bir sonraki versiyonu – ajans AI – bizi tavsiyeden yapmaya geçirecek. Bu, ajans AI’yi benimseyen işletmeleri dönüşümde önemli bir adım atmalarına olanak tanıyacak.

Ama nereye atlayacaklar? Ve nasıl dönüşecekler?

Ajans AI, müşteri desteğinin maliyetini %25-50 oranında azaltırken kaliteyi ve müşteri memnuniyetini önemli ölçüde artırabilir. Ayrıca karmaşık iş akışlarını ve müşteri etkileşimlerini bağımsız olarak çözebilir. Örneğin, müşteri desteğinde uygulandığında, ajanlar sadece sorgulara cevap vermez, aynı zamanda sorguları baştan sona kapsamlı bir şekilde çözer, insan müdahalesini azaltır ve verimliliği artırır.

Her yeni teknoloji gibi, ajans AI’yi benimsemek de zorluklar getirir. Bir şirket, iş akışlarını iyi belgelemeli ve derinlemesine anlamalı ve güçlü bir bilgi tabanına sahip olmalıdır. Ayrıca, ajans AI’nin sınırlarını anlamak için büyük dil modellerini (LLM’ler) ve bu modellerin nasıl çalıştığını anlamak gerekir.

Ancak, akıllı otomasyon için doğru benimseme stratejisi başarıyı garantileyebilir. En büyük faydaları elde etmek için şirketlerin üç şey yapması gerekir:

• Doğru yerden başlamak
• Ajans AI’yi insan uzmanlığıyla dengelemek
• Ajans uzmanlığı ağına bağlanmak

Henüz erken günler, ancak müşterilerle birlikte ajans AI’yi iş akışlarına ve operasyonlarına entegre etmeye çalışırken neler öğrendiğimize bir göz atalım.

Küçükten değil, akıllıca başlayın

Belki de beklenmedik bir şekilde, en iyi başlangıç noktası en yüksek hacimli kullanım durumlarıdır. Bu riskli değil mi? Doğru yapıldığında değil. Aslında, düşük hacimli kullanım durumları ile başlamaya çalışmak, yeterli etkiye ulaşmadığında yatırımı haklı çıkarmak için riski artırabilir.

Yüksek hacimli kullanım durumları ile başlamaya en büyük getiri potansiyelini sunar, bir şirketin hızlı bir şekilde önemli bir etkiye ulaşmasını, verimlilik kazanımlarını en üst düzeye çıkarmasını ve AI ajanlarının kullanım değerini net bir şekilde göstermesini sağlar.

Yüksek hacimli kullanım durumları ile başlamayı nasıl riske karşı koruyabilirsiniz? En büyük kullanım durumunun sadece %1’ini uygulayarak. Bu yaklaşım, potansiyel sorunları tanımlamanızı ve daha geniş bir otomasyona hazırlanmanızı sağlar.

Perakende şirketleri için bu, “Siparişim nerede?” veya iade işlemlerini otomatikleştirmek anlamına gelebilir. Bir AI ajanı, şirketin teslimat ağı boyunca sevkiyatları izleyebilir, müşterinin kimliğini doğrulayabilir, gerçek zamanlı durumu güncelleyebilir ve müşteriyi bilgilendirebilir – hatta beklenmedik gecikmeler durumunda seçeneklere sahip olabilir.

İadeler için bir ajan, şirketin iade politikalarını kontrol edebilir, müşteriden iade hakkında bilgi toplabilir, sonraki adımları önerebilir ve ilgili görevleri tamamlayabilir, Örneğin, iade etiketini yazdırabilir, alımını planlayabilir, iade tutarını ödeyebilir. İade ajanı ayrıca kötüye kullanım kalıplarını izleyebilir ve gerekirse kararlarını ve sonraki adımlarını ayarlayabilir.

Bir şirket, yüksek hacimli bir iş akışının bir örneğinde bir AI ajanını dağıttıktan sonra, iş akışı faaliyetini izleyerek potansiyel sorunları tanımlamalıdır. Ajan sorunsuz çalıştığında, şirket onu önceden tanımlanmış miktarlarda genişleterek sonunda tüm iş akışı hacmini işleyebilir.

Elbette, tüm görevler ve iş akışları ajans AI ile tam otomasyona uygun değildir. Aslında, insan uzmanlarını AI ajanlarının genel işleyişine bağlamak en iyi sonuçları verecektir.

Ajans AI’yi insan uzmanlığıyla dengeleyin

Bir şirket iş akışlarını ve süreçlerini otomasyon adayları için incelerken, insan denetimi veya doğrudan eylem için en uygun örnekleri bulacaktır. Ajans AI, mucizevi bir yenilik, ancak sınırları vardır.

Üçü özellikle:

AI ajanları, onları destekleyen LLM’ler gibi, şu anda genel zekaya sahip değildir. Dar, iyi tanımlanmış alanlarda en iyi şekilde çalışırlar. Bu nedenle, insanlar bir görevi öğrenip bu bilgilerden farklı, ilgili olmayan görevlere uygulayabilecekleri ilkeleri çıkarabilirken, AI ajanları şu anda bunu yapamaz.

Sonra, önemli deneyim ve deneyim temelli yargıya ihtiyaç duyan karmaşık karar matrisleri ile iş akışları vardır. Örneğin, bir perakende şirketi, basit bir pazarlama kampanyası için içerik gerektirebilir. Bir ajan bunu ele alabilir ve kampanyayı yürütebilir.

Ancak bir markanın birden fazla pazar boyunca ifade ve vaadini yeniden ziyaret etmek ister misiniz? Bir ajan bu görevi yerine getiremez. Pazar trendleri, marka algısı, pazarlar arasındaki kültürel farklılıklar ve markaların duyguları nasıl uyandırdığı hakkında bilgi gerektirir.

Son olarak, genellikle “dağınık” insan iletişimi ve duygusal nüans gerektiren iş akışları, özellikle merhamet gibi açıkça insan unsurları gerektirir ve insanlarla kalmalıdır. Müşteri hizmetleri sorunlarını düşünün, öfkeli müşteriler veya bir hastanın duygusal veya zihinsel durumu risk altında olabilir.

Ama burada ikili bir karar süreci tanımlamıyorum: bunu AI ajanlarına verin, gerisi insanlara gitsin. Uygulamada, hibrit bir model en iyisidir.

AI ve insan rolleri arasında net bir ayrım olmalıdır, ancak görevlerin insan uzmanları tarafından ele alınması gerektiğinde, AI ajanlarının da insan uzmanlarının yeteneklerini genişletmek ve uzmanlıklarının en iyi şekilde kullanılmasını sağlamak için hazır olması gerekir.

Genel olarak, şirketlerin ajans AI’yi işlemler, tekrarlanabilir görevler için kullanması ve insan uzmanlığını yüksek riskli etkileşimler, duygusal olarak karmaşık senaryolar ve nüanslı yargı gerektiren durumlar için kullanması gerekir. 50 dolarlık bir garanti talebi tam olarak otomatikleştirilebilir, ancak 5.000 dolarlık bir talebin insan duygusal zekası ve marka duyarlılığından yararlanacağı muhtemeldir.

Ajans ağına bağlanın

Belki de en önemli şey, ajans AI’ye solo girmeye çalışmamaktır. Uzman ortaklar ağı kurun. Ajans AI platformları, dijital ve ses kanalları boyunca teknoloji sağlayabilir. Müşteri işletme ortamlarını anlayan bir sistem entegratörü ve danışman, ajans modellerini özel müşteri ihtiyaçları için eğitebilir ve sonra bunları bir şirketin operasyonlarına entegre edebilir.

Bu modelleri empresa sistemlerine entegre etmek, karmaşık iş akışları ve sektör özel zorlukları konusunda derin uzmanlık gerektirir. Ayrıca, iş akışı karar noktalarında ve insan etkileşiminin en çok ihtiyaç duyulduğu veya faydalı olabileceği yerlerde derin bir anlayış gerektirir, böylece ajans AI, çalışanlar ve ekip verimliliği için bir avantaj olur.

Ajans AI, işletmelere verimliliği artırmak, müşteri deneyimlerini iyileştirmek ve inovasyonu teşvik etmek için güçlü bir yol sunar. Ancak başarı, acele etmekle ilgili değildir. Akıllı, bilgili kararlar vermektir: Doğru yerden başlamak, hibrit insan/AI modelini uygulamak ve doğru ağı kullanmak.

AI dünyası çok hızlı değiştiğinden, yalnız başınıza gitme lüksünüz yoktur.