Оптимізація робочих процесів компанії за допомогою агентів ШІ: міф чи реальність?

Проблема

Оскільки все більше великих компаній інвестують в агентів ШІ, розглядаючи їх як майбутнє операційної ефективності, зростає хвиля скептицизму. Попри те, що потенціал цих технологій викликає захоплення, багато організацій виявляють, що реальність часто не відповідає ажіотажу. Це розчарування значною мірою можна пояснити двома основними проблемами: надмірно розкрученими обіцянками та дуже специфічним характером бізнес-проблем.

Хоча штучний інтелект може досягти успіху в певних завданнях, як-от аналіз даних і автоматизація процесів, багато організацій стикаються з труднощами, намагаючись застосувати ці інструменти до своїх унікальні робочі процеси. Стаття Lexalytics значною мірою підкреслює, що відбувається, коли ви інтегруєте штучний інтелект просто для того, щоб стрибнути на потяг ажіотажу штучного інтелекту. Результатом часто є розчарування та відчуття, що технологія не виправдовує свій потенціал.

Джерела розчарування під час впровадження ШІ

Джерела розчарування у впровадженні ШІ багатогранні.

• Суттєвою проблемою є те, що багато компанії поспішають прийняти ШІ без чіткої стратегії чи визначених цілей. Відсутність орієнтації ускладнює вимірювання успіху чи провалу ініціатив ШІ. Компанії можуть зрештою застосувати інструменти, які не відповідають їхнім реальним потребам, що призведе до марної витрати ресурсів і розчарування. Отже, що станеться, якщо ви інтегруєте ШІ без належного планування та підготовки? Ну, ви отримуєте випадки, як Макдональдс. Після трьох років підготовки, влітку 2024 року, у співпраці з IBM, McDonald's випустив свого агента штучного інтелекту, який може приймати замовлення через проїзд. Погано розроблена модель призвела до того, що ШІ не розумів клієнтів. Одним із найпомітніших прикладів є те, що два клієнти в TikTok благали штучний інтелект припинити, оскільки він продовжував додавати нові курячі макнагетси до їхнього замовлення, зрештою досягнувши 260.
• Ще однією важливою проблемою є якість даних. Системи штучного інтелекту настільки хороші, наскільки хороші дані, які в них надходять. Якщо вхідні дані застарілі, неповні або упереджені, результати неминуче будуть нерівними. На жаль, організації іноді ігнорують цей фундаментальний аспект, очікуючи, що штучний інтелект буде творити чудеса, незважаючи на недоліки в даних.
• Проблеми інтеграції також створюють значні перешкоди. Об’єднання штучного інтелекту в існуючі системи може бути складним, часто виявляючи технічні проблеми та проблеми сумісності, особливо для підприємств, які покладаються на застарілі системи. Без ретельного планування та ресурсів ці виклики інтеграції можуть зірвати ініціативи ШІ, посилюючи розчарування.

Приклади використання агентів ШІ в робочих процесах компанії

Незважаючи на ці перешкоди, агенти штучного інтелекту мають потенціал для революції в бізнес-операціях, спрощуючи робочі процеси та підвищуючи ефективність у різних сферах.

Одне з найпереконливіших застосувань штучного інтелекту полягає в підтримці клієнтів. Чат-боти на основі штучного інтелекту можуть обробляти звичайні запити, звільняючи людей, які можуть зосередитися на більш складних питаннях. Автоматизуючи повторювані завдання, співробітники можуть перенаправити свою енергію на більш стратегічні обов’язки. Одним із найбільших прикладів інтеграції штучного інтелекту в службу підтримки клієнтів є Telstra, телекомунікаційна компанія з Австралії. Telstra випустила власного AI Agent під назвою Ask Telstra. Ось результати, якими поділилася компанія: на 20% менше відповідей на дзвінки, 84% агентів сказали, що це позитивно вплинуло на взаємодію з клієнтами, 90% агентів ефективніші.

У сфері автоматизації маркетингу ШІ також виявляється неоціненним. Аналізуючи поведінку та вподобання клієнтів, агенти штучного інтелекту можуть створювати персоналізовані маркетингові стратегії, які підвищують рівень залучення та конверсії. БаварськийКоманда використовувала штучний інтелект, щоб передбачити попит на ліки від грипу, і коли модель штучного інтелекту передбачила зростання кількості випадків грипу на 50%, команда використала це, щоб адаптувати свою маркетингову стратегію. Результати були приголомшливими: рейтинг кліків зріс на 85% за рік, вартість за клік знизилася на 33% порівняно з попереднім роком, у довгостроковій перспективі трафік веб-сайту зріс у 2.6 рази.

ШІ також може оптимізувати процеси людські ресурси. Згідно з Decision Analytics Journal, ШІ має багато переваг у сфері точності, ефективності та гнучкості. Завдяки автоматизації початкових етапів підбору персоналу, таких як перевірка резюме та визначення найкращих кандидатів на основі певних критеріїв, штучний інтелект значно економить час і забезпечує більш об’єктивний процес відбору.

Можливо, одним із найпривабливіших аспектів ШІ є його ефективність і економічність. У багатьох сценаріях штучний інтелект може виконувати завдання швидше та ефективніше менше помилок ніж люди, що робить його переконливим вибором для компаній, які прагнуть спростити свої робочі процеси. Автоматизуючи повторювані та трудомісткі завдання, організації можуть значно скоротити операційні витрати, зводячи до мінімуму ризик людської помилки. Це поєднання швидкості, точності та економії дозволяє компаніям оптимізувати свої процеси та більш стратегічно розподіляти ресурси.

Поради щодо інтеграції агентів ШІ

Щоб забезпечити успішну інтеграцію агентів штучного інтелекту в робочі процеси компанії, компанії повинні прийняти кілька ключових стратегій.

1. Перш за все, дуже важливо визначити чіткі цілі перед реалізацією. Організації повинні визначити конкретні виклики, які вони хочуть вирішити за допомогою штучного інтелекту, і встановити вимірні результати для оцінки ефективності. Ця чіткість полегшує необхідні коригування протягом усього процесу. Якщо інтеграція штучного інтелекту фрагментована, дуже важко порівняти вартість інтеграції з рівнями продуктивності та вирішити, чи мала інтеграція позитивний вплив на компанію. Вимірюйте кількість часу, витраченого на виконання різних завдань із ШІ та без нього, кількість людей, які працюють над певним завданням, і якість роботи.
2. Ще один важливий аспект — якість даних. Інвестиції в надійні практики управління даними є важливими для того, щоб інформація, що подається в системи штучного інтелекту, була точною, релевантною та неупередженою. Якщо компанія використовує зовнішнє рішення, переконайтеся, що жодні конфіденційні та приватні дані не надходять до ШІ. Гігієна даних зі штучним інтелектом — нова концепція, невідома багатьом, тому переконайтеся, що ви навчаєте своїх співробітників про це. Чудове читання про те, чому ви не можете ділитися конфіденційними корпоративними даними з моделями AI Micropro.
3. Як і у випадку з будь-якими новими технологіями, дуже важливо стежити за інструментами ШІ під час їх інтеграції. Збирайте відгуки як від своїх співробітників, які використовують інструменти ШІ, так і від клієнтів, які взаємодіють із вашою моделлю в службах підтримки клієнтів або інших каналах взаємодії. Таким чином, ви можете виявити будь-які помилки та проблеми на ранніх етапах, впливаючи лише на невелику кількість операційних процесів. Компанії необхідно розвивати культуру адаптивності та уважно стежити за своїми моделями ШІ, особливо на перших етапах впровадження.

Висновок

Замість того, щоб розглядати штучний інтелект як чарівне рішення, підприємства повинні розглядати його як потужний інструмент, який за правильного використання може покращити роботу та досягти успіху. Питання в тому, що AI має базу знань про клієнта та його потреби, тому ми розуміємо, як ми можемо заощадити їм час на пошук інформації та запропонувати робочий інструмент. Сьогодні має сенс розгортати агенти штучного інтелекту в конкретних випадках використання, оскільки такий підхід дозволяє створити максимальну цінність. Наразі ця категорія отримує значні інвестиції, і протягом наступного року це, безсумнівно, стане основною тенденцією та може перетворитися на щось ще більш впливове в майбутньому. Коли припиниться золота лихоманка ШІ?