Думка
Найгірша перша робота, яку можна призначити агенту, – це видима робота
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Компанії зазвичай вибирають першу роботу агента тим же способом. Хтось питає, що може зробити штучний інтелект для нас, і вся команда зосереджується на роботі, яку кожен може уявити: написати наш блог, відповісти на запитання клієнтів, обробити пошту. Це найвидиміша робота в будівлі, тому це робота, яка спадає на думку.
Шість місяців по тому пілотний проєкт тихо припиняється, і висновок такий, що технологія ще не була готова. Технологія була нормальною. Проблема полягала в виборі роботи, а видимість робила її поганою.
Три речі, які роблять роботу важкою, і видимі роботи мають всі три
Робота легка для агента, коли є перевірена правильна відповідь, коли погана відповідь не дорого коштує, і коли хтось у будівлі вже виконує цю роботу і може розрізнити хорошу відповідь від поганої.
Письменницька робота, орієнтована на клієнтів, не проходить перший тест.
Не існує правильної відповіді на питання “чи це хороший блог-пост”, лише уподобання людини, яка миттєво розпізнає неправильну версію, але буде боротися з тим, щоб визначити правильну відповідь заздалегідь. Ця пропазниця – це місце, де насправді живуть більшість скарг щодо якості.
Будь-яка робота, орієнтована на клієнтів, не проходить другий тест.
Погана внутрішня довідка коштує кому-небудь чотири хвилини. Погана відповідь клієнту коштує відносини, а іноді розмову про дотримання законодавства. Вартість помилки визначає, скільки нагляду робота потребує, а нагляд – це дорога частина роботи агентів.
І видимі роботи зазвичай не проходить третій тест таким чином, що ніхто не помічає цього до пізнього часу.
Людина, яка мала б оцінити результат, – це старша людина, чиїй увага є найбільш дефіцитною річчю в компанії. Передача їм черги на перевірку означає перенесення роботи на ваш найбільш дорогий календар.
Як виглядають успішні перші роботи
Вони нудні. Це закономерність, і вона достатньо стабільна, щоб її можна було спланувати.
Коли NTT DATA Group розширила інструменти агентів по всій організації, , була внутрішньою інженерною роботою, а не клієнтським досвідом. Опис розгортання OpenAI описує автоматизацію складного аналізу інцидентів для критичної системи – роботи, яка раніше вимагала п’яти досвідчених інженерів і тривала три дні, виконану за 30 хвилин. Цей результат, як сказано в статті, “швидко привернув увагу старших керівників і став одним з перших доказів”.
Подивіться на форму цієї роботи, а не на заголовок. Аналіз інцидентів має правильну відповідь, і це відповідь, яку організація може перевірити, оскільки робота вже існувала, і люди, які раніше її виконували, все ще там.
Це повторюється. Воно знаходиться всередині систем компанії, а не перед клієнтом. І стандарт “готово” полягає в тому, чи аналіз витримує перевірку проти доказів, що є питанням з обґрунтованою відповіддю, а не питанням смаку.
Порівняйте це з роботою, яку більшість компаній номінує першою. Блог-пост не має правильної відповіді, немає внутрішнього судді, чиїй час є дешевим, і немає аудиторії.
Послідовність має таку ж важливість, як і вибір. NTT DATA впровадила ChatGPT Enterprise по всій компанії і, згідно з внутрішнім опитуванням, понад 96% респондентів сказали, що вони задоволені ним, а понад 95% повідомили про підвищення продуктивності.
Через цю щоденну роботу, як сказано в статті, “співробітники набули досвіду роботи з штучним інтелектом для досліджень, написання та створення контенту” – і ці звички “підготовили організацію до наступного кроку: делегування чітко визначених завдань”.
Уроки лідерства, опубліковані разом із випадком, починаються саме з цього: зробити штучний інтелект частиною щоденної роботи, допомогти людям набути звичок співпраці з ним. Компанія зробила широкий фундамент знайомства з виведенням штучного інтелекту до того, як робота з аналізом інцидентів почалася.
Ця фаза набуття звичок робить більше роботи, ніж здається. Коли загальне інструментування штучного інтелекту стає звичайним, , і моє розуміння полягає в тому, що саме тут з’являються хороші кандидатські роботи – від людей, які виконують роботу, а не з планувальної зустрічі. Це також місце, де скептицизм розіб’ється, і – це не те, що може вирішити один високоризикований проєкт.
Виняток підтверджує правило, якщо ви прочитаєте весь випадок
Очевидний заперечення полягає в тому, що агенти, орієнтовані на клієнтів, безумовно працюють. Вони працюють. Це варто прочитати один з них уважно.
, – це одна з найбільш видимих агентських робіт – 24/7 багатомовна підтримка голосом і текстом, що направляє клієнтів від відкриття продукту до прийняття рішень про покупку. У двотижневній публічній кампанії на онлайн-магазині Yamada Denki близько 30 000 людей використали його, і 92% відповідей на опитування були позитивними. Реальний результат, реальні клієнти, передній будинок.
Варто бути прямим щодо однієї речі: опис OpenAI називає це “першою великою можливістю принести ці уроки безпосередньо клієнтам”. Тому це була перша робота агента, орієнтованого на клієнтів, що виглядає як аргумент проти всього вищезазначеного.
Подивіться, на що посилаються “ці уроки”. Аватарин – це компанія зі штучним інтелектом для клієнтського сервісу, що виникла з ANA Holdings, і в описі зазначається, що вона працювала з OpenAI “довго до проєкту Yamada Denki, використовуючи API OpenAI для розпізнавання мови, аналізу запитів та навчання працівників”.
Відповіді агента ґрунтуються на системі генерації, підкріпленої витяганням, що означає, що відповіді закріплені за фактичною інформацією про продукт, а не за пам’яттю моделі. Знання клієнтського сервісу рітейлера було свідомо закодовано в потоки розмов та підказки. Захисні засоби допомагають тримати розмову в межах досвіду покупки. І OpenAI працювала безпосередньо з командою, щоб структурувати підказки та знизити вартість роботи постійно діючої голосової служби.
Тому це була перша робота, орієнтована на клієнтів, для компанії, чиєю ціллю є штучний інтелект для клієнтського сервісу, що приходить після попередньої роботи з інструментами того ж постачальника, з підкріпленням, закодованим знанням галузі, захисними засобами та власними людьми постачальника, які допомагають. Це справжня ціна видимої роботи, і майже нічого з цього не видно в результаті.
Прочитайте два описи разом, і вони стануть уроком послідовності, а не двома історіями успіху. Одна організація заслужила право делегувати чітко визначені завдання, зробивши штучний інтелект звичайним спочатку. Інша досягла роботи, орієнтованої на клієнтів, як спеціаліста, на основі попередньої роботи, яку вона вже виконала. жодна з них не почала там, де планувальна зустріч хоче почати.
Правило вибору
Оцініть кожну кандидатську роботу за чотирма питаннями, перш ніж ви виберете.
1. Чи є перевірена правильна відповідь?
Не хороша відповідь, а правильна. Перевірка, класифікація, витягання та аналіз із висновком усі проходять перевірку. Все, що оцінюється за смаком, не проходить,至少 не спочатку.
2. Яка вартість однієї поганої відповіді?
Якщо чесна відповідь включає клієнта, регулятора або число у звіті, робота потребує , яку ви майже напевно ще не побудували.
3. Чи виправдовує обсяг витрати на налаштування?
Робота, виконана двічі на місяць, ніколи не окупить тижнів ітерацій. Економія приходить з повторенням, а повторення – це те, що вчить вас, де річ не проходить.
4. Хто вже виконує цю роботу і може миттєво розпізнати погану відповідь?
Ця людина – ваш оглядач, і їм потрібно мати час. Якщо єдиним кваліфікованим суддею є засновник, виберіть іншу роботу.
Робота, яка добре проходить всі чотири тести, майже ніколи не є роботою, яка виникла на зустрічі. Це зазвичай робота, яку команда вже два роки виконувала вручну і перестала скаржитися, оскільки вони вже не помічають її як роботу.
Де це залишає вас
Візьміть список робіт, яких ви розглядаєте, і чесно оцініть їх цього тижня. Кандидат, який виграє, буде відчуватися як розчарування. Автоматизуйте її все одно.
Мета першої роботи агента не полягає в тому, яку вартість вона повертає. Це те, що ваша організація дізнається, що ці системи роблять добре, де вони ламаються, і яку вартість насправді коштує нагляд за ними на роботах, де бути неправильним можна вижити. Ці знання роблять другу роботу справжнім рішенням, а не здогадом, а третя робота зазвичай там, де є гроші.
Виберіть нудну роботу. Заслужте видиму роботу.
