Mô hình và nền tảng AI
Công Việc Đầu Tiên Khó Nhất Bạn Có Thể Giao Cho Một Đại Diện Là Công Việc Có Thể Nhìn Thấy
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google
Các công ty thường chọn công việc đầu tiên cho đại diện của họ theo cùng một cách. Ai đó hỏi những gì AI có thể làm cho chúng tôi, và mọi người trong phòng đều nghĩ về công việc mà mọi người có thể hình dung: viết bài đăng trên blog của chúng tôi, trả lời khách hàng của chúng tôi, xử lý hộp thư đến. Đó là công việc có thể nhìn thấy nhất trong tòa nhà, vì vậy đó là công việc mà mọi người nghĩ đến.
Sáu tháng sau, dự án được đặt riêng và kết luận là công nghệ không sẵn sàng. Công nghệ là tốt. Việc chọn công việc là vấn đề, và tính khả năng nhìn thấy là điều làm cho nó trở thành một công việc tồi.
Three things that make a job hard, and the visible ones have all three
Một công việc dễ dàng cho một đại diện khi có một câu trả lời đúng có thể kiểm tra, khi một đầu ra tồi tệ là rẻ, và khi có ai đó trong tòa nhà đã làm công việc đó và có thể phân biệt tốt từ xấu bằng mắt.
Viết lách hướng tới khách hàng không đáp ứng tiêu chí đầu tiên.
Không có câu trả lời đúng cho “bài đăng trên blog này có tốt không”, chỉ có sở thích của một người sẽ nhận ra phiên bản sai ngay lập tức và sẽ gặp khó khăn khi chỉ định phiên bản đúng trước. Khoảng cách đó là nơi hầu hết các khiếu nại về chất lượng thực sự tồn tại.
Bất kỳ công việc nào hướng tới khách hàng đều không đáp ứng tiêu chí thứ hai.
Một bản tóm tắt nội bộ tồi tệ sẽ khiến ai đó mất bốn phút. Một câu trả lời tồi tệ cho khách hàng sẽ khiến mất một mối quan hệ, và đôi khi là một cuộc trò chuyện về tuân thủ. Chi phí của một thất bại sẽ quyết định công việc cần bao nhiêu giám sát, và giám sát là phần đắt tiền nhất của việc chạy đại diện.
Và các công việc có thể nhìn thấy thường không đáp ứng tiêu chí thứ ba theo cách mà không ai nhận thấy cho đến muộn.
Người sẽ đánh giá đầu ra là một người cao cấp, sự chú ý của họ là điều quý giá nhất trong công ty. Trao cho họ một hàng đợi để xem xét sẽ liên quan đến việc di chuyển công việc lên lịch trình đắt tiền nhất của bạn.
What the successful first jobs look like
Họ nhàm chán. Đó là mẫu, và nó nhất quán đủ để lên kế hoạch.
Khi NTT DATA Group mở rộng công cụ đại diện của mình trên toàn tổ chức, là một công việc kỹ thuật nội bộ, không phải là trải nghiệm khách hàng. Tài khoản của OpenAI về việc triển khai mô tả tự động hóa phân tích sự cố phức tạp cho một hệ thống quan trọng – công việc trước đây đòi hỏi năm kỹ sư giàu kinh nghiệm và mất ba ngày, hoàn thành trong 30 phút. Kết quả đó, bài viết cho biết, “nhanh chóng thu hút sự chú ý của các nhà lãnh đạo cấp cao và trở thành một điểm chứng minh sớm”.
Hãy nhìn vào hình dạng của công việc đó chứ không phải là số tiền. Phân tích sự cố có một câu trả lời đúng, và đó là một câu trả lời mà tổ chức có thể kiểm tra, vì công việc đã tồn tại và những người đã làm công việc đó vẫn còn ở đó.
Nó lặp lại. Nó nằm trong hệ thống của chính công ty chứ không phải trước mặt khách hàng. Và tiêu chuẩn cho “hoàn thành” là liệu phân tích có đứng vững trước bằng chứng, điều đó là một câu hỏi có một câu trả lời có thể bảo vệ, không phải là vấn đề về sở thích.
So sánh điều đó với công việc mà hầu hết các công ty đề cử đầu tiên. Một bài đăng trên blog không có câu trả lời đúng, không có người đánh giá trong nhà có thời gian rẻ, và có một khán giả.
Trình tự quan trọng như việc chọn. NTT DATA triển khai ChatGPT Enterprise trên toàn công ty đầu tiên và trong một cuộc khảo sát nội bộ, hơn 96% người trả lời cho biết họ hài lòng với nó và hơn 95% báo cáo tăng năng suất.
Thông qua việc sử dụng hàng ngày, bài viết cho biết, “nhân viên xây dựng kinh nghiệm làm việc với AI cho nghiên cứu, viết lách và tạo nội dung” – và những thói quen “ch Chuẩn bị cho tổ chức cho bước tiếp theo: ủy quyền công việc được định nghĩa rõ ràng”.
Những bài học lãnh đạo được xuất bản cùng với nghiên cứu trường hợp dẫn đầu với chính xác điều đó: làm cho AI trở thành một phần của công việc hàng ngày, giúp mọi người xây dựng thói quen để cộng tác với nó. Công ty đã xây dựng một nền tảng rộng lớn về sự quen thuộc với đầu ra AI trước khi công việc phân tích sự cố hạ cánh.
Giai đoạn xây dựng thói quen này đang làm nhiều việc hơn nó trông thấy. Khi công cụ AI chung trở nên thông thường, , và cách đọc của tôi là đây là nơi các công việc ứng viên tốt xuất hiện – từ những người làm việc, không phải từ một cuộc họp lập kế hoạch. Đây cũng là nơi sự hoài nghi được giải quyết, và không phải là điều mà một dự án có nguy cơ cao giải quyết.
The exception proves the rule, if you read the whole case
Sự phản đối rõ ràng là các đại diện hướng tới khách hàng đã chứng minh là có hiệu quả. Họ có. Điều đáng đọc kỹ.
là về việc đại diện có thể nhìn thấy được – hỗ trợ 24/7 đa ngôn ngữ bằng giọng nói và văn bản, hướng dẫn người mua sắm từ việc khám phá sản phẩm đến quyết định mua. Trong một chiến dịch công khai hai tuần trên cửa hàng trực tuyến của Yamada Denki, khoảng 30.000 người đã sử dụng nó và 92% phản hồi khảo sát là tích cực. Kết quả thực sự, khách hàng thực sự, phía trước.
Đáng được thẳng thắn về một điều: bài viết của OpenAI gọi đây là “cơ hội đầu tiên để mang những bài học trực tiếp đến khách hàng”. Vì vậy, đây là công việc đại diện đầu tiên hướng tới khách hàng của avatarin, điều này đọc như một lập luận chống lại mọi thứ trên.
Hãy nhìn vào những gì “những bài học” ám chỉ. avatarin là một công ty dịch vụ khách hàng AI được tách ra từ ANA Holdings, và bài viết cho biết nó đã làm việc với OpenAI “lâu trước dự án Yamada Denki, sử dụng API OpenAI cho nhận dạng giọng nói, phân tích truy vấn và đào tạo nhân viên”.
Các câu trả lời của đại diện được dựa trên hệ thống tạo ra tăng cường bằng cách thu hồi, điều này có nghĩa là các phản hồi được neo vào thông tin sản phẩm thực sự chứ không phải là ký ức của mô hình. Kiến thức dịch vụ khách hàng của nhà bán lẻ được mã hóa có chủ đích vào các luồng hội thoại và lời nhắc. Các rào cản giúp giữ cho cuộc trò chuyện tập trung vào trải nghiệm mua sắm. Và OpenAI đã làm việc trực tiếp với nhóm để cấu trúc các lời nhắc và giảm chi phí chạy một dịch vụ giọng nói luôn bật.
Vì vậy, nó là một công việc đại diện đầu tiên hướng tới khách hàng cho một công ty mà toàn bộ kinh doanh là dịch vụ khách hàng AI, đến sau công việc trước với cùng một công cụ của nhà cung cấp, với một lớp nền, chuyên môn lĩnh vực được mã hóa, rào cản, và chính những người của nhà cung cấp giúp. Đó là giá thực sự của công việc có thể nhìn thấy, và hầu như không có gì trong số đó là có thể nhìn thấy trong kết quả.
Đọc hai tài khoản cùng nhau và chúng là một bài học về trình tự chứ không phải là hai câu chuyện thành công. Một tổ chức đã kiếm được quyền ủy quyền công việc được định nghĩa rõ ràng bằng cách làm cho AI trở thành thông thường trước. Tổ chức khác đã đạt được công việc hướng tới khách hàng như một chuyên gia, trên lưng công việc thành phần mà nó đã làm trước. Không tổ chức nào bắt đầu từ nơi mà cuộc họp lập kế hoạch muốn bắt đầu.
The selection rule
Đánh giá mọi công việc ứng viên trên bốn câu hỏi trước khi bạn chọn.
1. Có một câu trả lời đúng có thể kiểm tra không?
Không phải là một câu trả lời tốt, mà là một câu trả lời đúng. Hòa giải, phân loại, trích xuất và phân tích có kết luận đều đủ điều kiện. Bất cứ điều gì được đánh giá dựa trên sở thích không đủ, ít nhất không phải là đầu tiên.
2. Một đầu ra tồi tệ sẽ mất bao nhiêu?
Nếu câu trả lời trung thực liên quan đến khách hàng, một cơ quan quản lý hoặc một số trong một tờ khai, công việc cần mà bạn gần như chắc chắn chưa xây dựng.
3. Liệu khối lượng có đủ để chứng minh cho việc thiết lập không?
Một công việc được thực hiện hai lần một tháng sẽ không bao giờ trả lại những tuần lễ lặp lại. Kinh tế đến từ sự lặp lại, và sự lặp lại cũng là điều dạy cho bạn nơi mà thứ đó thất bại.
4. Ai đã làm công việc này và có thể phát hiện ra một kết quả tồi tệ ngay lập tức?
Người đó là người xem xét của bạn, và họ cần có thời gian. Nếu người đủ tiêu chuẩn duy nhất là người sáng lập, hãy chọn một công việc khác.
Công việc đạt điểm cao trên tất cả bốn thường không phải là công việc mà đã xuất hiện trong cuộc họp. Đó thường là một công việc mà một nhóm đã làm thủ công trong hai năm và đã ngừng phàn nàn về nó, vì họ không còn nhận thấy nó là công việc.
Where this leaves you
Lấy danh sách các công việc bạn đang xem xét và đánh giá chúng trung thực trong tuần này. Ứng viên chiến thắng sẽ cảm thấy như một sự thất vọng. Tự động hóa nó dù sao.
Điểm của một công việc đại diện đầu tiên không phải là giá trị nó trả lại. Đó là tổ chức của bạn học được những hệ thống này làm gì tốt, nơi chúng bị hỏng, và việc giám sát chúng thực sự mất bao nhiêu, trên công việc mà việc sai lầm là có thể sống sót. Kiến thức đó là điều làm cho công việc thứ hai trở thành một quyết định thực sự chứ không phải là một ước đoán, và công việc thứ ba thường là nơi có tiền.
Chọn công việc nhàm chán. Kiếm được công việc có thể nhìn thấy.
