思想领袖
利用人工智能代理优化公司工作流程：神话还是现实？
一个问题
随着越来越多的大公司投资人工智能代理，将其视为提高运营效率的未来，越来越多的怀疑论者也开始涌现。虽然人们对这些技术的潜力感到兴奋，但许多组织发现，现实往往与炒作的程度不符。这种失望在很大程度上可以归因于两个主要问题：夸大的承诺和业务问题的高度特异性。
虽然人工智能可以擅长某些任务（如数据分析和流程自动化），但许多组织在尝试将这些工具应用于其业务时遇到了困难 独特的工作流程。Lexalytics 的文章重点强调了当你为了赶上 AI 炒作潮流而集成 AI 时会发生什么。结果往往是令人沮丧，并且让人觉得这项技术没有发挥出其潜力。
人工智能实施过程中令人失望的根源
人工智能实施中令人失望的原因是多方面的。
- 一个重要的问题是，许多 公司 在没有明确战略或目标的情况下急于采用人工智能。由于缺乏方向，衡量人工智能计划的成败变得具有挑战性。公司最终可能会部署与其实际需求不符的工具，从而导致资源浪费和幻灭。那么，当你在没有适当计划和准备的情况下整合人工智能会发生什么呢？麦当劳就是一个例子。经过三年的准备，2024 年夏天，麦当劳与 IBM 合作推出了可以接受免下车订单的人工智能代理。设计不佳的模型导致人工智能无法理解客户。最显著的例子之一是 TikTok 上的两位顾客恳求人工智能停止，因为它一直在他们的订单中添加更多的麦乐鸡，最终达到了 260 块。
- 数据质量是另一个关键问题。人工智能系统的质量取决于输入的数据。如果输入的数据过时、不完整或有偏差，结果必然会低于标准。不幸的是，组织有时会忽视这一基本方面，期望人工智能在数据存在缺陷的情况下创造奇迹。
- 集成挑战也带来了重大障碍。将人工智能融入现有系统可能很复杂，通常会暴露出技术问题和兼容性问题，尤其是对于依赖旧系统的企业而言。如果没有周密的规划和资源，这些集成挑战可能会破坏人工智能计划，加剧失望情绪。
人工智能代理在公司工作流程中的用例
尽管存在这些障碍，人工智能代理仍有潜力通过简化工作流程和提高各个领域的效率来彻底改变业务运营。
人工智能最引人注目的应用之一是客户支持。人工智能聊天机器人可以处理常规查询，从而让人工客服人员有时间专注于更复杂的问题。通过自动执行重复性任务，员工可以将精力转向更具战略性的责任。将人工智能集成到客户支持中的最大案例之一是 Telstra公司，一家来自澳大利亚的电信公司。Telstra 推出了自己的 AI 代理，名为 Ask Telstra。以下是该公司分享的结果：来电跟进减少了 20%，84% 的代理表示它对客户互动产生了积极影响，90% 的代理效率更高。
在营销自动化领域，人工智能也发挥着无价的作用。通过分析客户行为和偏好，人工智能代理可以制定个性化的营销策略，从而提高参与度和转化率。 巴伐利亚团队使用人工智能预测流感药物的需求，当人工智能模型预测流感病例将激增 50% 时，团队用它来调整营销策略。结果令人惊叹：点击率同比增长 85%，每次点击费用比上一年降低 33%，长期来看网站流量增长 2.6 倍。
人工智能还可以简化以下流程 人力资源据《决策分析杂志》报道，人工智能在精准度、效率和灵活性方面具有诸多优势。通过自动化招聘的初始阶段，例如筛选简历和根据特定标准确定最佳候选人，人工智能可以节省大量时间并确保更客观的选择过程。
人工智能最吸引人的一个方面可能是它的效率和成本效益。在许多情况下，人工智能可以更快地执行任务，并且 更少的错误 人工智能比人类更高效，因此对于渴望简化工作流程的企业来说，人工智能是一个极具吸引力的选择。通过自动化重复且耗时的任务，组织可以大幅削减运营成本，同时最大限度地降低人为错误的风险。速度、准确性和节省成本的结合使公司能够优化流程并更具战略性地分配资源。
集成 AI 代理的建议
为了确保将人工智能代理成功整合到公司工作流程中，企业应该采用几项关键策略。
- 首先，在实施之前明确目标至关重要。组织应确定他们希望 AI 解决的具体挑战，并设定可衡量的结果来评估有效性。这种清晰度有助于在整个过程中进行必要的调整。如果 AI 集成是零散的，就很难将集成成本与生产力水平进行比较，并确定集成是否对公司产生了积极影响。 衡量在使用和不使用人工智能的情况下完成不同任务所花费的时间、从事某项任务的人数以及工作质量。
- 另一个重要的考虑因素是数据质量。投资于强大的数据管理实践对于确保输入人工智能系统的信息准确、相关且无偏见至关重要。如果公司使用外部解决方案， 确保没有敏感和私人数据被输入人工智能。 AI 数据卫生是一个新兴概念，许多人都不知道，因此请务必教育您的员工。关于为什么您不能与 AI 模型共享敏感的公司数据，这是一篇很好的文章 微普罗.
- 与任何新兴技术一样，在集成 AI 工具时对其进行监控至关重要。收集使用 AI 工具的员工以及在客户支持服务或其他互动渠道中与您的模型互动的客户的反馈。这样， 您可以在早期阶段检测到任何错误和问题，只会影响少数操作流程。 公司需要培养一种适应性文化，并密切监控他们的人工智能模型，特别是在实施的最初阶段。
结语
企业不应将人工智能视为神奇的解决方案，而应将其视为一种强大的工具，如果使用得当，它可以增强运营并推动成功。问题是，人工智能拥有关于客户及其需求的知识库，因此我们知道如何节省他们搜索信息的时间并提供有效的工具。今天，在特定用例中部署人工智能代理是有意义的，因为这种方法可以实现最大价值创造。目前，这是一个获得大量投资的类别，在未来一年，这无疑将成为一种主要趋势，并可能在未来演变成更具影响力的事物。人工智能淘金热何时会停止？
