Большасць кампаній, якія ўпершыню спрабуюць агентаў са штучным інтэлектам, адразу ж пераходзяць да выбару інструмента. Звычайна гэта памылка. Тыя ж кампаніі, якія атрымліваюць рэальную карысць, як правіла, пачынаюць з менш цікавага: высвятляюць, якую менавіта праблему яны вырашаюць, перш чым хто-небудзь дакранецца да платформы.
Гэтая дарожная карта апісвае чатыры этапы, якія аддзяляюць працоўны агент штучнага інтэлекту ад дарагога эксперыменту, пачынаючы з вызначэння сцэнарыя выкарыстання і заканчваючы тым, што адбываецца пасля запуску.
Чытайце далей, каб убачыць, як кожны этап грунтуецца на папярэднім.
Вызначэнне правільнага выпадку выкарыстання для вашага першага агента штучнага інтэлекту
Выбар правільнай адпраўной кропкі мае большае значэнне, чым чакае большасць каманд, бо ад яго залежыць, ці будзе агент адчуваць сябе карысным, ці яго ціха кінуць. Існуе спакуса ставіць вялікія мэты, але невялікія і канкрэтныя мэты, як правіла, лепш падыходзяць для першага разгортвання.
Вось некаторыя меркаванні, якія фарміруюць моцны першапачатковы выпадак выкарыстання:
Паўтаральнасць задачы
Добры першы выпадак выкарыстання здараецца дастаткова часта, каб атрымаць значныя дадзеныя на працягу тыдняў, а не месяцаў. Агент, які апрацоўвае пяць пытанняў кліентаў у дзень, не будзе шмат раскрываць пра свае моцныя ці слабыя бакі. Нешта накшталт запытаў на скід пароля або праверкі статусу замовы, якія могуць паступаць дзясяткі разоў на дзень, дае камандзе дастаткова магчымасцей для хуткай ацэнкі прадукцыйнасці.
Зразумелыя крытэрыі поспеху
Перш чым што-небудзь ствараць, камандзе патрэбен спосаб даведацца, ці працуе агент. Лагістычная кампанія можа адсачыць, колькі пытанняў па дастаўцы вырашаецца без удзелу чалавека. Гэтая лічба становіцца асновай для прыняцця рашэння аб тым, ці атрымае агент больш высокую ролю ў будучыні.
Стрыманы ўплыў збояў
Раннія агенты будуць рабіць памылкі, таму варыянт выкарыстання павінен абмяжоўваць шкоду, якую можа прычыніць памылка. Агент, які складае чарнавікі ўнутраных рэзюмэ сустрэч, нясе меншую рызыку, чым той, які аўтаматычна вяртае грошы. Пачатак з задач з меншымі стаўкамі дае камандзе магчымасць выправіць праблемы, перш чым яны дасягнуць кліента.
Выбар правільнай інфраструктуры і інструментаў
Рашэнні па інфраструктуры, як правіла, прымаюцца паспешліва пасля таго, як сцэнар выкарыстання вызначаны, але менавіта яны вызначаюць аб'ём працы, неабходнай для астатняй часткі праекта. Некаторыя каманды будуюць усё самастойна, а іншыя спадзяюцца на знешніх партнёраў для тэхнічнай падрыхтоўкі.
Вось некаторыя фактары, якія звычайна ўплываюць на гэтае рашэнне:
Уласная ў параўнанні з кіраванай зборкай
Стварэнне агента з нуля азначае адказнасць за кожную інтэграцыю, абнаўленне і выпраўленне памылак у будучыні. Пастаўшчык кіраваных паслуг часта выкарыстоўвае існуючую інфраструктуру, якая ўжо была пратэставана ў іншых разгортваннях.
Гэта асабліва актуальна для агентаў па продажах са штучным інтэлектам , дзе пастаўшчыкі прапануюць гатовыя інтэграцыі CRM і маршрутызацыі лідаў. У адваротным выпадку іх распрацоўка заняла б месяцы ўнутры кампаніі. Каманда, якая ўзважвае абодва шляхі, павінна ўлічваць не толькі час распрацоўкі, але і наступнае абслугоўванне.
Складанасць інтэграцыі
Некаторым агентам трэба падключыцца да адной сістэмы, напрыклад, да платформы службы падтрымкі, а іншыя падключаюцца да некалькіх інструментаў адначасова. Камандзе продажаў можа спатрэбіцца агент, які адначасова мае доступ да CRM, платформы электроннай пошты і інструмента планавання. Больш кропак інтэграцыі звычайна азначае больш месцаў, дзе нешта можа выйсці з ладу.
Крытэрыі ацэнкі пастаўшчыкоў
Не кожны пастаўшчык прапануе аднолькавы ўзровень падтрымкі пасля запуску агента. Каманда павінна спытаць, як пастаўшчык спраўляецца з прастоямі, якія віды налады магчымыя і як цэны змяняюцца ў залежнасці ад выкарыстання. Гэтыя адказы часта маюць большае значэнне, чым першапачатковая дэманстрацыя, бо яны вызначаюць, як адносіны будуць захоўвацца з цягам часу.
Стварэнне і тэставанне агента перад запускам
Якасць навучальных дадзеных вызначае ўсё, што адбываецца на гэтым этапе, бо агент працуе толькі настолькі добра, наколькі добра ён вучыцца. Каманда падтрымкі, якая выкарыстоўвае састарэлую дакументацыю, у выніку атрымае агента, які дае састарэлыя адказы. Агляд зыходных матэрыялаў перад пачаткам навучання дазваляе выявіць гэта рана, а не пасля таго, як кліенты гэта заўважаць.
Акрамя саміх дадзеных, усталяванне выразных межаў не дазваляе агенту перавысіць свае паўнамоцтвы. Агент без вызначаных абмежаванняў можа прапанаваць зніжку, якую ён не мае права ўхваляць, проста таму, што нішто не забараняла яму гэтага рабіць. Вызначэнне таго, што агент можа вырашаць самастойна, а што патрабуе адабрэння чалавека, прадухіляе такія сітуацыі да таго, як яны ўзнікнуць.
Пасля таго, як навучанне і межы будуць устаноўлены, тэставанне на аснове бязладных рэальных уводных дадзеных мае большае значэнне, чым тэставанне на аснове ідэальных выпадкаў. Рознічная кампанія, якая абслугоўвае кліентаў праз агента, можа выявіць, што яна добра спраўляецца з ветлівымі, выразна сфармуляванымі пытаннямі, але мае праблемы з непрыемнымі паведамленнямі, поўнымі памылак друку. Запуск кароткага ўнутранага пілотнага праекта перад поўным запускам, як правіла, выяўляе гэтыя недахопы, пакуль іх яшчэ лёгка выправіць.
Маніторынг, ітэрацыя і маштабаванне пасля разгортвання
Першыя некалькі тыдняў пасля запуску раскрываюць больш пра рэальныя паводзіны агента, чым любы тэст перад запускам. Лагістычная кампанія можа выявіць, што кліенты пытаюцца пра затрымкі дастаўкі такім чынам, якога не прадбачылі дадзеныя навучання. Уважлівы маніторынг на працягу гэтага перыяду дазваляе выявіць гэтыя прабелы, перш чым яны паўплываюць на вялікую колькасць узаемадзеянняў.
Пасля гэтага адсочванне прадукцыйнасці ў параўнанні з раней устаноўленымі паказчыкамі ператварае маніторынг у нешта практычнае. Зніжэнне ўзроўню вырашэння праблем можа сведчыць аб пэўным тыпе пытанняў, якія агент няправільна разумее. Штотыднёвы перагляд гэтай заканамернасці, а не чаканне квартальнай праверкі, дазваляе лягчэй карэктаваць працу агента да таго, як дробныя праблемы пагоршацца.
Пасля таго, як прадукцыйнасць будзе стабільнай з цягам часу, маштабаванне стане слушным наступным крокам, а не здагадкай. Кампанія можа пашырыць штат агента падтрымкі для вырашэння пытанняў аплаты пасля некалькіх месяцаў надзейнай працы па запытах аб дастаўцы. Кожнае новае даданне працуе найлепш, калі яно адпавядае той жа аснове, што і на папярэдніх этапах, ад вызначэння сцэнарыя выкарыстання да яго належнага тэставання.
Заключныя думкі
Паспяховае разгортванне агента штучнага інтэлекту зводзіцца да паслядоўнасці. Прапуск этапу або паспешлівае пераход да наступнага, як правіла, прыводзіць да праблем пазней, калі іх цяжэй выправіць. Кампаніі, якія працуюць над кожным этапам наўмысна, у выніку атрымліваюць агентаў, якія сапраўды працуюць у рэальных умовах.