મોટાભાગની કંપનીઓ જે પહેલી વાર AI એજન્ટ્સનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે તે સીધા ટૂલ પસંદ કરવાનું છોડી દે છે. તે સામાન્ય રીતે એક ભૂલ છે. જે વ્યવસાયોને વાસ્તવિક મૂલ્ય મળે છે તેઓ ક્યાંક ઓછી ઉત્તેજક શરૂઆત કરે છે: કોઈ પણ પ્લેટફોર્મને સ્પર્શ કરે તે પહેલાં તેઓ કઈ સમસ્યાનું નિરાકરણ લાવી રહ્યા છે તે શોધી કાઢે છે.
આ રોડમેપ ચાર તબક્કાઓમાંથી પસાર થાય છે જે કાર્યરત AI એજન્ટને ખર્ચાળ પ્રયોગથી અલગ કરે છે, ઉપયોગના કેસને વ્યાખ્યાયિત કરવાથી શરૂ થાય છે અને લોન્ચ પછી શું થાય છે તે સાથે સમાપ્ત થાય છે.
દરેક તબક્કો તેની આગળના તબક્કા પર કેવી રીતે નિર્માણ કરે છે તે જોવા માટે આગળ વાંચો.
તમારા પહેલા AI એજન્ટ માટે યોગ્ય ઉપયોગનો કેસ વ્યાખ્યાયિત કરવો
મોટાભાગની ટીમોની અપેક્ષા કરતાં યોગ્ય શરૂઆતનું બિંદુ પસંદ કરવું વધુ મહત્વનું છે, કારણ કે તે નક્કી કરે છે કે એજન્ટ ઉપયોગી લાગે છે કે શાંતિથી ત્યજી દેવામાં આવે છે. લાલચ એ છે કે મોટું લક્ષ્ય રાખવું, પરંતુ નાનું અને ચોક્કસ પ્રથમ જમાવટ માટે વધુ સારી રીતે કાર્ય કરે છે.
અહીં કેટલીક બાબતો છે જે મજબૂત પ્રારંભિક ઉપયોગના કેસને આકાર આપે છે:
કાર્ય પુનરાવર્તિતતા
એક સારો પહેલો ઉપયોગ ઘણીવાર પૂરતો હોય છે જે મહિનાઓમાં નહીં, પણ અઠવાડિયામાં અર્થપૂર્ણ ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે . એક એજન્ટ જે દિવસમાં પાંચ ગ્રાહક પ્રશ્નોનું સંચાલન કરે છે તે તેની શક્તિઓ અથવા નબળાઈઓ વિશે વધુ કંઈ જાહેર કરશે નહીં. પાસવર્ડ રીસેટ વિનંતીઓ અથવા ઓર્ડર સ્ટેટસ ચેક જેવી કંઈક, જે દિવસમાં ડઝનેક વખત આવી શકે છે, ટીમને કામગીરીનું ઝડપથી મૂલ્યાંકન કરવા માટે પૂરતું વોલ્યુમ આપે છે.
સફળતાના સ્પષ્ટ માપદંડ
કંઈપણ બનાવતા પહેલા, ટીમને એજન્ટ કામ કરી રહ્યો છે કે નહીં તે જાણવાની જરૂર હોય છે. લોજિસ્ટિક્સ કંપની માનવ હેન્ડઓફ વિના કેટલા શિપિંગ પ્રશ્નો ઉકેલાય છે તે ટ્રેક કરી શકે છે. તે સંખ્યા એજન્ટને પછીથી મોટી ભૂમિકા મળે છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે આધારરેખા બની જાય છે.
સમાવિષ્ટ નિષ્ફળતા અસર
શરૂઆતના એજન્ટો ભૂલો કરશે, તેથી ઉપયોગના કિસ્સામાં ભૂલથી કેટલું નુકસાન થઈ શકે છે તે મર્યાદિત હોવું જોઈએ. જે એજન્ટ આંતરિક મીટિંગ સારાંશ તૈયાર કરે છે તે એજન્ટ જે આપમેળે રિફંડ જારી કરે છે તેના કરતા ઓછું જોખમ ધરાવે છે. ઓછા દાવવાળા કાર્યોથી શરૂઆત કરવાથી ટીમને ગ્રાહક સુધી પહોંચે તે પહેલાં સમસ્યાઓને ઠીક કરવાની તક મળે છે.
યોગ્ય માળખાગત સુવિધાઓ અને સાધનોની પસંદગી
ઉપયોગ કેસ લૉક થઈ ગયા પછી ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરના નિર્ણયો ઉતાવળમાં લેવામાં આવે છે, પરંતુ બાકીના પ્રોજેક્ટમાં કેટલું કામ લાગે છે તે તેઓ નક્કી કરે છે. કેટલીક ટીમો આંતરિક રીતે બધું બનાવે છે, જ્યારે અન્ય ટીમો તકનીકી પાયાના કામ માટે બહારના ભાગીદારો પર આધાર રાખે છે.
આ નિર્ણયને સામાન્ય રીતે માર્ગદર્શન આપતા કેટલાક પરિબળો નીચે મુજબ છે:
ઇન-હાઉસ વિરુદ્ધ મેનેજ્ડ બિલ્ડઆઉટ
શરૂઆતથી એજન્ટ બનાવવાનો અર્થ એ છે કે આગળ વધતા દરેક એકીકરણ, અપડેટ અને બગ ફિક્સની માલિકી મેળવવી. મેનેજ્ડ સર્વિસ પ્રોવાઇડર ઘણીવાર હાલના ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર લાવે છે જેનું પરીક્ષણ અન્ય ડિપ્લોયમેન્ટમાં પહેલાથી જ થઈ ગયું છે.
આ ખાસ કરીને AI સેલ્સ એજન્ટો માટે સંબંધિત છે , જ્યાં પ્રદાતાઓ પહેલાથી બનાવેલ CRM અને લીડ-રૂટિંગ ઇન્ટિગ્રેશન ઓફર કરે છે. અન્યથા આને આંતરિક રીતે વિકસાવવામાં મહિનાઓ લાગશે. બંને પાથનું મૂલ્યાંકન કરતી ટીમે ફક્ત બિલ્ડ સમય જ નહીં પરંતુ ત્યારબાદ થતી જાળવણીને પણ ધ્યાનમાં લેવી જોઈએ.
એકીકરણ જટિલતા
કેટલાક એજન્ટોને એક જ સિસ્ટમમાં પ્લગ કરવાની જરૂર પડે છે, જેમ કે હેલ્પ ડેસ્ક પ્લેટફોર્મ, જ્યારે અન્યને એકસાથે અનેક ટૂલ્સ સાથે કનેક્ટ કરવાની જરૂર પડે છે. સેલ્સ ટીમને એવા એજન્ટની જરૂર પડી શકે છે જે CRM, ઇમેઇલ પ્લેટફોર્મ અને શેડ્યુલિંગ ટૂલને એકસાથે સ્પર્શ કરે. વધુ એકીકરણ બિંદુઓનો અર્થ સામાન્ય રીતે વધુ સ્થાનો હોય છે જ્યાં કંઈક તૂટી શકે છે.
વિક્રેતા મૂલ્યાંકન માપદંડ
એજન્ટ લાઇવ થયા પછી દરેક પ્રદાતા સમાન સ્તરનો સપોર્ટ આપતો નથી. ટીમે પૂછવું જોઈએ કે વિક્રેતા ડાઉનટાઇમ કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે, કયા પ્રકારનું કસ્ટમાઇઝેશન શક્ય છે અને ઉપયોગ સાથે કિંમત કેવી રીતે માપવામાં આવે છે. આ જવાબો ઘણીવાર પ્રારંભિક ડેમો કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે તેઓ નક્કી કરે છે કે સમય જતાં સંબંધ કેવી રીતે ટકી રહે છે.
લોન્ચ કરતા પહેલા એજન્ટનું નિર્માણ અને પરીક્ષણ
તાલીમ ડેટા ગુણવત્તા આ તબક્કામાં આગળની દરેક વસ્તુને આકાર આપે છે, કારણ કે એજન્ટ ફક્ત એટલું જ સારું પ્રદર્શન કરે છે જેટલું તે શીખે છે. જૂના દસ્તાવેજોમાંથી મેળવેલી સપોર્ટ ટીમ એવા એજન્ટ સાથે સમાપ્ત થશે જે જૂના જવાબો આપશે. તાલીમ શરૂ થાય તે પહેલાં સ્રોત સામગ્રીની સમીક્ષા કરવાથી ગ્રાહકોની જાણ થયા પછી નહીં, પણ વહેલા મળે છે.
ડેટાની બહાર, સ્પષ્ટ સીમાઓ નક્કી કરવાથી એજન્ટ તેની ભૂમિકાને ઓળંગી શકતો નથી. નિર્ધારિત મર્યાદાઓ વિનાનો એજન્ટ એવી છૂટ આપી શકે છે જેને મંજૂરી આપવાનો કોઈ અધિકાર નથી, ફક્ત એટલા માટે કે તેને કંઈ કહ્યું ન હતું. એજન્ટ પોતાની જાતે શું નક્કી કરી શકે છે તેની વિરુદ્ધ માનવ મંજૂરીની જરૂર છે તે વ્યાખ્યાયિત કરવાથી, આ પરિસ્થિતિઓ બનતા પહેલા જ અટકાવી શકાય છે.
એકવાર તાલીમ અને સીમાઓ સ્થાપિત થઈ જાય, પછી આદર્શ કેસોની તુલનામાં અવ્યવસ્થિત, વાસ્તવિક દુનિયાના ઇનપુટ સામે પરીક્ષણ વધુ મહત્વનું છે. એજન્ટ દ્વારા ગ્રાહક સેવા ચલાવતી રિટેલ કંપનીને નમ્ર, સ્પષ્ટ શબ્દોમાં પ્રશ્નોનું સારી રીતે સંચાલન કરવાનું મળી શકે છે પરંતુ હતાશ, ટાઇપોથી ભરેલા સંદેશાઓ સાથે સંઘર્ષ કરવો પડે છે. સંપૂર્ણ લોન્ચ પહેલાં ટૂંકા આંતરિક પાયલોટ ચલાવવાથી આ ખામીઓ સપાટી પર આવે છે જ્યારે તે સુધારવામાં હજુ પણ સરળ હોય છે.
જમાવટ પછી દેખરેખ, પુનરાવર્તન અને સ્કેલિંગ
લોન્ચ પછીના પહેલા થોડા અઠવાડિયા એજન્ટના વાસ્તવિક વર્તન વિશે કોઈપણ પ્રી-લોન્ચ ટેસ્ટ કરતાં વધુ માહિતી આપે છે. લોજિસ્ટિક્સ કંપની શોધી શકે છે કે ગ્રાહકો ડિલિવરીમાં વિલંબ વિશે એવી રીતે પૂછે છે જે તાલીમ ડેટાએ ક્યારેય અપેક્ષા રાખી ન હતી. આ વિન્ડો દરમિયાન નજીકથી દેખરેખ રાખવાથી તે અંતર મોટી સંખ્યામાં ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને અસર કરે તે પહેલાં તે શોધી શકાય છે.
ત્યાંથી, અગાઉ સેટ કરેલા મેટ્રિક્સ સામે કામગીરીને ટ્રેક કરવાથી દેખરેખ કંઈક કાર્યક્ષમ બને છે. રિઝોલ્યુશન રેટમાં ઘટાડો એ ચોક્કસ પ્રશ્ન પ્રકાર તરફ નિર્દેશ કરી શકે છે જે એજન્ટ ગેરસમજ રાખે છે. ત્રિમાસિક ચેક-ઇનની રાહ જોવાને બદલે, તે પેટર્નની સાપ્તાહિક સમીક્ષા કરવાથી, નાની સમસ્યાઓ વધે તે પહેલાં એજન્ટને સમાયોજિત કરવાનું સરળ બને છે.
એકવાર સમય જતાં કામગીરી સ્થિર રહે, પછી સ્કેલિંગ અનુમાન કરતાં વાજબી આગળનું પગલું બની જાય છે. શિપિંગ પૂછપરછ પર મહિનાઓ સુધી વિશ્વસનીય કામગીરી પછી, કોઈ વ્યવસાય બિલિંગ પ્રશ્નોને હેન્ડલ કરવા માટે સપોર્ટ એજન્ટનો વિસ્તાર કરી શકે છે. દરેક નવો ઉમેરો શ્રેષ્ઠ રીતે કાર્ય કરે છે જ્યારે તે અગાઉના તબક્કામાં નિર્ધારિત સમાન પાયાના કાર્યને અનુસરે છે, ઉપયોગના કેસને વ્યાખ્યાયિત કરવાથી લઈને તેનું યોગ્ય રીતે પરીક્ષણ કરવા સુધી.
અંતિમ વિચારો
AI એજન્ટને સફળતાપૂર્વક તૈનાત કરવાથી ક્રમમાં જ કામ આવે છે. એક તબક્કો છોડી દેવાથી, અથવા બીજા તબક્કામાં પહોંચવા માટે એક તબક્કો પસાર કરવાથી, સમસ્યાઓ પાછળથી સપાટી પર આવે છે જ્યારે તેને ઠીક કરવી મુશ્કેલ હોય છે. જે વ્યવસાયો દરેક તબક્કામાંથી ઇરાદાપૂર્વક કાર્ય કરે છે તેઓ એવા એજન્ટો સાથે સમાપ્ત થાય છે જે ખરેખર વાસ્તવિક પરિસ્થિતિઓમાં ટકી રહે છે.