Većina tvrtki koje prvi put isprobavaju AI agente odmah prelazi na odabir alata. To je obično pogreška. Tvrtke koje ostvaruju stvarnu vrijednost obično počinju s manje uzbudljivim: shvaćanjem točno koji problem rješavaju prije nego što itko dotakne platformu.
Ovaj plan prolazi kroz četiri faze koje odvajaju funkcionalnog AI agenta od skupog eksperimenta, počevši od definiranja slučaja upotrebe pa sve do onoga što se događa nakon lansiranja.
Čitajte dalje kako biste vidjeli kako se svaka faza nadovezuje na prethodnu.
Definiranje pravog slučaja upotrebe za vašeg prvog AI agenta
Odabir prave početne točke važniji je nego što većina timova očekuje, jer određuje hoće li se agent osjećati korisnim ili će biti tiho napušten. Postoji iskušenje ciljati na velike ciljeve, ali mali i specifični ciljevi obično bolje funkcioniraju za prvo raspoređivanje.
Evo nekoliko razmatranja koja oblikuju snažan početni slučaj upotrebe:
Ponovljivost zadatka
Dobar prvi slučaj upotrebe događa se dovoljno često da generira značajne podatke unutar nekoliko tjedana, a ne mjeseci. Agent koji obrađuje pet pitanja kupaca dnevno neće otkriti mnogo o svojim snagama ili slabostima. Nešto poput zahtjeva za resetiranje lozinke ili provjere statusa narudžbe, što može doći desetke puta dnevno, daje timu dovoljno volumena za brzu procjenu performansi.
Jasni kriteriji uspjeha
Prije nego što išta izgradi, timu je potreban način da sazna radi li agent. Logistička tvrtka može pratiti koliko se pitanja o otpremi riješi bez ljudske predaje. Taj broj postaje osnova za odlučivanje hoće li agent kasnije dobiti veću ulogu.
Utjecaj ograničenog kvara
Rani agenti će griješiti, stoga bi slučaj upotrebe trebao ograničiti koliko štete pogreška može uzrokovati. Agent koji izrađuje sažetke internih sastanaka nosi manji rizik od onog koji automatski izdaje povrate novca. Početak sa zadacima s nižim ulozima daje timu prostor za rješavanje problema prije nego što dođu do kupca.
Odabir prave infrastrukture i alata
Odluke o infrastrukturi obično se donose brzopleto nakon što se utvrdi slučaj upotrebe, ali one određuju koliko posla ostatak projekta zahtijeva. Neki timovi sve grade interno, dok se drugi oslanjaju na vanjske partnere za tehničku osnovu.
Slijede neki od čimbenika koji obično utječu na ovu odluku:
Interna izgradnja u odnosu na upravljanu izgradnju
Izgradnja agenta od nule znači preuzimanje odgovornosti za svaku integraciju, ažuriranje i ispravak grešaka u budućnosti. Pružatelj upravljanih usluga često donosi postojeću infrastrukturu koja je već testirana u drugim implementacijama.
To je posebno važno za AI prodajne agente , gdje pružatelji usluga nude unaprijed izgrađene CRM i integracije za usmjeravanje potencijalnih klijenata. Njihov interni razvoj bi inače trajao mjesecima. Tim koji vaga oba puta trebao bi uzeti u obzir ne samo vrijeme izgradnje već i održavanje koje slijedi.
Složenost integracije
Neki agenti trebaju se spojiti na jedan sustav, poput platforme za korisničku podršku, dok se drugi istovremeno povezuju s nekoliko alata. Prodajnom timu može biti potreban agent koji istovremeno koristi CRM, platformu za e-poštu i alat za zakazivanje. Više točaka integracije obično znači više mjesta gdje nešto može pokvariti.
Kriteriji za ocjenjivanje dobavljača
Ne nudi svaki pružatelj usluga istu razinu podrške nakon što agent pokrene rad. Tim bi trebao pitati kako dobavljač rješava zastoje, kakve su vrste prilagodbi moguće i kako se cijene skaliraju s korištenjem. Ovi odgovori često su važniji od početne demonstracije, jer određuju kako će se odnos održati tijekom vremena.
Izrada i testiranje agenta prije lansiranja
Kvaliteta podataka za obuku oblikuje sve što slijedi u ovoj fazi, budući da agent radi samo onoliko dobro koliko je dobro iz čega uči. Tim za podršku koji koristi zastarjelu dokumentaciju završit će s agentom koji daje zastarjele odgovore. Pregled izvornog materijala prije početka obuke to otkriva rano, a ne nakon što kupci to primijete.
Osim samih podataka, postavljanje jasnih granica sprječava agenta da prekorači svoju ulogu. Agent bez definiranih ograničenja mogao bi ponuditi popust koji nema ovlasti odobriti, jednostavno zato što mu ništa nije reklo da to ne učini. Definiranje onoga što agent može sam odlučiti, nasuprot tome što zahtijeva ljudsko odobrenje, sprječava ove situacije prije nego što se dogode.
Nakon što su obuka i granice postavljene, testiranje u odnosu na neuredne, stvarne unose važnije je od testiranja u odnosu na idealne slučajeve. Maloprodajna tvrtka koja vodi korisničku službu putem agenta može otkriti da dobro rješava pristojna, jasno formulirana pitanja, ali se bori s frustrirajućim porukama punim tipografskih grešaka. Provođenje kratkog internog pilot projekta prije potpunog lansiranja obično otkriva te nedostatke dok ih je još lako popraviti.
Praćenje, iteriranje i skaliranje nakon implementacije
Prvih nekoliko tjedana nakon lansiranja otkriva više o ponašanju agenta u stvarnom svijetu nego što bi to mogao bilo koji test prije lansiranja. Logistička tvrtka mogla bi otkriti da kupci pitaju o kašnjenjima isporuke na načine koje podaci o obuci nikada nisu predvidjeli. Pažljivo praćenje tijekom ovog razdoblja hvata te praznine prije nego što utječu na veliki broj interakcija.
Od tada, praćenje performansi u odnosu na ranije postavljene metrike pretvara nadzor u nešto što se može poduzeti. Pad stope rješavanja problema može ukazivati na određenu vrstu pitanja koju agent pogrešno shvaća. Tjedni pregled tog obrasca, umjesto čekanja tromjesečne provjere, olakšava prilagodbu agenta prije nego što se mali problemi uslože.
Nakon što se performanse s vremenom stabiliziraju, skaliranje postaje razuman sljedeći korak, a ne nagađanje. Tvrtka bi mogla proširiti agenta za podršku kako bi se bavila pitanjima o naplati nakon mjeseci pouzdanog rada na upitima o dostavi. Svaki novi dodatak najbolje funkcionira kada slijedi iste temelje postavljene u ranijim fazama, od definiranja slučaja upotrebe do pravilnog testiranja.
Završne misli
Uspješno postavljanje AI agenta svodi se na redoslijed. Preskakanje faze ili žurba kroz jednu da bi se došlo do sljedeće obično kasnije otkriva probleme kada ih je teže popraviti. Tvrtke koje rade kroz svaku fazu namjerno završavaju s agentima koji se doista održavaju u stvarnim uvjetima.