კომპანიების უმეტესობა, რომლებიც პირველად ცდილობენ ხელოვნური ინტელექტის აგენტების გამოყენებას, პირდაპირ ინსტრუმენტის არჩევაზე გადადიან. ეს, როგორც წესი, შეცდომაა. ბიზნესები, რომლებიც რეალურ ღირებულებას იღებენ, როგორც წესი, ნაკლებად საინტერესო ადგილიდან იწყებენ: ზუსტად იმ პრობლემის გარკვევას, თუ რა პრობლემის გადაჭრა სურთ, სანამ ვინმე პლატფორმას შეეხება.
ეს გზამკვლევი მოიცავს ოთხ ეტაპს, რომელიც განასხვავებს მოქმედ ხელოვნური ინტელექტის აგენტს ძვირადღირებული ექსპერიმენტისგან, დაწყებული გამოყენების შემთხვევის განსაზღვრით და დამთავრებული გაშვების შემდეგ მომხდარი მოვლენებით.
განაგრძეთ კითხვა, რომ ნახოთ, თუ როგორ ეფუძნება თითოეული ეტაპი წინას.
თქვენი პირველი ხელოვნური ინტელექტის აგენტისთვის სწორი გამოყენების შემთხვევის განსაზღვრა
სწორი საწყისი წერტილის არჩევა უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე გუნდების უმეტესობა მოელის, რადგან ეს განსაზღვრავს, თავს თუ არა აგენტი სასარგებლოდ იგრძნობს თუ ჩუმად მიატოვებენ. ცდუნებაა, დიდი მიზნები დაისახოთ, მაგრამ მცირე და კონკრეტული, როგორც წესი, პირველი განლაგებისთვის უკეთესად მუშაობს.
აქ მოცემულია რამდენიმე მოსაზრება, რომელიც ძლიერ საწყის გამოყენების შემთხვევას ქმნის:
დავალების განმეორებადობა
კარგი პირველი გამოყენების შემთხვევა საკმაოდ ხშირად ხდება იმისთვის, რომ მნიშვნელოვანი მონაცემები კვირების და არა თვეების განმავლობაში გენერირდეს. აგენტი, რომელიც დღეში ხუთ მომხმარებლის კითხვას ამუშავებს, ბევრს არ გაამჟღავნებს თავის ძლიერ ან სუსტ მხარეებზე. ისეთი რამ, როგორიცაა პაროლის გადატვირთვის მოთხოვნები ან შეკვეთის სტატუსის შემოწმება, რაც შეიძლება დღეში ათობითჯერ მოხდეს, გუნდს საკმარის მოცულობას აძლევს შესრულების სწრაფად შესაფასებლად.
წარმატების მკაფიო კრიტერიუმები
ნებისმიერი რამის შექმნამდე, გუნდს სჭირდება იმის გარკვევა, მუშაობს თუ არა აგენტი. ლოჯისტიკურმა კომპანიამ შეიძლება თვალყური ადევნოს, თუ რამდენი გადაზიდვის საკითხი წყდება ადამიანის ჩარევის გარეშე. ეს რიცხვი ხდება საბაზისო მაჩვენებელი იმის გადასაწყვეტად, მიიღებს თუ არა აგენტი უფრო დიდ როლს მოგვიანებით.
შეკავებული უკმარისობის გავლენა
ადრეული აგენტები შეცდომებს დაუშვებენ, ამიტომ გამოყენების შემთხვევამ უნდა შეზღუდოს შეცდომის მიერ გამოწვეული ზიანის ოდენობა. აგენტი, რომელიც შიდა შეხვედრების რეზიუმეებს ადგენს, ნაკლებ რისკს ატარებს, ვიდრე ის, რომელიც ავტომატურად აბრუნებს თანხას. დაბალი რისკის მქონე დავალებებით დაწყება გუნდს პრობლემების მომხმარებლამდე გამოსწორების საშუალებას აძლევს.
სწორი ინფრასტრუქტურისა და ინსტრუმენტების არჩევა
ინფრასტრუქტურასთან დაკავშირებული გადაწყვეტილებები, როგორც წესი, ნაჩქარევად მიიღება გამოყენების შემთხვევის დადასტურების შემდეგ, თუმცა ისინი განსაზღვრავენ, თუ რამდენ სამუშაოს მოითხოვს პროექტის დანარჩენი ნაწილი. ზოგიერთი გუნდი ყველაფერს შიდა პროექტებს აწყობს, ზოგი კი ტექნიკური საფუძვლისთვის გარე პარტნიორებს ეყრდნობა.
ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე ფაქტორი, რომელიც, როგორც წესი, ამ გადაწყვეტილების მიღების გზამკვლევია:
საკუთარი ძალებით მშენებლობა მართული მშენებლობის წინააღმდეგ
აგენტის ნულიდან შექმნა ნიშნავს ყველა ინტეგრაციის, განახლების და შეცდომების გამოსწორების მფლობელობას მომავალში. მართული სერვისების მიმწოდებელი ხშირად იყენებს არსებულ ინფრასტრუქტურას, რომელიც უკვე გამოცდილია სხვა განლაგებებში.
ეს განსაკუთრებით აქტუალურია ხელოვნური ინტელექტის მქონე გაყიდვების აგენტებისთვის , სადაც პროვაიდერები გვთავაზობენ წინასწარ ჩაშენებულ CRM და ლიდების მარშრუტიზაციის ინტეგრაციებს. სხვა შემთხვევაში, მათ შიდა განვითარებას თვეები დასჭირდებოდა. ორივე გზის აწონ-დაწონვისას გუნდმა უნდა გაითვალისწინოს არა მხოლოდ შექმნის დრო, არამედ შემდგომი ტექნიკური მომსახურებაც.
ინტეგრაციის სირთულე
ზოგიერთ აგენტს ერთ სისტემაში ჩართვა სჭირდება, მაგალითად, დახმარების სამსახურის პლატფორმაში, ზოგი კი ერთდროულად რამდენიმე ინსტრუმენტთან დაკავშირებას საჭიროებს. გაყიდვების გუნდს შეიძლება დასჭირდეს აგენტი, რომელიც ერთდროულად ეხება CRM-ს, ელფოსტის პლატფორმას და დაგეგმვის ინსტრუმენტს. ინტეგრაციის მეტი წერტილი, როგორც წესი, ნიშნავს მეტ ადგილს, სადაც რაღაც შეიძლება ჩაიშალოს.
მომწოდებლის შეფასების კრიტერიუმები
აგენტის გაშვების შემდეგ ყველა პროვაიდერი ერთნაირი დონის მხარდაჭერას არ სთავაზობს. გუნდმა უნდა დაუსვას კითხვა, თუ როგორ უმკლავდება გამყიდველი შეფერხებას, რა სახის პერსონალიზაციაა შესაძლებელი და როგორ იცვლება ფასები გამოყენებასთან ერთად. ეს პასუხები ხშირად უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე საწყისი დემო ვერსია, რადგან ისინი განსაზღვრავენ, თუ როგორ შენარჩუნდება ურთიერთობა დროთა განმავლობაში.
აგენტის შექმნა და ტესტირება გაშვებამდე
ტრენინგის მონაცემების ხარისხი განსაზღვრავს ამ ფაზის შემდგომ ყველაფერს, რადგან აგენტი მხოლოდ იმდენს ასრულებს, რამდენსაც სწავლობს. დამხმარე გუნდი, რომელიც მოძველებული დოკუმენტაციიდან იღებს ინფორმაციას, საბოლოოდ მიიღებს აგენტს, რომელიც მოძველებულ პასუხებს გასცემს. ტრენინგის დაწყებამდე წყაროს მასალის გადახედვა ამას ადრეულ ეტაპზე აფიქსირებს და არა მომხმარებლების მიერ შესამჩნევის შემდეგ.
მონაცემების გარდა, მკაფიო საზღვრების დაწესება აგენტს ხელს უშლის თავისი როლის გადაჭარბებაში. განსაზღვრული შეზღუდვების გარეშე აგენტმა შეიძლება შესთავაზოს ფასდაკლება, რომლის დამტკიცების უფლებამოსილებაც არ აქვს, უბრალოდ იმიტომ, რომ არაფერი უკარნახებს, რომ ეს არ გააკეთოს. იმის განსაზღვრა, თუ რა შეუძლია აგენტს დამოუკიდებლად გადაწყვიტოს და რაზეა ადამიანის თანხმობა საჭირო, ხელს უშლის ამ სიტუაციების მოხდენამდე.
ტრენინგისა და საზღვრების დაწესების შემდეგ, რეალურ სამყაროში არეულ-დარეულ მონაცემებთან ტესტირება იდეალურ შემთხვევებთან შედარებით უფრო მნიშვნელოვანია. საცალო ვაჭრობის კომპანია, რომელიც აგენტის მეშვეობით ახორციელებს მომხმარებელთა მომსახურებას, შეიძლება აღმოაჩინოს, რომ კარგად უმკლავდება თავაზიან, მკაფიოდ ჩამოყალიბებულ კითხვებს, მაგრამ ებრძვის იმედგაცრუებულ, ორთოგრაფიულ შეცდომებს. სრულ გაშვებამდე მოკლე შიდა პილოტური პროექტის ჩატარება, როგორც წესი, ამ ხარვეზებს ავლენს, მაშინ როცა მათი გამოსწორება ჯერ კიდევ ადვილია.
მონიტორინგი, იტერაცია და მასშტაბირება განლაგების შემდეგ
გაშვებიდან პირველი რამდენიმე კვირა აგენტის რეალურ ქცევაზე უფრო მეტს ავლენს, ვიდრე ნებისმიერი გაშვებამდელი ტესტირება. ლოჯისტიკურმა კომპანიამ შეიძლება აღმოაჩინოს, რომ მომხმარებლები მიწოდების შეფერხებების შესახებ ისეთ გზებს ითხოვენ, რასაც ტრენინგის მონაცემები არასდროს ელოდა. ამ ფანჯრის განმავლობაში მკაცრი მონიტორინგი ამ ხარვეზებს აფიქსირებს მანამ, სანამ ისინი დიდ ურთიერთქმედებებზე იმოქმედებენ.
ამის შემდეგ, ადრე დაყენებული მეტრიკების მიმართ შესრულების თვალყურის დევნება მონიტორინგს ქმედით ქმედებად აქცევს. გადაჭრის მაჩვენებლის ვარდნა შეიძლება მიუთითებდეს კონკრეტული ტიპის კითხვაზე, რომელსაც აგენტი მუდმივად არასწორად იგებს. ამ ნიმუშის ყოველკვირეული გადახედვა, კვარტალური შემოწმების ლოდინის ნაცვლად, აადვილებს აგენტის მიერ მცირე პრობლემების გაჩენამდე კორექტირებას.
როგორც კი შესრულება დროთა განმავლობაში სტაბილური დარჩება, მასშტაბირება გონივრული შემდეგი ნაბიჯი ხდება და არა ვარაუდი. ბიზნესმა შეიძლება გააფართოვოს დამხმარე აგენტი ბილინგის საკითხებზე პასუხის გასაცემად, ტრანსპორტირების მოთხოვნებზე რამდენიმეთვიანი საიმედო შესრულების შემდეგ. ყოველი ახალი დამატება საუკეთესოდ მუშაობს, როდესაც ის მიჰყვება იმავე საფუძველს, რომელიც ადრეულ ეტაპებზე იყო გაწერილი, გამოყენების შემთხვევის განსაზღვრიდან მის სათანადო ტესტირებამდე.
საბოლოო ფიქრები
ხელოვნური ინტელექტის აგენტის წარმატებით განლაგება თანმიმდევრობაზეა დამოკიდებული. ერთი ეტაპის გამოტოვება ან ერთი ეტაპის შემდეგ ეტაპზე გადასასვლელად აჩქარება, როგორც წესი, პრობლემებს მოგვიანებით, როდესაც მათი გამოსწორება უფრო რთულია, წარმოშობს. ბიზნესები, რომლებიც თითოეულ ფაზას გადიან, განზრახ იღებენ აგენტებს, რომლებიც რეალურად უძლებენ რეალურ პირობებში.