Yapay zekâ ajanlarını ilk kez deneyen çoğu şirket doğrudan bir araç seçmeye geçiyor. Bu genellikle bir hatadır. Gerçek değer elde eden işletmeler genellikle daha az heyecan verici bir yerden başlarlar: platforma kimse dokunmadan önce tam olarak hangi sorunu çözdüklerini anlamak.
Bu yol haritası, işlevsel bir yapay zeka ajanını pahalı bir deneyden ayıran dört aşamayı ele alıyor; kullanım senaryosunun tanımlanmasıyla başlayıp lansmandan sonra neler olacağına kadar uzanıyor.
Her aşamanın bir öncekinin üzerine nasıl inşa edildiğini görmek için okumaya devam edin.
İlk Yapay Zeka Ajanınız İçin Doğru Kullanım Alanını Tanımlama
Doğru başlangıç noktasını seçmek, çoğu ekibin beklediğinden daha önemlidir, çünkü bu, ajanın faydalı olup olmayacağını veya sessizce terk edilip edilmeyeceğini belirler. Büyük hedefler koyma eğilimi vardır, ancak ilk dağıtım için küçük ve spesifik hedefler genellikle daha iyi sonuç verir.
İşte güçlü bir ilk kullanım senaryosunu şekillendiren bazı hususlar:
Görev tekrarlanabilirliği
İyi bir ilk kullanım örneği, haftalar içinde anlamlı veriler üretecek kadar sık gerçekleşir , aylar değil. Günde beş müşteri sorusunu yanıtlayan bir temsilci, güçlü veya zayıf yönleri hakkında fazla bilgi vermez. Şifre sıfırlama istekleri veya sipariş durumu kontrolleri gibi günde onlarca kez gelebilecek durumlar, bir ekibe performansı hızlı bir şekilde değerlendirmek için yeterli hacim sağlar.
Net başarı kriterleri
Herhangi bir şey inşa etmeden önce, bir ekibin ajanın çalışıp çalışmadığını bilmesinin bir yoluna ihtiyacı vardır. Bir lojistik şirketi, insan müdahalesi olmadan kaç sevkiyat sorusunun çözüldüğünü takip edebilir. Bu sayı, ajanın daha sonra daha büyük bir rol üstlenip üstlenmeyeceğine karar vermek için temel ölçüt haline gelir.
Sınırlı arıza etkisi
Yeni başlayan temsilciler hata yapabilir, bu nedenle kullanım senaryosu bir hatanın ne kadar hasara yol açabileceğini sınırlandırmalıdır. Dahili toplantı özetlerini hazırlayan bir temsilci, otomatik olarak para iadesi yapan bir temsilciye göre daha az risk taşır. Daha düşük riskli görevlerle başlamak, ekibe sorunlar müşteriye ulaşmadan önce bunları düzeltme olanağı sağlar.
Doğru Altyapı ve Araçları Seçmek
Bir kullanım senaryosu kesinleştikten sonra altyapı kararları genellikle aceleyle alınır, ancak bu kararlar projenin geri kalanının ne kadar zaman alacağını şekillendirir. Bazı ekipler her şeyi kendi bünyesinde geliştirirken, diğerleri teknik altyapı için dış ortaklara güvenir.
Bu kararı yönlendiren faktörlerden bazıları şunlardır:
Şirket içi kurulum mu yoksa yönetilen kurulum mu?
Sıfırdan bir ajan oluşturmak, bundan sonraki her entegrasyon, güncelleme ve hata düzeltmesinin sorumluluğunu üstlenmek anlamına gelir. Yönetilen hizmet sağlayıcısı genellikle diğer dağıtımlarda zaten test edilmiş mevcut bir altyapı sunar.
Bu durum, özellikle sağlayıcıların önceden oluşturulmuş CRM ve müşteri adayı yönlendirme entegrasyonları sunduğu yapay zeka satış temsilcileri için geçerlidir . Bunların şirket içinde geliştirilmesi aksi takdirde aylar sürebilir. Her iki yolu da değerlendiren bir ekip, yalnızca geliştirme süresini değil, sonrasında yapılacak bakımı da hesaba katmalıdır.
Entegrasyon karmaşıklığı
Bazı temsilcilerin bir yardım masası platformu gibi tek bir sisteme bağlanması gerekirken, diğerleri aynı anda birden fazla araca bağlanır. Bir satış ekibinin, CRM'ye, e-posta platformuna ve planlama aracına aynı anda erişebilen bir temsilciye ihtiyacı olabilir. Daha fazla entegrasyon noktası genellikle bir şeylerin bozulabileceği daha fazla yer anlamına gelir.
Tedarikçi değerlendirme kriterleri
Her sağlayıcı, bir temsilci devreye girdikten sonra aynı düzeyde destek sunmaz. Bir ekip, satıcının kesinti sürelerini nasıl yönettiğini, ne tür özelleştirmelerin mümkün olduğunu ve fiyatlandırmanın kullanım oranına göre nasıl ölçeklendiğini sormalıdır. Bu cevaplar, ilişkinin zaman içinde nasıl süreceğini belirlediği için genellikle ilk demodan daha önemlidir.
Aracıyı Lansmandan Önce Oluşturma ve Test Etme
Eğitim verilerinin kalitesi, bu aşamadan sonra gelen her şeyi şekillendirir, çünkü bir ajan ancak öğrendikleri kadar iyi performans gösterir. Güncel olmayan dokümanlardan yararlanan bir destek ekibi, sonuçta güncel olmayan yanıtlar veren bir ajana sahip olacaktır. Eğitim başlamadan önce kaynak materyali gözden geçirmek, müşteriler fark etmeden önce bu durumu erken aşamada tespit etmeyi sağlar.
Verinin kendisinin ötesinde, net sınırlar belirlemek, ajanın rolünü aşmasını engeller. Tanımlanmış sınırları olmayan bir ajan, onaylama yetkisi olmadığı bir indirimi, hiçbir şey ona bunu yapmamasını söylemediği için sunabilir. Ajanın kendi başına karar verebileceği şeyleri ve insan onayı gerektiren şeyleri tanımlamak, bu durumların yaşanmasını önler.
Eğitim ve sınırlar belirlendikten sonra, ideal durumlara karşı test yapmaktan ziyade, karmaşık, gerçek dünya girdilerine karşı test yapmak daha önemlidir. Müşteri hizmetlerini bir temsilci aracılığıyla yürüten bir perakende şirketi, kibar, açık ve net soruları iyi bir şekilde ele alırken, hayal kırıklığıyla dolu, yazım hatalarıyla dolu mesajlarla mücadele edebilir. Tam lansmandan önce kısa bir iç pilot uygulama yürütmek, bu eksiklikleri düzeltilmesi kolayken ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Dağıtımdan Sonra İzleme, Yineleme ve Ölçeklendirme
Lansmandan sonraki ilk birkaç hafta, bir ajanın gerçek dünyadaki davranışları hakkında, lansman öncesi herhangi bir testten daha fazla bilgi ortaya koyar. Bir lojistik şirketi, müşterilerin teslimat gecikmeleri hakkında eğitim verilerinin asla öngörmediği şekillerde soru sorduğunu keşfedebilir. Bu süreçte yapılan yakın izleme, bu eksikliklerin çok sayıda etkileşimi etkilemeden önce tespit edilmesini sağlar.
Buradan hareketle, daha önce belirlenen ölçütlere göre performansı izlemek, izlemeyi eyleme dönüştürülebilir bir hale getirir. Çözüm oranındaki düşüş, temsilcinin sürekli yanlış anladığı belirli bir soru türüne işaret edebilir. Bu durumu üç aylık bir kontrol beklemek yerine haftalık olarak gözden geçirmek, küçük sorunlar birikmeden önce temsilciyi ayarlamayı kolaylaştırır.
Performans zaman içinde istikrarlı hale geldiğinde, ölçeklendirme bir tahminden ziyade mantıklı bir sonraki adım haline gelir. Bir işletme, aylarca gönderim sorgularında güvenilir performans gösterdikten sonra, faturalama sorularını ele almak için bir destek temsilcisini genişletebilir. Her yeni ekleme, kullanım durumunu tanımlamaktan doğru şekilde test etmeye kadar, önceki aşamalarda ortaya konan aynı temelleri izlediğinde en iyi sonucu verir.
Son Düşüncelerimiz
Yapay zekâ ajanını başarıyla devreye almak, sıralamaya bağlıdır. Bir aşamayı atlamak veya bir sonraki aşamaya geçmek için acele etmek, daha sonra düzeltilmesi daha zor olan sorunların ortaya çıkmasına neden olur. Her aşamayı bilinçli bir şekilde uygulayan işletmeler, gerçek koşullar altında gerçekten işe yarayan ajanlara sahip olurlar.