ИИ-агенты сплочают гибридные команды, помогая преодолеть разобщенность сотрудников. Гибридный формат работы остается актуальным, несмотря на стремление многих руководителей вернуть сотрудников в офисы. Примером может служить ситуация в США, где четверть работников — более 35 миллионов человек — продолжают работать удаленно хотя бы часть времени. Многие из них неохотно воспринимают призывы вернуться в офис, даже когда бизнес-лидеры подчеркивают важность личного присутствия для успеха компании.
ИИ-агенты сплочают гибридные команды, усиливая их производительность, стимулируя инновации и улучшая взаимодействие, что особенно важно в условиях удаленной или гибридной работы.
Что такое ИИ-агенты?
ИИ-агенты представляют собой усовершенствованную форму искусственного интеллекта, способного понимать запросы и отвечать на них без участия человека. В отличие от традиционных ботов, которые работают по заранее заданным алгоритмам, автономные агенты адаптируются к динамическим условиям, что делает их идеальными для решения сложных многоступенчатых задач.
Эта технология особенно полезна в условиях гибридной или удаленной работы, где ключевую роль играют бесперебойная коммуникация и эффективное управление задачами. Например, системы вроде SalesAI предоставляют компаниям инструменты для быстрого создания и внедрения таких агентов, помогая автоматизировать рутинные процессы и улучшать взаимодействие между сотрудниками.
Как ИИ-агенты меняют рабочие процессы?
Хотя автономные агенты чаще всего используются в сфере обслуживания клиентов или продаж, их потенциал значительно шире. Они способны трансформировать повседневные процессы в масштабах всей компании, включая:
Упрощение коммуникации. Агенты обеспечивают более эффективное взаимодействие между удаленными и офисными сотрудниками, устраняя барьеры в общении.
Автоматизацию задач. Рутинные процессы, такие как обработка запросов или планирование встреч, передаются на выполнение ИИ, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах.
Объединение команд. Агенты помогают устранить разрыв между сотрудниками, работающими в разных форматах, создавая условия для более продуктивного сотрудничества.
Поддержка гибридных команд
Автономные агенты играют ключевую роль в поддержке гибридного формата работы. Они не только автоматизируют рутинные задачи, но и способствуют улучшению коммуникации, помогая удаленным сотрудникам оставаться на связи с коллегами в офисе. Это меняет подход к совместной работе, делая ее более эффективной, независимо от того, где находятся сотрудники.
Вот три ключевых способа, как агенты помогают гибридным командам работать лучше:
Автоматизация задач. Снижение нагрузки на сотрудников за счет выполнения рутинных операций.
Улучшение взаимодействия. Создание единой среды для коммуникации между удаленными и офисными сотрудниками.
Поддержание продуктивности. Обеспечение постоянного доступа к инструментам и информации для всех участников команды.
Искусственный интеллект, интегрированный в рабочие процессы, помогает бизнесу не только адаптироваться к вызовам гибридной работы, но и достигать новых высот в эффективности и инновациях.
1. ИИ-агенты делают сотрудников более продуктивными
Инструменты для совместной работы, такие как мессенджеры, облачные хранилища и офисные пакеты, помогли обеспечить возможность удаленной работы. Однако с развитием искусственного интеллекта и удаленных технологий на сцену выходят интеллектуальные, динамичные и персонализированные агенты ИИ.
Агенты способны автоматизировать множество задач, включая планирование встреч, создание резюме, написание электронных писем, проведение исследований и анализ данных. Эти трудоемкие процессы, которые часто отнимают много времени, теперь могут выполняться агентами. Это освобождает сотрудников для более глубокого взаимодействия с коллегами и сосредоточения на стратегических задачах, независимо от их местоположения.
Агенты, созданные с использованием технологий, подобных SalesAI, могут интегрироваться с данными CRM, такими как маркетинг, продажи, обслуживание клиентов и другие бизнес-процессы. Это позволяет предоставлять аналитику в режиме реального времени, адаптированную под конкретный бизнес-контекст, что помогает командам принимать обоснованные решения и предпринимать действия в рамках CRM-системы.
Например, менеджер может захотеть автоматизировать процесс подготовки сводки после каждой встречи. Для этого создается агент, который генерирует резюме встречи, пишет последующее электронное письмо и рассылает его всем заинтересованным сторонам — независимо от того, присутствовали они лично, удаленно или вообще не участвовали. Это пример новой волны автоматизации, которая позволяет сотрудникам выполнять более сложные задачи быстрее и эффективнее, освобождая время для более продуктивной работы.
Сегодня мы видим, как элементы искусственного интеллекта постепенно интегрируются в существующие процессы, повышая их эффективность. Но с течением времени эта тенденция изменит саму природу работы, делая её более интеллектуальной, динамичной и результативной.
2. ИИ-агенты облегчают общение и совместную работу в режиме реального времени
Много говорится о пользе спонтанных разговоров в офисе — тех самых бесед в коридорах, которые помогают стимулировать творчество, укреплять отношения и находить быстрые решения проблем. Однако в условиях гибридной работы такие взаимодействия теряются, что может негативно сказаться на командной динамике.
Агенты помогают командам, работающим удаленно или в разных уголках мира, преодолеть этот разрыв. Они интеллектуально фильтруют уведомления, расставляют приоритеты и обеспечивают, чтобы сотрудники получали только действительно важные обновления. Это позволяет избежать перегрузки информацией и сосредоточиться на ключевых задачах.
Благодаря агентам сотрудники получают обновления в режиме реального времени, а также контекст текущих проектов. Это помогает командам оставаться в курсе событий и обсуждать важные вопросы, как только они возникают.
Примером может служить использование технологий, подобных SalesAI. Такие инструменты помогают:
Все это происходит автоматически, без вашего участия.
Этот пример показывает, как контекстно-зависимые агенты могут улучшить коммуникацию и совместную работу, даже если команда распределена по разным локациям. Они создают условия для эффективного взаимодействия в режиме реального времени, что особенно важно в современных гибридных рабочих моделях.
3. ИИ-агенты помогают управлять рабочими процессами проекта
Когда ваша команда распределена, например, по трем разным странам, это вовсе не означает, что работа не может быть слаженной. Искусственный интеллект и гибридная работа дополняют друг друга, так как агенты работают круглосуточно, помогая решать проблемы, связанные с разницей в часовых поясах.
Агенты берут на себя управление рабочими процессами проекта: они отслеживают ход выполнения задач, назначают их нужным людям и отправляют напоминания. Это помогает командам оставаться в курсе сроков, обязанностей и актуальных обновлений.
Представьте команду, которая готовится к запуску нового продукта. Агент автоматически отслеживает цели и сроки проекта, распределяя задачи на основе доступности, навыков и текущей загруженности сотрудников. Например, если дизайнер в одной стране завершил свою часть работы, агент сразу переназначает следующую задачу дизайнеру из другой страны. Это обеспечивает непрерывный прогресс, независимо от часового пояса.
Кроме того, агент отслеживает возможные блокирующие факторы и уведомляет членов команды о проблемах, которые могут замедлить процесс. В некоторых случаях он даже предлагает решения, основываясь на опыте работы с аналогичными задачами в прошлом.
Агенты также координируют коммуникацию и помогают корректировать сроки, автоматически планируя встречи и синхронизации между участниками команды.
Этот подход позволяет распределенным командам работать слаженно, минимизируя задержки и улучшая управление проектами, независимо от расстояний и временных зон.
ИИ-агенты преобразят работу, и быстрее, чем вы думаете
Несмотря на все разговоры о том, как технологии делают нас быстрее и эффективнее, все еще остаются препятствия, связанные с человеческим фактором. Например, вы могли пропустить важное совещание или задержать выполнение задачи, просто забыв ответить на сообщение в рабочем чате.
Агенты помогают устранить многие из этих проблем, особенно в гибридных командах. Они автоматизируют рутинные задачи, координируют рабочие процессы и облегчают коммуникацию в режиме реального времени. Благодаря этому каждый сотрудник остается в курсе событий, а работа идет более слаженно. Агенты управляют расписаниями, отслеживают прогресс и распространяют важную информацию, чтобы никто не оказался вне контекста.
Но, пожалуй, самое важное — это то, что агенты работают без перерывов. Они обеспечивают бесперебойное выполнение задач 24/7, устраняя проблемы, связанные с разницей в часовых поясах, плотными графиками и изменением приоритетов.
Агенты становятся надежными помощниками, которые берут на себя рутину и помогают командам сосредоточиться на действительно важных задачах. Их использование меняет сам подход к работе, делая её более гибкой, организованной и продуктивной.
SalesAI: ваш надежный партнер для автоматизации и роста продаж
SalesAI предлагает компаниям уникальную возможность оптимизировать работу гибридных команд и повысить эффективность взаимодействия. Это инструмент, который не только анализирует данные о продажах, но и предоставляет руководителям полную картину происходящего.
Контроль выполнения скрипта нейросетью SalesAI
С помощью SalesAI РОПы могут в реальном времени отслеживать ключевые показатели эффективности сотрудников, выявлять узкие места в процессах и быстро принимать обоснованные решения. Например, система автоматически собирает данные о звонках, анализирует их и выводит статистику на удобные дашборды. Это позволяет руководителям видеть, как распределяются задачи, где требуется усиление, и кто из сотрудников нуждается в дополнительной поддержке.
Контроль эффективности общения менеджера с лидом
Кроме того, SalesAI помогает мотивировать сотрудников на выполнение KPI, обеспечивая прозрачность рабочего процесса. Руководители могут установить конкретные цели, такие как увеличение конверсии или сокращение времени ответа, и наглядно демонстрировать их достижение каждому сотруднику. Такая прозрачность не только стимулирует команду работать эффективнее, но и создает дух здоровой конкуренции, способствуя общему росту показателей.
Партнеры SalesAI получают доступ к инструменту, который помогает не только автоматизировать рутинные процессы, но и выстраивать стратегическое взаимодействие с клиентами. Если вы ищете способ сделать работу своей команды более слаженной и результативной, SalesAI станет вашим лучшим союзником в этом процессе:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Когда речь идет о генеративном искусственном интеллекте (ИИ) и языковых моделях, которые лежат в его основе, часто оказывается, что меньший размер модели может быть более выгодным. Многие компании приходят к выводу, что небольшие языковые модели, специально адаптированные для узконаправленных задач, оказываются не только более эффективными, но и более экономичными, чем их громоздкие многоцелевые аналоги. Такие модели дешевле в обучении и эксплуатации, а в некоторых случаях даже превосходят крупные языковые модели (LLM), которые пытаются охватить все и сразу.
В этой статье мы подробно разберем, почему небольшие языковые модели становятся все более популярными и как они могут принести пользу вашему бизнесу. Вы найдете ответы на ключевые вопросы:
Что такое малая языковая модель?
Почему обучение и обслуживание больших языковых моделей обходится так дорого?
Какие преимущества имеют малые языковые модели?
Как небольшие языковые модели позволяют использовать искусственный интеллект прямо на устройствах?
Эти аспекты помогут вам понять, как интеграция компактных и узкоспециализированных решений на основе ИИ может трансформировать бизнес-процессы и повысить их эффективность.
Что такое небольшие языковые модели?
Малая языковая модель — это алгоритм машинного обучения, который обучен на гораздо меньшем и более специфичном наборе данных, чем крупные языковые модели (LLM). Такие модели отличаются меньшим количеством параметров (настроек, которые алгоритм изучает во время обучения) и более простой архитектурой. Несмотря на это, они, как и LLM, способны понимать и генерировать текст, который звучит естественно и напоминает человеческую речь.
Малые модели обычно создаются для выполнения одной конкретной задачи, например, чтобы отвечать на вопросы клиентов о продукте, обобщать звонки отдела продаж или составлять маркетинговые письма. Благодаря своему компактному размеру и более качественным, целенаправленным данным, такие модели часто оказываются более эффективными и быстрыми в вычислениях, чем их крупные аналоги. Это позволяет компаниям экономить ресурсы, время и деньги, одновременно повышая точность результатов, так как архитектура малых моделей нацелена на решение конкретных задач.
Например, малые языковые модели не предназначены для анализа глобальных тенденций в сфере здравоохранения. Однако они могут помочь медицинской компании быстро и точно отвечать на вопросы клиентов о новой программе профилактики диабета.
Основные преимущества малых языковых моделей можно свести к трем ключевым аспектам:
Стоимость. Они дешевле в обучении и эксплуатации.
Актуальность. Данные, на которых они обучены, точнее соответствуют задаче.
Сложность. Их архитектура проще, что делает их быстрее и эффективнее в узкоспециализированных задачах.
Таким образом, малые языковые модели идеально подходят для компаний, которым нужны экономичные, высокоточные решения для выполнения конкретных задач.
Почему большие языковые модели такие дорогие?
Крупные языковые модели (LLM) представляют собой тип искусственного интеллекта, способного генерировать ответы, максимально приближенные к человеческим, обрабатывая запросы на естественном языке. Эти модели обучаются на огромных наборах данных, что позволяет им охватывать широкий спектр информации и решать разнообразные задачи.
Однако такая универсальность требует значительных вычислительных ресурсов. Чем больше модель, тем выше затраты на её обучение, эксплуатацию и энергопотребление. Кроме того, техническое обслуживание таких систем обходится недешево. Например, обучение модели ChatGPT-4 от OpenAI стоило более 100 миллионов долларов. Каждый параметр модели увеличивает стоимость её работы, а обработка каждого элемента данных, называемого токеном, требует дополнительных ресурсов. Даже простая задача, такая как ответ на вопрос «Какая столица Германии?», оказывается ресурсоёмкой и дорогостоящей.
Для большинства бизнес-пользователей универсальные LLM с миллионами параметров оказываются избыточными. Компании часто нуждаются в решении конкретных задач, для которых такие крупные модели не всегда подходят.
Ещё одним фактором, влияющим на стоимость LLM, являются данные. Для обучения таких моделей необходимы высококачественные, репрезентативные и разнообразные наборы данных. Их сбор и предварительная обработка требуют значительных временных и финансовых вложений. Кроме того, инфраструктура для работы с такими данными — облачные вычисления, специализированное оборудование — также требует больших инвестиций.
Таким образом, LLM подходят для масштабных задач, но для узкоспециализированных бизнес-целей они часто оказываются слишком дорогими и сложными в эксплуатации.
Чем отличаются малые языковые модели?
Небольшие языковые модели, разработанные для выполнения конкретных задач, могут стать оптимальным решением для многих компаний, независимо от их размера. Их преимущества очевидны:
Более низкая стоимость обслуживания
LLM требуют значительных ресурсов и энергии. В то же время небольшие языковые модели, такие как SalesAI, опираются на более узкий и специфичный набор данных, что снижает их системные требования. Это позволяет существенно сократить затраты на их обслуживание. Кроме того, такие модели потребляют меньше энергии и воды, что делает их более экологичными.
Повышенная производительность
Одной из сложностей для бизнеса является обеспечение актуальности результатов генеративного ИИ. Компании нуждаются в чётких и релевантных решениях для своих запросов, а не в универсальных ответах.
«Сотни миллиардов параметров незаменимы, если вы хотите быть всем для всех. Но в бизнесе это почти никогда не нужно», — отметил один из экспертов.
При правильной стратегии небольшие языковые модели, такие как SalesAI, могут превзойти более крупные аналоги, особенно в задачах, требующих высокой точности и эффективности, например, в извлечении знаний или технической поддержке.
Повышенная точность
Качество работы модели напрямую зависит от данных, на которых она обучена. LLM используют огромные объёмы данных из Интернета, но значительная их часть может быть неактуальной для конкретных бизнес-задач. В отличие от них, небольшие модели, такие как SalesAI, обучаются на бизнес-данных, аналогичных данным CRM-систем.
Компактные модели быстрее адаптируются к нюансам конкретных приложений и наборов данных. Это делает их идеальным решением для компаний, которым необходимы специализированные возможности искусственного интеллекта. Благодаря этому малые языковые модели обеспечивают более точные и релевантные результаты, что особенно важно для эффективного решения узкоспециализированных задач.
Маленькие, но мощные
Компактные языковые модели могут быть настроены с высокой точностью для выполнения конкретных задач или работы в определённых отраслях. Это позволяет им предоставлять более релевантные и точные результаты, исключая обработку лишней информации, которая не имеет отношения к текущей задаче.
Такая направленность делает небольшие модели идеальными для использования в приложениях, где ключевыми факторами являются скорость, экономичность и высокая точность. Они обеспечивают специализированные решения, не требуя значительных вычислительных ресурсов и больших объёмов памяти.
SalesAI: Умное решение для работы с данными и оптимизации продаж
SalesAI предлагает уникальный подход, позволяя компаниям эффективно использовать данные для достижения лучших бизнес-результатов. Система использует возможности анализа и визуализации, чтобы предоставить руководителям отделов продаж (РОПам) четкое представление о текущей ситуации. Вместо того чтобы обрабатывать огромные объемы данных вручную, РОПы могут быстро увидеть ключевые показатели и области для улучшения на интуитивно понятных дашбордах.
Кроме того, SalesAI интегрируется с существующими процессами компании, обеспечивая строгую конфиденциальность данных и соблюдение всех стандартов безопасности. Это делает решение идеальным выбором для бизнеса любого масштаба, особенно в чувствительных отраслях, где защита данных клиентов играет ключевую роль.
С помощью SalesAI компании получают доступ к мощному инструменту, который помогает оптимизировать процессы, экономить время и ресурсы, а также принимать решения, основанные на реальных данных. В эпоху, когда точность и скорость являются основными конкурентными преимуществами, SalesAI становится надежным партнером для достижения бизнес-целей:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
RAG или извлечение дополненной генерации — это метод искусственного интеллекта, который позволяет компаниям автоматически встраивать свои самые актуальные и актуальные проприетарные данные непосредственно в запрос LLM. И мы говорим не только о структурированных данных, таких как электронные таблицы или базы данных. Мы имеем в виду получение всех доступных данных, включая неструктурированные: электронные письма, PDF-файлы, журналы чатов, сообщения в социальных сетях и другие типы информации, которые могут привести к улучшению результатов работы ИИ.
К настоящему времени многие из нас уже использовали генеративный ИИ LLM. Например, через приложения для чата, такие как ChatGPT от OpenAI или Gemini от Google (ранее Bard), чтобы помочь написать электронное письмо или создать умный текст для социальных сетей. Но добиться наилучших результатов не всегда просто, особенно если вы не овладели тонким искусством и наукой создания отличных подсказок.
И вот почему: модель ИИ хороша настолько, насколько хорошо то, чему ее учат. Чтобы она процветала, ей нужен надлежащий контекст и куча фактических данных, а не общая информация. Готовый LLM не всегда актуален, у него не будет доступа к вашим данным или понимания ваших отношений с клиентами. Вот где может помочь RAG.
Как работает RAG или извлечение дополненной генерации?
В двух словах, RAG помогает компаниям извлекать и использовать свои данные из различных внутренних источников для получения лучших результатов генеративного ИИ. Поскольку исходный материал поступает из ваших собственных достоверных данных, это помогает уменьшить или даже устранить галлюцинации и другие неверные результаты. Вывод: вы можете доверять ответам как актуальным и точным.
Чтобы достичь этой повышенной точности, RAG работает в сочетании со специализированным типом базы данных. Он называется векторной базой данных и нужен чтобы хранить данные в числовом формате, который имеет смысл для ИИ, и извлекать их по запросу.
Когда вы видите, как компания говорит о поддержке извлечения дополненной генерации, они поддерживают, как минимум, две вещи: векторное хранилище для хранения информации, а затем некий тип механизма поиска с машинным обучением, предназначенный для работы с этим типом данных».
Работая в тандеме с векторной базой данных, RAG может быть мощным инструментом для создания более качественных результатов LLM.
Как SalesAI помогает использовать RAG для улучшения работы отдела продаж
SalesAI — это мощный инструмент, который внедряет принципы извлечения дополненной генерации (RAG) для анализа и улучшения работы отдела продаж. Благодаря возможностям RAG, SalesAI позволяет извлекать и использовать данные из множества источников. Например, он использует записи звонков, переписки в мессенджерах и отчеты. Все они используются чтобы предоставлять точные и актуальные рекомендации.
Что делает SalesAI уникальным?
Доступ к неструктурированным данным SalesAI анализирует не только структурированные данные, такие как CRM или таблицы, но и неструктурированные источники: записи разговоров, стенограммы звонков, документы. Это позволяет создавать более глубокий контекст для понимания взаимодействий с клиентами.
Минимизация ошибок и галлюцинаций Система использует данные вашей компании, чтобы предоставлять обоснованные и проверяемые рекомендации. Это помогает РОПам и менеджерам по продажам принимать решения на основе достоверной информации. Такие меры снижают риск неправильных интерпретаций.
Интеграция с векторной базой данных SalesAI использует векторное хранилище для обработки и хранения данных в формате, который наиболее понятен ИИ. Это позволяет быстро извлекать нужную информацию и предоставлять точные ответы по запросу.
Уменьшение времени на анализ данных, освобождая ресурсы для стратегических задач.
SalesAI помогает вашему отделу продаж использовать все возможности RAG для достижения высоких результатов. Если вы хотите оптимизировать работу своей команды, SalesAI станет вашим надежным помощником:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Генеративный ИИ уже активно меняет подходы к ведению бизнеса, помогая компаниям укреплять отношения с клиентами, оптимизировать процессы и повышать эффективность. Независимо от того, на каком этапе вы находитесь — только изучаете возможности искусственного интеллекта или уже внедряете его, — эта статья поможет вам разработать стратегию, использовать новые инструменты и избежать распространённых ошибок.
ИИ развивается быстрее, чем любая другая технология нашего времени.
Заманчиво сразу окунуться в этот мир, используя его возможности. Но давайте остановимся и обдумаем всё тщательно.
Как бизнес-лидеры, мы все стремимся максимально использовать потенциал искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность и стимулировать рост компании. Однако с этим приходит и большая ответственность — обеспечить, чтобы ИИ был безопасным, инклюзивным и заслуживающим доверия.
Основа успеха — доверие
Генеративный ИИ способен создавать тексты, музыку, изображения, компьютерный код и многое другое. Он открывает перед бизнесом огромные возможности, от повышения качества клиентского опыта до значительного роста производительности.
Но в настоящее время существует серьёзный разрыв в доверии к ИИ. Для генеральных директоров искусственный интеллект стал приоритетом №1, однако 73% сотрудников выражают обеспокоенность по поводу рисков, связанных с его использованием. Среди главных опасений — конфиденциальность данных, возможные ошибки (галлюцинации), предвзятость, токсичность и контроль над данными.
Как и в любых отношениях между брендом и клиентами, успех работы с ИИ должен основываться на доверии. Чтобы открыть двери к более глубокому взаимодействию с клиентами и получить реальные преимущества для бизнеса, необходимо минимизировать потенциальные этические и безопасностные риски.
Разработайте этические рекомендации
Вы сможете завоевать доверие пользователей только тогда, когда продемонстрируете, что результаты, полученные с помощью генеративных моделей ИИ, точны, эффективны и лишены предвзятости или токсичности. Для этого важно разработать чёткие этические ограничения и рекомендации. Они помогут вам ответственно подходить к инновациям, предотвращать потенциальные проблемы и создавать безопасные методы использования ИИ.
Почему важно устанавливать ограничения?
Исследования показывают:
45% руководителей считают, что без должного управления рисками искусственный интеллект может подорвать доверие к их компании.
73% сотрудников уверены, что генеративный ИИ создаёт новые угрозы безопасности для бизнеса.
Эти данные подчёркивают необходимость внедрения мер, которые обеспечат безопасное и этичное использование технологий ИИ.
Пять рекомендаций для разработки надежного генеративного ИИ
Вот пять ключевых принципов, которые ваша компания может использовать для управления процессом создания надёжного генеративного ИИ и информирования сотрудников о том, как работает команда.
Точность
Обучайте модели искусственного интеллекта на основе достоверных и проверенных данных, чтобы обеспечивать точные и воспроизводимые результаты. Если в ответах есть неопределённость или неясности, важно сообщать об этом открыто и честно.
Безопасность
Регулярно проводите анализ на наличие предвзятости и проверяйте объяснимость результатов, чтобы минимизировать потенциальный вред. Обеспечьте защиту персональных данных (PII), используемых для обучения моделей, чтобы предотвратить утечку конфиденциальной информации.
Прозрачность
Согласовывайте использование данных с пользователями, опираясь на этичные источники и наборы данных с открытым доступом. Всегда демонстрируйте прозрачность в работе системы, сообщая, что результаты сгенерированы искусственным интеллектом. Это поможет укрепить доверие к вашему продукту.
Возможность
Используйте ИИ как помощника, который дополняет работу человека. Обеспечьте участие людей в процессе принятия решений, чтобы снизить вероятность ошибок или вреда. Убедитесь, что результаты работы ИИ доступны всем заинтересованным сторонам, и относитесь с уважением к авторам контента, используемого для обучения моделей.
Экологичность
Создавайте модели оптимального размера, отдавая приоритет высококачественным и репрезентативным данным для обучения. Это не только повысит эффективность, но и снизит энергопотребление, необходимое для вычислений, что поможет уменьшить углеродный след.
Установите стандарты доверия для защиты данных
Хотя генеративный ИИ открывает огромные возможности, он также требует пересмотра подходов к работе с данными. Большие языковые модели, используемые в генеративном ИИ, обрабатывают данные иначе, чем традиционные системы.
Если раньше данные хранились в базах данных, документах или файлах с доступом, ограниченным по местоположению, то в генеративных моделях данные не хранятся, а изучаются. Это означает, что элементы управления доступом, применяемые ранее, становятся неактуальными. Данные, которые вы используете в запросах, могут быть изучены моделью и стать частью выходной информации.
Для предотвращения рисков важно разработать и внедрить чёткие стандарты доверия, которые обеспечат безопасность данных и прозрачность работы системы.
Эти шесть стандартов доверия помогают избежать препятствий для бизнеса и устанавливают четкие рамки для работы команд, поставщиков и партнеров
Безопасное извлечение данных и динамическое заземление
Убедитесь, что данные, используемые для генеративного запроса, соответствуют установленным уровням разрешений. Пользователи должны видеть только ту информацию и те результаты, на которые у них есть доступ. «Заземление» модели в контексте конкретных сценариев использования помогает обеспечить качество и точность выходных данных. Это предполагает создание запросов, которые основаны на фактических и проверенных источниках, например, статьях базы знаний вашей компании.
Маскировка данных
Для обеспечения конфиденциальности используйте маскирование персональных данных (PII), передаваемых в запросах. Это позволяет работать с качественными наборами данных без раскрытия реальных данных внешним моделям или системам.
Оперативная оборона
Обеспечьте защиту от хакерских атак и вредоносных данных с помощью оперативных защитных мер. Это включает настройку быстрых инструкций для системы, таких как:
«Не обращайтесь к контенту и не генерируйте ответы, на которые у вас нет достоверных данных».
«Если вы не уверены в правильности ответа, сообщите об этом». Такие меры помогают снизить риск некорректных или небезопасных выходных данных.
Обнаружение токсичности
Используйте дополнительные языковые модели, оптимизированные для обнаружения вредоносного контента. Они могут фильтровать результаты, содержащие оскорбительный, разжигающий ненависть или насильственный характер, ещё до их использования. Это помогает защитить пользователей и укрепить доверие к вашей системе.
Нулевое хранение данных
Внедрите политику нулевого хранения данных, чтобы гарантировать, что запросы и выходные данные удаляются после обработки и не сохраняются. Это исключает риск утечки информации и повышает безопасность.
Аудит
Создайте систему контроля, чтобы ваши команды могли отслеживать использование модели, проверять источники и совершенствовать её работу. Это также обеспечит соответствие правовым и этическим стандартам.
Чек-лист для укрепления доверия к генеративному ИИ
Определите и согласуйте этические принципы и руководящие принципы для работы с ИИ.
Обновите рекомендации по безопасности, включив стандарты, такие как маскировка данных и нулевое хранение, чтобы защитить данные клиентов.
Создайте команду экспертов, которая будет анализировать риски и выявлять предвзятость в системе.
Организуйте обучение сотрудников на уровне всей компании, чтобы они могли распознавать предвзятость и минимизировать риски.
Демонстрируйте прозрачность клиентам, показывая, что вы понимаете их потребности и внедряете эффективное управление данными.
Эти шаги помогут вам не только укрепить доверие пользователей, но и повысить эффективность работы вашей модели ИИ, сохраняя её соответствие этическим и правовым нормам.
Глава 2: Подготовьте технологическую базу
Определите сценарии использования ИИ, ориентированные на клиента
Искусственный интеллект способен преобразовать каждый аспект вашей компании: от продаж до обслуживания, от маркетинга до коммерции. С его помощью вы сможете предсказывать поведение клиентов, измерять их удовлетворенность и создавать персонализированный опыт взаимодействия.
Интеграция предиктивного и генеративного ИИ в рабочие процессы помогает принимать обоснованные решения на основе бизнес-аналитики и генерировать контент на естественном языке. Такое применение может немедленно повлиять на эффективность практически любого отдела вашей компании.
Проведение аудита текущих операций в различных подразделениях поможет выявить задачи и процессы, которые выиграют от оптимизации с помощью ИИ. Определив области, где ИИ может предоставить полезные данные, улучшить принятие решений, повысить качество обслуживания клиентов или сократить расходы, вы сможете привести технологии в соответствие с бизнес-целями и увеличить ценность для клиентов. Кроме того, постоянное совершенствование моделей позволит вам повысить производительность и принимать более точные решения.
Примеры применения ИИ в различных отделах
Обучение генеративного ИИ с использованием данных и CRM может значительно улучшить качество обслуживания клиентов, процесс принятия решений, а также повысить производительность и эффективность. Вот как это можно сделать:
Отделы продаж
Приоритизация возможностей. Определяйте наиболее перспективные сделки и сосредотачивайтесь на них.
Оптимальные действия. Разрабатывайте следующий шаг в процессе продаж на основе аналитики.
Персонализированные коммуникации. Создавайте индивидуальные сообщения для каждого клиента.
Создание контента. Разрабатывайте более убедительные и резонансные материалы.
Коммерция
Персонализированные рекомендации. Улучшайте пользовательский опыт с помощью точных предложений.
Эффективность операций. Оптимизируйте процессы после покупки.
Выявление мошенничества. Снижайте риски, связанные с обманом.
IT-отделы
Информация о производительности. Получайте данные о работе систем в реальном времени.
Решения на основе данных. Используйте аналитические инструменты для улучшения инфраструктуры.
Код, созданный ИИ. Ускоряйте разработку программного обеспечения.
Сосредоточьте команды на ключевых задачах
При изучении следующих шагов в трансформации ИИ важно вовлекать сотрудников, которые могут беспокоиться о будущем своей работы.
Однако ИИ способен избавить их от рутинных задач, освободив время для творческой и стратегической работы. Автоматизация трудоемких процессов и дополнение сложных задач генеративным ИИ позволяют людям работать эффективнее и сосредотачиваться на том, что действительно важно для бизнеса.
Используйте простые упражнения, чтобы определить, какие задачи можно автоматизировать, и какие возможности открываются для развития команд.
Подготовьте свою среду данных
Каждый проект, связанный с искусственным интеллектом, начинается с данных. Но что представляют собой эти данные? Они не могут существовать в изоляции. Если данные изолированы, это неизбежно приводит к снижению качества результатов, которые будет выдавать ваша система на основе ИИ.
Первым важным шагом является подключение, организация и гармонизация данных. Это позволит вам лучше понимать потребности ваших клиентов и удовлетворять их с помощью генеративного ИИ.
Подключите данные о своих клиентах
Для начала задайте себе несколько ключевых вопросов, чтобы определить, как объединить данные из разных источников:
Хостинг. Где в настоящее время хранятся ваши данные? Используются ли несколько облаков или разных организаций для их размещения?
Местоположение данных. Какой тип размещения данных должна поддерживать ваша организация? Какие страны и нормативные требования необходимо учитывать?
Структура данных. Все ли данные структурированы (например, запасы продукции, возможности продаж), или у вас есть неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, записи чатов или стенограммы?
Обработка в режиме реального времени. Какие источники данных требуют обновления и трансляции в режиме реального времени?
Классификация данных
Для более глубокого понимания данных важно разделить их на категории:
Данные о транзакциях. Это информация о клиентских и деловых операциях, таких как даты, время, место и имена. Примеры включают записи возможностей, статус заказов или обращения в службу поддержки. Эти данные требуют регулярного обновления.
Данные о взаимодействии. Эти данные фиксируют момент времени, например, посещение веб-страницы, взаимодействие с устройством, экономические показатели или данные об окружающей среде. Наличие этих данных в режиме реального времени позволяет создавать новые возможности для персонализации и взаимодействия.
Создайте единую платформу данных
Интеграция данных из различных источников требует использования платформы, которая стандартизирует форматы и гарантирует их целостность. Ожидать, что все данные будут находиться в одном месте, нереалистично. Поэтому важно внедрить механизмы совместного использования, такие как озера данных или хранилища. Это позволит различным отделам получать доступ к данным и использовать их.
При этом крайне важно обеспечить надлежащее управление данными, включая:
Контроль доступа.
Конфиденциальность данных.
Меры безопасности для защиты конфиденциальной информации.
Сопоставление данных с моделью клиента
После подключения данных следующим шагом становится их организация и гармонизация в соответствии с моделью данных клиентов. Для этого крайне важно иметь систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), которая обеспечит полное представление данных о клиентах.
Если ваши команды не работают в единой CRM, у вас не будет полной картины, необходимой для получения качественных результатов от ИИ.
Гармонизация данных в CRM с использованием ИИ позволяет создавать наборы правил сопоставления для разрешения идентификационных данных клиентов. Это позволяет унифицировать профили клиентов и сделать их доступными для всех отделов компании.
Чек-лист для подготовки технологии
Чтобы ваша технология была готова к внедрению ИИ, следуйте этим шагам:
Определите и согласуйте показатели данных. Установите метрики, которые будут использоваться всей компанией, и принципы, ориентированные на ценность для клиентов.
Подключите свою среду данных. Это позволит улучшить процесс принятия решений в реальном времени и создать качественное обслуживание клиентов с использованием унифицированных профилей.
Ищите возможности для персонализации. Найдите способы улучшить клиентский опыт за счет индивидуального подхода.
Повышайте производительность. Используйте автоматизацию и расширение возможностей для оптимизации процессов.
Дайте командам инструменты для интеграции ИИ. Обеспечьте сотрудников четкими рекомендациями и инструментами для внедрения ИИ в их повседневную работу.
Глава 3. Дайте возможность своему коллективу
Создайте команду, готовую к использованию ИИ
Технологии развиваются с невероятной скоростью, и обучение сотрудников должно идти в ногу с этими изменениями. Сегодня около двух третей сотрудников используют или планируют использовать генеративный ИИ в своей работе. Однако почти 61% из тех, кто намерен внедрить эту технологию, не знают, как эффективно использовать надежные источники данных или обеспечить безопасность конфиденциальной информации.
Как отметил доктор Энди Мур, директор по данным в Bentley Motors:
«Устранение страха и помощь всем в понимании того, что возможно, а что нет, приведет к более ценным сценариям использования, в которых деловые и технические заинтересованные стороны будут работать в партнерстве для продвижения инноваций».
Чтобы подготовить сотрудников к успешному внедрению ИИ, необходимо сосредоточиться на развитии ключевых навыков. Вот семь наборов навыков, которые сотрудники должны развивать для эффективной работы с искусственным интеллектом.
1. Адаптивность и непрерывное обучение
Готовность к изменениям, адаптивность и стремление к постоянному обучению — это основа для тех, кто хочет оставаться в курсе последних достижений в области ИИ. Умение быстро осваивать новые инструменты и подходы станет важным преимуществом для сотрудников в будущем.
2. Грамотность в работе с данными
Инвестиции в повышение грамотности в области данных — важный шаг. Это включает:
Навыки сбора, подготовки и анализа данных.
Умение визуализировать данные для лучшего понимания.
Осознание важности этики и конфиденциальности данных.
Сотрудники должны научиться расставлять приоритеты в работе с данными, использовать их в процессе принятия решений и согласовывать с бизнес-результатами.
3. Знание предметной области
Глубокое понимание специфики отрасли или направления, в котором будет применяться ИИ, — ключ к успеху. Например, в здравоохранении это может быть знание процессов диагностики, в финансах — понимание управления рисками, а в маркетинге — знание поведения потребителей.
4. Коммуникация и совместная работа
Сильные коммуникативные навыки необходимы для того, чтобы лидеры могли донести, как технологии искусственного интеллекта интегрируются в рабочие процессы и помогают достигать общих целей. Совместная работа между командами станет важным аспектом успешного внедрения ИИ.
5. Оперативное написание
Способность формулировать эффективные запросы для ИИ играет ключевую роль в обеспечении качественного результата. Сотрудники должны научиться создавать точные и понятные подсказки, чтобы получать наиболее релевантные ответы от систем искусственного интеллекта.
6. Решение проблем и аналитическое мышление
Генеративный ИИ особенно эффективен в сочетании с критическим мышлением, экспериментированием и итеративным подходом. Умение анализировать проблемы и находить решения остается важным навыком, который дополняет возможности ИИ.
7. Технические навыки
Освоение таких навыков, как программирование (Python, R и другие языки), анализ данных, статистика, машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка (NLP), позволяет сотрудникам лучше понимать и использовать возможности ИИ.
Чек-лист для подготовки вашего персонала
Определите ключевые навыки сотрудников и расставьте приоритеты. Проведите анализ текущих компетенций вашей команды и выявите области, требующие развития. Сфокусируйтесь на навыках, которые наиболее важны для успешного внедрения технологий искусственного интеллекта.
Выделите время и ресурсы для обучения сотрудников. Обеспечьте своим сотрудникам возможность проходить обучение, интегрируя его в их рабочий график. Создайте условия, в которых они смогут сосредоточиться на развитии своих профессиональных навыков.
Предложите программу непрерывного обучения. Организуйте процесс обучения таким образом, чтобы сотрудники могли регулярно обновлять свои знания и осваивать новые навыки по мере развития технологий генеративного искусственного интеллекта.
Внедрите генеративный ИИ в продажи с помощью SalesAI
Если вы хотите внедрить генеративный ИИ в свой отдел продаж, начните с SalesAI — решения, которое позволяет использовать возможности искусственного интеллекта для анализа взаимодействий менеджеров с клиентами. SalesAI помогает РОПам выявлять сильные и слабые стороны в работе команды, анализировать показатели эффективности и принимать решения, основанные на данных.
SalesAI — это ваш надежный помощник в создании эффективного отдела продаж, где каждый звонок приближает вашу компанию к успеху. Внедрите SalesAI уже сегодня и ощутите, как ИИ может трансформировать ваши продажи:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Что такое AI Agents? Представьте, что у каждого в вашей компании — от генерального директора до нового менеджера по продажам — есть помощник. Тот, кто всегда готов помочь, хорошо знает ваших клиентов и может дать подробный совет. С различными типами агентов ИИ эта возможность появилась — и растет. Давайте рассмотрим несколько примеров AI Agents и посмотрим, как они могут помочь самым разным командам.
Все больше компаний используют ИИ-агентов, которые могут анализировать данные клиентов и быстро предоставлять ценную информацию. Такой сбор и анализ данных, выполняемый вручную, стоит вашему персоналу времени и денег. Но ИИ-агенты могут сделать это мгновенно, освобождая ваших сотрудников для работы над более важными задачами.
Однако AI Agents могут делать гораздо больше, чем просто анализировать данные и мгновенно обслуживать клиентов. С помощью агентов ИИ компании могут быстро масштабировать команды, достигать ключевых показателей эффективности и решать проблемы до того, как они станут серьезными. Возможности этой захватывающей технологии только начинаются.
Что такое AI Agents или агент ИИ?
AI Agents или Агенты ИИ — это тип системы искусственного интеллекта, которая может понимать запросы клиентов и отвечать на них без вмешательства человека. Они полагаются на машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для решения широкого спектра задач. Такие агенты могут включать в себя что угодно — от ответов на простые вопросы до решения сложных проблем. Самое главное, что агенты ИИ могут постоянно улучшать свою производительность за счет самообучения. В этом заключается их разница с традиционным ИИ, который требует участия человека для выполнения конкретных задач.
Как работают ИИ-агенты?
Вот как работают AI Agents:
Восприятие и сбор данных: агенты ИИ начинают со сбора данных из различных источников, включая взаимодействие с клиентами, историю транзакций и социальные сети. Эти данные имеют решающее значение для понимания контекста и нюансов запросов клиентов. Усовершенствованные ИИ-агенты могут интегрировать и обрабатывать данные в режиме реального времени.
Принятие решений: используя сложные модели машинного обучения, агенты ИИ анализируют собранные данные для выявления закономерностей и принятия решений. Например, они могут определить подходящий ответ на запрос клиента на основе прошлых взаимодействий и контекста. Этот процесс принятия решений усиливается способностью агента учиться на предыдущем опыте и совершенствовать свои реакции.
Выполнение действия: Как только решение принято, агенты ИИ могут выполнить необходимое действие. Это может быть ответ на запрос клиента, обработка запроса или передача сложной проблемы человеку. Выполнение должно быть беспроблемным и эффективным, гарантируя, что клиенты получат своевременные и точные ответы.
Обучение и адаптация: агенты ИИ постоянно учатся на каждом взаимодействии, совершенствуя свои алгоритмы для повышения точности и эффективности. Они обновляют свою базу знаний и используют обратную связь для улучшения взаимодействия в будущем. Непрерывное обучение гарантирует, что агенты ИИ остаются эффективными даже при изменении ожиданий клиентов и бизнес-среды.
Комбинируя эти возможности, агенты ИИ могут автономно выполнять широкий спектр задач, таких как предоставление рекомендаций по продуктам, устранение неполадок и последующее взаимодействие. Это освобождает сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных видах деятельности.
6 преимуществ ИИ-агентов
Внедрение AI Agents дает множество преимуществ. С их помощью трансформируется то, как компании взаимодействуют со своими клиентами и управляют операциями по обслуживанию.
1. Повышенная эффективность
Операторы ИИ могут обрабатывать несколько взаимодействий с клиентами одновременно, что значительно сокращает время отклика и повышает эффективность операций по обслуживанию клиентов. Они также могут определить, следует ли им обратиться к человеку, а затем выбрать менеджера с наилучшим набором навыков для ответа на запрос. Это позволяет предприятиям обрабатывать большие объемы запросов без ущерба для качества обслуживания.
2. Повышение удовлетворенности клиентов
Агенты с искусственным интеллектом обеспечивают быстрые и точные ответы, что приводит к более высоким показателям удовлетворенности клиентов. Они могут использовать данные для персонализации взаимодействия, улучшая общее качество обслуживания клиентов. И поскольку они учатся со временем, они ориентированы на постоянное совершенствование.
3. Доступность 24/7
Агенты с искусственным интеллектом доступны круглосуточно, что гарантирует оперативное реагирование на запросы клиентов, независимо от часовых поясов или рабочих часов. Такая непрерывная доступность помогает компаниям соответствовать ожиданиям клиентов в отношении самообслуживания и повышает лояльность клиентов.
4. Масштабируемость
Агенты ИИ могут легко масштабироваться для обработки растущих объемов взаимодействия с клиентами. Это делает их идеальными для компаний, стремящихся к росту. По мере увеличения объема, агенты ИИ могут быть легко настроены для обработки дополнительной нагрузки, обеспечивая стабильную и надежную поддержку.
5. Последовательность и точность
Агенты ИИ обеспечивают последовательные и точные ответы на запросы клиентов, снижая риск ошибок и гарантируя, что клиенты получают достоверную информацию. Они могут повысить точность ваших ответов с помощью агентных циклов и рассуждений, подобных человеческим. Такая последовательность помогает укрепить доверие к бренду, поскольку клиенты получают те ответы, которые они привыкли ожидать.
Агенты с искусственным интеллектом предлагают множество преимуществ, включая повышение производительности, снижение затрат, улучшение процесса принятия решений и улучшение качества обслуживания клиентов. Из последних запах опросов следует: «более 72% опрошенных компаний уже внедряют решения ИИ, и растет интерес к генеративному ИИ».
Используя эти передовые решения на основе искусственного интеллекта, компании могут оставаться на шаг впереди и внедрять инновации для привлечения клиентов.
Примеры агентов ИИ
Давайте рассмотрим несколько примеров агентов ИИ по отраслям с конкретными вариантами использования, которые показывают, насколько универсальной может быть эта технология.
Примеры агентов ИИ для финансовой отрасли
Может быть трудно обеспечить персонализированное обслуживание клиентов, которое сейчас ожидают клиенты, но агент с искусственным интеллектом облегчает эту проблему. ИИ-агент может получать актуальную информацию для ваших менеджеров, опираясь на унифицированные данные о клиентах. Также он может адаптировать финансовые рекомендации к потребностям и целям каждого клиента. Искусственный интеллект также может помочь вам лучше подготовиться к встречам с клиентами.
Точное обобщение взаимодействия со службой поддержки требует детального анализа и может быть подвержено человеческим ошибкам. В этом помогает ИИ-агент, который автоматически суммирует открытые заявки, заказы, счета и недавнюю активность.
Примеры агентов ИИ для обрабатывающей промышленности
ИИ-агенты могут контролировать оборудование для прогнозирования требований к техническому обслуживанию и оптимизации производственных процессов. Это повышает производительность и помогает избежать дорогостоящих простоев. ИИ-агенты также могут помочь вашему отделу продаж продвигать сделки вниз по воронке продаж.
С помощью искусственного интеллекта вы можете выявить отклонения в запланированных и фактических объемах. Это поможет вам принимать более обоснованные решения.
Примеры агентов ИИ для индустрии потребительских товаров
С помощью агента ИИ вы можете улучшить управление запасами. Агенты с искусственным интеллектом могут выделять ожидаемые и фактические запасы, проверенные в конце каждой рабочей смены. Вы можете контекстуализировать эти оценки, добавив дополнительные детали.
Агент искусственного интеллекта также упрощает управление маркетинговыми кампаниями и может генерировать рекламный контент, чтобы держать людей в курсе новых продуктов.
Примеры агентов ИИ для автомобильной промышленности
Автомобильные компании могут использовать агентов ИИ для получения полного представления о производительности транспортных средств или автопарка. Агент ИИ может выявлять наиболее важные или срочные оповещения о транспортных средствах на основе телематики автомобиля. С помощью ИИ вы можете заблаговременно устранять проблемы с быстрым отслеживанием потребностей в обслуживании и выбирать из рекомендуемых действий.
Дилерские центры и ремонтные мастерские могут использовать агентов ИИ для торговли, быстро и легко создавая рекламные акции, привлекательные для их целевого рынка.
Примеры агентов ИИ для сферы здравоохранения
Агенты с искусственным интеллектом также могут обеспечить новый уровень обслуживания клиентов в сфере здравоохранения. Агент по обслуживанию пациентов не только отвечает на вопросы, но и помогает пациентам выбрать лучшего врача. Агент ИИ может создавать сводки по истории болезни и утверждать запросы на лечение.
Они также могут составлять индивидуальные планы лечения пациентов и помогать в управлении записями.
Типы агентов ИИ
Хотя агенты ИИ могут помочь в различных отраслях, не все эти интеллектуальные агенты одинаковы. Вот несколько различных типов агентов, которые вы можете использовать для помощи своему бизнесу.
Простые рефлекторные агенты
Эти простые агенты функционируют по принципу «условие-действие». Они реагируют только на свое текущее восприятие, то есть у них нет глубокого понимания окружающего мира. Это хорошо работает в некоторых сценариях, таких как чат-бот для клиентов, но ограничивает варианты использования в сложных отраслевых средах.
Рефлекторы на основе моделей
У этих агентов есть внутренняя модель окружающего мира, а это означает, что они могут воспринимать окружающую среду и видеть вещи, которые не сразу бросаются в глаза. Они могут «заполнять пробелы» в недостающей информации и принимать самостоятельные решения на основе своего понимания контекста. Это делает их гораздо более сложными и гибкими, чем простые рефлекторные агенты.
Служебные агенты
Эти агенты используют функцию полезности для принятия решений. Они могут оценивать различные действия на основе ожидаемой меры полезности, чтобы выбрать оптимальный подход. Эта модель идеальна, когда существует несколько решений проблемы, и агенту необходимо выбрать лучшее из них.
Агенты, ориентированные на цели
Эти мощные инструменты созданы для достижения конкретных целей. Они учитывают последствия своих действий и могут принимать решения на основе того, могут ли они использовать действие для достижения цели. Это означает, что они могут автономно ориентироваться в невероятно сложных сценариях и реагировать на окружающую среду с помощью датчиков.
Обучающиеся агенты
Эти агенты со временем совершенствуются благодаря обучению с подкреплением. Это особенно важно в гибких отраслях, где бизнесу необходимо оставаться на пороге новых трендов. Например, виртуальный помощник может постоянно улучшать свои услуги, узнавая больше о требованиях и желаниях клиента.
Иерархические агенты
Эти агенты имеют иерархическую структуру. Агент ИИ более высокого уровня программирует и направляет агентов более низкого уровня на работу для достижения общей цели. Такая структура позволяет компаниям разбивать сложные многоступенчатые процессы на более простые задачи, позволяя каждому агенту ИИ сосредоточиться на одном наборе обязанностей.
Как внедрить ИИ-агентов: 8 советов для успеха
Если вы готовитесь к внедрению агентов генеративного ИИ, вот несколько рекомендаций, о которых следует помнить:
1. Определите четкие цели
Начните с определения того, чего вы хотите достичь с помощью интеллектуальных агентов. Сокращение времени реагирования, повышение удовлетворенности клиентов или сокращение эксплуатационных расходов – наличие четких целей будет направлять процесс внедрения и поможет вам оценить эффективность.
2. Оцените и подготовьте свои данные
Для эффективной работы агентов ИИ используются высококачественные данные. Убедитесь, что у вас есть надежные системы сбора и управления данными. Это включает в себя данные о взаимодействии с клиентами, историю транзакций и другую актуальную информацию. Чистые и структурированные данные позволят вашим агентам ИИ предоставлять точные и релевантные ответы.
3. Выберите подходящий тип агента AI
Выберите тип агента ИИ, который лучше всего соответствует вашим потребностям. Например, если вам нужен агент для обработки рутинных запросов клиентов, может быть достаточно реактивного агента. Для более сложных задач рассмотрите возможность обучающегося агента, который может адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов.
4. Интеграция с существующими системами
Убедитесь, что ваши ИИ-агенты бесшовно интегрированы с вашей существующей CRM или другими инструментами обслуживания клиентов. Такая интеграция обеспечит бесперебойный поток информации и расширит возможности ваших агентов ИИ. Это позволит им получать доступ к соответствующим данным и оказывать более эффективную поддержку.
5. Сосредоточьтесь на пользовательском опыте
Внедряйте агенты ИИ с учетом потребностей конечного пользователя. Убедитесь, что взаимодействие интуитивно понятно, а ответы своевременны и точны, обеспечивая положительный опыт клиентов. Тщательно протестируйте агенты ИИ, чтобы выявить и устранить любые потенциальные проблемы перед внедрением. Убедитесь, что они соответствуют ожиданиям клиентов.
6. Мониторинг и оптимизация
Регулярно отслеживайте производительность агентов ИИ и собирайте отзывы пользователей. Используйте эту информацию для постоянного улучшения агентов ИИ, чтобы они оставались эффективными и актуальными. Эта постоянная оптимизация поможет вам адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов и повысить общую производительность.
7. Планируйте контроль со стороны человека
В то время как ИИ-агенты могут выполнять многие задачи автономно, важно иметь план вмешательства человека в случае необходимости. Убедитесь, что существуют четкие рекомендации о том, когда и как менеджеры должны вмешиваться для оказания помощи. Это обеспечит безопасность для более сложных или деликатных взаимодействий.
8. Обеспечьте конфиденциальность и безопасность данных
Внедрите надежные меры конфиденциальности данных и безопасности для защиты информации о клиентах, обрабатываемой вашими ИИ-агентами. Это включает в себя соблюдение нормативных требований к защите данных и регулярные аудиты безопасности для защиты конфиденциальных данных и поддержания доверия клиентов.
Как агенты ИИ могут помочь командам
Агенты с искусственным интеллектом могут обеспечить столь необходимый импульс для вашей компании в нескольких отделах. От предоставления персонализированной поддержки клиентов до создания и развертывания рекламных акций. При этом акции будут адаптированны к вашему целевому рынку.
Агенты ИИ для сервисных команд
С помощью агентов с искусственным интеллектом ваша служба поддержки может решать запросы клиентов в буквальном смысле слова “во сне”. Искусственный интеллект отвечает на вопросы ваших клиентов 24/7, передавая приоритетные дела вашим менеджерам. Агенты службы поддержки могут делать это автономно по всем каналам, опираясь на данные ваших клиентов.
Агенты с искусственным интеллектом для отделов продаж
Агент с искусственным интеллектом также может оказать огромную помощь вашей коммерческой команде. ИИ-агенты предлагают персонализированные рекомендации по продуктам. Также они могут предоставлять покупателям личного помощника, опираясь на данные ваших клиентов. Агенты могут отвечать клиентам прямо на вашем сайте или в месенджерах. ИИ помогает людям совершать покупки быстрее, направляя поисковые запросы и адаптируя рекомендации по продуктам.
ИИ-агенты для маркетинговых команд
Хотите лучшие, полностью оптимизированные маркетинговые кампании? Агенты с искусственным интеллектом помогут вашей маркетинговой команде быстрее создавать более эффективные кампании. ИИ генерирует краткое описание кампании и сегмент целевой аудитории, а затем создает релевантный контент. Кроме того, ИИ-агенты постоянно анализируют эффективность кампании в сравнении. Они сравнивают ключевые показатели эффективности и заблаговременно рекомендуют улучшения.
Думайте об агентах ИИ как о постоянной помощи для всех ваших команд. Они позволяют вашим сотрудникам делать больше, предоставляя клиентам персонализацию, которую они привыкли ожидать.
Агенты с искусственным интеллектом: новое поколение бизнес-технологий
Это ответственное время для владельцев бизнеса. Внедрение ИИ-агентов – важный поворотный момент.
По мере развития машинного обучения, больших языковых моделей (LLM) и инструментов обработки естественного языка (NLP) будет развиваться и их способность учиться, совершенствоваться и принимать более обоснованные решения.
Внедряя ИИ-агентов мы получаем более быстрое принятие решений. А также большую производительность и больше пространства для того, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на важных процессах.
Учитывая все эти новые разработки в области искусственного интеллекта, масштабное внедрение моделей автономных агентов для оптимизации работы отделом продаж, может показаться сложной задачей. Вот почему мы создали SalesAI, самый быстрый и простой способ внедрения агентов с искусственным интеллектом. И вам не нужно быть IT-специалистом, чтобы внедрить его.
SalesAI: Идеальный помощник для вашей команды продаж
SalesAI — это не просто аналитический инструмент, а мощный инструмент для трансформации отдела продаж. Он помогает малому бизнесу внедрять передовые технологии, которые раньше были доступны только крупным корпорациям, упрощая управление и повышая эффективность каждого члена команды.
Заключение
Искусственный интеллект уже сегодня меняет подход к продажам, помогая компаниям любого масштаба работать эффективнее. SalesAI — это ваш интеллектуальный помощник, который упрощает управление командой. Помогает выявлять слабые места и усиливать сильные стороны ваших менеджеров по продажам.
Заполните форму обратной связи, чтобы узнать, как внедрить SalesAI в ваш бизнес. Наши эксперты помогут вам адаптировать инструмент под ваши задачи и потребности. Не упустите возможность вывести свою команду на новый уровень:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
