Hvis oppgaven kan beskrives som «når dette skjer, gjør det», bør du undersøke vanlig automasjon først. AI blir interessant når noen må tolke en melding, forstå et dokument eller formulere et svar. En AI-agent kan være aktuell når neste steg avhenger av hva den finner underveis.
Dette skillet hjelper deg å kjøpe riktig løsning. Du trenger ikke en agent for å sende en påminnelse på en fast dato.
Tre måter å løse samme oppgave på
Tenk deg at en kunde sender en forespørsel om service. Eksemplet er konstruert, men viser hva du bør be en leverandør forklare.
Vanlig automasjon følger avtalte regler. Et skjema med felter for navn, adresse og ønsket tjeneste kan opprette en sak og varsle riktig avdeling. Ingen trenger å tolke fri tekst for at denne delen skal fungere.
En fast arbeidsflyt med AI bruker AI på et bestemt sted. Den leser kundens fritekst, foreslår en oppsummering og markerer manglende opplysninger. Deretter følger resten av prosessen faste steg. En ansatt sjekker forslaget før det brukes.
En AI-agent får et mål og et avgrenset sett med verktøy. Den kan for eksempel lete etter relevant servicehistorikk, vurdere om underlaget er tilstrekkelig og velge hvilket oppslag den skal gjøre videre. Hva agenten faktisk kan gjøre, avhenger av tilgangen og funksjonene som er bygget inn.
Ordet «agent» brukes ulikt. Anthropic skiller mellom arbeidsflyter med forhåndsbestemte steg og agenter som selv velger fremgangsmåte og verktøy underveis. Det er en nyttig arbeidsdefinisjon når du skal sammenligne tilbud. [1]
Spør hva som krever en vurdering
Be den som gjør oppgaven i dag om å vise deg én vanlig sak. Stopp der personen må tenke: «Hva betyr dette?» eller «Hva må jeg undersøke nå?»
Det første spørsmålet kan være et egnet sted for AI i en fast arbeidsflyt. Det andre kan gi grunn til å undersøke en agent. Begge deler krever at resultatet kan kontrolleres.
Hvis alle sakene følger samme løype, er gevinsten ved friere valg mindre åpenbar. Anthropic anbefaler å starte med den enkleste løsningen som fungerer, og peker på at mer selvstendige systemer kan medføre ekstra kostnad og ventetid. Dette er leverandørens tekniske veiledning, ikke en garanti om hvilken løsning som passer din bedrift. [1]
Spør også hva fagsystemet dere allerede betaler for kan gjøre. En funksjon som finnes, men aldri er satt opp, kan være et bedre første steg enn ny utvikling.
Bestem hva løsningen får lov til
«Hjelpe med kundeservice» er for bredt som bestilling. En mer presis oppgave er: «Lag et utkast til svar fra disse godkjente dokumentene, og vis hvor opplysningene kommer fra.»
Skill mellom å lese, foreslå og utføre. En løsning kan få lese utvalgt informasjon og foreslå et svar uten å kunne sende e-post, endre avtaler eller love en pris. Tilgang til å gjøre noe bør gis fordi oppgaven krever det.
Be leverandøren vise hva som skjer når informasjon mangler eller to dokumenter motsier hverandre. Et tydelig stopp med beskjed til en ansatt er et nyttig resultat. En sikker formulering uten tilstrekkelig grunnlag er det ikke.
For en første utprøving anbefaler vi at utgående svar og endringer i kundesystemet godkjennes av et menneske. Bruk eksempler dere har avklart at verktøyet kan behandle. Testdata uten kundeopplysninger er et godt sted å begynne.
Fire spørsmål før du kjøper
Be om konkrete svar på disse spørsmålene:
- Hvilket arbeid gjør løsningen, og hvilket arbeid må vi fortsatt gjøre selv?
- Hvorfor krever akkurat denne oppgaven AI eller en agent?
- Hvordan oppdager og retter vi feil, og hvem følger opp løsningen?
- Hva koster oppsett, bruk og vedlikehold ved vårt faktiske volum?
Be så om en demonstrasjon med både en vanlig sak og en vanskelig sak fra deres arbeid, etter at databruken er avklart. Vurder tiden frem til et korrekt resultat, ikke bare hvor raskt teksten dukker opp.
Begynn med oppgaven
Skriv ned én setning: «Når vi mottar , skal ___ få , kontrollert av ___.» Den gjør det lettere å se om dere trenger en regel, et AI-utkast eller en løsning som kan velge flere steg selv.
Vil du sette tall på nytten, bruk veiledningen for å måle om AI sparer tid. Først når oppgaven og målet er tydelige, er det meningsfullt å velge teknologi.
Kilde
[1] Anthropic: Building effective agents. Brukt for skillet mellom arbeidsflyter og agenter og rådet om å starte enkelt. Leverandørkilde; eksemplene og innkjøpsrådene over er våre egne.