Como muchos, me encantan los buenos consejos. Pero a veces, necesito ayuda para hacer algo.
El próximo revoluciones de AI – AI agente – Nos moverá de consejos a hacer las cosas. Permitirá a las empresas que lo aprovechan para dar un salto transformador adelante.
¿Pero saltar a qué? Y transformar cómo?
La IA Agentic puede reducir el costo de la atención al cliente en un 25-50%, al tiempo que mejora drásticamente la calidad y la satisfacción del cliente porque va más allá de la easy ejecución de tareas. También puede resolver de forma autónoma los flujos de trabajo complejos y las interacciones del cliente. Cuando se aplica a la atención al clientepor ejemplo, los agentes no solo responden a las consultas, sino que resuelven integralmente las consultas de principio a fin, reduciendo la intervención humana y aumentando la eficiencia.
Al igual que con todas las nuevas tecnologías, la adopción de AI de agente presenta desafíos. Una empresa debe tener sus flujos de trabajo bien documentados y profundamente entendidos y poseer una base de conocimiento robusta en el que puede dibujar la IA agente. Y al igual que con la IA generativa, Preocupaciones de privacidad y seguridad de datos requiere que las empresas comprendan los grandes modelos de idiomas (LLM) que aprovechan y cómo se almacena y transfieren la información.
Sin embargo, la estrategia de adopción correcta para la automatización inteligente puede garantizar el éxito. Para obtener la mayor cantidad de beneficios, las empresas deberán hacer tres cosas:
- Empiece en el lugar correcto
- Stability de IA agente con experiencia humana
- Aproveche una crimson de experiencia en agente
Si bien todavía son los primeros días, esto es lo que estamos aprendiendo mientras trabajamos con clientes en varias industrias para integrar la IA agente en sus flujos de trabajo y operaciones.
No comience a un poco – comience de manera inteligente
Quizás contraintuitivamente, el mejor lugar para comenzar es con sus casos de uso de mayor volumen. ¿No es eso arriesgado? No si se hace correctamente. De hecho, aunque comenzar con casos de uso de bajo volumen puede parecer reducir el riesgo, en realidad incremento El riesgo de no ver suficiente impacto para justificar la inversión.
Comenzar con los casos de uso de alto volumen ofrece el mayor rendimiento potencial de la inversión (ROI), lo que permite a una empresa realizar rápidamente un impacto significativo, maximizar las ganancias de eficiencia y demostrar el valor claro del uso de agentes de IA.
¿Cómo mitigas el riesgo de comenzar demasiado grande? Al implementar inicialmente los agentes con solo el 1% de los mayores volúmenes de casos de uso. Este enfoque le permite identificar y solucionar problemas potenciales mientras se prepara para una automatización más amplia.
Para una empresa minorista, esto podría significar automatizar “¿Dónde está mi pedido?” o flujos de trabajo de procesamiento de retorno. Además de monitorear los envíos en la crimson de cumplimiento de la compañía, un agente de IA podría verificar la identidad de un cliente, verificar el estado en tiempo actual y actualizar al cliente, incluso las opciones de oferta si el pedido se ha retrasado inesperadamente.
Para las devoluciones, un agente podría verificar las políticas de devolución de la Compañía, recopilar información del cliente sobre la devolución, sugerir los próximos pasos y completar las tareas asociadas apropiadas, como imprimir una etiqueta de devolución, programar una camioneta, emitir un reembolso, and many others. El agente de devolución también podría observar patrones de abuso y, si está justificado, ajustar sus decisiones y las siguientes medidas en consecuencia.
Después de que una empresa despliega un agente de IA en una parte de muestra de un flujo de trabajo de alto volumen, debe monitorear la actividad del flujo de trabajo para identificar dónde puede necesitar ajustes. Cuando el agente funciona sin problemas, la compañía puede ampliar su uso en cantidades predefinidas hasta que eventualmente maneja todo el volumen del flujo de trabajo.
Por supuesto, no todas las tareas y flujos de trabajo se prestan a la automatización complete con AI de agente. De hecho, mantener a los expertos humanos conectados con el funcionamiento normal de los agentes de IA arrojará los mejores resultados.
Equilibrar la IA con experiencia humana
Como una empresa examina sus flujos de trabajo y procesos Para los candidatos de automatización, encontrará instancias más adecuadas para la supervisión humana o la acción directa. Agentic AI es una innovación increíble y altamente capaz, pero tiene limitaciones.
Tres en specific:
Los agentes de IA, como los LLM que los apoyan, actualmente no poseen inteligencia normal. Funcionan mejor en áreas estrechas y bien definidas. Entonces, si bien los humanos pueden aprender a realizar una tarea specific y abstracto de los principios de conocimiento que luego aplican a diferentes tareas no relacionadas, la IA actualmente no puede.
Luego, hay flujos de trabajo con matrices de decisión extremadamente complejas que exigen una experiencia significativa y un juicio basado en la experiencia. Por ejemplo, una empresa minorista podría necesitar contenido para una campaña de advertising and marketing directa. Un agente puede manejar eso y ejecutar la campaña.
¿Pero quieres volver a visitar la expresión y la promesa de una marca en múltiples mercados? Un agente no estaría a la altura de la tarea. Requeriría información sobre las tendencias del mercado, la percepción de la marca, las diferencias culturales entre los mercados y la visión de cómo las marcas evocan las emociones.
Finalmente, los flujos de trabajo que dependen de la comunicación humana típicamente “desordenada” y los matices emocionales que requieren elementos claramente humanos, como la mejor compasión permanecen con los humanos. Piense en problemas de servicio al cliente que involucran a clientes iracos o interacciones de atención médica en las que el estado emocional o psychological de un paciente pueda estar en riesgo.
Pero no estoy describiendo un proceso de decisión binaria: dale esto a los agentes de IA; Todo lo demás va a los humanos. En la práctica, un modelo híbrido funciona mejor.
Si bien debe haber una clara delineación entre la IA y los roles humanos, incluso cuando las tareas deben ser manejadas por expertos humanos, la IA aún debe estar disponible para extender sus habilidades y aprovechar al máximo su experiencia.
En términos generales, las empresas deben usar AI de agente para tareas transaccionales y repetibles y aprovechar la experiencia humana para interacciones de alto riesgo, escenarios emocionalmente complejos y situaciones que requieren un juicio matizado. Un reclamo de garantía de $ 50 podría estar completamente automatizado, mientras que un reclamo de $ 5,000 probablemente se beneficiaría de la inteligencia emocional humana y el manejo wise a la marca.
Toque una crimson de agente
Quizás lo más importante, no intentes sumergirte en un solo de AI de agente. Establecer una crimson de socios expertos. Las plataformas de IA de agente emergentes pueden suministrar la tecnología a través de canales digitales y de voz. Un integrador y asesor de sistemas que comprende los entornos operativos del cliente puede capacitar a modelos de agente para necesidades específicas del cliente y luego integrarlos en las operaciones de una empresa.
La integración de estos modelos en sistemas empresariales requiere una profunda experiencia en flujos de trabajo complejos y desafíos específicos de la industria. También requiere una comprensión intrincada de los puntos de decisión del flujo de trabajo y donde la interacción humana es más necesaria, o beneficiosa, por lo que la IA de agente es una bendición para los trabajadores y la productividad del equipo.
Agentic AI ofrece a las empresas una forma poderosa de mejorar la eficiencia, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar la innovación. Pero el éxito no se trata de apresurarse. Se trata de tomar decisiones inteligentes e informadas: comenzar en el lugar correcto, aplicar un modelo humano/AI híbrido y aprovechar la crimson correcta.
Porque con el mundo de la IA cambiando tan rápido, no puedes permitirte hacerlo solo.
