一个问题
随着越来越多的大公司投资于 AI 代理，将其视为运营效率的未来，越来越多的怀疑浪潮正在出现。虽然人们对这些技术的潜力感到兴奋，但许多组织发现，现实往往与炒作相去甚远。这种失望在很大程度上可以归因于两个主要问题：过度炒作的承诺和业务问题的高度具体性质。
虽然 AI 可以在某些任务（例如数据分析和流程自动化）上表现出色，但许多组织在尝试将这些工具应用于其独特的工作流程时会遇到困难。Lexalytics 的文章极大地强调了当您集成 AI 只是为了赶上 AI 炒作列车时会发生什么。结果往往是沮丧和感觉技术没有发挥其潜力。
AI 实施过程中的失望之源
AI 实施中令人失望的来源是多方面的：
一个重要的问题是，许多公司在没有明确战略或明确目标的情况下急于采用 AI。这种方向的缺乏使得衡量 AI 计划的成功或失败变得具有挑战性。公司最终可能会部署与其实际需求不符的工具，从而导致资源浪费和幻灭。那么，如果您在没有适当规划和准备的情况下集成 AI 会发生什么？嗯，你会看到像麦当劳这样的案例。经过三年的准备，2024 年夏天，麦当劳与 IBM 合作推出了可以接受免下车订单的 AI 代理。设计不佳的模型导致 AI 无法理解客户。最显着的例子之一是 TikTok 上的两名客户恳求 AI 停止，因为它不断在他们的订单中添加更多的麦乐鸡块，最终达到 260 个。
数据质量是另一个关键问题。AI 系统的好坏取决于输入的数据。如果输入数据过时、不完整或有偏差，结果将不可避免地低于标准。不幸的是，组织有时会忽视这一基本方面，期望 AI 在数据存在缺陷的情况下创造奇迹。
集成挑战也带来了重大障碍。将 AI 合并到现有系统中可能很复杂，通常会暴露出技术问题和兼容性问题，特别是对于依赖旧系统的企业而言。如果没有全面的规划和资源，这些集成挑战可能会破坏 AI 计划，从而加剧失望。
AI 代理在公司工作流中的使用案例
尽管存在这些障碍，但 AI 代理有可能通过简化工作流程和提高各个领域的效率来彻底改变业务运营。
AI 最引人注目的应用之一在于客户支持。AI 驱动的聊天机器人可以处理日常查询，让人工代理腾出时间专注于更复杂的问题。通过自动执行重复性任务，员工可以将精力转移到更具战略意义的职责上。将 AI 集成到客户支持的最大案例之一是来自澳大利亚的电信公司 Telstra。Telstra 推出了自己的 AI 代理，名为 Ask Telstra。以下是该公司分享的结果：电话随访减少了 20%，84% 的座席表示它对客户互动产生了积极影响，90% 的座席更有效。
在营销自动化领域，人工智能也被证明是无价的。通过分析客户行为和偏好，AI 代理可以制定个性化的营销策略，从而提高参与度和转化率。拜耳的团队使用 AI 来预测对流感药物的需求，当 AI 模型预测流感病例激增 50% 时，该团队使用它来调整他们的营销策略。结果令人惊叹： 点击率同比增长 85%，每次点击成本比上一年降低 33%，网站流量长期增长 2.6 倍。
AI 还可以简化人力资源流程。据 Decision Analytics Journal 报道，AI 在精度、效率和灵活性方面有很多好处。通过自动化招聘的初始阶段，例如筛选简历和根据特定标准确定最佳候选人，AI 可以节省大量时间并确保更客观的选拔过程。
也许 AI 最吸引人的方面之一是它的效率和成本效益。在许多情况下，AI 可以比人类更快地执行任务，并且错误更少，这使其成为渴望简化工作流程的企业的热门选择。通过自动执行重复和耗时的任务，组织可以显著降低运营成本，同时最大限度地降低人为错误的风险。这种速度、准确性和节省成本的结合使公司能够优化其流程并更具战略性地分配资源。
集成 AI 代理的建议
为了确保将 AI 代理成功集成到公司工作流程中，企业应采用几个关键策略。
首先，在实施之前定义明确的目标至关重要。组织应确定他们希望 AI 解决的具体挑战，并设定可衡量的结果来评估有效性。这种清晰度有助于在整个过程中进行必要的调整。如果 AI 集成是分散的，就很难将集成成本与生产力水平进行比较，并确定集成是否对公司产生了积极影响。衡量在有和没有 AI 的情况下在不同任务上花费的时间、从事某项任务的人数以及工作质量。
另一个重要的考虑因素是数据质量。投资于强大的数据管理实践对于确保输入到 AI 系统的信息准确、相关且无偏见至关重要。如果公司正在使用外部解决方案，请确保没有敏感和私人数据被输入到 AI 中。AI 数据卫生是一个许多人不知道的新兴概念，因此请务必对您的员工进行相关教育。一篇关于为什么不能与 Micropro 的 AI 模型共享敏感公司数据的精彩读物。
与任何新兴技术一样，在集成 AI 工具时对其进行监控至关重要。从使用 AI 工具的员工以及在客户支持服务或其他交互渠道中与您的模型交互的客户那里收集反馈。这样，您就可以在早期阶段检测到任何错误和问题，而只影响少量操作流程。 该公司需要培养一种适应性强的文化，并密切监控其 AI 模型，尤其是在实施的第一阶段。
结论
企业不应将 AI 视为一种神奇的解决方案，而应将其视为一种强大的工具，如果使用得当，可以增强运营并推动成功。问题是 AI 拥有有关客户及其需求的知识库，因此我们了解如何节省他们搜索信息的时间并提供工作工具。如今，在特定用例中部署 AI 代理是有意义的，因为这种方法可以最大限度地创造价值。这是目前一个接受大量投资的类别，在未来的一年里，这无疑将是一个主要趋势，并可能在未来演变成更具影响力的东西。AI 淘金热何时停止？
