Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Pathlight Platform Platform Platforms планирует полагаться на агентов искусственного интеллекта, чтобы извлечь стратегические идеи из больших объемов разговоров с клиентами так, как ни один человек не сможет управлять в одиночку, объявил это на этой неделе. Тем не менее, привлечение этого амбициозного видения, способствующего жизни, сталкивались с техническими проблемами, которые требовали от компании, основанной на Пало-Альто, с нуля.
В эксклюзивной дискуссии с VentureBeat генеральный директор и соучредитель Pathlight Александр Квамм углубился в преимущества и препятствия для проектирования системы ИИ, способной решать такие огромные аналитические рабочие места в масштабе. Согласно Kvamme, в то время как руководители стремятся понять насущные проблемы с клиентами, посвящая ресурсы для глубокого расследования каждого взаимодействия просто невозможно, поскольку бизнес растут больше.
«Одна из причин, по которой стартапы настолько успешны, заключается в том, что они так близки к своим клиентам. Они могут двигаться так быстро», — сказал Квамм. «Но по мере того, как компания масштабируется и становится предприятием, у вас просто нет возможности просмотреть всю эту информацию». Чтобы заполнить этот пробел, Pathlight намеревался разработать «24/7 исследовательских групп», которые могли бы отслеживать разговоры без ограничений постоянного сбора человеческих данных.
В то время как развертывание агентов искусственного интеллекта обеспечивает путь с конкурентным дифференциатором, его клиенты будут взаимодействовать со знакомыми программными интерфейсами, чтобы разблокировать эти новые полномочия.
В рамках панели администратора Pathlight руководители могут раскручивать «потоки понимания» — сфокусированные агенты, обученные конкретным аналитическим директивам, таким как понимание проблем с продуктом или предлагая возможности для пробования новых стратегий.
Pathlight не одинок в этом подходе. Используя несколько генеративных моделей, работа в гармонии для получения результатов является новым элементом сектора ИИ с еще Yououng.
Ранее в этом месяце Microsoft анонсировала Autogen, которая является «структурой для упрощения оркестровки, оптимизации и автоматизации рабочих процессов LLM». Кроме того, новые лаборатории ИИ, такие как Imbue, фокусируются на исследованиях и разработках моделей кооперативных фундаментов, которые в конечном итоге смогут учиться, адаптироваться и разум.
Агенты искусственного интеллекта будут выполнять работу, которые люди не должны
Kvamme обрисовывает очевидное: просить человека сидеть за столом и слушать каждое взаимодействие с клиентами, чтобы объединить индивидуальные идеи, не является реалистичным предложением. Вместо этого агенты компании принимают директивы для активного анализа разговоров.
«Способ подумать об агентах и способе подумать о проницательных потоках — это думать о работе, на которую мы никогда не сможем нанять кого -то», — объяснил Квамм.
Агенты не работают в одиночку. Квамм описал иерархию, где агенты активно отмечают понимание. Затем родительские агенты консолидируют обратную связь с последовательными резюме. Затем это дает руководителям компании принимать обоснованные решения и отвечать на те жгучивые вопросы, которые могли быть невозможны раньше.
«Мы обнаружили, что у каждого руководителя есть ряд вопросов, которые у них нет ответов, которые удерживают их ночью», — сказал Квамм.
Во время интервью Kvamme предоставил демонстрацию панели Dashboard AI AI AI Pathlight. Он прошел через то, как система активно анализирует беседы клиентов в режиме реального времени.
Квамм показал, как вызовы и сообщения входят на платформу, обрабатываются специалистом по поддержке клиентов и обрабатываются ИИ. Суммизация, анализ настроений и другие идеи добавляются автоматически. Возможно, самое главное, системные флаги представляют ключевые темы и проблемы для агентов — и, в конечном счете, человеческие менеджеры и руководители — для просмотра.
В демо -учетной записи были отображены такие темы, как «Запросы на размещение заказа». При выборе руководители могли видеть размышления и идеи, отмеченные агентами. Например, одно отражение отметило проблему с «неправильной доставкой пакетов от FedEx».
Квамм подчеркнул, что этот уровень гранулированного понимания будет практически невозможно для человека, чтобы грузить без помощи ИИ. Он пояснил, что агенты ИИ позволят лидерам бизнес -лидеров иметь доступ ко всему контексту и памяти во всех разговорах.
Ранние агенты ИИ нужны стратегии пользовательской интеграции
Однако онлайн -онлайн потребовал создания пользовательской инфраструктуры с нуля.
Kvamme объяснил, что вы не можете просто подключить огромные наборы данных, содержащие огромное количество взаимодействий с клиентами к существующим инструментам искусственного интеллекта, таких как CHATGPT. Масштаб и технические потребности требовали пути для разработки собственных бэкэнд -систем для удовлетворения новых требований рабочей нагрузки.
«Состояние отрасли таково, что нам пришлось построить всю нашу инфраструктуру, чтобы поддержать все это, но мы не довольны этим», — сказал Квамм.
Хотя ИИ продвигает новые возможности для бизнеса, Kvamme признает, что технология агента пока не готова полностью заменить человеческие суждения и принятие решений. На данный момент пассивный анализ Pathlight приводит к ценности по проблемам, которые ни одна команда не могла бы обращаться в одиночку посредством постоянного мониторинга разговоров.
Продвигаясь вперед, Pathlight стремится ввести ограниченные автоматизированные корректирующие действия, если агентские сети обнаруживают системные проблемы, требующие немедленного ответа, таких как корректировка вводящих в заблуждение маркетинговых кампаний. Между тем, надзор остается решающим для обеспечения увеличения ИИ, а не заменяет человеческий надзор.
Благодаря постоянному разработке пользовательской инфраструктуры ИИ и ее итеративных агентских рамках за кулисами, Pathlight гарантирует, что интеллект машин расширяет ключевые аспекты понимания клиентов намного выше того, что возможно. Его агенты берут на себя аналитические обязанности, которую команда не может достичь критических деловых разговоров.
Источник
