ԱԲ տեխնոլոգիան արագ է զարգանում, բայց ամենաթանկ սխալները հաճախ գալիս են ոչ թե մոդելի ուժից, այլ չափման, վերահսկման և տվյալների կանոնների բացակայությունից։ Այս հոդվածը տալիս է գործնական ստուգաթերթ, օրինակներ և քայլեր, որոնք կօգնեն անվտանգ կառուցել ԱԲ լուծումներ հաղորդագրությունների, լիդերի և վաճառքի ավտոմատացման համար։
Արհեստական բանականության մասին նորությունները հաճախ կենտրոնանում են ավելի մեծ մոդելների, ավելի ցածր ուշացման և նոր բազմամոդալ հնարավորությունների վրա։ Բայց բիզնեսում արդյունքը սովորաբար որոշվում է ավելի “անհրապույր” հարցերով. արդյոք համակարգը անվտանգ է, չափելի է և պատշաճ կառավարելի, որպեսզի ամեն օր աշխատի առանց անակնկալների։ Երբ ԱԲ օգնականը սկսում է պատասխանել հաճախորդներին, ամրագրել այցեր կամ որակավորել լիդեր, այն դառնում է ձեր օպերացիոն համակարգի մաս, ոչ թե փորձնական դեմո։
Ստորև ներկայացված է գործնական ստուգաթերթ, որը կօգնի ստեղծել արտադրական մակարդակի ԱԲ ֆունկցիոնալություն. ինչպես կառուցել գնահատումների (evals) ցիկլեր, ինչպես ապահովել դիտարկելիություն, որպեսզի տեսնեք, թե ինչ է անում ԱԲ-ն, և ինչպես սահմանել տվյալների կառավարում, որը նվազեցնում է ռիսկերը։ Օրինակները հատկապես վերաբերում են հաղորդագրությունների միջոցով վաճառքին ու հաճախորդային աջակցությանը, և ցույց են տալիս, թե ինչպես կարող են հարթակներ, ինչպիսին է Staffono.ai-ը, արագացնել անվտանգ ավտոմատացումը WhatsApp-ում, Instagram-ում, Telegram-ում, Facebook Messenger-ում և վեբ չաթում։
Վերջին միտումները միաժամանակ մեծացնում են ինչպես հնարավորությունները, այնպես էլ բարդությունը.
Եթե ԱԲ-ն սխալ որակավորում է լիդերը, դուք կորցնում եք եկամուտ։ Եթե սխալ տեղեկատվություն է փոխանցում քաղաքականությունների մասին, ավելանում են աջակցության ծախսերը։ Եթե սխալ է վարվում անձնական տվյալների հետ, վնասվում է վստահությունը և առաջանում են իրավական ռիսկեր։ Արտադրական թիմերը “ԱԲ անվտանգությունը” դիտարկում են որպես ինժեներական և օպերացիոն կարգապահություն, ոչ թե մեկանգամյա prompt-ի գրություն։
Շատ թիմեր գնահատում են ԱԲ-ն ինտուիտիվ. մի քանի փորձնական հարց, և վերջ։ Արտադրությունում պետք են գնահատումներ, որոնք կապվում են բիզնես նպատակներին։ Օգտակար կառուցվածք է. առաջադրանքներ, չափանիշներ, շեմեր և վերանայման պարբերականություն։
Հաղորդագրությունների և վաճառքի համատեքստում հստակ “աշխատանքներ” կարող են լինել.
Երբ դուք տեղակայում եք “ԱԲ աշխատակից” Staffono.ai-ի միջոցով, այս աշխատանքները ձևակերպվում են որպես կոնկրետ հոսքեր տարբեր ալիքների համար։ Անվտանգության տեսանկյունից առավելությունն այն է, որ դուք ստանդարտացնում եք հարցերի հերթականությունը, էսկալացիայի կանոնները և թույլատրելի գործողությունները։
Հավաքեք ներկայացուցչական հաղորդագրություններ և ներառեք.
Պիտակավորեք, թե ինչն է “լավ” պատասխանը։ Օրինակ՝ ամրագրող օգնականը պետք է հարցնի օրը, ժամային միջակայքը, տեղը և կոնտակտը, հետո հաստատի։ Լիդ որակավորողը չպետք է “հորինի” գներ կամ երաշխավորի մատչելիություն։
Սահմանեք շեմեր, օրինակ՝ “հալյուցինացիան eval-ում պետք է լինի 1 տոկոսից ցածր” կամ “էսկալացիայի ամփոփումը 95 տոկոս դեպքերում պետք է ներառի անուն, կարիք և հրատապություն”։
Prompt-ը օգնում է, բայց ամենահուսալի վերահսկողությունը կառուցվածքային է։ Սա նշանակում է սահմանափակել, թե ինչ տվյալների և ինչ գործողությունների հասանելիություն ունի ԱԲ-ն, և պահանջել հաստատում կարևոր պահերին։
Եթե ԱԲ-ն կարող է գործարկել գործողություններ (ստեղծել ամրագրում, թարմացնել CRM, ուղարկել վճարման հղում), սահմանափակեք դրանք ըստ նպատակի և վստահության։ Օրինակ.
Հաղորդագրությունների վրա կենտրոնացած ավտոմատացման դեպքում, ինչպիսին է Staffono.ai-ը, հնարավոր է կառուցել հոսքեր, որտեղ գործողությունները “անցնում են դարպասներով”, այսինքն՝ կատարվում են միայն պայմանների կատարման դեպքում։
Քաղաքականությունների, գների միջակայքների, ծառայությունների նկարագրությունների և աշխատանքային ժամերի համար մի հենվեք մոդելի ընդհանուր գիտելիքի վրա։ Օգտագործեք կուրացված գիտելիքների բազա։ Օգնականը պետք է պատասխանի այդ նյութերից և հնարավորության դեպքում պահի ներքին հղում, որպեսզի թարմացումները լինեն պարզ. փոխում եք աղբյուրը, ոչ թե “հիշողությունը”։
Անվտանգ օգնականը գիտի երբ կանգ առնել։ Սահմանեք էսկալացիայի հստակ ազդակներ.
Էսկալացիայի պահին փոխանցեք ամփոփում, նպատակը, հավաքված տվյալները և առաջարկվող հաջորդ քայլը։ Սա է, որտեղ ԱԲ-ն խնայում է մարդկային ժամանակը, այլ ոչ թե ստեղծում ավելորդ աշխատանք։
Դիտարկելիությունը օգնում է կանխել “լուռ” սխալները։ Առանց դրա խնդիրները բացահայտվում են միայն բողոքներից կամ եկամտի անկումից հետո։
Ավելորդ զգայուն տվյալներ մի պահեք, եթե դրա անհրաժեշտությունը չկա։ Եթե պետք է պահել, կիրառեք գաղտնագրում, մուտքի սահմանափակում և պահման ժամկետներ։
Այս ազդակները ԱԲ համակարգը դարձնում են օպերացիոն, կառավարելի և կանխատեսելի։
Տվյալների կառավարումը հաճախ ընկալվում է որպես թղթաբանություն, բայց հաճախորդային հաղորդագրություններում դա օպերացիոն պահանջ է։
Հարցրեք միայն այն, ինչ պետք է առաջադրանքը ավարտելու համար։ Լիդ գեներացիայի դեպքում սովորաբար բավարար է անունը, կապի եղանակը և մի քանի որակավորման պատասխան։ Ծննդյան տարեթիվը կամ անձնական նույնացուցիչները շատ դեպքերում ավելորդ են։
Եթե աշխատում եք մի քանի ալիքով, կանոնների հետևողականությունը կարևոր է։ Staffono.ai-ի նման հարթակը օգնում է նույն քաղաքականությունն ու հոսքերը կիրառել տարբեր մուտքի կետերում։
Ո՞վ է թարմացնում գիտելիքների բազան։ Ո՞վ է հաստատում քաղաքականությունների փոփոխությունները։ Ինչքա՞ն արագ են փոփոխությունները հասնում օգնականին։ Պարզ կառավարումը կանխում է հնացած պատասխանների երկար կյանքը։ Վարեք գիտելիքը ինչպես արտադրանքի կոդը. տարբերակավորում, վերանայում, ազդեցության չափում։
Պատկերացրեք ծառայություն մատուցող բիզնես, որը լիդեր է ստանում Instagram-ից և WhatsApp-ից։ Նպատակը արագ որակավորելն ու զանգերի ամրագրումն է՝ առանց վաճառքի թիմի ժամանակը վատնելու։
Սա այնպիսի end-to-end ավտոմատացում է, որը շատ թիմեր իրականացնում են Staffono.ai-ով. 24/7 ԱԲ աշխատակից, նույնական փորձ տարբեր ալիքներում և ճիշտ պահին մարդու ներգրավում։
ԱԲ համակարգերը “շեղվում” են, որովհետև փոխվում են ապրանքները, հաճախորդների լեզուն և սպասումները։ Լավ մոտեցում է շաբաթական բարելավման ցիկլը.
Երբ ԱԲ-ն կապված է եկամուտ ստեղծող հոսքերի հետ, այս ցիկլը ոչ թե ցանկալի է, այլ պարտադիր։
Սկսեք մեկ հոսքից, օրինակ՝ լիդ որակավորում կամ ամրագրում։ Կազմեք փոքր eval հավաքածու, ավելացրեք բազային լոգավորում և սահմանեք էսկալացիայի կանոններ։ Երբ կարողանաք չափել արդյունքը և արագ նկատել սխալները, կարող եք անվտանգ ընդլայնվել դեպի նոր ալիքներ և նոր առաջադրանքներ։
Եթե ցանկանում եք գործնական լուծում, որը տեղադրում է 24/7 ԱԲ աշխատակիցներ և ավտոմատացնում է հաճախորդային հաղորդակցությունը և վաճառքի խոսակցությունները տարբեր մեսենջերներում, դիտարկեք Staffono.ai-ը։ Այն օգնում է կառուցել կառուցվածքային հոսքեր, ապահովել հետևողականություն բազմալիք միջավայրում և ստեղծել այն օպերացիոն հիմքը, որը պետք է, որպեսզի ԱԲ-ն լինի օգտակար, անվտանգ և կայուն աճ ապահովող գործիք։
