3 rintangan untuk membangun agen AI yang efektif

Perusahaan dari semua ukuran dan lintas industri masuk semua agen AI sebagai sarana untuk meningkatkan bisnis mereka. Buktinya ada dalam angka: pengeluaran perusahaan untuk AI generatif mengharapkan untuk mencapai $ 644 miliar pada akhir 2025, naik 76% dari tahun 2024. Terlebih lagi, 96% dari perusahaan TI perusahaan mengatakan Mereka berencana untuk memperluas penggunaan agen AI mereka di tahun mendatang.

Dalam banyak kasus, agen -agen ini akan menggantikan manusia sebagai lini kontak pertama bagi pengguna – apakah mereka pelanggan yang mencari barang dan jasa atau karyawan yang mencari bantuan melakukan pekerjaan mereka. Misalnya: Gartner memprediksi Bahwa dalam mengganti tenaga kerja manusia, agen AI akan mengurangi pengeluaran pusat kontak sebesar $ 80 miliar pada tahun 2026.

Tetapi sementara agen AI diatur untuk merevolusi bagaimana bisnis beroperasi, membuatnya benar datang dengan tantangan unik. Berikut adalah tiga perusahaan rintangan kemungkinan akan bertemu dalam perjalanan untuk membangun dan mengelola agen yang sukses.

1. Agen Anda hanya seefektif data yang dilatih

IT dan tim OPS adalah agen membangun Untuk semuanya mulai dari otomatisasi proses hingga dukungan pelanggan hingga pemantauan keamanan. Tetapi tidak peduli tujuan spesifik mereka, bagi agen untuk melayani pengguna dan bisnis secara efektif, mereka perlu beroperasi berdasarkan bagaimana sebenarnya pengguna berperilaku. Itu berarti agen pelatihan pada dataset perilaku pengguna yang holistik dan komprehensif.

Sementara usia agen masih dalam awal, kami telah melihat beberapa contoh penting tentang apa yang terjadi ketika agen dan bot AI beroperasi pada data yang berantakan, tidak lengkap, atau tidak dapat diandalkan. Pada tahun 2024, misalnya, agen Air Canada AI memberi pelanggan informasi yang salah tentang kebijakan berkabung perusahaan, dan maskapai penerbangan tersebut ditemukan bertanggung jawab untuk perilaku bot dan dipaksa untuk mengganti pelanggan.

2. Agen Anda perlu bekerja sesuai dengan kebijakan dan peraturan yang relevan

Contoh Air Canada juga menyinari tantangan terkait lainnya dan tim OPS yang dihadapi: Menjaga perilaku agen sesuai dengan kebijakan perusahaan, pedoman peraturan, dan kerangka kerja etis.

Kecepatan dan otonomi dengan agen mana yang beroperasi menciptakan kompleksitas dalam tata kelola dan kepatuhan. Tanpa kerangka kerja tata kelola data yang tepat, agen dapat secara tidak sengaja mengakses atau berbagi data sensitif, melanggar peraturan privasi dan menciptakan risiko reputasi untuk bisnis.

Untuk menghindari ini dan hasil yang tidak diinginkan lainnya, tim TI perlu analitik untuk memantau dan menilai perilaku agen. Apakah agennya berkinerja sebagaimana dimaksud? Dalam perjalanan pelatihan dan operasinya yang berkelanjutan, apakah mulai “berhalusinasi” atau mengambil tindakan menyimpang? Memiliki pandangan real-time, ujung ke ujung tentang bagaimana kinerja agen sangat penting untuk mengoptimalkan kinerja mereka dan hasil yang mereka kendarai.

3. Agen Anda perlu menghasilkan ROI yang bermakna

Selain memantau kepatuhan, bisnis membutuhkan wawasan analitik tentang agen untuk membenarkan investasi mereka. Dengan pasar AI global yang diperkirakan akan mencapai $ 632 miliar dalam tiga tahun (naik dari $ 250 miliar hari ini), tim TI dapat mengharapkan peningkatan tekanan untuk memberikan hasil konkret dalam menghadapi anggaran AI yang tumbuh.

Dengan solusi analitik agen yang tepat, tim dapat memiliki garis pandang yang jelas tentang apakah dan bagaimana agen memindahkan jarum untuk bisnis. Mereka dapat menjawab pertanyaan kunci seperti:

• Apakah agen menghemat waktu pengguna pada alur kerja atau proses utama?
• Apakah mereka memotong biaya dan/atau membantu meningkatkan pendapatan?
• Apakah mereka membebaskan tim untuk mengerjakan tugas bernilai tinggi?
• Apakah mereka meningkatkan output (penyelesaian tugas, konversi, dll.)?

Perusahaan dimengerti bullish tentang apa yang ditambatkan AI untuk masa depan. Dengan garis pandang yang jelas tentang bagaimana agen berperilaku dan ROI yang mereka hasilkan, timnya dan OPS dapat mengambil tindakan yang tepat untuk terus meningkatkannya. Ini, lebih dari segalanya, akan menjadi yang membedakan gerakan agen yang paling sukses dari yang lain.

Pelajari tentang bagaimana platform Pendo membantu mengoptimalkan semua perangkat lunak Anda dan agen AI yang menyertainya di sini.