Sekite ZDNET: Pridėkite mus kaip pageidaujamą šaltinį Google.
Pagrindiniai ZDNET pasiūlymai
- Agentinis AI dažnai labiau susijęs su kalbomis, o ne su gamybos paslaugomis.
- Išmanieji specialistai daugiausia dėmesio skiria naudojimo atvejams ir pagalbinėms technologijoms.
- Jie išbando procesus, tobulina požiūrį ir ieško naujų galimybių.
Pokalbiai su skaitmeniniais ir verslo lyderiais apie agentinį dirbtinį intelektą dažnai sukasi apie panašią nuotaiką: mes ištyrėme agentus, bet kol kas nieko nėra gaminama.
Tačiau nors visi kalba apie AI eksperimentavimą, joks verslas negali sau leisti vykdyti begalės pilotų nesukurdamas verslo vertės. O kadangi ekspertai siūlo profesionalams, kurie nesugeba išnaudoti dirbtinio intelekto, rizikuoja likti nuošalyje, būtina anksčiau nei vėliau panaudoti sėkmingus agentus.
Taip pat: kaip sukurti geresnius dirbtinio intelekto agentus savo verslui nesukeliant pasitikėjimo problemų
Interneto kelionių specialisto Booking.com svetainėje Huy Dao, duomenų ir mašininio mokymosi platformos direktorius, yra atsakingas už dirbtinio intelekto vertės teikimą, įskaitant agentų paslaugas. Jis pasiekė rezultatų, laikydamasis struktūrinio požiūrio į paslaugų diegimą, kurdamas tikslinius sprendimus iššūkiams, su kuriais klientai susiduria šiandien ir rytoj.
Dao pokalbyje su ZDNET šį požiūrį pavadino „susieta kelione“, kurioje Booking.com bando užtikrinti, kad visi kliento kelionės elementai, nesvarbu, ar skrydžiai, viešbučiai ar lankytinos vietos, būtų laikomi integruota patirtimi.
Taip pat: susirūpinę AI agentai pakeis jus? 5 būdai, kaip nerimą darbe paversti veiksmais
Sukurti susietą kelionę reiškia dirbti su skirtinga informacija. Dao komandos sukurta duomenų krūva leido Booking.com sukurti naujas dirbtinio intelekto paslaugas, įskaitant pirmąją įmonės agentinę programą, partnerių ir svečių sistemą, kuri palengvina klientų ir viešbučio partnerių bendravimą.
Štai ką jis išmoko iki šiol – penkios pagrindinės pamokos kitiems profesionalams, norintiems paversti AI pilotus puikiomis gamybos paslaugomis.
1. Nustatykite verslo iššūkį
Dao teigė, kad norint išnaudoti naujas technologijas, reikia rasti tinkamą naudojimą. Nors kai kurie specialistai vis dar nėra tikri dėl AI potencialo, jis teigė, kad įmonės gali naudoti agentines technologijas, kad įveiktų sunkiai įveikiamus iššūkius.
„Mano nuomone, dirbtinis intelektas nėra kaip dienos ar net metų skonis – tai tikras dalykas“, – sakė jis. „Kiekvieną dieną darbe matau, kaip AI gali paveikti mūsų veiksmus.
Taip pat: 5 būdai, kaip naudoti AI, kai jūsų biudžetas yra mažas
Svetainėje Booking.com Dao ir jo komanda nustatė, kad laiku atsakyti į klientų užklausas buvo pagrindinis iššūkis viešbučio partneriams. Jie pripažino, kad agentų technologija gali padėti viešbučiams greičiau ir tiksliau atsakyti į klausimus.
„Prieš pristatant agentinius sprendimus, kai klientas norėjo susisiekti su viešbučio partneriu, pavyzdžiui, jei norėjote patikrinti, ar viešbutyje yra baseinas, arba jei norėtumėte atvykti po vienos ar dviejų valandų, susisiekdavote su partneriu ir sakydavote: „Ei, ar galiu gauti šią informaciją?“ – sakė jis.
“Tačiau kai viešbučio darbuotojai atsakydavo, jiems dažnai tekdavo daugiau padirbėti, kad atsakymas būtų teisingas. Be to, kartais jie būdavo nepasiekiami, kai klientas uždavė klausimą. Taigi gali praeiti kelios valandos ar daugiau, kol klientas gaus atsakymą.”
2. Sukurkite duomenų platformą
Dao teigė, kad jo komandos sukurta duomenų krūva leidžia Booking.com paspartinti AI ir mašininio mokymosi technologijų pritaikymą tokioms naudojimo atvejams, kaip aprašyta aukščiau.
Dao: „AI nėra kaip dienos ar net metų skonis – tai tikras dalykas“.
Booking.com
„Snowflake“ duomenų platforma yra integruoto krūvos dalis, kurią sudaro „ThoughtSpot“, skirta analizei, „Astronomer“ ir „Airflow“, skirta orkestruoti, „Immuta“ prieigos kontrolei, „Arize“, skirta stebėti mašininio mokymosi būdu, ir AWS, skirta debesų kompiuterijai. Duomenų komanda taip pat išbando ir naudoja pagrindinių tiekėjų, tokių kaip „OpenAI“, „Amazon Bedrock“ ir „Google Gemini“, AI modelius.
Taip pat: Kodėl įmonių AI agentai gali tapti didžiausia viešai neatskleista grėsme
Booking.com pagal užsakymą sukurta partnerių ir svečių komunikacijos sistema buvo sukurta „Python“ viduje, o duomenų komanda naudojo „LangGraph“, atvirojo kodo agentų sistemą, kad padėtų agentui priimti svečių užklausas.
Dao teigė, kad veiksmingos agentų sistemos yra ne tik užpakalinės sistemos. Jo komanda taip pat gerai apgalvojo vartotojo sąsają.
„Norime integruoti technologijas ar dirbtinio intelekto galimybes ten, kur tai yra prasminga mūsų vartotojams“, – sakė jis.
„Ir šiuo naudojimo atveju mūsų partneriai jau turėjo internetinį portalą, kad galėtų peržiūrėti savo pranešimus, todėl buvo aišku, kad turėtume integruoti agentą, kuris jiems padėtų.
3. Atidžiai išbandykite naudojimo atvejį
Nustačius verslo iššūkį ir ištobulinus technologijų platformą, Dao ir jo komanda sutelkė dėmesį į įgyvendinimą, kuris vyko dviem etapais.
Pirmajame etape jie sukūrė patikimą asistentą, kuris padėtų viešbučio partneriams spręsti klientų klausimus.
Rezultatas buvo agentinė technologija, žinoma kaip „Smart Messenger“, kuri renka informaciją apie partnerius, nuosavybę ir rezervavimo informaciją, kad padėtų viešbučio darbuotojams bendrauti su svečiais.
Taip pat: 90 % AI projektų žlunga – pateikiame 3 būdus, kaip užtikrinti, kad jūsų projektas neįvyktų
Šiame pradiniame agentų tarnybos etape Dao sakė, kad žmogus vis dar yra labai susižavėjęs.
„Norime užtikrinti, kad partneris būtų tas, kuris pasakytų galutinį žodį, kaip reaguoti į klientus“, – sakė jis.
„Tačiau mes suteikiame jiems padėjėją, kad užuot skyrę penkias minutes atsakyti, gali tekti spustelėti vieną sekundę, jei jie patenkinti tuo, ką agentas pateikia kaip atsakymą.
4. Deleguokite, nes kyla pasitikėjimas
Laikui bėgant Dao teigė, kad pasitikintys viešbučio partneriai gali pradėti deleguoti daugiau darbo agentui – ir šis etapas yra antrasis agento įgyvendinimo etapas.
Čia Booking.com automatinio atsakymo įrankis leidžia viešbučių partneriams apibrėžti pasirinktinius atsakymus ir sukurti tiesioginius atsakymus į svečių klausimus, pvz., ar viešbutyje yra automobilių stovėjimo aikštelė.
„Šioje fazėje agentas sako: „Gerai, jei pakankamai manimi pasitiki, aš galiu veikti už tave“, – sakė Dao.
“Šiuo naudojimo atveju partneris gali miegoti, kai klientas užduoda klausimą, nes jau vėlus vakaras. Tačiau agentas gali atsakyti partnerio vardu – ir toks požiūris padeda keliais būdais.”
Taip pat: 5 būdai, kaip sustabdyti AI testavimą ir pradėti atsakingai jį keisti
Booking.com pranešė, kad ankstyvieji eksperimentai davė 73 % didesnį partnerių pasitenkinimą, palyginti su ankstesniais pranešimų siuntimo įrankiais. Dao teigė, kad agentas nuolat mokosi iš ankstesnių sąveikų ir vartotojų atsiliepimų, pritaikydamas savo atsakymus tikslumui ir tinkamumui.
„Dabar su agentu įvertiname atsakymą pagal viską, ką darome; eksperimentuojame su juo, o tada lyginame pasitenkinimo pagerėjimą“, – sakė jis.
„Kadangi klientas gauna reikiamus atsakymus, jam nereikia kreiptis į klientų aptarnavimo tarnybą, o ši sėkmė taip pat sumažina palaikymo išlaidas.
5. Ieškokite daugiau galimybių
Dao teigė, kad agentinis išnaudojimas turi būti susietas su individualiu naudojimo atveju. Kai jo komanda tobulina klientų patirtį, jie ir toliau tobulina platformą, sukurdami pagrindą kitiems agentų tyrinėjimams remti.
„Mes nenorėjome statyti platformos dėl platformos“, – sakė jis. “Kurdami platformą turėjome omenyje vartotoją. Įsitikinome, kad pasirinkome tinkamą agentų technologiją.”
Taip pat: Ar vertas naujas „Google“ 8 USD vertės „AI Plus“ planas? Kaip tai palyginti su 20 USD Pro prenumerata
Dao sakė, kad jo komanda daug išmoko iš agentų kūrimo proceso. Jis patarė ir kitiems specialistams atkreipti dėmesį į šias pamokas.
„Kai atliekate testavimą, galite manyti, kad agentų sistema yra gera“, – sakė jis. “Tačiau kai pradedate gaminti, tokie dalykai kaip delsa gali tapti problema, kurią turite išspręsti. Tada turite supaprastinti savo architektūrą ir platformą.”
Per ateinančius 24 mėnesius Dao tikisi tolesnių novatoriškų pokyčių svetainėje Booking.com. „Turėtumėte tikėtis, kad mes, kaip įmonė, daug investuosime į generatyvųjį ir agentinį AI ne dėl pramogos, o norėdami padidinti vartotojo patirtį“, – sakė jis.
„Dabar žmonės ieško į ChatGPT panašios patirties, o mes norime turėti panašios patirties arba dar geriau, kai kalbame apie kelionių patirtį mūsų svetainėse.
