Enterprise AI konverzácie sa často zameriavajú na veľkosť modelu, školiace údaje alebo potenciál automatizácie. ale v aplikovanom prostredí - najmä v koučingu predaja - skutočnou výzvou nie je schopnosť modelovať. , Zakladateľ produktového dizajnéra v spoločnosti Hyperbound, pracoval na križovatke konverzačnej AI, vzdelávacích systémov a podnikového UX. Jeho zameranie nie je na nahradenie manažérov AI, ale na navrhovanie systémov, ktoré rozširujú spätnú väzbu bez toho, aby narušili ľudské pracovné postupy. Eugene Reukaová Eugene Reukaová Problém, s ktorým sa zaoberá, je štrukturálny. Prečo tradičný predajný koučing nezvyšuje mieru Vo väčšine firemných predajných tímov manažéri dohliadajú kdekoľvek od 10 do 25 zástupcov. Každý zástupca môže generovať desiatky hovorov týždenne. Coaching sa stáva: 
 
 
 
 Vzorkovanie namiesto komplexného Kontextuálne skôr ako kontextuálne Závislosť na pamäti namiesto dát „Väčšina koučovacích systémov vstúpi po skutočnosti,“ vysvetľuje Reuka. „Ale dohody sú tvarované v pohybe, nie v spätnom pohľade.“ Technická otázka sa stáva: ako navrhnúť systém, ktorý môže pozorovať konverzačné vzory v mierke bez toho, aby premohol manažérov hlukom? Táto otázka tvaruje všetko nadol. Obmedzená AI vs. Generál AI Jedným z kľúčových princípov, ktoré Reuka uplatňuje na systémy AI, je obmedzenie. Namiesto toho, aby vybudoval široké, otvorené konverzačné agenty, uprednostňuje prostredia s úzkymi rozsahmi.V praxi to znamená, že systémy AI sú konfigurované okolo: 
 
 
 
 
 Špecifické predajné metódy Definované rámce námietok Štruktúrované scorecards Osobnostne špecifické konverzačné štýly To znižuje riziko halucinácií a zvyšuje spoľahlivosť. „Zovšeobecnená AI sa cíti pôsobivo,“ poznamenáva. „Obmedzená AI sa cíti použiteľná.“ Z pohľadu dizajnu systémov tento prístup zúži problémový priestor.Namiesto toho, aby sa požiadal o jazykový model na simuláciu akéhokoľvek možného človeka, má za úlohu vykonávať v rámci známeho rozhodovacieho stromu posilneného kontextovým uvažovaním. Architektonické rozhodnutie priamo ovplyvňuje výsledky učenia. Roleplay Design Challenge: realizmus bez tlaku Bežnou mylnou predstavou o tréningových prostrediach AI je, že väčší realizmus automaticky zlepšuje efektivitu. Reuka s tým nesúhlasí. V počiatočných výskumoch dizajnu vznikla otázka: mal by AI roleplay zahŕňať video avatary? Technicky zostávajú avatary generované umelou inteligenciou nedokonalé.Mikroexpresívna latencia, nepresnosti pri sledovaní očí a jemné nesúlady s časom často vytvárajú to, čo psychológovia nazývajú „neobdivuhodným údolím“. Najdôležitejšia vec je však psychológia. „Keď niečo vyzerá príliš ľudsky, ale mierne, vytvára to rozptýlenie,“ hovorí Reuka. „A rozptýlenie znižuje kvalitu učenia.“ Syntéza reči a konverzačná latencia sa výrazne zrelili, čo umožňuje AI hlasom udržiavať prirodzenú kadenciu, manipuláciu s prerušením a kontextovú pamäť. Výsledkom je tréningové prostredie, ktoré sa cíti dostatočne skutočné na zapojenie sa, ale dostatočne umelé na zníženie úzkosti. Táto rovnováha zvyšuje prijatie a opakovanie - oboje kritické pre rozvoj zručností. Vytvorenie Feedback Loop Technicky náročnejšou vrstvou je post-call inteligencia. Konverzačná analýza vyžaduje viaceré kroky spracovania: 
 
 
 
 
 
 Transpozícia reči do textu Námietky a detekcia kľúčových slov Segmentácia konverzačného toku Sentiment a záväzok signál inferencia Zosúladenie s internými scorecardami Ale surová analýza nie je koučing. Systém musí previesť signál do akcie. Reuka prístup zdôrazňuje automatizáciu s dohľadom. Ak zástupca dôsledne bojuje s konkrétnym typom námietok, systém môže navrhnúť cielené úlohy. manažéri môžu tieto odporúčania preskúmať, schváliť alebo upraviť. Tento hybridný model riadenia je zámerný. „AI by mala pomôcť súdnemu rozhodnutiu, nie ho prekonať.“ Dizajnová výzva spočíva v tom, že na povrchu sa objavujú poznatky bez toho, aby sa znepokojili používatelia. Príliš veľa údajov vytvára paralýzu. Vyrovnanie týchto extrémov si vyžaduje rozsiahle pozorovanie používateľov. UX pre netechnické tímy Podnikové predajné tímy nemyslia ako inžinieri. Dashboardy preťažené metrikami a behaviorálnou analýzou môžu znížiť použiteľnosť. Reuka uplatňuje zásady progresívneho zverejňovania: 
 
 
 
 
 Surface signály najprv Dovoľte vŕtanie len v prípade potreby Udržiavanie známych vzorcov interakcie SaaS Minimálna kognitívna záťaž Používateľské testovanie sa zameriava na behaviorálne pozorovanie: 
 
 
 
 
 Kam sa najprv dostane oko? Čo je inštinktívne kliknuté? Kde vznikajú pochybnosti? Ako dlho trvá dokončenie úlohy? Cieľom je jasnosť, nie hustota. "Komplexné backendové systémy by nemali byť pre používateľa zložité." Táto filozofia je obzvlášť dôležitá, keď sú zapojené systémy AI. Vnímaná opacita môže znížiť dôveru. Podniková dôvera je inžiniersky problém Dôvera nie je len marketingová výzva, je to systémový problém. Podniky, ktoré hodnotia platformy AI coaching, sa zvyčajne pýtajú: 
 
 
 
 
 Precíznosť skóre Biologické riziko Prerušenie pracovného postupu Spoľahlivosť v čase Reuka k tomu pristupuje prostredníctvom modelov postupnej integrácie: 
 
 
 
 
 Pozorovateľný mód Odporúčania založené na návrhoch Manažérsky schválená automatizácia Zvýšené behaviorálne učenie Umožnením organizáciám kontrolovať rýchlosť prijatia sa odpor znižuje. „AI by mala získať svoju autoritu prostredníctvom výkonu.“ Z produktového hľadiska sa tento model zodpovednosti stáva nevyhnutným v regulovaných alebo vysoko výkonných prostrediach. Ľudsky orientovaný AI Napriek hlbokej práci so systémami AI zostáva perspektíva spoločnosti Reuka uzemnená. Nepovažuje AI za náhradu za ľudské vedenie alebo koučovanie. Namiesto toho ho rámuje ako multiplikátor viditeľnosti - systém, ktorý zachytáva vzory, ktoré ľudia nemôžu realisticky monitorovať v rozsahu. Dlhodobým cieľom nie je autonómia, je to zvýšenie. V predajnom koučingu to konkrétne znamená: 
 
 
 
 
 Zvýšenie frekvencie spätnej väzby Zníženie obmedzení manažérskej šírky pásma Personalizácia rozvoja zručností Zachovanie ľudského úsudku Keďže systémy podnikovej umelej inteligencie sa naďalej vyvíjajú, najudržateľnejšie implementácie nemusia byť autonómnejšie, ale najviac integrované. A pre Reuku sa integrácia začína dizajnom. 
 
 Tento príbeh bol distribuovaný ako vydanie Jon Stojan v rámci HackerNoon Business Blogging Program. Tento príbeh bol distribuovaný ako vydanie Jon Stojan v rámci HackerNoon Business Blogging Program.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Vytvorenie systémov AI Sales Roleplay, ktoré skutočne fungujú

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

THE CRAB-SPIDER

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

THE CRAB-SPIDER

Mutmut: a Python mutation testing system

112 Stories To Learn About Hackernoon Community

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps