Bisedimet e inteligjencës artificiale të ndërmarrjeve shpesh përqendrohen në madhësinë e modelit, të dhënat e trajnimit ose potencialin e automatizimit, por në mjediset e aplikuara – sidomos në trajnimin e shitjeve – sfida e vërtetë nuk është aftësia e modelimit. , Themeluesi i Dizajnerit të Produktit në Hyperbound, ka punuar në kryqëzimin e AI-së bisedore, sistemeve të të mësuarit dhe UX-it të ndërmarrjes. fokusi i tij nuk është në zëvendësimin e menaxherëve me AI, por në hartimin e sistemeve që shkallëzojnë reagimet pa thyer rrjedhën e punës së njeriut. Egjiptiane Reuka Egjiptiane Reuka Problemi me të cilin po merret është strukturor. Pse trajnimi tradicional i shitjeve nuk shkallëzohet Brenda shumicës së ekipeve të shitjeve të ndërmarrjeve, menaxherët mbikëqyrin kudo nga 10 deri në 25 përfaqësues. Çdo përfaqësues mund të gjenerojë dhjetëra thirrje në javë. Coaching do të bëhet: 
 
 
 
 Shembull i bazuar në vend të gjithëpërfshirës Vështirësi në vend të kontekstit Varet nga kujtesa në vend të të dhënave “Shumica e sistemeve të trajnimit hyjnë pas faktit”, shpjegon Reuka. “Por marrëveshjet formohen në lëvizje, jo në pasqyrë.” Pyetja teknike bëhet: si të projektojmë një sistem që mund të vëzhgojë modelet e bisedës në shkallë pa mbytur menaxherët me zhurmë? Kjo pyetje formon gjithçka poshtë. I kufizuar AI vs. i përgjithshëm AI Një nga parimet kryesore që Reuka zbatohet për sistemet e AI është kufizimi. Në vend që të ndërtojë agjentë të gjerë dhe të hapur të bisedës, ai preferon mjedise roleplay të shtrënguara. 
 
 
 
 
 Metodologji të veçanta të shitjes Korniza të përcaktuara të kundërshtimit Scorecards të strukturuara Stile të veçanta të bisedës Kjo zvogëlon rrezikun e halucinacioneve dhe rrit besueshmërinë. “IA e përgjithësuar ndihet mbresëlënëse”, vë në dukje ai. “IA e kufizuar ndihet e përdorshme”. Në vend që të kërkoni një model të gjuhës për të simuluar çdo njeri të mundshëm, ajo është e ngarkuar me kryerjen brenda një peme të njohur vendimmarrjeje të përforcuar nga arsyetimi kontekstual. Ky vendim arkitektonik ndikon drejtpërdrejt në rezultatet e të mësuarit. Sfida e Roleplay Design: Realizmi pa presion Një keqkuptim i zakonshëm për mjediset e trajnimit të AI është se më shumë realizëm automatikisht përmirëson efektivitetin. Reuka nuk është dakord. Në eksplorimet e para të projektimit, u ngrit pyetja: a duhet të përfshijë roleplay AI avatare video? Në aspektin teknik, avatars e gjeneruara nga AI mbeten të papërsosur.Latenca e mikro-ekspresionit, pasaktësitë e gjurmimit të syve dhe mosmarrëveshjet delikate të kohës shpesh krijojnë atë që psikologët e quajnë efektin e “valës së çuditshme”. Por problemi më i rëndësishëm është psikologjik. “Kur diçka duket shumë njerëzore, por pak larg, ajo krijon shqetësim”, thotë Reuka. Sinteza e fjalës dhe vonesa e bisedës janë pjekur në mënyrë të konsiderueshme, duke lejuar zërat e AI për të ruajtur kadencën natyrore, trajtimin e ndërprerjeve dhe kujtesën kontekstuale. Rezultati është një mjedis stërvitjeje që ndihet mjaft real për t’u angazhuar, por mjaft artificial për të zvogëluar ankthin. Ky ekuilibër rrit miratimin dhe përsëritjen – të dyja kritike për zhvillimin e aftësive. Përgatitja e Feedback Loop Shtresa më e kërkuar teknikisht është inteligjenca pas thirrjes. Në shkallë, analiza e bisedës kërkon disa hapa të përpunimit: 
 
 
 
 
 
 Transliterimi i fjalës në tekst Kundërshtimi dhe zbulimi i fjalëve kyçe Segmentim i fluksit të bisedës Ndjenja dhe sinjali i angazhimit Alignment kundër scorecards të brendshme Por analitika e papërpunuar nuk është coaching. Sistemi duhet të përkthejë sinjalet në veprim. Qasja e Reuka thekson automatizimin me mbikëqyrje.Nëse një përfaqësues vazhdimisht lufton me një lloj të veçantë të kundërshtimit, sistemi mund të sugjerojë caktime të synuara të rolit.Menaxherët mund të rishikojnë, miratojnë ose modifikojnë këto rekomandime. Ky model i kontrollit hibrid është i qëllimshëm. “AI duhet të ndihmojë gjykimin, jo ta tejkalojë atë.” Sfida e projektimit qëndron në mbivendosjen e kuptimeve pa mbingarkesën e përdoruesve.Të dhënat e tepërta krijojnë paralizë. Balancimi i këtyre ekstremeve kërkon vëzhgim të gjerë të përdoruesit. UX për ekipet jo-teknike Ekipet e shitjeve të ndërmarrjeve nuk mendojnë si inxhinierët. Dashboards mbingarkuar me metrics dhe analytics sjelljes mund të zvogëlojë përdorshmërinë. Reuka zbaton parimet e zbulimit progresiv: 
 
 
 
 
 Sinjalet e nivelit të lartë të sipërfaqes së parë Lëreni shkarkimin vetëm kur është e nevojshme Mbajtja e modeleve të njohura të ndërveprimit SaaS Minimizimi i ngarkesës kognitive Testimi i përdoruesve fokusohet në vëzhgimin e sjelljes: 
 
 
 
 
 Ku shkon syri i parë? Çfarë është klikuar instinktivisht? Ku ndodhin dyshimet? Sa kohë zgjat përfundimi i detyrës? Qëllimi është qartësia, jo dendësia. “Sistemet komplekse të mbështetjes nuk duhet të ndjehen komplekse për përdoruesin.” Kjo filozofi është veçanërisht e rëndësishme kur sistemet e AI janë të përfshira. padukshmëria e perceptuar mund të zvogëlojë besimin. Besimi në ndërmarrje është një problem inxhinierik Besimi nuk është vetëm një sfidë e marketingut, është një problem i projektimit të sistemeve. Ndërmarrjet që vlerësojnë platformat e trajnimit të AI zakonisht pyesin: 
 
 
 
 
 Vlerësoni saktësinë Rreziku i bias Çrregullimi i rrjedhës së punës Besueshmëria në kohë Reuka i afrohet kësaj përmes modeleve graduale të integrimit: 
 
 
 
 
 Vetëm vëzhgimi mode Rekomandime të bazuara në sugjerime Automatizimi i miratuar nga menaxheri Zhvillimi i mësimit të sjelljes Duke lejuar organizatat të kontrollojnë shpejtësinë e miratimit, rezistenca zvogëlohet. “AI duhet të fitojë autoritetin e tij përmes performancës”. Nga këndvështrimi i produktit, ky model i përgjegjësisë në fazë bëhet thelbësor në mjediset e rregulluara ose me performancë të lartë. Qëndrimi njerëzor AI Pavarësisht nga puna e thellë me sistemet e AI, perspektiva e Reuka mbetet e ngulitur. Ai nuk e sheh AI si një zëvendësim për udhëheqjen njerëzore ose trajnimin. Në vend të kësaj, ai e kornizon atë si një shumëzues të dukshmërisë - një sistem që kap modelet që njerëzit nuk mund të monitorojnë në mënyrë realiste në shkallë. Qëllimi afatgjatë nuk është autonomia, është rritja. Në shitje coaching në mënyrë specifike, kjo do të thotë: 
 
 
 
 
 Rritja e frekuencës së feedback Reduktimi i kufizimeve të bandwidth menaxherit Personalizimi i zhvillimit të aftësive Ruajtja e gjykimit njerëzor Ndërsa sistemet e inteligjencës artificiale të ndërmarrjeve vazhdojnë të evoluojnë, zbatimet më të qëndrueshme mund të mos jenë më autonome, por më të integruara. Dhe për Reuka, integrimi fillon me dizajnin. 
 
 Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Jon Stojan nën HackerNoon's Business Blogging Program. Kjo histori është shpërndarë si një lëshim nga Jon Stojan nën HackerNoon's Business Blogging Program.

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

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Ndërtimi i sistemeve të rolit të shitjes së AI që me të vërtetë punojnë

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps