Demistyfikacja Sztucznej Inteligencji na potrzeby Zarządzania Usługami

Demistyfikacja Sztucznej Inteligencji na potrzeby Zarządzania Usługami

logo blog

Bez wątpienia sztuczna inteligencja jest obecnie tematem rozmów. I tak, wokół niej też jest trochę szumu 😉 W tym blogu chcę zdemistyfikować sztuczną inteligencję i omówić, w jaki sposób może ona konkretnie pomóc wsparciu IT w ich wymagającej codziennej pracy. 

 

Zaczynając od problemu 

Zacznijmy od sformułowania problemu, który próbujemy rozwiązać za pomocą sztucznej inteligencji.  

Kiedy spotykamy się z różnymi zespołami Service Desk i IT, zwykle słyszymy dość spójny komunikat:

  • Obciążenie pracą działu wsparcia IT rośnie.
  • Złożoność kontaktów z Service Desk rośnie.
  • Rosnąca infrastruktura i liczba usług, a także zależności między nimi.

Praca zespołu Wsparcia IT staje się więc z dnia na dzień coraz trudniejsza.

Jednocześnie statystyki wskazują, że automatyzacja nie była w stanie nadążyć i zapewnić tak potrzebnej pomocy.  

  • Średnio ponad 80% kontaktów nadal wymaga ręcznej pracy agenta. 
  • Duża część tych kontaktów - ponad 40% - odbywa się za pośrednictwem kanałów wysyłania wymagających dużego nakładu pracy, takich jak poczta e-mail i połączenia głosowe.

Wszystko to doprowadziło do ponad 20% wzrostu kosztu kontaktu na agenta w ciągu ostatnich trzech lat.

Uważamy, że taka sytuacja nie jest zrównoważona. Jak odwrócić tę tendencję i pomóc działowi Wsparcia IT pracować mądrzej?

 

Jak sztuczna inteligencja może pomóc działowi Wsparcia IT pracować mądrzej? 

Nie uważamy, że poprawa produktywności to magiczne zadanie. Rzeczywiste wsparcie IT obejmuje ogromną kolekcję mniejszych zadań, z których wiele nadal w dużym stopniu opiera się na działaniach człowieka. Oznacza to, że:

 

AI powinna być zintegrowana z tymi obszarami, w których odbywa się rzeczywista praca.

 

Chcemy, aby sztuczna inteligencja była łatwo dostępna, kiedykolwiek i gdziekolwiek jest potrzebna, z naciskiem na rozwiązywanie konkretnych zadań. Co więcej, chcemy, aby służyła wielu rolom użytkowników w całej organizacji.

Przyjrzyjmy się kilku konkretnym przykładom:

#1 Wyobraź sobie, że jesteś pracownikiem, który musi zaktualizować swoją kartę podatkową.  

Niewielu pracowników pamięta rutynę tej czynności na pamięć. Zamiast próbować do kogoś zadzwonić lub znaleźć instrukcje na niezliczonych stronach internetowych i linkach, pracownik może po prostu zadzwonić do asystenta AI i zapytać, co należy zrobić - prostym językiem. AI rozpozna intencję i zacznie prowadzić pracownika z jasnymi instrukcjami, jak zaktualizować kartę podatkową. Zmniejsza to liczbę kontaktów z zespołami wsparcia - co z kolei pomaga w rozwiązaniu opisanego wcześniej wyzwania związanego z produktywnością.

#2 Albo wyobraź sobie, że jesteś agentem, który pracuje na pierwszej linii Service Desk i codziennie zajmuje się dużą liczbą zgłoszeń.  

Kiedy odwiedzamy różne biura obsługi klienta, uderzające jest to, ile czasu agenci pierwszej linii spędzają wyłącznie na pisaniu e-maili. Jest to świetny przypadek zastosowania sztucznej inteligencji, która może służyć jako dodatkowa para rąk do obsługi wiadomości e-mail. Sztuczna inteligencja może automatycznie generować odpowiedzi, co jest naprawdę przydatnym narzędziem zwiększającym produktywność, np. w przypadku pierwszych odpowiedzi lub aktualizacji statusu. Sztuczna inteligencja może również uzupełniać i poprawiać wiadomości e-mail pisane przez agentów, co pozwala zaoszczędzić czas i poprawić jakość całej korespondencji e-mail.

Podejście Efecte nosi nazwę Effie AI. Effie AI to nowy rodzaj osobistego asystenta opartego na sztucznej inteligencji, który zna użytkownika i może pomagać mu w różnych codziennych zadaniach. Krótko mówiąc, pomaga pracować mądrzej. Oprócz tych dwóch przykładów, Effie AI może również pomóc w innych ważnych codziennych zadaniach, takich jak rozwiązywanie zgłoszeń i rozmowy na czacie na żywo.

 

Człowiek nadal trzyma wszystko pod kontrolą

Wiele modeli AI, a zwłaszcza nowe modele językowe, to w rzeczywistości czarne skrzynki. Użytkownicy nie mogą tak naprawdę zrozumieć, w jaki sposób i dlaczego sztuczna inteligencja wygenerowała wynik.

Dlatego właśnie wierzymy:

 

Zasadnicze znaczenie ma zapewnienie użytkownikom mechanizmów pozwalających im zachować kontrolę i decydować, kiedy i gdzie korzystają z pomocy AI.

 

Dzięki Effie AI administratorzy mogą zdefiniować, jakie elementy danych są widoczne dla modelu AI. Na tej podstawie agenci mogą zdefiniować, jakie konkretne atrybuty kontekstu (takie jak identyfikator zgłoszenia, status, typ urządzenia itp.) są przekazywane do modelu AI w każdym zadaniu (domyślnie z wyłączeniem wszelkich danych osobowych). Żadna treść wygenerowana przez AI nie zostanie przekazana bez uprzedniej weryfikacji i zatwierdzenia przez człowieka.

Dlatego w Efecte zaczęliśmy również wdrażać większą przejrzystość w naszych własnych modelach AI, takich jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego), który zasila funkcję Effie AI Chatbot. Dzięki temu modelowi administrator może zobaczyć przepływ decyzji AI. Zapewnia to wyjątkową przejrzystość - która naszym zdaniem jest jednym z kluczowych elementów sukcesu AI w przyszłości.

 

Czy użytkownik musi wiedzieć, jak zachowuje się AI?

Powstaje również pytanie - czy użytkownicy w ogóle muszą wiedzieć, jak zachowuje się sztuczna inteligencja? Myślę, że odpowiedź brzmi "tak" i "nie". 

Tak, sztuczna inteligencja jest jedną z nowych umiejętności obywatelskich w przyszłości, a użytkownicy muszą zrozumieć ograniczenia i zagrożenia związane z AI. Powinni być świadomi, że sztuczna inteligencja może i będzie popełniać błędy. Choć jest naprawdę dobra w niektórych zadaniach, nie zawsze jest właściwym rozwiązaniem wszystkich problemów. Jako dostawca rozwiązań mamy również obowiązek wyjaśnić ograniczenia i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją w naszym oprogramowaniu.

Jednocześnie, nie, użytkownicy nie muszą znać tajników modelu AI, aby z niego korzystać.

 

Korzystanie z funkcji opartych na sztucznej inteligencji powinno być bardzo łatwe. Mówimy o zasadzie projektowania AI za pomocą jednego kliknięcia.

 

Chodzi o to, aby użytkownicy nie potrzebowali specjalnych szkoleń ani umiejętności w zakresie takich rzeczy, jak sieci neuronowe lub podpowiadanie modeli, aby móc z nich korzystać. Jest to jedyny sposób, aby zwiększyć adopcję i korzyści na dużą skalę.

 

Czy to tylko ChatGPT pod inną nazwą? 

Ponieważ wielu użytkowników zna już produkt ChatGPT firmy OpenAI, często jesteśmy pytani, czy możemy go po prostu użyć do wsparcia pracy IT. Podczas gdy niektóre funkcje Effie AI wykorzystują podobny model językowy jak ChatGPT, istnieją również unikalne cechy i wartości, które można uzyskać dzięki sztucznej inteligencji zaprojektowanej specjalnie do Zarządzania Usługami.   

Po pierwsze, odpowiedzi Effie AI są dostosowane do sytuacji wsparcia IT i danego użytkownika. Podczas gdy ChatGPT sam w sobie daje świetne ogólne odpowiedzi, Effie może zapewnić bardziej spersonalizowane, dokładne i sytuacyjne odpowiedzi. Jest to możliwe dzięki połączeniu lokalnych i kontekstowych danych z platformy Efecte (takich jak opis zgłoszenia, historia konwersacji, wpływ usług i typ/model urządzenia) z mocą modelu językowego do tworzenia odpowiedzi. 

Po drugie, Effie AI zapewnia płynne doświadczenie użytkownika dla określonych zadań w zakresie wsparcia IT. Dzięki Effie AI użytkownicy nie muszą przełączać się kontekstowo między różnymi narzędziami (z osobnymi loginami, kopiowaniem-wklejaniem itp.). Effie AI znajduje się już tam, gdzie wykonywana jest praca - tj. bezpośrednio w narzędziu używanym przez agentów do wsparcia IT. Może być używana jako część naturalnego przepływu pracy i w razie potrzeby - dosłownie za pomocą jednego kliknięcia.

 

AI na twoich warunkach

Ważne jest również, aby zdawać sobie sprawę, że organizacje mają obawy dotyczące miejsca przechowywania danych podczas korzystania ze sztucznej inteligencji. Wiele organizacji ma również związane z tym ograniczenia regulacyjne.  

Dlatego jedną z naszych podstawowych zasad projektowych było umożliwienie organizacjom uruchamiania AI również lokalnie. W praktyce oznacza to dowolne centrum danych wybrane przez klienta - choć biorąc pod uwagę, że istnieją pewne wymagania dotyczące wydajności przetwarzania, zwłaszcza w przypadku funkcji AI opartych na dużych modelach językowych.

 

Dzięki lokalnemu podejściu organizacje mogą wdrożyć bezpieczniejszą sztuczną inteligencję z kontrolą nad miejscem przechowywania i przetwarzania danych. 

 

Effie AI firmy Efecte opiera się na dwóch głównych typach modeli: Generative AI i NLP AI.

Generatywny model AI (często określany jako Large Language Model) jest dobry w tworzeniu nowych treści w oparciu o wyuczone wzorce. Zapewnia optymalny silnik dla funkcji takich jak  Effie AI Email i Chat. Rozpoczęliśmy naszą podróż od korzystania z modelu GPT OpenAI, ale testujemy również nasz własny model oparty na otwartym kodzie źródłowym. Umożliwi to naszym klientom uruchamianie funkcji Effie, wymagających generatywnej sztucznej inteligencji lokalnie*, bez przesyłania danych do OpenAI lub innych modeli opartych na dostawcach (* pierwsze PoC w 4 kwartale). 

Z drugiej strony, model NLP AI jest dobry w klasyfikowaniu intencji i nastrojów oraz decydowaniu o tym, jak reagować w oparciu o wcześniej zdefiniowane kategorie. To sprawia, że dobrze pasuje do funkcji takich jak Effie AI Chatbot. Używamy tutaj naszego własnego modelu NLP, który już dziś może być uruchamiany w środowiskach lokalnych.

 

Mam nadzieję, że podobał ci się ten blog! Jeśli chcesz porozmawiać więcej i dowiedzieć się, jak zacząć, skontaktuj się ze mną pod adresem santeri.jussila@efecte.com.

 Santeri Jussila

Written By -

Santeri Jussila jest Chief Product Officer (CPO) w Efecte od marca 2021 roku. Jest odpowiedzialny za kierowanie zarządzaniem produktem, wizją i strategią Efecte. Przed dołączeniem do Efecte Santeri pracował przez 14 lat na różnych międzynarodowych stanowiskach kierowniczych w firmie Nokia, a wcześniej w Comptel. Ma duże doświadczenie w zakresie międzynarodowego rozwoju produktów i doświadczeń klientów w branżach technologicznych.

Recent blog posts

Wdrożyliśmy sztuczną inteligencję w naszym Service Desk: Oto, co odkryliśmy.

maja 9, 2024

W Efecte często mówimy o korzyściach płynących ze sztucznej inteligencji w zarządzaniu usługami i mocno wierzymy w praktykowanie tego, co głosimy...

READ MORE

Czy AI zastąpi konsultantów Service Desk?

kwietnia 8, 2024

Praca zespołów service desk jest coraz bardziej wymagająca, częściowo ze względu na większą złożoność tematów, którymi się zajmują. Bez bardziej..

READ MORE

Jak zacząć z AI w zarządzaniu usługami IT: 3 kroki do sukcesu

marca 5, 2024

Transformacja cyfrowa zrewolucjonizowała wiele obszarów nowoczesnego biznesu, ale same działy service desk oraz wsparcia IT często pozostają w tej..

READ MORE