Steigėjams planuojant vis labiau į AI orientuotą ateitį, Gusto vienas iš įkūrėjų ir technologijų vadovas Edwardas Kimas teigė, kad esamų komandų mažinimas ir specialiai apmokytų AI inžinierių samdymas yra „netinkamas kelias“.
Vietoj to jis teigė, kad netechniniai komandos nariai „iš tikrųjų gali turėti daug gilesnį supratimą nei vidutinis inžinierius, į kokias situacijas klientas gali patekti, dėl ko jie pasimetę“, todėl jie gali geriau vadovautis funkcijomis. kuris turėtų būti integruotas į AI įrankius.
Interviu su „TechCrunch“ Kim, kurio darbo užmokesčio fondo įmonė 2023 m. balandžio mėn. pasibaigusiais finansiniais metais uždirbo daugiau nei 500 mln. vadovas, kaip jos AI padėjėjas Gusas (paskelbtas praėjusį mėnesį) bendrauja su klientais.
Kim taip pat sakė, kad bendrovė mato, kad „žmonės, kurie nėra programinės įrangos inžinieriai, bet šiek tiek techniškai nusiteikę, gali sukurti tikrai galingas ir žaidimą keičiančias AI programas“, pvz., „CoPilot“ – klientų patirties įrankį, kuris buvo išleistas. birželį Gusto CX komanda ir jau mato nuo 2000 iki 3000 sąveikų per dieną.
„Iš tikrųjų galime patobulinti daug mūsų „Gusto“ žmonių, kad padėtume jiems kurti AI programas“, – sakė Kimas.
Šis interviu buvo redaguotas siekiant ilgumo ir aiškumo.
Ar Gus yra pirmasis didelis AI produktas, kurį išleidote savo klientams?
„Gus“ yra didelė dirbtinio intelekto funkcija, kurią pristatėme savo klientams, ir daugeliu atžvilgių susieja daugelį mūsų sukurtų pagrindinių funkcijų. Nes tai, ką pradedate matyti programose, yra tai, kad jose yra AI mygtukai, kurie yra, pavyzdžiui, „Paspauskite šį mygtuką, kad ką nors padarytumėte su AI“. Mūsų buvo: „Paspauskite šį mygtuką, kad galėtume sukurti jums darbo aprašymą“.
Tačiau Gusas leidžia jums visa tai pašalinti, ir kai jaučiame, kad Gusas gali padaryti ką nors, kas jums vertinga, Gusas gali nepastebimai iššokti ir pasakyti: „Ei, aš galiu padėti jums parašyti darbo aprašymą? Tai daug švaresnis būdas susieti su AI.
Kai kurios įmonės teigia, kad DI užsiima milijonus metų, bet iki šiol nesulaukė dėmesio, o kitos teigia, kad šią galimybę suprato tik per pastaruosius porą metų. Ar Gusto patenka į vieną ar kitą stovyklą?
Didelis pokytis man yra tas, kad kai kalbate apie programinės įrangos programavimą, daugumai žmonių jis nepasiekiamas. Turi išmokti koduoti, daug metų eiti į mokyklą. Mašininis mokymasis buvo dar neprieinamas. Kadangi jūs turite būti labai ypatingas programinės įrangos inžinieriaus tipas, turėti duomenų mokslo įgūdžių ir mokėti kurti dirbtinius neuroninius tinklus ir panašius dalykus.
Pagrindinis dalykas, kuris pastaruoju metu pasikeitė, yra tai, kad ML ir AI programų kūrimo sąsaja (tapo) daug prieinamesnė visiems. Jei anksčiau mums tekdavo mokytis kompiuterių kalbos ir tam eiti į mokyklą, dabar kompiuteriai mokosi geriau suprasti žmones. Atrodo, kad tai nėra toks didelis dalykas, bet jei apie tai pagalvoji, programinės įrangos programų kūrimas tampa daug prieinamesnis.
Būtent tai mes matėme Gusto: žmonės, kurie nėra programinės įrangos inžinieriai, bet šiek tiek techniškai nusiteikę, gali sukurti tikrai galingas ir žaidimą keičiančias AI programas. Mes iš tikrųjų naudojame daug savo palaikymo komandos, kad padidintume „Gus“ galimybes, ir jie visiškai nemoka programuoti. Tiesiog dabar jų naudojama sąsaja leidžia daryti tą patį, ką visada darė programinės įrangos inžinieriai, ir jiems nereikia mokytis koduoti. Jei norite, galėčiau papasakoti po vieną kiekvieno iš jų pavyzdį.
Tai būtų puiku.
Yra vienas asmuo, kuris įmonėje dirba apie penkerius metus. Jo vardas Ericas Rodriguezas ir jis iš tikrųjų prisijungė prie klientų aptarnavimo komandos (o vėliau) perėjo į mūsų IT komandą. Kol jis buvo toje komandoje, jis pradėjo labai domėtis dirbtiniu intelektu, o jo viršininkas priėjo prie manęs ir pasakė: „Ei, jis sukūrė šį daiktą. Noriu, kad tu tai pamatytum“. Kai pirmą kartą susitikau su juo asmeniškai, jis man parodė, ką jis sukūrė, o tai iš esmės buvo mūsų (klientų patirties) komandos „CoPilot“ įrankis, kuriame galite užduoti klausimą, ir jis tiesiog pateiks atsakymą natūralia kalba. . Kaip ir „ChatGPT“, išskyrus tai, kad ji turi prieigą prie mūsų vidinės žinių bazės, kaip atlikti veiksmus programoje.
Šiuo metu tai parodome savo palaikymo komandai, ir jiems tai patiko. Tai visiškai pakeitė jų darbo eigą ir jų efektyvumą. Iš esmės, kiekvieną kartą, kai jie gauna palaikymo bilietą, užuot ieškoję mūsų sukurtos žinių bazės, jie iš tikrųjų klausia šio „CoPilot“ įrankio, o „CoPilot“ įrankis iš tikrųjų atsako į klausimą. Tarp „CoPilot“ ir kliento vis dar yra žmogus, tačiau dažnai jie gali tiesiog gauti atsakymą iš „CoPilot“ įrankio ir nukopijuoti jį į klientą. Jie patikrina, ar jis tikslus, o tai dažniausiai ir yra.
Iš karto perkėlėme (Ericą) į programinės įrangos inžinierių komandą. Jis iš tikrųjų atsiskaito tiesiogiai man, tikėkite tuo ar ne, ir dabar jis yra vienas geriausių mūsų inžinierių. Kadangi jis buvo vienas iš pirmųjų, pradėjusių tiesiog žaisti su AI, ir dabar jis yra Gusto AI programų kūrimo priešakyje.
Ne visi yra techniškai nusiteikę kaip Erikas, bet mes Gusto radome būdą, kaip panaudoti netechninių įmonės žmonių žinias apie domeną, ypač klientų aptarnavimo komandoje, kad padėtų mums kurti galingesnes AI programas, ypač , leidžia Gusui atlikti vis daugiau dalykų.
Kiekvieną kartą, kai klientų aptarnavimo komanda gauna palaikymo bilietą – kitaip tariant, vienas iš mūsų klientų susisiekia su mumis, nes nori, kad palaikymo komanda kažkuo padėtų – ir jei tai kartojasi, klientų aptarnavimo komanda iš tikrųjų turi parašyti receptą. Gus, tai reiškia, kad jie iš tikrųjų gali mokyti Gusą neturėdami jokių techninių gebėjimų. Jie gali išmokyti Gusą padėti klientui išspręsti šią problemą ir kartais net imtis veiksmų.
Sukūrėme vidinę sąsają, vidinį įrankį, kuriame galite rašyti instrukcijas Gusui natūralia kalba, kaip elgtis tokiu atveju. Ir iš tikrųjų mūsų palaikymo komanda gali nurodyti Gusui iškviesti tam tikrą API, kad atliktų užduotį, be kodo.
Šiuo metu vyksta daug pokalbių, pavyzdžiui: „Mes panaikinsime visas šias darbo vietas šioje vienoje srityje ir samdome šiuos AI specialistus, kuriems mokame milijonus dolerių, nes jie turi šį unikalų įgūdžių rinkinį“. Ir aš tiesiog manau, kad tai neteisingas būdas tai daryti. Nes žmonės, kurie galės tobulinti jūsų AI programas, iš tikrųjų yra tie, kurie turi tos srities srities patirties, net jei jie gali ir neturėti techninių žinių. Mes iš tikrųjų galime patobulinti daug mūsų „Gusto“ darbuotojų, kad padėtume jiems kurti AI programas.
Baisus dirbtinio intelekto scenarijus yra toks iš viršaus į apačią nukreiptas dalykas, kai vadovai sako: „Mums reikia naudoti AI“, ir tai yra atskirta nuo tikrovės, kaip žmonės dirba. Panašu, kad tai daugiau iš apačios į viršų, kur sukūrėte įrankius, leidžiančius komandoms pasakyti, ką dirbtinis intelektas gali padaryti jų labui.
Būtent. Tiesą sakant, netechniniai žmonės, esantys arčiau klientų, jie kalbasi su jais kiekvieną dieną, jie iš tikrųjų turi daug gilesnį supratimą nei vidutinis inžinierius, į kokias situacijas klientas gali patekti, dėl ko yra sutrikęs. . Taigi jie iš tikrųjų yra geresnėje padėtyje nei inžinieriai ar AI mokslininkai, kad galėtų parašyti Gusui instrukcijas, kaip išspręsti šią problemą.
Manau, kad kiti žmonės, su kuriais kalbėjausi, pastebėjo tą patį. Geriausi AI inžinieriai iš tikrųjų yra domenų ekspertai, išmokę rašyti gerus raginimus.
Kai galvojate apie tai, kaip tai klostysis per ateinančius kelerius metus, ar manote, kad įmonės darbuotojų skaičius įvairiose komandose atrodys gana panašus, ar manote, kad laikui bėgant tai pasikeis, kai AI bus diegiama įmonėje?
Manau, kad vaidmuo po truputį vystosi. Manau, kad pamatysite, kad daugelis mūsų CX žmonių tiesiogiai neatsako į klausimus, o iš tikrųjų rašo receptus ir daro tokius veiksmus kaip greitas derinimas, kad patobulintų AI. Visi tiesiog pakils abstrakcijos lygmeniu, ir tada akivaizdu, kad tai padidins įmonės efektyvumą ir pagerins klientų patirtį, nes jie iš karto gaus atsakymus į savo klausimus.
Tai leidžia Gusto padaryti daugiau dalykų savo klientams. Yra didžiulis planas dalykų, kuriuos norime daryti, bet negalime, nes esame riboti ištekliai.
