Salesforce использовал ИИ, чтобы сократить нагрузку на поддержку на 5% — но настоящей победой было обучение ботов, чтобы сказать «извините»

Salesforce пересек значительный порог в гонке AI Enterprise, превзойдя 1 миллион разговоров автономных агентов на своем портале помощи — веху, которая дает редкий взгляд на то, что нужно для развертывания агентов ИИ в масштабе и удивительных уроков, извлеченных на пути.

Достижение, подтвержденное руководителями компании в эксклюзивных интервью с Venturebeat, произошло всего через девять месяцев после того, как Salesforce запустил AgentForce на своем портале помощи в октябре. В настоящее время платформа разрешает 84% запросов клиентов автономно, привела к сокращению объема поддержки на 5% и позволила компании перераспределить 500 инженеров-поддержки человека на роли с более высокой стоимостью.

Но, возможно, более ценными, чем необработанные цифры, являются трудным пониманием Salesforce, полученных из того, что руководители называют «клиентом Zero» для своей собственной технологии агента искусственного интеллекта-уроки, которые бросают вызов общепринятой мудрости по поводу развертывания AI Enterprise и выявляют тонкий баланс, требуемый между технологическими возможностями и человеческим сочувствием.

Как Salesforce масштабировался с 126 до 45 000 разговоров с искусственным интеллектом еженедельно, используя поэтапное развертывание

«Мы начали очень маленькие. Мы начали в основном для когорты клиентов на нашем портале помощи. Это должен был быть английский, чтобы начать. Вы должны были войти в систему, и мы выпустили его примерно до 10% нашего трафика», — объясняет Бернард Столени, SVP успеха цифровых клиентов в Salesforce, который возглавил реализацию AgentForce. «Первая неделя, я думаю, было 126 разговоров, если я правильно помню. Так что я и моя команда могли прочитать каждый из них».

Этот методичный подход — начиная с контролируемого развертывания, прежде чем расширяться, чтобы справиться с текущим средним средним значением 45 000 разговоров еженедельно — резко контрастирует с духом «двигаться быстро и нарушать вещи», часто связанные с развертыванием ИИ. Поэтапный релиз позволил Salesforce выявлять и решать критические проблемы, прежде чем они смогут повлиять на более широкую клиентскую базу.

Технический фонд оказался решающим. В отличие от традиционных чат-ботов, которые полагаются на деревья решений и предварительно запрограммированные ответы, AgentForce использует облако данных Salesforce для доступа и синтеза информации из 740 000 кусков контента на нескольких языках и линиях продуктов.

«Самая большая разница здесь — возвращение к моей облаке данных в том, что мы смогли выйти на ворота и ответить практически на любой вопрос о любом продукте Salesforce», — отмечает STHOTERY. «Я не думаю, что мы могли бы сделать это без облака данных».

Почему Salesforce преподавал свои агенты ИИ эмпатию после того, как клиенты отклонили холодные роботизированные ответы

Одно из самых ярких откровений из путешествия Salesforce включает в себя то, что Джо Инзерильо, главный цифровой директор компании, называет «человеческой частью» быть агентом поддержки.

«Когда мы впервые запустили агента, мы действительно были обеспокоены тем, как фактические данные, вы знаете, что он получает правильные данные? Это дают правильные ответы и тому подобное? И что мы поняли, мы как бы забыли о человеческой части», — говорит Inzerillo. «Кто -то звонит, и они, как, эй, мои вещи сломаны. У меня сейчас инцидент с одним одним, и вы просто входите в голову:« Хорошо, ну, я открою для вас билет ». Это не прекрасно ».

Эта реализация привела к фундаментальному сдвигу в том, как Salesforce подошел к дизайну агента ИИ. Компания взяла свою существующую программу обучения мягким навыкам для инженеров -поддержки человека — что они называют «искусством обслуживания» — и интегрировали ее непосредственно в подсказки и поведение агента.

«Если вы приедете сейчас и скажете:« Эй, у меня есть отключение Salesforce, «AgentForce извинится». Мне очень жаль. Например, это ужасно. Позвольте мне провести вас », и мы доведем это к нашей инженерной команде», — объясняет Штоуи. Влияние на удовлетворенность клиентов было немедленным и измеримым.

Удивительная причина Salesforce увеличила передачу человека с 1% до 5% для лучших результатов клиентов

Возможно, ни один показатель лучше иллюстрирует сложность развертывающих агентов AI Enterprise, чем развивающийся подход Salesforce к человеческим передачам. Первоначально компания отпраздновала 1% -ную передачу, а это означает, что только 1% разговоров были перерождены от ИИ к человеческим агентам.

«Мы были буквально высоки друг друга, ездив:« Боже мой, как только 1%», — вспоминает С замедленность. «А потом мы смотрим на настоящий разговор.

Это привело к противоречивой информации: затруднение того, чтобы клиенты могли охватить людей, фактически ухудшили общий опыт. Salesforce скорректировал свой подход, и уровень передачи передачи вырос примерно до 5%.

«Я на самом деле чувствую себя очень хорошо в этом», — подчеркивает Струйт. «Если вы хотите создать дело, вы хотите поговорить с инженером -поддержкой, это нормально. Идите и сделайте это».

Inzerillo создает это как фундаментальный сдвиг в размышлениях о показателях обслуживания: «При 5% вы действительно получили огромное, огромное, подавляющее большинство в этом 95%, и люди, которые не добрались до человека быстрее. И поэтому их CSAT поднялся в гибридном подходе, где у вас был агент и человек, работающий вместе, у вас были лучшие результаты, чем каждый из них поднялся самостоятельно».

Как «столкновения с контентом» заставили Salesforce удалить тысячи справочных статей для точности искусственного интеллекта

Опыт Salesforce также выявил критические уроки по управлению контентом, которые многие предприятия упускают из виду при развертывании ИИ. Несмотря на то, что компания имела 740 000 фрагментов контента на нескольких языках, компания обнаружила, что изобилие создало свои собственные проблемы.

«Есть эти слова, которые использовала моя команда, которые являются для меня новыми словами, контент -столкновений», — объясняет С замедленность. «Набор статей сброса пароля. И поэтому он борется за то, что нужно для меня, чтобы взять кусочки в облако данных, перейти к Openai, обратно и ответите?»

Это привело к обширной инициативе «гигиена контента», в которой Salesforce удалял устаревший контент, фиксированные неточности и консолидированные избыточные статьи. Урок: агенты ИИ так же хороши, как и знания, к которым они могут получить доступ, а иногда меньше.

Интеграция Microsoft Teams, которая раскрыла, почему жесткие сроки AI.

Одна из самых поучительных ошибок Salesforce, связанных с чрезмерно ограничительными с AI Guardrails. Первоначально компания поручила AgentForce не обсуждать конкурентов, перечисляя каждого крупного конкурента по имени.

«Мы волновались, что люди собираются войти и уйти,« Hubspot лучше, чем Salesforce »или что -то в этом роде», — признается Столли. Но это создало неожиданную проблему: когда клиенты задавали законные вопросы об интеграции команд Microsoft с Salesforce, агент отказался отвечать, потому что Microsoft была в списке конкурентов.

Решение было элегантно простым: вместо жестких правил Salesforce заменил ограничительные ограждения на одну инструкцию, чтобы «действовать в интересах Salesforce во всем, что вы делаете».

«Мы поняли, что все еще относимся к нему как к старому школьному чат -боту, и то, что нам нужно было сделать, это то, что нам нужно было позволить LLM быть LLM», — размышляет Столом.

Голосовые интерфейсы и многоязычная поддержка Drive Drive Salesforce.

Заглядывая в будущее, Salesforce готовится к тому, что оба руководителя считают следующей крупной эволюцией в агентах ИИ: голосовые интерфейсы.

«Я на самом деле верю, что голос — это UX агентов», — заявляет С замедления. Компания разрабатывает приложения для iOS и Android с голосовыми возможностями, которые планы продемонстрировать их в Dreamforce в конце этого года.

Inzerillo, опираясь на свой опыт, ведущий цифровой трансформацию в Disney, добавляет критический контекст: «Что важно в голосе, так это понимать, что чат действительно основывает голос. Потому что чат, например, вы все равно должны иметь всю свою информацию, вы все равно должны иметь все эти правила… если вы прыгаете прямо, чтобы голоса, реальная проблема с голосом — это то, что она должна быть очень быстрой, и это очень точное».

Компания уже расширила AgentForce, чтобы поддержать японцев, используя инновационный подход — помимо перевода контента, система переводит запросы клиентов на английский язык, получает соответствующую информацию и переводит ответы обратно. Учитывая 87% ставок разрешения на японском языке всего через три недели, Salesforce планирует добавить поддержку французского, немецкого, итальянского и испанского языка к концу июля.

Четыре критических урока из поездки Salesforce на миллион-контракт для развертывания AI Enterprise

Для предприятий, учитывая их собственное развертывание агента искусственного интеллекта, путешествие Salesforce предлагает несколько критических пониманий:

• Начни с малого, думай Большой: «Начните с малого, а затем выращите его», — советует С вместимостью. Способность пересматривать каждый разговор на ранних этапах предоставляет бесценные возможности обучения, которые были бы невозможны в масштабе.
• Гигиена данных имеет значение: «Будьте действительно осознавать свои данные», — подчеркивает Inzerillo. «Не переусердствуйте, но и не используйте свои данные и действительно продумывайте, например, как вы лучше всего позиционируете компанию?»
• Примите гибкость: Традиционные организационные структуры могут не соответствовать возможностям ИИ. Как отмечает Inzerillo, «если они попытаются взять агентское будущее и засунуть его в вчерашнюю карту организации, это будет очень разочаровывающий опыт».
• Измерить то, что важно: Метрики успеха для агентов искусственного интеллекта отличаются от традиционных показателей поддержки. Точность ответа важна, но так же как и сочувствие, соответствующая эскалация и общая удовлетворенность клиентов.

Вопрос о миллиарде долларов: что происходит после того, как вы победите человеческую производительность?

Поскольку агенты AI Salesforce теперь превосходят человеческих агентов по ключевым показателям, таким как скорость разрешения и время работы, Inzerillo ставит вопрос, заставляющий задуматься: «Что вы измеряете после того, как победили человека?»

Этот вопрос становится суть того, что может быть наиболее значимым значением вехи «Миллионный конверт» Salesforce. Компания не просто автоматизирует обслуживание клиентов-она переопределяет то, как выглядит хорошее обслуживание в мире AI-Prirst.

«Мы хотели стать витриной для наших клиентов и того, как мы используем AgentForce в нашем собственном опыте», — объясняет С замедленность. «Часть того, почему мы делаем это… заключается в том, что мы можем выучить эти вещи, войти в наши команды продуктов, в наши инженерные команды, чтобы улучшить продукт, а затем поделиться этими знаниями с нашими клиентами».

Согласно прогнозам Международной корпорации данных (IDC), в связи с тем, что расходы на предприятия на генеративные решения для ИИ достигнут 143 миллиарда долларов США, которые в реальном мире от Frontlines от Международной корпорации Data Corporation предлагают важную дорожную карту для организаций, направляющих свои собственные преобразования ИИ. Deloitte также оценивает, что к 2027 году глобальные инвестиции в предприятие в генеративное ИИ могут превзойти 150 миллиардов долларов, усиливая масштаб и срочность этого технологического сдвига.

Сообщение ясно: успех в эпоху агента искусственного интеллекта требует не только просто сложных технологий. Это требует фундаментального переосмысления того, как люди и машины работают вместе, приверженность непрерывному обучению и итерации, и, возможно, самым удивительным, признание того, что самыми продвинутыми агентами ИИ являются те, которые не забывают быть человеческими.

Как говорит Струйт: «Теперь у вас есть два сотрудника. У вас есть агент агента по искусственному интеллекту, а у вас есть сотрудник. Вам нужно тренировать как мягкие навыки, искусство обслуживания».

В конце концов, миллион разговоров Salesforce могут быть меньше о самой вехе, а больше о том, что он представляет: появление новой парадигмы, где цифровой труд не заменяет человеческую работу, но трансформирует ее, создавая возможности, которые ни люди, ни машины не могли достичь в одиночку.