American Express არის გიგანტური მრავალეროვნული კომპანია, დაახლოებით 80,000 თანამშრომლით, ასე რომ, როგორც თქვენ წარმოიდგენთ, IT-სთან დაკავშირებით ყოველთვის რაღაც ხდება — იქნება ეს თანამშრომელი, რომელიც WiFi-ზე წვდომას ცდილობს, თუ ლეპტოპთან დაკავშირებული პრობლემების მოგვარება.
მაგრამ, როგორც ყველამ იცის საკუთარი გამოცდილებიდან, IT-თან ურთიერთობა, განსაკუთრებით ჩეთბოტებთან, შეიძლება იმედგაცრუების მომგვრელი იყოს. ავტომატიზებულ ინსტრუმენტებს შეუძლიათ ბუნდოვანი, არაკონკრეტული პასუხების ან ბმულების კედლების შემოთავაზება, რომლებზეც თანამშრომლებმა უნდა დააწკაპუნონ, სანამ მიაღწევენ იმას, რაც რეალურად აგვარებს მათ პრობლემას — ეს იმ შემთხვევაში, თუ ისინი იმედგაცრუებულები არ დანებდებიან და პირველ რიგში არ დააჭერენ ღილაკს „დამაკავშირეთ ადამიანთან“.
ამ მოძველებული სცენარის შესაცვლელად, Amex-მა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი თავის შიდა IT მხარდაჭერის ჩეთბოტში დანერგა. ჩეთბოტი ახლა უფრო ინტუიციურად ურთიერთობს, ეგუება უკუკავშირს და მომხმარებლებს პრობლემების გადაჭრაში ეტაპობრივად ეხმარება.
შედეგად, Amex-მა მნიშვნელოვნად შეამცირა თანამშრომლების IT თხოვნების რაოდენობა, რომლებიც ცოცხალ ინჟინერზე გადამისამართებას საჭიროებს. ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტად ახერხებს პრობლემების დამოუკიდებლად გადაჭრას.
„ის ხალხს პასუხებს აძლევს და არა ბმულების სიას“, - განუცხადა VentureBeat-ს ჰილარი პაკერმა, Amex-ის აღმასრულებელმა ვიცე-პრეზიდენტმა და ტექნიკურმა დირექტორმა. „პროდუქტიულობა იზრდება, რადგან ჩვენ სწრაფად ვუბრუნდებით მუშაობას.“
ვალიდაცია და სიზუსტე „წმინდა გრაალია“
IT ჩეთბოტი მხოლოდ Amex-ის ხელოვნური ინტელექტის წარმატებების მცირე ნაწილია. კომპანიას შესაძლებლობების ნაკლებობა არ აქვს: ფაქტობრივად, სპეციალურმა საბჭომ თავდაპირველად ბიზნესში 500 პოტენციური გამოყენების შემთხვევა გამოავლინა, რაც ახლა 70-მდე შეამცირა, რომლებიც განხორციელების სხვადასხვა ეტაპზეა.
„თავიდანვე გვინდოდა, რომ ჩვენს გუნდებს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების შექმნა გაგვემარტივებინა და შესაბამისობაში მოგვეყვანა“, - განმარტა პაკერმა.
ეს მიიღწევა ძირითადი ჩართულობის ფენის მეშვეობით, რომელიც უზრუნველყოფს „საერთო რეცეპტებს“ ან საწყის კოდს, რომელსაც ინჟინრებმა უნდა მიჰყვნენ აპლიკაციებში თანმიმდევრულობის უზრუნველსაყოფად. ორკესტრირების ფენები აკავშირებს მომხმარებლებს მოდელებთან და საშუალებას აძლევს მათ შეცვალონ მოდელები გამოყენების შემთხვევის მიხედვით. „ხელოვნური ინტელექტის ფაიერვოლი“ ამ ყველაფერს ფარავს.
მიუხედავად იმისა, რომ კონკრეტიკაში არ შესულა, პაკერმა განმარტა, რომ Amex იყენებს ღია და დახურული წყაროს მოდელებს და ამოწმებს სიზუსტეს მოდელის რისკის მართვისა და ვალიდაციის ფართო პროცესის მეშვეობით, მათ შორის მოძიება-გაძლიერებული გენერირების (RAG) და მოთხოვნის ინჟინერიის სხვა ტექნიკების გამოყენებით. სიზუსტე კრიტიკულია რეგულირებად ინდუსტრიაში და ძირითადი მონაცემები უნდა იყოს განახლებული, ამიტომ მისი გუნდი დიდ დროს ხარჯავს კომპანიის ცოდნის ბაზების შენარჩუნებაზე, ათასობით დოკუმენტის ვალიდაციასა და გადაფორმატებაზე, რათა მოიპოვოს საუკეთესო შესაძლო მონაცემები.
„ვალიდაცია და სიზუსტე გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის წმინდა გრაალია ახლა“, - თქვა პაკერმა.
ხელოვნური ინტელექტი ესკალაციას 40%-ით ამცირებს
შიდა IT ჩეთბოტი — Amex-ის ტექნოლოგიური მხარდაჭერის ყველაზე ხშირად გამოყენებული ფუნქცია — ბუნებრივი ადრეული გამოყენების შემთხვევა იყო.
თავდაპირველად ტრადიციული ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) მოდელებით — კონკრეტულად ღია კოდის მანქანათმშენებლობის ორმხრივი ენკოდერის წარმოდგენების ტრანსფორმატორების (BERT) ჩარჩოთი — ის ახლა აერთიანებს დახურული წყაროს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს უფრო ინტერაქტიული და პერსონალიზებული დახმარების გასაწევად.
პაკერმა განმარტა, რომ ცოდნის ბაზის სტატიების სიის მარტივად შეთავაზების ნაცვლად, ჩეთბოტი მომხმარებლებს დამატებითი კითხვებით უკავშირდება, აზუსტებს მათ პრობლემებს და ეტაპობრივად გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს. მას შეუძლია წარმოქმნას პერსონალიზებული და შესაბამისი პასუხი, შეჯამებული მკაფიო და ლაკონურ ფორმატში. და თუ თანამშრომელი მაინც ვერ იღებს პასუხებს, რაც მას სჭირდება, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია გადაუჭრელი პრობლემები ცოცხალ ინჟინერზე გადაამისამართოს.
მაგალითად, როდესაც თანამშრომელს კავშირის პრობლემები აქვს, ჩეთბოტს შეუძლია შესთავაზოს პრობლემების მოგვარების რამდენიმე რჩევა, რათა დააბრუნოს ისინი WiFi-ზე. როგორც პაკერმა განმარტა, „მას შეუძლია კოლეგასთან ინტერაქცია და თქვა: „მოაგვარა ეს თქვენი პრობლემა?“ და თუ ისინი იტყვიან არა, მას შეუძლია გააგრძელოს და მისცეს მათ სხვა გადაწყვეტილებები.“
2023 წლის ოქტომბერში გაშვების შემდეგ, Amex-მა დაინახა 40%-იანი ზრდა IT შეკითხვების გადაჭრის შესაძლებლობაში ცოცხალ ინჟინერზე გადამისამართების საჭიროების გარეშე. „ჩვენ კოლეგებს გზაზე ვაყენებთ, ძალიან სწრაფად“, - თქვა პაკერმა.
ტურისტული კონსულტანტების 85% ხელოვნური ინტელექტის ეფექტიანობას აღნიშნავს
Amex-ს ჰყავს 5000 ტურისტული კონსულტანტი, რომლებიც ეხმარებიან ფირმის ყველაზე ელიტური Centurion (შავი) ბარათისა და Platinum ბარათის წევრებისთვის მარშრუტების მორგებაში. ეს უმაღლესი დონის კლიენტები ფირმის ყველაზე მდიდარი ნაწილია და მომხმარებელთა მომსახურებისა და მხარდაჭერის გარკვეულ დონეს მოელიან. ამრიგად, კონსულტანტები მაქსიმალურად მცოდნე უნდა იყვნენ მოცემული ადგილმდებარეობის შესახებ.
„ტურისტული კონსულტანტები ბევრ სხვადასხვა სფეროში იჭიმებიან“, - აღნიშნა პაკერმა. მაგალითად, ერთ მომხმარებელს შეიძლება აინტერესებდეს ბარსელონას აუცილებლად მოსანახულებელი ადგილები, ხოლო მეორეს ბუენოს-აირესის ხუთვარსკვლავიანი რესტორნები. „ეს ყველაფერი ვიღაცის თავში უნდა შეინახო, არა?“
პროცესის ოპტიმიზაციისთვის, Amex-მა გამოუშვა „ტურისტული კონსულტანტის ასისტენტი“, ხელოვნური ინტელექტის აგენტი, რომელიც ეხმარება პერსონალიზებული ტურისტული რეკომენდაციების კურირებაში. ასე რომ, მაგალითად, ინსტრუმენტს შეუძლია მონაცემების ამოღება ვებიდან (როგორიცაა, როდის არის მოცემული ადგილი ღია, მისი პიკის საათები და ახლომდებარე რესტორნები), რომელიც დაწყვილებულია Amex-ის საკუთრების მონაცემებთან და მომხმარებელთა მონაცემებთან (როგორიცაა, რომელ რესტორნით დაინტერესდებოდა ბარათის მფლობელი წარსული ხარჯვის ჩვევების საფუძველზე). პაკერმა თქვა, რომ ეს ხელს უწყობს ჰოლისტიკური, ზუსტი, დროული ხედვის შექმნას.
ხელოვნური ინტელექტის კომპანიონი ახლა მხარს უჭერს Amex-ის 5000 ტურისტულ კონსულტანტს 19 ბაზარზე — და მათგან 85%-ზე მეტი აცხადებს, რომ ინსტრუმენტი ზოგავს მათ დროს და აუმჯობესებს რეკომენდაციების ხარისხს. „ასე რომ, ეს იყო ძალიან, ძალიან პროდუქტიული ინსტრუმენტი“, - თქვა პაკერმა.
მიუხედავად იმისა, რომ როგორც ჩანს, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია მთლიანად გადაიბაროს პროცესი, პაკერმა ხაზი გაუსვა ადამიანების ჩართულობის შენარჩუნების მნიშვნელობას: ხელოვნური ინტელექტის მიერ მოპოვებული ინფორმაცია დაწყვილებულია ტურისტულ კონსულტანტებთან და ინსტიტუციურ ცოდნასთან, რათა უზრუნველყოს მორგებული რეკომენდაციები, რომლებიც ასახავს მომხმარებლების ინტერესებს.
რადგან, ტექნოლოგიაზე ორიენტირებულ ამ ეპოქაშიც კი, მომხმარებლებს სურთ რეკომენდაციები მიიღონ თანამოაზრე ადამიანისგან, რომელსაც შეუძლია უზრუნველყოს კონტექსტი და შესაბამისობა — და არა მხოლოდ ზოგადი მარშრუტი, რომელიც ძირითადი ძიების საფუძველზეა შედგენილი. „თქვენ გინდათ იცოდეთ, რომ ესაუბრებით ვინმეს, ვინც იფიქრებს თქვენთვის საუკეთესო შვებულებაზე“, - აღნიშნა პაკერმა.
ხელოვნური ინტელექტით გაძლიერებული კოლეგის დახმარება, კოდირების კომპანიონი
ათობით სხვა გამოყენების შემთხვევას შორის, Amex-მა ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენა „კოლეგის დახმარების ცენტრისთვის“ — IT ჩეთბოტის მსგავსი — რომელმაც მიაღწია 96%-იან სიზუსტეს; გაუმჯობესებული საძიებო ოპტიმიზაცია, რომელიც აბრუნებს შედეგებს ძიების სიტყვების განზრახვის საფუძველზე და არა სიტყვასიტყვით სიტყვებზე, რაც იწვევს პასუხების 26%-იან გაუმჯობესებას; და ხელოვნური ინტელექტის კოდირების ასისტენტები, რომლებმაც გაზარდეს დეველოპერების პროდუქტიულობა 10%-ით.
Amex-ის 9000 ინჟინერი ახლა იყენებს GitHub Copilot-ს, ძირითადად ტესტირებისა და კოდის დასრულებისთვის. პაკერმა განმარტა, რომ ასევე არსებობს ფუნქცია „ელაპარაკე შენს კოდს“, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს დაუსვან კითხვები კოდის შესახებ. საბოლოოდ, კომპანიას სურს გააფართოვოს იგი პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარების სრული ციკლის (SDLC) და API დოკუმენტაციის მასშტაბით.
აღსანიშნავია, რომ პაკერმა თქვა, რომ კოდირების სპეციალისტების 85%-ზე მეტმა გამოხატა კმაყოფილება ინსტრუმენტით, რაც ასახავს კომპანიის მიდგომას გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მიმართ.
„ის არა მხოლოდ მუშაობს, არამედ როდესაც კოლეგა მასთან ურთიერთობს, მოსწონთ თუ არა ის?“, - თქვა პაკერმა. „ჩვენ გვქონდა რამდენიმე პილოტი, სადაც ვთქვით, რომ შეგვიძლია მივაღწიოთ შედეგს, რაც გვინდა, მაგრამ კოლეგების დიდი კმაყოფილება არ გვაქვს. გვინდა ამის გაგრძელება? არის ეს ნამდვილად სწორი შედეგი ჩვენთვის?“
დამუშავებულია ასინეთა AI მიერ.
გსურთ კომენტარის დატოვება?
კომენტარის დასატოვებლად საჭიროა ავტორიზაცია
შესვლა რეგისტრაციაკომენტარები არ არის
იყავით პირველი, ვინც დატოვებს კომენტარს