當Google Assistant或Siri等聊天助手首次出現時，請再次想到。這些早期工具承諾舒適，使我們能夠寫或談論問題並獲得快速的數字響應。
但是，它們的能力通常是必不可少的。如果答案不在他們的數據庫中，則會要求您在其他地方搜索。我將來沒有得到它的好處，但是真正的滲透仍在。
AI通過填補了許多舊的空白來改變遊戲。現在，您可以在很大程度上以任何合乎邏輯的方式向您詢問任何東西，設計並易於調整答案，並完全轉換我們找到信息的方式。
返回AI Gong平台的創始人和CPO。
不久之後，技術領導者就可以看到工作能力：想像一下聊天機器人連接到公司數據，以創建一種可以在實際時間回答工作問題的數字副本。
無需跳過菜單或成功信息面板，您只需要與系統交談並在需要時直接獲取所需的信息。
但這就是事情：這個願景尚不正確。最近的研究表明，聊天機器人對生產率或結論沒有重大影響，主要是因為企業不僅需要聊天界面：它需要結構，可靠性和環境。
通過有吸引力的聊天來代替傳統節目的想法，但它錯過了更多的機會：大赦國際將實際工作發生的地方。
減少摩擦並轉移過去的相互作用
基於聊天的人工智能中的主要挑戰之一是稱為“空面料”。聊天機器人計劃應該是開放的：您可以詢問任何事情，他們會盡力做出回應。這對消費者來說非常有用，但是在準備業務時，它可以放慢腳步。
當聊天機器人對公開問題沒有最終答案時，他們可能會提供誤導性或不正確的信息，並且知道這一點，工人需要花更多的時間來驗證可靠來源的輸出。
想像一下，銷售代表通過了許多客戶和前景。而不是離開他們 電子郵件向聊天機器人詢問一個帳戶，完善他們的問題，查看結果，然後在閱讀答案後返回，如果公司的人工智能是在當前工具中構建的，該怎麼辦？這樣，想法立即出現，不需要懷孕。在這種情況下，聊天機器人添加其他步驟。
通常，聊天機器人在員工每天使用的主要係統之外運行。例如，如果經理想驗證銷售管道，他們可能必須在CRM和一個單獨的窗口之間反彈 – 提出問題，切換，複製，粘貼或重複應用程序。這次他不僅吃飯，而且增加了錯誤的機會，並不斷知道通過不同工具擴散的任務。
交互式和主動人工智能之間也有主要區別。聊天機器人坐下來等待有人問他。但是，在銷售，融資或快速客戶支持的世界中，沒有人可以等待正確的問題。團隊需要知道交易是否陷入困境，還是期望停止，甚至在任何人想到這個問題之前。
綜合人工智能不僅坐著。他發現問題發生時，將它們直接帶到人們已經使用的工具中，並建議下一步而不聲稱。然後，這不僅是問題的答案，而且會積極影響結果。
公平非常重要
第一個聊天方面的另一個挑戰是獲得一致的答案。給五名員工同樣的任務，如果他們都使用聊天機器人，他們可能會得到五個不同的答案。有些人可能會使用詳細的主張，而另一些可能會更籠統。這種類型的矛盾與取決於聯合作用的功能和一致結果的差異不起作用。
當人工智能合併為業務工具時，它可以幫助每個人留在同一頁面上。它可以確保所有員工都直接從他們已經使用的平台內部遵循最佳實踐，例如 微軟或單詞差異。例如，在通話後，系統可以提供以下步驟，以符合組織的目標和政策。
將人工智能帶入工作流程是前進的道路。例如，當銷售平台上的情報合併時，危險信號可以自動發現，建議過程，以清晰，一致的方式更新期望。無需理想的主張，只能起作用。
僅依靠文本聊天也有結局。工作決策通常需要在許多不同地方生活的複雜數據。聊天機器人可以概述所提出的內容，但是它不能匹配顯示區域數字，客戶端切片或實際時間預測的駕駛面板的交互式體驗。
業務專家不僅需要摘要。他們需要清晰，相關和實施的願景。知道發生了什麼是有用的，但是當壓力是時，人們需要確切知道必須採取的步驟才能獲得最佳結果。
適應能力>修辭
聊天方面的流利性通常令人印象深刻，但是業務領導者不應該混淆某事物的外觀和感覺。聊天機器人將在消費者中受歡迎，但是AI的真正勝利是如何幫助差異做出更好的決策並取得更好的結果。
當您在員工已經使用的平台上包括情報時 – 無論是CRM， 公司應用程序或其他副駕駛AI-每個人都很容易訪問可信賴的信息，作為日常工作流程的一部分。
這意味著在適當的時間自動化艱苦的研究並為正確的工作願景服務，以幫助工人做出最佳決定。反過來，員工可以專注於與客戶溝通，並配備了他們取得成功所需的方向。
我們包括最佳員工管理計劃。
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