Kuidas integreerida tehisintellekti oma abiteenuse süsteemi, et automaatselt parandada ja luua paremaid vastuseid

Tehisintellekti abiteenuse integreerimine tähendab tehisintellekti tehnoloogiate – nagu masinõppe mudelid, loomulik keeletegemine (NLP) ja automatiseerimisriistad – otsest lisamist klienditugi süsteemidesse. Selle integreerimisega saab abiteenuse süsteem töödelda, analüüsida ja vastata tugipiletitele väga väikese inimese sekkumisega. Teaduslik uurimus selgitab tehisintellekti integreerimist kui traditsioonilistele töövoogudele paranduste tegemist, kasutades intelligentseid, andmekeskseid funktsioone, mis õpivad ja paranevad, kui nad töötlevad rohkem teavet.

Tehisintellekti integreerimise poolt kaasatavad põhifunktsioonid

• Automaatne piletite sorteerimine: Tehisintellekti mudelid vaatavad tugipalvete sisu, kiireloomulisust ja konteksti. Seejärel sorteerivad ja saadavad need piletid õigele agendile või osakonnale.
• Vastuste genereerimine: NLP-ga toetatud süsteemid loovad vastuseid, mis sobivad olukorraga. Nad kasutavad selleks teavet varasematest piletist ja praegustest vestlustest.
• Teadmusbaasi soovitused: Tehisintellekt pakub kasulikke artikleid või lahendusi nii agentidele kui ka klientidele. See aitab probleeme kiiremini lahendada ja julgustab kliente ise vastuseid otsima.

Tehisintellekti integreerimise eelised abiteenuse süsteemidesse

Tehisintellekti lisamine abiteenuse süsteemidesse toob kaasa mõõdetavaid kasvu abiteenuse tõhususes ja täpsuses. Tööstuse uuringud toovad esile mitut peamist eelist:

• Kiiremad vastamise ajad: Automaatne sorteerimine ja vastuste süsteemid aitavad pileteid kiiremini töödelda, nii et kliendid saavad vastuseid ja lahendusi kiiremini.
• Järjepidevus ja täpsus: Tehisintellekti loodud vastused hoiavad tugi kvaliteeti stabiilsena ja vähendavad vigu, isegi kui käsitletakse palju taotlusi.
• Skaleeritavus: Tehisintellekt võimaldab abiteenuse süsteemil hallata rohkem tugipileteid ilma paljude uute töötajate palkamiseta. See toetab ettevõtte kasvu, kui taotluste arv suureneb.

Alustehnoloogiad

Tehisintellekti abiteenuse integratsioonid kasutavad tavaliselt:

• Masinõppe algoritme – nii juhendatud kui ka juhendamata – piletite sorteerimiseks ja andmete mustrite leidmiseks.
• NLP mudeleid (nagu GPT-4) vastuste mõistmiseks ja kirjutamiseks, mis kõlavad loomulikult.
• API ühendusi, mis võimaldavad abiteenuse platvormil hõlpsalt andmeid väljaspool asuvate tehisintellekti teenustega jagada.

Neid tehnoloogiaid kasutades muudab tehisintellekti abiteenuse integreerimine klienditugi reaktiivsest, käsitsi tehtavast ülesandest proaktiivseks, automatiseeritud protsessiks. See muutus aitab pakkuda tuge, mis on nutikam, usaldusväärsem ja võimeline kasvu käsitlema.

Oma abiteenuse süsteemi ettevalmistamine tehisintellekti integreerimiseks

Abiteenuse tehisintellekti valmisoleku hindamine

Alustage oma tehisintellekti integreerimist, vaadates üle oma abiteenuse süsteemi tehniline seadistus ja meeskonna töövood. Kontrollige, kas teie abiteenuse platvorm toetab tehisintellekti ühendusi API-de või pistikute kaudu, sealhulgas tööriistad nagu LiveAgenti AI Answer Improver, mis parandab vastuseid, parandades selgust, tooni ja täpsust otse piletiredaktoris. Vaadake üle ka võrgu jõudlus – tehisintellektiga toetatud funktsioonid sõltuvad stabiilsetest, kiiretest ühendustest, nii et lahendage kõik olemasolevad süsteemi aeglustused enne uute funktsioonide kasutuselevõttu.

Andmete kvaliteedi ja juurdepääsetavuse tagamine

Puhtad, struktureeritud andmed aitavad tehisintellekti tööriistadel täpsemalt toimida. Viige läbi andmete audit, et eemaldada duplikaadid, aegunud või vastuolulised piletid ja teadmusbaasi artiklid. Kasutage selgeid nimetamise konventsioone ja korraldage sisu loogiliselt, nii et tehisintellekt saab õige aja õigel ajal õigele teabele juurde pääseda. Veenduge, et teie abiteenuse süsteem integreeritakse sujuvalt teiste süsteemidega, nagu CRM platvormid, et vältida andmete eraldatust, mis piirab tehisintellekti tõhusust.

Andmete turvamine ja vastavuse tagamine

Tehisintellekt muudab andmete voogu oma abiteenuse süsteemis, nii et vaadake üle oma turvaseadistus. Värskendage juurdepääsuõigusi, lubage mitmeteguriline autentimine, kus võimalik, ja veenduge, et teie protsessid järgivad privaatsusseadusi nagu GDPR või CCPA. Testige oma varundamis- ja taastamisprotseduure, et kaitsta andmeid kogu integreerimisprotsessi jooksul.

Personali ettevalmistamine ja töövoo dokumenteerimine

Valmistage oma meeskond ette tehisintellektile üleminekuks. Valige agendid, kes saavad tehisintellekti kasutuselevõttu juhtida, ja andke koolitust erinevate kogemuste tasemete alusel. Dokumenteerige olemasolevad töövood selgelt – see aitab tuvastada, kus automatiseerimine ja tehisintellekti funktsioonid, sealhulgas LiveAgenti AI Answer Improver, saavad suhtlust sujuvamaks teha ja vastuste kvaliteeti parandada. Saage juhtimise toetus ja määratlege selged eesmärgid, mis on seotud teie klienditeeninduse eesmärkidega.

Neid samme järgides vähendatakse võimalikke juurutamise probleeme ja luuakse tugev alus edukaks tehisintellekti integreerimiseks oma abiteenuse süsteemis.

Õigete tehisintellekti tööriistade ja platvormide valimine

Teaduslikud kriteeriumid tehisintellekti abiteenuse tööriistade valimiseks

Kui valite tehisintellekti abiteenuse tööriista, kasutage struktureeritud lähenemist, mis vastab nii tehnilistele funktsioonidele kui ka teie ärinõuetele. Uuringul põhinevad meetodid soovitavad, et kaaluksite oma valikuid funktsiooni sügavuse (25%), kasutamise lihtsuse (20%), integreerimise ühilduvuse (20%), väärtuse saavutamise aja (15%), turvalisuse ja vastavuse (10%) ning investeeringute tasuvuse ehk ROI potentsiaali (10%) alusel. Keskenduge platvormidele, millel on arenenud loomulik keeletegemine, tugev kontekstuaalne mõistmine ja võime ülesandeid iseseisvalt käsitleda. Uuringud näitavad, et need funktsioonid võivad käsitsi tööd vähendada ja vastamise kiirust kuni 45% võrra kiirendada (Fullview, 2024).

Põhifunktsioonid ja integreerimine

Peaksite otsima tehisintellekti abiteenuse platvorme, millel on tugevad automatiseerimise võimalused. Peamised funktsioonid hõlmavad piletite sorteerimist (piletite automaatset sorteerimist ja marsruutimist), vastuste genereerimist, vastuste isikupärastamist kliendi tundete alusel ja vestluste haldamist mitmel kanalil. Veenduge, et platvorm saab hõlpsalt ühendada teie olemasoleva CRM-iga (Customer Relationship Management) või tugi süsteemidega. See ühendus toimub sageli API-de või sisseehitatud pistikute kaudu. Platvormid nagu LiveAgent ja OpenAI toetavad API-juhitud integreerimist, nii et saate seadistada kohandatud töövoogusid ilma kõike nullist ehitamata.

Turvalisus ja vastavus

Turvalisus ja seaduslike nõuete täitmine on väga olulised. Valitud tehisintellekti tööriist peaks kasutama krüpteerimist andmete kaitsmiseks nii edastamise ajal kui ka salvestamisel. See peaks pakkuma rollipõhiseid juurdepääsukontrolle, nii et ainult õiged inimesed näevad tundlikku teavet. Kontrollige, kas tööriistadel on sertifikaadid nagu GDPR, SOC2 või HIPAA, kui teie tööstus neid nõuab. Funktsioonid nagu andmete maskimine ja redigeerimise võimalus annavad lisakaitse, mis on eriti oluline ettevõtetele, kes käsitlevad privaatseid kliendi andmeid.

Platvormide võrdluse näited

• LiveAgent: See tööriist ühendab tehisintellekti pakkujatega, et automatiseerida piletite sorteerimist ja vastuste parandamist. Selle pistikute süsteem ja kohandatavad töövood võimaldavad teil automatiseerida ülesandeid ilma keerulise koodita.
• OpenAI: See pakkuja pakub arenenud keelemudeleid, nagu GPT-4, mis genereerivad kõrge kvaliteediga, konteksti-teadlikke vastuseid. Pääsete nendele mudelitele turvalise API kaudu ja saate need otse oma abiteenuse süsteemi lisada.
• FlowHunt: See platvorm keskendub töövoo automatiseerimisele. See võimaldab teil kiiresti seadistada tehisintellektiga toetatud vastuseid ja eskaleerimise reegleid, kõik ilma kodeerimiseta.

Juurutamise kaalutlused

Kontrollige, kui kaua võtab aega oma tööriista seadistamisest esimese tugipiletini lahendamiseni. Parimad platvormid annavad tulemusi mõne päeva jooksul. Valige tööriistad, millel on selged juhised, aktiivsed kasutajate tugikogukond ja lihtsad uuendamise valikud, nii et saate laieneda, kui teie vajadused kasvavad.

Kokkuvõtte tabel: Peamised valikukriteeriumid

Saate neid juhiseid kasutada, et sobitada oma äri eesmärgid õige tehisintellekti abiteenuse platvormiga. See lähenemisviis aitab teil automatiseerida klienditeenindust viisil, mis on turvaline, tõhus ja võimeline teie ettevõttega kasvama.

Tehisintellekti integreerimise samm-sammult juurutamine

API võtmete hankimine

Alustage API võtme genereerimisega oma valitud tehisintellekti pakkujalt. Näiteks, kui kasutate OpenAI-d, logige sisse oma armatuurlauale, avage API võtmete jaotis ja valige “Loo uus salajane võti”. Nimetage võti, määrake see projektile ja salvestage see turvaliselt. See võti on see, mis võimaldab teie abiteenuse süsteemil suhelda tehisintellekti mootoriga.

Oma abiteenuse ühendamine tehisintellekti pakkujaga

Avage oma abiteenuse platvormi konfiguratsiooni või integreerimise paneel. Enamik süsteeme võimaldab teil lisada tehisintellekti pakkuja, sisestades oma API võtme ja määrates ühendusele äratuntava nime. Mõnes tööriistas – nagu LiveAgent – lihtsalt minnete Configuration > AI > Setup AI provider, valite pakkuja (nt OpenAI), kleepite võtme ja salvestate. Platvormid, mis toetavad mitut kontot, võimaldavad teil vajaduse korral lisada rohkem võtmeid.

Andmete vastendamine ja õigused

Määratlege, millele piletite väljadele, kliendi sõnumitele või teadmusbaasi artiklitele saab tehisintellekt juurde pääseda. Jagage ainult andmeid, mis on vajalikud soovituste genereerimiseks, ja veenduge, et see vastab teie organisatsiooni privaatsuspoliitikale ja seadusele. Õige andmete ulatus tagab, et tehisintellekt toimib hästi ilma tarbetut teavet paljastamata.

Tehisintellekti funktsioonide lubamine abiteenuses

Pärast ühenduse loomist pakkujaga lubage oma abiteenuses saadaolevad tehisintellektiga toetatud tööriistad. Need hõlmavad tavaliselt soovituste mootorit või vastuste parandamise funktsioone. Näiteks mõned platvormid – nagu LiveAgent – pakuvad AI Answer Improverit, mis võimaldab agentidel vastuseid otse redaktoris koheselt parandada, kuid üldine aktiveerimisprotsess on süsteemides sarnane.

Automatiseerimis- ja koostöö reeglite konfigureerimine

Seadistage automatiseerimise reeglid ülesannetele nagu piletite klassifitseerimine, vastuste soovitused või eskaleerimise töövood. Looge usaldusväärsuse piirid, nii et ebakindlad tehisintellekti soovitused saadetakse inimese ülevaatamiseks. Märkige selgelt tehisintellekti loodud sisu, et aidata agentidel mõista, millal vastust kahekordistada või redigeerida.

Järgige neid samme, et ehitada oma abiteenuse süsteemi turvaline ja tõhus tehisintellekti kiht. Valikuliste täienduste – nagu LiveAgenti AI Answer Improver – abil annate oma meeskonnale praktilised tööriistad, mis parandavad selgust, kiirust ja järjepidevust, säilitades samal ajal üldise integreerimise paindlikkuse ja skaleeritavuse.

Abiteenuse vastuste automatiseerimine ja parandamine

Tehisintellekti loodud abiteenuse vastused: automatiseerimine ja isikupärastamine

Tehisintellekti loodud abiteenuse vastused kasutavad arenenud keelemudeleid kliendi küsimuste ülevaatamiseks, konteksti mõistmiseks ja varasemaid interaktsioone kontrollimiseks. See tehnoloogia loob kiireid, täpseid ja isikupärastatud vastuseid. 2024. aasta uuringud näitavad, et tehisintellektiga toetatud vastuste automatiseerimine võib vastamise aega vähendada kuni 80% võrra, säilitades samal ajal kõrge täpsuse tavaliste küsimuste ja põhiliste tugiülesannete puhul. Automatiseerimise kasutamisel saavad tugi meeskonnad käsitleda rohkem kliendi pileteid ilma nende vastuste kvaliteeti langetamata.

Tehisintellekti mudelid isikupärastavad sõnumeid, kasutades kliendi nimesid, vaadates üle varasemaid vestluse andmeid ja tuvastades kliendi meeleolu või sentimenti. See lähenemisviis aitab teil saada vastuseid, mis tunduvad teie vajadustele rohkem kohandatud. 2024. aasta uuringud näitavad, et kliendid teatavad suuremast rahulolust ja näevad teenust tähelepanelikumana, kui ettevõtted kasutavad generatiivset tehisintellekti oma tugi süsteemides.

Tooni ja kaubamärgi järjepidevuse tagamine

Kaasaegsed tehisintellekti süsteemid saavad järgida konkreetseid kaubamärgi juhiseid tooni osas igas automaatses vastuses. Administraatorid määravad reeglid abiteenuse tarkvaras, mis kontrollivad, kas vastused kõlavad juhuslikud, neutraalsed või ärilised. Näiteks LiveAgent töötab OpenAI-ga, et kohandada tooni määratud reeglite alusel, nii et iga sõnum vastab ettevõtte standarditele. Teaduslikud ülevaated selgitavad, et tooni kontroll aitab vältida sõnumeid, mis kõlavad robootsed või kohatud, mis viib professionaalsemate ja usaldusväärsemate suhtlusteni.

Erijuhtumite ja eskaleerimise haldamine

Tehisintellekti loodud vastused toimivad kõige paremini, kui kombineerite neid nutikate eskaleerimise protokollidega. Süsteem kontrollib ebamääraseid sõnumeid, tugevaid emotsioone või spetsiaalseid kliendi profiile ja saadab seejärel tundlikud või keerulised piletid inimese agendile. Selle hübriidmeetodi kasutamine aitab vältida segadust ja tagab, et keeruliste probleemidega tegelevad pädevad inimesed.

Kvaliteedikontroll ja pidev parandamine

Tehisintellekti loodud abiteenuse vastuste parimaid tulemusi saamiseks peate regulaarselt üle vaatama vastuste logisid ja koguma tagasisidet nii agentidelt kui ka klientidelt. Viipade kohandamine ja tehisintellekti ümberõppimine uute piletite näidetega aitab hoida vastuseid täpsena ja asjakohasena, kui kliendi vajadused muutuvad. Pidev jälgimine ja parandused viivad parema tõhususe ja suurema kliendi rahuloluni, nagu hiljutised uuringud kinnitavad.

Kui kasutate tehisintellekti automatiseeritud, isikupärastatud ja konteksti-teadlike abiteenuse vastuste jaoks, saate probleeme kiiremini lahendada, hoida kaubamärgi suhtlust järjepidevana ja toetada rohkem kliente. Samal ajal jõuavad keerulised või tundlikud taotlused inimese ekspertidele, kes saavad anda õige tähelepanu.

Kvaliteedikontroll ja pidev parandamine

Jõudluse mõõdikud ja reaalajas jälgimine

Tõhusa tehisintellekti abiteenuse koolitamiseks peate regulaarselt mõõtma jõudlust konkreetsete mõõdikute abil. Jälgige esimese vastuse aega, piletite lahendamise aega, kliendi rahulolu hindeid ja kui palju pileteid saadetakse inimese agentidele. Kasutage analüütika armatuurlaude nende numbrite jälgimiseks, nii et saate märgata jõudluse muutusi, mudeli triivi või alasid, kus automatiseeritud vastused aeglustuvad.

Pidev tagasiside ja ümberõppimine

Looge tagasiside tsükkel, et parandada tehisintellekti tõhusust. Agendid peaksid märkima ebatäpseid või kasutuks tehisintellekti vastuseid otse abiteenuse süsteemis. Koguge seda tagasisidet kliendi rahulolu andmetega, et leida mustrid, mis võivad juhtida ümberõppimist. Parimad praktikad soovitavad tehisintellekti mudeleid ümber õppida määratud ajakavas, nagu iga kvartali järel, või kui näete palju tagasisidet või uut tüüpi pileteid. Hõivatud keskkondades võite ümber õppida, kui märgitud juhtumite arv jõuab teatud punktini.

Iteratiivne mudeli optimeerimine

Parandage oma tehisintellekti, häälestades seda sammhaaval. Lisage oma treeningkomplekti märgitud näited nii headest kui ka halvatest vastustest. Värskendage automatiseerimise reegleid, viipasid ja tooni seadistusi agentide ja klientide tagasiside alusel. Kasutage A/B testimist, et võrrelda uusi tehisintellekti mudeleid vanematega. Jälgige selgeid parandusi täpsuses ja rahulolus.

Koostöö tehisintellekti ja inimese agentide vahel

Säilitage tugev koostöö tehisintellekti ja inimese agentide vahel. Lubage agentidel üle vaadata tehisintellekti soovitatud vastused keeruliste või ebamäärasete juhtumite puhul. Paluge agentidel jagada tagasisidet, nii et tehisintellekt saab õppida tööstuse termineid ja jääda kaasajastatud uute kliendi küsimustega. Inimese sisend aitab tehisintellektil pakkuda paremaid vastuseid ja kohaneda muutuva tugi vajadustega.

Kui jälgite tulemusi, kogute tagasisidet ja õpetate ümber päris näidetega, aitasite oma tehisintellekti abiteenuse süsteemil aja jooksul paranduda. See protsess viib täpsematele, tõhusamatele ja kasulikumatele vastustele teie klientidele.

Tegelikud näited ja edujuhud

Juhtum: Klarna OpenAI-ga toetatud abiteenuse automatiseerimine

Klarna, globaalne finantstehnoloogia ettevõte, kasutab OpenAI vestluslikku tehisintellekti oma klienditugi taotluste haldamiseks. Ettevõtte andmed näitavad, et tehisintellekti agent käsitleb nüüd umbes kahte kolmandikku neist päringust. Pärast selle süsteemi juurutamist jälgis Klarna keskmise vastamise aja järsku langust. Tehisintellekti poolt käsitletavate küsimuste puhul jääb vastamise aeg nüüd alla kahe minuti piletite kohta. Inimese agendid saavad nüüd rohkem aega pühendada keeruliste või tundlike probleemide lahendamisele, mitte rutiinsete taotluste käsitlemisele. See muutus võimaldas Klarna suurendada kliendi rahulolu hindeid 25% võrra. Ettevõte vähendas ka oma tugi kulusid märkimisväärselt.

Mõõdetavad tulemused tehisintellektiga toetatud abiteenuse juurutamistest

Uuringud tehisintellektiga toetatud abiteenuste kohta näitavad mitut selget parandust:

• Esimese vastuse aeg: Ajakirjas Journal of Service Research (2023) avaldatud uuringud näitavad, et tehisintellekt võib lühendada esimese vastuse aega 60–90% võrra, eriti korduvate või tavaliste küsimuste puhul.
• Kliendi rahulolu: Uuringud pärast tehisintellekti abiteenuse käivitamist näitavad 15–30% tõusu kliendi rahulolu hindeis, kui tehisintellekti vastused vastavad ettevõtte stiilile ja on asjakohaseid küsimusele.
• Agendi tõhusus: Ettevõtted, kes kasutavad tehisintellekti vastuste genereerimiseks ja piletite sorteerimiseks, teatavad 25–40% langust agendi töökoormuses piletite puhul, mis on kõrge mahuga, kuid lihtsad sisult.

LiveAgent ja tehisintellekti integreerimine: tööstuse tagasiside

Ettevõtted, kes kasutavad LiveAgenti koos tehisintellekti pakkujatega nagu OpenAI, teatavad kiiremast piletite käitlemisest ja paremast vastuste kvaliteedist. Näiteks keskmise suurusega tarkvaraettevõte vähendas esimese vastuse aega kuuest tunnist vähem kui tunniks. Aeg, mille agendid kulutasid paroolide lähtestamise ja tavaliste küsimuste vastuste koostamisele, langes üle 70%. Agendid ütlesid ka, et tehisintellektiga juhitud mallid ja soovitused aitasid hoida vastuseid järjepidevana tooni ja teabe osas.

Need näited näitavad, kuidas tehisintellekti abiteenuse tööriistad saavad automatiseerida vastuseid, parandada kliendi kogemust ja muuta tugi meeskonnad tõhusamaks.

Parimad praktikad ja levinud lõksud

Parimad praktikad tehisintellekti abiteenuse integreerimiseks

• Alustage selgete, madala riskiga kasutamise juhtudega: Alustage tehisintellekti kasutamisega lihtsate ja rutiinitöödega, nagu paroolide lähtestamine või tellimuse staatuse kontrollimine. Need ülesanded kannavad vähem riski ja võimaldavad teil koguda tagasisidet enne tehisintellekti kasutamise laiendamist keerulisematele valdkondadele (ScienceDirect, 2023).
• Säilitage inimese järelevalve: Andke alati tugi agentidele tööriistad, et kontrollida, muuta või asendada tehisintellekti loodud vastuseid, eriti teemade puhul, mis nõuavad hoolikalt tähelepanu. Seadistage selged reeglid, millal agendid peaksid sekkuma, näiteks kui tehisintellekt on ebakindel või tuvastab negatiivset emotsiooni.
• Pidevalt õppige ja värskendage mudeleid: Õppige oma tehisintellekti mudeleid sageli ümber, kasutades hiljutisi tugipileteid ja tagasisidet nii agentidelt kui ka klientidelt. Regulaarsed värskendused aitavad tehisintellektil anda täpseid ja asjakohaseid vastuseid, mis vastavad teie ettevõtte poliitikale ja kliendi vajadustele (ResearchGate, 2024).
• Prioritiseerige andmete privaatsust ja vastavust: Veenduge, et teie süsteem järgib kõiki privaatsusseadusi, nagu GDPR ja CCPA. Kasutage krüpteerimist andmete kaitsmiseks nii saatmisel kui ka salvestamisel. Lubage ainult volitatud meeskonna liikmetel juurde pääseda teie süsteemile turvaliste API-de kaudu.
• Joondage tehisintellekti käitumine kaubamärgi häälega: Seadistage toon, stiil ja eskaleerimise reeglid, et vastata teie organisatsiooni kaubamärgile. Kasutage malle ja tooni seadistusi, nagu LiveAgentis, et hoida oma tugi sõnumeid järjepidevana.

Levinud lõksud, mida tuleb vältida

• Ülemäärane sõltuvus automatiseerimisest: Kui annate liiga palju ülesandeid tehisintellektile ilma piisava inimese ülevaatuseta, võite silmitsi seista vigadega või pettunud klientidega, eriti keerulistes olukordades.
• Agendi koolituse eiramine: Kui tugi agendid ei saa koolitust uute tehisintellekti tööriistade ja töövoogude kohta, võivad nad segaduses olla või süsteemi kasutamist vastustada. Pakkuge põhjalikku kasutuselevõttu ja regulaarset koolitust.
• Ebapiisav andmete kvaliteet: Kui õpetate oma tehisintellekti mustade või vananenud piletite andmetega, riskite saada vale või teemaväliseid vastuseid. Kontrollige ja puhastage oma abiteenuse andmeid sageli, et hoida neid kasulikena.
• Läbipaistvuse puudumine klientidega: Kui te ei ütle klientidele, millal tehisintellekt on nende tugi seotud, võivad nad kaotada usalduse teie teenuse vastu. Öelge selgelt, millal vastus pärineb tehisintellektist, eriti oluliste probleemide puhul (MADE Framework, 2024).
• Eetiliste ja kallakute probleemide ignoreerimine: Jälgimata tehisintellekti mudelid võivad näidata kallakut või teha otsuseid, mis on raske selgitada. Kontrollige oma tehisintellekti vastuseid õigluse suhtes ja lubage klientidel taotleda inimese abi, kui vaja.

Neid parimaid praktikaid järgides ja neid levinud lõkse jälgides saate kasutada tehisintellekti abiteenuse tööriistu vastuste kvaliteedi parandamiseks, tõhusamalt töötamiseks ja kliendi usalduse kõrgel hoidmiseks.