| Niewystarczające lub niekompletne dane | Zduplikowane rekordy, nieaktualne dane kontaktowe, brakujące wyniki i niespójne etapy powodują zniekształcenie wyników i podsumowań. | Oczyść dane potrzebne do konkretnego przypadku użycia, określ wiarygodne źródło informacji i przydziel odpowiedzialność. Zrezygnuj z niekończących się projektów typu “oczyść wszystko”. |
| Prywatność i bezpieczeństwo danych | Dane CRM mogą obejmować umowy, prywatne wiadomości oraz poufne informacje o klientach. Agenci mogą również paść ofiarą złośliwych poleceń zawartych w wiadomościach e-mail lub dokumentach. | Ogranicz sprawdzać, do jakich danych model ma dostęp i jakie może zmieniać, przeglądać zasady przechowywania i przetwarzania danych, testować scenariusze nadużyć oraz prowadzić procedurę postępowania w przypadku incydentów. |
| Błąd systematyczny i niedokładne wyniki | Modele mogą powielać historyczne uprzedzenia, pomijać istotny kontekst lub generować pewne, ale błędne odpowiedzi. | Przeprowadź testy z uwzględnieniem różnych grup klientów, języków i trudnych przypadków. Zapewnij widoczność materiału źródłowego i pozwól systemowi na udzielenie odpowiedzi “Nie wiem”.” |
| Skomplikowana integracja | Sztuczna inteligencja może wygenerować prawidłową odpowiedź, podczas gdy proces może zakończyć się niepowodzeniem z powodu nieaktualnych danych, błędnych powiązań lub odrzuconych aktualizacji. | Należy przetestować pełną ścieżkę od źródła do wykonania akcji, uwzględniając błędy, ponowne próby, procedury naprawcze oraz ręczne rozwiązanie awaryjne. |
| Koszty wdrożenia | Licencje to tylko część kosztów. Do tego dochodzą koszty związane z przetwarzaniem danych, integracjami, testowaniem, szkoleniami, monitorowaniem oraz czasem poświęconym na wprowadzanie poprawek. | Oszacuj koszty przy normalnym i szczytowym obciążeniu, śledź koszt na każdy zaakceptowany wynik oraz sprawdź, czy problem da się rozwiązać w pierwszej kolejności za pomocą wbudowanej funkcji lub prostej reguły. |
| Nadmierna automatyzacja | Wyeliminowanie wszelkiej ludzkiej ingerencji utrudnia odzyskanie danych w nietypowych sprawach lub sprawach o wysoką stawkę. | Poziomy zatwierdzania należy ustalać w zależności od wagi konsekwencji. Przygotowywanie odpowiedzi i zmiana warunków umowy nigdy nie powinny wiązać się z taką samą swobodą. |
| Niski poziom akceptacji wśród pracowników | Ludzie będą ignorować sztuczną inteligencję, która wymaga dodatkowej weryfikacji, wydaje się niewiarygodna lub budzi obawy dotyczące sposobu monitorowania ich pracy. | Należy angażować użytkowników na wczesnym etapie, umożliwić im odrzucanie wyników, pokazać, gdzie oszczędza się czas, oraz mierzyć częstotliwość korzystania z rozwiązania, a nie frekwencję na szkoleniach. |
| Słabe zarządzanie | Nikt nie wie, kto jest właścicielem tego systemu, do jakich danych ma on dostęp ani kiedy należy go wyłączyć. | Należy wyznaczyć osoby odpowiedzialne za stronę biznesową i techniczną, rejestrować zatwierdzone dane i działania, zadbać o to, by proces przeglądu był łatwy do opanowania, oraz przeprowadzać ponowne testy po wprowadzeniu istotnych zmian. |
Zatrudnij nas
O nas
Opinia klienta
