VLAJKOVÁ LOĎ
AI agenti na jeden konkrétní proces
Nasadíme agenta, který dělá jednu ohraničenou práci — odpovídá na běžné dotazy, vytěžuje faktury nebo hledá v interních dokumentech. Vždy jako pilot s metrikou, na které se dohodneme předem, ne jako „digitální transformace“.
Jak to dnes většinou vypadá
Podpora odpovídá pořád totéž
Kde je zásilka, jak vrátit zboží, jaká je dodací lhůta. Denně desítky mailů, na které existuje jedna správná odpověď.
Faktury se přepisují ručně
Doklad přijde e-mailem, někdo z něj přepíše osm polí do systému. U stovky dokladů měsíčně je to den práce, který nikoho nebaví.
Znalosti jsou v deseti složkách
Odpověď ve směrnici existuje, ale hledá se půl hodiny. Většinou se místo toho zeptá kolegy, který ji taky odhaduje.
Jak takový agent vzniká
Jeden proces, ne oddělení
Vybereme z analýzy proces s nejlepší návratností a ohraničíme ho. Co je mimo rozsah, agent nedělá a předá to člověku.
Pravidla, která schválíte
Agent nerozhoduje sám za sebe. Co smí odpovědět a co musí eskalovat, je napsané a odsouhlasené dřív, než se spustí.
Pilot dřív než škálování
Nejdřív jeden proces a měření. Teprve když sedí čísla, přidává se další — ne obráceně.
Dohled a doučování
Agent bez dohledu se časem odchýlí. Sledujeme přesnost, opravujeme a doučujeme — proto je provoz součást, ne doplněk.
Co u pilota měříme
%
dotazů vyřešených bez zásahu člověka
s
čas do první odpovědi zákazníkovi
%
přesnost dat vytěžených z dokladu
Kdy vám agenta nedoporučíme
Agent nedává smysl všude. Tři případy, kdy vám to řekneme rovnou, i když bychom si tím vydělali:
Proces je pokaždé jiný
Když se každý případ řeší individuálně a pravidlo se nedá napsat, agent nemá co zopakovat. Tady pomůže spíš pořádek v datech než model.
Objem je příliš malý
Deset dokladů měsíčně se nevyplatí automatizovat. Návratnost spočítáme dopředu; když nevyjde, nemá cenu do toho jít.
Podklady existují jen v hlavách
Když nikde není zapsané, jak se má odpovídat, nemá se agent z čeho učit. Nejdřív je potřeba to sepsat — a to je práce pro vás, ne pro nás.
Časté otázky
Nahradí nám agent lidi v podpoře?
Ne. Vezme si opakované dotazy, aby lidé měli čas na ty, kde je potřeba úsudek. Kdo chce nahradit oddělení, je u nás špatně.
Musíme mít napřed všechno v cloudu?
Ne nutně. Někdy stačí napojit jeden systém a udělat pořádek v jedné složce, a jazykový model umíme provozovat i on-prem na vašem hardwaru. Ukážeme ale, kde vás dnešní stav dat omezí ve spolehlivosti.
Kam půjdou naše data?
V cloudu řešíme zpracování podle GDPR a data držíme v EU. Když nesmí opustit vaši síť, běží model on-prem u vás a ven nejde nic. Co konkrétně agent uvidí, je součástí rozsahu, který schvalujete.
Co když agent odpoví špatně?
Proto se nasazuje na jeden ohraničený proces s eskalací a proto měříme přesnost od prvního dne — bez měření by se chyba poznala až od zákazníka. Naměřené chyby pak řešíme prací s promptem a kontextem, případně doladěním modelu na vašich datech.