DevRev bietet autonomen Self-Service mit GPT‑6.1 Sol
DevRev setzt für Computer und Operator auf GPT‑6.1 Sol und bringt damit Reasoning, Geschwindigkeit und Kosten im Unternehmensservice in Einklang.
DevRev(wird in einem neuen Fenster geöffnet) hat Computer und Operator entwickelt, damit Service- und Betriebsteams selbst schwierigste Anfragen aus der Kundschaft und von Beschäftigten bis zum Abschluss bearbeiten können. Computer und Operator sind darauf ausgelegt, mithilfe von Reasoning aktuelle Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten. Aktionen lassen sich rückgängig machen, und Antworten verweisen auf ihre Quellen, erklärt Ahmed Bashir, Chief Technology Officer bei DevRev.
DevRev kombiniert OpenAI-Modelle, darunter GPT‑6 Astra und GPT‑6.1 Sol, mit seinem Harness. Dieser bindet Unternehmenswissen ein und gibt Teams die Kontrolle darüber, welche Aktionen ein Agent ausführen darf. Aus Sicht von DevRev bieten OpenAI-Modelle Reasoning und Zuverlässigkeit bei einer Geschwindigkeit und zu Kosten, die sich für die Betreuung von Kundschaft und Beschäftigten eignen.
„Es kommt auf die Kombination an: die passenden Reasoning-Fähigkeiten, Vertrauenswürdigkeit und eine starke Ausrichtung an unseren Zielen. Und vor allem muss die Latenz stimmen.“
OpenAI-Modelle ermöglichen Reasoning, Planung und Toolauswahl sowohl in Computer als auch in Operator. In Agent Studio von DevRev können Personen im Gespräch mit KI beschreiben, wie sich ein Tool verhalten soll, und Teile seines Verhaltens durch feste Regeln definieren.
DevRev testet die Modelle zusammen mit der Software, die Unternehmenskontext bereitstellt, Berechtigungen durchsetzt und Aktionen steuert. Der unternehmenseigene Benchmark Enterprise-Bench bewertet, wie gut die Modelle funktionieren, wenn Daten in mehreren Versionen vorliegen, Informationen über verschiedene Systeme verteilt sind und der Zugriff von der Rolle einer Person abhängt.
Laut Ahmed schneidet GPT‑6.1 Sol bei diesen Bewertungen gut ab. Wenn jemand aus der Kundschaft oder Belegschaft mit einem KI-Agenten interagiert, muss das Modell die Feinheiten der Anfrage verstehen und schnell reagieren, und zwar zu Kosten, die das Unternehmen dauerhaft tragen kann. „Ich finde, es schafft die perfekte Balance“, sagt Ahmed.
Das Entwicklungsteam von DevRev hat sich klar entschieden, wie es am besten Software entwickelt. „Unser gesamtes Team nutzt Codex“, sagt Ahmed. Die Nutzung verbreitete sich von selbst, nachdem das Entwicklungsteam mehrere Programmiertools ausprobiert hatte. Zum Zeitpunkt des Interviews war DevRev vollständig auf Codex umgestiegen und hatte seine Cursor-Lizenzen aufgegeben.
Für Ahmed zeigt das, worauf es Menschen in der Softwareentwicklung ankommt: „Sie suchen eigentlich nur das beste Tool, und man kann ihnen nichts vormachen.“ Sein Entwicklungsteam wollte eindeutig mit Codex weiterarbeiten.
„Wir finden, dass Codex mit Abstand die beste Nutzungserfahrung bietet.“
Auch das technische Vertriebsteam von DevRev nutzt GPT‑6 Astra, um Demos für die Unternehmensstände auf internationalen Konferenzen zu erstellen.
Wenn jemand aus der Kundschaft oder Belegschaft um Hilfe bittet, muss Operator je nach Anfrage das Problem verstehen, eine genehmigte Aktion ausführen oder die Anfrage an Computer weiterleiten, damit die zuständige Person auf die nötigen Schritte vorbereitet wird. Ahmed sieht Möglichkeiten, diese Abläufe mithilfe der Decisions API und Ultrafast schnell abzuschließen, ohne dass bei jedem Schritt tiefgehendes Reasoning nötig ist.
Für manche dieser Entscheidungen lassen sich nur schwer und mit hohem Aufwand feste Regeln definieren, insbesondere wenn sich die zugrunde liegenden Informationen ständig ändern. Ahmed möchte, dass Entwicklungsteams mehr von dieser Logik im Gespräch beschreiben und für jede Aufgabe die passende Art von Intelligenz wählen können. „Diese Abläufe müssen selbstständig in Sekunden ausgeführt und abgeschlossen werden können, nicht in Minuten“, sagt er.
Als Nächstes will DevRev erreichen, dass Operator längere, anspruchsvollere Anfragen aus der Kundschaft und von Beschäftigten übernimmt. Dabei sollen alle Aktionen nachvollziehbar bleiben, die nötigen Berechtigungen voraussetzen und sich rückgängig machen lassen.
Für Ahmed sind vertraute Supportaufgaben erst der Anfang: etwa eine Antwort in der Wissensdatenbank zu finden, auf einen höheren Plan umzusteigen oder eine Erstattung zu erhalten. „Wir wollen dieses Versprechen von Self-Service wirklich einlösen“, sagt er.
Mit der Frontier-Intelligenz von OpenAI arbeitet DevRev darauf hin, dass Computer und Operator komplexere Anfragen bis zur Lösung bearbeiten können. Dafür erhalten sie das Unternehmenswissen und die Kontrollmechanismen, die sie brauchen, um im Auftrag einer Person zu handeln.
