Jokainen OpenAI:n vuorovaikutus parantaa tukea

Tämä on osa sarjaamme, jossa käsitellään, miten OpenAI rakentaa omia ratkaisujaan teknologiamme pohjalta.

Tuki on historiallisesti tarkoittanut jonoja, tukipyyntöjä ja suoritustehoa. OpenAI:lla se ei kuitenkaan riittänyt. Palvelemme satoja miljoonia käyttäjiä, käsittelemme miljoonia pyyntöjä vuosittain ja näemme pyyntöjen määrän kasvavan moninkertaisesti vuosittain.

Monet organisaatiot ovat tekemisissä skaalautumisen kanssa. Harvemmat käsittelevät skaalautumista ja hyvin voimakasta kasvua. Vielä harvempi kohtaa molempia samaan aikaan, kun ne rakentavat juuri sitä teknologiaa, joka voisi muuttaa yhtälön. Tuo yhdistelmä antoi meille ainutlaatuisen mahdollisuuden miettiä tukitoimintoa uudelleen alusta alkaen.

Tuki ei ole määrällinen haaste. Se on tekninen ja tuotannollinen suunnitteluhaaste. Niinpä loimme jotain erilaista: toimintamallin, jossa jokainen vuorovaikutus parantaa seuraavaa.

Tukipyyntöihin vastaamiseksi tuotantotiimi halusi mennä paljon keskustelubotin käyttöä pidemmälle. Tiimillä on visio: nähdä tukitoiminto uudelleen tekoälypohjaisena toimintamallina, joka oppii ja kehittyy jatkuvasti.

Keskiössä on kolme rakennuspalikkaa:

• Pinnat. Missä tukijärjestelmien kanssa ollaan vuorovaikutuksessa. Keskustelu, sähköposti ja puhelin, mutta yhä useammin myös suoraan tuotteeseen integroitu apu.
• Tieto. Ei vain staattisia asiakirjoja, vaan muuttuvia ja jatkuvasti kehittyviä ohjeita, jotka perustuvat todellisiin keskusteluihin, käytäntöihin ja kontekstiin.
• Arvioinnit ja luokitukset. Ohjelmiston ja ihmisten yhdessä rakentamat jaetut laatumääritelmät sekä työkalut palautteen mittaamiseen, parantamiseen ja korostamiseen.

Nämä palaset eivät ole eristettyinä. Ne muodostavat silmukan. Yrityskeskustelussa havaittu kaava voi antaa tietoa kehittäjien yleisimpiin kysymyksiin. Yhdelle tapaukselle kirjoitettu arviointi vahvistaa mallia tuhansille muille. Koska samat perusasiat ohjaavat jokaista pintaa, keskustelua, sähköpostia ja ääntä, parannukset skaalautuvat automaattisesti eri kanaviin.

Tukihenkilön rooli on muuttumassa. Tavoitteenamme on siirtää malli ensisijaisesti transaktiotyön käsittelystä osaksi kokonaisvaltaista rakentamista. Heillä on valta osallistua itse arkkitehtuuriin sekä suoraan muutosten alhaalta ylöspäin suuntautuvan toteuttamisen kautta että epäsuorasti päivittäisen työnsä luonnollisten liikkeiden kautta.

Tukihenkilöt merkitsevät vuorovaikutuksia, joista täytyy tulla testitapauksia, ehdottavat ja lähettävät luokituksia, kun he näkevät uusia kaavoja, ja jopa prototyypittävät kevyitä automaatioita työnkulun aukkojen paikkaamiseksi päivissä. Myös koulutus muuttuu, koska kyse ei ole pelkästään käytännöistä, vaan vuorovaikutuksen arvioinnista, rakenteellisten puutteiden tunnistamisesta ja parannusten syöttämisestä takaisin.

Uusi lähestymistapa pyrkii varmistamaan, että tukihenkilöt ovat yhtä lailla rakentajia kuin vastaajiakin.

Tuloksena on tukiorganisaatio, jota määrittelee vähemmän suoritusteho ja enemmänkin sen kehityskyky. Jokainen ihminen ei ainoastaan ​​palvele käyttäjiä, vaan myös parantaa aktiivisesti kaikkia käyttäjiä palvelevaa koneistoa.

Tuen rakentaminen tällä tavalla on mahdollista vain, koska olemme rakentaneet OpenAI:n pinon päälle.

• Agenttien SDK antaa meille oletusarvoisesti vaiheittaisen seurannan ja havaittavuuden. Voimme toistaa suorituksia, tarkastella työkalukutsuja ja korjata ongelmien perimmäisiä syitä välittömästi.
• Vastausten API tukee luokituksia sävyn, oikeellisuuden ja käytäntöjen noudattamisen varmistamiseksi.
• Reaaliaikainen API mahdollistaa äänituen.
• OpenAI:n arviointien hallintapaneeli tekee laadusta mitattavan ja helposti visualisoitavan ajan mittaan.

Koska alustan primitiivit toimitetaan valmiina, käytämme vähemmän aikaa järjestelmien kokoamiseen ja enemmän aikaa keskittymiseen olennaiseen työhön: miten hyvä määritetään, sen mittaamiseen ja parantamiseen.

Aloitimme yksinkertaisella kysymys- ja vastausominaisuudella, joka toimi hyvin. Agenttien SDK:n avulla laajensimme nopeasti dynaamisiin toimintoihin, kuten hyvityksiin, laskuihin ja tapahtumahakuihin. Mallien jatkuvasti kehittyessä suurempien konteksti-ikkunoiden, syvätutkimuksen ja vahvempien agenttiominaisuuksien myötä voimme ottaa nämä edistysaskeleet käyttöön välittömästi.

Arvioinnit muuttavat arkikeskustelut tuotantotesteiksi. Ne määrittelevät, mitä “loistava“ tarkoittaa, eikä vain ongelman ratkaisemista, vaan sen tekemistä kohteliaasti, selkeästi ja johdonmukaisesti. Tukihenkilöillä on tässä suora rooli, kun he merkitsevät vahvoja ja heikkoja esimerkkejä, joista tehdään arviointeja ja näitä arviointeja suoritetaan jatkuvasti tuotannossa mallin toiminnan ohjaamiseksi.

“Yleensä ongelmatilanteissa sitä vain haluaa apua mahdollisimman nopeasti. Käyttämällä tekoälytyökalujamme pystymme saamaan vastaukset paljon nopeammin, ja yhtä tärkeää on, että tiedämme, milloin mallin ei pitäisi vastata“, sanoo Jay Patel, ohjelmistoinsinööri tukiautomaatiosta.

Oppiminen ei lopu ratkaisuun. Kaavat palautuvat takaisin tietoon, automaatioon ja tuotesuunnitteluun. Järjestelmä yhdistää: nopeammat vastaukset käyttäjille, tiukemmat palautekanavat rakentajille ja jatkuvasti korkeamman laatutason kaikilla pinnoilla.

Eikä tekoäly ole ainoa, joka oppii. Organisaatio oppii sen rinnalla. Asiantuntijat näkevät, missä mallit epäonnistuvat, muokkaavat uusia luokituksia ja tuottavat datajoukkoja hienosäätöä varten. Havaittavuuden ohjauspaneelit tekevät laadusta mitattavan ja näyttävät, miten suorituskyky paranee ajan myötä.

Merkittävin muutos ei ole työkaluissa, vaan ihmisissä ja siinä, miten organisaatio mittaa menestystä. Tukiasiantuntijat tunnetaan paitsi ongelmien ratkaisemisesta, myös tiedon jalostamisesta, mallien parantamisesta ja itse järjestelmän laajentamisesta. Johtajat etsivät uudenlaista tiimikaveria, joka yhdistää eturivin empatian suunnitteluvaistoihin ja yhdistää osaamisen uteliaisuuteen järjestelmän parantamiseksi.

Visiomme on, että tuki ei ole enää määränpää, johon mennään. Siitä tulee toimintaa, joka on kudottu jokaisen tuotteen pintaan. Käyttäjät eivät enää “avaa tukipyyntöä“. He yksinkertaisesti saavat tarvitsemansa siellä, missä he ovat.

Se, mikä alkoi vastauksena skaalautumiseen, on muodostunut suunnitelmaksi sille, miten ihmiset ja tekoäly voivat työskennellä yhdessä: yhteistyöksi, mukautuvaksi ja jatkuvasti kehittyväksi.