Hogyan alakítják az AI-natív cégek a munkafolyamatokat működési képességgé?

Az OpenAI legújabb Enterprise Signals jelentése szerint a vállalati AI a támogatástól a végrehajtás felé halad, méghozzá rendkívül eltérő ütemben. Az élvonalbeli cégek – vagyis az AI-használat alapján a felső 10%-ba tartozók – aktív felhasználónként már 8,3-szor annyi kimeneti tokent generálnak, mint az átlagos cégek; januárban ez az arány még 2,6-szeres volt. A növekvő különbség mélyebb működési átalakulást jelez: az élen járó cégek az ügynököket összekapcsolják a vállalati kontextussal és eszközökkel, érdemi feladatokat bíznak rájuk, a bevált munkafolyamatokat pedig könnyebben megismételhetővé teszik.

A vezetők számára az a kihívás, hogy ezt a mélységet megbízható, mérhető és fejleszthető munkává alakítsák. A vezetőknek teret kell hagyniuk a kísérletezésnek is, beleértve azokat a felhasználási eseteket, amelyek értéke első próbálkozásra még nem nyilvánvaló.

A Basis⁠(új ablakban nyílik meg), a Clay⁠(új ablakban nyílik meg) és az Exa Labs⁠(új ablakban nyílik meg) startupok ügynököket építettek be az új munkatársak betanításába, az ügyfélkezelésbe és a fejlesztői ökoszisztéma bővítésébe. Munkafolyamataik eltérnek, de fejlődési útjuk tanulságos: tanítsunk meg egy stabil folyamatot az ügynöknek, a munka változása közben biztosítsunk számára tartós kontextust, majd engedjük, hogy a lehetőségeket tesztelt megoldásokká alakítsa.

Ezek a példák együttesen mutatják meg, hogyan építhetnek a csapatok ügynököket a megszokott munkába, és hogyan fejleszthetik idővel a folyamatot.

Az új munkatársak betanítása régóta nehézkes a munkáltatók és a munkavállalók számára egyaránt. A könyvelőcégeknek AI-ügynököket fejlesztő Basisnél az első napi betanítás már két óra helyett 30 percet vesz igénybe, így a HR-nek több ideje marad a vállalati kultúrára és a támogatásra.

A munkatársak már az első napon azonnali hozzáférést kapnak a Codexhez és egy vállalatspecifikus betanítási készséghez, vagyis az adott munkafolyamathoz használható, újrahasznosítható utasítás- és erőforráskészlethez. A Codex üdvözli őket, bemutatja a vállalat legfontosabb fogalmait, és a számítógépüket használva a háttérben elvégzi az integráció beállítását. Ha visszatérő kérdések vagy kivételek merülnek fel, a HR a következő csoport érkezése előtt frissítheti a készséget.

A Basis egyszer bemutatta a betanítási folyamatot, majd újrahasznosítható készséggé alakította, egyértelmű indítófeltétellel, ismert lépésekkel, a megfelelő eszközökhöz való hozzáféréssel és a „kész” állapot világos meghatározásával. A folyamat már nem egyetlen ember elérhetőségétől függ, de kivételek vagy összetett kérdések esetén a csapat továbbra is közbeavatkozhat. A betanítás így következetesebb, megismételhetőbb és könnyebben fejleszthető, az új munkatársak pedig azonnal használható mintát kapnak az AI-jal való együttműködéshez.

A piaci bevezetésért felelős csapatok számára öntanuló bevételi motort fejlesztő Clay jól ismert értékesítési kihívással szembesül: az ügyletek kulcsfontosságú kontextusa szétszórva található a CRM-rekordokban, e-mailekben, Slacken, hívásokban, prezentációkban, szöveges üzenetekben, valamint a belső csapatokkal és az ügyfélnél dolgozó támogatókkal folytatott beszélgetésekben.

A kontextus naprakészen tartásához a Clay egyik piaci bevezetési mérnöke jobb megközelítéssel kísérletezett: minden ügyfélhez állandó munkaterületet és külön alügynököt hozott létre. Minden alügynök áttekinti az elsődleges forrásokat, és éjszakánként frissíti az adott ügylet mappáját. Egy koordináló ügynök minden reggel rövid prioritási listát készít az összes ügyfél frissítéseiből: megválaszolni egy függőben lévő ügyfélkérdést, betölteni egy hiányzó szerepet a beszerzési bizottságban, vagy okot adni egy érdeklődőnek a kapcsolatfelvételre.

A Clay szerint a munkafolyamat esténként nagyjából egyórányi beérkezőlevél-válogatást takarít meg a mérnöknek. A napi prioritások segítenek végrehajtani azokat az apró lépéseket, amelyek egy hosszú vállalati értékesítési ciklus során összeadódnak. Az alátámasztó bizonyítékok minden ajánlás mellett elérhetők maradnak, így az értékesítők cselekvés előtt ellenőrizhetik az elsődleges forrásokat. A vállalatok ezt a megosztott kontextust az ügyfélkapcsolati vezetőkre, az üzletfejlesztési képviselőkre, a megoldásmérnökökre és az értékesítési vezetőkre is kiterjeszthetik, a meglévő ügyfél-hozzáférési jogosultságok szerint.

A Clay példája megmutatja, mire van szükség a folyamatosan változó munka bővíthetőségéhez: egységes struktúrára, célszerű frissítési ütemre, megosztott bizonyítékokra és emberi mérlegelésre a cselekvés pillanatában.

Az AI-ügynököknek webes keresési infrastruktúrát fejlesztő Exa Labs mindenhol elérhetővé szeretné tenni keresési API-ját, ahol a fejlesztők hasznát vehetik. A csapat ezt a célt „Exa mindenhol” néven említi. Megvalósításához korábban a fejlesztői kapcsolatokért és az ügyfelekért felelős csapatoknak kellett figyelniük a kódtárakat és a tágabb ökoszisztémát, azonosítaniuk az ígéretes integrációkat, összegyűjteniük a kontextust, majd összehangolniuk a különböző rendszerekben végzett munkát. Bár a lehetőségek eltértek, a felismeréstől a megvalósításig vezető út mindig ugyanazt a lépéssort követte. Az Exa ezt a lépéssort jól meghatározott Codex-munkafolyamattá alakította, egyértelmű prioritásokkal, a szükséges forrásokhoz való hozzáféréssel és minden kiadás előtti emberi ellenőrzéssel.

A Codex most már figyeli a kiemelt integrációs lehetőségeket, összegyűjti a releváns kontextust, lekéréses kérelmeket hoz létre, teszteket futtat, és többek között a Slackből és a Notionből származó információk alapján heti összefoglalókat készít. Szükség esetén a következő lépést – akár az első bejelentést – is megfogalmazhatja a csapat számára ellenőrzésre. A munkafolyamat a jelzéstől a tesztelt eredményig viszi a lehetőséget, miközben csökkenti a kutatás, a mérnöki munka és a kommunikáció közötti átadásokat.

Továbbra is emberek döntik el, mely lehetőségek fontosak, milyen kötelezettségeket vállaljon az Exa, és hogyan kezeljék a külső kapcsolatokat. A tesztek és ellenőrzési pontok még a kiadás előtt láthatóvá teszik az ügynök munkáját. A teszteredmények és az emberi ellenőrzés megmutathatják a csapatnak, hol kell módosítani a munkafolyamatot a következő futtatás előtt. Ahogy nő a munka jelentősége, a jogosultságok, a bizonyítékok és a döntési jogkörök egyre nagyobb szerepet kapnak a munkafolyamat kialakításában.

A Basis, a Clay és az Exa együtt kézzelfogható működési gyakorlattá alakítja az Enterprise Signals jelentéseiben megfigyelt mintákat. A Basis újrahasznosítható készséggé alakít egy bevált folyamatot. A Clay megadja az ügynöknek azt a kontextust és folytonosságot, amelyre a változó munka naprakészen tartásához szüksége van. Az Exa eszközökkel, tesztekkel és ellenőrzéssel egészíti ki a folyamatot, hogy az ügynök a jelzéstől a körülhatárolt végrehajtásig jusson. Mindhárom cég a munkafolyamat részévé teszi a fejlesztést: a betanítás során felmerülő kivételek megmutatják, hol kell finomítani egy készséget; az új ügyféltevékenység és az értékesítői megerősítés naprakészen tartja az ügylet kontextusát; a tesztek és az emberi ellenőrzés pedig pontosítják a későbbi végrehajtás határait. Mindegyikük egy konkrét feladattal és a teszteléshez elegendő mozgástérrel kezd. A munkamegosztás a használat során tisztul le, a felelősségi kör pedig a munkafolyamat bizonyításával párhuzamosan bővül.

Az élvonalbeli cégek előnyének növekedésével a vállalati vezetőknek teret kell adniuk a munkatársak számára az érdemi munkafolyamatok tesztelésére, a siker mérésére és a legerősebb kísérletek megismételhető gyakorlattá alakítására.

• Válasszon egy nagy jelentőségű értékterületet. Kezdjen egy teljes munkafolyamattal, amelyben találkozik a stratégiai prioritás, a rendszerek, az átadások, az ellenőrzések és a mérhető üzleti tét. Ismétlődjön elég gyakran ahhoz, hogy tanulni lehessen belőle, és legyen elég fontos ahhoz, hogy megérje újratervezni.
• Határozza meg az eredményt és annak mérési módját. Nevezze meg a felelős tulajdonost, a KPI-t, a kiindulási értéket és a védőkorlátokat. A használat mélységét az elvégzett feladatok, az összekapcsolt kontextus és eszközök, a kivételek és az ellenőrzési terhelés alapján kövesse nyomon. Az értéket az átfutási idő, a minőség, a költség, a bevétel vagy a kockázat alapján mérje. A kimenet mennyisége megmutathatja, hogy az emberek több feladatot bíznak az AI-ra; a munkafolyamat eredményei pedig azt, hogy ennek van-e jelentősége.
• Írja meg az ügynök munkaköri leírását. Határozza meg, mi indítja el a munkát, mi a kívánt eredmény, milyen kontextusra, eszközökre és jogosultságokra van szükség, valamint mennyire kitartóan dolgozzon az ügynök a befejezésen. Rögzítse, milyen bizonyítékot kell előállítania, és hol kell megállnia emberi ellenőrzés céljából.
• Építse ki az ügynököt körülvevő emberi rendszert. Vonja be a tervezési folyamatba azokat, akik a legközelebb állnak a munkafolyamathoz. Nevezze meg, ki felel az üzleti eredményért, a szakterületi logikáért, a hozzáférésért és ellenőrzésekért, a bevezetésért, valamint a napi használatért. A startupok néhány ember között osztják fel ezeket a feladatokat; a vállalatoknak viszont a munkafolyamat bővülésével egyértelmű döntési jogkörökre van szükségük.
• Tegye láthatóvá és újrahasznosíthatóvá a kísérletezést. Az OpenAI kutatása szerint hat hónappal a bevezetés után a pályakezdő munkatársak hetente 13-mal több üzenetet küldtek, mint a felső vezetők. Adjon teret a munkatársaknak az új felhasználási esetek tesztelésére, majd rögzítse a bevált megoldások mögötti folyamatot és bizonyítékokat, és alakítsa őket készségekké, beépülő modulokká vagy megosztott munkaterületekké. A Chat, a Work és a Codex⁠(új ablakban nyílik meg) különböző módokat támogat: a Chat kérdésekhez és gyors együttműködéshez, a Work többlépéses tudásmunkához és kész eredmények létrehozásához, a Codex pedig technikai végrehajtáshoz használható.
• Vigye tovább a működési mintát. Őrizze meg a bevált kontextust, jogosultságokat, értékeléseket, ellenőrzési pontokat, felelősöket, mérőszámokat és felkészítési gyakorlatokat, majd alkalmazza őket a következő értékterületen. Minden új kísérlet biztosítson jobb kiindulópontot a következő csapat számára.