Dezlănțuirea productivității: aflați cum AI crește productivitatea echipei de servicii pentru clienți cu 14%, potrivit cercetătorilor de la Stanford și MIT

Ce se întâmplă când IA generativă se întâlnește cu locul de muncă? În acest episod special, ne aruncăm într-un studiu revoluționar, în timp ce oamenii asistați de inteligență artificială redefinesc granițele productivității.

Este posibil ca inteligența artificială generativă să fi captat o atenție considerabilă din partea publicului și, totuși, de acum, implicațiile sale economice în lumea reală rămân în mare parte neexplorate. În ciuda semnalelor promițătoare în scenariile de testare, orice beneficiu imediat din punct de vedere al afacerii a părut inaccesibil, până acum.

Cercetătorii de la Universitatea Stanford și MIT au efectuat un studiu de un an pentru a măsura impactul real al IA generativă în rândul a peste 5000 de agenți de servicii pentru clienți de la o firmă de software Fortune 500, iar rezultatele sunt în. Productivitatea lucrătorilor din serviciul clienți a crescut cu 14% pe medie, cu un salt uluitor de 35% în rândul lucrătorilor cei mai noi sau cu cele mai slabe performanțe.

Sistemul AI, care a combinat modelul OpenAI de învățare a limbilor GPT cu algoritmi de învățare automată, a analizat conversațiile dintre cei cu performanțe înalte și le-a comparat cu cele ale celor cu performanțe slabe. Apoi a generat sugestii în timp real despre cum să răspundă clienților, ceea ce a sfârșit prin a reduce timpul de gestionare a chat-ului, a mărit ratele de rezoluție a chat-ului și a îmbunătățit satisfacția clienților. De fapt, agenții de servicii clienți nou angajați ar putea, cu ajutorul AI, să funcționeze la fel de bine ca agenții cu șase luni de experiență de lucru fără AI.

În episodul de astăzi, am avut ocazia să discutăm cu MIT Ph.D. candidatul Lindsey Raymond, unul dintre cercetătorii din spatele studiului revoluționar, despre munca lor și impactul transformator al inteligenței artificiale la locul de muncă.

La scurt timp? Iată câteva concluzii cheie:

• AI generativ prosperă pe date abundente, ceea ce face ca asistența pentru clienți, cu bogăția sa de date text, să fie un sector principal pentru dezvoltarea instrumentelor AI.
• Diferența de productivitate dintre agenții de asistență cu performanță superioară și cea mai slabă, precum și dependența tot mai mare de centrele de contact sunt factori majori pentru îmbunătățirea industriei de servicii pentru clienți.
• Lucrătorii cu calificare scăzută au beneficiat cel mai mult de pe urma instrumentului AI, deoarece i-a ajutat să adopte cele mai bune practici pe care încă nu le-au dat seama singuri.
• Creșterile semnificative de productivitate oferite de inteligența artificială, cum ar fi soluționarea îmbunătățită a problemelor și satisfacția clienților, ar putea chiar să susțină creșterea săptămânii de lucru de patru zile.

Dacă îți place discuția, vezi mai multe episoade din podcastul nostru. Puteți urmări pe Apple Podcasturi, Spotify, YouTube sau puteți accesa fluxul RSS în playerul dorit. Ceea ce urmează este o transcriere ușor editată a episodului.

Face valuri în asistența clienților

Liam Geraghty: Bună ziua și bun venit la Inside Intercom. Eu sunt Liam Geraghty. Este un fel de nebunie să crezi că ChatGPT de la Open AI a fost lansat abia acum câteva luni. Viteza cu care AI a devenit parte din viețile noastre este ceva ce nimeni nu ar fi putut prevedea. Deja începe să transforme spațiul de asistență și servicii pentru clienți.

„Un om plus o mașină este mai bună decât o mașină, care, la rândul ei, este mai bună decât un om. Cred că asta văd în această lume a sprijinului”

Cofondatorul Intercom Des Traynor a vorbit despre modul în care crede că viitorul CS este automatizarea și oamenii, roboții și creierul lucrează împreună, într-un episod recent al podcastului nostru.

Des Traynor: O mașină umană plus este mai bună decât o mașină, care, la rândul ei, este mai bună decât un om. Cred că asta văd în această lume a sprijinului. Cred că veți avea oameni care controlează în cele din urmă inteligența pe care o funcționează AI.

Liam Geraghty: Mulți lideri de asistență pentru clienți s-au introdus direct în AI și înoată în apele sale generatoare. Dar alții, deși sunt emoționați, doar își bagă degetul de la picior, simțindu-se puțin descurajați.

Ei bine, pentru oricare dintre voi dippers, ați putea fi interesat să aflați despre un nou studiu al cercetătorilor de la Universitatea Stanford și de la Institutul de Tehnologie din Massachusetts, despre IA generativă la lucru, cu câteva descoperiri cu adevărat interesante. Studiul a fost realizat de Eric Brynjolfsson, Danielle Li și Lindsey Raymond.

Perspective din IA generativă la locul de muncă

Lindsey Raymond: Sunt Lindsey Raymond. Sunt student absolvent la MIT.

Liam Geraghty: Lindsey și colegii ei studiază impactul instrumentelor AI generative asupra productivității la o companie Fortune 500. Este pentru prima dată când impactul acestor instrumente asupra muncii a fost măsurat în afara unui cadru de laborator.

Lindsey Raymond: Ideea de IA generativă în sine este destul de nouă. În ceea ce privește ceea ce oamenii au studiat, s-a lucrat cu privire la modul în care aceste instrumente funcționează în lucruri precum examenul de barou.

Liam Geraghty: AI a zdrobit examenul baroului.

Lindsey Raymond: Sau examene de codificare, examinări de laborator ale capacităților. Și al nostru este primul care spune ce se întâmplă atunci când studiezi ce pot face aceste instrumente într-un loc de muncă real și pe o perioadă lungă de timp, deoarece studiul nostru are loc pe parcursul anului.

Liam Geraghty: Deci despre ce a fost mai exact studiul?

Lindsey Raymond: Ne uităm la un instrument generativ bazat pe inteligență artificială, care este conceput pentru a ajuta lucrătorii să sprijine tehnologia atunci când rezolvă problemele de asistență tehnologică ale oamenilor.

Liam Geraghty: Sună cunoscut!

Lindey Raymond: Spunându-le atât ce să spună, cum să rezolve problema specifică de asistență tehnică, cât și îndrumări despre cum ar trebui să comunice acest lucru clientului.

„IA generativă are nevoie de multe date pentru a funcționa foarte bine. Dacă te uiți la un sector al economiei în care există o penetrare ridicată în comparație cu peste tot, asistența pentru clienți este acea zonă.”

Și facem o analiză a diferențelor în diferență – o lansare foarte lentă a acestui instrument între oameni în timp, astfel încât să putem încerca să ajungem la efectul cauzal al instrumentului. Ne uităm la lucrători care oferă asistență tehnologică pentru o firmă Fortune 500 care face afaceri mici și software de contabilitate, în principal pentru întreprinderile mici din SUA.

Liam Geraghty: S-au uitat la o mulțime de rezultate diferite, cum ar fi cât de repede au rezolvat oamenii apelurile, câte probleme sunt capabile să rezolve, satisfacția clienților, precum și unele lucruri care sunt mai mult schimbări organizaționale.

Lindsey Raymond: Cum afectează acest lucru fluctuația angajaților? Cum afectează acest lucru cât de des vorbesc între ei sau cu managerii lor?

Liam Geraghty: S-ar putea să vă întrebați de ce, dintre toate domeniile potențiale ale inteligenței artificiale generative, Lindsey și colegii ei au ales asistența pentru clienți pe care să se concentreze.

„Există diferențe de productivitate destul de uriașe între agenții tăi de servicii clienți cu performanțe superioare și cei cu performanțe inferioare”

Lindsey Raymond: AI generativ are nevoie de multe date pentru a funcționa foarte bine. Dacă te uiți la un sector al economiei în care există o penetrare ridicată în comparație cu peste tot, asistența pentru clienți este acea zonă. A existat o cantitate surprinzătoare de activitate pentru lansarea și dezvoltarea efectivă a acestor instrumente. Și asta pentru că există atât de multe date în acea zonă, în special date text.

Multe dintre ele sunt asociate automat cu rezultatele – cât de repede a rezolvat acel lucrător acea problemă? Și există, de asemenea, mult loc de îmbunătățire. Este un fapt binecunoscut că există diferențe de productivitate destul de uriașe între agenții tăi de servicii clienți cu performanță superioară și cei cu performanță inferioară. Este, de asemenea, un domeniu în care a existat această schimbare uriașă de a face mai mult cu centrele de contact în ultimii doi ani. Și așa, este un domeniu în care există o mare nevoie de afaceri pentru a se îmbunătăți în acest sens.

De la zero la erou

Liam Geraghty: Deci, pe parcursul unui an, au studiat toate acestea folosind date de la 5.179 de agenți de asistență pentru clienți. Și ceea ce au găsit este intrigant.

Lindsey Raymond: Numărul principal este că, în medie, accesul la AI a îmbunătățit productivitatea cu 14%, dar asta ascunde multă eterogenitate. Pentru lucrătorii cu cea mai mică experiență și cele mai slab calificate, aceasta sa îmbunătățit de fapt cu 35%. Lucrătorii cei mai experimentați și productivi nu văd aproape niciun efect.

Liam Geraghty: Deci, câștigurile se acumulează în mod disproporționat pentru lucrătorii cu mai puțină experiență și mai puțin calificate. De ce se întâmplă asta?

Lindsey Raymond: Cred că aceasta este probabil cea mai interesantă parte a studiului. Orice instrument bazat pe învățarea automată folosește un set de date de antrenament și caută modele în date. Deci, tu, ca programator, nu spui: „Ei bine, știu că această expresie funcționează bine, așa că fă asta și știu că aceasta este soluția comună la această problemă și aceasta este soluția comună pentru acea problemă” și ai pus acele informații în programul tău. Nu așa funcționează ML.

„Lucrătorii care sunt foarte noi sau care se află în ultimul loc în clasamentul productivității sunt cei care beneficiază cu adevărat de pe urma acestor sugestii, deoarece acestea sunt lucrurile pe care încă nu și-au dat seama cum să le facă”

În contextul nostru, în special, instrumentul analizează conversațiile celor cu performanță ridicată și le compară pe cele ale celor cu performanță scăzută. Acesta caută diferențe între ceea ce fac cei cu performanță ridicată și cea scăzută care sunt asociate cu rezultate de succes. Care este modul în care salută clienții? Care sunt soluțiile pe care le propun? Cum încep să pună întrebări de diagnostic? Apoi, ia toate aceste lucruri și le transformă în sugestii pe care le generează pentru toată lumea. Lucrătorii cu înaltă calificare furnizează conținutul pentru AI – acestea sunt în mare parte lucruri pe care le fac deja, deoarece de acolo a învățat AI. Când aveți un instrument care vă sugerează să faceți lucruri pe care le faceți deja, probabil că nu veți vedea efecte uriașe de productivitate din accesul la acel instrument. Lucrătorii care sunt foarte noi sau care se află în partea de jos a clasamentului de productivitate sunt cei care beneficiază cu adevărat de aceste sugestii, deoarece acestea sunt lucrurile pe care încă nu și-au dat seama cum să le facă. Lucrătorii cu calificare scăzută sunt cei care se schimbă foarte mult și încep să se apropie de comunicare ca lucrătorii cu calificare înaltă.

Ceea ce credem că se întâmplă este această difuzare a celor mai bune practici posibile de AI. Și de aceea vedem acele creșteri de productivitate cu adevărat mari pentru lucrătorii cu calificare scăzută și fără experiență și nu atât pentru lucrătorii cu calificare înaltă. Și asta, credem noi, este doar o funcție a modului în care funcționează învățarea automată.

„În orice studiu în care observați creșteri ale productivității cu 35%, este destul de șocant. Vă puteți imagina să ajungeți la o săptămână de lucru de patru zile cu acele efecte”

Liam Geraghty: Ai fost surprins de rezultate?

Lindsey Raymond: Aceasta este o întrebare grozavă. În orice studiu în care observați creșteri de productivitate cu 35%, este destul de șocant. Vă puteți imagina să ajungeți la o săptămână de lucru de patru zile cu acele efecte. Cred că a fost destul de surprinzător. Faptul că am observat efecte nu doar în ceea ce privește lucrătorii care gestionează apelurile puțin mai rapid, ci și îmbunătățirea ponderii problemelor pe care le rezolvă, care este mai mult un rezultat bazat pe cunoștințe, le permite să rezolve probleme pe care nu le-au fost. putând rezolva înainte. Și apoi, vedem creșteri destul de mari ale satisfacției clienților. Acestea au fost, cred, toate surprinzătoare.

Liam Geraghty: Crezi că AI va putea vreodată să intre și să facă aceste tipuri de studii?

Lindsey Raymond: Probabil, da. Sunt sigur că există IA generativă care poate scrie lucrări economice mai bine decât le pot scrie eu.

Liam Geraghty: Lindsey, mulțumesc foarte mult că ai vorbit cu mine astăzi.

Lindsey Raymond: Da, absolut. A fost o placere.