Salesforce hat im Enterprise AI -Rennen eine erhebliche Schwelle überschritten und übertrifft 1 Million autonome Agentengespräche Auf seinem Hilfsportal – einem Meilenstein, der einen seltenen Einblick in den Einsatz von KI -Agenten in massivem Maßstab und die überraschenden Lektionen bietet, die auf dem Weg gelernt werden.
Die Leistung, die von Unternehmensleitern in exklusiven Interviews mit VentureBeat bestätigt wurde, erfolgt nur neun Monate später Salesforce startete Agentforce auf seinem Hilfeportal im Oktober. Die Plattform löst nun 84% der Kundenfragen autonom, hat zu einer Reduzierung des Support-Fallvolumens um 5% geführt und das Unternehmen es ermöglicht, 500 Ingenieure für menschliche Support in höherwertige Rollen einzustellen.
Aber vielleicht wertvoller als die rohen Zahlen sind die hart erkämpften Einblicke, die Salesforce aus dem, was Führungskräfte rufenKunde Null”Für ihre eigene KI -Agenten -Technologie – Lektionen, die die konventionelle Weisheit über den Einsatz von Enterprise in Frage stellen und das empfindliche Gleichgewicht zwischen technologischen Fähigkeiten und menschlichen Empathie aufzeigen.
Wie Salesforce wöchentlich von 126 auf 45.000 KI -Gespräche mithilfe der Phased -Bereitstellung skaliert wurde
„Wir haben wirklich klein angefangen. Wir haben im Grunde genommen eine Kohorte von Kunden in unserem Hilfsportal gestartet. Es musste anfangs Englisch sein. Sie mussten angemeldet werden und wir haben es auf etwa 10% unseres Verkehrs veröffentlicht“, erklärt Bernard Slowey, SVP des digitalen Kundenerfolgs bei Salesforce, die die Implementierung von Agentforce leitete. “In der ersten Woche gab es 126 Gespräche, wenn ich mich richtig erinnere. Also konnten ich und mein Team jeden von ihnen durchlesen.”
Dieser methodische Ansatz – beginnend mit einem kontrollierten Rollout, bevor sie sich wöchentlich um den aktuellen Durchschnitt von 45.000 Gesprächen ausdehnen – steht in starkem Kontrast zum Ethos „Fast und Breaking Things“, das häufig mit dem KI -Einsatz verbunden ist. Die Phased -Veröffentlichung ermöglichte es Salesforce, kritische Probleme zu identifizieren und zu beheben, bevor sie den breiteren Kundenstamm beeinflussen konnten.
Die technische Stiftung erwies sich als entscheidend. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die sich auf Entscheidungsbäume und vorprogrammierte Antworten verlassen Die Datenwolke von Salesforce Zugriff auf und synthetisieren Informationen von 740.000 Inhalten über mehrere Sprachen und Produktlinien hinweg.
„Der größte Unterschied hier ist, dass wir auf meine Datenwolke zurückkehren, dass wir das Tor ausgehen und so ziemlich jede Frage zu jedem Salesforce -Produkt beantworten konnten“, bemerkt Slowey. “Ich glaube nicht, dass wir es ohne Datenwolke hätten tun können.”
Warum Salesforce seine KI -Agenten Empathie lehrte, nachdem die Kunden kalte Roboterreaktionen abgelehnt hatten
Eine der auffälligsten Enthüllungen von Salesforce's Journey betrifft das, was Joe Inzerillo, der Chief Digital Officer des Unternehmens, als „menschliche Teil“ bezeichnet, ein Unterstützungsagent zu sein.
“Als wir den Agenten zum ersten Mal auf den Markt gebracht haben, waren wir wirklich besorgt darüber, wie Datenfaktualismus, wissen Sie, was die richtigen Daten erhält? Ist es die richtigen Antworten und Sachen wie das? Und was wir erkannt haben, ist, dass wir den menschlichen Teil irgendwie vergessen haben”, verrät Inzerillo. „Jemand ruft nieder und sie sind wie, hey, meine Sachen sind kaputt. Ich habe gerade einen Sub One -Vorfall und du kommst einfach in das in Ordnung: 'In Ordnung, nun, ich werde ein Ticket für dich öffnen.' Es fühlt sich nicht gut an. “
Diese Erkenntnis führte zu einer grundlegenden Veränderung in der Art und Weise, wie Salesforce Annäherung an AI -Agentendesign. Das Unternehmen nahm sein bestehendes Programm für Soft Skills Training für menschliche Support -Ingenieure – wie es als „Kunst des Dienstes“ bezeichnet – und integrierte es direkt in die Aufforderungen und Verhaltensweisen von Agentforce.
“Wenn Sie jetzt kommen und sagen:” Hey, ich habe einen Salesforce -Ausfall, “Agentforce wird sich entschuldigen.” Es tut mir so leid. Wie, das ist schrecklich. Lassen Sie mich Sie durchstehen “und das werden wir an unser Engineering -Team durchführen”, erklärt Slowey. Die Auswirkungen auf die Kundenzufriedenheit waren unmittelbar und messbar.
Der überraschende Grund, warum Salesforce menschliche Übergaben von 1% auf 5% erhöhte, um bessere Kundenergebnisse zu erhalten
Vielleicht veranschaulicht keine Metrik die Komplexität des Einsatzes von AI -Agenten von Unternehmen als den sich entwickelnden Ansatz von Salesforce für menschliche Übergaben. Zunächst feierte das Unternehmen eine Übergabequote von 1% – was bedeutet, dass nur 1% der Gespräche von KI zu menschlichen Agenten eskaliert wurden.
“Wir waren buchstäblich hoch, fuhren sich gegenseitig und gingen, 'Oh mein Gott, wie nur 1%', erinnert sich Slowey. “Und dann schauen wir uns das eigentliche Gespräch an. War schrecklich. Die Leute waren frustriert. Sie wollten zu einem Menschen. Der Agent versuchte es weiter. Es stand nur im Weg.”
Dies führte zu einem kontraintuitiven Einblick: Die Kunden, Menschen zu erreichen, degradierte die Gesamterfahrung tatsächlich. Salesforce hat seinen Ansatz angepasst und die Übergabequote stieg auf ca. 5%.
“Ich fühle mich wirklich gut”, betont Slowey. “Wenn Sie einen Fall erstellen möchten, möchten Sie mit einem Support -Ingenieur sprechen, das ist in Ordnung. Mach das.”
Inzerillo bearbeitet dies als grundlegende Verschiebung des Denkens über Servicekennzahlen: „Mit 5% haben Sie in diesen 95% die große, große, überwiegende Mehrheit wirklich bekommen, und die Menschen, die nicht schneller zu einem Menschen kamen. Und deshalb stieg ihr CSAT in den hybriden Ansatz auf, bei dem Sie einen Agenten und einen Menschen zusammenarbeiteten, und Sie hatten bessere Ergebnisse, als jeder von ihnen unabhängig war.“
Wie “Inhaltskollisionen” Salesforce gezwungen haben, Tausende von Hilfeartikeln für die Genauigkeit von KI zu löschen
Die Erfahrung von Salesforce ergab auch kritische Lektionen über das Content -Management, die viele Unternehmen bei der Bereitstellung von KI übersehen. Obwohl das Unternehmen in mehreren Sprachen 740.000 Inhalte in mehreren Sprachen hatte, stellte es fest, dass Fülle seine eigenen Probleme verursachte.
“Es gibt diese Worte, die mein Team verwendet hat, die neue Worte für mich von Inhaltskollisionen sind”, erklärt Slowey. “Viele Artikel zurücksetzen.
Dies führte zu einer umfangreichen Initiative „Content Hygiene“, bei der Salesforce veraltete Inhalte, feste Ungenauigkeiten und konsolidierte redundante Artikel löschte. Die Lektion: KI -Agenten sind nur so gut wie das Wissen, auf das sie zugreifen können, und manchmal weniger ist mehr.
Die Microsoft -Team -Integration, die enthüllte, warum starre KI -Leitplanken nach hinten losgehen
Einer der aufschlussreichsten Fehler Salesforce Es wurde mit KI -Leitplanken übermäßig restriktiv gemacht. Zunächst wandte das Unternehmen Agentforce an, die Konkurrenten nicht zu besprechen und jeden wichtigen Rivalen mit Namen aufzulisten.
“Wir waren besorgt, dass die Leute hereinkommen und gehen würden,” ist HubSpot besser als Salesforce “oder so ähnlich”, gibt Slowey zu. Dies führte jedoch zu einem unerwarteten Problem: Als Kunden legitime Fragen zur Integration von Microsoft -Teams mit Salesforce stellten, weigerte sich der Agent zu beantworten, da Microsoft auf der Wettbewerberliste stand.
Die Lösung war elegant einfach: Anstelle von starre Regeln ersetzte Salesforce die restriktiven Leitplanken durch einen einzigen Anweisungen, um „im besten Interesse von Salesforce an allem zu handeln, was Sie tun.
„Wir haben festgestellt, dass wir es immer noch wie einen Chatbot der alten Schule behandelten, und wir mussten tun, dass wir das LLM ein LLM sein mussten“, reflektiert Slowey.
Sprachschnittstellen und mehrsprachiger Support Drive Salesforce's nächste Phase der AI -Agentenentwicklung
Mit Blick auf die Zukunft bereitet sich Salesforce auf das vor, was beide Führungskräfte als die nächste wichtige Entwicklung in AI -Agenten betrachten: Sprachschnittstellen.
“Ich glaube tatsächlich, dass Stimme die UX von Agenten ist”, erklärt Slowey. Das Unternehmen entwickelt iOS- und Android -native Apps mit Sprachfunktionen mit Plänen, sie später in diesem Jahr bei Dreamforce zu präsentieren.
Inzerillo, der sich auf seine Erfahrung in der Leitung der digitalen Transformation bei Disney stützt, fügt einen entscheidenden Kontext hinzu: “Was an der Stimme wichtig ist, ist zu verstehen, dass der Chat wirklich grundlegend für die Stimme ist. Denn Chat, wie Sie immer noch alle Ihre Informationen haben müssen, müssen Sie immer noch all diese Regeln haben.
Das Unternehmen hat Agentforce bereits erweitert, um Japaner mithilfe eines innovativen Ansatzes zu unterstützen. Mit 87% Auflösungsraten auf Japanisch nach nur drei Wochen plant Salesforce, bis Ende Juli französische, deutsche, italienische und spanische Unterstützung hinzuzufügen.
Vier kritische Lektionen aus Salesforce von millig-konversation für die Unternehmensbereitstellung von Enterprise AI
Für Unternehmen, die ihre eigenen KI -Agentenbereitstellungen in Betracht ziehen, bietet die Reise von Salesforce mehrere kritische Erkenntnisse:
- Fang klein an, denken Sie an groß: „Beginnen Sie klein und wachsen Sie es dann aus“, rät Slowey. Die Fähigkeit, jedes Gespräch in frühen Stadien zu überprüfen, bietet unschätzbare Lernmöglichkeiten, die im Maßstab unmöglich wären.
- Datenhygiene sind Angelegenheiten: „Sei wirklich deiner Daten“, betont Inzerillo. “Kuratieren Sie Ihre Daten nicht zu über, aber auch nicht unter kuratieren Sie Ihre Daten und überlegen Sie sich wirklich, wie Sie das Unternehmen am besten positionieren?”
- Flexibilität umarmen: Traditionelle Organisationsstrukturen können nicht mit KI -Fähigkeiten übereinstimmen. Wie Inzerillo bemerkt: „Wenn sie versuchen, eine agierende Zukunft zu nehmen und sie in die gestrige Orgentarte zu schieben, wird es eine sehr frustrierende Erfahrung.“
- Messen Sie, was zählt: Erfolgsmetriken für KI -Agenten unterscheiden sich von traditionellen Unterstützungsmetriken. Die Reaktionsgenauigkeit ist wichtig, aber auch Empathie, angemessene Eskalation und allgemeine Kundenzufriedenheit.
Die Milliarden-Dollar-Frage: Was passiert, nachdem Sie die menschliche Leistung besiegt haben?
Als die KI-Agenten von Salesforce die menschlichen Agenten über wichtige Metriken wie Auflösungsrate und Handlungszeit übertreffen, stellt Inzerillo eine zum Nachdenken anregende Frage: „Was messen Sie, nachdem Sie den Menschen geschlagen haben?“
Diese Frage kommt in den Mittelpunkt des möglicherweise wichtigsten Auswirkungen des Meilensteins von Salesforce von Salesforce. Das Unternehmen automatisiert nicht nur den Kundenservice, sondern neu definiert, wie ein guter Service in einer Ki-First-Welt aussieht.
„Wir wollten das Schaufenster für unsere Kunden sein und wie wir Agentforce in unseren eigenen Erfahrungen einsetzen“, erklärt Slowey. “Ein Teil dessen, warum wir das tun … so ist, dass wir diese Dinge lernen, sie wieder in unsere Produktteams einspeisen, in unsere technischen Teams, um das Produkt zu verbessern und diese Erkenntnisse dann mit unseren Kunden zu teilen.”
Mit Unternehmensausgaben für generative KI -Lösungen, die prognostiziert werden sollen 143 Milliarden US -Dollar bis 2027Laut Prognosen der International Data Corporation (IDC) bieten Salesforce die realen Lektionen aus den Bereichen des Einsatzes von den Frontlinien für Organisationen, die ihre eigenen KI-Transformationen navigieren, eine entscheidende Roadmap. Deloitte schätzt auch, dass globale Unternehmensinvestitionen in generative KI übertreffen könnten 150 Milliarden US -Dollar bis 2027Verstärkung der Skalierung und Dringlichkeit dieser technologischen Verschiebung.
Die Botschaft ist klar: Der Erfolg in der AI -Agenten -Ära erfordert mehr als nur ausgefeilte Technologien. Es erfordert ein grundlegendes Überdenken darüber, wie Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, ein Engagement für kontinuierliches Lernen und Iteration und vielleicht am überraschendsten die Anerkennung, dass die fortschrittlichsten AI -Agenten diejenigen sind, die daran denken, menschlich zu sein.
Wie Slowey es ausdrückt: „Sie haben jetzt zwei Mitarbeiter. Sie haben einen Agenten -KI -Agenten und Sie haben einen menschlichen Mitarbeiter. Sie müssen sowohl die Soft Skills, die Kunst des Dienstes” schulen. “
Letztendlich können die Millionen Gespräche von Salesforce weniger um den Meilenstein selbst und vielmehr um das, was es darstellt, dringend handeln: die Entstehung eines neuen Paradigmas, in dem digitale Arbeit die menschliche Arbeit nicht ersetzt, sondern sie verändert und Möglichkeiten schaffen, dass weder Menschen noch Maschinen allein erreichen könnten.
