8 στους 10 Έλληνες, ψωνίζουν online

Μια από τις μεγαλύτερες παγίδες στην υιοθέτηση AI είναι να αξιολογείται ένα project με βάση το πόσο εντυπωσιακή είναι η τεχνολογία. Ένας AI Agent που μιλάει φυσικά ή ένα automation που επεξεργάζεται αυτόματα εκατοντάδες emails μπορεί να φαίνεται εντυπωσιακό. Η κρίσιμη επιχειρηματική ερώτηση όμως είναι διαφορετική: Πόση αξία δημιουργεί για την επιχείρηση; Πριν από την υλοποίηση πρέπει να καταγραφεί το baseline. Αν, για παράδειγμα, πέντε εργαζόμενοι αφιερώνουν συνολικά 100 ώρες

Οι AI εφαρμογές συχνά επεξεργάζονται δεδομένα πελατών, emails, τηλεφωνικές συνομιλίες, στοιχεία επικοινωνίας, παραγγελίες και άλλα επιχειρηματικά δεδομένα. Επομένως, η προστασία των δεδομένων δεν μπορεί να αντιμετωπίζεται ως κάτι που θα προστεθεί αφού ολοκληρωθεί το automation. Η επιχείρηση πρέπει πρώτα να γνωρίζει ποια δεδομένα συλλέγονται, γιατί συλλέγονται, πού αποθηκεύονται, ποιος έχει πρόσβαση σε αυτά και για πόσο χρονικό διάστημα διατηρούνται. Ιδιαίτερη προσοχή απαιτείτ

Ένα AI Automation μπορεί να λειτουργεί σωστά εκατοντάδες φορές και παρ' όλα αυτά να δημιουργήσει σοβαρό πρόβλημα στην 501η περίπτωση. Για τον λόγο αυτό, η αξιοπιστία ενός συστήματος δεν μετριέται μόνο από το πόσο καλά λειτουργεί όταν όλα πηγαίνουν σύμφωνα με το σχέδιο, αλλά και από το πώς αντιδρά όταν κάτι πάει στραβά. Υπάρχουν πολλές πιθανές αποτυχίες: ένα AI model μπορεί να παρερμηνεύσει μια πληροφορία, ένα API μπορεί να σταματήσει να λειτουργεί, μια βάση δεδομένων μπορεί ν

Ένας AI Voice Agent μπορεί να διαθέτει εξαιρετική τεχνολογία αναγνώρισης και παραγωγής ομιλίας. Αυτό όμως δεν σημαίνει απαραίτητα ότι προσφέρει καλή εμπειρία στον πελάτη. Ο πελάτης δεν ενδιαφέρεται αν πίσω από την τηλεφωνική συνομιλία υπάρχει ένα προηγμένο AI model. Θέλει να καταλάβει και να γίνει κατανοητός, να πάρει γρήγορα τη σωστή πληροφορία και να ολοκληρώσει την εργασία του χωρίς περιττή ταλαιπωρία. Ένας αποτελεσματικός Voice Agent πρέπει να μπορεί να χειρίζεται φυσική

Στον σχεδιασμό ενός AI Automation υπάρχει ένας μεγάλος πειρασμός: να σχεδιάσουμε τη διαδικασία με βάση το «κανονικό» σενάριο. Ο πελάτης στέλνει σωστά τα στοιχεία, το προϊόν υπάρχει, η τιμή είναι σωστή και όλα τα συστήματα λειτουργούν. Στην πραγματική επιχείρηση, όμως, αυτή είναι μόνο η μία πλευρά της πραγματικότητας. Οι εξαιρέσεις είναι συχνά το δυσκολότερο μέρος μιας επιχειρηματικής διαδικασίας. Ένα email μπορεί να περιέχει ελλιπή στοιχεία. Ένας πελάτης μπορεί να ζητήσει κάτ

Ένας AI Agent δεν πρέπει να αντιμετωπίζεται σαν ένας εργαζόμενος στον οποίο δίνουμε μια γενική εντολή και του επιτρέπουμε να ενεργεί ανεξέλεγκτα. Όσο μεγαλύτερη αυτονομία αποκτά ένα AI σύστημα, τόσο σημαντικότερο είναι να έχουν καθοριστεί με ακρίβεια τα όρια μέσα στα οποία μπορεί να λειτουργεί. Μια επαγγελματική υλοποίηση πρέπει να απαντά σε τέσσερα βασικά ερωτήματα: Τι μπορεί να βλέπει; Τι μπορεί να αποφασίζει; Τι μπορεί να εκτελεί; Και πότε πρέπει να ζητά ανθρώπινη έγκριση;

Μπορεί μια επιχείρηση να διαθέτει ένα εξαιρετικά προηγμένο AI model και ένα άρτια σχεδιασμένο automation. Αν όμως τα δεδομένα στα οποία βασίζεται είναι λανθασμένα, ελλιπή, παλιά ή ασυνεπή, το τελικό αποτέλεσμα μπορεί να είναι αναξιόπιστο. Η κλασική αρχή “garbage in, garbage out” εξακολουθεί να ισχύει και στην εποχή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Ένας AI Agent που απαντά σε ερωτήσεις πελατών χρειάζεται αξιόπιστη knowledge base. Ένα automation που δημιουργεί παραγγελίες χρειάζεται σω

Η αυτοματοποίηση δεν σημαίνει υποχρεωτικά ότι ο άνθρωπος πρέπει να απομακρυνθεί πλήρως από τη διαδικασία. Για πολλές μικρομεσαίες επιχειρήσεις, το αποτελεσματικότερο μοντέλο είναι η συνεργασία ανθρώπου και AI, όπου κάθε πλευρά αναλαμβάνει αυτό στο οποίο είναι καλύτερη. Ένας AI Agent μπορεί να διαχειρίζεται μεγάλο αριθμό επαναλαμβανόμενων και προβλέψιμων περιπτώσεων, ενώ οι πιο σύνθετες, αμφίβολες ή υψηλού κινδύνου υποθέσεις μεταφέρονται σε έναν εργαζόμενο. Αυτό είναι το μοντέ

Ένα από τα συχνότερα λάθη στις υλοποιήσεις AI Automation είναι η εισαγωγή της τεχνολογίας πριν γίνει κατανοητός ο τρόπος με τον οποίο λειτουργεί πραγματικά η επιχειρηματική διαδικασία. Το AI μπορεί να κάνει μια διαδικασία ταχύτερη, αλλά δεν μπορεί από μόνο του να διορθώσει μια διαδικασία που είναι ασαφής, περιττά περίπλοκη ή κακώς οργανωμένη. Σε ορισμένες περιπτώσεις, μάλιστα, μπορεί να αυτοματοποιήσει και να πολλαπλασιάσει τα υπάρχοντα προβλήματα. Το πρώτο βήμα είναι η χαρτο

Η ταχεία ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης δημιουργεί την εντύπωση ότι κάθε επιχειρηματική δραστηριότητα μπορεί και πρέπει να αυτοματοποιηθεί. Στην πραγματικότητα, η σημαντικότερη απόφαση δεν είναι ποιο AI εργαλείο θα χρησιμοποιήσει μια επιχείρηση, αλλά ποια διαδικασία αξίζει πραγματικά να αυτοματοποιηθεί. Μια επιχείρηση πρέπει πρώτα να εντοπίσει τις δραστηριότητες που καταναλώνουν σημαντικό ανθρώπινο χρόνο, επαναλαμβάνονται συχνά, προκαλούν καθυστερήσεις ή περιλαμβάνουν μεγάλ