OpenAI Presence提出关于企业自动化和工作的新问题
OpenAI表示,Presence在其自身部署中解决了75%的入站支持问题,但分析师指出,割裂的企业系统可能限制自动化成效,而更可能出现的初期影响是招聘放缓,而非立即裁员。
OpenAI推出了Presence,这是一项企业级服务,用于部署能够处理客户和员工请求的语音及聊天代理,有望自动化目前由一线支持团队承担的部分工作。
该代理可以回答问题并操作IT系统,企业可自行决定代理能执行哪些操作,以及在什么情况下需要寻求人工审批或将案件移交给人类。
OpenAI已在内部将Presence用于英语电话支持渠道,代理能够验证呼叫者身份,并依据账户信息完成已批准的操作。该公司表示,该系统无需人工介入即可解决75%的入站问题。
另一项OpenAI服务Codex可用于监控代理行为,并建议流程更新或改进。据称,在OpenAI自己的测试中,Codex提出的建议在10天内将人工移交率降低了15个百分点。Presence还包含模拟和评估工具,允许企业在部署前对代理进行测试,检验其是否能达成正确结果、遵循公司政策,并在需要时将案件转交给员工。
OpenAI的设计意图是让每个Presence部署专注于一类任务,例如账单问题、保险理赔或员工IT服务请求,代理只能获得完成该任务所需的知识和系统访问权限。
Presence并非自助服务产品:企业必须注册有限可用性计划,并由OpenAI或指定的全球系统集成商负责实施集成。
目前已探索或测试Presence的公司包括西班牙银行BBVA(正在评估其在墨西哥日常银行支持服务中的应用)、日本科技集团软银(正在针对日语客户互动的试验中使用),以及澳大利亚保险公司IAG(正在评估该技术是否能在恶劣天气事件期间应对客户需求的激增)。
劳动力影响
OpenAI的公告未直接涉及Presence对就业的潜在影响。但它声称的自动化率,引发了人们对该技术可能如何影响客户服务及其他支持职能人员配置的疑问。
Pareekh Consulting首席执行官Pareekh Jain表示,首席信息官应将75%这一数字视为该技术具备潜力的证据,而非每个企业都能达到的基准。
Jain指出,OpenAI的部署受益于围绕其自身产品和数据构建的有利条件。大型企业可能只能实现更低的初始自动化率,因为它们不得不面对割裂的遗留系统、不均衡的知识库以及更复杂的合规需求。
Jain说:“大多数组织应预期初始自动化水平会较低,随着AI代理逐步完善,这一水平会随时间推移而提高。”
Kadence International高级副总裁Tulika Sheel表示,第一波劳动力影响更可能是招聘速度放缓,而非立即裁员。
Sheel说:“最容易被替代的岗位,可能是那些重复性、大批量的职能,如一线客户支持和常规后台处理。但我预计首要影响将体现在招聘和团队扩张节奏上,而不是立即出现大规模裁员。随着时间推移,企业可能会围绕AI辅助工作流重新设计岗位角色,让人类更专注于复杂案例、升级处理和关系管理。”
Jain表示,负责可预测查询的一级支持代理面临的风险最大。更广泛的削减只有在公司围绕该技术完成运营重组后才更有可能发生。
然而,Omdia首席分析师Lian Jye Su认为,Presence不太可能显著增加工作流失的威胁,因为多年来企业已在使用Genesys、Nice、Five9和AWS等供应商提供的类似客户支持自动化方案。
Su说,企业更可能将Presence与员工协同使用——AI处理日常请求,而人仍负责需要判断和同理心的工作。
成本和运营风险
分析师建议,首席信息官应审视Presence是否能在使用量增长的同时保持解决质量,因为随着人工交接减少,员工可能面临更困难的案例组合。
Sheel说:“关键问题不只是AI能处理多少任务,而是它能否在规模扩大的情况下可靠地处理好这些任务。”
Jain表示,财务上的可行性将在一定程度上取决于将Presence连接到现有系统以及维护治理控制所需的成本。Jain补充道:“通常,企业AI的最大开支不是token费用,而是集成和治理。”
企业需要确定代理可以访问哪些系统和数据,监控其绩效,并审计其操作。这些前期投入可能会抵消部分早期节省。
Su表示,企业IT的复杂性将使OpenAI难以完全独立地实现端到端工作流自动化。企业仍需与其他技术供应商和人类员工协作,而首席信息官们会更倾向于选择可审计且能与现有基础设施集成的系统。
Jain说,如果企业在后续拓展的工作流中复用了相同的集成和治理控制,整体经济效益可能会逐步改善。
来源:https://www.computerworld.com/article/4200685/openai-presence-raises-new-questions-about-enterprise-automation-and-jobs-2.html