GPT-3點(diǎn)燃了人工智能的火焰，然后GPT-4點(diǎn)燃了軟件世界。對(duì)于SaaS 構(gòu)建者來說，大型語言模型的最新進(jìn)展所支持的功能意味著，只要有自然語言處理（NLP），在應(yīng)用程序、產(chǎn)品工作流和生態(tài)系統(tǒng)中，就有機(jī)會(huì)利用這些大型預(yù)測計(jì)算器來重新構(gòu)想 SaaS 解決方案。

“對(duì)于SaaS領(lǐng)導(dǎo)者來說，首先也是最重要的事情是現(xiàn)在可能發(fā)生的事情，這是以前沒有的，”Intercom的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官Des Traynor表示，“例如使用 GPT-4，現(xiàn)在可以生成文本、生成圖像、推斷含義、擴(kuò)展和采取行動(dòng)。那么，構(gòu)建者如何在不同的用例中讓軟件產(chǎn)品更便捷、更高效呢？

(資料圖片)

早在 ChatGPT 成為家喻戶曉的名字之前，領(lǐng)先的客戶服務(wù)平臺(tái)Intercom 自 2018 年以來一直在將人工智能 （AI） 構(gòu)建到他們的產(chǎn)品中，并嘗試如何改變客戶支持。截至今天，對(duì)講機(jī)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)推出了兩款使用 OpenAI 技術(shù)的產(chǎn)品，即收件箱 AI 功能，該功能允許支持代表通過單擊按鈕來撰寫、總結(jié)和擴(kuò)展與客戶的整個(gè)對(duì)話，以及他們的 GPT-4 驅(qū)動(dòng)的客戶支持機(jī)器人。

在這個(gè)先進(jìn)的計(jì)算時(shí)代，技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)正在探索應(yīng)用程序，并就如何準(zhǔn)確重新構(gòu)想產(chǎn)品并通過LLM推動(dòng)價(jià)值提出戰(zhàn)術(shù)問題。

在Atlas上，Intercom的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官Des Traynor和機(jī)器學(xué)習(xí)高級(jí)總監(jiān)Fergal Reid分享了他們對(duì)其他產(chǎn)品和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）團(tuán)隊(duì)的觀點(diǎn)。他們一起提煉了他們在構(gòu)建 AI 產(chǎn)品時(shí)學(xué)到的五個(gè)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，其他 SaaS 領(lǐng)導(dǎo)者可以將其應(yīng)用于他們未來的產(chǎn)品路線圖。

01

選擇一個(gè)低風(fēng)險(xiǎn)、高潛力的問題

“選擇是最艱巨的挑戰(zhàn)，”Intercom的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官Des Traynor表示，“找到一個(gè)相對(duì)可被生成式人工智能利用的領(lǐng)域，但也有發(fā)展空間，這是一個(gè)挑戰(zhàn)。這就是為什么我們第一次涉足生成式人工智能是在代理輔助方面（智能回復(fù)）。

在這種情況下，Intercom 只是通過向支持代理建議答案來增強(qiáng)工作流程，無論是壓縮、總結(jié)、擴(kuò)展，還是改變他們已經(jīng)編寫的答案的語氣。“如果它不起作用，則沒有缺點(diǎn)。如果它確實(shí)有效，就會(huì)有很大的上升空間，“德斯分享道。

“無論案例如何，我們最初都應(yīng)該關(guān)注不對(duì)稱的機(jī)會(huì)。無論您選擇什么，請(qǐng)記住，需要有一個(gè)定期和活躍的案例。使用低頻率，你永遠(yuǎn)不會(huì)感覺到它是否有效。”

然而，有了這個(gè)建議，Des警告道，必須在構(gòu)建之前評(píng)估和預(yù)測下游成本。最壞的情況是將昂貴的生成AI添加到極高的頻率和合理的低價(jià)值功能中。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)擁有數(shù)百萬用戶，可能會(huì)在不推動(dòng)真正客戶價(jià)值的情況下使企業(yè)破產(chǎn)。

02

從一個(gè)小型“臭鼬工廠”團(tuán)隊(duì)開始以獲得牽引力

盡管 Intercom 長期以來一直認(rèn)為客戶支持的未來有一天會(huì)是與人類一起工作的自動(dòng)化，但在構(gòu)建之前仍有許多需要評(píng)估的內(nèi)容。團(tuán)隊(duì)必須定義明確的目標(biāo)，確定方向并確定功能的優(yōu)先級(jí)。

最初，Intercom使這個(gè)早期團(tuán)隊(duì)保持小規(guī)模，以便他們可以盡可能保持敏捷；換句話說，他們聚集了一個(gè)臭鼬工廠團(tuán)隊(duì)——一群敬業(yè)的人，在他們的思考和協(xié)作中發(fā)展。

“主要由ML團(tuán)隊(duì)推動(dòng)，我們故意運(yùn)行一個(gè)非常小的操作，有一些來自外部的產(chǎn)品和beta支持，”機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)導(dǎo)者Fergal Reid表示，他在Intercom工作了七年多?！斑@減少了在如此緊迫的時(shí)間范圍內(nèi)內(nèi)部溝通的開銷。由于技術(shù)是如此之新，我們不想浪費(fèi)任何寶貴的時(shí)間，讓一大群人加速并試圖達(dá)成共識(shí)。”

說實(shí)話，在嘗試運(yùn)行如此高速的項(xiàng)目時(shí)，仍然存在許多內(nèi)部障礙。“然而，我們得到了強(qiáng)有力的執(zhí)行利益相關(guān)者的支持，以幫助減少在獲得法律、測試版條款和條件等方面的摩擦，”Fergal 說道?，F(xiàn)在兩次發(fā)布后，圍繞AI發(fā)布有更多的團(tuán)隊(duì)，但早期的成功始于一個(gè)緊密的團(tuán)隊(duì)。

03

找出一個(gè)快速交付和學(xué)習(xí)框架

“就上下文而言，我們多年來一直在構(gòu)建（非生成）人工智能產(chǎn)品，”Fergal表示，“自 2020 年以來，我們面向最終用戶的機(jī)器人 Resolution Bot 一直在自動(dòng)解決支持查詢。我們的團(tuán)隊(duì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測主題，因此我們已經(jīng)利用收件箱中的 AI 功能來提高支持代表的效率。

這只是一個(gè)早期的例子——隨著他們的臭鼬工廠團(tuán)隊(duì)繼續(xù)努力，他們必須創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)先級(jí)框架。

“對(duì)講機(jī)有一種圍繞快速運(yùn)輸和學(xué)習(xí)的文化，這在技術(shù)顛覆時(shí)期是一項(xiàng)重要資產(chǎn)。最初，我們著手構(gòu)建一系列需要深度集成的功能，因此我們可以快速部署它們，但這仍然會(huì)帶來真正的價(jià)值，“Fergal 解釋道。

該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為語言模型只會(huì)擴(kuò)展到讓人類支持代表保持循環(huán)的功能。因此，他們開始研究“收件箱”功能，構(gòu)建幾個(gè)生成功能，以幫助支持代表在收件箱中編寫文本，以及在移交前總結(jié)對(duì)話。

“如果有的話，我們低估了這些人工智能功能的價(jià)值，并客戶從這些早期功能中獲得的價(jià)值。

“如前所述，我們這種類型的第一個(gè)功能智能回復(fù)于 2022 年發(fā)布。智能回復(fù)功能通過提供基于過去常用問候語的預(yù)測文本，使支持代表能夠更快、更輕松地與客戶聯(lián)系，客戶可以接受、拒絕或更改這些文本，以便快速進(jìn)行個(gè)性化互動(dòng)。”

該團(tuán)隊(duì)正在構(gòu)建智能回復(fù)模型的下一代版本，目的是在 ChatGPT 推出時(shí)在內(nèi)部生成模型上運(yùn)行。

“ChatGPT 和 text-davinci-003 在質(zhì)量方面完全讓我們大吃一驚，所以我們立即開始關(guān)注這些模型，而不是我們的內(nèi)部模型，”Fergal 分享道。

團(tuán)隊(duì)知道這是一個(gè)轉(zhuǎn)向的時(shí)刻，他們迅速將生產(chǎn)從專有模型轉(zhuǎn)移到使用 OpenAI 的技術(shù)，利用 、GPT-4 和插件獲得更好、更快的結(jié)果。

現(xiàn)在該團(tuán)隊(duì)可以將其模型外包給 GPT-4，他們的開發(fā)可以進(jìn)入高速發(fā)展階段?！拔覀儸F(xiàn)在可以使用這個(gè)基礎(chǔ)模型來構(gòu)建一個(gè)與最終用戶交談的機(jī)器人?！边@是他們最新產(chǎn)品Fin的開始，F(xiàn)in是市場上首批GPT驅(qū)動(dòng)的客戶支持機(jī)器人之一。

04

集中機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)

“我們已經(jīng)進(jìn)入了四到五個(gè)月的機(jī)會(huì)颶風(fēng)，現(xiàn)在還處于非常早期的階段，”Des表示，“但我確實(shí)認(rèn)為每個(gè)軟件公司都需要在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面擁有豐富的專業(yè)知識(shí)，以確定每個(gè)企業(yè)的最佳機(jī)會(huì)，并知道如何探索和利用。

換句話說，如果你還沒有規(guī)劃出一個(gè)ML團(tuán)隊(duì)，那么時(shí)間已經(jīng)不遠(yuǎn)了。

“我不認(rèn)為科技公司的每個(gè)工程師都能在一夜之間成為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)專家，這是不現(xiàn)實(shí)的。他們可能都會(huì)非常熟悉現(xiàn)有的各種API，但我認(rèn)為圍繞機(jī)會(huì)的研究和探索是最具戰(zhàn)略意義的機(jī)會(huì)。

對(duì)講機(jī)將確保人工智能實(shí)施的最佳實(shí)踐擴(kuò)展到產(chǎn)品、技術(shù)和戰(zhàn)略團(tuán)隊(duì)以及執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)者等作為優(yōu)先事項(xiàng)。

以下是 Intercom 如何分解 ML 與產(chǎn)品和工程團(tuán)隊(duì)：

該框架輕描淡寫地概述了不同團(tuán)隊(duì)之間的細(xì)分，但這并不意味著它在未來不會(huì)改變。

盡管如此，所有新興的ML團(tuán)隊(duì)都必須具備一些必備的品質(zhì)：好奇心，將研究應(yīng)用于不同環(huán)境的能力，以及像客戶一樣思考的能力。“ML團(tuán)隊(duì)必須非常深入的研發(fā)文化，這意味著他們習(xí)慣于使用新的模糊技術(shù)，但也非常關(guān)心解決客戶問題，以及非常快的移動(dòng)和輸出。這種組合非常強(qiáng)大，”Des表示，“2022 年，我們已經(jīng)深入解決相關(guān)的客戶問題，嘗試使用其他技術(shù)，因此當(dāng) 出現(xiàn)時(shí)，我們確實(shí)處于快速行動(dòng)的有利位置。”

根據(jù)Fergal的說法：“在Intercom，我們看到未來人工智能將推動(dòng)我們的技術(shù)進(jìn)步，這是我們生產(chǎn)力的加速劑。因?yàn)樗袌F(tuán)隊(duì)都與公司的愿景保持一致，所以它創(chuàng)造了大量的內(nèi)部興奮和動(dòng)力。”

05

將語言重新構(gòu)想為軟件的新 UI

使用 AI 轉(zhuǎn)變您的產(chǎn)品套件需要第一原則思維，并評(píng)估您的業(yè)務(wù)促進(jìn)的重復(fù)、可預(yù)測和可擴(kuò)展的任務(wù)和工作流程?！耙坏┠懔私饬四愕漠a(chǎn)品范圍，你就能看到人工智能在多大程度上可以改變你的產(chǎn)品，”Des解釋道。

“企業(yè)軟件有笨拙的UI的歷史，未來兩年，我們將在行業(yè)中回答的一個(gè)大問題是：文本是新的UI嗎？語音是新的用戶界面嗎？”

“在2015年我們看到的小聊天機(jī)器人復(fù)興期間，人們會(huì)嘲笑聊天可能是下一個(gè)界面的想法，但OpenAI，+和whisper允許自然語言進(jìn)化人機(jī)交互。

舉一個(gè)簡單的例子，Des為Google Analytics等工具提供了文本驅(qū)動(dòng)UI的強(qiáng)大功能。“這將使新用戶更容易在Google Analytics中立即提高工作效率，因?yàn)樗麄儾恍枰獙W(xué)習(xí)所有的下拉菜單，設(shè)置，過濾器和細(xì)分等。這將對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)分析造成極大的破壞，因?yàn)楝F(xiàn)在每個(gè)人都可以使用該產(chǎn)品。對(duì)于語言，您需要做的就是提出正確的問題。很快，在今年（2023 年）內(nèi)，我們將看到許多復(fù)雜的工具，這些工具不僅提供書面文本的純英語 UI（或任何語言），還包含合成語音、實(shí)時(shí)音頻翻譯和轉(zhuǎn)錄。

“接下來是語音驅(qū)動(dòng)UI。語音驅(qū)動(dòng)的UI是下一個(gè)，它將對(duì)軟件的考慮方式和位置進(jìn)行長期的轉(zhuǎn)變?！闭?Des 所解釋的那樣，語音在屏幕訪問受限的地方工作。

“我們將看到"place-ona"與角色的復(fù)興，這意味著UI將是真正的多模式，任何人都可以通過文本，語音和其他媒體參與或指導(dǎo)軟件。”

Des為SaaS構(gòu)建者描述的是軟件可以從設(shè)備中分離出來并變得更加有關(guān)聯(lián)性，這是對(duì)話的未來。

本文發(fā)自Bessemer，原題為“How Intercom navigated the AI paradigm shift”，作者：ETHAN KURZWEIL 、ATLAS EDITORS，經(jīng)朋湖網(wǎng)編譯整理，供業(yè)內(nèi)參考。