就 AI 所能看到的而言 – 具有视觉的代理 AI 的未来
快速阅读: 据《快速模式》称，调查显示八成用户对聊天机器人不满，专家认为应改进而非抛弃此类AI工具。下一代具备视觉能力的代理型AI可通过高质量数据实现更高效自主决策，提升客户满意度并降低成本。这种AI不仅能解决技术问题，还可助力业务增长。
我们都曾遇到过这种情况：在与聊天机器人的对话结束后，因未能找到解决方案而陷入困境，甚至感到沮丧，却无人伸出援手。这正是许多消费者和企业在使用聊天机器人或代理型人工智能（AI）时心生疑虑的原因之一。人们普遍认为，这类技术更多是为了节省成本，但其效果往往不如有人通过电话指导或派遣技术人员上门解决问题那样让人满意。
根据近期麦肯锡的一份报告指出，85% 的客户服务领导者正在探索或尝试部署像聊天机器人这样的对话型AI技术；然而令人担忧的是，80% 的受访者对当前体验表示不满。另一项由凯捷开展的研究显示，十分之七的企业希望从电信运营商那里获得更简洁流畅的客户体验，但大多数企业都难以实现这一目标。理论上，聊天机器人是一个不错的设想，但它们并不总是能够给出满意的答案。组织一方面依赖这些工具来节约时间和资源，另一方面也承认它们存在不少显著局限性。因此，聊天机器人不应被抛弃，而是需要不断改进与优化。企业需要简单易用且行之有效的解决方案，而客户则期望自己的疑问能被迅速、专业地解答。
目前，像聊天机器人这样的AI代理依然在某种程度上依赖人工干预。麦肯锡的最新报告显示，27% 的受访者所在组织在使用生成式AI后表明，员工在使用生成式AI生成内容之前仍需逐条审核，包括聊天机器人的回复。这不仅降低了工作效率，还意味着仍然存在出错的可能性。若想让AI变得更加可靠、经济实惠并且减少人工参与，则必须依赖更优质的数据支持。如果AI能够“观察”到问题呢？
代理型AI的能力取决于其训练数据的质量高低，随着更先进的AI系统逐渐投入使用，运用视觉刺激与数据引导将是提升这些机器自主决策能力的关键一步——即让它们依据训练内容去“观察”。通过高度复杂的、接近人类水平的代理型AI助手，这些助手整合了视觉及多模态智能，不仅能分析问题还能提供清晰且可行的解决方案，远远超越传统聊天机器人所能提供的功能。
代理型AI的能力取决于其训练数据的强大程度，随着更先进的AI系统变得可用，利用视觉刺激和数据引导它们是提升这些机器自主决策能力的下一步——更准确地说，是让它们按照训练内容去“观察”。这意味着客户将不再局限于单一线性的聊天机器人解释方式，而是可以通过三维视角呈现问题，从而自然提升首次联系解决率以及整体客户满意度。电信运营商和企业之间的摩擦减少了，随之带来的好处是我们作为用户能够享受到更加顺畅的服务，长期来看价格也会下降，因为运营效率的提升会为企业带来全面的成本节约。
联合连接的双重优势
代理型AI不仅是一种降低运营成本的手段，也是促进业务增长的重要推动力。它不仅能在实时状态下提供修复服务，还能向客户提供附加服务，从而捕捉原本不存在的机会。最近的一项研究表明，公司采用代理型AI的主要动机在于推动收入增长。无论是大型企业还是中小企业，都需要连接性，而客户自身同样如此，而且在两个关键因素之下，这一点从未显得如此重要。首先，在现代家庭中，最多可能有20台设备同时使用Wi-Fi网络。一旦互联网出现故障，从智能电视到笔记本电脑，再到供暖设备和智能助手（例如Google Home），所有功能都会受到严重影响。所有企业都面临着在最大化利润与维持客户满意度之间寻求平衡的巨大压力。AI聊天机器人的普及试图在这根钢丝上行走，但它们并不总是适合作为解决方案。
聊天机器人被视为处理繁杂或枯燥任务的方式，但实际上它们应当被定制化以增强运营并改善客户体验，这其中很大一部分工作便是使用更可靠、更精确的数据进行培训。赋予AI“观察”的能力现有系统还将继续强化学习。未来需要排查的问题将成为AI检测和决策制定的基础。而且连接性仅仅是一个开端。如今，视觉驱动的代理型AI正被用来帮助客户保持网络连接，但随着系统的不断完善与升级，其潜力几乎是无限的。它已经应用于医疗健康领域，用于医学影像与诊断、自动驾驶汽车、安全监控与人群管理等领域，并且可以广泛推广至零售行业，涵盖从库存管理到电子商务的方方面面。
视觉代理型AI的可能性与其对消费者和组织带来的好处相辅相成；更高的运营效率、更低的成本以及更优质的用户体验。是时候让那些严重依赖低效聊天机器人的机构拥抱下一代代理型AI了，这种AI拥有类人感知能力和基于AI的知识库，能够以前所未有的直观有效方式解决客户问题。本文中的观点仅代表作者个人观点，不代表The Fast Mode立场。尽管本篇文章中的信息来源于The Fast Mode认为可信的来源，但The Fast Mode不对任何由于信息限制、变动、不准确、误导、遗漏或错误导致的损失或损害承担责任。标题仅用于方便参考，不应视为影响文中所展现信息的因素。
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