Hızla büyüyen bir SaaS şirketi, yapay zeka aracısının yinelenen müşteri sorunlarını nasıl ele aldığını iyileştirmeye çalışıyor...

Farklı yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda bir A/B testi yürütüyorlar:

A Grubu, varsayılan modelin yanıtını alıyor.

B Grubu, ayarlanmış ton ve uzunluğa sahip bir sürüm görüyor.

Akıllı, veriye dayalı bir deney gibi duruyor. Ancak kısa süre sonra bir duvara tosluyorlar: hacim otomasyonu önemseyecek kadar yüksek, ancak istatistiksel olarak anlamlı A/B test sonuçlarını hızla elde etmek için çok düşük.

Şimdi sıkışıp kaldılar. Kesin veriler için haftalarca bekleyin veya geri dönün ve kullanıcılar için devam eden hayal kırıklığı riskini alın.

Ancak asıl sorun daha derinlerde yatıyor.

A/B testi, ton, uzunluk veya ifade gibi yüzey seviyesindeki özellikleri optimize etmeye yardımcı olabilir.

Ancak yapay zeka desteğindeki çoğu sorun tondan değil, doğruluktan kaynaklanıyor.

Cevabın kendisi yanlışsa veya müşteriye o kadar belirsizse, tonu ve stili A/B test etmenin bir anlamı yoktur.

Temel sorun, bilgi tabanınızı alan ancak alanınızı anlamayan "hazır modellerdir".

Ürününüzü içeriden ve dışarıdan bilmiyorlar.

Bu nedenle, modeli alan dilinize göre ince ayarlanmadığı ve bağlamı, zaten orada olanı kullanacak kadar iyi anlamadığı için, her seferinde bir yanıtı ayarlayarak, daha fazla kaynak ekleyerek, mevcut olanları güncelleyerek deneme yanılma yoluyla performansı iyileştirmek zorunda kalıyorsunuz.

Öte yandan, yapay zeka modelini gerçek destek konuşmalarınız, ürün diliniz ve mantığınız üzerinde ince ayarlamak, yapay zeka aracısının deneyimli bir ekip üyesi gibi yanıt vermesini sağlayarak doğruluğu artırır ve saptırma oranlarını yeni zirvelere taşır.

Burada yaptığımız şey bu.