I tuoi clienti stanno già chiedendo agli assistenti AI generici informazioni sui tuoi prodotti, e le risposte sono spesso errate. Nella parte finale della nostra serie, analizziamo chi dovrebbe creare un agente AI rivolto ai clienti, le due domande fondamentali da porsi e perché misurare l'esperienza di conversazione determina se il tuo brand ne uscirà rafforzato o danneggiato.

Oggi le aziende definiscono i budget di token AI in base all'anzianità. Un modo migliore per allocare il budget AI per dipendente: in base al tipo di task e alla frequenza con cui tali task hanno successo.

I budget per l'IA vengono rinnovati un agent alla volta. Un modo pratico per decidere quali agent IA scalare, correggere o ritirare, e le prove necessarie per ciascuna decisione.

Come trasformare un LLM causale in un modello decisionale simile a Jev: modifica la maschera di attenzione, sostituisci la testa LM ed esegui il fine-tuning per ottenere probabilità calibrate in un unico passaggio.

Spesso i dipendenti sopravvalutano il tempo risparmiato grazie all'IA. Ecco come misurare il tempo effettivamente risparmiato dall'uso reale e perché questo dato regge a una revisione del budget.

Come Oura valuta l'assistenza IA e gli agenti umani in un'unica scheda di valutazione, il TCX, e perché giudicare la conversazione dal punto di vista dell'utente ha cambiato il prodotto.