企業(yè)做智能代理必須考慮四個步驟

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幾十年來，好萊塢對人工智能的寫照一直讓人著迷。個人數(shù)字助手，比如蘋果的Siri，微軟的Cortana和亞馬遜Web服務的Echo將基礎語音查詢響應和云融合在一起。但是用戶經(jīng)常會對一個云智能代理擁有更廣泛的使用表示吃驚—即便是在企業(yè)中。

大多數(shù)終端用戶設備的自帶智能很有限。另外，開銷和性能的問題使其很難完全滿足用戶的需求。一種解決方案是使用一個云代理來充當信息處理點。用戶詢問代理一個問題，然后獲得一個具體的回答而不是未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)。這能夠節(jié)省訪問帶寬和設備資源。

IT團隊可以使用基本的IT或者應用設計原則來獲取智能代理的益處。要做到這些，企業(yè)必須考慮四個步驟。

第一步：設計一個瘦客戶端的，用戶設備的應用，最小化本地處理的邏輯。把太多的智能化放到用戶設備上不但很有風險，并且對于移動用戶來說還會產(chǎn)生版本的問題。將一個Web或者基于API的前端應用連接到瀏覽器或其他設備元素會強制你的應用進行卸載處理和限制用戶對問答的數(shù)據(jù)交換。

第二步：將應用和信息資源想象成一個代理人代表其用戶所能使用的工具?；赪eb的應用把多個事務揉進一個單一組件時，會成為采用智能代理的一大障礙。當創(chuàng)建應用時，每一步都應該是一個獨立的組件。

許多企業(yè)都在努力實現(xiàn)這一步。而RESTful的設計原則—即將所有信息和處理當作詢問/響應資源—將他們帶向了正確的方向。一個作業(yè)是一組問詢和響應，并且這個結構能被轉換為一個智能代理來使用。

第三步：要將前端應用向智能代理的功能演化，需要定義前端任務針對特定用戶請求進行響應。普通的事務處理是面向工作流的，涉及到搜索和更新。智能代理處理必須是需求驅(qū)動的，被認為是一個簡單的Q&A。打個比方，一個工作者的問題也許會包括查找一個客戶姓名來獲得交易號，或者審查未結訂單和帳戶信息。該單個工作者請求會創(chuàng)建若干事務，但是必須生成一個統(tǒng)一的響應。這個代理的進程，成為了這個工作者行為的應用前端，將負責那種轉換。

這一步需要對問題進行解析和從綜合信息中做出結構化的響應。擴展基本的文本識別和響應的代理能力，在不會引入額外的語音識別和生成的問題的基礎上。開發(fā)一個工作人員指南，指定可以接受的問題格式會很有幫助。企業(yè)可以增加額外的問題格式，直到對話變得豐富起來。

第四步：在必要的時候?qū)@些進化的前端處理進程應用AI原則。從語音識別和應答開始，這相對容易些，如果用戶的對話被編排的很恰當。

企業(yè)在啟用自由形式的查詢方面應該要走多遠？真正的AI不是語音輸入和回答—是使用機器分析問題和產(chǎn)生回答。每一個問題都是一系列的與應用組件或者數(shù)據(jù)庫元素交互的查詢和響應。AI的目的是創(chuàng)造一個類似人的交互，但是目標是增加生產(chǎn)力。組織很差的問答交互會很快摧毀任何類似生產(chǎn)力提高的假象，那么請從基本的通用問題的識別開始。隨著工作者和企業(yè)對使用案例的了解再擴大識別的范圍，從而獲得生產(chǎn)力的提高。

走向企業(yè)個人代理消費化的每一步都加快了人們接受并最終期待它的步伐。CIO們能夠因此受益并走在這一趨勢的前面。

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