生成和代理AI 2025：转换业务沟通和客户参与：DMITRIY SHCHERBA

随着生成的AI和代理AI技术，业务格局正在经历地震转变，重新定义了企业如何与客户交流。这些创新不仅提高了效率，而且还将客户体验提升到前所未有的水平。从自动化复杂的对话到实现超个性化，这些技术的潜力是巨大的。

本文研究了生成和代理AI如何破坏传统的业务模型，其关键应用程序以及组织如何战略性地利用它们。

1。会话AI的兴起：转型边缘的市场

会话AI已成为客户参与的游戏规则改变者。通过结合自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU），它允许企业以一种自然和直观的方式自动化互动。大型语言模型（LLM）的引入（例如ChatGpt）进一步加速了这一趋势，使聊天机器人能够处理更动态和上下文相关的对话。

关键市场趋势

• 区域增长： 远东和中国领导着对话AI采用的指控，这是由像微信这样的平台驱动的，该平台整合了社交媒体，付款和电子商务。北美紧随其后的是，来自Google和Microsoft等科技巨头的大量投资。

• 收养司机： 企业的持续数字化转型，再加上消费者对会话消息传递的需求，这是推动市场增长。企业越来越多地从基于规则的聊天机器人升级到更复杂的对话AI系统。

2。生成AI：提升客户对话中的自动化

生成的AI通过自动化以前不可能进行传统系统不可能的复杂对话来彻底改变客户互动。与基于规则的机器人不同，生成的AI利用LLMS生成针对个别用户量身定制的动态响应。

企业福利

• 效率提高： 自动化重复的查询，从而释放人类代理进行高价值任务。

• 成本优化： 微调的LLM降低了运营成本，同时提高了准确性。

• 多语言支持： 通过以多种语言生成响应来启用全局可扩展性。

挑战

• 生成AI的非确定性可能导致不一致的输出。针对特定行业或用例的微调模型可以减轻此问题，尤其是在像银行这样受监管的领域。

3。代理AI：自动化任务管理，而监督最少

代理AI通过自动化决策过程，例如消息正时和个性化来补充生成AI。它超越了对话，可以自主管理任务，从而减少人类的监督。

潜在用例

• 客户信息的智能编排。

• 优化的广告系列管理以提高参与度。

• 增强了客户互动中的安全措施。

未来的前景

尽管仍处于起步阶段，但Agesic AI准备成为企业自动化策略的基石。供应商必须优先考虑合作伙伴关系和系统兼容性，以准备广泛采用。

4。通过上下文意识增强对话式AI

上下文意识对于提供超个性化的客户体验至关重要。通过利用诸如检索型生成（RAG）之类的框架，对话系统可以检索实时数据以生成准确的响应而无需再培训LLM。

关键创新

• 情感分析，以更好地路由对话。

• 与客户数据平台（CDP）集成，以进行个性化消息传递。

• 单击添加的功能，可捕获用户身份以进行后续参与。

这些进步确保了对话AI系统的相关性和响应性，即使客户的期望也在不断发展。

5。使对话式AI易于访问：自助服务解决方案

为了使使用对话型AI的使用民主化，供应商必须专注于使他们的解决方案自我维修：

• 预建模板： 特定于行业的模板简化了部署。

• 无代码平台： 授权非开发人员创建和管理聊天机器人，扩大对中小型企业（SME）的可访问性。

这些功能不仅降低了部署成本，还可以加速采用对话AI解决方案的企业的市场时间。

6。企业和供应商的战略建议

对于企业：

1. 投资于将基于规则的逻辑与生成AI结合起来的混合系统，以获得最佳性能。

2. 优先考虑针对您行业需求量的微调LLMS。

3. 利用诸如抹布之类的上下文意识工具来增强客户参与度。

对于供应商：

1. 提供灵活的LLM选项，以防止供应商锁定并适应快速进步。

2. 与语音识别专家合作，以改善基于语音的互动。

3. 专注于成本可预测性，以吸引寻找可扩展解决方案的企业。

结论

生成和代理AI不仅是技术进步；它们代表了企业与客户互动的范式转变。通过自动化对话并实现超个性化，这些技术正在为效率和客户满意度设定新的基准。早期适应的企业不仅可以优化运营，而且还可以在提供卓越的客户体验方面获得竞争优势。

当我们站在这种转型的风口浪尖上时，问题不再是企业是否应该采用这些技术，而是将它们纳入运营的速度。商业交流的未来在这里 – 它由生成和代理AI提供支持。