顧客と内部アシスタント
疑問に答え,表面的な知識,チャット,メール,内部ツールで繰り返されるタスクを実行するコピロットを部署します
- コンテンツのリクエストを増加させる
- チームや機能のための役割特有のアシスタント
- 曖昧な問題があるときに人間へのルートを
知識基盤
サポート自動化
代理の作業流
生成型AI開発
異なる体験を構築する 生産レベルの生成AI
チームをパートナーに 協力して 安全で信頼性の高いAIシステム.顧客の改善,より速い運用,そして生成型モデル (LLM/トランスフォーマー) と 代理ワークフローによって動いている新しい収益機会に焦点を当てています.
視線で / 範囲と出力
生成AI
適用できる場合: チームには信頼性の高い検索,概要,作成,または制御された行動の支援者が必要です.
作業を進めていくこと
検索,プロンプトとインターフェース,ツール使用,ポリシー制御および評価.
準備する
ユーザータスク,承認されたソース,アクセス規則,人間によるレビューを必要とする決定
受け取るもの
合意されたアシスタントまたはワークフローアーキテクチャ,検証計画およびスケープ付きの配信出力.
作業開始前に正確な範囲,責任,成果物,手数料が合意されます.
このサービスを見る ↗製造AIで作るもの
システムを作り,あなたのデータやツール,ガードレーンを 構築します. そのためAIは,あなたの組織が毎日どのように機能するかを
コンテンツと体験生成
コンテンツをデザインし,パーソナライズし,本地化するために 生成モデルを使用し,ブランドやコンプライアンス基準を保持します
- ウェブサイトとキャンペーンコピー生成
- 文書作成と概要
- 人によるレビューによるテンプレートシステム
市場
知識の作業
個人化
作業流とプロセスオーケストレーション
ソフトウェアスタックにモデルを接続して AIが観察し 判断し 行動を誘発し 完全に視界と制御を維持できます
- 道具を使用するエージェントとアクションチェーン
- CRM,チケット管理,オペレーションツールとの統合
- 監視と統治のためのダッシュボード
API
自動化
運用
助言と準備
生産的なAIがどこに適合するか, 現在何が可能か, 成果に合わせて 計画する方法を優先する方法を明確にします
- 用途事例の発見と技術的検証
- リスク,プライバシー,政策の考慮
- 試行錯誤の定義と測定計画
戦略
統治
道路地図
婚約の仕組み
各組織は異なりますが,ほとんどのプロジェクトは,その過程でリスクを軽減しながら,価値を迅速に達成するために設計された明確な,協力的なシーケンスを通じて行きます.
1.発見と範囲
目標や制約やシステムを調べて, 迅速にテストできる高利率利用事例を絞ります.
2.プロトタイプと検証
データのデータとツールを使って 端から端までプロトタイプを構築し,実際のワークフローで品質,遅延,安全性を検証します.
3. 生産と再演
システム強化し,スタックに統合し,採用と影響を測定し,学習に基づいて繰り返します.
生産的なAIイニシアチブの例
この 例 は,私たちが よく 取り組む プロジェクト の 種類 を 示し て い ます.あなたの ロードマップ は,あなたの 領域,データ,制限 に 合わせる もの で ある.
内部チームのための知識アシスタント
文書やポリシーやプレイブックを使って 質問に答えます ソースへの明確なリンクがあります
- 共通の質問に対する回答の時間改善
- 対象の専門家への中断が減少
- コンテンツに基づいて 検証可能な回答
コンテンツワークフローコピロット
電子郵件や文書やマーケティングコピーを作成し, レビュー・編集・承認のために ヒトに送信する ガイドされたワークフローです
- 構造が一貫したより早い最初の草案
- プロセスに組み込まれた人間レビュー
- モデルができることやできないことについて明確な境界線
創意的なAIプロジェクトを 探求する準備は?
組織,解決しようとしている問題,時間軸について少しお話しください短時間電話で 合流が強いか確認します
メールを先行する? いつもの連絡先の通路で連絡してください.