Deep Dive
Shownotes Transcript
举个例子，你构建过的最性感、最复杂、最先进的智能体是什么？我的回答是，当然，我们可以做到。但实际上，你首先需要的是最无聊、最可重复、最容易实现的智能体。我认识一些人正在招聘AI经理，他们的工作就是管理这些智能体。关于自主式AI，令人难以置信的是……
它可以自己思考。没有人想因为错误的原因成为头条新闻，或者面临诉讼。设计智能体和人类之间的体验是另一种非常新颖的技能。运营模式的关键组成部分是业务和IT的合作。启动技术是最容易的部分。
它需要持续监控、更新，并掌握其当前状态和未来发展方向。当我与我的创新团队交谈时，我总是被他们深深震撼。他们如何利用Salesforce AI产品的功能，将其转化为能够将客户体验提升到全新水平的解决方案。我想，什么？我们可以做到吗？这不是科幻小说。
大家好，欢迎收听《体验专家》。我是主持人劳伦·伍德。今天，我们将深入探讨一个非常非常重要的主题，即自主式AI及其对企业、劳动力、领导者以及整个人类的意义。我将讨论
我们邀请到了Salesforce AI专业服务全球负责人伊琳娜·古特曼，这是她第二次来到这里，因为自从六个月前我们和她交谈以来，发生了很多事情。我们将深入探讨AI在自主式AI层面正在发生的事情。
企业是如何实施它的？组织是如何适应的？以及我们如何才能安全有效地利用这项技术？
所以我们今天将讨论所有这些。我对这一集非常兴奋，我简直是激动不已。伊琳娜，非常感谢你再次到来。很高兴见到你。谢谢你，劳伦。也很高兴来到这里，与你分享AI领域正在发生的事情。正如你提到的，发生了很多事情。所以在准备这一集的过程中，我一直在反思和思考，我们没过多久就谈到了这个话题。
当我们第一次开始讨论不同类型的AI和AI的演变时，我提到自主式技术在某个地平线上，但让我们先不要讨论它。仅仅几个月后，我们不仅在讨论它，它也成为了Salesforce以及许多科技公司的主要焦点。所以我很高兴能和你一起探讨这个非常相关的主题。
太棒了。我想确保每个人都了解自主式AI是什么，因为它不同于生成式AI和预测式AI。所以你能快速定义这些不同类型的AI以及我们今天的处境吗？
当然，是的。让我们深入定义，并让大家了解情况。让我们从预测式AI开始，它可能比所有其他AI都存在的时间更长。而且
对于所有这些技术类别来说，定义就在名称中。预测式AI专注于根据数据、规则和我们提供的结构进行预测。在Salesforce的例子中，一个很好的例子就是销售线索资格预审。
将提供所有必要的规则、信息和数据给预测式AI。利用这些信息，它将对线索进行分类和资格预审，并将其放入优先类别，以便销售人员关注。或者案例资格预审，同样，利用一组规则，AI将对服务代理商要处理的各种案例进行资格预审和分类。现在，
现在让我们来看生成式AI。同样，定义就在名称中。它生成动态内容。它仍然使用数据，但它使用自然语言模型根据请求或我们所说的提示生成动态内容，因为ChatGPT是生成式AI最常见的例子。
我想在这里打断你一下，确保一下，因为这是大型语言模型。生成式AI是大型语言模型。所以当我们可以问一个问题，它可以从许多不同的来源获取信息时，而预测式AI只是“这是我们希望你操作的盒子”。生成式AI可以超越简单的“例如，找到一个拥有这个收入、这个行业和这个员工数量的销售线索”。好的，很好。正确。你完全正确。
所以现在我们将更进一步，讨论自主式技术，这是今天谈话的主题。它包含了我们之前讨论的所有内容的组成部分，但将其提升到了一个新的水平。它仍然有规则。它遵循规则，但它会根据这些规则做出如何行动的决定。它仍然使用数据。
但它使用数据来几乎推断出要采取什么行动以及如何互动。是的，它根据我们提供的指令与我们互动，但它使用自然语言处理，并以自然语言与我们交谈。
总而言之，我们仍然有规则、数据、行动和指令，但这个智能体使用这些信息进行推理、做出决定，并以自然语言与我们交谈。
智能体的一个例子，我们将进一步讨论不同类型的智能体，但我能给出的最有趣的例子是，如果你去过海湾地区，他们有Waymo，这是一款无需人类驾驶员即可运行的自动驾驶汽车。这是一个自主技术的例子，它无需人类驾驶员即可运行。
它决定如何换车道。它接收提供的指令和信息，以及从道路上获取的数据，并决定如何换车道、如何加速、何时停车等。
嗯哼。我喜欢你用Waymo作为例子，因为如果你在一个有Waymo的城市，你会看到它们四处行驶，这是一种疯狂的体验。我的意思是，我仍然不敢相信我们已经到了这里，但我们确实到了。它们是无人驾驶汽车。它们遵守交通规则。当你想到它时，驾驶方式有相当严格的指导方针。但是也存在着
需要直觉的因素，例如，“我觉得那辆车开得太快了。也许我应该减速让它过去”等等。自主式AI令人难以置信的地方在于，它可以自己思考。有点令人毛骨悚然，但我们就是这样。有很多，有很多机会。是的。
我们称之为推理引擎，这是一种进化。更进一步，它还有记忆。因此，它可以利用以前的数据和信息做出决定，不仅基于此时提供的数据，还基于之前可用的数据的学习结果。所以我们称之为它除了推理之外还有记忆。很好，我们喜欢这个。
我想确保我们为所有客户体验人员对这个进行了超精确的定义，因为我确实听到……
聊天机器人和AI智能体被混为一谈。你现在能将这个定义应用于聊天机器人和AI智能体之间的区别吗？完美。所以让我们记住我们刚刚学到的关于生成式AI的内容，对吧？推理、记忆、对话的组成部分，能够根据可用的信息推断行动，并将其与聊天机器人进行比较。
聊天机器人遵循一个非常规定的流程。它预先编程了如何摄取信息以及如何根据该预定信息做出响应。它不能偏离。它不能根据该流程更改行动或互动的方向。它也不理解自然语言。例如，
假设我们正在使用聊天机器人。不要误解我的意思，聊天机器人对于处理可重复的流程（偏差很少）非常有效且快速。事实上，如果你有这样的情况，它实际上是一个可重复的流程，具有规定的流程，偏差很少，那么聊天机器人可能是一种有效的技术。
但是，如果我们，比如说，问聊天机器人，“我的订单在哪里？”你必须以某种方式询问它并提供订单号。否则，可怜的聊天机器人可能会迷路。如果你与智能体互动，你说，“嘿，我上周想要的东西，怎么样了？”
智能体实际上应该能够解释俚语、语言的各种变化，并回复你，“哦，你想了解你的订单状态。让我帮你查一下。你介意提供订单号吗？”智能体应该能够根据提供给它的信息进行推断。
下一步应该是什么，以及对人类的回应应该是什么。如果我用俚语说话，智能体可能会注意到语气并改变说话方式，也许在一两次互动之后，智能体就会开始用一些俚语而不是正式语言来回应我。聊天机器人无法偏离这一点。
每个使用智能体的公司，他们可能希望该智能体从一开始就反映该公司的语气。更正式、更随意、更酷，而不是代表公司品牌的某种其他类型的流程。你可以通过智能体获得这种灵活性。聊天机器人无法做到这一点。我认为从消费者的角度来看，作为消费者，我非常兴奋，因为我们都有过这样的经历。
我们正在使用聊天机器人，它不理解我们想说的话。我们，你知道，也许拼写错误，它只是带我们去了一个完全不同的方向，这简直令人沮丧。但是有了智能体，我觉得更舒服
愿意并且能够真正解决我的问题。就像以前我感觉，“哦，聊天机器人，你只是在回避我，因为你不想和我说话。你不想听我的问题是什么。”现在有了智能体，我觉得自己被看到了，被听到了，我的问题也得到了更快地解决。所以它真的像是一种令人难以置信的平衡
一个实际的人，有时回答这些问题可能会比较慢。而且，你知道，聊天机器人根本没有解决我的问题。所以是的，我对这个非常兴奋。所以上次你来到这里时，我们谈了很多关于人工参与的事情。
但这现在正在发展。你现在如何使用智能体？如果你能大致介绍一下。当然。顺便说一句，是的，你允许对智能体犯拼写错误，这太棒了。太好了，因为我总是犯错。但回到你的问题，我们将生成式AI的先前迭代称为人工参与，这意味着人类进行检查和最终决策。对。
现在你拥有一项几乎自主运行的技术。我们将我们的说法从人工参与改为人工+AI。我们现在拥有AI来增强和扩展人类的能力，并借助这种数字，让我们说，称为智能体的助手。
人类仍然拥有决策权，我们向智能体提供指令，告诉它做什么或不做什么。但是一旦提供了这些指令，智能体就能以一种真正转化为人工+AI的方式来帮助我们，而不是人工参与或人工在地狱中为AI做出决策。所以我认为这方面的问题是，它更类似于AI
实际的人类、员工或客户体验代理。如果我们考虑一下“这是护栏，这是我们希望你回答的事情类型。这是我们希望你回答它们的方式。”现在，我们不是说“是的，回答它”，而是说，“好的，你回答了这个问题。我会给你反馈，这样你下次可以做得更好。”
下次，因为它真的像通过这种类型的反馈互动进行训练，它自己运行。我们不必说，“是的，去做吧。”它正在做。
但我们现在需要与它一起工作，帮助它成长。当然。在我们讨论智能体之前，当人们将其称为数字劳动力时，我认为了解智能体的主要组成部分会有所帮助，因为这将有助于我们讨论智能体成为数字员工。智能体有五个组成部分。我们将从角色开始。
就像人类会有职位描述一样，智能体也会扮演特定的角色。例如，假设这将是一个客户服务智能体。这个客户服务智能体的任务是回答特定的一组客户问题。所以我们只是定义了智能体的角色。下一步是行动。它实际上会做什么？
好吧，我们希望它回答常见问题，并且我们希望它根据我们将要执行的指令执行某些操作。我们也不希望它做某些事情。因此，行动是基于我们提供的指令。
它总是包括我们想要做的事情和我们绝对不想做的事情。这引出了我们的下一个组成部分。它被称为护栏。
护栏非常非常关键。当你将自主技术放在客户面前时，顺便说一句，我们将讨论智能体作为公司内部的辅助工具与面向客户的智能体。但是，假设在我们的例子中，我们谈论的是一个面向客户的智能体，它扮演着客户服务代表的角色。我们定义了它的角色
我们知道它需要采取具体的行动，但现在我们将为它设置护栏，告诉它不允许做什么。例如，它只能回答有关订单的问题，以及根据某些邮政编码是否免费送货或需要付费。
但是，如果它超出了智能体知道如何回答的特定问题集，它必须移交给人类。这就是人工+AI的用武之地，那就是始终、始终、始终作为这些指令或护栏的一部分，有一个关于何时移交给人类的指令。
我们需要讨论的下一个组成部分是数据。除非它拥有信息、知识来做出这些决定并采取这些步骤，否则它无法采取任何行动或遵循任何指令。因此，数据是第四个组成部分。最后一个组成部分称为渠道。它是如何与我们互动的？它存在于客户的网站上吗？
它是在Slack中运行的员工智能体吗？渠道是这个智能体如何与人类或人类（作为面向客户或内部的智能体）互动的方式。因此，智能体的这五个组成部分确实帮助我们理解了我们如何开始从技术过渡到几乎是数字助理或数字员工。嗯哼。
感谢你的解释。这确实帮助我开始思考如何开始使用智能体？因为我迫不及待。我迫不及待地想拥有我自己的AI智能体助理。我想，如果你知道任何工具，请告诉我，因为我准备好了。我们可以为你构建一个。好的，完美。我迫不及待。我真的迫不及待。但是，作为领导专业服务团队的你，
Salesforce部门，你正在帮助组织实施这些AI智能体。我很想花一些时间讨论一下你如何真正处理这个问题？如果你能带我们了解一下你用来帮助领导者和团队思考我们将在哪里引入这些智能体以及我们如何培训它们的方法或框架或结构
有了所有这些，向聊天机器人告别，向第一个AI智能体问好。AgentForce服务智能体使其对话语言随时随地可在任何渠道上为您的客户带来真正的乐趣。要了解更多信息，请访问salesforce.com/agentforce。你刚刚分享了。
当然。当我与客户见面时，有时客户会告诉我，给我举个例子，你构建过的最性感、最复杂、最先进的智能体是什么？我的回答是，当然，我们可以做到。但实际上，你首先需要的是最无聊、最可重复、最容易实现的智能体。
因为你想要从你想增强人类能力的领域开始使用自主技术。我们希望将创造力留给人类。我们希望人类能够处理更复杂的场景。我们希望在可重复、风险较低的地方增强人类的能力。
而这些是人类可能不想回答的问题。或者如果我们正在查看辅助智能体，即存在于公司内部并帮助其员工的智能体，则同样的逻辑也适用。你会希望它回答问题并帮助解决人类面临的那些常见问题或频繁出现的问题。
我最近与来自受监管行业（金融服务业）的客户进行了交谈，这位客户来自银行。她说，你知道在银行实施自主式技术有多难吗？
我说，当然。但是如果我让你列出客户打电话询问的问题清单，这些问题总是、总是、总是以几乎相同的答案结束，变化极小。这家银行提供哪些产品？我如何开户？我敢打赌，你能够提供给我一个很长的清单。她说，当然。我说，这就是我们交给智能体的清单。是的。是的。
因此，我们从识别开始，就像任何其他项目一样，识别业务目标，识别痛点，并说，这项技术能否帮助解决这些痛点？我们还希望从小处着手，逐步推进，降低风险。除此之外，我们需要识别将支持此类用例的数据。
但是，随着AI和自主式技术的日益普及，启动技术是最容易的部分。最难解决的部分，我们上次谈到过，猜猜看，没有改变，那就是组织准备情况。是的。
我刚刚参加了一个高管活动，非常棒的活动，名为“赋能女性参与AI”。我们有一屋子来自三州地区各地的女性高管。我住在新泽西州。我想说纽约，但住在新泽西州。但是我们在纽约举办了一个活动。而且
我们讨论的正是这一点。我们如何开始？组织内部有哪些障碍？我们进行了非常精彩的讨论，重点是组织准备情况、新的运营模式，而不是技术。如果我能将其概括为成功的方法，
我认为我们将讨论五个阶段。首先，一般的准备情况评估。检查所有要点。我们是否具备最低要求的标准？检查、检查、检查。足够的数据。确定用例。足够的人员来支持这项倡议，并且不会逃跑。所以这已经检查过了。第二，
逐步实施和解锁功能。你不会希望它成为一个为期一年的转型计划，在这个计划中，直到我们实施世界上所有复杂的智能体，你才看不到任何结果。三、基础技术。我们需要具备数据和集成能力，才能解锁智能体能力和更广泛的AI能力。
我们也可以将其作为一种迭代方法来实现，从数据和集成的角度识别出最低限度的标准，但也为最终状态构建出整体路线图。
请详细介绍一下这项基础技术。那里需要哪些关键组件？从Salesforce基础设施的角度来看，我将讨论Salesforce，我们有两个关键要素。我们有数据云，这对于Agent Force至关重要，Agent Force是Salesforce所指的技术组件。我们称之为Agent Force。
数据云，允许跨各种来源同步数据和控制台。MuleSoft是我们的集成层，允许连接来自任何地方的任何数据。数据云和MuleSoft的组合解锁了任何数据需求、任何通信需求，无论是Salesforce内部还是外部的结构化数据还是非结构化数据。嗯哼。
好的，很好。所以它实际上拥有存储和处理数据的技术，然后这些数据将由AI、你的智能体使用。好的，很好。感谢你的回答。第四步是什么？当然。当然。下一步是我们讨论过的组织准备情况。我们需要建立新的运营模式吗？新的角色是什么？顺便说一句，需要新的角色。
我们现在谈论的是智能体所有者和智能体监控者。有些人甚至说，我们需要智能体人力资源部门吗？所以我不知道有多少智能体拥有，但是只有一个，你可能不需要人力资源部门。完全正确。我认识一些人正在招聘AI经理，他们的工作就是管理这些智能体，这是一个管理职位，但它非常不同。是的。
没错。这些新角色也有不同的变化。这些新角色需要适应组织的运营模式。建立卓越中心来帮助管理这一点，建立新的运营模式，定义引入新角色、启用新角色、提升员工技能的过程是下一个绝对关键的组成部分。我们之前讨论过。如果其中一些
事情被认为是可选的，使用更传统的技术、AI，尤其是自主式技术真正改变了它，并使其成为，正如我们所说，像数据一样基础。因为如果你的组织没有准备好承担这项技术的责任，没有人会使用它。变更管理变得越来越重要。
最后一块是路线图。我们不想只停留在一个智能体上。了解最终的北极星以及组织如何在引入AI、智能体和数据的成熟度方面取得进展，这是我想介绍的最后一块拼图。太棒了。我想更深入地了解新的运营模式。我认为许多领导者都在思考
如果他们没有，他们可能应该考虑一下我的组织将会是什么样子？就像你说的，我们需要实施哪些角色、技能和治理？我很想知道，你知道，你看到的任何做得非常好的例子。我知道这其中很多都是未来的思考。我们甚至不知道六个月后它会是什么样子。但是，是的，你看到了什么？
你说得对。当然。这非常新颖，也是未来的思考。我的许多更成熟的客户都喜欢，“你有什么例子吗？”我有点说，“好吧，你是第一个。所以让我们一起弄清楚。”是的，完全正确。
但是越来越多地，我们有一些领先的客户正在成为该领域的开拓者。但是让我们讨论一下该运营模式的一些基本组成部分。这绝对至关重要。所以当我们谈论引入新的运营模式时，最简单的方法可能是以建立某种形式的
机构，即专注于此的卓越中心或实践。事实上，《福布斯》杂志说，处理新兴技术的最佳方法是围绕它建立某种卓越中心。
存在争议，“卓越中心可能已经过时了，它们是象牙塔。”如果你设计正确，则并非如此。如果你设计正确，有一种方法可以使卓越中心真正成为基础，并帮助控制和推动创新。让我们讨论一些关键要素。我们需要协调战略和目标。
我们需要获得可见且可行的领导支持，了解它不是课外活动，它实际上对组织至关重要，并且每个人都参与其中。我们正在努力实现的共同愿景是什么？这个卓越中心的章程是什么？简而言之，我将称之为COE。让我们假设这是一个议程或AI驱动的COE。你有什么关于该愿景的例子吗？
愿景可能是拥有以智能体为首要的思维模式，并准备组织以摄取自主式技术，并借助智能体将我们的客户服务提升到一个新的水平。当然，我是即兴创作的。所以，没关系。没关系。我只是想了解一下，因为它可能非常庞大。
广泛。但愿景也很重要，因为它至少开始让我们更专注于这项工作的内容是什么？这是标题。我们需要设置这个标题，以引导每个人朝着某个方向前进。标题是什么，但公司试图实现什么？公司试图到达哪里？然后我们可以阐明组织内的这个特定机构将如何帮助公司实现目标。
这就是它的来源。愿景得到战略和目标的支持，对吧？然后我们需要定义这个卓越中心本身。这将包括运营模式，这意味着它将如何构建？将会有一个总体的领导委员会吗？业务和IT将如何在该运营模式中协同工作？
我们在AI期间讨论过它。对于自主式技术来说，这甚至更为关键。仅靠IT，很抱歉所有为IT工作的人，但你不能单独做出这个决定。它必须与业务建立非常强大的合作关系，因为猜猜看？AI很可能在增强业务员工。因此，IT成为创新者、能力提供者。
但是业务需要参与其中，说明他们需要哪些能力，需要解决哪些业务问题。因此，运营模式的关键组成部分是业务和IT的合作关系。然后有一些学科贯穿其中，例如治理、风险缓解和负责任的AI使用。我想说的另一个关键要素是一个有趣的要素，那就是创新。
我不建议在没有明确关注创新的情况下拥有自主式COE，以推动这种创新文化，同时也推动实验文化。
要提供一个具体的重点领域，人们可以在其中自由尝试新事物、尝试新技术、快速失败、改进和根据公司的需求进行调整。另一个重要领域是教育。我们刚刚讨论了我们需要定义的所有新技能，这些技能将进入该运营模式。
你说的是代理经理。我说的是代理所有者。有些人说是代理主管。我听说过内容创建者这样的角色，我们会讨论这一点，为什么它很重要。提示构建器等等等等。角色范围从你需要管理代理的角色到你需要构建代理的角色。
就像我说的，内容创建者或提示构建，因为猜猜怎么了？我们人类消费的文章需要以不同的方式编写，才能供人工智能消费。人工智能的消费信息方式与人类不同。所有这些角色都需要提升技能
经过培训，然后持续培训，因为新的创新或新的能力层出不穷。而且人工智能的速度比我们以前见过的都快。因此，持续的技能提升需要一个非常强大的流程。这就是为什么我们也需要明确关注它。领导者可以去哪里提升团队的技能？因为就像你说的，这一切都在发生
这么快。如果我们试图建立自己的教育体系，我认为我们会有点慢。你有什么建议人们去查看或学习的资源或东西吗？
不，这绝对是一个难题。我可以告诉你Salesforce目前也在解决这种情况。如你所知，我的团队明确关注人工智能，我们与产品组织密切合作，以保持领先地位。但Salesforce专业服务，1万人，Salesforce合作伙伴生态系统，
是将其乘以一百。所有这些专家都需要了解最新的功能和技术。当然，有很多非常受人尊敬的机构的课程会给你打下基础，给你核心知识。
但随后它进入下一个层次。所以有多种技能提升，对吧？了解技术，了解这个特定领域的本质，你知道，什么是代理，它们是如何构建的，你如何进行提示工程，这些技能可以从任何受人尊敬的知名机构获得。有课程，有课程，但随后还有特定于该产品的下一个层次。我会建议从
合作，在Salesforce工作，或者如果你正在使用不同的技术提供商，与该特定公司合作以了解该产品的细微之处。
这就是我们正在做的。我们与产品密切合作。我们正在实施新的计划，这些计划将知识传播和经验传播结合到整个专业服务中。我们意识到，再花三个月时间制定培训计划已不再是一种选择。
材料和信息需要很快提供。我们需要在这些赋能计划中建立持续的更新和更改。因为有时我今天给你的答案可能已经过时，也可能太弱了。变化太快了。我的意思是，好消息是人工智能可以帮助我们非常快速地制定这些培训计划，这很棒。但我现在想到的是，例如Salesforce这样的供应商，
你现在有了另一个教育角色，它不仅仅是教你如何使用我们的工具，而是教你如何将你的工具带入你的组织，这正是你所做的。我认为这是我一直告诉我的客户的一件事，如果你想开始使用人工智能，首先看看你已经使用的供应商。
然后看看他们推出了什么技术，然后让他们帮助你学习如何将其引入内部。我只是认为，对于SaaS公司来说，几乎有一个新的角色，不仅仅是说这是技术，而是说你实际上如何以最有效的方式利用它。它不仅仅是简单的点击这些按钮，而是实际上像
你知道，这是你的团队需要的角色和教育等等，因为这对使用人工智能至关重要。不，你完全正确。这就是为什么它包含在组织准备工作表的所有组件中，因为这正是它除了这个工具和技术之外的重点，是
它实际上将如何使用以及公司将如何承担责任并持续使用它，因为人工智能不断发展。它不是一劳永逸的。这就是它与众不同且让许多人感到非常不舒服的原因。
因为如果你构建了一个系统，除非有人去更改代码，否则它基本上会按预期运行。对于人工智能来说，凭借其学习能力，凭借其推理能力，它将会进化。
它所基于的数据将会改变。因此，这项技术存在很大的可变性，因此需要不断监控、更新，并掌握其现状和发展方向。是的。我非常好奇的另一件事，我甚至想从你的个人角度听到这一点，那就是我们需要学习哪些技能？
当我们展望人工智能新时代时，我们需要哪些人类技能，我们可以真正关注哪些人类优势？我很好奇，即使只是从个人角度来看，你一直在学习和努力提升自己哪些技能？
所有人工智能的基础都是我们如何与之互动。因为人工智能的基础是自然语言模型或自然语言处理。是的，当你是人工智能的用户时，它会回应你。就像我说的，用蹩脚的英语或俚语举例。但为了做到这一点，有人必须告诉它这样做。
这就是我们进入提示工程的地方。提示工程绝对是一项基础技能。当你的代理没有按照你想要的方式回答问题时，我们首先查看的是提示是如何构建的。
句子结构很重要。标点符号很重要。词语选择很重要。就像你可以自由地使用词语与成品互动一样，但当我们构建代理时，所有这些都很重要。提示工程是一项具有新要求的新技能。我还提到人工智能的消费信息方式不同。
当我们提到知识文章时，就像，哦，是的，我们有一百万篇知识文章。有时我们会看到这些知识文章需要重新构建才能供人工智能使用。所以有一些角色，有一些技能可以重构非结构化数据。我知道这是一大堆。
供人工智能使用。因此，人工智能会解释这些信息，使人工智能更容易解释这些信息，从而提供更好的答案。另一个有趣的是，你在开头提到有时你想对着机器人大喊大叫，说，你对我做了什么？你试图折磨我或躲避我吗？这与客户体验有关。我们希望代理提供令人惊叹的客户体验。
体验设计师是一个已知角色。现在我们希望他们将自己的技能提升到一个新的水平，几乎就像对话设计师一样。设计代理和人类之间的体验是另一种非常新的技能。
这是来自负责开发代理的团队成员的观点。这些是一些技术技能。我不需要成为这些技能的专家，但我确实需要对这些技能有基本的了解。
但是，我关注的是我们正在讨论的内容，即了解该组织生态系统需要如何改变。我们如何以不同的方式处理变更管理？我们之前所做的事情的所有细微之处，从建立这些组织运营模式，到定义所有这些部门和新角色，到将所有这些新事物整合到组织中？什么需要细微的调整？
对于遗传技术？这与更传统的变更管理有何不同？很多方面都是一样的，但这种细微差别仍然很重要。是的，我们处理的技术与其他技术推广的技术非常不同。它也需要将变化的性质融入到我们的运营方式中。我还想知道的是，
现在，你知道，学习如何使用人工智能，学习如何围绕人工智能设计我们的组织，我们一直在讨论的一切都是入门级的。但我认为组织是如何创造竞争优势的，以及如何
我想到的事情，我很想听听你对此的看法，那就是它真的像是在连接和倾听客户真正想要和需要的东西的方式上。这几乎就像现在人工智能正在处理我们通常被困住的许多任务一样，接下来是什么？是的。
我很想听听你对此的看法。现在，我们可以把注意力集中在哪里？好吧，我们仍然需要关注现在正在发生的事情。我有点超前了。嗯，
接下来是什么？这实际上很有趣，你问这个问题，因为它真的取决于人们的个性以及对变化的准备程度和对拥抱这项技术的准备程度。当你谈到，好吧，我们对人工智能很满意，我们对代理领域很满意，接下来是什么？我的一些客户就像，真的吗？我可以开启电子邮件生成？是的。
而且没有人会来找我。因此，在人工智能的成熟度方面，我们拥有一个完整的范围。但我认为接下来并且非常接近或已经出现的是代理，多代理。
这是最合乎逻辑的下一个发展，因为大多数公司现在甚至都有多个代理。当我们谈论代理技术时，许多公司的自然发展是内部辅助代理或多个内部辅助代理，这意味着它们不是面向客户的。它们仍然是自主的，但它们在公司内部，并且与员工互动，并且它们在那里帮助员工完成工作。
然后你有了面向客户的代理。
然后你有了代理与代理之间的协作。当你拥有我们所说的多代理网络时，然后你拥有代理。这并不意味着来自同一家公司。它可能是微软代理与Salesforce代理对话。因此，这是多代理协作的广阔范围，我认为这是下一波浪潮。我无法告诉你之后会发生什么。即使对我来说，速度也太快了。是的。
我的意思是，我只是迫不及待地想拥有我自己的代理，它一直在处理我的所有客户服务聊天。对我来说，就像，哦，我需要订购一件新的连衣裙尺码，或者你能帮我把这个东西寄来，它坏了。你能再寄给我一个吗？
所以Saks实际上有一个这样的代理，她的名字叫Sophie，她处理Saks的这类问题。他们是我们的第一个代理客户之一。去年在Dreamforce上分享的演示，对不起，在Dreamforce上分享的演示，所有的力量。去年在Dreamforce上分享的演示让我大吃一惊。它在YouTube上。如果你想找到它，Saks的例子，很棒。我对此非常兴奋。
我的问题是，你最兴奋的是什么？你处于一个独特的位置，你可以看到这个领域正在发生的事情。你最兴奋的是什么？所以我将用一个会议的例子，就像我说的，我们本周为人工智能领域的女性举办了这个会议。我们以练习开始会议。
我们要求参与者进入一个词云空间，并写下一个想到的词，当他们想到代理技术和数字劳动力时。
返回的回应是混合的。有些是乐观的，出现了“机会”这个词，但有些词是“工作替代”、“可怕”、“新的”。然后我们进行了讨论，讨论了公司如何开始。什么是增量和迭代方法？你需要到位的一些基本要素是什么？
我们如何与客户合作来完成整个旅程。仅仅两个小时后，我们再次进行了这项练习。
哦，我的上帝，如此积极的词语。我没有在屏幕上看到任何负面词语。人们很兴奋。机会仍然是最难的词，最高的词，但人们很兴奋。他们说他们使用了创新、新角色、新机会等词语。所以，仅仅两个小时，就非常非常具有前瞻性。这就是我最兴奋的事情，有机会与我的客户合作，并
帮助他们理解和接受这项技术，并帮助他们开始利用这项技术。因为如果做得正确，我喜欢你的态度，我喜欢我的公司可以为你构建代理来帮助你处理所有这些。但是
那些比较怀疑，或者更像是在企业或行业中，更难引入，帮助他们处理这些目标并向他们展示这项技术如何真正有帮助的是
非常有益。我兴奋的另一件事是，当我与我的创新团队交谈时，我总是被震惊。我就像，什么？我们可以做到吗？这不是科幻小说。你真的建造了吗？他们如何利用Salesforce人工智能产品的功能将其转化为将客户体验提升到一个新水平的解决方案，这真是令人惊叹。嗯哼。
我的意思是，就像你说的那样，机会很多。正在发挥的机会是巨大的，但它几乎是如此之大，以至于
它令人害怕，我的意思是，有很多变化，而且变化非常迅速。我完全同意你的观点，你知道，房间里的怀疑论者。我的意思是，我们都应该在某种程度上持怀疑态度。我认为有一点怀疑是健康的。但是，但是你应该和我负责的人工智能团队谈谈。那里有很多怀疑论者。我喜欢它。我喜欢它。但是，
无论我们是否喜欢，这都在发生变化。所以让我们加入吧。让我们加入潮流。实际上，既然你提到了负责任的人工智能，因为我们还剩几分钟时间，我想谈谈一下关于负责任地使用人工智能意味着什么，因为它有点像西部的狂野西部。组织如何以负责任的方式处理这个问题？因此，他们下周不会在门口收到诉讼。
不，谢谢你提出这个问题。这是一个非常非常重要的话题。当我们设计代理时，我们有一个专门且明确的练习，称为护栏和风险管理定义。我们建议我们的客户在定义代理的角色及其需要完成的工作时，
我们要求他们按他们非常熟悉的类别定义风险。人员、流程、数据和技术。好的。
因此，我们与客户合作，列出该代理可能在这四个类别中造成的各种可能的风险，各种可能的违规行为。然后我们对这些项目中的每一个项目说，好吧，我们将如何减轻它？我们将通过人员来减轻它吗？我们将通过流程、数据和技术来减轻它吗？
是的，风险是固有的。人工智能中存在一些可变性、漏洞，但正如你所说，这不是一种选择。这项技术将继续存在。因此，我们正在开发一个框架，就像我向你解释的那样，说明公司如何系统地前进。
从定义代理到定义风险，再到定义风险缓解措施，然后将它们转化为我在我们之前的对话中提到的护栏，即我们给代理的指令，说明它不允许做什么。我们所做的另一件事是为了确保我们进行
偏差和毒性压力测试。Salesforce已经拥有一个非常非常强大的信任层，几乎没有任何东西可以从我们这里进入，外部没有任何坏东西。但是，我们将代理置于额外的压力之下
偏差和毒性测试。当我们超载系统时，我们用不好的语言、亵渎的语言、使用种族主义的诽谤来与代理交谈，
故意为之。这不是一个漂亮的测试，但绝对是必要的，因为正如你所说，没有人想成为错误原因的头条新闻或面临诉讼。因此，这种类型的测试绝对至关重要。我的负责任的人工智能团队开发了一种如何进行这种测试的方法。我们设定了非常低的阈值，例如1%或小于1%。我很自豪地说，我们的代理已经做到了。
太棒了。对于任何正在考虑利用的人来说，我们都应该这样做，我们如何利用代理技术、代理人工智能？我们必须进行这些对话。正在发挥的风险是什么？把它们都摆在桌面上。让我们确保我们正在考虑极端情况，因为它们确实存在。当我们没有与人工智能一路同行时，当人工智能独立运行时，
我们需要确保我们已经考虑了所有正在发挥的风险。非常感谢你分享这些，Irina。
像往常一样，我们总是喜欢问这个问题来结束我们的节目。我很想听听你最近与某个品牌互动时让你印象深刻的经历。为什么它很棒？所以我考虑了一下。我想我会选择星巴克。我知道这很简单，我知道每个人都很熟悉它，但你知道吗？当我从新泽西交通公司下车，前往我的办公室时，我点击我的星巴克应用程序。
它允许我设置我最喜欢的商店。有一些。我为旧金山设置了一个，因为Salesforce总部位于旧金山。在我们办公室对面有一家星巴克。所以它有我的不同位置。它有我每个位置最喜欢的商店。我点击。它记得我以前订购了什么。它显示我的常用订单。我通常喝焦糖玛奇朵，所以它出现了。我点击。
点击，当我到达商店时，我可以在Tableau上看到，嘿，Irina的订单从已收到变为进行中。我知道接下来它将准备就绪。它很简单。它易于使用，但它拥有足够的关键元素来让我的生活更轻松，并且
而且从客户服务的角度来看，我去的那家商店恰好排队了。我有一个紧急会议。我来到助理那里，我说，对不起，但情况就是这样。有什么办法可以帮我吗？她看了看说，事实上，
你排在下一个。让我把你提前，这样他们就开始处理你的订单了。它不仅对我是可见的，作为客户。助理可以选择查看我的位置，进行覆盖并满足我的需求。这就是人类与技术共同工作提供令人惊叹的体验的方式。
我喜欢这个例子。速度、效率、考虑你的需求。你早上下了火车。你不想排队。你分享的关键一点是，它也使员工能够支持你，介入并像团队一样拦截。绝对的。所以非常感谢你，Irina。这是一集精彩的节目。我相信我几个月后会见到你。
随着事情不断变化。我相信我们会有一些新的东西可以谈论。我相信我们会。好吧，祝你今天愉快，我们很快会再聊。非常感谢你。感谢你的邀请。