Kokia yra žmogaus įtraukimo į procesą strategija automatizavimui?

Skaitymo laikas: 15 protokolas

Automatizavimas anksčiau buvo produktyvumo istorija. Dabar tai – pasitikėjimo istorija.

Pastaruosius dvejus metus įkūrėjams ir augimo lyderiams buvo sakoma, kad dirbtinio intelekto agentai valdys jų klientų srautą, parašys jų tekstus, įvertins potencialius klientus ir suplanuos susitikimus. Kai kurie iš jų ir įvyko. Daug kas – ne. Beveik visur įvyko tai, kad neteisingai atlikto automatizavimo išlaidos smarkiai išaugo . Šlamšto kupina „LinkedIn®“ komunikacijos seka ne tik nesugeba konvertuoti. Ji kenkia jūsų domeno reputacijai, jūsų paskyra yra pažymėta žyme, o potencialūs klientai mokomi ignoruoti jūsų būsimus pranešimus, net jei tinkamai pasirodote.

Šią spragą užpildo strategija „Žmogus kilpoje“. Tai nėra prašmatnus terminas, reiškiantis „mums vis dar reikia žmonių“. Tai konkretus sistemos projektavimo pasirinkimas, kuris nusprendžia, kur žmonės prisideda prie automatizuoto darbo eigos, o kur jie netrukdo. Gerai įgyvendinta, ji leidžia mažai komandai dirbti su didele komanda, neprarandant kokybės, dėl kurios klientai iš pradžių sutiko.

Šiame vadove paaiškinama, kas iš tikrųjų yra „žmogaus valdomas“ automatizavimas, kodėl jis svarbesnis 2026 m. nei 2024 m., kur jis klysta ir kaip sukurti sistemą, kuri veiktų specialiai B2B informavimui , pardavimams ir augimui. „Konnector.ai“ yra šios diskusijos dalis kaip praktinis pavyzdys, nes socialinių tinklų pardavimų ir „LinkedIn®“ informavimo srityje šiuo metu labiausiai matomas atotrūkis tarp visiškai rankinio ir visiškai automatizuoto proceso.

Kas yra žmogaus valdoma automatizacija paprastais žodžiais?

„Žmogus cikle“, dažnai sutrumpintai HITL, yra sistemos dizainas, kuriame automatizavimas tvarko apimtį ir pasikartojimus, o žmonės priima sprendimus, kuriems reikia vertinimo, konteksto ar ryšių suvokimo. Žmogus nesėdi proceso gale ir neperžiūri kiekvieno rezultato. Jis yra patalpintas konkrečiuose darbo eigos kontroliniuose taškuose, kur jo sprendimas pakeičia tolesnius veiksmus.

Naudingas būdas tai suprasti: visiškas automatizavimas veikia nuo pradžios iki galo be sustojimo. Visiškas rankinis darbas vyksta nuo pradžios iki galo be pagalbos. HITL veikia automatiškai, kol aptinka sprendimą, kuriam sistema nebuvo sukurta priimti užtikrintai, tada sustoja ir paprašo žmogaus nuspręsti. Žmogaus atsakymas grįžta į sistemą, kuri tęsiasi toliau.

Svarbu pakeisti požiūrį. Senajame „žmogus peržiūri dirbtinį intelektą“ modelyje žmogus yra kokybės kontrolės sluoksnis. Jis tikrina po fakto. HITL modelyje žmogus yra pačios sistemos dalis. Jis yra priežastis, kodėl sistema gali būti patikimai veikianti dideliu mastu.

Kodėl „Human-in-the-Loop“ yra tinkama B2B automatizavimo strategija 2026 m.?

Per pastaruosius 18 mėnesių pasikeitė trys dalykai, dėl kurių grynas automatizavimas yra blogesnis pasirinkimas nei anksčiau.

Pirma, platformos tapo gerokai griežtesnės. „LinkedIn®“ elgesio aptikimo sistemos dabar jautriai reaguoja į modelius, kurie anksčiau likdavo nepastebėti: identiškos pranešimų struktūros, nuspėjamas laikas, staigūs vienos paskyros pranešimų srauto šuoliai. Visiškai automatizuotas informavimo variklis, kuris veikė 2023 m., dabar paskyras apriboja per kelias savaites. „Konnector.ai“ saugos sistema buvo sukurta specialiai šiai naujai realybei, tačiau pagrindinė pamoka taikoma kiekvienam kanalui. Nuspėjama automatizacija yra baudžiama.

Antra, potencialių klientų tolerancija šabloninei komunikacijai sumažėjo. Ypač įkūrėjai gali pastebėti dirbtinio intelekto parašytą šaltą žinutę jau pirmame sakinyje. Kokybės kartelė pasikeitė nuo „ar tai suasmeninta“ iki „ar tikras žmogus iš tikrųjų pagalvojo apie mane prieš tai išsiųsdamas“. Vien automatizavimas negali nuosekliai įveikti šios ribos. Jis generuoja techniškai suasmenintą, bet mechanišką rezultatą.

Trečia, blogos automatizacijos padaryta žala prekės ženklui dabar yra nuolatinė, kaip nebuvo anksčiau. Potencialus klientas, kuris praneša apie jūsų žinutę kaip apie šlamštą, ne tik jus blokuoja. Jie apmoko kiekvieną algoritmą, kuris liečiasi su jūsų paskyra, kad sumažintų jūsų prioritetą. Viena bloga kampanija gali nulemti šešių mėnesių rezultatų.

HITL išsprendžia visus tris klausimus. Automatizavimas atlieka darbą, kuriam nereikia vertinimo. Žmogus įsikiša tais momentais, kai nusprendžiama, ar potencialus klientas jaučiasi gerbiamas, ar jam verta parduoti. Rezultatas – apimtis be prekės ženklo rizikos.

Kuo skiriasi žmogaus valdomas ciklas nuo visiško automatizavimo ir visiško rankinio darbo?

Dauguma komandų svyruoja tarp dviejų kraštutinumų. Jos pradeda dirbti rankiniu būdu, nes nori, kad kiekviena žinutė būtų tobula. Tada susiduria su kliūtimi, viską automatizuoja ir stebi, kaip mažėja atsakymų skaičius. Tada jos atsitraukia. HITL yra aukso viduriukas, tačiau jis yra konkretesnis nei tiesiog „automatizuoti kai kuriuos, atlikti kai kuriuos rankiniu būdu“.

dimensija	Pilnai rankinis	Visiškai automatizuota	Žmogus kilpoje
Kasdienė produkcija	20–40 potencialių klientų	500–1,000 potencialių klientų	200–500 potencialių klientų
Personalizavimo kokybė	Aukštas, bet nepastovus	Žemas ar vidutinis	Aukštas ir nuoseklus
Mastelis	Žemas. Pririštas prie jūsų darbo valandų.	Aukštas. Pririštas prie tavo įrankių	Aukštas. Susijęs su jūsų sprendimų dažniu.
Platformos apribojimo rizika	Labai žemas	Aukštas. Šablonų aptikimas žymi paskyras	Žemas. Žmogaus dispersija nutraukia modelio aptikimą.
Įkūrėjo laikas per dieną	3 į 4 valandų	Mažiau nei 30 minučių	15 iki 30 min
Atsakymų dažnio riba	15 į 25 proc	2 į 5 proc	10 į 18 proc
Prekės ženklo rizika	žemas	aukštas	Žemas ar vidutinis
Geriausiai tinka	50 geriausių ABM sąskaitų	Naujienlaiškio prenumeratos, žemos vertės lygis	Vamzdynų generavimas, ICP informavimas

Įdomi šios lentelės eilutė yra priešpaskutinė: įkūrėjo laikas per dieną. HITL užima mažiau įkūrėjo laiko nei visiškai rankinis informavimas, nes žmogus nebeatlieka darbo. Jis priima sprendimus, kurie nukreipia darbą. Penkiolika minučių sprendimų gali suformuoti keturias automatizavimo valandas. Tai yra svertas.

Kur tiksliai žmogus turėtų sėdėti kilpoje?

Būtent čia dauguma komandų klysta, taikydamos HITL. Jos pastato žmogų ne prie to kontrolinio taško ir tada daro išvadą, kad HITL nesutaupo joms laiko. B2B informavimo automatizavimui svarbūs keturi kontroliniai taškai, o gerai suprojektuota sistema žmones naudoja viename ar dviejuose iš jų, o ne visuose keturiuose.

1 kontrolinis punktas: Sprendimai dėl tikslinės auditorijos. Į ką mes kreipiamės? Tai yra sritis, kurioje žmogui reikia didžiausio sverto. Blogas tikslinės auditorijos sprendimas iššvaisto visą automatizuotą procesą. Geras sprendimas leidžia likusiai sistemai atrodyti puikiai. Tokios priemonės kaip „Konnector.ai“ naudoja socialinių signalų intelektą, kad automatizuotų didelių ketinimų turinčių potencialių klientų paiešką, tačiau įkūrėjas vis tiek nusprendžia, kurie signalai yra svarbūs jo verslui tą mėnesį.

2 kontrolinis punktas: Pranešimų patvirtinimas. Ar šis konkretus pranešimas turėtų būti skirtas šiam konkrečiam asmeniui? Dauguma įkūrėjų pagal nutylėjimą čia įtraukia žmones, nes taip atrodo saugiausia. Tai taip pat brangiausias kontrolinis punktas, nes pranešimų kiekis yra didžiulis. Jei peržiūrite kiekvieną pranešimą, nenaudojate HITL. Atliekate lėtą rankinį darbą su papildomais žingsniais.

3 kontrolinis punktas: Atsakymų triažas. Ką daryti su atsakymais? Būtent čia DI geriausiai pasiteisina. Dirbtinis intelektas gali suskirstyti atsakymus į kategorijas „susidomėjęs“, „ne dabar“, „neteisingas asmuo“ ir „pašalinti mane“. Žmogus nusprendžia, ką iš tikrųjų pasakyti į „susidomėjusius“ atsakymus, nes būtent tada prasideda tikras pokalbis, o šabloninis atsakymas jį nutraukia.

4 kontrolinis punktas: Išimčių tvarkymas. Ką daryti, kai nutinka kas nors netikėto? Potencialus klientas užsimena apie konkretų konkurentą. Asmuo, su kuriuo susisiekėte praėjusį ketvirtį, ką tik buvo paaukštintas. Jūsų stebima klientė ką tik paskelbė apie atleidimą iš darbo. Grynas automatizavimas arba ignoruoja šiuos signalus, arba taiko šabloną. Žmogus juos nukreipia.

Nykščio taisyklė: 1 ir 3 kontrolinius taškus atlikite žmonės. 2 ir 4 kontrolinius taškus automatizuokite, nustatydami aiškias eskalavimo taisykles. Taip gausite automatizavimo apimtį ir rankinio darbo vertinimą, nemokėdami už abu.

Kaip praktiškai atrodo žmogaus valdomas darbo procesas?

Štai kaip atrodo įkūrėjo, vykdantio HITL informavimo veiklą naudodamas tokį įrankį kaip „Konnector.ai“, darbo diena. Tai ne teorinis modelis. Tai modelis, pagal kurį kuriamos tokios priemonės kaip „Konnector.ai“ kasdienė įkūrėjo rutina .

Labas rytas, 10 minučių. Įkūrėjas atidaro socialinių signalų valdymo skydą, o ne „LinkedIn®“ sklaidos kanalą. Valdymo skyde rodomi įrašai, su kuriais sąveikauja aukštos kvalifikacijos potencialūs klientai, atitinkamų raktinių žodžių paminėjimai jų ICP ir pokyčiai stebimose paskyrose. Įkūrėjas dešimt minučių peržiūri išryškėjusius signalus ir nusprendžia, su kuriomis gijomis sąveikauti tą dieną. Šis sprendimas skatina automatizavimą.

Rytinis procesas automatizuotas. Sistema siunčia komentarus, ryšio užklausas ir siunčia informacinius pranešimus, remdamasi rytine signalų apžvalga. Įkūrėjas šiame etape nedalyvauja. Jis vadovauja įmonei. Sistema naudoja iš anksto patvirtintas pranešimų sistemas su potencialiems klientams skirtais kintamaisiais, paimtais iš viešųjų profilių duomenų ir naujausios veiklos.

Popietė, 5 minutės. Įkūrėjas peržiūri dirbtinio intelekto sugeneruotus komentarų juodraščius apie svarbius įrašus. Jis patvirtina, redaguoja arba atmeta kiekvieną iš jų. Tai yra daugiausiai sverto suteikiančios penkios minutės per dieną, nes tinkamai išdėstyti komentarai tinkamuose įrašuose pritraukia susidomėjimą už nedidelę dalį kainos, palyginti su siunčiamų žinučių siuntimu.

Dienos pabaiga, 10 minučių. Įkūrėjas peržiūri dienos informavimo atsakymus. Sistema juos jau suskirstė į kategorijas. Įkūrėjo užduotis – parašyti asmeninius atsakymus visiems, kurie parodė tikrą susidomėjimą. Šabloniniai tolesni atsakymai siunčiami automatiškai, kad būtų galima aiškiai parodyti susidomėjimą. Kiekvienas, kuris pasakė „ne dabar“, yra automatiškai įtraukiamas į sąrašą.

Bendras įkūrėjo laikas: 25 minutės. Bendras apdorotų duomenų kiekis: pakankamas sveikam srauto užpildymui palaikyti. Kokybė: palaikoma, nes įkūrėjas priima svarbius sprendimus, o ne tvirtina kiekvieną siunčiamą pranešimą.

„Konnector.ai“ vaizdo įrašų bibliotekoje yra kelių iš šių konkrečių veiksmų instrukcijos:

Kodėl grynas automatizavimas neveikia B2B informavimo srityje?

Grynas automatizavimas žlunga dėl priežasties, kurią įkūrėjams reikia laiko iki galo suvokti. Priežastis ne ta, kad dirbtinis intelektas negali rašyti gerų žinučių. Ji gali. Priežastis ta, kad garsumas keičia žinutės prasmę.

Idealiai dirbtinio intelekto parašyta žinutė, išsiųsta vienam potencialiam klientui, pasiekia tikslą. Ta pati žinutė, išsiųsta tūkstančiui potencialių klientų, patenka į paieškos laukelį kaip šlamštas, net jei kiekvienas iš jų yra techniškai suasmenintas. Taip yra todėl, kad potencialūs klientai ne tik perskaito jūsų žinutę. Jie skaito ir kontekstą aplink ją. Žinutė, kuri atkeliauja pagal žinomą automatizavimo modelį, tą dieną, kai visas jų srautas pilnas panašių žinučių, yra perskaitoma kaip to modelio dalis. Nesvarbu, kokie geri žodžiai.

Tai įžvalga, kurios dauguma automatizavimo strategijos tinklaraščių nepastebi. Jie daugiausia dėmesio skiria pranešimų kokybei. Tikrasis kintamasis yra signalo tankis. Kiek automatizuotų pranešimų potencialus klientas gauna tą savaitę? Kiek iš jų atrodo kaip šablonai? Kur jūsų tinklaraštis užima vietą šiame kontekste?

HITL šią problemą išsprendžia ne rašydamas geresnius pranešimus, o keisdamas laiką, trigerį ir atsako modelius taip, kad grynas automatizavimas negalėtų jų atkartoti. Žmogus, kuris peržiūri signalus prieš siųsdamas, pažeidžia modelį. Žmogus, kuris atsako į atsakymus savo balsu, pažeidžia modelį. Žmogus, kuris nusprendžia, kurie potencialūs klientai nusipelno tolesnio ryšio, o kurie ne, pažeidžia modelį. Kiekvienas pakeitimas yra mažas. Kartu jie lemia skirtumą tarp automatizavimo ir dėmesio jausmo.

Kokias dažniausiai įkūrėjų daromas klaidas, susijusias su „Human-in-the-Loop“ automatizavimu?

Dauguma HITL diegimų nepavyksta nuspėjamai. Štai keturi dažniausiai pasitaikantys gedimai.

Pirmoji klaida: žmogaus įtraukimas į kiekvieną kontrolinį tašką. Jei įkūrėjas tvirtina kiekvieną pranešimą, sistema nėra HITL. Tai rankinis darbas su eile. Apimtis niekada nedidėja, nes žmogus tampa kliūtimi.

Antra klaida: neapibrėžta, ką žmogus gali pakeisti. Neturint aiškių taisyklių, ką žmogus gali pakeisti, kiekvienas kontrolinis taškas tampa diskusija. Sistema sustoja, nes niekas nežino, ar vadovautis automatiniu pasiūlymu, ar pasitikėti žmogaus nuojauta.

Trečia klaida: HITL traktavimas kaip laikiną. Kai kurie įkūrėjai HITL naudoja kaip atramą, kol siekia visiško automatizavimo. Tai yra B2B informavimo klaida. Sprendimų priėmimo momentai neišnyksta sistemai bręstant. Jie tampa vertingesni, nes sistema dabar yra atsakinga už didesnės vertės santykius.

Ketvirta klaida: nematuojamas žmogaus indėlis. Jei negalite nurodyti, kuriuos sprendimus priima žmogus ir ką jie keičia, negalite pasakyti, ar žmogus kuria pridėtinę vertę, ar padidina išlaidas. Stebėkite nepaisymo dažnį (kaip dažnai žmogus pakeičia automatizavimo pasiūlymus), pakėlimo dažnį (kiek geriau veikia žmogaus paveikti rezultatai) ir sprendimo priėmimo laiką (kiek laiko žmogus užtrunka kiekviename kontroliniame taške).

Kaip sukurti „Human-in-the-Loop“ sistemą „LinkedIn®“ informavimo veiklai?

„LinkedIn®“ yra aiškiausias atvejo tyrimas, nes jis susijęs su griežtomis platformos taisyklėmis, svarbiais potencialių klientų santykiais ir reikšminga automatizavimo nauda. Štai sistemos dizainas, kuris veikia.

1 sluoksnis: signalų fiksavimas. Visiškai automatizuokite tai. Tokios priemonės kaip „Konnector.ai“ socialinių signalų žvalgyba seka raktinių žodžių paminėjimus, potencialių klientų aktyvumą, ICP judėjimą ir konkurentų sekėjų bazes. Nėra jokios žmogiškos priežasties būti šiame sluoksnyje. Peržiūrėkite, kaip „ChatGPT“ integruojasi su „Konnector“, kad pamatytumėte, kaip dirbtinis intelektas gali veikti šiame sluoksnyje.

2 sluoksnis: Tiksliniai sprendimai. Žmogiškas kontrolinis taškas. Įkūrėjas peržiūri dienos signalų srautą ir nusprendžia, kuriuos signalus tą dieną veikti. Tai 5–10 minučių sprendimas, o ne 2 valandų analizė. Tikslas yra kryptis, o ne tobulumas.

3 sluoksnis: informavimo vykdymas. Visiškai automatizuokite tai naudodami saugos priemones. „Konnector.ai“ saugos sistema keičia paskyras, keičia laiką ir neviršija „LinkedIn®“ elgesio ribų. Žmogus šiame sluoksnyje nedalyvauja, nes buvimas jame sulėtina procesą, jo nepagerindamas.

4 sluoksnis: Komentarai ir įsitraukimas. Hibridinis kontrolinis taškas. Dirbtinis intelektas rašo kontekstinius komentarus apie svarbius įrašus. Žmogus peržiūri ir patvirtina juos grupėmis, paprastai po 5–10 komentarų, iš viso per mažiau nei 5 minutes.

5 sluoksnis: Atsakymų triažas ir pokalbis. Žmogaus atliekamas patikros punktas. Sistema suskirsto atsakymus į kategorijas. Žmogus rašo atsakymus visiems, kurie rodo nuoširdų susidomėjimą. Išankstiniai atsakymai automatiškai gauna užklausų seką.

6 sluoksnis: Vamzdynų maršrutizavimas. Visiškai automatizuokite tai. Kai pokalbis pasiekia susitikimo rezervavimo etapą, darbą perima kalendoriaus įrankis. Žmogus vėl pasirodo tikrame susitikime.

Šis šešių sluoksnių modelis yra skirtumas tarp įrankio ir sistemos. Daugumoje automatizavimo platformų yra numatyti sluoksniai. HITL dizainas nurodo, kurioje jų vietoje save pozicionuoti.

Kaip atrodo „žmogaus įtraukimo“ strategija šaltiesiems el. laiškams?

Šaltieji el. laiškai vadovaujasi panašia logika, tačiau su skirtingais kontrolės punktais. Platformos rizika skiriasi. Suasmeninimo lūkestis panašus. Apimtis paprastai yra didesnė.

Šaltųjų el. laiškų siuntimo atveju automatizuokite sąrašų sudarymą, pristatymo stebėjimą, siuntimo laiką ir grąžinimų apdorojimą. Paskirkite žmones trims kontroliniams taškams: pasiūlymo dizainui (ką mes iš tikrųjų sakome), segmentavimo logikai (kuris sąrašas gauna kurį pranešimą) ir atsakymų apdorojimui (bet koks atsakymas, kuris nėra aiškus „taip“ arba „ne“).

Didžiausia šaltųjų el. laiškų automatizavimo klaida yra pasiūlymo delegavimas dirbtiniam intelektui. Dirbtinis intelektas negali pasakyti, ko iš tikrųjų reikia jūsų potencialiam klientui. Jis gali tik optimizuoti tai, kaip jūs sakote tai, ką jam liepiate pasakyti. Pasiūlymas yra įkūrėjo darbas. Frazavimas yra sistemos darbas. Daugumoje nesėkmingų šaltųjų el. laiškų kampanijų šie du dalykai yra painiojami.

Kaip vertinate, ar jūsų „žmogus kilpoje“ sistema veikia?

Dauguma komandų HITL matuoja naudodamos neteisingus rodiklius. Jos žiūri į atsakymų dažnį ir suplanuotus susitikimus. Tai yra rezultato rodikliai. Jie parodo, ar jūsų kampanija pavyko. Jie nepasako, ar jūsų HITL dizainas yra tinkamas.

Tinkami HITL rodikliai yra susiję su žmogaus vaidmeniu sistemoje.

Nepaisymo dažnis. Kokį automatizuotų pasiūlymų procentą pakeičia žmogus? Jei jis yra mažesnis nei 10 procentų, žmogus tik patvirtina pakeitimus ir kontrolinį tašką tikriausiai galima pašalinti. Jei jis viršija 60 procentų, automatizavimas nėra pakankamai gerai apmokytas ir žmogus atlieka per daug darbo.

Sprendimo priėmimo laikas kiekviename kontroliniame taške. Kiek laiko žmogus užtrunka kiekviename kontroliniame taške? Jei jis kyla aukštyn, sistema užduoda per daug klausimų arba neteisingus klausimus. Jei jis artėja prie nulio, gali būti, kad jūs per daug automatizuojate.

Žmogaus palietimo rezultatų konversijos rodiklis. Palyginkite visiškai automatizuotų rezultatų konversijos rodiklį su žmogaus palietusiais rezultatais. Šis rodiklis parodo, ar žmogus kuria vertę, ar yra teatro elementas. Naudinga HITL sistema rodo 20–40 procentų padidėjimą lietimo rezultatams.

Įkūrėjų valandos, tenkančios vienam gamybos kanalo doleriui. Metrikas, kuris iš tikrųjų yra svarbus įmonės lygmeniu. Kiek įkūrėjų laiko buvo sukurta ir kiek gamybos kanalo. HITL turėtų mažinti šį skaičių kiekvieną mėnesį, o gamybos kanalo apimtis išliks nepakitusi arba didės.

Kaip „Konnector.ai“ savo produkte naudoja „Human-in-the-Loop“?

„Konnector.ai“ produkto dizainas sukurtas remiantis HITL principais, net ir ten, kur šis terminas nėra vartojamas tiesiogiai. Tai aiškiai rodo trys produkto pasirinkimai.

Pirma, socialinių signalų žvalgybos prietaisų skydelis automatiškai nereaguoja į signalus. Jis juos iškelia į paviršių. Įkūrėjas nusprendžia, kuriuos iš jų įtraukti. Tai sukurta HITL. Sistema galėtų automatizuoti veiksmą. Ji to nedaro, nes tikslinės auditorijos pasirinkimas yra didžiausias žmogiškasis momentas.

Antra, dirbtinio intelekto komentarai yra rengiami, bet nesiunčiami be patvirtinimo. Įkūrėjas peržiūri pasiūlymą, prireikus jį redaguoja ir patvirtina paketiniu būdu. Taip užtikrinama aukšta komentarų kokybė, o įkūrėjas gali apdoroti didelį kiekį pasiūlymų per kelias minutes.

Trečia, saugos sistema yra automatizuota, tačiau jos taisykles gali konfigūruoti vartotojas. Įkūrėjas nustato ribas. Sistema jas įgyvendina. Tai HITL, taikomas rizikos valdymui, o ne tik informavimui. Lyginant „Konnector“ su tokiais įrankiais kaip „La Growth Machine“ , skirtumas dažnai priklauso nuo to, kaip kiekvienas įrankis atsako į klausimą, kur žmogaus vieta cikle.

Stebėkite, kaip veikia dirbtinio intelekto komentarų funkcija:

Kokia rizika suklysti atliekant „Human-in-the-Loop“ tyrimą?

Blogai atliktas HITL yra blogiau nei visiškas automatizavimas, nes susidaro klaidingas įspūdis, kad sistema yra prižiūrima, kai to nėra. Reikėtų atkreipti dėmesį į tris gedimų režimus.

Žmogus tampa kliūtimi. Jei sprendimų eilė viršija žmogaus turimą laiką, sistema sustoja. Informacijos apie darbą srautas vėluoja. Atsakymai negaili rezultatų. Automatizavimo kaina išlieka, o našumas mažėja. Sprendimas: negailestingai sumažinti žmonių atliekamų patikros taškų skaičių arba priimti paketinius sprendimus.

Žmogus nustoja atidžiai žiūrėti. Pritarimo nuovargis yra realus. Po 50-ojo dienos komentarų peržiūros įkūrėjas patvirtina dalykus, kuriuos ryte būtų atmetęs. Sprendimas: apriboti dienos peržiūrų skaičių ir keisti sprendimų tipus, kad dėmesys išliktų šviežias.

Žmogus pradeda pasitikėti neteisingais rezultatais. Laikui bėgant, įkūrėjai pradeda manyti, kad dirbtinis intelektas yra teisus, ir tiesiog spusteli nuorodą. Sistema ima dreifuoti. Sprendimas: įdiegti periodines aklas peržiūras, kurių metu žmogaus prašoma įvertinti nematant dirbtinio intelekto rekomendacijos, kad būtų galima iš naujo kalibruoti pasitikėjimą.

Kiek laiko užtrunka tinkamai įdiegti „žmogaus valdomą“ sistemą?

Dauguma įkūrėjų nepakankamai įvertina diegimo laiką, nes HITL laiko perjungimu. Tai artimesnis 60–90 dienų atkūrimui, priklausomai nuo to, kiek esamų procesų jau turite. Štai kaip atrodo realus diegimas.

1–14 dienos: audituokite dabartinę būseną. Susidarykite kiekvieno dabartinio informavimo proceso žingsnio žemėlapį. Pažymėkite, kurie žingsniai yra rankiniai, kurie automatizuoti, o kurie iš dalies yra abu. Šis auditas paprastai atskleidžia tris dalykus: paslėptą rankinį darbą, apie kurį įkūrėjas nežinojo, persidengiančius automatizavimo įrankius, kurie dubliuoja pastangas, ir sprendimų priėmimo taškus, kuriuose niekas negali suformuluoti, kokia iš tikrųjų yra taisyklė.

15–30 dienos: sukurkite kontrolinių taškų žemėlapį. Nuspręskite, kur priklauso žmonės. Aukščiau pateikta keturių kontrolinių taškų sistema (taikinio nustatymas, pranešimų patvirtinimas, atsakymų triažas, išimčių tvarkymas) yra atspirties taškas. Pritaikykite ją pagal savo konkretų kontekstą. B2C komanda vertins įvairius dalykus kitaip nei B2B SaaS komanda. Į ABM orientuota komanda vertins kitaip nei didelės apimties SDR komanda.

31–60 dienos: įdiegimas ir matavimas. Įrankių nustatymas, automatizavimo konfigūravimas ir, svarbiausia, matavimo integravimas į sistemą nuo pirmos dienos. Jei iki 60 dienos pabaigos nematysite perrašymo dažnių, sprendimų priėmimo laikų ir žmogaus paveiktų išvesčių pagerėjimo, nežinosite, ar sistema veikia.

61–90 dienos: ciklo derinimas. Per pirmąsias 30 veikimo dienų paaiškės, kurie kontroliniai taškai yra išties svarbūs, o kurie – teatre. Pašalinkite arba perkelkite tuos, kurie neužsitarnauja savo vietos. Sustiprinkite tuos, kurie užsitarnauja. Iki 90 dienos sistema turėtų veikti taip, kad įkūrėjas informavimo sprendimams skirtų mažiau nei 30 minučių per dieną.

Bet kurio iš šių etapų praleidimas yra dažiausias nesėkmės būdas. Įkūrėjai, kurie praleidžia auditą, galiausiai automatizuoja netinkamus dalykus. Įkūrėjai, kurie praleidžia projektavimo etapą, galiausiai kiekviename kontroliniame taške pagal nutylėjimą dirba žmonės. Įkūrėjai, kurie praleidžia instrumentus, negali pasakyti, ar sistema veikia. Įkūrėjai, kurie praleidžia derinimą, galiausiai sukuria statinį projektą, kuris per ketvirtį pasensta.

Kokia komandos struktūra geriausiai palaiko žmogaus valdomą automatizavimą?

HITL keičia, ką samdote ir ką jie daro. Tradicinėje B2B pardavimų komandoje SDR buvo apačioje, AE – viduryje, o vadovai – viršuje. Šios piramidės apačia yra ta dalis, kurią automatizavimas labiausiai keičia. SDR anksčiau savo dieną leisdavo didelių apimčių užduotims: sąrašų sudarymui, pranešimų siuntimui, tolesnei veiklai. Dabar didžioji dalis to automatizuota.

Naujoji komandos forma kitokia. Reikia mažiau žmonių, kurie atliktų daugiau strateginio darbo. Pareigos, kurios anksčiau buvo SDR, tampa panašesnės į „automatizavimo operatorių ir signalų interpretuotoją“. Jie stebi sistemą, priima kasdienius tikslinės auditorijos sprendimus, tvarko išimtis ir teikia įžvalgas įkūrėjui arba pardavimų vadovui. Vienas operatorius gali valdyti apimtis, kuriai anksčiau reikėdavo trijų SDR.

Įkūrėjams, dirbantiems savarankiškai, tai gera žinia. Jums nebereikia samdyti SDR, kad jie valdytų dideliu mastu vykdomą procesų valdymą. Jums reikia patiems praleisti 25–30 minučių per dieną sistemoje ir leisti automatizavimui atlikti visa kita. Pirmasis samdomas asmuo tampa demonstracinių versijų ir pokalbių apie procesų valdymą tvarkytoju, o ne informavimo darbuotoju.

Augimo lyderiams, buriantiems komandą, tai reiškia, kad SDR vaidmenį reikia iš naujo apibrėžti arba pakeisti. Kandidatai, kuriuos samdėte anksčiau (energingi, netoleruojantys atmetimo, norintys atlikti didelius darbus), nėra tie kandidatai, kurių jums reikia dabar. Jums reikia analitikų, kurie patogiai dirba su įrankiais, gerai priima greitus tikslinius sprendimus ir geba išlaikyti kokybę dideliu mastu. Pareigybės aprašymas pasikeitė, net jei pavadinimas nepasikeitė.

„Konnector.ai“ klientų bazė atspindi šį pokytį. Pirmieji naudotojai buvo SDR ir augimo rinkodaros specialistai, kurie naudojosi šia sistema norėdami siųsti daugiau žinučių. Dabartiniai vartotojai vis dažniau yra įkūrėjai, agentūrų savininkai ir mažos pajamų komandos, valdančios visą sistemos pardavimo kanalą su vienu ar dviem operatoriais, o ne pilnomis pardavimų komandomis. Produktas vystėsi kartu su naudojimo atveju.

Kaip keisis žmogaus integracijos į ciklą principas, tobulėjant dirbtiniam intelektui 2026 m. ir vėliau?

Sąžiningas atsakymas yra tas, kad žmogaus vaidmuo keisis, o ne išnyks.

Sprendimai, kuriems šiandien reikia žmonių, nėra tie patys sprendimai, kuriems reikėjo žmonių 2020 m. Prieš penkerius metus žmogus buvo žinučių rašymo cikle. Šiandien dirbtinis intelektas rašo priimtinas žinutes, o žmogus yra tikslinės auditorijos nustatymo ir atsakymo cikle. Po penkerių metų dirbtinis intelektas tikriausiai gerai valdys atsakymų triažą, o žmogus pereis prie strateginių sprendimų dėl rinkos pozicionavimo, pasiūlymų dizaino ir klientų prioritetų nustatymo.

Toks modelis būdingas kiekvienai automatizavimo bangai. Žmonės nėra pašalinami. Jie yra stumiami aukštyn vertės grandinėje. Įkūrėjai, kurie lanksčiai kuria HITL sistemas, pasirūpindami, kad žmonės būtų pozicionuojami ten, kur jų sprendimai šiandien yra labiausiai įtakingi, o rytoj – pasiruošę veikti, įgis dar daugiau pranašumo prieš tuos, kurie arba visiškai automatizuoja, arba iš viso atsisako automatizuoti.

2026 m. laimės ne tos įmonės, kurios daugiausia automatizavo. Jos bus tos, kurios kruopščiausiai nusprendė, kur automatizavimas priklauso, o kur ne.

Galutinė mintis: HITL yra strategija, o ne funkcija

Didžiausia klaida, kurią komandos daro taikydamos „Human-in-the-Loop“ metodą, yra ta, kad jį traktuoja kaip savo įrankio nuostatą. Taip nėra. Tai strateginis pasirinkimas, kaip jūsų komanda kuria rezultatus, kur gyvena jūsų sprendimai ir kokią įmonę kuriate.

Jei esate įkūrėjas ar augimo lyderis, galvojantis apie informavimo plėtrą 2026 m., klausimas ne tas, ar automatizuoti. Šį sprendimą už jus priėmė rinkos apimtis ir tempas. Klausimas yra tas, kokią konkrečiai vietą sistemoje užimsite jūs.

Tinkamai paskirstytas darbas gali padėti vienam įkūrėjui valdyti pardavimo apimtis, kurioms anksčiau reikėjo pardavimų komandos. Neteisingai pasirinkus, arba pervargsite dirbdami rankinį darbą, arba sugadinsite savo reputaciją dirbdami automatizuotą darbą. HITL – tai dizainas, dėl kurio nei vienas iš šių dalykų nėra neišvengiamas.

„Konnector.ai“ sukurta remiantis prielaida, kad įkūrėjai nori pasinaudoti automatizavimo privalumais, nerizikuodami vien tik automatizavimu. Sužinokite, kaip socialinių signalų metodas veikia praktiškai , arba skaitykite daugiau apie tai, kaip saugiausios automatizavimo platformos pagal numatytuosius nustatymus kuria HITL.