人工智能的支持部署：Jason Weum 访谈

罗斯·史密斯 (Ross Smith) 采访杰森·维姆 (Jason Weum)，谈论微软在支持方面部署人工智能的情况。

罗斯·史密斯：嘿杰森，作为 A 领导者 在客户支持中部署人工智能，我有兴趣进一步了解你的背景以及你 开始接触人工智能。

Jason Weum：我的背景是软件开发和工程，我职业生涯的大部分时间都花在开发软件（定制和盒装产品）以及通过技术 PM 和产品管理角色来管理流程上。在我的职业生涯中，我曾担任过咨询、开发、PM、测试和支持等职务。最近，我进入了 Microsoft 支持部门的支持功能，我们专注于打造 AI 优先的客户支持体验，同时通过开发尖端解决方案使我们的支持工程师更加高效和有效。

罗斯：哇，那太棒了——你们都有 工程和支持背景。 这给你 A 好的 伟大的 对这个新世界的视角 人工智能的 混合前沿 技术和支持 实践我们知道客户服务和支持是 人工智能的使用。您什么时候第一次接触人工智能？

Jason：我的团队开始讨论如何 动摇 我们目前的一些计划是在 2022 年夏天利用人工智能来支持的。我们为在客户服务中使用人工智能奠定了初步的理解基础。 然后在 2022 年 12 月，ChatGPT 突然出现，因为 的 重要的 研究、实验和工作 在这个空间里，我们已做好准备 用于抓住 夺取 机会。 很快，在 2023 年 1 月，我们就开始基于我们的数据集并结合 GPT 3.5 的强大功能构建模型, 并随着技术的快速变化而学习。这过去是、现在仍然是一次相当疯狂的旅程。

罗斯：所以你 在参与人工智能实验 这 早在 ChatGPT 推出之前，你就已经开始研究了。显然，你的经验比大多数人丰富得多。你学到了什么？

Jason：我学到的最重要的事情之一是，与许多技术一样，人工智能有一个学习曲线，可以让用户看到承诺的效率。 早期很多人以为这是解决所有问题的神奇技术，， 虽然它非常强大，但确实需要投资才能发挥其潜力。另一个重要的学习是 是 人工智能在某些方面非常擅长，但在其他方面它却举步维艰。 了解适合人工智能的流程或工具部分是解锁的关键英 最大的生产力收益。 最后，人工智能的好坏取决于你输入的模型或知识源。我们 学习编辑 拥有一套良好的高质量内容对于确保尽可能最佳的响应质量非常重要。

罗斯：听起来你们都学到了很多关于什么有效的东西 什么没有。你能告诉我们吗 全部 您能再多说一下在客户场景中，您认为 AI 在哪些方面表现最佳，哪些方面表现不佳？

杰森：在客户服务领域，我们发现人工智能在那些通常不需要对所支持事物有太深入的了解的任务上表现出色。 例如，帮助起草高质量的客户电子邮件、帮助创建初始故障排除或确定发送给客户的电子邮件范围、根据定义的分类法对支持案例进行分类、回答客户有关如何使用特定功能的问题, 基本上这些事情通常会占用支持工程师一天的时间，但不需要深厚的专业知识。 相反，深层次的技术细节问题、特定于单个实施的问题、未充分记录的新领域的问题，这些是更适合您的人类工程师的候选者。

罗斯：你们在建立诊断和自动化方面有着悠久的历史，可以帮助客户自助 与他们的技术问题. 人工智能将如何整合，或者它将如何不同于我们在这里读到的传统诊断 通过 Microsoft 365 自助诊断节省时间和精力 – Microsoft Community Hub

杰森：目前，我们相信人工智能将在某些方面提供帮助。 首先，人工智能继续帮助我们的开发人员更高效地生成代码，使他们能够在当前的开发方法中完成更多工作。 其次，我们看到诊断服务能够利用 LLM 来执行通常嵌入在业务逻辑中的任务。 例如，我们有诊断程序可以分析大型日志文件以寻找预定义的模式。 展望未来，我们将能够利用人工智能的模式识别和分类功能，在日志文件中找到我们尚未遇到的新模式。 这将缩短开发周期并提高这些诊断的有效性。 最后，我们可以使用人工智能来生成自然输出以及随着时间推移而发展的高级故障排除步骤。 通过诊断结果能够提示法学硕士获得更多见解，我们可以确保诊断能够以低代码方式提供最新的指导。

罗斯：这是一个技术变革和快速进步的迷人时代管理s。您对未来感到兴奋的是什么？

Jason：正如许多人所说，我们正处于这场人工智能革命的边缘，它可以为我们带来什么？ 世界各地有很多。 我很高兴能够成为计算历史上最激动人心的时代之一的一部分，并能够随着新事物的不断发现而每天学习。 我们过去试图解决的许多问题现在看来更加可行，但收效甚微。 我很高兴看到在接下来的几个月里我们能去哪里、能做什么以及能解决哪些问题。

罗斯：杰森，你在人工智能之旅中显然已经取得了长足的进步。对于试图弄清楚如何在组织中部署人工智能的客户支持专业人员，您有哪些建议？这是一个令人生畏的空间。人们应该做什么才能开始？

杰森：人工智能是另一种可以用来帮助你解决业务问题的工具。 虽然它功能强大且令人兴奋，但它并不能一次性解决所有问题。 我建议先明确组织面临的挑战，然后看看人工智能如何提供帮助。 确保您对当今人工智能的优势有一个基本的了解，并在计划从哪里开始之前仔细考虑这一点。 另外，请注意，人工智能将改变您现有的流程，您可能需要重新思考事情的运作方式，以充分利用这些新功能。 我喜欢从小事做起，不断学习，在积极成果的基础上不断发展。 最后，请记住，任何人工智能解决方案的好坏都取决于模型中的数据。 首先花点时间确保您拥有高质量的知识源内容，这将大大有助于确保 AI 提供的结果满足预期。