NastępnyNastępny poradnik
Sztuczna inteligencja w telematyce ubezpieczeniowej i cenach zależnych od użytkowania
Przemysły
PRZEWODNIK Aplikacji
Ceny oparte na wynikach dla agentów AI
Ceny agentów AI oparte na wynikach oznaczają, że klient płaci tylko wtedy, gdy agent osiągnie określony wynik, na przykład zgłoszenie do pomocy technicznej rozwiązane bez pomocy człowieka lub wykonanie zadania, a nie płaci za stanowisko lub żądanie.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~3 min
Na tej stronie3 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ wiąże wydatki z wynikami, ale jego uczciwość zależy całkowicie od sposobu definiowania, pomiaru i audytu wyniku.
Głębokie nurkowanie
Większość oprogramowania jest wyceniana na podstawie dostępu (stanowiska) lub zużycia (wykorzystanie). Opłaty za wyniki oparte na wynikach. W obsłudze klienta wspólną jednostką jest rozwiązanie: rozmowa, którą agent AI kończy, nie przekazując jej nikomu. Fin firmy Intercom jest szeroko cytowanym przykładem ustalania cen za rozdzielczość, a w 2024 r. Zendesk przeszedł na ustalanie cen dla swoich agentów AI w oparciu o wyniki. Nie każdy system ustalania cen dla agentów opiera się na wynikach; pobieranie opłat za rozmowę, jak to zrobili niektórzy dostawcy, jest bliższe cenom za użytkowanie, ponieważ płacisz niezależnie od tego, czy problem zostanie rozwiązany, czy nie. Definicja wyniku to sedno. Rozwiązanie można zaliczyć w przypadku, gdy klient potwierdzi, że odpowiedź pomogła, lub gdy klient nie prosi o kontakt z człowiekiem i nie wraca w wyznaczonym terminie. Druga definicja jest łatwiejsza do zmierzenia, ale można zaliczyć porzucone rozmowy jako sukcesy. Kupujący powinni poprosić o dokładną definicję w umowie, które zdarzenia się liczą, jakie jest okno czasowe i czy sprawy, w których doszło do eskalacji lub ponownego otwarcia, są wyłączone. Audyt ma znaczenie, ponieważ dostawca zwykle mierzy własne wyniki. Dobra praktyka obejmuje dostęp do logów, regularne pobieranie próbek transkrypcji, uzgodnione procesy sporne i raportowanie oddzielające rozmowy rozwiązane, eskalowane i porzucone. Dla kupujących korzyścią jest brak opłat za nieudane próby i cena, którą można łatwo porównać z kosztem ludzkim biletu. Ryzyko obejmuje nieprzewidywalne rachunki w miarę wzrostu wolumenu, luźne definicje zawyżające liczbę oraz zachęty dla dostawcy do optymalizacji pod kątem tego, co się liczy, a nie satysfakcji klienta. W przypadku dostawców ryzyko wiąże się z kosztami obliczeniowymi nieudanych prób. Powszechnym błędnym przekonaniem jest to, że wycena wyniku gwarantuje jakość. Gwarantuje jedynie, że zapłacisz za wynik określony w umowie.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Intercom wycenia swojego agenta wsparcia Fin AI według rozwiązania, pobierając stałą opłatę tylko za rozmowy, które uważa za rozwiązane, a nie za każdą obsłużoną rozmowę.
Zendesk ogłosił, że w 2024 r. będą ustalane ceny agentów AI oparte na wynikach, pobierając opłaty za automatyczne rozwiązania zamiast za każde stanowisko agenta.
Zespół obsługi klienta porównuje cenę za rozwiązanie z pełnym kosztem agenta obsługującego to samo zgłoszenie i na podstawie tej różnicy decyduje, czy warto rozwijać agenta AI.
Firma kwestionuje część swojego miesięcznego rachunku po pobraniu próbek transkrypcji i stwierdzeniu, że w niektórych „rozwiązanych” rozmowach uczestniczyli klienci, którzy po prostu się poddali i później zadzwonili.
Przyszłość cen opartych na wynikach dla agentów AI
Wycena oparta na wynikach prawdopodobnie zostanie rozciągnięta na inne zadania o jasnych, wymiernych wynikach, takich jak kompletne wprowadzanie danych, wykwalifikowani potencjalni klienci lub przetworzone dokumenty, ale trudniej ją zastosować, gdy sukces jest subiektywny lub opóźniony. Standardowe definicje i niezależne pomiary mogą zyskać na znaczeniu, gdy kupujący będą porównywać dostawców. Rozsądnie jest oczekiwać, że umowy będą łączyć opłaty wynikowe z pułapami, wartościami minimalnymi lub warunkami jakościowymi, a nie polegać wyłącznie na liczeniu wyników. To, czy wycena wyników stanie się dominująca, czy pozostanie jedną z kilku opcji, pozostaje nadal otwartym pytaniem.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Buduj wybory. Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
- Zespół i przepływ pracy. Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Uważaj na
- Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
- Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
- Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Kolejne kroki
- Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
- Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
- Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
- Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the Outcome-Based Pricing for AI Agents quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Jakie są ceny oparte na wynikach dla agentów AI?
Ceny agentów AI oparte na wynikach oznaczają, że klient płaci tylko wtedy, gdy agent osiągnie określony wynik, na przykład zgłoszenie do pomocy technicznej rozwiązane bez pomocy człowieka lub wykonanie zadania, a nie płaci za stanowisko lub żądanie. Ma to znaczenie, ponieważ wiąże wydatki z wynikami, ale jego uczciwość zależy całkowicie od sposobu definiowania, pomiaru i audytu wyniku.
Za co płaci klient w ramach wyceny agentów AI opartej na wynikach?
Opłaty za wynik są pobierane tylko wtedy, gdy agent osiągnie wynik określony w umowie, a nie za dostęp lub surowe zużycie.
Dlaczego naliczanie opłat za rozmowę jest bliższe cenom za użytkowanie niż cenom za wynik?
Opłata za rozmowę jest naliczana na podstawie samej interakcji, a nie jej powodzenia, zatem zachowuje się jak cena konsumpcyjna.
Jaką słabość ma definicja rozwiązania oparta na tym, że „klient nie wrócił w określonym przedziale czasowym”?
Klienci, którzy się poddadzą i odejdą, mogą nigdy nie wrócić, więc ta łatwa do zmierzenia definicja może zawyżać liczbę rozliczanych uchwał.
Dlaczego audyt jest szczególnie ważny w przypadku wyceny opartej na wynikach?
Kiedy strona czerpiąca korzyści z wyższych obliczeń również dokonuje liczenia, kupujący potrzebują dzienników, procesów pobierania próbek i sporów, aby zweryfikować rachunki.
Jakie korzyści wynikają z wyceny wynikowej dla kupujących?
Ponieważ rozliczane są tylko pomyślne wyniki, nieudane próby nic nie kosztują kupującego, a cenę można łatwo porównać z kosztem ludzkim przypadającym na bilet.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat