जब आपका AI ग्राहक के सामने गलती करता है

गलती का निर्णय करना पहले

न सभी गलत उत्तरों को एक ही प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है। लॉन्च से पहले उन्हें रेट करें, साफ़ भाषा में, प्रत्येक रेटिंग के साथ किसी का नाम लिखकर।

एक टोन समस्या - सिस्टम कठोर है या असहाय रूप से औपचारिक है, यह अगले सप्ताह के रिलीज़ के लिए एक कोचिंग मुद्दा है। एक नीति, मूल्य, या डिलीवरी तिथि से संबंधित तथ्यात्मक गलती एक दिन में ठीक की जानी चाहिए और ग्राहक से संपर्क किया जाना चाहिए। एक ऐसी गलती जो पैसे, सुरक्षा, एक कानूनी प्रतिबद्धता या किसी व्यक्ति के निजी डेटा से संबंधित है, उसे रोक देने की घटना है: फ़ीचर नीचे आ जाता है और यह नीचे रहता है जब तक आप समझ नहीं जाते।

इन तीन स्तरों को एक पृष्ठ पर लिखें। प्रत्येक स्तर के लिए एक मालिक, प्रतिक्रिया घड़ी, और सिस्टम को निष्क्रिय करने का स्पष्ट अधिकार निर्धारित करें। जो व्यक्ति प्लग आउट कर सकता है, उसे पहले एक कार्यकारी खोजने की ज़रूरत नहीं होनी चाहिए। अगर आपका एकमात्र कटऑफ़ डिप्लॉय है, तो आपके पास कोई कटऑफ़ नहीं है।

ग्राहक को एक व्यक्ति, न कि एक लूप दें

AI-आधारित सेवा में सबसे हानिकारक पैटर्न एक बंद लूप है: ग्राहक सिस्टम से असहमत है, सिस्टम खुद को फिर से समझाता है, और वहाँ कोई स्पष्ट निकास नहीं है। लोग एक गलत उत्तर को माफ़ कर देते हैं, लेकिन उन्हें फँसाए जाने को नहीं।

AI-आधारित इंटरैक्शन को एक मानव तक पहुँचने का एक रास्ता होना चाहिए जो पहले अनुरोध पर, न कि तीसरे पर उपलब्ध हो, न कि छिपा हुआ एक मदद पृष्ठ में। इसे इंटरफ़ेस में दिखाएँ, न कि एक सहायता पृष्ठ में दबाएँ। इसे उस व्यक्ति को रूट करें जो ग्राहक की अभी तक की पूरी बातचीत देख सकता है, ताकि ग्राहक को अपनी कहानी फिर से कहने की ज़रूरत न पड़े। और विस्तार दर को एक हेडलाइन मेट्रिक के रूप में ट्रैक करें - एक ऐसी प्रणाली जो कभी भी विस्तारित नहीं करती, वह आमतौर पर उस निकास को खोजने में असमर्थ होती है।

माफ़ी एक व्यावसायिक निर्णय है। जब आप ग्राहक से एक गलत उत्तर के बारे में संपर्क करते हैं, तो तीन चीज़ें महत्वपूर्ण हैं: गति, विशिष्टता, और इसे कैसे ठीक करने की पेशकश। अब, जब कोई दबाव नहीं है, तो टेम्पलेट तैयार करें।

गलती का वर्णन करें जिसे सिस्टम ने गलत समझा, सही स्थिति क्या है, और आप इसे दोहराने से कैसे रोकेंगे। मॉडल को दोष न दें, आर्किटेक्चर के बारे में व्याख्या न करें, और "AI हैलुसिनेशन" शब्द ग्राहकों के साथ न इस्तेमाल करें - यह एक ऐसी कंपनी के लिए बहाना लगता है जो कुछ भी नियंत्रण में नहीं था।

फिर, पहले से ही निर्धारित उपचार नीति के बारे में फैसला करें। अगर सिस्टम गलत मूल्य बताता है, तो क्या आप उसे मानेंगे? अगर यह एक डिलीवरी तिथि का वादा करता है जिसे आप पूरा नहीं कर सकते, तो आप क्या पेश करेंगे? इन सभी का उत्तर एक कमरे में एक बार, बजाय उन्हें प्रत्येक मामले में दबाव में लिए जाने के। संगत नीति का लागत अक्सर अस्थायी समाधानों की तुलना में कम होती है।

यह जो आप इच्छा करेंगे, उसे लॉग करें

एक ऑडिट ट्रेल वह चीज़ है जो एक बहस को जाँच में बदल देती है। इसे दिन एक से शुरू करें, क्योंकि बाद में आप इसे पुनर्निर्माण नहीं कर सकते:

• सही इनपुट और सही आउटपुट के साथ एक टाइमस्टैम्प और ग्राहक द्वारा उद्धृत बातचीत आईडी
• किस मॉडल और किस संस्करण ने इसे उत्पन्न किया, और जो दस्तावेज़ या रिकॉर्ड सिस्टम ने पुनर्प्राप्त किए
• मानव हस्तक्षेप का हर एक उदाहरण: किसने बढ़ाया, किसने ओवरराइड किया, उन्होंने क्या बदला
• परिणाम - हल किया, पुनर्विचार किया, शिकायत दर्ज की गई, या चूक गए

नियम और पहुँच नियमों के साथ यह जानकारी रखें। कानूनी समीक्षा लॉन्च से पहले सस्ती है, शिकायतों के बाद नहीं।

इसे एक बार अभ्यास करें

लाइव होने से पहले 30 मिनट का ड्रिल चलाएँ। एक संभावित गलत उत्तर लें, उसे पता लगाने, बढ़ावा, ग्राहक संपर्क, और ठीक करने के माध्यम से ले जाएँ। आप तुरंत ही खामियों को पा लेंगे: सपाट दिनों पर कोई मालिक नहीं, कोई सिस्टम निष्क्रिय करने का तरीका नहीं, या किसी प्रॉम्प्ट संस्करण का लॉग नहीं।

उपरोक्त सब कुछ एक ग्लैमरस कार्य नहीं है, और यह वह हिस्सा है जो लॉन्च के बाद पहले निर्धारित करता है कि एक गलत उत्तर एक बार की गलती बनी रहेगी या नहीं। हम इन मार्गों को सिस्टम में लाने से पहले लॉन्च करते हैं, न कि पहले गलत सप्ताह के बाद।