.@eoghan, CEO von @intercom, und @fergal_reid, Chief AI Officer, sind bei @labenz im @cogrev_podcast zu Gast, um zu besprechen, wie sie Fin – den KI-Kundenservice-Agenten – aufgebaut haben, der in 30 Monaten von einer Lösungsquote von 35 % auf 65 % gestiegen ist, während sie ein ergebnisbasiertes Preismodell mit 99¢ pro Lösung einführten. Sie erkunden: * Warum Intelligenz nicht der Engpass ist – GPT-4 war bereits intelligent genug, und nur ein paar Prozentpunkte ihrer 30-Punkte-Verbesserung kamen von besseren Basis-Modellen * Kontextengineering als der wahre Treiber: maßgeschneiderte Abrufmodelle, Re-Ranker und Tausende von Produktions-A/B-Tests, die 0,1 % Änderungen der Lösungsquote erkennen * Das Preismodell von 99¢ pro Lösung, das anfangs unrentabel war, aber durch verbesserte Erfolgsquoten und sinkende Inferenzkosten Software-Margen erreichte * Wie Fin das Problem des unter Wasser stehenden Support-Teams ohne Massenentlassungen löste – langsame Neueinstellungen, während Menschen in der Wertschöpfungskette nach oben bewegt werden (außer BPOs, die sofort ersetzt werden) ZEITSTEMPEL: (00:00) Über die Episode (03:43) Mit KI Schritt halten (09:56) Modelle und Bewertungen bewerten (13:04) Etablierte Unternehmen vs. Startups (18:54) Produkt-Risiko und Urteil (Teil 1) (19:00) Sponsoren: Linear | AGNTCY (21:34) Produkt-Risiko und Urteil (Teil 2) (23:42) Die Klarna-Layoff-Geschichte (Teil 1) (32:11) Sponsoren: Claude | Shopify (36:13) Die Klarna-Layoff-Geschichte (Teil 2) (36:14) Steigerung der Lösungsquote (45:00) Intelligenz ist nicht der Engpass (50:10) Die Automatisierungslücke schließen (56:20) Menschliche vs. KI-Genauigkeit (1:01:03) Die Nuance der Geschwindigkeit (1:04:48) Paradigmenwechsel in Betracht ziehen (1:09:31) Ergebnisbasiertes Preismodell (1:19:12) Informelles Hacken und Einblicke (1:26:05) KI-Adoption und Ambitionen (1:36:00) Outro