.@eoghan, CEO da @intercom, e @fergal_reid, Chief AI Officer, juntam-se @labenz no @cogrev_podcast para discutir como construíram a Fin, a agente de atendimento ao cliente de IA que passou de 35% para 65% de taxa de resolução em 30 meses, ao mesmo tempo em que foi pioneira em preços baseados em resultados de 99 centavos de dólar por resolução. Eles exploram: * Por que a inteligência não é o gargalo - o GPT-4 já era inteligente o suficiente e apenas alguns pontos percentuais de sua melhoria de 30 pontos vieram de modelos básicos melhores * Engenharia de contexto como o verdadeiro driver: modelos de recuperação personalizados, re-rankers e milhares de testes A/B de produção que detectam alterações na taxa de resolução de 0,1% * O modelo de precificação de 99 centavos de dólar por resolução que começou não lucrativo, mas alcançou margens no nível do software por meio de melhores taxas de sucesso e queda nos custos de inferência * Como Fin resolveu o problema da equipe de suporte subaquático sem demissões em massa - retardando novas contratações enquanto movia humanos para cima na cadeia de valor (exceto BPOs, que são substituídos imediatamente) TIMESTAMPS: (00:00) Sobre o episódio (03:43) Acompanhando a IA (09:56) Avaliando modelos e avaliações (13:04) Operadores históricos vs. startups (18:54) Risco e Julgamento do Produto (Parte 1) (19:00) Patrocinadores: Linear | ATENÇÃO (21:34) Risco e julgamento do produto (Parte 2) (23:42) A história da demissão da Klarna (Parte 1) (32:11) Patrocinadores: Claude | Shopify (36:13) A história da demissão da Klarna (parte 2) (36:14) Impulsionando a taxa de resolução (45:00) A inteligência não é o gargalo (50:10) Fechando a lacuna de automação (56:20) Precisão humana vs. IA (1:01:03) A Nuance da Velocidade (1:04:48) Considerando Mudanças de Paradigma (1:09:31) Modelo de precificação baseado em resultados (1:19:12) Hacking casual e insights (1:26:05) Adoção e ambição da IA (1:36:00) Outro