.@eoghan, Giám đốc điều hành của @intercom, và @fergal_reid, Giám đốc AI, tham gia cùng @labenz trên @cogrev_podcast để thảo luận về cách họ xây dựng Fin—đại lý dịch vụ khách hàng AI đã tăng từ 35% lên 65% tỷ lệ giải quyết trong 30 tháng trong khi tiên phong mô hình định giá dựa trên kết quả với giá 99¢ mỗi lần giải quyết. Họ khám phá: * Tại sao trí tuệ không phải là nút thắt—GPT-4 đã đủ thông minh, và chỉ một vài điểm phần trăm trong 30 điểm cải thiện của họ đến từ các mô hình cơ sở tốt hơn * Kỹ thuật ngữ cảnh là động lực thực sự: các mô hình truy xuất tùy chỉnh, các bộ xếp hạng lại, và hàng ngàn bài kiểm tra A/B sản xuất phát hiện sự thay đổi tỷ lệ giải quyết 0.1% * Mô hình định giá 99¢ mỗi lần giải quyết bắt đầu không có lãi nhưng đạt được biên lợi nhuận ở mức phần mềm thông qua tỷ lệ thành công cải thiện và chi phí suy diễn giảm * Cách mà Fin giải quyết vấn đề đội ngũ hỗ trợ dưới nước mà không cần sa thải hàng loạt—chậm lại việc tuyển dụng mới trong khi nâng cao giá trị cho con người (trừ BPO, sẽ bị thay thế ngay lập tức) THỜI GIAN: (00:00) Về Tập này (03:43) Theo kịp AI (09:56) Đánh giá các mô hình và Evals (13:04) Các công ty hiện tại vs. Các công ty khởi nghiệp (18:54) Rủi ro sản phẩm và phán đoán (Phần 1) (19:00) Nhà tài trợ: Linear | AGNTCY (21:34) Rủi ro sản phẩm và phán đoán (Phần 2) (23:42) Câu chuyện sa thải của Klarna (Phần 1) (32:11) Nhà tài trợ: Claude | Shopify (36:13) Câu chuyện sa thải của Klarna (Phần 2) (36:14) Tăng tỷ lệ giải quyết (45:00) Trí tuệ không phải là nút thắt (50:10) Khép lại khoảng cách tự động hóa (56:20) Độ chính xác của con người so với AI (1:01:03) Sự tinh tế của tốc độ (1:04:48) Cân nhắc về sự thay đổi mô hình (1:09:31) Mô hình định giá dựa trên kết quả (1:19:12) Hacking bình thường và những hiểu biết (1:26:05) Sự chấp nhận và tham vọng AI (1:36:00) Kết thúc