Custom agent · Built in-house
เก็บความเห็นพนักงานแบบนิรนามด้วยเสียง แล้วสรุปให้เจ้าของกิจการ
Pacific Community Ventures ผู้ให้สินเชื่อชุมชนในสหรัฐฯ ใช้ AIKKA เครื่องมือสำรวจด้วยเสียงที่สร้างบน Claude เก็บความเห็นปลายเปิดจากพนักงานของธุรกิจขนาดเล็ก แล้วส่งประเด็นที่ตัดชื่อออกแล้วกลับไปให้เจ้าของที่ไม่มีทีม HR
ทำอะไรไปบ้าง
พนักงานที่ยินยอมจะตอบคำถามปลายเปิดด้วยการพูดผ่านโทรศัพท์ได้ครั้งละไม่เกินห้านาทีในภาษาของตัวเอง คำตอบแต่ละชิ้นถูกถอดเสียง แล้ว Claude ผ่าน API ติดแท็กความรู้สึก อารมณ์ และประเด็น ส่งเข้าแดชบอร์ดที่อัปเดตตามคำตอบที่เข้ามา ทีมนำผลที่ตัดข้อมูลระบุตัวตนแล้วไปทำเป็นฟีดแบ็กให้เจ้าของธุรกิจ
ผลเป็นยังไง
องค์กรบอกว่าการสำรวจทั่วประเทศครั้งเดียวเข้าถึงพนักงานเกือบ 300 คน เทียบกับ 12 คนในการทำโฟกัสกรุ๊ปแบบเดียวกัน และงานวิจัยเชิงคุณภาพตอนนี้ทำได้ราวสิบเท่าของเดิม
ข้อควรรู้
ความแม่นยำยืนยันแล้วเฉพาะภาษาอังกฤษ สเปน ฮินดี และปัญจาบี และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องสุ่มตรวจการติดแท็ก เครื่องมือนี้ดำเนินการโดยผู้ให้สินเชื่อเพื่อลูกค้าของตน ไม่ใช่นายจ้างแต่ละรายใช้เอง
ลองใช้กับ Custom agent
นี่คือถอดเสียงคำตอบของพนักงานแบบไม่ระบุตัวตนต่อ <คำถามสำรวจของคุณ>: <ไฟล์ถอดเสียง> ช่วยติดแท็กแต่ละคำตอบเรื่องความรู้สึก ประเด็นหลัก และสัญญาณว่าอาจลาออก โดยเก็บความรู้สึกที่ปนกันไว้ ไม่ต้องเฉลี่ย จากนั้นเขียนสรุปหนึ่งหน้าให้ <เจ้าของหรือผู้จัดการ> บอกประเด็นหลัก ตัวอย่างสั้น ๆ ที่เรียบเรียงใหม่ และข้อเสนอที่ทำได้จริงสามข้อ ตัดทุกอย่างที่อาจระบุตัวบุคคลได้ออก
prompt นี้เราเขียนเองจากเคสนี้ แทนส่วนที่อยู่ใน < > ด้วยข้อมูลของคุณ
ป้ายนี้หมายความว่า: ผู้ผลิตบอก
ผู้ผลิตเล่าเองบนเว็บหรือโพสต์เปิดตัว บอกได้ว่าสินค้าตั้งใจทำอะไร แต่ไม่มีผลทดสอบจากภายนอก
เคสจริงของ AI agent ในการทำงาน จากเอเจนต์ทุกตัวที่คนใช้กัน ทุกเคสลิงก์ไปยังแหล่งที่รายงานเป็นที่แรก เราเรียบเรียงใหม่ด้วยคำของเราเอง ส่วนใหญ่มี prompt ให้ลองต่อ และไม่ใช่ลูกค้าของ Wize