Wat is een AI-copilot?

Als je aan een copiloot denkt, is het eerste dat in je opkomt waarschijnlijk een vliegtuig. We kennen allemaal een copiloot als de persoon die in de tweede stoel in de cockpit zit en de gezagvoerder helpt tijdens een vlucht. Maar ergens vorig jaar begon de term 'copilot' een grote trend te worden op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). Neem alle generatieve AI-technologie die je inmiddels kent en waarschijnlijk gebruikt hebt in apps zoals ChatGPT, Bard en Agentforce Assistant. Zie die technologie nu eens voor je in je eigen workflow, of in die spreekwoordelijke tweede stoel.

Het volgende komt aan bod:

• Definitie van een AI-copilot
• Hoe werkt een AI-copilot?
• Welke verschillende soorten AI-copilots bestaan er?
• Waarom je een AI-copilot zou moeten gebruiken

Op het meest basale niveau is een AI-copilot een AI-assistent die je kan helpen routinetaken sneller uit te voeren dan voorheen. Hoewel de introductie van de moderne copilot gekoppeld is aan de lancering van GitHub Copilot in 2021, gaan deze AI-assistenten nog verder terug. Sinds de jaren 1990 duiken AI-copilots, die toen eenvoudige chatbots waren zoals ELIZA en Jabberwacky of virtuele assistenten zoals IKEA's Anna overal op, van je e-mailplatform tot winkelen, bankieren en medische toepassingen.

Dit is het verschil tussen toen en nu. Stel dat je een zakendiner wilt boeken voor een klant in een andere stad. Vóór de wereld van AI-copilots scande je eerst het klantrelatiebeheer (CRM)-dossier van de klant om te controleren of er dieetwensen waren. Vervolgens open je de TheFork-app en ben je veel te lang bezig met het zoeken naar een geschikt restaurant met beschikbaarheid. Vervolgens door naar Expedia om je reis- en verblijfsreserveringen te maken, en ten slotte je e-mailapp om een gepaste en gepersonaliseerde bevestiging naar je klant te sturen. Je zou minimaal vier verschillende apps nodig hebben en minstens een half uur gezwoeg.

Stel je nu eens voor dat je in plaats daarvan één app gebruikt: je vertrouwde AI-copilot. In plaats dat je in de loop van een aantal minuten of uren vier verschillende acties uit moet voeren, typ je simpelweg: 'Boek aanstaande donderdag een etentje met Ted'. Alle bovenstaande stappen vinden nog steeds plaats, maar het onderzoek gebeurt op de achtergrond, en grotendeels zonder jouw tussenkomst.

Afgezien van de voor de hand liggende tijdsbesparing en het inherente sci-fi-nieuwigheidje, is het moeilijk om de waarde van deze transformatie volledig uit te drukken in traditionele statistieken. Deze assistenten doen het werk van tientallen apps om ons te helpen sneller rapporten op te stellen, relevante klantenservice-antwoorden te formuleren, verkoopmails op te stellen, bloemen naar onze baas te sturen en meer. Maar hoe werken ze nu in de praktijk?

De kern van AI-copilots zijn krachtige bouwstenen die copilot-acties worden genoemd. Een copilot-actie kan bijna elke afzonderlijke taak omvatten of een verzameling taken voor een specifieke opdracht. Dit kan zijn:

• Bijwerken van een CRM-record.
• Genereren van beschrijvingen voor nieuwe producten met behulp van je bestaande CRM-data.
• Opstellen van berichten aan klanten.
• Afhandelen van verschillende use cases.
• Samenvatten van transcripties voor een live serviceagent.
• Highlighten van de meest relevante informatie uit vergadernotulen.

Deze taken kunnen in willekeurige volgorde worden 'aangeroepen', of gerangschikt en uitgevoerd en worden autonoom uitgevoerd door de AI-copilot. Dit vermogen om verzoeken te begrijpen, een actieplan te beredeneren en de benodigde taken uit te voeren, maakt deze systemen en ervaringen uniek. De AI-copilot kan met veel instructies overweg en leert daarvan. Dus hoe meer acties, hoe capabeler de copilot.

Als je al die acties bij elkaar optelt, kan je copiloot in feite een indrukwekkende reeks bedrijfstaken uitvoeren. Een copilot kan bijvoorbeeld een serviceagent helpen om snel een probleem op te lossen waarbij een klant te veel heeft betaald voor een bestelling. Of het kan iemand in de sales helpen die een deal probeert te sluiten. Zullen we nog een stapje verder gaan? Laten we onze copilot eens aan het werk zetten.

Neem het voorbeeld van het etentje met je klant, Ted. Als je Agentforce Assistantgebruikt, zou het de oorspronkelijke context van Ted kennen, zoals zijn naam en CRM-sessiegeschiedenis, maar je zou zelf wat meer informatie moeten verstrekken, zoals de datum en tijd. Het zou dat dan kunnen uitvoeren en reageren met eventuele andere vragen die het zou kunnen hebben: Het kan je vragen om te verduidelijken met welke Ted je wilt afspreken (als je meerdere contactpersonen hebt met de naam Ted) en welk type keuken Ted's voorkeur heeft.

Wat zo mooi is aan Einstein en andere copilots op dit niveau, is dat het voelt alsof je met een collega praat. Maar eigenlijk ben je aan het chatten met je robuuste data, die de copiloot op een nieuwe, conversationele manier beschikbaar maakt. De AI-copilot beslist welke acties moeten worden geactiveerd en genereert vervolgens runtime-dialogen, waarbij de outputgegevens van de acties in alledaagse, menselijke taal worden geparafraseerd. Het voelt dus alsof je een behoorlijk verfijnd gesprek voert met je AI-assistent. En dan wordt het etentje zonder al teveel moeite van jouw kant gewoon geregeld.

"We zeggen tegen het systeem: 'Hey, voer deze taak uit'", zegt Carlos Lozano, director of product management bij Salesforce AI. "Maar achter de schermen organiseert de copilot een complexe workflow van bedrijfsprocessen en data om een resultaat te leveren waarvoor de gebruiker voorheen meerdere acties moest uitvoeren."

Hoewel het concept van een copilot vrij nieuw is, bestaat deze technologie al een tijdje. Heb je ooit met een medewerker van de klantenservice gechat om je vervolgens te realiseren dat het geen persoon was, maar een bot? Dat is ook een soort copilot. Deze hielp je met basisvragen over de klantenservice, maar kon vaak niet echt tot de belangrijke details van je probleem komen. Waarschijnlijk wendde je je vervolgens gefrustreerd tot een echt mens voor hulp.

Chatbots werden geavanceerder met de lancering van ChatGPT, Dall-E, Gemini van Google en Bing Chat van Microsoft. Die generatieve AI-platforms, laten we ze Chatbot 2.0 noemen, kunnen helpen bij het opstellen van e-mails, het schrijven van code, het genereren van afbeeldingen en het analyseren van data.

Met AI-copilots wordt de interactiviteit nog conversationeler, waarbij je eigen AI-assistent achter de schermen werkt om alles wat je doet te helpen verbeteren. Naast Salesforce hebben een aantal andere bedrijven copilot-producten op de markt gebracht, waaronder Microsoft en GitHub, en zelfs Apple werkt eraan. Er zijn meer op nichemarkten gerichte AI-copilotbedrijven zoals het digitale marketingbedrijf voor onroerend goed LuxuryPresence, het op gezondheidszorg gerichte Nabla en het op financiën gerichte ArkiFi.

De copilot wordt naar een hoger plan gebracht wanneer hij is verbonden met data en metadata. Wat zijn metadata? Het is het taggingsysteem dat je data definieert. 'Voornaam' is bijvoorbeeld de metadata die 'Ted' in ons voorbeeld zou definiëren. Deze metadata maken het gemakkelijker om je eigen data te vinden, te gebruiken en samen te voegen. Dit is dus wat een bruikbare copilot onderscheidt van een echt uitzonderlijke copilot; eentje die super relevant is voor je dagelijkse werkzaamheden.

"Deze assistenten doen het werk van tientallen apps om ons te helpen sneller rapporten op te stellen, relevante klantenservice-antwoorden te formuleren, verkoopmails op te stellen, bloemen naar onze baas te sturen en meer."

Dit is de belangrijkste conclusie: wanneer je onderzoek doet naar het implementeren van een AI-copiloot binnen je bedrijf, bepaal dan of deze gewoon externe broninformatie gebruikt, zoals ChatGPT, of dat je deze veilig kunt verbinden met je gestructureerde en ongestructureerde databronnen.

Inmiddels ben je waarschijnlijk bekend met ten minste een of twee grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 van OpenAI of Gemini van Google. Deze modellen sturen chatbots zoals ChatGPT aan die leuk zijn om mee te spelen en ideaal zijn voor bepaalde taken. Maar sommige bevatten alleen data tot begin 2022, dus hun reacties kunnen beperkt zijn. En die modellen hebben alleen toegang tot openbare informatie over je bedrijf: ze hebben geen toegang tot je vertrouwde CRM-informatie en -data.

Dit betekent dat ze je niet kunnen helpen bij het opstellen van relevante antwoorden voor klantenservice of bij het signaleren van de beste verkoopkansen. Ze kunnen ook niet namens jou een e-mail beantwoorden of een vlucht boeken. Maar een AI-copilot kan al het bovenstaande wel doen.

Oké, terug naar je etentje met Ted. Je hebt een succesvolle reis gehad. Nu wil je hem misschien bedanken met een cadeaumand van zijn favoriete bakkerij. Omdat je copiloot al de vereiste acties heeft om Ted's CRM-contactgegevens en -account op te zoeken om zijn favoriete bakkerij te vinden en om namens jou de aankoop in rekening te brengen, hoef je alleen maar te typen: 'Stuur Ted zijn favoriete muffins.'

Dit is natuurlijk slechts een simpel voorbeeld dat bestaat uit een paar copilot-acties. Stel je voor wat je zou kunnen doen met een AI-copilot die in staat is om honderden of zelfs duizenden bouwstenen in vrijwel oneindige combinaties te organiseren. Dit efficiëntievoordeel kan worden behaald in tal van verschillende functies.

Een retailmarketeer kan bijvoorbeeld in slechts enkele minuten productbeschrijvingen in verschillende talen schrijven, een arts in de gezondheidszorg kan röntgenfoto's en laboratoriumresultaten voor meerdere patiënten bekijken en helpen bij het stellen van diagnoses, en een financieel medewerker kan een copilot gebruiken om stapels data te analyseren om verschillende beleggingsresultaten voor te stellen. De toepassingen en scenario's zijn eindeloos.

Als je je overweldigd voelt door het razende tempo waarmee alles gebeurt wat met AI te maken heeft, vooral op werkgebied, weet dan dat je niet de enige bent. Maar weet ook dat je niet alleen staat. Je hebt je vertrouwde AI-copilot.

"Met een AI-copilot kun je snel en gemakkelijk efficiënter en productiever worden, ongeacht de sector waarin je werkt", zegt Lozano. "Met een conversationele, generatieve AI-assistent kun je die routinetaken echt uitbesteden, terwijl je je data als nooit tevoren kunt toepassen en benutten. En dat is het mooie ervan."