什麼是 AI 協作助理？

當您想到「copilot」這個詞，腦中第一個浮現的畫面很可能是飛機的副駕駛。直到前陣子為止，「copilot」這個角色都是指坐在飛機駕駛艙第二張座椅上、那個協助機長完成飛行任務的副駕駛。但在去年某個時候，「copilot」這個詞在人工智慧 (AI) 領域中開始大幅流行起來，中文譯為「協作助理」。想想那些您熟悉並喜愛的生成式 AI 技術，例如：ChatGPT、Bard，以及 Agentforce Assistant。現在，試著把它們加進您的工作流程中 — 或者是說，放上那「第二張椅子」吧。

您將學到：

• AI 協作助理的定義
• AI 協作助理如何運作？
• 有哪些不同類型的 AI 協作助理？
• 為什麼您應該使用 AI 協作助理

從最基本的層面來看，AI 協作助理是一種 AI 助理，可以幫助您比以往更快速地完成例行任務。雖然現代協作助理的問世與 2021 年 GitHub Copilot 的推出 密切相關，但這類 AI 助理的歷史可以追溯得更久遠。自 1990 年代以來，AI 協作助理 — 當時主要是像 ELIZA 和 Jabberwacky 這樣的基本聊天機器人，或像 IKEA 的 Anna 這樣的虛擬助理 — 就已出現在各種應用中，從電子郵件平台到購物、銀行及醫療服務。

以下是現在與過去的差別。想像您正在為一位身在外地的客戶安排一場商務晚餐。在 AI 協作助理出現之前，您會先查看客戶的客戶關係管理 (CRM) 記錄，確認是否有任何飲食偏好。接著，您會打開 Resy 應用程式，花不少時間尋找一家合適且有空位的餐廳。然後，再到 Expedia 預訂交通和住宿，最後才使用電子郵件應用程式向客戶發送一封溫馨且個人化的確認信。您最少得打開四個不同的應用程式，花上至少半小時做這些瑣碎的事。

現在請想像一下，您只需使用一個應用程式：值得信賴的 AI 協作助理。您不需要花費幾分鐘甚至幾小時操作四個不同步驟，只要輸入「幫我預訂下週四與 Ted 的晚餐」。上述所有步驟仍然會被執行，但所有搜尋與安排都在背景中自動完成，幾乎不需要您干預。

除了顯而易見的時間節省和科幻感的創新魅力外，要用傳統指標來全面衡量這場轉變的價值其實並不容易。這些協作助理將取代數十個應用程式的功能，協助我們更快速地建立報告、撰寫包含相關解答的客服回覆、草擬銷售郵件、替老闆送花，甚至更多。但首先，這些協作助理是如何運作的？

AI 協作助理的核心，是稱為「協作助理動作」的強大組件。協作助理動作可以涵蓋幾乎任何單一任務，或是針對特定工作的一系列任務。這些動作可能包含：

• 更新 CRM 記錄。
• 使用現有的 CRM 資料生成新的產品描述。
• 撰寫給客戶的訊息。
• 處理各種使用案例。
• 總結即時服務代理的逐字稿。
• 突顯會議筆記中最相關的資訊。

這些任務可以被「喚起」，也就是以任何順序被安排和執行，並由 AI 協作助理自動完成。這種理解請求、推理行動計畫並執行所需任務的能力，使這些系統與體驗變得獨特。AI 協作助理可以處理大量指令，並從中學習。因此，動作越多，協作助理就越強大。

當多個動作堆疊在一起時，您的協作助理便能執行令人眼花撩亂的各種商務任務。例如，協作助理可以協助客服人員迅速解決客戶訂單被多收費用的問題。也可以幫助業務人員推進成交。還想知道更多嗎？讓我們實際啟動協作助理來看看吧。

以與您的客戶 Ted 安排晚餐為例。如果您使用 Agentforce Assistant，它會知道 Ted 的基本背景，例如：名字和 CRM 的互動紀錄，但仍需要您提供更多資訊，例如日期和時間。接著，它會根據這些資訊執行任務，並回覆可能有的其他問題：它可能會請您釐清是哪一位 Ted（如果您有多位聯絡人叫這個名字），以及 Ted 偏好的料理類型。

Einstein 和其他同級協作助理的優點在於，使用起來就像在與同事對話 — 但實際上，您是在與自己的強大數據對話，而協作助理則以全新的對話方式呈現這些資料。AI 協作助理會自行判斷要觸發哪些動作，並在執行過程中產生對話內容，將動作的輸出資料以日常語言重新表達。因此，您會感覺像是在與一位具備高階對話能力的 AI 助理互動。而安排晚餐的事，也就在幾乎不需您費力的情況下完成了。

「我們只是告訴系統：『嘿，去做這個任務。』」Salesforce AI 的產品管理總監 Carlos Lozano 表示。「但在背後，協作助理其實正在協調一整套複雜的業務流程與資料，來產出一個結果 — 這在過去需要使用者執行多個動作才能完成。」

雖然「協作助理」這個概念相當新穎，但這項技術其實已經存在一段時間了。您是否曾經與客服代表對話，後來才發現對方其實不是人，而是一個機器人？那也是一種協作助理。它能協助您處理基本的客服問題，但往往無法真正深入了解您的核心需求。最終，您可能會感到沮喪，只好求助於真正的人類客服。

隨著 ChatGPT、Dall-E、Google 的 Gemini 和 Microsoft 的 Bing Chat 的推出，聊天機器人變得更加先進。這些生成式 AI 平台 — 我們可以稱之為 Chatbot 2.0 — 能協助撰寫電子郵件、編寫程式碼、生成圖像，甚至分析資料。

有了 AI 協作助理，互動變得更加對話化，專屬於您的 AI 助理會在幕後運作，協助提升您所做的一切。除了 Salesforce，許多其他公司也已推出協作助理產品，包括 Microsoft 和 GitHub，甚至 Apple 也在開發相關技術。另外還有一些專注於特定產業 的 AI 協作助理公司，例如專攻房地產數位行銷的 LuxuryPresence、專注醫療領域的 Nabla，以及聚焦金融的 ArkiFi。

當協作助理連接到資料與中繼資料時，它的能力就進一步提升了。什麼是中繼資料？它是一種用於定義資料的標籤系統。舉例來說，在我們的例子中，「名字」就是定義「Ted」這筆資料的中繼資料。這些中繼資料能讓您更容易搜尋、使用並整合您的專屬資料。而這正是可用的協作助理與真正優秀的協作助理之間的差別 — 後者能真正貼近您日常工作的需求。

這些協作助理將取代數十個應用程式的功能，協助我們更快速地建立報告、撰寫包含相關解答的客服回覆、草擬銷售郵件、替老闆送花，甚至更多。

重點如下：當您在考慮為業務導入 AI 協作助理時，請確認它是否僅使用像 ChatGPT 這類的外部資訊來源，還是能夠安全地連接到您的結構化與非結構化資料來源。

到現在，您應該已經對至少一兩個大型語言模型（LLMs）有所了解，例如 OpenAI 的 GPT-4 或 Google 的 Gemini。這些模型驅動像 ChatGPT 這樣的聊天機器人，操作起來很有趣，並且在某些任務上表現出色。然而，其中有些模型僅包含截至 2022 年初的資料，因此回應可能有所侷限。而且這些模型只能存取有關您業務的公開資訊 — 它們無法存取您信任的 CRM 資訊和數據。

這代表它們無法幫助您撰寫貼近情境的客服回覆，或提供最有潛力的銷售機會。它們也無法代表您執行操作，例如：回覆電子郵件或預訂航班。但 AI 協作助理可以做到以上所有事情。

好，我們回到與 Ted 的晚餐。這趟出差非常成功。現在，或許您想送他一份來自他最愛的烘焙坊的禮品籃表達感謝。由於您的協作助理已具備所需的動作，能查詢 Ted 的 CRM 聯絡資料和帳戶資訊，找出他最喜歡的烘焙坊，並代您付款購買商品，您只需輸入一句：「寄 Ted 最喜歡的瑪芬過去。」即可完成。

當然，這只是一個包含少數協作助理動作的基本範例。想像一下，如果您擁有一個能協調數百甚至數千個基礎組件、幾乎可進行無限組合的 AI 協作助理，您將能完成多少事。效率的提升適用於令人振奮的各種職務類型。

例如：零售行銷人員可以在幾分鐘內撰寫多語言的商品描述；醫療臨床人員可以檢視多位病患的 X 光和化驗結果，協助醫師進行診斷；而金融從業人員則可以利用協作助理分析大量數據，提出各種投資結果的預測。應用情境與場景可說是不勝枚舉。

如果您覺得與 AI 有關的一切發展都快得令人眼花撩亂 — 尤其是影響到您的工作方式 — 那您並不孤單。但您也不必真的孤單。因為您會擁有值得信賴的 AI 協作助理。

「有了 AI 協作助理，無論您從事哪個產業，都能快速且輕鬆地變得更有效率、更有生產力。」Lozano 表示。「這種具備對話能力的生成式 AI 助理，能真正幫您分擔那些例行任務，同時讓您以前所未有的方式與資料互動與連結。這正是它迷人的地方。」