ИИ может собрать заявку, но результат нужно проверять

Вы поручаете языковой модели отвечать на вопросы о товарах. Ответ звучит убедительно, но цену и наличие сотруднику приходится искать заново. До готовой заявки остаётся ручная работа.

Я считаю полезным разделять понимание запроса и проверку результата. Модель может перевести слова человека в запрос к каталогу. А совпали ли товар, цена и наличие с данными учёта, надо проверять отдельно.

По данным лаборатории, её ИИ-агент распознаёт назначение врача на фотографии, сверяется с актуальным каталогом исследований и формирует ссылку на корзину.

Для бизнеса здесь интересен переход от разговора к подготовленному действию. Например, представим условные задачи.

Менеджер просит подобрать насос. Агенту можно поручить найти позиции по заданным характеристикам и подготовить черновик заявки с артикулами. Менеджер подтверждает выбор перед отправкой.

Сотрудник спрашивает об отпуске. Возможная задача агента: сопоставить желаемые даты с графиком смен и показать пересечения. Решение о согласовании остаётся у руководителя.

Подключённый справочник сам по себе не обеспечивает точность. Для проверки нужны ожидаемый результат и понятная граница полномочий: что агент может прочитать, что подготовить, а что отправить только после подтверждения. Если данных не хватает, полезнее запросить уточнение, чем заполнять пробел догадкой.

Завтра запишите образец готовой заявки для одного запроса к вашему каталогу: какие сведения в ней должны быть, чтобы сотрудник мог подтвердить её без дополнительного поиска.

Разбираю такие вещи на kbzaitsev.ru