隨着亞馬遜的Alexa、蘋果Siri、微軟Cortana和谷歌助手等產品越來越受歡迎，虛擬或人工智能( AI )助手的興起已經有一段時間了
這項技術經過訓練，可以理解語音命令併爲用戶完成任務，隨着公司希望利用人工智能助理(包括聊天機器人)來處理各種實際情形，包括語音到文本聽寫、團隊協作任務、電子郵件管理、客戶服務、幫助臺管理和數據分析，這項技術在商業應用上也取得了進展。
根據在線IT社區SpiceWorks 2018年的一份報告，在員工超過500人企業中，約40 %預計2019年在公司設備上安裝一個或多個智能助理或AI聊天機器人。2018年3月，Spiceworks對來自北美和歐洲的529名技術買家進行了調查。
在公司設備和服務上實施這項技術的企業中，49 %使用微軟Cortana完成工作相關的任務，其次是蘋果Siri，比例爲47 %。使用谷歌助理( 23 % )和亞馬遜Alexa (13% )的人更少。
在部署了人工智能聊天機器人和智能助理的公司中，46 %的公司將它們用於語音到文本聽寫，26 %的公司用來支持團隊協作，24 %的公司用於員工日曆管理。此外，14 %的人使用人工智能聊天工具和助手爲客戶服務，13 %的人使用IT服務檯管理。
超過一半的公司( 53 % )在其IT部門使用這些產品，23 %的公司使用這些產品來支持其行政部門，20 %的公司使用這些產品來支持客戶服務。
在沒有使用人工智能聊天機器人或智能助理的公司中，有一半由於工作場所缺乏實用案例而沒有實施，29 %的組織擔心安全和隱私，25 %的組織由於成本原因而遲遲不實施。儘管人工智能越來越多地被採用，只有20 %的IT專業人員認爲他們的組織擁有適當的技能、人才和資源來實施和支持人工智能技術。
對於希望實施和維護虛擬助理的IT高管們，以下是一些相關的最佳實踐建議。
強調團隊合作
開發、部署或維護人工智能助理不能在真空中完成；IT必須與公司中的其他實體(如客戶服務、人力資源、高層管理等)一起參與進來。
團隊概念是金融服務公司Capital One於2017年推出的一種自然語言、基於SMS的聊天機器人Eno開發中重要組成部分。Capital One軟件工程副總裁Margaret Mayer說，來自設計、產品開發和IT部門的人組成一個團隊，共同構建Eno的性格、能力和基礎設施。
邁爾說:“作爲一個團隊，我們每個人都提供投入和反饋，我們致力於新功能，爲Eno創造更好的結果。我們並不執着於創建一個精確的長期路線圖，而是敏捷開發，專注於客戶希望Eno幫助他們的事情。”
Eno使客戶能夠快速獲得有關賬戶餘額、最近交易和到期日等問題的答案，並支付賬單和進行其他交易。可以使用機器學習根據特定用戶的需求定製助手。
人工智能助手的一個有用之處是防止欺詐。以前，需要客戶響應的欺詐警報有一組可用的固定模式。Mayer說:“由於Eno的自然語言處理能力，在其信用卡或借記卡上有可疑活動的Capital One客戶在響應警報時將不再侷限於‘確認或拒絕’的固定模式。這使我們能夠了解客戶對可疑活動警報的更多回應，從而更快地關閉卡，最終防止更多欺詐。”
自推出以來，Eno已經超越短信文本，進入其他渠道，目標是滿足客戶的需求或渠道偏好。“不管是什麼渠道，我們的目標都是讓客戶能夠得以快速、數字化地回答他們的問題，”Mayer說。
邁爾說，顧客對與Eno的自然對話互動提供了積極的反饋。“引用一位顧客的名言是，Eno讓你看起來好像在和一名代表交談，而沒有等待時間或電梯音樂。”
確保該技術易於使用
美國宇航局噴氣推進實驗室( JPL )一直在評估和試驗所謂的“未來技術浪潮”，JPL的IT CTO Tom Soderstrom說，這些浪潮，包括內部開發的數字助理，正在形成一場“巨大的海嘯”，這將導致到處都有內置的智能。
索德斯特羅姆說:“爲了讓內置智能真正有用，它必須易於訪問和使用。我們已經習慣於向Siri、Alexa或Google等數字助理提問並得到答案。雖然我們喜歡簡單，但是我們不能問與工作相關的問題。此外，我們無法與這些商業數字助理進行對話。”
JPL的業務案例是讓員工能夠以簡單、自然的方式與智能助理進行深入的、與工作相關的對話，並在幾秒鐘內得到正確的答案。
索德斯特羅姆說:“這些答案以他們希望看到的方式出現，例如口頭、短信、屏幕顯示或電子郵件回覆。一個問題應該由助理通過查詢數千個包含千萬字節數據的不同數據源提供快速的答案和見解，而用戶不必知道所有潛在的細節。”
事實證明，這些助手對各種實際案例都是有益的。一個是人們需要重複回答相同類型的問題，比如服務檯。JPL已經建立了助手來回答有關人力資源、合同、收購、網絡安全、雲計算、尋找可用會議室、尋找可用停車位等問題。
另一個用途是，一組專家正在尋找自己領域內的具體信息。索德斯特羅姆說，助手可以快速搜索數千個數據源和領域，並提供近乎即時的洞察力。這些例子包括與網絡安全相關的查詢、關於深空網絡軌跡的問題、關於即將召開的會議的信息、最近的提議以及填寫異常報告。
還有一個用途是數據量巨大和/或事務快速進入的情形，需要實時關注，但人們無法及時做出反應。這些助理坐在後臺，通知用戶有關事件或代表他們採取行動。例子包括網絡安全事件，如實時***、自動拍攝火星上有趣特徵的照片並將照片發送給JPL，以及通過在開放和黑暗的網絡上搜索來幫助執法的各種努力。
制定路線圖
Gartner負責客戶體驗和技術/會話AI平臺的全球研究高級主管Brian Manusama表示，公司應該制定使用會話助手的路線圖，以獲得價值。
Manusama說，有四種主要類型的對話互動可以使用人工智能助理。隨着公司獲得更多的技術經驗，這些是逐層進步的。
一個是信息含量低的任務和使用簡單的對話框來確定意圖。Manusama說，這是目前大多數部署的地方，包括網站門戶上常見問題的自動化等例子。
另一個是信息含量低的任務，需要複雜的對話，通過詢問多個澄清問題來確定客戶的意圖。
第三種是需要基於簡單對話事務的端到端任務。這是自動化代理的對話與後端系統集成在一起以啓動事務，或組合不同的知識庫以提供對請求的響應。
第四個是真正的人工智能助理，這可以進行廣泛的對話，並且可以集成到企業系統中。
Manusama說，爲了確定人工智能助理是否真的在提供價值，衡量顧客滿意度很重要。“過去幾年，一些聊天機器人給顧客帶來了可怕的體驗，”他說。要測量滿意度，監控上報率，檢查不良結果報告，並持續訓練數字代理以提高準確性。
邊做邊學——現在就開始
部署或構建人工智能助手的技術是可行的，IT應該幫助推動實施。Soderstrom說:“我們建議詢問用戶他們發現什麼最有用，然後構建一個，快速獲得用戶反饋，迭代或刪除它。然後創建下一個。"
索德斯特羅姆說，如果公司內的人發現一個特定的人工智能助手很有用，這是一個廉價且快速的投資回報。如果某個助手被認爲沒用，那只是一筆小投資，可以“停放”以備將來使用。
JPL在開始其人工智能助理旅程時先有一個概念，後來發現最需要的用途是找到可用的會議室。“我們在一週之內構建了第一個版本，然後隨着時間的推移增加了更多的智能，”索德斯特羅姆說，“它被證明非常有效，非常受歡迎。”
索德斯特羅姆說，公司也應該考慮爲特定目的建立特定的助手。“使用相同的體系結構和工具的話，目前自然語言處理還不足以真正理解用戶的意圖，”他說。如果JPL構建了一個人工智能助手，用戶卻不得不回答來自應用程序的更多問題，這將使其很難使用。
公司在部署人工智能助理時應該會遇到一些挫折。Keith Farley說:“在實施人工智能時，你不能害怕承認失敗，要從中吸取教訓。
保險公司Aflac創新和客戶體驗總監法利說：“唯一比失敗三個月更糟糕的是失敗六個月”。
2018年，Aflac在其網站和移動應用中增加了聊天功能。Farley說:“雖然我們最初是從全自動聊天機器人開始的，但我們覺得對於所提的問題類型來說，故障率太高了。我們關閉了聊天機器人，決定從人與人之間的聊天互動開始，回答與福利和保單持有人保險相關的問題。”
員工可以提出任何問題，公司正在收集編輯的原始問答數據將被用來在2019年推出新的聊天機器人。
“對我們的情況來說，希望在Aflac建立一種文化，從而讓人們可以承擔一些風險，不害怕失敗，”Farley說。“我們能夠從最初的失敗中快速吸取教訓，重新啓動並最終交付一款非常成功的客戶應用，這將提高客戶滿意度。”