规模和边际成本
扩展人类团队是一项挑战。
您会找到一位出色的专业人士，他能带来令人难以置信的成果。您的业务不断发展，现在您需要更多像他这样的人。
但复制人类才能并不简单。
您可能会找到具有相似个人资料的人，但不太可能是完全相同的副本。
即使你找到了合适的人，你仍然需要投资于培训和适应。
这需要时间和资源，不仅需要新员工的时间和资源，还需要需要在此过程中提供协助的经验丰富的团队成员的时间和资源。
培养一支人力团队涉及：
- 招聘：寻找具有所需资料的候选人
- 选择：评估并选择最佳候选人
- 培训：培训新成员必要的技能
- 适应：将新成员融入团队的文化和流程
整个过程需要巨大的成本，不仅在经济上，而且在时间和精力方面。
现在，让我们看看人工智能代理。
在这里，逻辑完全不同。
当您开发出一个能够很好地执行其功能的代理时，您可以根据需要多次复制它。
您可以拥有同一代理的 10、100、1,000 个实例，所有实例都具有相同的行为和响应模式。
最棒的是：这种复制实际上是即时的。
无需招募、选择、训练或适应每个新实例。
它们是现成的，是原始代理的完美复制品。
在这种情况下，变化的是计算资源消耗。
更多的实例意味着更多的处理，更多地使用“人工智能”。
但与添加新的人类团队成员的成本相比，每个新实例的边际成本是最小的。
这种差异对您如何扩展您的运营产生巨大影响。
借助 AI 代理，您可以从小规模开始，用单个代理测试一个想法，如果证明成功，则可以快速扩展到数百或数千个实例。
这改变了创新的动力。
尝试新想法变得更便宜、更快捷。
你可以承担犯错误的代价，因为失败的成本较低。
当你做对了，你几乎可以立即取得成功。
例如，考虑一下客户支持团队。
在人类世界中，组建和管理这个团队涉及相当大的风险和成本。
招聘、培训以及最终缩小团队规模可能是一个昂贵且令人疲惫的过程。
有了人工智能代理，您将拥有更多的灵活性。
您可以创建支持团队，根据需求调整其规模，根据业务需求扩大或减少座席数量。
与 100% 人类团队相比，所有这一切的摩擦和成本都少得多。
这并不意味着人工智能代理将完全取代人类。
但它确实改变了人类和人工智能合作的方式。
借助可扩展的 AI 代理，您可以构建更精简、更敏捷、适应性更强的团队。
将人类的创造力和同理心与人工智能的效率和可扩展性相结合的团队。
这就是管理者对人工智能的讨论真正开始感兴趣的地方。
我们正在离开代理技术特征的领域，进入管理和策略的世界。
您如何使用这些可扩展的代理来改变您公司的运营方式？
如何组建人类和人工智能的“混合团队”，并且其规模大于其各个部分的总和？
您如何将这些概念应用到日常业务的实践中？
这些是我们接下来要探讨的主题。