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課題

市場に多くのAI製品がある中、SeatGeekは会社全体で優先順位をつけた取り組みに関与することを目指しました。 部門間で最も要求されていた機能の1つはエンタープライズ検索であり、部門ごとに迅速に実験を行い結果を提供するための戦略的アプローチを促しました。 スピードの要は、既存のテックスタックプロバイダーのアーキテクチャ的適合性を評価することでした。 ベンダーを評価する際、SeatGeekはGuruがエンタープライズ検索に必要な機能を備えていることを認識し、SeatGeekがGuruが提供するAI機能のうち⅓しか使用していないことに気づきました。 他のベンダーと話した後、彼らは問題を解決するために新しいベンダーを追加することが、既にGuruで持っている機能が重複し、コストが増加する結果になることをすぐに認識しました。

解決策

SeatGeekチームは、カスタマーサポートチームのためにGuruのAnswersを立ち上げることによって、Guruの価値を迅速かつ慎重に最大化することを目指しました。これにより、エージェントがGuruコンテンツやAirtableやSlackなどの他の重要なアプリケーションにあるコンテンツから生成されたAnswersを検索して見つけることができます。

アプローチ

チームは、最初に解決すべき1つのユースケースに焦点を合わせて、GuruのエンタープライズAI検索機能を段階的に実装するアプローチを取りました。これは、Airtable内で簡単に検索できない急速に変化するイベント情報に関するSlackチャンネルでの多数の質問に関するものでした。 チームは、知識のソースとしてAirtableをGuruに接続した後、テストを開始できました。 彼らは、優先度の高い質問に回答する能力を厳密にテストするために、15人のユーザーのパイロットをリードする4人のメンバーのチームを編成しました。 GuruのAIトレーニングセンターを通じて、彼らは知識のギャップを特定し、コンテンツを改善し、GuruのAIをより正確に回答するようにトレーニングしました。

成果

現在、何百人ものユーザーがGuruのAnswersを利用しており、カスタマーサポートチームは、アウトソーシング機能のオンボーディングの手間を減らす道を歩んでおり、今後はさらに多くのチームでAnswersの使用を拡大し、Assistの探求を開始する予定です。