Nye AI-agenter lærer å tie stille – viktigere enn å snakke

AI-agenter som tar initiativ er på vei inn, men nøkkelen til suksess ligger i å vite når man ikke skal snakke. Dette skiftet fra en passiv chatbot, som ventet på brukerens spørsmål, til en proaktiv agent, som selv tar kontakt, byr på en ny utfordring: å veie verdien av informasjonen mot kostnaden ved å forstyrre. Meta, OpenAI og Uber utvikler alle slike proaktive agenter. For eksempel jobber Metas Muse og OpenAIs Dots i bakgrunnen for å gi forslag eller fange opp viktig informasjon, mens Ubers assistent veileder sjåfører til lukrative soner. Felles for dem er et prinsipp: meldingen må ha en forventet verdi for brukeren som er høyere enn irritasjonen en avbrytelse skaper. Dette forutsetter bruk av prediksjonsmodeller for å vurdere når og hvordan informasjonen best leveres, slik som «receptivity models» som spår om brukeren er mottakelig. Disse beslutningsmodellene, som for eksempel TypeSafe’s Jev, returnerer ikke tekst, men en konkret vurdering: et valg fra en liste, en score eller et ja/nei, ofte med en sannsynlighet. De kan kjøre raskt, for eksempel på en CPU med en responstid på rundt 33 millisekunder per beslutning, noe som gjør det mulig å evaluere mange triggere før en eventuell avbrytelse. For en norsk virksomhet betyr dette at AI ikke bare kan skrive en e-post, men også avgjøre om, når og via hvilken kanal den skal sendes, basert på verdien for mottakeren, ikke avsenderen.