Le travail du gouvernement peut-il être rapide ou efficace ? Un ingénieur en IA transformant le secteur public dit oui

Le secteur public englobe tout, depuis les services d’incendie locaux jusqu’aux projets d’infrastructure fédéraux — un réseau tentaculaire de services qui touche la vie de chacun. l’un des 330 millions d’habitants de l’Amérique.

En raison de l’ampleur des agences régionales, étatiques et nationales et de leur impact direct sur l’amélioration du bien-être d’un océan à l’autre, peu de domaines sont comme étant mûrs pour la transformation grâce à l’intelligence artificielle. Selon le Boston Consulting Group, gains de productivité dans le secteur public grâce à l’IA générative pourrait être évalué à 1,75 billion de $d’ici 2033.

Grâce à l’automatisation et aux grands modèles de langage, cette technologie révolutionnaire peut exécuter des tâches par rotation, répondre aux questions fréquemment posées et introduire des gains d’efficacité pour libérer les personnes surchargées. employés d’agences comme l’IRS. Ses capacités prédictives peuvent également rationaliser l’acheminement des cas, gagner des heures de traitement et apporter une aide à la prise de décision. aux dirigeants publics.

Cependant, la mentalité dominante du secteur public devra considérablement changer pour ouvrir la voie à l’adoption de l’IA. Cela nécessitera des données — acquises grâce à la technologie du 21e siècle, obligeant la dernière des industries analogiques à subir une refonte numérique majeure.

Par rapport aux entités du secteur privé, les institutions gouvernementales sont généralement plus lentes et plus prudentes lorsqu’il s’agit de nouvelles technologies comme l’IA prédictive et générative. et pour cause. Les organisations gouvernementales sont confrontées des défis uniques lorsqu’il s’agit d’adopter l’IA, une technologie sur laquelle nous apprenons collectivement beaucoup de choses, et lignes directrices politiques sur les utilisations de l’IA pour les agences gouvernementales en sont à leurs balbutiements, même dans les cas où les DSI au niveau des États sont impatients d’explorer Lorsqu’ils sont prêts à fournir des données, ils doivent d’abord gagner la confiance des constituants et démontrer leur engagement à protéger les données personnelles et à éviter les préjugés de l’IA.

Il existe de nombreuses théories qui circulent sur la meilleure façon de mettre en œuvre la préparation aux données dans le secteur public, mais rien ne remplace une expérience pratique. .

Entrez Andy Cather, un ingénieur de solutions stratégiques émérite de Salesforce pour le secteur public qui a travaillé pour aider les agences gouvernementales à mettre en œuvre la préparation des données. depuis des années. Nous avons récemment rencontré Cather pour obtenir son point de vue direct sur les opportunités et les défis liés au renforcement des institutions américaines. pour accélérer sur les innovations technologiques les plus excitantes au monde.

Q : Le secteur public, sur tout si vous parlez du niveau fédéral, fonctionne à une très grande échelle . êtes-vous bien placé pour bénéficier de l’IA en raison du volume de données et de l’ampleur de l’impact que vous pouvez avoir ?

R : Historiquement, les gouvernements ont été lents à s’adapter à la transformation numérique. Mais dans le cas de l’IA, les agences fédérales, étatiques et locales sont bien adaptés car ils touchent tout le monde d’une manière ou d’une autre, que ce soit via la sécurité sociale, Medicare ou Medicaid.

Nous savons que les processus gouvernementaux, tant en interne qu’en externe, peuvent être compliqués. L’utilisation de l’IA dans le flux de travail de tous les utilisateurs peut contribuer à rendre des décisions complexes plus efficaces. L’IA prédictive peut aider à déterminer la probabilité d’une approbation d’une demande ou pourrait faciliter la détection précoce de la fraude. Pour les organisations qui sont préparés à utiliser l’IA de manière plus avancée, l’IA générative peut aider les agents à rédiger des communications ou même les assister en temps réel processus décisionnels.

Q : Quels sont les défis uniques qui accompagnent l’adoption de l’IA au gouvernement ?

R : La confiance et la transparence dans le partage des données constituent un défi unique pour le gouvernement. Les citoyens ont raison de demander :

Que faites-vous avec mes données ?
Et l’IA a-t-elle des préjugés, une quelconque toxicité ?

L’autre côté de la médaille est la politique. En octobre 2023, la Maison Blanche a émis un décret sur le développement et l’utilisation sûrs, sécurisés et dignes de confiance de l’IA, mais avant cela, il n’existait pas vraiment de politiques provenant d’agences individuelles, en dehors du Institut National de Normes et de Technologie en travaillant autour d’algorithmes et en diffusant des informations.

Si vous regardez Salesforce, comme exemple de réponse du secteur privé à l’IA, nous avons une Politique d’IA sur la manière dont l’IA peut être utilisée et pour quoi elle ne peut pas être utilisée, et c’est une politique accessible au public que nous publions ici.

Un plus grand nombre d’agences gouvernementales devraient emboîter le pas et commencer à élaborer leur propre politique en matière d’IA, y compris là où elles vont l’utiliser et ne pas l’utiliser. .

Pour moi, c’est le plus grand défi. Ce n’est pas le manque de données, le manque de cas d’utilisation ou le manque de réflexion prospective. autour du manque de politiques claires et complètes en matière d’IA.

Q : À un niveau de base, quels avantages la technologie d’IA peut apporter aux institutions publiques ?

R : L’IA présente trois avantages clés : des données plus cohérentes, une meilleure aide à la décision et une meilleure planification à long terme.

Le premier est la cohérence des données.

Disons que j’appelle dans un centre de contact fédéral. La façon dont les agents humains gèrent l’appel et comment ils interprètent ce que le client veut crée des différences enregistre dans, par exemple, une plateforme de gestion de client comme Salesforce avec différentes informations.

Si l’IA fait partie du flux de travail avec nos agents dans le centre de contact, elle peut transcrire l’appel et standardiser la saisie des données. Dans ce cas, l’accent pourrait peut-être être mis sur la création d’un sujet et d’un format de description cohérents pour chaque enregistrement créé dans Salesforce. conduit à des données plus cohérentes dans l’ensemble de l’agence et, en aval, crée les conditions pour un meilleur reporting et un meilleur suivi.

En conséquence, l’agence peut prendre des mesures fondées sur les données pour améliorer ses opérations, c’est-à-dire ajuster la formation des agents, mettre en œuvre des mesures de détournement d’appels plus intelligentes ou créez des règles d’acheminement des cas plus efficaces. L’aide à la décision est également bénéfique.

Nous savons que différentes personnes peuvent porter des jugements différents, et il n’y a rien de mal à cela, mais parfois des préjugés humains entrent en jeu. Peut-être que tout le monde ne l’a pas fait. chaque élément d’information. Grâce à l’IA, nous pouvons comme prendre des décisions efficaces et efficaces avec un humain dans le flux de travail.

Le troisième avantage est la planification. Historiquement, le gouvernement effectue une planification budgétaire d’une année sur l’autre.

Les agences pourraient exécuter des scénarios pour anticiper des situations, telles que :

Si l’ouragan frappe dans la zone X et qu’il y a un nombre X de petites entreprises dans la zone, combien d’entre elles demanderont une aide fédérale ? Et quel est le montant en dollars qu’ils vont demander en fonction des revenus ou des taxes historiques à cet endroit ?

Q : Que signifie pour vous la préparation des données dans le contexte du secteur public ?

R : La première chose que nous disons aux clients est :

Allez examiner vos données. Vos données ont-elles un sens ? Quelles données sont utilisées aujourd’hui ou ne sont pas utilisées ? données ou mauvaises données ?

Ensuite, nous avançons avec les clients pour discuter de la manière dont ils pourraient agir sur leurs données grâce à l’IA. Dans ce cas, comment ils choisissent d’agir sur leurs données indique comment ils prévoient d’utiliser les données dans des applications où l’IA joue un rôle pertinent , que ce soit une IA prédictive ou des cas d’utilisation d’IA générative tournés vers l’avenir. Nous demandons aux clients d’envisager de se demander :

Quelles informations pensez-vous que vos données pourraient fournir ? Pourraient-elles suggérer des actions si vous faisiez une analyse simple ? Comment les données pourraient-elles vous aider dans le flux de votre travail ?

Sur la base de ces deux premiers niveaux, les clients peuvent alors accéder au niveau trois et c’est-à-dire utiliser les données avec l’IA dans le flux de travail. Les données peuvent être harmonisées avec un produit tel que Data Cloud, puis utilisées pour prendre en charge les invites avec l’IA générative ou devenir fait partie du modèle prédictif et de l’IA pour soutenir les décisions au sein de Salesforce.

Q : Quelles considérez vous comme les étapes de préparation à l’IA ?

R : Les agences ne vont pas faire tourner le Titanic en un rien de temps et dire : Demain, nous aurons de l’IA partout, et elle sera facilement disponible.

Une agence appliquera plus probablement l’IA à un processus interne spécifique d’évaluation. Cette évaluation aidera à identifier comment et où adopter l’IA , comment accélérer l’adoption et faire proliférer son utilisation au fil du temps dans le flux de travail

Par exemple, une division du Département des véhicules automobiles a décidé d’utiliser un robot au lieu des appels téléphoniques pour traiter les questions des clients. le robot a été très utilisé, ils ont pu commencer à digérer les données qu’il a collectées.

Cela a aidé le client à voir où il avait besoin de plus d’articles de connaissances, où faire un marketing plus proactif et où les informations en libre-service pourraient être trouvées. déployé par contre une approche pratique avec un agent.

Q : Ce qui est intéressant dans cet exemple, c’est que le robot générait de l’efficacité tout en créant davantage de travail humain au lieu de supprimer des ressources humaines. travail.

R : Il existe une agence fédérale qui a fait beaucoup de modernisation numérique avec son centre de contact. En conséquence, la durée du téléphone les appels ont augmenté. Et au début, l’agence était très frustrée.

Mais nous avons découvert que la durée augmentait parce que les agents humains traitaient en fait les appels qu’ils devrait poignée.

Le système d’invites entrantes détournait davantage d’appels. Ainsi, les appels de priorité plus élevée et de besoins plus élevés parvenaient en fait aux agents où, oui, cela leur a pris plus de temps.

Q : Salesforce Einstein — une suite intégrée d’outils d’IA conçus pour la gestion de la relation client —offre des milliards de prédictions par semaine. Pouvez-vous partager quelques exemples de types de prédictions ? 

R : Einstein aide avec la classification, les informations d’affaires et les recommandations.

Tout d’abord, il y a la classification des cas. Les agences gouvernementales sont inondées de personnes qui demandent quelque chose chaque jour, plusieurs fois par e-mail. Malheureusement, chaque e-mail qui arrive il faut que quelqu’un le lise, puis le trie à la bonne équipe, et les employés sont limités.

La classification des dossiers peut prendre en compte tous ces e-mails et, à l’aide de l’historique des dossiers clôturés du client, effectuer un tri automatique des e-mails et les diriger vers le mettre à disposition des ressources humaines plus rapidement. C’est un travail gouvernemental très efficace.

Alors Découverte d’Einstein et les Meilleures Actions Next Einstein, que nous pouvons considérer comme des Recommandations peuvent être appliquées en dessus des Classifications.

Avec Einstein Discovery, il augmente votre intelligence économique avec une modélisation statistique et un apprentissage machine pour identifier, faire surgir et visualiser des informations sur vos données d’entreprise.

Par exemple, si quelqu’un demande une subvention ou une aide, Discovery pourrait dire :

En fonction de leur emplacement et de leur salaire, il est plus que probable qu’ils ne seront pas approuvés, mais si le client a soumis des informations supplémentaires comme X et Y, leur probabilité d’être approuvé augmenterait de x points de pourcentage

Ces types d’informations dans la prise de décision pour les employés du gouvernement peuvent aider à rationaliser la prise de décision et ce qui doit être pris en compte pour le Approbation du « Oui » ou du refus du « Non ». De plus, des recommandations peuvent être formulées pour la prochaine meilleure action. être un processus automatisé pour contacter le client ou les actions qu’un autre employé doit prendre en compte.

Par exemple, si j’ai contacté l’IRS et demandé...

Aidez-moi à en savoir plus sur les formulaires fiscaux ou les séances d’aide adaptées à mes besoins. Que puis-je faire ?

... notre outil de recommandations peut répondre avec :

En fonction de votre question et de vos coordonnées, nous pourrions vous recommander cet article de connaissances ou ce webinaire sur la réduction de votre facture fiscale.

Q : Quel petit changement les agences du secteur public pourraient-elles apporter pour faire une grande différence dans la préparation des données ?

R : Parlez à vos travailleurs de première ligne de ce qui pourrait les aider. Demandez-leur :

Si je pouvais changer quelque chose dans notre processus interne, que serait-ce ?

Les employés de première ligne sont débordés et on leur demande de faire plus avec moins. Dans certains cas, leur bureau est rempli de papiers et de notes autocollantes partout. Des boîtes e-mail qui débordent.

J’avais travaillé avec une agence fédérale qui avait des centaines de milliers d’e-mails non lus. Les employés étaient arrivés au point où ils ont arrêté de lire leurs e-mails parce qu’ils étaient tellement inondés.

Une fois que nous avons discuté avec les employés de première ligne, les dirigeants de l’agence ont commencé à comprendre et à se concentrer sur les domaines qui pourraient à la fois améliorer le moral des employés et aider le citoyens qu’il servait.

Q : Qu’est-ce qui vous passionne le plus lorsque vous pensez à transformer le secteur public grâce à la technologie ?

R : Je suis très enthousiasmé par le fait que l’IA crée de la cohérence pour les agents et les utilisateurs finaux et pour moi en tant que citoyen.

Vous et moi pourrions appeler l’IRS à propos de deux situations très similaires, mais elles peuvent sembler radicalement différentes à des oreilles humaines différentes. Parce que l’IA est dans la boucle, écoutant l’appel ou analysant les e-mails, elle pourrait discerner :

Cette demande concerne la garniture d’un salaire.

Ensuite, la demande peut parvenir à un agent de l’IRS qui se spécialise dans ce domaine. Et en raison de la cohérence, cet employé peut travailler sur ce point. cas plus rapidement parce qu’ils comprennent exactement de quoi il s’agit.

Trop souvent, les employés sont submergés de données et de contenu. Avec l’IA qui passe au crible toutes les informations, les résume et recommande une étape suivante. , l’IA va créer de l’efficacité pour l’agent en obtenant la réponse et pour le client obtenant une réponse en temps.

À la pointe de la gestion de la relation client, Salesforce aspire à intégrer l’IA dans le flux de travail de nos clients et à apporter le pouvoir de l’IA à porter dans l’ensemble de l’entreprise, du marketing à l’informatique.

Pour en savoir plus sur la puissance de l’IA et son potentiel de transformation pour le secteur public, consultez la nouvelle version de Salesforce. Livre des meilleures pratiques : Préparation à l’IA.

Les opinions de la personne interrogée et/ou de l’auteur sont les leurs et ne reflètent pas nécessairement la position officielle de Salesforce. Ce message est sponsorisé collaboration entre Force de vente et Quartz Créatif.