Lỗi tích hợp mà AI đã tự chẩn đoán, sửa chữa và kiểm tra.

Hãy hình dung tình huống mà mọi công ty phần mềm đều lo sợ.

Một trong những khách hàng quan trọng nhất của bạn, một thương hiệu đang phát triển nhanh chóng với các địa điểm tại nhiều thành phố, đã gửi yêu cầu hỗ trợ khẩn cấp. Dữ liệu của họ bị sai. Hồ sơ thành viên từ nền tảng đặt chỗ và quản lý thành viên của họ vào hệ thống CRM không đồng bộ, và những lỗi này hiển thị rõ ràng cho đội ngũ của họ, đồng thời âm thầm ảnh hưởng đến danh sách tiếp thị. Đây không phải là một lỗi nhỏ. Nó ảnh hưởng đến tiền bạc, ảnh hưởng đến mối quan hệ khách hàng, và họ muốn được khắc phục ngay lập tức.

Thông thường, đây là lúc rắc rối bắt đầu. Một kỹ sư hỗ trợ được gọi đến. Họ chuyển vấn đề cho một chuyên gia tích hợp. Chuyên gia đó dành hàng giờ để tái tạo lại chức năng mà quá trình tích hợp đáng lẽ phải thực hiện, đọc lại các phiếu yêu cầu cũ, xem xét nhật ký và đưa ra giả thuyết. Sau đó, một lập trình viên bị điều chuyển khỏi lộ trình phát triển của họ. Nhiều ngày trôi qua. Khách hàng bắt đầu sốt ruột. Chi phí cho tất cả những việc này, cả về lương và sự mất tập trung, là rất lớn, và nó lặp lại mỗi khi một quá trình tích hợp phức tạp gặp sự cố.

Nhưng điều đó đã không xảy ra ở đây.

Tại đây, hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) của nền tảng đã tiếp nhận yêu cầu, đọc toàn bộ lịch sử, tìm ra nguyên nhân gốc rễ thực sự với bằng chứng xác thực, xây dựng giải pháp, kiểm tra độ bền của chính công việc, phát hiện và sửa chữa các lỗi của chính mình, và xác thực mọi thứ bằng bộ kiểm thử có thể lặp lại. Không có chuyên gia nào bị thiệt hại. Không có lộ trình nào bị chệch hướng.

Để tôi giải thích chính xác điều đó trông như thế nào, bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

Vấn đề được giải thích một cách dễ hiểu, không dùng thuật ngữ chuyên ngành.

Hãy tưởng tượng một phòng tập thể dục có danh sách các thành viên đang hoạt động.

Mỗi khi có người đăng ký hoặc gia hạn, một thẻ "thành viên hoạt động" mới sẽ được thêm vào danh sách. Nghe có vẻ đơn giản. Nhưng có một điểm cần lưu ý trong cách hai hệ thống giao tiếp với nhau. Khi tư cách thành viên kết thúc hoặc được thay thế bằng một tư cách mới hơn, hệ thống nguồn không thông báo điều đó. Nó chỉ đơn giản là im lặng về tư cách thành viên cũ đó.

Vì vậy, hệ thống tích hợp chỉ nghe thấy lệnh "thêm cái này", chứ không bao giờ nghe thấy lệnh "cái này đã hết hạn". Kết quả là các thẻ thành viên cũ, đã hết hạn tích tụ trong danh sách, tất cả đều được đánh dấu là đang hoạt động. Một người đã gia hạn vài lần có thể xuất hiện như ba hoặc bốn thành viên đang hoạt động cùng một lúc.

Đối với khách hàng, điều đó có nghĩa là các thành viên đã hết hạn vẫn còn trong danh sách thành viên, số liệu bị thổi phồng và hệ thống CRM không còn phản ánh đúng thực tế. Đối với một doanh nghiệp hoạt động dựa trên dữ liệu khách hàng chính xác, đây là một vấn đề nghiêm trọng. Điều khó khăn là không có giải pháp nào trong hệ thống hiện tại có thể tự khắc phục được vấn đề này. Các bản ghi sai đã được ghi một lần và không bao giờ được xem xét lại. Nếu để nguyên, chúng sẽ sai mãi mãi và ngày càng trở nên tồi tệ hơn.

Cách trí tuệ nhân tạo thực sự giải quyết vấn đề đó

Đây là phần quan trọng nếu bạn đang điều hành một doanh nghiệp phần mềm.

Nó đọc mọi thứ trước tiên. Thay vì phỏng đoán, AI đã xem xét toàn bộ lịch sử thực thi của quá trình tích hợp cho khách hàng bị ảnh hưởng. Nó tìm thấy một liên hệ thực sự duy nhất có nhiều bản ghi hoạt động, rõ ràng là các lần gia hạn liên tiếp của cùng một tư cách thành viên. Đó chính là bằng chứng không thể chối cãi. Nó không đưa ra giả thuyết về điều gì có thể sai. Nó đã cung cấp bằng chứng.

Nó đã thiết kế ra giải pháp đúng đắn, chứ không chỉ là một bản vá lỗi. Một cách khắc phục nhanh chóng là tìm ra từng lỗi riêng lẻ. Nhưng trí tuệ nhân tạo đã làm điều thông minh hơn. Nó dạy hệ thống cách điểm danh. Hãy tưởng tượng như một buổi điểm danh. Thay vì thụ động chờ được thông báo ai đã rời đi, hệ thống giờ đây định kỳ hỏi "ai thực sự vẫn còn là thành viên lúc này?" và đánh dấu những người khác là không hoạt động. Trong thuật ngữ tích hợp, điều này được gọi là đối chiếu, nhưng hình ảnh điểm danh là tất cả những gì bạn cần. Nó biến một hệ thống chỉ biết cách cộng thành một hệ thống biết cả cách dọn dẹp sau khi hoạt động.

Và rồi nó đã làm điều mà con người hầu như không bao giờ có thời gian để làm. Nó đã tự kiểm tra kỹ lưỡng công việc của mình và phát hiện ra những sai sót trước khi khách hàng nhìn thấy chúng.

Đây là khoảnh khắc mà mọi nhà sáng lập phần mềm nên chú ý. Trong quá trình thử nghiệm, AI đã phát hiện ra lỗi trong phiên bản sửa lỗi đầu tiên. Nó nhận thấy một lỗi logic có thể đã vô tình tắt các bản ghi hợp lệ. Nó nhận thấy rằng các thành viên thuộc nhiều địa điểm khác nhau có thể bị ảnh hưởng không chính xác, và nó đã thêm một biện pháp bảo vệ để việc sửa lỗi ở một địa điểm không ảnh hưởng đến địa điểm khác. Nó nhận thấy rằng một khách hàng có hàng trăm lần gia hạn trước đó sẽ vượt quá giới hạn kỹ thuật, và nó đã xây dựng lại bước đó để xử lý lịch sử lớn theo từng lô an toàn. Nó thậm chí còn kiểm tra trường hợp ngoại lệ kỳ lạ nhất, một thành viên không có tư cách thành viên hiện tại nào, để đảm bảo rằng quá trình dọn dẹp cũng hoạt động chính xác trong trường hợp đó.

Sau đó, hệ thống đã xây dựng một bộ kiểm thử tự động bao gồm mười kịch bản khác nhau và chạy toàn bộ quá trình cho đến khi mọi trường hợp đều vượt qua. Bộ kiểm thử này có thể tái sử dụng, vì vậy bất kỳ thay đổi nào trong tương lai đối với sự tích hợp này đều có thể được kiểm tra lại trong vài phút, mãi mãi.

Một nhóm nhân viên hoàn toàn có thể làm được tất cả những việc này. Vấn đề là liệu họ có đủ thời gian, sự kiên nhẫn và ngân sách để thực hiện điều đó cho mọi sự tích hợp phức tạp, mọi lúc hay không. Hầu như không ai có đủ điều kiện.

Sự thay đổi ẩn giấu bên trong câu chuyện này

Hãy tạm gác chuyện thẻ thành viên phòng tập thể dục sang một bên và nhìn nhận lại những gì đã xảy ra.

Một vấn đề tích hợp thực sự khó khăn, loại vấn đề thường tiêu tốn thời gian của các kỹ sư cấp cao và gây ảnh hưởng đến mối quan hệ khách hàng quan trọng, đã được giải quyết từ một yêu cầu khẩn cấp đến một bản sửa lỗi được xác nhận nhờ cơ sở hạ tầng AI. Việc chẩn đoán dựa trên bằng chứng. Bản sửa lỗi có cấu trúc vững chắc. Quá trình thử nghiệm kỹ lưỡng hơn hầu hết các nhóm thực hiện dưới áp lực thời hạn. Và khả năng tự sửa lỗi, việc AI tự phát hiện ra lỗi của chính nó, chính là sự khác biệt giữa một bản demo thông minh và một thứ bạn thực sự có thể tin tưởng với một khách hàng trả tiền.

Đây là điều chúng tôi muốn nói khi khẳng định nền tảng này ưu tiên trí tuệ nhân tạo (AI). AI không phải là một chatbot được gắn thêm vào. Nó là thứ tự xây dựng, vận hành, gỡ lỗi và kiểm tra các tích hợp.

Việc hỗ trợ tích hợp phức tạp đang được trí tuệ nhân tạo (AI) đảm nhiệm. Không phải một ngày nào đó trong tương lai, mà là ngay bây giờ.

Điều này có nghĩa gì nếu bạn bán phần mềm?

Nếu sản phẩm của bạn kết nối với các công cụ khác, và hầu hết các sản phẩm SaaS nghiêm túc hiện nay đều làm như vậy, thì việc tích hợp vừa là đòn bẩy tăng trưởng lớn nhất, vừa là gánh nặng hỗ trợ lớn nhất. Mỗi trình kết nối mới bạn cung cấp là một giao diện mới có thể gặp sự cố. Mỗi sự cố đều ảnh hưởng đến hàng chờ hỗ trợ và khiến những kỹ sư giỏi nhất của bạn phải rời khỏi lộ trình phát triển. Gánh nặng này tăng theo mức độ thành công của bạn, và đó là phần khắc nghiệt nhất: càng nhiều khách hàng bạn có được, gánh nặng càng lớn.

Đây chính xác là vấn đề. APIANT dành cho nhà xây dựng, nhãn trắng Được thiết kế để loại bỏ.

Bạn sẽ có nền tảng tích hợp nhãn trắng riêng, hoạt động dưới thương hiệu của bạn, với cùng cơ sở hạ tầng AI bên dưới. Khách hàng của bạn sẽ có được sự tích hợp sâu rộng và đáng tin cậy mà họ đang yêu cầu. Nhóm của bạn sẽ không còn phải tự mình chẩn đoán từng trường hợp ngoại lệ nữa. AI sẽ đọc lịch sử, tìm ra nguyên nhân gốc rễ, xây dựng bản vá lỗi, tự kiểm tra và cung cấp cho bạn một giải pháp đã được xác thực.

Khách hàng trong câu chuyện này đã nhận được một giải pháp chính xác, có khả năng đáp ứng nhu cầu trong tương lai mà không cần bất kỳ kỹ sư hỗ trợ nào phải tái tạo lại vấn đề từ đầu. Giờ hãy tưởng tượng đó là giải pháp mặc định cho toàn bộ danh mục tích hợp của bạn, với logo của riêng bạn trên đó.

Hãy tự mình xem đi!

Đây chỉ là một ví dụ. Chúng tôi thực hiện các tích hợp tương tự mỗi ngày, và quy luật vẫn đúng: AI đảm nhiệm phần khó, thương hiệu của bạn duy trì mối quan hệ với khách hàng, và các kỹ sư của bạn tập trung vào công việc chính.

Nếu bạn là một công ty SaaS đang mệt mỏi vì phải trả phí hỗ trợ tích hợp, hãy để chúng tôi cho bạn thấy máy chủ APIANT For Builder mang thương hiệu riêng của bạn sẽ trông như thế nào.

Nghiên cứu trường hợp này đã được ẩn danh hoàn toàn. Không có tên khách hàng, thông tin liên hệ, nền tảng hoặc dữ liệu nhận dạng nào được bao gồm. Các chi tiết kỹ thuật đã được đơn giản hóa để phù hợp với đối tượng người đọc phổ thông.