生成式人工智能正在取代销售主管的工作，而他们正在庆祝这一点
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酒宴、招待客户以创意优惠、以及丰厚的奖金给销售工作带来了魅力。为潜在客户的要求提供数百个乏味问题的答案？那只是单调乏味的工作。幸运的是，经过数月关于ChatGPT风格的AI接管白领工作的猜测之后，对RFP（请求提案）的回应这种企业任务是首个被生成式AI打破的。
四月份，通信软件制造商Twilio推出了RFP Genie，这是一款生成式AI工具，它消化RFP，搜索数千个内部文件以获取相关信息，并使用OpenAI的GPT-4生成适当的回应。公司的销售人员只需将文本复制粘贴到正式文件中，并进行一些调整。
曾经需要两个员工花费两个星期或更长时间的RFP现在只需几分钟就能完成。Twilio的云工具使公司能够与客户交流，预计能够做出更多更好的销售推广，并不计划削减工作岗位。Twilio首席执行官Jeff Lawson对RFP机器人表示：“这将使我们的解决方案工程师能够专注于需要不仅需要推理而且需要人类情境化的更复杂问题。”
Lawson的销售团队并不是唯一一个突然获得大量空闲时间的团队。生成式AI RFP回应机器人还为Google的云计算部门、广告代购机构EssenceMediacom和开发AI程序管理软件的初创公司DataRobot的销售团队推出了相应的工具。在IBM，一款RFP机器人在首席执行官Arvind Krishna主持的名为Watsonx挑战赛的内部AI黑客马拉松中脱颖而出，击败了超过12,000个参赛作品。它使用了IBM的Watsonx.ai服务中的大型语言模型，比起纯手工写作需要十分之一的时间来撰写答案，该公司正在研究如何采用这一系统。像贝恩和德勤这样的咨询巨头一直在向客户推销RFP理念，而RFP管理软件的制造商则试图加入生成式AI的开发。
Google预计其AI RFP工具每年将为销售人员节省数万小时的时间。
从软件交易到灯泡等各种销售过程中，RFP都是不可避免的阶段，其中包含关于云服务的正常运行时间或多因素认证支持等信息的乏味问题。顾客们得到一本充满行话、统计数据和承诺的书籍，以证明最终购买和在任何未来争议中的使用的合理性。但没有人喜欢写或回答这些问题，在技术领域，这使得顶级工程师从更重要的项目中分心。每个参与者都公开开玩笑，或许暗地里担心，在点击购买按钮之前没有人会阅读答案。
生成式AI的出现给被困在RFP地狱中的许多工人带来了欢迎的解脱，可能会提供对AI作家取代人类的焦虑的反驳。与此同时，它也引发了一个问题，即人类在某些商业行政实践中还能参与多久。随着越来越多的RFP响应由AI生成，机器人不可避免地也会开始撰写问题。不久之后，其他机器人可能会评分提案并推荐获胜者，而人类只需进行简要的复核。“AI RFP是向更好的替代RFP迈出的一小步，”Vendorful首席执行官Peter Bonney说，该公司最近开始销售类似于Twilio内部使用的工具。
2022年9月和2022年2月，当Lawson裁员了Twilio数千名员工的11%和额外的17%时，他表示公司必须变得更高效。生成式AI是他提高生产力计划的核心支柱。他在2020年开始在晚上和周末玩弄这项技术，使用文本生成器进行头脑风暴和编写愚蠢的晚餐食谱。当OpenAI开始销售GPT-4的访问权限时，这个大型语言模型是ChatGPT付费版本的核心，Lawson要求他的员工研发工具来简化Twilio的运营。
为了创建RFP机器人，Twilio的一些数据科学家和一名解决方案工程师开始尝试增强GPT-4固有词汇的能力，这些固有词汇来自于网站和书籍的文本。他们设计了一种方法，将从技术文档和公司内部的其他来源中检索与RFP问题相关的片段的程序与指导GPT-4以清晰、专业的语气总结这些片段的系统配对。GPT-4证明了它能够生成非常准确的回答，尽管解决方案工程师和技术专家仍会在发送给潜在客户之前审查或编辑每个答案。
科技行业已经开始将类似Twilio的系统称为检索增强生成（RAG）。付费ChatGPT中的新选项Browse也以类似的方式运作，它通过总结来自Microsoft Bing的搜索结果来帮助回答用户的问题。它减少了大型语言模型所谓的“幻觉”，即它们在知识缺失时编造信息的情况。DataRobot的首席客户官Jay Schuren将RAG与递给某人一张列有一些事实的提示卡并要求他们发表演讲进行了类比。“语言模型讲述了一个连贯的故事，但它遵循着脚本，”他说。在许多情况下，RAG方法也比训练或微调大型语言模型以完成特定任务更便宜。
我没有个人偏好或感受
Twilio的RFP Genie（内部非正式称呼），在全球范围内以多种语言运作。销售代表现在可以开展更多业务，因为他们能够回答以前没有时间处理的RFP。根据Twilio的估计，该机器人处理了大约80％的RFP，而员工则填写其余部分，并报告和分类他们的更改。“我们不是在减少这些角色，因为随着节省的时间，这些团队可以处理更多的RFP，并与更多的客户进行互动和帮助，比以前更多，”公司发言人Miya Shitama说。
该公司正在努力使工具根据员工对AI生成的答案的编辑自动改进。它还希望为该工具增加一些个性。当一位公司员工询问它最喜欢回答的问题时，机器人干燥地回答说：“我没有个人偏好或感受”，然后指出：“我在回答与Twilio的特点、客户故事和使用案例有关的问题方面特别擅长。”
Twilio开发了类似的聊天机器人（无法获得其详细信息），以帮助其销售团队收集有关公司产品的信息。根据Shitama的说法，其整体聊天机器人团队每月回答超过12,000个问题，其中大约5,000个问题是针对RFP工具的。
DataRobot的RFP机器人位于Slack内，自7月以来，销售代表可以在那里输入潜在客户的棘手问题，比如“产品是否原生支持容器化作为交付能力？”从那里，该机器人使用OpenAI的技术通过微软的云功能类似于Twilio，但还为销售人员显示每个答案的置信度得分。“知道您是否可以依赖结果至关重要，”DataRobot的Schuren说。该公司于8月推出了一个AI平台，使客户能够为RFP构建自己的回答者。
谷歌云在今年早些时候开始研发其RFP机器人，此前其全球AI业务副总裁Phil Moyer认为这个工具是生成式AI的完美首次应用。“每个月我们可能被问到一百次，“我们如何遵守GDPR？”他指的是欧盟的大型隐私法。他说，自动化回答可以节省有才能的工作人员的劳动。谷歌刚刚开始向其销售人员推出RFP工具，并预计每年将节省数万小时的劳动。今年7月，广告购买代理公司EssenceMediacom使用谷歌云技术推出了自己的版本。
在许多公司看来，处理RFP被视为生成式AI的低风险使用案例，这些公司多年来一直在自动化流程的某些部分。一些公司使用系统从数千个预先编写的答案中挑选相关的答案。Secureframe是主要的安全工具购买软件开发商之一，提供了这样的产品，但计划增加生成式AI。Secureframe的产品副总裁Ruoting Sun表示，这项技术应该表现得足够好，以至于看起来“您的安全团队实际上在回答这些问题”。
到目前为止，生成式AI生成的答案似乎通过了审核，甚至可能被误认为是人工编写的。来自不同行业的四家大公司的审查RFP提交的高管告诉ENBLE，他们没有注意到任何看起来像是由生成式AI编写的答案。“老实说，我没有想过这个问题。也许我有，”美国医院巨头HCA Healthcare的护理转型和创新高级副总裁Michael Schlosser说。
随着RFP机器人帮助销售团队完成更多工作，像Schlosser这样的高管可能会预期他们自己的工作量增加。Mac Liu是Vultron的CEO，该公司帮助企业自动投标政府合同。他说，由于人员有限，较小的公司正在争取以前从未考虑过的机会。生成式AI使“全新的一系列产品和解决方案可以与政府合作，”刘说。
创业公司Vendorful的Bonney仍然对几年前填写的一个700个问题的RFP感到恐慌，其中包含的问题在云计算时代已经过时。Bonney的联合创始人在其中途转向他，看起来泄气地说：“我们不会赢得这个项目，但我们已经走得太远了，无法停下来。” Bonney说，买方害怕剪掉问题，担心他们会删除一些后来被证明至关重要的内容。
现在，他梦想着专注于解决销售前景的更复杂和有回报的工作，而机器人则交换有关买方优先事项和供应商能力的信息。最近，当他怀疑一份问卷是由ChatGPT生成时，他看到了这种可能性，基于其长度、主题和语气。“猜猜怎么样？”他说，“我们用我们自己的AI回答了。”
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