Маршрутизация 72 синтетических тикетов поддержки: Jev показал 93% для отдела, 85% для срочности и 99% для обнаружения возвратов; Laya — 58%, 63% и 74%, распознав только 1 из 12 тикетов безопасности.
Then I tried something much narrower: route 72 synthetic support tickets. Jev got 93% for department, 85% for urgency and 99% for refund detection. Laya managed 58%, 63% and 74%. Worse, it recognized only 1 of 12 safety tickets.
Автор делится опытом использования Jev: сначала казалось сложно, но всё стало понятно, когда он представил это как «не позволять ИИ писать текст». На примере обработки запросов традиционный подход передаёт всё GPT или Claude для анализа, а Jev предлагает иной подход.
Прототип использует ИИ для оценки колебаний или интереса по движениям курсора или задержке перед кликом, наблюдая за поведением клиента и дополняя объяснения или предлагая сравнения.
Автор создал демо службы поддержки в реальном времени для электронной коммерции на Jev и gpt-live-1, которое мгновенно предлагает рекомендуемые товары на основе речи пользователя во время разговора, обеспечивая отличный опыт.
