4 måder, hvorpå generativ AI vil revolutionere felttjenesteoperationer: En udforskning af de mulige anvendelser

Generativ AI (GAI) har været et fast fokusområde for tech- og forretningsmedier i det bedste del af dette år – primært udløst af Open AI’s udgivelse af ChatGPT og GPT-4. Begge er kraftfulde multimodale sprogmodeller, der er i stand til dyb læring.

Populariteten og den efterfølgende adoption af denne nye teknologi er ikke overraskende. I modsætning til andre virale teknologier – som Web3 og Metaverse, for eksempel – har Open AI’s teknologi en umiddelbar mulighed for at tilføje forretningsværdi på tværs af brancher og vertikaler. Fra realtidsopgaveautomatisering til rig dataindsigtsgenerering og markedsførings- og kommunikationsforbedring, løser det et behov, som kunderne efterspørger: 1:1-personalisering, hurtigt og i stor målestok.

Felttjenesteoperation er ingen undtagelse. At tilbyde overlegen kundeservice er en principal differentiator og er ansvarlig for at hjælpe mærker med at bygge og opretholde stærke kundeforhold. Teknologi er allerede i gang med at transformere felttjenesteorganisationer, fra arbejdsordreautomatisering til ruteoptimering. Virksomheder, der udnytter den seneste teknologi, forbedrer operationel effektivitet, reducerer omkostninger og forbedrer kundeoplevelsen. GAI vil enable disse virksomheder til at øge produktiviteten til næste niveau.

Her er 4 måder, organisationer skal tænke om fremtiden med generativ AI.

1. Præstationsproduktivitet

Det er en udfordring for enhver organisation at styre sine felttjenesteoperationer i stor målestok, men at forfine og forbedre operationel effektivitet kan have en betydelig indvirkning på bundlinjen. Fra regnskab til lagerstyring og ejendomsvedligehold, kræver smukke operationer koordination fra ledelse, teknikere og bagkontorpersonale.

I en perfekt, GAI-understøttet fremtid, er felttjenestestyresoftware udstyret med teknologi, der fungerer som en anden hånd – ligesom en personlig assistent ville. Forestil dig, i en enkelt sætning, at bede din software om at oprette et prædictivt vedligeholdelsesprogram for din kunde Katie Russel fra Russel’s Lawn Care. Øjeblikkeligt og uden tilsyn, trækker teknologien information fra data lag på tværs af organisationen (som e-mail, CRM, PPM, ERP osv.) for at bygge og udføre et personligt, præcist vedligeholdelsesprogram for din kunde.

Fordi GAI er trænet på din data, er forretningsoperationer effektive, skalerbare og unikke for hver kunde – hvilket giver dig mulighed for at prioritere kundeoplevelsen uden at gå på kompromis med produktiviteten.

2. Arbejdsgangsoptimering

På samme måde vil generativ AI være nyttig til at niveau-op existinge arbejdsgange. Tag planlægning som eksempel. For tiden kan AI og maskinlæring vise, hvilke teknikere der er tilgængelige på et øjeblik og optimere servicemuligheder for maksimal effektivitet.

Med GAI kan automatiseringsprocesser accelereres. Teknologien har mulighed for at få adgang til og forfine sine anbefalinger baseret på nye data i realtid. For eksempel kan tiden, det tager at fuldføre en arbejdsordre, brydes ned efter tekniker, kunde, type job eller placering i realtid og mere intuitivt forudsige, hvor lang tid det vil tage at fuldføre fremtidige opgaver – uden bagkontorintervention eller bias.

3. Strømlinet kundeservice

En anden sand fordel ved at omfavne generativ AI er evnen til at transformere kvaliteten af din kundeservice, samtidig med at du giver dine hold mulighed for at servicere flere anmodninger. Fremtiden for felttjenesteorganisationer er at have alle kundedata fremme med en enkelt prompt, der kan bruges mere ubesværet i naturlige kundesamtaler.

Generativ AI giver organisationer mulighed for at tilbyde en personlig oplevelse til hver enkelt kunde på hver enkelt berøringspunkt. For eksempel kan en kundeservicerepræsentant, ved hjælp af et integreret GAI-værktøj, spørge om ting som: “Hvornår blev Eddie Williams’ HVAC-system sidst serviceret?” eller “Hvor længe har Susan Sheraton været kunde?” Ved hjælp af en enkelt tekstbaseret forespørgsel kan repræsentanten bringe alle kundespecifikke oplysninger frem uden at skulle gøre en databasesøgning. Kunderne føler sig som om, deres oplevelse var personlig, og servicerepræsentanter kan arbejde endnu mere effektivt.

4. Autonom udstyr

Selv om det måske synes futuristisk, er den bredt anerkendte adoption af autonomt udstyr ikke så langt væk. Mens “autonomt udstyr” måske bringer minder om The Jetsons eller Smart House og robotter, der kan lave morgenmad og rydde huset, har autonomt udstyr mere at gøre med præskriptivt vedligehold. Drevet af IoT-teknologi vil internetaktiveret udstyr underrette felttjenesteorganisationer, når vedligeholdelse er nødvendigt – lidt ligesom en babyovervåger til dit HVAC-system.

I en GAI-aktiveret fremtid vil tilsluttet udstyrsdata blive brugt til at forudsige fejl, før de sker, og sikre, at kundens udstyr er ekspertvedligeholdt. Adoption af GAI vil tage meget af gætteriet ud af udstyrsvedligehold.

GAI har skabt en mulighed for felttjenesteorganisationer til at sætte sig selv ud fra mængden. Ved at udnytte GAI-drevne værktøjer kan virksomheder fokusere på at forbedre produktiviteten dramatisk, samtidig med at de tilbyder en fremragende kundeoplevelse på tværs af forretningen. Plus er en af de mest kraftfulde funktioner af GAI dets evne til at tilbyde intelligente indsigt fra multimodale datakilder. Virksomheder med feltoperationer, der ønsker at skala for vækst, søger at omfavne potentialet af GAI for en konkurrencemæssig fordel.