4 måder, hvorpå generativ AI vil revolutionere felttjenesteoperationer: Udforskning af potentiale anvendelser

Generativ AI (GAI) har været et fast fokus for tech- og forretningsmedier i størstedelen af dette år – primært fremmet af Open AI’s udgivelse af ChatGPT og GPT-4. Begge er kraftfulde multimodale sprogmodeller, der kan lære dybt.

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 industrier og vertikaler. Fra realtidsopgaveautomatisering til rig dataindsigtsgenerering og markedsførings- og kommunikationsforbedring, løser det en kundes behov: 1:1-personalisering, hurtigt og i stor målestok.

Feltserviceoperation 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 under transformation af feltserviceorganisationer, fra arbejdsordreautomatisering til ruteoptimering. Virksomheder, der udnytter den seneste teknologi, forbedrer operationel effektivitet, reducerer omkostninger og forbedrer kundeservicen. 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 feltserviceoperationer i stor målestok, men finpudse og forbedre operationel effektivitet kan have en betydelig indvirkning på bundlinjen. Fra regnskab til lagerstyring og ejendomsvedligeholdelse, glatte operationer kræver koordination fra ledelse, teknikere og bagkontorpersonale.

I en perfekt, GAI-understøttet fremtid, er feltservicestyringssoftware 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 præventivt vedligeholdelsesprogram for din kunde Katie Russel fra Russel’s Lawn Care. Øjeblikkeligt og uden tilsyn, trækker teknologien information fra datalag på tværs af organisationen (som email, 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 kundeservicen uden at gå på kompromis med produktiviteten.

2. Arbejdsgangsoptimering

På samme måde vil generativ AI være nyttig til at opgradere eksisterende arbejdsgange. Tag scheduling som eksempel. For nuværende, kan AI og maskinlæring vise, hvilke teknikere der er tilgængelige på et øjeblik og optimere service-ruter for maksimal effektivitet.

Med GAI kan automatiseringsprocesser accelereres. Teknologien har evnen til at få adgang til og finpudse sine anbefalinger baseret på nye data i realtid. For eksempel kan tiden, det tager at fuldføre en arbejdsordre, brydes ned af tekniker, kunde, jobtype 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 det giver dine hold mulighed for at servicere flere anmodninger. Fremtiden for feltserviceorganisationer er at have alle kundedata fremme med en enkelt prompt til at blive brugt mere ubesværet i naturlige kundesammenhænge.

Generativ AI giver organisationer mulighed for at tilbyde en personlig oplevelse til hver kunde på hver kontaktpunkt. For eksempel kan en kundeservicerepræsentant, ved hjælp af et integreret GAI-værktøj, spørge ting som: “Hvornår blev Eddie Williams’ HVAC-system sidst serviceret?” eller “Hvor lang tid 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 efterlades med følelsen af, at deres oplevelse var personlig, og servicerepræsentanter kan arbejde endnu mere effektivt.

4. Autonom udstyr

Selv om det kan synes futuristisk, er den bredt accepterede adoption af autonomt udstyr ikke faktisk så langt væk. Mens “autonomt udstyr” kan fremkalde minder om The Jetsons eller Smart House og robotter, der laver morgenmad og rengør huset, har autonomt udstyr mere at gøre med præskriptivt vedligehold. Drevet af IoT-teknologi vil internet-aktiveret udstyr advare feltserviceorganisationer, når vedligeholdelse er nødvendig – lidt ligesom en babyalarm for 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 gætningen ud af udstyrsvedligehold.

GAI har skabt en mulighed for feltserviceorganisationer 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 kundeservice på tværs af forretningen. Plus en af de mest kraftfulde funktioner af GAI er dens evne til at tilbyde intelligente indsigt fra multimodale datakilder. Virksomheder med feltservice, der ønsker at skale for vækst, søger at omfavne potentialet af GAI for en konkurrencefordel.