4 tapaa, joilla generatiivinen tekoäly vallankumous field service -toiminnan: Tutkimme mahdollisia käyttökohteita

Generatiivinen tekoäly (GAI) on ollut vahva keskustelunaihe teknologia- ja liiketoimintamediaa vuoden alusta lähtien – suurelta osin Open AI:n julkaiseman ChatGPT:n ja GPT-4:n ansiosta. Molemmat ovat voimakkaita monimodalisia kielimalleja, jotka pystyvät syvään oppimiseen.

Uuden teknologian suosio ja sitä seuraava omaksuminen eivät ole yllättäviä. Toisin kuin jotkut muut viraalit teknologiat – kuten Web3 ja Metaverse – Open AI:n teknologia tarjoaa välittömän mahdollisuuden lisätä liiketoimintaa eri aloilla ja pystysuunnissa. Reaaliaikaisesta tehtävien automaatiosta rikkaaseen tietojen luomiseen ja markkinointi- ja viestintäparannukseen, se ratkaisee asiakkaiden vaatimaa tarvetta: 1:1-henkilökohtaisuutta nopeasti ja suurten mittakaavoissa.

Field service -toimintojen osalta ei ole poikkeus. Tarjoamalla erinomaista asiakaspalvelua on tärkeä erottautumiskeino, joka auttaa brändejä rakentamaan ja ylläpitämään vahvoja asiakassuhteita. Teknologia on jo muuttamassa field service -organisaatioita työtilausten automaatiosta reitinhallintaan. Liiketoimintaa hyödyntävät viimeisimmän teknologian parissa parantavat toiminnallista tehokkuutta, vähentävät kustannuksia ja parantavat asiakaskokemusta. GAI mahdollistaa näiden liiketoimintien tuottavuuden lisäämisen seuraavalle tasolle.

Tässä on 4 tapaa, joilla organisaatioiden tulisi ajatella tulevaisuutta generatiivisen tekoälyn kanssa.

1. Suorituskyvyn tuottavuus

Millä tahansa organisaatiolla on haaste hallita field service -toimintojaan laajassa mittakaavassa, mutta toiminnallisen tehokkuuden parantaminen voi vaikuttaa merkittävästi tulokseen. Kirjanpidosta varastohallintaan ja laitteiden ylläpitoon, sileät toimintaprosessit vaativat koordinointia johdon, tekniikkojen ja taustatiimin osalta.

Idealisessa, GAI-tukeisessa tulevaisuudessa, field service -hallintasoftware on varustettu teknologialla, joka toimii kuin toinen käsi – aivan kuin henkilökohtainen avustaja. Kuvittele, että pyydät ohjelmistoltasi luomaan ennustevan ylläpito-ohjelman asiakkaallesi Katie Russelille Russel’s Lawn Care -yrityksestä. Hetkeäkään valvomatta teknologia hakee tietoja organisaation tietokerroksista (kuten sähköposti, CRM, PPM, ERP jne.) ja luo ja suorittaa asiakkaallesi räätälöidyn, tarkan ylläpito-ohjelman.

Koska GAI on koulutettu teidän tietojenne kanssa, liiketoimintaprosessit ovat tehokkaita, skaalautuvia ja yksilöllisiä kullekin asiakkaalle – mahdollistaen asiakaskokemuksen priorisoinnin ilman tuottavuuden kompromisseja.

2. Työnkulkujen optimointi

Samanlainen, generatiivinen tekoäly on hyödyllinen nykyisten työnkulkujen parantamiseen. Otetaan esimerkiksi aikataulutus. Tällä hetkellä tekoäly ja koneoppiminen voivat näyttää, mitkä tekniikot ovat saatavilla yhdellä silmäyksellä ja optimoida palvelureittejä maksimaaliseen tehokkuuteen.

GAI:n avulla automaatio-prosessit voidaan kiihdyttää. Teknologia pystyy käyttämään ja hienostumaan suosituksiaan uusien tietojen perusteella reaaliajassa. Esimerkiksi työtilauksen suorittamiseen kuluvan ajan voidaan jakaa tekniikkoittain, asiakkaittain, työn tyypin mukaan tai sijainnin mukaan reaaliajassa ja ennustaa tarkemmin tulevien tehtävien suorittamiseen kuluvaa aikaa ilman taustatiimin väliintuloa tai harhaa.

3. Asiakaspalvelun sujuvoittaminen

Toinen todellinen etu generatiivisen tekoälyn omaksumisesta on kyky muuttaa asiakaspalvelun laatua ja mahdollistaa tiimiesi palvella useampia pyynnöksiä. Field service -organisaatioiden tulevaisuus on kaiken asiakastiedon saatavilla yhdellä käskyllä ja luonnollisemmin käytettävissä asiakasvuorovaikutuksissa.

Generatiivinen tekoäly antaa organisaatioille mahdollisuuden tarjota henkilökohtainen kokemus jokaiselle asiakkaalle jokaisessa kosketuskohtaa. Esimerkiksi integroidulla GAI-työkalulla asiakaspalveluedustaja voisi kysyä asioita, kuten: ”Milloin Eddie Williamsin ilmastointijärjestelmä viimeksi huollettiin?” tai ”Kuinka kauan Susan Sheraton on ollut asiakkaamme?” Yhden tekstipohjaisen kyselyn avulla edustaja voi tuoda kaikki asiakaskohtaiset tiedot eteen ilman tietokantahakua. Asiakkaat jäävät tuntemaan, että heidän kokemuksensa oli henkilökohtainen, ja asiakaspalveluedustajat voivat toimia tehokkaammin.

4. Automaattinen laitteisto

Vaikka se saattaa tuntua tulevaisuudennäköisenä, autonomisen laitteiston laajamittainen omaksuminen ei olekaan niin kaukana. ”Automaattinen laitteisto” saattaa herättää muistot The Jetsonsista tai Smart Housesta ja roboteista, jotka laittavat aamiaisen ja siivoavat talon, autonomisen laitteiston käsite liittyy enemmän preskriptiiviseen ylläpitoon. IoT-teknologian voimalla internet-yhteydellä varustettu laitteisto ilmoittaisi field service -organisaatioille, kun ylläpitoa vaaditaan – aivan kuin vauvanvahti ilmastointijärjestelmälle.

GAI-tukeisessa tulevaisuudessa kytkettyjen laitteistojen tiedot käytettäisiin ennakoidakseen katkokset ennen kuin ne tapahtuvat ja varmistamaan, että asiakkaan laitteet ovat asiantuntevasti ylläpidetty. GAI:n omaksuminen poistaisi suuren osan arvauksesta laitteiden ylläpidosta.

GAI on luonut mahdollisuuden field service -organisaatioille erottautua. Hyödyntämällä GAI-pohjaisia työkaluja, liiketoiminnat voivat keskittyä parantamaan tuottavuutta merkittävästi ja tarjoamaan erinomaisen asiakaskokemuksen koko liiketoiminnan alueella. Yksi GAI:n voimakkaimmista ominaisuuksista on sen kyky tarjota älykkäitä oivalluksia monimodaalisista tietolähteistä. Liiketoiminnat, joilla on kenttätoimintaa ja jotka haluavat kasvaa, etsivät GAI:n mahdollisuuksia kilpailuetua varten.