क्यों गवर्नेंस के बिना जेनएआई एंटरप्राइज़ सपोर्ट में विफल हो जाएगा

एंटरप्राइज़ सपोर्ट टीमें जेनरेटिव एआई में भारी निवेश कर रही हैं क्योंकि उन्हें उम्मीद है कि यह टिकटों को बदल देगा, हैंडल समय को कम करेगा और प्रति मामले की लागत को कम करेगा। फिर भी, कई संगठनों में, एआई प्रणालियों के साथ जुड़ाव बढ़ रहा है, जबकि एस्केलेशन दरें, पुनरावृत्ति संपर्क और कुल मामलों की संख्या अपरिवर्तित रहती है।

एंटरप्राइज़ सपोर्ट में जेनरेटिव एआई विफल नहीं होगा क्योंकि मॉडल कमजोर हैं। यह विफल होगा क्योंकि अधिकांश तैनाती को वह मजबूत डेटा सामग्री और रणनीतिक दिशानिर्देश नहीं दिए जाते हैं जिनकी उन्हें सफल होने के लिए आवश्यकता होती है। उपयुक्त शासन, दृश्यता और जवाबदेही के बिना, एआई जल्दी से एक अनियंत्रित परत बन जाता है जो संचालन जोखिम को बढ़ाता है, त्रुटियों को बढ़ाता है और अंततः ग्राहकों के लिए खराब परिणाम प्रदान करता है। एक उपकरण जो ग्राहक इंटरैक्शन परत और एंटरप्राइज़ टीम के कार्यभार में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, एक बोतलनेक बन जाता है।

एंटरप्राइज़ सपोर्ट टीमें जेनएआई को अपनाने के लिए जल्दी हैं, अधिकांश कार्यान्वयन चैटबॉट, स्वचालित उत्तर और एजेंट सहायता क्षमताओं पर केंद्रित हैं। तैनाती की तत्परता ने अक्सर सतह पर नवाचार दिखने वाले विच्छिन्न प्रणालियों का उत्पादन किया है, लेकिन सुसंगत ग्राहक परिणाम, एंटरप्राइज़ प्रदर्शन मेट्रिक्स और नीचे की रेखा प्रदान करने में असमर्थ हैं।

एंटरप्राइज़ सपोर्ट वातावरण में कई एंटरप्राइज़ खोज और जीपीटी तैनाती तीन मुख्य कारणों से कम पड़ती हैं। उत्पन्न उत्तर स्पष्ट आत्मविश्वास संकेतों या सुसंगतता नियंत्रण के बिना प्रस्तुत किए जाते हैं। एआई इंटरैक्शन को अक्सर मापने योग्य परिणामों से जोड़ा नहीं जाता है, जैसे कि मामले का विचलन, समाधान समय, या ग्राहक संतुष्टि। संगठनों के पास यह देखने के लिए दृश्यता नहीं है कि क्या टीम के सदस्य वास्तव में प्रणाली पर विश्वास करते हैं या अपने दैनिक कार्य प्रवाह में इसका उपयोग करते हैं। परिणाम यह है कि एआई डेमो में प्रभावशाली दिखता है, लेकिन वास्तविक संचालन दबाव के तहत टूट जाता है।

सपोर्ट नेताओं को अधिक उत्पन्न सामग्री की आवश्यकता नहीं है। उन्हें मापने योग्य सुधार की आवश्यकता है जिन्हें वे अनुमानित और बचाव कर सकते हैं, जैसे कि मामलों की संख्या में सुसंगत कमी, समाधान समय में तेजी, पहले संपर्क के समाधान में सुधार, सीएसएटी में सुधार, प्रति टिकट लागत में कमी और एजेंट उत्पादकता में वृद्धि। व्यावसायिक प्रभाव का मतलब है कि जब एआई तैनात किया जाता है, तो यह निरंतर रूप से एस्केलेशन को एक निर्धारित प्रतिशत द्वारा कम करेगा, एक निर्धारित हिस्से के टिकटों को विचलित करेगा या एक निर्धारित सीमा के भीतर हैंडल समय को कम करेगा, न कि केवल अधिक उत्तर उत्पन्न करेगा।

ग्राहक घर्षण से संचालन परिणामों तक

जब शासन अनुपस्थित होता है, तो प्रभाव मेट्रिक्स में जल्दी दिखाई देता है। एक चैटबॉट पैमाने पर उत्तर उत्पन्न कर सकता है, लेकिन यदि वे उत्तर केवल आंशिक रूप से सही हैं, तो ग्राहक टिकट फिर से खोलते हैं या एस्केलेट करते हैं। फिर से खोले गए मामलों में पांच से दस प्रतिशत की वृद्धि परियोजना की गई दक्षता लाभ को मिटा सकती है और सीएसएटी में मापने योग्य गिरावट का कारण बन सकती है। जो कागज़ पर स्वचालन की तरह दिखता है वह वास्तव में पुनर्कार्य बन जाता है।

कठिनाई यह है कि कई संगठन गतिविधि की तुलना में परिणामों को मापते हैं। वे रिपोर्ट कर सकते हैं कि कितने चैटबॉट सत्र हुए या एजेंटों ने कितनी बार एआई-सहायता प्राप्त मसौदा तैयार किया। जो वे अक्सर आत्मविश्वास के साथ रिपोर्ट नहीं कर सकते हैं वह यह है कि क्या वे इंटरैक्शन मानव टीमों पर काम की मांग को कम करते हैं। मानव टीम के सदस्य को मामला पहुंचाने पर, ग्राहक अक्सर वही जानकारी दोहराता है जो उन्होंने पहले ही चैट इंटरफ़ेस में दर्ज की थी। जो समाधान को सुव्यवस्थित करने के लिए था, वह दोहराव की शुरुआत का परिचय देता है। समय के साथ, अधूरे समाधान के बार-बार उदाहरण विश्वास को कम करते हैं। ग्राहक एआई इंटरैक्शन को एक समाधान के बजाय एक प्रारंभिक चरण के रूप में मानने लगते हैं।

जो मायने रखता है उसे मापना

एंटरप्राइज़ सपोर्ट में, महत्वपूर्ण प्रभाव तब दिखाई देता है जब कम ग्राहकों को एआई प्रणाली के साथ बातचीत के बाद मामले बनाने की आवश्यकता होती है। यदि एस्केलेशन अभी भी एआई एजेंटों के साथ बातचीत का अनुसरण करता है, तो यह परिणाम बताता है कि डेटा ज्ञान अंतराल या प्रतिक्रिया सीमाएं कहां मौजूद हैं। इन पैटर्न को समझने के लिए संचालन मेट्रिक्स से जुड़े एआई गार्डरेल को लिंक करना और यह देखना आवश्यक है कि प्रत्येक इंटरैक्शन के बाद क्या होता है।

यह दृश्यता जेनरेटिव सिस्टम का मूल्यांकन कैसे किया जाता है, इसे बदल देती है। जब संचार डेटा और टिकट डेटा को एक साथ विश्लेषण किया जाता है, तो संगठन यह निर्धारित कर सकते हैं कि कौन से प्रवाह काम कर रहे हैं और कौन से परिष्करण की आवश्यकता है। जुड़ाव अकेले सफलता के एक उपाय के रूप में पर्याप्त नहीं है; केवल प्रदर्शित कार्यभार कमी वास्तविक प्रगति का संकेत देती है।

संचालन आवश्यकता के रूप में शासन

शासन एक दस्तावेज नहीं है। यह जानबूझकर संचालन निर्णयों का एक सेट है। सपोर्ट नेताओं को यह आवश्यकता होनी चाहिए कि हर एआई प्रतिक्रिया अनुमोदित ज्ञान स्रोतों पर आधारित हो और एक मापने योग्य आत्मविश्वास सीमा के साथ हो। उन्हें यह परिभाषित करना चाहिए कि एआई कब स्वतंत्र रूप से एक मुद्दे का समाधान कर सकता है और कब इसे मानव एजेंट को एस्केलेट करना होगा। उन्हें प्रत्येक तैनाती को विशिष्ट लक्ष्यों से जोड़ना चाहिए, जैसे कि मामलों की संख्या में निर्धारित कमी, पहले संपर्क के समाधान में सुधार, या औसत हैंडल समय में कमी, और उन मेट्रिक्स की निरंतर समीक्षा करनी चाहिए। यदि एआई को संचालन परिणामों के खिलाफ मापा नहीं जा सकता है, तो इसे वास्तविक ग्राहकों के साथ दैनिक कार्य प्रवाह में उपयोग के लिए तैयार नहीं माना जाना चाहिए।

एक सामान्य तैनाती परिदृश्य पर विचार करें। एक जेनरेटिव चैटबॉट को ग्राहक पोर्टल में तैनात किया जाता है और ग्राहकों द्वारा एआई के लिए नियमित प्रश्नों के लिए मोड़ देने के साथ अपनाया जाता है। सतह पर, प्रारंभिक प्रतिक्रिया सकारात्मक दिखती है: ग्राहक बॉट के साथ जुड़ते हैं और एजेंट रिपोर्ट करते हैं कि ड्राफ्टिंग उत्तर अधिक कुशल महसूस होता है।

हालांकि, जब नेता प्रदर्शन डेटा में गहराई से जाते हैं, तो वे कुछ ऐसा पाते हैं जो व्यापक उद्योग अनुभव से परिचित है। मैककिंसे के हाल के एआई शोध से पता चलता है कि जबकि कई संगठन एआई को व्यापक रूप से तैनात कर रहे हैं, केवल एक अल्पसंख्यक ने इसे अपने कार्य प्रवाह में इतनी गहराई से एम्बेड किया है कि वे मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम प्राप्त कर सकें, जैसे कि मामलों की संख्या में कमी या ग्राहक मेट्रिक्स में सुधार, अधिकांश अभी भी पायलट या प्रारंभिक स्केलिंग चरणों में फंसे हुए हैं।

व्यवहार में, यह अक्सर चैटबॉट के साथ उच्च जुड़ाव की तरह दिखता है, लेकिन एस्केलेशन पैटर्न बना रहता है, सरल प्रश्नों पर ही मामूली सुधार होता है, और बातचीत और कार्यभार कमी के बीच कोई स्पष्ट लिंक नहीं होता है। संगठन इंटरैक्शन परत को आधुनिक बनाते हैं, लेकिन मूल सपोर्ट गतिविधियों और संचालन लागत बनी रहती है।

इसके विपरीत, एक शासित दृष्टिकोण संचार गतिविधि को सीधे संचालन रिपोर्टिंग में एकीकृत करता है। प्रत्येक एआई सत्र को बाद के मामले व्यवहार से जोड़ा जाता है, जिससे नेताओं को यह देखने की अनुमति मिलती है कि कौन से इंटरैक्शन एस्केलेशन के बिना समाधान का परिणाम हैं और कौन से नहीं। जो पैटर्न लगातार अनुवर्ती मामलों का कारण बनते हैं उन्हें परिष्कृत किया जाता है। एजेंट-स्तर के उपयोग का विश्लेषण यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि एआई सहायता कहां-कहां दक्षता में सुधार करती है और कहां-कहां यह असंगति पेश करती है। इस वातावरण में, जेनरेटिव एआई का मूल्यांकन इसके उपयोग की बारंबारता से नहीं किया जाता है, बल्कि यह देखा जाता है कि यह ग्राहकों के लिए प्रयास और समर्थन टीमों के लिए काम को कितनी स्पष्ट रूप से कम करता है।

सुधार से संरचनात्मक परिवर्तन तक

जैसे ही प्रौद्योगिकी बजट सिकुड़ते हैं, एआई निवेशों की समीक्षा हर अन्य आइटम के साथ की जा रही है। नेतृत्व चैटबॉट जुड़ाव दर पर नहीं देख रहा है। वे यह देख रहे हैं कि क्या मामलों की संख्या तिमाही दर तिमाही कम हो रही है, क्या औसत हैंडल समय गिरा है, क्या पहले संपर्क का समाधान सुधरा है, और क्या प्रति टिकट लागत काफी कम हो गई है।

यदि वे संख्या नहीं चलती हैं, तो प्रभाव तुरंत है। अतिरिक्त उत्पाद लाइनों में विस्तार की योजना बनाई जा रही है जो देरी हो जाती है। जो हेडकाउंट बचत का अनुमान लगाया गया था वह साकार नहीं होती है। वित्त एआई पहल को रिन्यू करने के बारे में प्रश्न उठाता है। जो एक रणनीतिक एआई पहल के रूप में शुरू हुआ था, वह एक सीमित पायलट में बदल जाता है जिसमें कम निधि और कार्यकारी पर्यवेक्षण होता है। स्पष्ट संचालन लाभ के बिना जेनरेटिव एआई एंटरप्राइज़ सपोर्ट में नवाचार महसूस करा सकता है, लेकिन यदि यह मापने योग्य शब्दों में कार्यभार या ग्राहक मेट्रिक्स में सुधार नहीं करता है, तो यह अगले बजट चक्र में इसका औचित्य साबित करना मुश्किल हो जाता है।

एंटरप्राइज़ सपोर्ट में जेनरेटिव एआई की सफलता इस बात पर निर्धारित नहीं की जाएगी कि इसके उत्तर कितने परिष्कृत लगते हैं। यह इस बात पर आंका जाएगा कि क्या यह पुनरावृत्ति संपर्क को कम करता है, एस्केलेशन दर को कम करता है, पहले संपर्क के समाधान में सुधार करता है और समाधान के समय को कम करता है। बुद्धिमत्ता अकेले पर्याप्त नहीं है। प्रभाव अनुशासित डिज़ाइन, स्पष्ट गार्डरेल, निरंतर प्रदर्शन निगरानी और संचालन मेट्रिक्स के लिए जवाबदेही पर निर्भर करता है।

सपोर्ट नेताओं को तैनाती से पहले उन मेट्रिक्स को परिभाषित करना चाहिए, न कि बाद में। उन्हें मामले के विचलन, हैंडल समय कमी, और ग्राहक संतुष्टि के लिए स्पष्ट लक्ष्य निर्धारित करना चाहिए, और उन प्रदर्शन की समीक्षा करनी चाहिए जैसा कि वे किसी अन्य संचालन निवेश के लिए करते हैं। यदि संख्या नहीं चलती है, तो प्रणाली को समायोजित किया जाना चाहिए या सीमित किया जाना चाहिए।

एंटरप्राइज़ सपोर्ट में जेनरेटिव एआई अब एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अभ्यास नहीं है। यह एक संचालन निर्णय है जिसके मापने योग्य वित्तीय परिणाम हैं। नेता जो कार्यभार और ग्राहक परिणामों में संरचनात्मक सुधार का प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं, वे एआई को एक अल्पकालिक पहल के बजाय एक टिकाऊ क्षमता में बदलने का जोखिम उठाते हैं। या सीमित। जेनरेटिव एआई का समर्थन में अब एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अभ्यास नहीं है। यह एक संचालन निर्णय है जिसके मापने योग्य वित्तीय परिणाम हैं। नेता जो कार्यभार और ग्राहक परिणामों में संरचनात्मक सुधार का प्रदर्शन नहीं कर सकते हैं, वे एआई को एक अल्पकालिक पहल के बजाय एक टिकाऊ क्षमता में बदलने का जोखिम उठाते हैं।