4 Cara Generative AI akan Mengubah Operasi Layanan Lapangan: Menjelajahi Penggunaan Potensial

Generative AI (GAI) telah menjadi fokus utama media teknologi dan bisnis selama setahun terakhir—terutama dipicu oleh rilis Open AI dari ChatGPT dan GPT-4. Keduanya adalah model bahasa multimodal yang kuat yang mampu melakukan pembelajaran mendalam.

Popularitas dan adopsi teknologi baru ini tidak mengejutkan. Tidak seperti teknologi viral lainnya—seperti Web3 dan Metaverse, misalnya—teknologi Open AI memiliki kesempatan langsung untuk menambah nilai bisnis di berbagai industri dan vertikal. Dari otomatisasi tugas waktu nyata hingga generasi wawasan data kaya dan peningkatan pemasaran dan komunikasi, itu memecahkan kebutuhan yang diminta pelanggan: personalisasi 1:1, dengan cepat dan dalam skala besar.

Operasi layanan lapangan tidak terkecuali. Menawarkan layanan pelanggan yang unggul adalah pembeda utama dan bertanggung jawab untuk membantu merek membangun dan mempertahankan hubungan pelanggan yang kuat. Teknologi sudah mengubah organisasi layanan lapangan, dari otomatisasi pesanan kerja hingga optimasi rute. Bisnis yang menggunakan teknologi terbaru meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. GAI akan memungkinkan bisnis ini untuk meningkatkan produktivitas ke level berikutnya.

Berikut adalah 4 cara organisasi harus memikirkan masa depan dengan generative AI.

1. Produktivitas Kinerja

Sangat menantang bagi setiap organisasi untuk mengelola operasi layanan lapangannya dalam skala besar, tetapi memperbaiki dan meningkatkan efisiensi operasional dapat memiliki dampak signifikan pada garis bawah. Dari akuntansi hingga manajemen inventori dan pemeliharaan aset, operasi yang lancar memerlukan koordinasi dari kepemimpinan, teknisi, dan staf kantor belakang.

Di masa depan yang ideal dengan dukungan GAI, perangkat lunak manajemen layanan lapangan dilengkapi dengan teknologi yang berfungsi sebagai asisten pribadi—seperti asisten pribadi. Bayangkan, dalam satu kalimat, meminta perangkat lunak Anda untuk membuat program pemeliharaan prediktif untuk pelanggan Anda, Katie Russel dari Russel’s Lawn Care. Secara instan dan tanpa pengawasan, teknologi tersebut menarik informasi dari lapisan data di seluruh organisasi (seperti email, CRM, PPM, ERP, dll.) untuk membangun dan menjalankan program pemeliharaan yang dipersonalisasi dan akurat untuk pelanggan Anda.

Karena GAI dilatih pada data Anda, operasi bisnis menjadi efisien, dapat diskalakan, dan unik untuk setiap klien—memungkinkan Anda untuk memprioritaskan pengalaman pelanggan tanpa mengorbankan produktivitas.

2. Optimasi Alur Kerja

Demikian pula, generative AI akan berguna untuk meningkatkan alur kerja yang ada. Ambil contoh penjadwalan. Saat ini, AI dan pembelajaran mesin dapat menunjukkan teknisi yang tersedia dalam sekilas dan mengoptimalkan rute layanan untuk efisiensi maksimal.

Dengan GAI, proses otomatisasi dapat dipercepat. Teknologi tersebut memiliki kemampuan untuk mengakses dan memperbaiki rekomendasinya berdasarkan data baru dalam waktu nyata. Misalnya, waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pesanan kerja dapat dipecah menjadi teknisi, pelanggan, jenis pekerjaan, atau lokasi dalam waktu nyata dan lebih intuitif memprediksi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas di masa depan—tanpa intervensi kantor belakang atau bias.

3. Layanan Pelanggan yang Diperbarui

Manfaat lain dari mengadopsi generative AI adalah kemampuan untuk mengubah kualitas layanan pelanggan Anda sambil memungkinkan tim Anda untuk melayani lebih banyak permintaan. Masa depan untuk organisasi layanan lapangan adalah memiliki semua data pelanggan di bagian depan dengan satu prompt yang dapat digunakan lebih lancar dalam interaksi pelanggan alami.

Generative AI memberikan organisasi kemampuan untuk menawarkan pengalaman yang dipersonalisasi untuk setiap pelanggan pada setiap titik kontak. Misalnya, menggunakan alat GAI terintegrasi, perwakilan layanan pelanggan dapat bertanya hal-hal seperti: “Kapan sistem HVAC Eddie Williams terakhir diservis?” atau “Berapa lama Susan Sheraton telah menjadi pelanggan?” Dengan menggunakan satu query berbasis teks, perwakilan dapat membawa semua informasi khusus pelanggan ke depan tanpa harus melakukan pencarian database. Pelanggan merasa bahwa pengalaman mereka dipersonalisasi dan perwakilan layanan pelanggan dapat bekerja lebih efisien.

4. Peralatan Otonom

Walaupun tampak futuristik, adopsi peralatan otonom sebenarnya tidak terlalu jauh. Sementara “peralatan otonom” mungkin mengingatkan kita pada The Jetsons atau Smart House dan robot yang memasak sarapan dan membersihkan rumah, peralatan otonom lebih terkait dengan pemeliharaan preskriptif. Didukung oleh teknologi IoT, peralatan yang terhubung internet akan memberi tahu organisasi layanan lapangan ketika pemeliharaan diperlukan—seperti monitor bayi untuk sistem HVAC Anda.

Di masa depan yang didukung GAI, data peralatan terhubung akan digunakan untuk memprediksi kerusakan sebelum terjadi dan memastikan bahwa peralatan pelanggan dipelihara dengan ahli. Adopsi GAI akan menghilangkan banyak tebakan dalam pemeliharaan peralatan.

GAI telah menciptakan kesempatan bagi organisasi layanan lapangan untuk membedakan diri. Dengan menggunakan alat yang didukung GAI, bisnis dapat fokus pada peningkatan produktivitas secara dramatis sambil menyediakan pengalaman pelanggan yang luar biasa di seluruh bisnis. Selain itu, salah satu fitur paling kuat dari GAI adalah kemampuannya untuk menawarkan wawasan cerdas dari sumber data multimodal. Bisnis dengan operasi lapangan yang ingin tumbuh dan bersaing akan melihat potensi GAI untuk keunggulan kompetitif.