Sergey Galchenko, Chief Technology Officer, IntelePeer – Intervista di Serie

Cosa ti ha inizialmente attratto verso il campo dell’informatica e dell’intelligenza artificiale?

Mi piace risolvere problemi, e lo sviluppo software ti consente di farlo con un ciclo di feedback molto rapido. L’intelligenza artificiale apre una nuova frontiera di casi d’uso che sono difficili da risolvere con un approccio di programmazione deterministico tradizionale, rendendolo uno strumento emozionante nella scatola degli attrezzi delle soluzioni.

Come l’intelligenza artificiale ha trasformato il panorama del supporto clienti, in particolare nell’automatizzazione delle operazioni di customer experience (CX)?

L’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il business dei contact center in modi senza precedenti. Quando abbinata a soluzioni che aiutano ad automatizzare le comunicazioni, l’intelligenza artificiale generativa offre nuove opportunità per migliorare le interazioni con i clienti, migliorare l’efficienza operativa e ridurre i costi del lavoro in un’industria che è diventata ferocemente competitiva. Con queste tecnologie in atto, i clienti possono beneficiare di un servizio personalizzato e di un supporto coerente. Le aziende, contemporaneamente, possono contenere le chiamate in modo più efficace e combattere il turnover degli agenti e i tassi di vacanza elevati, permettendo ai loro dipendenti di concentrarsi su compiti ad alta priorità. Infine, l’intelligenza artificiale generativa, attraverso i suoi algoritmi avanzati, consente alle aziende di consolidare e riassumere le informazioni derivate dalle interazioni con i clienti utilizzando molteplici fonti di dati. I vantaggi dell’utilizzo di queste tecnologie nel CX sono chiari – e ci sono sempre più dati a supporto del fatto che questa tendenza avrà un impatto su sempre più aziende.

Puoi fornire esempi specifici di come l’intelligenza artificiale generativa di IntelePeer ha ridotto i compiti tediosi per gli agenti di supporto clienti?

L’obiettivo finale dell’intelligenza artificiale generativa di IntelePeer è quello di abilitare l’automazione completa negli scenari di supporto clienti, riducendo la dipendenza dagli agenti e risultando in una riduzione fino al 75% dei costi operativi per i clienti che serviamo. La nostra piattaforma è in grado di automatizzare fino al 90% delle interazioni con i clienti di un’organizzazione, e abbiamo collettivamente automatizzato oltre mezzo miliardo di interazioni con i clienti. Non solo la nostra intelligenza artificiale generativa può automatizzare compiti manuali come il routing delle chiamate, la pianificazione degli appuntamenti e l’inserimento dei dati dei clienti, ma può anche fornire esperienze di self-service che i clienti richiedono e si aspettano – complete di comunicazioni iper-personalizzate, accuratezza migliorata e risoluzioni più rapide.

Puoi descrivere perché i servizi legati all’intelligenza artificiale devono bilanciare la creatività con l’accuratezza?

Bilanciare la creatività con l’accuratezza e la prevedibilità è critico quando si tratta di creare fiducia nei servizi e soluzioni alimentati dall’intelligenza artificiale – una delle più grandi sfide che circondano le tecnologie dell’intelligenza artificiale oggi. In primo luogo, dovrebbe essere ovvio che qualsiasi soluzione di intelligenza artificiale dovrebbe aspirare al più alto livello di accuratezza possibile per fornire gli output corretti necessari per tutti gli input. Ma creare un’esperienza fantastica con l’intelligenza artificiale va oltre il semplice fornire le informazioni corrette agli utenti finali; include anche abilitare la consegna corretta di quelle informazioni a loro, il che richiede una certa dose di creatività per eseguire con successo. Ad esempio, in un’interazione di servizio clienti, una soluzione di comunicazione alimentata dall’intelligenza artificiale dovrebbe essere in grado di corrispondere automaticamente al tono del cliente e adattarsi come necessario in tempo reale, dandogli esattamente ciò di cui ha bisogno nel modo che lo raggiungerà meglio in quel momento. L’intelligenza artificiale dovrebbe anche comunicare in modo simile alla vita per far sentire i clienti più a loro agio, ma non così tanto da ingannarli facendogli credere di parlare con un essere umano quando non è così. Ancora una volta, tutto si riduce a creare fiducia nell’intelligenza artificiale, il che alla fine porterà a un’adozione e utilizzo ancora più diffusi della tecnologia.

Qual è il ruolo dei dati nell’assicurare l’accuratezza delle risposte dell’intelligenza artificiale, e come gestisci i dati per ottimizzare le prestazioni dell’intelligenza artificiale?

I buoni dati creano una buona intelligenza artificiale. In altre parole, la qualità dei dati che vengono alimentati in un modello di intelligenza artificiale si correla direttamente con la qualità delle informazioni che quel modello produce. Nel servizio clienti, i dati di interazione con i clienti sono la chiave per trovare lacune nel percorso del cliente. Analizzando più a fondo questi dati, le organizzazioni possono iniziare a comprendere meglio le intenzioni dei clienti e quindi utilizzare quelle informazioni per semplificare e migliorare l’engagement alimentato dall’intelligenza artificiale, trasformando l’intera esperienza e percorso del cliente. Tuttavia, le organizzazioni devono avere le giuste architetture dei dati in atto per elaborare e estrarre informazioni dai massicci dati associati alle soluzioni di intelligenza artificiale.

La soluzione di intelligenza artificiale di IntelePeer utilizza il contenuto e il contesto dell’interazione per determinare il miglior corso d’azione in ogni fase. Durante un’interazione, se un cliente pone una domanda che richiede una risposta specifica ai processi, regole o politiche di un’azienda, il flusso di lavoro dell’intelligenza artificiale sfrutta automaticamente una base di conoscenza che include tali dati aziendali come documenti FAQ, materiali di formazione degli agenti, dati del sito web, politiche e altre informazioni aziendali per rispondere di conseguenza. Allo stesso modo, se un cliente pone una domanda o una richiesta che l’azienda non vuole che l’intelligenza artificiale risponda direttamente, il flusso di lavoro dell’intelligenza artificiale passerà la query a un agente umano se richiesto. L’interazione rimanente può essere aggiunta automaticamente alle coppie di domande e risposte per migliorare le risposte nelle interazioni successive con i clienti o passata a un’autorità di supervisione per l’approvazione prima dell’inclusione.

Come prevedi che il ruolo degli agenti di prima linea evolva con il crescente ruolo dell’intelligenza artificiale nel supporto clienti?

Noi di IntelePeer prevediamo una drastica riduzione della dipendenza dagli agenti di prima linea a causa dell’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale. Con enormi passi avanti nell’automazione delle chiamate alimentata dall’intelligenza artificiale, che continua a migliorare in qualità e a crescere in volume, le organizzazioni di oggi sono in grado di automatizzare fino al 90% delle loro interazioni con i clienti. Ciò consente loro di ottimizzare il personale di prima linea e di risparmiare significativamente sui costi operativi – tutto mentre forniscono esperienze migliori per i clienti che servono.

Mentre alcuni compiti vengono automatizzati, quali ruoli di customer experience specializzati ritieni che rimarranno critici nonostante i progressi dell’intelligenza artificiale?

Mentre l’intelligenza artificiale ridurrà il numero di agenti di prima linea necessari nei ruoli di servizio clienti, un elemento umano sarà sempre necessario nelle operazioni di customer experience. Ad esempio, i modelli di comunicazione alimentati dall’intelligenza artificiale devono essere addestrati, configurati e gestiti con la supervisione umana per assicurare l’accuratezza e l’eliminazione di eventuali pregiudizi. Il tocco umano è anche necessario per allineare le comunicazioni automatizzate con i messaggi e la personalità dell’organizzazione o del marchio da cui provengono, contribuendo al comfort del cliente e aiutando a creare fiducia nella tecnologia. Questi ruoli più tecnici e orientati all’intelligenza artificiale prenderanno il posto dei ruoli di prima linea negli anni a venire.

L’intelligenza artificiale “allucinata” è una preoccupazione nel mantenimento di interazioni con i clienti accurate. Quali specifiche barriere di sicurezza ha implementato IntelePeer per prevenire che l’intelligenza artificiale inventi fatti?

 Le aziende devono implementare l’intelligenza artificiale generativa oggi per rimanere rilevanti nella rivoluzione in corso, evitando un rollout affrettato e disastroso. Per farlo in modo responsabile, le aziende devono iniziare implementando un modello di generazione aumentata (RAG) per aiutare la loro intelligenza artificiale generativa a interfacciarsi con l’analisi di grandi set di dati aziendali. Per le interazioni di servizio clienti automatizzate, i marchi devono creare un ciclo di feedback umano per analizzare le interazioni passate e migliorare la qualità dei set di dati utilizzati per il raffinamento e l’aumento. Inoltre, per eliminare le allucinazioni dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni dovrebbero concentrarsi su:

• l’implementazione di barriere di sicurezza analizzando i dati di interazione con i clienti e sviluppando basi di conoscenza comprensive e dinamiche;
• investire nel monitoraggio continuo e nell’aggiornamento di questi sistemi per adattarsi a nuove query e mantenere l’accuratezza; e
• formare il personale per riconoscere e gestire le permutazioni non identificabili, garantendo processi di escalation e risoluzione senza soluzione di continuità.

Come assicuri che i grandi modelli linguistici (LLM) interpretino il contesto in modo corretto e forniscono risposte affidabili?

 Un approccio casuale all’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa può portare a problemi di qualità dell’output, allucinazioni, violazioni di copyright e algoritmi distorti. Pertanto, le aziende devono avere barriere di sicurezza per le risposte quando applicano l’intelligenza artificiale generativa nell’ambiente del servizio clienti. IntelePeer utilizza la generazione aumentata (RAG), che alimenta il contesto dei dati a un modello linguistico per ottenere risposte radicate in un set di dati fornito dal cliente. In tutto il processo, dal momento in cui i dati vengono preparati fino a quando il modello linguistico invia una risposta al cliente, le barriere di sicurezza necessarie impediscono l’esposizione di informazioni sensibili. Il RAG di IntelePeer inizia quando un cliente pone una domanda a un bot alimentato dall’intelligenza artificiale. Il bot esegue una ricerca della domanda nella base di conoscenza. Se non trova una risposta, la trasferisce a un agente umano e salva la domanda nel database di domande e risposte. In seguito, un essere umano esaminerà questa nuova domanda, eseguirà un importazione del set di dati e salverà la risposta nella base di conoscenza. Alla fine, nessuna domanda rimane senza risposta. Con il processo RAG in atto, le aziende possono mantenere il controllo sugli insiemi di risposte per l’automazione delle interazioni.

Guardando avanti, quali tendenze prevedi nel ruolo dell’intelligenza artificiale nell’esperienza del cliente?

Noi di IntelePeer crediamo profondamente che l’intelligenza artificiale generativa sia uno strumento potente che migliorerà le capacità di comunicazione umana, sbloccando nuove opportunità e superando barriere consolidate. L’intelligenza artificiale continuerà a migliorare le comunicazioni di servizio clienti, semplificando le interazioni di servizio clienti, offrendo assistenza 24 ore su 24 e fornendo capacità di ponte linguistico. Inoltre, addestrati su grandi modelli linguistici, gli assistenti virtuali saranno in grado di attingere a milioni di conversazioni umane per rilevare rapidamente le emozioni e modificare il tono, il sentimento e la scelta delle parole. Ci saranno sempre più prove che le aziende che utilizzano con successo l’intelligenza artificiale per migliorare le connessioni umane vedranno un ritorno significativo sugli investimenti e una maggiore efficienza e produttività.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare IntelePeer.