4 måter generativ AI vil revolusjonere felttjenesteytelse: Utforsking av potensielle bruksområder

Generativ AI (GAI) har vært et fast fokusområde for teknologi- og forretningsmedier i det beste del av dette året — i stor grad utløst av Open AI’s lansering av ChatGPT og GPT-4. Begge er kraftfulle multimodale språkmodeller som kan lære dypt.

Populariteten og den påfølgende tilpasningen av denne nye teknologien er ikke overraskende. I motsetning til andre virale teknologier — som Web3 og Metaverse, for eksempel — har Open AI’s teknologi en umiddelbar mulighet til å legge til forretningsverdi over industrier og vertikaler. Fra sanntidsoppgaveautomatisering til rik datainnsiktsgenerering og markedsførings- og kommunikasjonsforbedring, løser det et behov kunder krever: 1:1-personalisering, raskt og i skala.

Felttjenesteytelse er ingen unntak. Å tilby overlegen kundeservice er en hoveddifferensierer og er ansvarlig for å hjelpe merker med å bygge og vedlikeholde sterke kundeforhold. Teknologi transformerer allerede felttjenesteorganisasjoner, fra arbeidsordreautomatisering til ruteoptimalisering. Bedrifter som utnytter den nyeste teknologien forbedrer operasjonell effisiens, reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen. GAI vil muliggjøre at disse bedriftene øker produktiviteten til neste nivå.

Her er 4 måter organisasjoner bør tenke på fremtiden med generativ AI.

1. Ytelsesproduktivitet

Det er en utfordring for enhver organisasjon å håndtere sine felttjenesteytelsesoperasjoner i skala, men å forbedre og forbedre operasjonell effisiens kan ha en betydelig innvirkning på bunnskillet. Fra regnskap til lagerstyring og eiendomsvedlikehold, krever glatte operasjoner koordinasjon fra ledelse, tekniske ansatte og bakkontoransatte.

I en perfekt, GAI-støttet fremtid, er felttjenesteytelseprogramvaren utstyrt med teknologi som fungerer som en andre hånd — slik en personlig assistent ville. Forestill deg, i en enkelt setning, å be programvaren din om å opprette et prediktivt vedlikeholdsprogram for kunden din, Katie Russel fra Russel’s Lawn Care. Umiddelbart og uten tilsyn, trekker teknologien informasjon fra datalag over hele organisasjonen (som e-post, CRM, PPM, ERP osv.) for å bygge og utføre et personalisert, nøyaktig vedlikeholdsprogram for kunden din.

Fordi GAI er trent på dine data, er forretningsoperasjoner effektive, skalerbare og unike for hver kunde — og lar deg prioritere kundeopplevelsen uten å kompromittere med produktiviteten.

2. Arbeidsflytoptimalisering

På samme måte vil generativ AI være nyttig for å forbedre eksisterende arbeidsflyter. Ta timeplanlegging som eksempel. For tiden kan AI og maskinlæring vise hvilke tekniske ansatte som er tilgjengelige og optimalisere serviceturer for maksimal effisiens.

Med GAI kan automatiseringsprosesser akselereres. Teknologien har evnen til å aksessere og finjustere sine anbefalinger basert på nye data i sanntid. For eksempel kan tiden det tar å fullføre en arbeidsordre brytes ned etter teknisk ansatt, kunde, type jobb eller lokasjon i sanntid og mer intuitivt forutsi tiden det vil ta å fullføre fremtidige oppgaver — uten bakkontorintervensjon eller bias.

3. Strømlinjeformet kundeservice

En annen virkelig fordel med å omfavne generativ AI er evnen til å transformere kvaliteten på kundeservicen samtidig som det muliggjør at teamene dine kan håndtere flere forespørsler. Fremtiden for felttjenesteorganisasjoner er å ha all kundedata til fremherskende med en enkelt prompt som kan brukes mer sammenhengende i naturlige kundesamtaler.

Generativ AI gir organisasjoner evnen til å tilby en personalisert opplevelse til hver enkelt kunde på hver enkelt berøringspunkt. For eksempel, ved å bruke et integrert GAI-verktøy, kunne en kundeservicerepresentant spørre ting som: “Når ble Eddie Williams’ HVAC-system sist serviset?” eller “Hvor lenge har Susan Sheraton vært kunde?” Ved å bruke en enkel tekstbasert forespørsel, kan representanten bringe all kundespesifik informasjon frem uten å måtte gjøre en databasesøk. Kunder blir igjen med følelsen av at opplevelsen var personalisert, og servicerepresentantene kan arbeide enda mer effektivt.

4. Autonom utstyr

Selv om det kan se futuristisk ut, er den vidstrakte tilpasningen av autonomt utstyr ikke så langt unna. Mens “autonomt utstyr” kan minne om The Jetsons eller Smart House og roboter som kokker frokost og rengjør huset, har autonomt utstyr mer å gjøre med preskriptivt vedlikehold. Drevet av IoT-teknologi, vil internett-tilkoblet utstyr varsle felttjenesteorganisasjoner når vedlikehold er nødvendig — omtrent som en babyovervåker for ditt HVAC-system.

I en GAI-aktiverende fremtid, ville koblet utstyrdata bli brukt til å forutsi sammenbrudd før de skjer og sikre at kundens utstyr er ekspertvedlikeholdt. Tilpasningen av GAI ville fjerne mye av gjettingen fra utstyrvedlikehold.

GAI har skapt en mulighet for felttjenesteorganisasjoner å sette seg selv aparte. Ved å utnytte GAI-drevne verktøy, kan bedrifter fokusere på å forbedre produktiviteten dramatisk samtidig som de tilbyr en utmerket kundeopplevelse over hele bedriften. Pluss en av de mest kraftfulle funksjonene til GAI er dens evne til å tilby intelligente innsikter fra multimodale datakilder. Bedrifter med feltoperasjoner som ønsker å skalerer for vekst, ser frem til å omfavne potensialet til GAI for en konkurransefordel.