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

Generative AI (GAI) har vært et stabilt fokus for teknologi- og forretningsmedier for det meste av dette året – hovedsakelig utløst av Open AI’s utgivelse av ChatGPT og GPT-4. Begge er kraftige multimodale språkmodeller som kan håndtere dyp læring.

Populariteten og den påfølgende adopsjonen 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 på tvers av 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.

Felttjenesteoperasjoner 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 er allerede i ferd med å transformere felttjenesteorganisasjoner, fra arbeidsordreautomatisering til ruteoptimalisering. Bedrifter som utnytter den nyeste teknologien forbedrer operasjonell effisiens, reduserer kostnader og forbedrer kundeopplevelsen. GAI vil enable disse bedriftene til å øke 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 felttjenesteoperasjoner i skala, men å finpusse og forbedre operasjonell effisiens kan ha en betydelig innvirkning på resultatet. Fra regnskap til lagerstyring og anleggsvedlikehold, krever smidige operasjoner koordinasjon fra ledelse, tekniske ansatte og kontoransatte.

I en perfekt, GAI-støttet fremtid, er felttjenesteleddelsesprogramvaren utstyrt med teknologi som fungerer som en andre hånd – mye som en personlig assistent ville. Forestill deg, i en enkelt setning, å be programvaren din om å lage et prediktivt vedlikeholdsprogram for din kunde Katie Russel fra Russel’s Lawn Care. Øyeblikkelig og uten tilsyn, trekker teknologien informasjon fra data lag på tvers av organisasjonen (som e-post, CRM, PPM, ERP osv.) for å bygge og utføre et personlig, nøyaktig vedlikeholdsprogram for din kunde.

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

2. Arbeidsflytoptimalisering

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

Med GAI kan automatiseringsprosesser akselereres. Teknologien har evnen til å få tilgang til og finpusse sine anbefalinger basert på nye data i sanntid. For eksempel kan tiden det tar å fullføre en arbeidsordre brytes ned etter tekniker, kunde, type jobb eller lokasjon i sanntid og mer intuitivt forutsi tiden det vil ta å fullføre fremtidige oppgaver – uten kontorinngripen eller fordommer.

3. Strømlinjeformet kundeservice

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

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

4. Autonom utstyr

Selv om det kan se futuristisk ut, er den vidstrakte adopsjonen av autonomt utstyr ikke faktisk så langt unna. Mens “autonomt utstyr” kan minne om The Jetsons eller Smart House og roboter som koker 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-aktiver fremtid, vil koblet utstyrdata brukes til å forutsi feil før de skjer og sikre at en kundes utstyr er ekspertvedlikeholdt. Adopsjon av GAI vil ta mye av gjetningen ut av utstyrvedlikehold.

GAI har skapt en mulighet for felttjenesteorganisasjoner til 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 på tvers av 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.