4 Sposoby, w Jakie Sztuczna Inteligencja Generatywna Zrewolucjonizuje Operacje Serwisowe w Terenie: Eksploracja Potencjalnych Zastosowań

Sztuczna inteligencja generatywna (GAI) była stałym tematem mediów technologicznych i biznesowych przez większą część tego roku – głównie za sprawą wydania ChatGPT i GPT-4 przez Open AI. Oba są potężnymi wielomodalnymi modelami języka zdolnymi do głębokiego uczenia.

Popularność i późniejsze przyjęcie tej nowej technologii nie są zaskakujące. W przeciwieństwie do innych wirusowych technologii – takich jak Web3 i Metaverse, na przykład – technologia Open AI ma natychmiastową możliwość dodania wartości biznesowej w różnych branżach i pionach. Od automatyzacji zadań w czasie rzeczywistym po generowanie bogatych informacji z danych i ulepszanie marketingu i komunikacji, rozwiązuje potrzebę, którą klienci wymagają: personalizację 1:1, szybko i na dużą skalę.

Operacje serwisowe w terenie nie są wyjątkiem. Oferowanie wyższej jakości obsługi klienta jest głównym czynnikiem różnicującym i odpowiedzialnym za pomoc w budowaniu i utrzymaniu silnych relacji z klientami. Technologia już teraz zmienia organizacje serwisowe w terenie, od automatyzacji zamówień na prace do optymalizacji tras. Firmy wykorzystujące najnowszą technologię poprawiają wydajność operacyjną, redukują koszty i ulepszają doświadczenie klienta. GAI pozwoli tym firmom zwiększyć produktywność do następnego poziomu.

Oto 4 sposoby, w jakie organizacje powinny myśleć o przyszłości z sztuczną inteligencją generatywną.

1. Wydajność Produktywności

Jest to wyzwanie dla każdej organizacji, aby zarządzać swoimi operacjami serwisowymi w terenie na dużą skalę, ale udoskonalenie i poprawa wydajności operacyjnej może mieć znaczący wpływ na wynik finansowy. Od księgowości do zarządzania zapasami i konserwacji majątku, gładkie operacje wymagają koordynacji od kierownictwa, techników i personelu biurowego.

W idealnej, wspieranej przez GAI przyszłości, oprogramowanie do zarządzania serwisem w terenie jest wyposażone w technologię, która działa jak druga para rąk – podobnie jak osobisty asystent. Wyobraź sobie, w jednym zdaniu, prosząc swoje oprogramowanie o utworzenie programu konserwacji predykcyjnej dla Twojego klienta Katie Russel z Russel’s Lawn Care. Natychmiast i bez nadzoru, technologia ściąga informacje z warstw danych w całej organizacji (takich jak e-mail, CRM, PPM, ERP itp.) w celu utworzenia i wykonania spersonalizowanego, dokładnego programu konserwacji dla Twojego klienta.

Ponieważ GAI jest szkolony na Twoich danych, operacje biznesowe są wydajne, skalowalne i unikalne dla każdego klienta – co pozwala priorytetem obsługi klienta bez kompromisowania produktywności.

2. Optymalizacja Przepływu Pracy

W tym samym duchu, sztuczna inteligencja generatywna będzie przydatna do podniesienia istniejących przepływów pracy na wyższy poziom. Weźmy na przykład planowanie. Obecnie AI i machine learning mogą pokazać, którzy technicy są dostępni na pierwszy rzut oka i zoptymalizować trasy serwisowe pod kątem maksymalnej wydajności.

Z GAI procesy automatyzacji mogą być przyspieszone. Technologia ma możliwość dostępu i udoskonalenia swoich rekomendacji na podstawie nowych danych w czasie rzeczywistym. Na przykład, czas potrzebny do wykonania zamówienia na prace może być rozłożony według technika, klienta, rodzaju pracy lub lokalizacji w czasie rzeczywistym i bardziej intuicyjnie przewidzieć czas potrzebny do wykonania przyszłych zadań – bez interwencji biura lub uprzedzeń.

3. Uproszczone Obsługa Klienta

Inną prawdziwą korzyścią z przyjęcia sztucznej inteligencji generatywnej jest możliwość przekształcenia jakości obsługi klienta, jednocześnie umożliwiając zespołom obsługi większą ilość wniosków. Przyszłość dla organizacji serwisowych w terenie polega na tym, aby wszystkie dane klienta były na pierwszym planie z jednym poleceniem, które może być używane bardziej bezproblemowo w naturalnych interakcjach z klientem.

Sztuczna inteligencja generatywna daje organizacjom możliwość zaoferowania spersonalizowanego doświadczenia każdemu klientowi na każdym punkcie kontaktu. Na przykład, korzystając z zintegrowanego narzędzia GAI, przedstawiciel obsługi klienta mógłby zapytać o rzeczy takie jak: “Kiedy ostatnio obsługiwany był system HVAC Eddiego Williamsa?” lub “Jak długo Susan Sheraton jest naszym klientem?” Używając jednego tekstowego zapytania, przedstawiciel może przynieść wszystkie informacje dotyczące klienta do przodu bez konieczności przeszukiwania bazy danych. Klienci zostają z uczuciem, że ich doświadczenie było spersonalizowane, a przedstawiciele obsługi mogą pracować jeszcze bardziej wydajnie.

4. Autonomiczne Urządzenia

Chociaż może się to wydawać futurystyczne, powszechne przyjęcie autonomicznych urządzeń nie jest tak naprawdę daleko. Podczas gdy “autonomiczne urządzenia” mogą przywoływać wspomnienia z The Jetsons lub Smart House i robotów, które gotują śniadanie i sprzątają dom, autonomiczne urządzenia mają więcej wspólnego z konserwacją predykcyjną. Zasilane przez technologię IoT, urządzenia podłączone do Internetu powiadomią organizacje serwisowe w terenie, kiedy konserwacja jest wymagana – trochę jak monitor dla niemowląt dla Twojego systemu HVAC.

W przyszłości wspieranej przez GAI dane połączonego sprzętu będą wykorzystywane do przewidywania awarii przed ich wystąpieniem i zapewnienia, że sprzęt klienta jest ekspertem utrzymany. Przyjęcie GAI usunie wiele niepewności z konserwacji sprzętu.

GAI stworzyła okazję dla organizacji serwisowych w terenie, aby się wyróżnić. Wykorzystując narzędzia wspierane przez GAI, firmy mogą skupić się na drastycznym poprawieniu produktywności, jednocześnie zapewniając wyśmienitą obsługę klienta w całym biznesie. Plus jedną z najpotężniejszych funkcji GAI jest jej zdolność do oferowania inteligentnych informacji z wielomodalnych źródeł danych. Firmy z operacjami w terenie, które chcą skalować swój wzrost, szukają możliwości przyjęcia GAI w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.