Problema Arhitecturii Inteligenței Artificiale în Serviciul Clienților

Klarna a eliminat recent 700 de locuri de muncă în serviciul clienților, pariază pe faptul că inteligența artificială poate absorbi diferența. Într-un an, satisfacția clienților a scăzut, iar compania a început să angajeze din nou. Gartner prezice că până în 2027, jumătate dintre organizațiile care plănuiesc reduceri similare ale forței de muncă vor abandona aceste planuri.

Acest lucru nu este o problemă de capacitate a inteligenței artificiale. 100% din agenții de contact interacționează zilnic cu inteligența artificială pentru a gestiona o varietate largă de situații complexe.

Cu toate acestea, zero la sută dintre agenți consideră inteligența artificială esențială pentru munca lor. Această lacună nu este surprinzătoare. Inteligența artificială continuă să fie adăugată pe aceleași sisteme fragmentate care nu au funcționat corespunzător pentru agenți înainte de apariția uneltelor avansate de inteligență artificială. Astăzi, oamenii efectuează încă munca de conectare, schimbarea ferestrelor, copierea și lipirea manuală care leagă un sistem de altul.

Inteligența artificială a fost creată pentru a înlocui această muncă. În schimb, a complicat-o. Până când cineva nu repară conexiunile dintre sisteme, agenții vor continua să efectueze munca inteligenței artificiale manual și vor pierde încrederea în cel mai important instrument de care dispun.

Lacuna de Încredere pe care Nimeni nu o Rezolvă

Șaptezeci și opt la sută dintre agenți spun că uneltele de inteligență artificială nu au schimbat semnificativ modul în care lucrează. Nouăzeci și trei la sută verifică ieșirile inteligenței artificiale înainte de a lua măsuri. Agenții văd suficiente răspunsuri incomplete sau inexacte, astfel încât verificarea este operațiunea implicită. Ei nu rezistă tehnologiei. Ea nu și-a câștigat încă încrederea.

Consecințele devin vizibile în mijlocul unei conversații cu un client. Un client sună pentru a reclama o dispută legată de facturare, iar rezumatul contului generat de inteligența artificială este în urmă cu trei luni. Ei petrec următoarele zece minute verificând pe mai multe sisteme ceea ce inteligența artificială ar fi trebuit să prezinte instantaneu, în timp ce clientul așteaptă în linie.

Majoritatea organizațiilor consideră această experiență negativă ca pe o problemă de oameni. Agenții se tem că locul lor de muncă este în pericol din cauza inteligenței artificiale care preia sarcini mai complexe, astfel încât lucrează în jurul ei.

De fapt, este o problemă de conducere. Gartner a constatat că 91% dintre liderii serviciilor clienților se confruntă cu presiuni executive pentru a implementa inteligența artificială.

Sub această presiune, este ușor să interpretezi rezistența ca pe o problemă de adoptare, mai degrabă decât ca pe un semnal că inteligența artificială nu este arhitecturată corect. Ca urmare, accentul rămâne pe accelerarea implementării în zonele greșite și pe reducerea numărului de angajați fără a rezolva problema de bază.

Ce Produce În Realitate Implementarea Fragmentată

Agenții servesc ca strat de integrare manuală între o conversație cu un client și 4 până la 10 unelte enterprise desconectate. Ei “schimbă ferestrele” între platformele de facturare, sistemele ERP și uneltele de ticketing, în timp ce clientul așteaptă în linie. Acest lucru se datorează faptului că majoritatea întreprinderilor au adăugat inteligența artificială pe aceeași arhitectură fragmentată care îi încetinea pe agenți.

De exemplu, chatbot-urile pot gestiona partea din față a unei interacțiuni, dar eşuează atunci când agenții trebuie să acceseze sistemul legacy de back-office, unde tranzacția reală are loc, forțând agenții să finalizeze sarcina manual. Sau, uneltele de rezumat ale inteligenței artificiale pot genera note post-apel, dar scriu într-un sistem separat, și nu în CRM-ul de înregistrare. Inteligența artificială a moștenit fragmentarea, în loc să o corecteze.

Inteligența artificială este la fel de conectată ca și sistemele de dedesubt. Când sistemele nu împărtășesc contextul, inteligența artificială nu poate face acest lucru. Ea extrage din înregistrările istorice CRM, dar nu poate înțelege ce se întâmplă într-o conversație live cu clientul. Până când ea prezintă o recomandare, datele subiacente ar putea fi schimbate.

Contextul incomplet, datele învechite și sistemele desconectate nu sunt probleme separate. Sunt simptome ale unei eșecuri a arhitecturii inteligenței artificiale.

Construirea Arhitecturii Inteligenței Artificiale care Funcționează cu Agenții Umani

Construirea inteligenței artificiale pe care agenții o pot încredere cu adevărat și care îmbunătățește rezultatele serviciilor clienților se bazează pe patru cerințe de infrastructură:

1. Furnizați uneltele de inteligență artificială cu acces la date în timp real. Majoritatea implementărilor de inteligență artificială în CX extrag din orice date ale clienților disponibile. De obicei, acestea sunt învechite. Inteligența artificială trebuie să fie arhitecturată pentru a oferi acces în timp real la datele clienților în momentul în care se face o solicitare, și nu o imagine fragmentată asamblată din sisteme care dețin versiuni diferite ale aceluiași client.
2. Ofereți inteligenței artificiale un context persistent. Când inteligența artificială este adăugată pe infrastructura existentă, în loc să fie construită în ea, contextul nu este transferat. El este abandonat la fiecare predare. Inteligența artificială persistentă ar trebui să fie stratificată pe întreaga interacțiune, transportând în mod continuu intenția clientului și contextul conversației pe măsură ce lucrul se deplasează între sisteme, canale și agenți umani. Când un agent uman intervine, el nu ar trebui să înceapă de la zero.
3. Implementați inteligența artificială agențială pentru execuție autonomă, nu doar pentru recomandări. Următorul salt semnificativ este inteligența artificială care poate executa munca pe care agenții o necesită în mod autonom, menținând totodată omul în buclă pentru observabilitate și control. În loc de a spune agenților ce să facă mai departe, inteligența artificială agențială orchestrează fluxurile de lucru pe sisteme enterprise, depunând pretenții, procesând rambursări, actualizând înregistrări și finalizând sarcini, chiar și pe aplicații legacy fără API. Inteligența artificială gestionează execuția, în timp ce agenții umani se concentrează pe judecată, empatie și construirea unor relații mai puternice cu clienții.
4. Alegeți sisteme de inteligență artificială care se îmbunătățesc din rezultate, nu doar din intrări. Majoritatea inteligenței artificiale enterprise este statică după implementare. Arhitectura mai impactantă este una care învață în mod continuu din rezultatele interacțiunilor, optimizând fluxurile de lucru pe baza a ceea ce a rezolvat cu adevărat problema, și nu doar a ceea ce a prezis datele de antrenament. Inteligența artificială care închide bucla de feedback între rezultate și performanța viitoare este fundamental diferită de inteligența artificială care se implementează și rămâne statică.

Lacuna de încredere pe care agenții o au cu inteligența artificială nu este o problemă de antrenament sau de adoptare. Este o problemă de arhitectură.

Adevăratul randament al investițiilor în inteligența artificială nu constă în reducerea numărului de angajați, ci în valoarea creată atunci când agenții pot să se concentreze în sfârșit pe clienți, și nu pe sisteme. Acest lucru se întâmplă doar atunci când inteligența artificială este integrată în stratul de execuție, și nu doar adăugată pe el.

Organizațiile care încă se luptă cu adoptarea nu sunt în urmă cu inteligența artificială. Sunt în urmă cu infrastructura. Rezolvați arhitectura, și problema de adoptare se rezolvă de la sine.