Müşteri Hizmetleri’nde AI Mimarisi Sorunu

Klarna最近700 müşteri hizmetleri işinikesti, AI’nin farkı absorbe edebileceğine bahis yaptı. Bir yıl içinde müşteri memnuniyeti düştü ve şirket tekrar işe alım yapmaya başladı. Gartner öngörüyor ki 2027 yılına kadar, benzer işgücü kesintileri planlayan organizasyonların yarısı da bu planları terk edecek.

Bu, AI yetenekleri sorun değil. Tüm müşteri hizmetleri temsilcileri günlük olarak AI ile etkileşime giriyorkarşılaştığı çeşitli karmaşık durumları ele almak için.

Ancak temsilcilerin hiçbiri AI’yi işlerinin kritik bir parçası olarak görmez. Bu boşluk şaşırtıcı değil. AI, temsilcilerin daha önce de başarısız olduğu aynı parçalı sistemlere eklenmeye devam ediyor. Bugün, insanlar hala canlı müşteri konuşması ve4 ila 10 ayrı entreprise aracı arasındaki bağlantıyı sağlayan manuel entegrasyon katmanını oluşturuyorlar.

AI, bu emeği yerini alması için inşa edildi. Bunun yerine, işi karmaşık hale getirdi. Sistemler arasındaki bağlantıları kimse düzeltmedikçe, temsilciler AI’nin işini elle yapmaya devam edecek ve en önemli araçlarına güvenlerini kaybedecekler.

Güven Boşluğu Kimse Çözmedi

Temsilcilerin %78’i diyor ki AI araçları onların çalışma şeklini anlamlı bir şekilde değiştirmedi. %93’ü AI çıktılarını hareket geçmeden önce doğruluyor. Temsilciler, eksik veya yanlış yanıtlarla karşılaştıklarından, çift kontrol yapmak artık varsayılan davranış haline geldi. Onlar teknolojiye karşı değil, sadece henüz teknolojiye güvenmediler.

Sonuçlar, müşteri konuşması sırasında görünür hale gelir. Müşteri bir fatura uyuşmazlığı hakkında arar ve AI tarafından oluşturulan hesap özeti üç ay geriden geliyor. Sonraki on dakika, AI’nin anında sunması gereken bilgileri, birden fazla sistemde doğrulamakla geçirilir, tüm bunlar sırasında müşteri bekletilir.

Çoğu organizasyon, bu olumsuz deneyimi bir insan sorunu olarak okur. Temsilciler, AI’nin daha karmaşık görevleri üstlenmesinden dolayı işlerinin risk altında olduğunu düşünür ve ona göre davranırlar.

Aslında bu, bir liderlik sorunudur. Gartner buldu ki, müşteri hizmetleri liderlerinin %91’i AI’yi uygulamaya yönelik üst düzey baskıya maruz kalıyor.

Bu tür bir baskıya maruz kalmak, geribildirimi benimseme sorununa değil, AI’nin doğru şekilde mimarilere edilmediğine işaret olarak yorumlamak kolaydır. Sonuç olarak, odak, yanlış alanlarda dağıtımın hızlandırılmasına ve altyapıyı düzeltmeden işgücü azaltmalarının artırılmasına kayar.

Parçalı Dağıtımın Gerçekte Ne Ürettiği

Temsilciler, canlı müşteri konuşması ve4 ila 10 ayrı entreprise aracı arasındaki manuel entegrasyon katmanını oluşturuyorlar. Müşteri beklerken, temsilciler fatura platformları, ERP sistemleri ve biletleme araçları arasında “swivel-chair” hareketi yapıyorlar. Bunun nedeni, çoğu işletmenin AI’yi aynı parçalı mimariye eklemesidir ki bu mimari zaten temsilcileri yavaşlatıyordu.

Örneğin, sohbet botları, bir etkileşimin ön ucunu işleyebilir ancak temsilcilerin gerçek işlem yaşayan eski ofis sistemine erişmesi gerektiğinde başarısız olurlar, bu da temsilcilerin görevi elle tamamlamak zorunda kalmasına neden olur. Ya da AI özetleme araçları, posta sonrası notlar üretebilir ancak bunları CRM’ye değil, ayrı bir sisteme yazarlar. AI, parçalılığı miras aldı, onu düzeltmedi.

AI, yalnızca altındaki sistemler kadar bağlıdır. Sistemler bağlamı paylaşırsa, AI de paylaşamaz. Tarihsel CRM kayıtlarından veri çeker ancak canlı müşteri konuşması sırasında neler olduğunu anlamaz. AI bir öneri sunar, ancak temel veri değişmiş olabilir.

Eksik bağlam, eski veriler ve parçalı sistemler ayrı sorunlar değil, AI mimari başarısızlığının belirtileri.

İnsan Temsilcileriyle Çalışan AI Mimarisi Oluşturmak

Temsilcilerin gerçekten güvendiği ve müşteri hizmetleri sonuçlarını iyileştiren AI inşa etmek, dört altyapı gereksinimine dayanır:

1. AI araçlarına gerçek zamanlı veri erişimini sağlayın. Müşteri hizmetlerindeki çoğu AI dağıtımı, mevcut müşteri verilerini çeker. Genellikle eskidir. AI, müşteri verilerine talepler anında gerçek zamanlı erişim sağlayacak şekilde mimarilere edilmelidir, parçalı bir anlık görüntü değil.
2. AI’ye sürekli bağlam verin. AI, mevcut altyapıya eklenirse, bağlam taşınmaz. Her el değişiminde düşer. Sürekli AI, tüm etkileşim boyunca, müşteri niyetini ve konuşma bağlamını sürekli olarak taşımalıdır, böylece iş sistemler, kanallar ve insan temsilciler arasında hareket ederken devam eder. Bir insan temsilcisi devreye girdiğinde, sıfırdan başlamamalıdır.
3. Otonom yürütme için ajant AI uygulayın, sadece öneriler değil. Bir sonraki anlamlı adım, temsilcilerin gerektirdiği işi otonom olarak gerçekleştirebilen AI’dir, insan temsilcilerin observability ve kontrol için döngüde kalmasını sağlar. Temsilcilere ne yapmaları gerektiğini söylemek yerine, ajant AI, entreprise sistemleri boyunca iş akışlarını düzenler, talepleri işler, iadeleri işler, kayıtları günceller ve API’siz eski uygulamalar dahil olmak üzere görevleri tamamlar. AI, insan temsilcilerin yargı, empati ve daha güçlü müşteri ilişkileri kurmasına odaklanabileceği şekilde işi gerçekleştirir.
4. AI sistemlerini, sadece girdilerden değil, sonuçlardan da öğrenen sistemler seçin. Çoğu entreprise AI’si dağıtımdan sonra statik kalır. Daha etkili mimari, etkileşim sonuçlarından sürekli olarak öğrenen, gerçekten problemi çözen şeylere dayanarak iş akışlarını optimize eden bir mimaridir, değilse sadece eğitim verilerinin öngördüğü şeylere dayanır. Sonuçlar ve gelecekteki performans arasındaki geri bildirim döngüsünü kapatan AI, dağıtıp bekleyen AI’den fundamental olarak farklıdır.

Temsilcilerin AI ile olan güven boşluğu, bir eğitim sorunu veya benimseme sorunu değil, bir mimari sorunudur.

AI’nin gerçek ROI’si, işgücü azaltmasında değil, temsilcilerin nihayet sistemlere değil müşterilere odaklanabileceği değerdedir. Bu, AI’nin yürütme katmanına inşa edildiğinde, üzerine eklenmediğinde gerçekleşir.

Hala benimseme sorunlarıyla mücadele eden organizasyonlar, AI’de geri kalmıyor, altyapıda geri kalıyor. Mimarileri düzeltin ve benimseme sorunu kendiliğinden çözülür.