Röportajlar
Sergey Galchenko, IntelePeer’in Baş Teknoloji Sorumlusu – Röportaj Serisi
Sergey, IntelePeer’de Baş Teknoloji Sorumlusu olarak görev yapmakta ve şirketin uzun vadeli stratejik iş girişimlerine uygun teknoloji stratejisi planları geliştirmekten sorumludur. Modern tasarım yaklaşımlarına güvenerek, Sergey çok milyar dolarlık endüstrilere teknik liderlik sağlamakta ve onları daha verimli ve yenilikçi araçlara yönlendirmektedir. SaaS ürün teklifleri ve API/PaaS platformlarının tasarımı ve geliştirilmesinde geniş uzmanlığa sahip olan Sergey, çeşitli hizmetleri ML/AI yetenekleriyle genişletmiştir.
CTO olarak Sergey, IntelePeer’in AI Hub’unun sürekli geliştirilmesinin arkasındaki itici güç olup, müşteri hizmetleri için en son AI yeteneklerini sunmaya odaklanmaktadır. Sergey’in liderlik ve teknik vizyonu, IntelePeer’in Smart Automation ürün ve çözümlerini en son AI araçlarıyla güçlendirmesine ve iletişimi otomatikleştirme platformu (CAP) kategorisini iyileştirmesine katkıda bulunmuştur.
IntelePeer’in İletişim Otomasyon Platformu, üretken AI tarafından desteklenerek, şirketlerin hyper-otomatik çok kanallı iletişimlere ulaşmasına yardımcı olabilir.
Bilgisayar bilimi ve AI alanına ilk olarak neler sizi çekti?
Ben sorunları çözmeyi severim ve yazılım geliştirme, çok hızlı bir geri bildirim döngüsü ile bunu yapmanızı sağlar. AI, geleneksel deterministik programlama yaklaşımı ile çözülmesi zor olan yeni kullanım örnekleri sunan bir araçtır.
Müşteri desteği alanında, özellikle müşteri deneyimi (CX) operasyonlarının otomasyonunda AI nasıl bir dönüşüm yarattı?
Üretken yapay zeka, müşteri hizmetleri endüstrisinde görülmemiş bir şekilde devrim yaratmaktadır. Müşteri iletişimlerini otomasyonuna yardımcı olan çözümlerle birleştirildiğinde, üretken AI, müşteri etkileşimlerini iyileştirmek, operasyonel verimliliği artırmak ve işgücü maliyetlerini azaltmak için yeni fırsatlar sunar. Bu teknolojiler sayesinde müşteriler, kişiselleştirilmiş hizmet ve tutarlı destekten yararlanabilirler. Şirketler, çağrıları daha etkili bir şekilde yönetebilir, ajan döndürme ve yüksek boşluk oranları ile mücadele edebilir ve çalışanlarının yüksek öncelikli görevlere odaklanmasını sağlayabilir.
IntelePeer’in Gen AI’nin müşteri destek ajanları için monoton görevleri azalttığı özel örnekler verebilir misiniz?
IntelePeer’in gen AI’nin nihai amacı, müşteri destek senaryolarında tam otomasyonu sağlamak ve müşteri destek ajanlarına olan bağımlılığı azaltmaktır. Müşteri etkileşimlerinin %90’ını otomatikleştirebilen bir platform sunuyoruz ve already müşterilerimizle birlikte yarım milyara yakın müşteri etkileşimini otomatikleştirdik. Gen AI’miz, çağrı yönlendirme, randevu ayarlanması ve müşteri veri girişi gibi manuel görevleri otomatikleştirebilmekte ve müşterilerin talep ettiği self-servis deneyimlerini sunabilmektedir.
AI ile ilgili hizmetlerin yaratıcılık ile doğruluğu nasıl dengelemesi gerektiğini açıklayabilir misiniz?
AI güçlendirilmiş hizmetlerde ve çözümlerde güven oluşturmak için yaratıcılık ile doğruluk ve öngörülebilirlik arasında denge kurmak kritiktir. AI çözümü, mümkün olan en yüksek doğruluk düzeyine ulaşmaya çalışmalıdır. Ancak AI ile iyi bir deneyim yaratmak, sadece doğru bilgileri sunmakla kalmaz, aynı zamanda bu bilginin doğru bir şekilde sunulmasını da içerir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri etkileşiminde, AI tarafından yönlendirilen bir iletişim çözümü, müşterinin tonunu otomatik olarak eşleştirebilmeli ve gerektiğinde gerçek zamanlı olarak ayarlayabilmelidir.
AI yanıtlarının doğruluğunu sağlamak için veri ne tür bir rol oynar ve AI performansını optimize etmek için veriyi nasıl yönetirsiniz?
İyi veri, iyi AI anlamına gelir. Müşteri hizmetlerinde, müşteri etkileşim verileri, müşteri yolculuğundaki boşlukları bulmak için anahtardır. Bu verileri daha derinlemesine analiz ederek, şirketler müşteri niyetlerini daha iyi anlayabilir ve AI tarafından yönlendirilen etkileşimleri iyileştirebilir. Ancak şirketlerin, bu verileri işlemek ve içgörüler çıkarmak için doğru veri mimarilerine sahip olmaları gerekir.
IntelePeer AI çözümü, etkileşimlerin içeriği ve bağlamını analiz ederek her adımda en iyi course of action’ı belirler. Bir müşteri bir soru sorduğunda, AI iş akışı, bu soruyu cevaplamak için gerekli olan iş kuralları, politikaları ve diğer iş bilgilerini içeren bir bilgi tabanını kullanır. AI, müşteri etkileşimlerini analiz eder ve müşteri hizmetleri temsilcilerine gerektiğinde soruları yönlendirebilir.
AI’nin müşteri desteğindeki artan rolü karşısında, ön cephe ajanlarının rolünün nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?
IntelePeer olarak, AI teknolojilerindeki gelişmeler nedeniyle ön cephe ajanlarına olan bağımlılığın büyük ölçüde azalacağına inanıyoruz. AI tarafından yönlendirilen çağrıların kalitesi ve hacmi arttıkça, şirketler müşteri etkileşimlerinin %90’ını otomatikleştirebilecek ve operasyonel maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilecektir.
AI gelişmeleri karşısında, hangi becerikli CX rollerinin kritik kalacağını düşünüyorsunuz?
AI, müşteri hizmetleri rollerindeki ön cephe ajanlarına olan ihtiyacı azaltacak, ancak insan unsurunun CX operasyonlarında her zaman gerekli olacağına inanıyoruz. AI tarafından yönlendirilen iletişim modellerinin eğitilmesi, yapılandırılması ve yönetilmesi için insan denetimi gerekli olacaktır. Ayrıca, müşteri iletişimlerinin şirketin mesajı ve kişiliği ile uyumlu olması için insan dokunuşu gerekecektir.
AI sanrısı, müşteri etkileşimlerinin doğruluğunu korumak için bir endişe kaynağıdır. IntelePeer, AI’nin gerçekleri uydurmasını önlemek için hangi özel güvenlik önlemlerini uygulamıştır?
Şirketlerin, AI’yi sorumlu bir şekilde uygulamaya koyması ve AI sanrısını önlemek için bazı önlemler alması gerekir. Şirketler, büyük şirket veritabanlarını analiz etmeye yardımcı olan bir Retrieval Augmented Generation (RAG) modelini uygulamalıdır. Müşteri etkileşim verilerini analiz etmek ve AI’nin eğitilmesi için kullanılan verilerin kalitesini iyileştirmek için bir insan geri bildirim döngüsü oluşturulmalıdır. Ayrıca, AI sanrısını önlemek için, şirketlerin müşteri etkileşim verilerini analiz ederek, kapsamlı ve dinamik bir bilgi tabanı oluşturması ve bu sistemi sürekli olarak güncellemesi gerekir.
Büyük dil modellerinin (LLM) bağlamı doğru bir şekilde yorumlayıp güvenilir yanıtlar vermesini nasıl sağlarsınız?
AI’nin uygulanması, çıktıların kalitesini etkileyebilir. IntelePeer, büyük dil modellerinin müşteri tarafından sağlanan verilere dayalı yanıtlar vermesini sağlayan bir Retrieval Augmented Generation (RAG) modeli kullanır. Bu model, müşteri bir soru sorduğunda, AI’nin bu soruyu bir bilgi tabanında aramasını ve ilgili yanıtı vermesini sağlar. Bu süreç, AI’nin müşteri etkileşimlerini analiz etmesini ve yanıtlarını vermesini sağlar.
Müşteri deneyimi açısından AI’nin gelecekteki trendlerini nasıl öngörüyorsunuz?
IntelePeer olarak, üretken AI’nin insan iletişimini güçlendirecek bir araç olduğuna inanıyoruz. AI, müşteri hizmetleri iletişimlerini iyileştirecek, müşterilere 7/24 destek sunacak ve dil engelini aşacak. Ayrıca, büyük dil modelleri ile eğitilen sanal asistanlar, milyonlarca insan konuşmasından yararlanarak duyguları hızlı bir şekilde tespit edebilecek ve tonunu, sentimentini ve kelime seçimini değiştirebilecektir. Şirketlerin AI’yi insan bağlantılarını güçlendirmek için kullandıklarında, önemli bir getiri ve verimlilik artışı sağlayacaklarına inanıyoruz.
Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, IntelePeer’i ziyaret edebilir.
