Чи переписують агенти штучного інтелекту підручник контакт-центрів?

Колись існували часи, коли контакт-центри будувалися в першу чергу для обробки великої кількості запитів клієнтів по телефону. Сьогодні контакт-центри значною мірою замінили їх – оперативні хаби, де підприємства керують взаємодією з клієнтами через 여러 каналів: телефон, електронна пошта, соціальні медіа та програми для обміну повідомленнями.

Але попри зміну каналів, підхід залишається в основному тим самим.

Прості запити клієнтів все ще проходять через фрагментований стек: інтерактивну систему голосової відповіді (IVR) для верифікації, платформи управління відносинами з клієнтами (CRM) для отримання інформації про обліковий запис, інструменти для відстеження та окремі системи для виконання завдань. Хмарні платформи, такі як Contact-Center-as-a-Service (CCaaS), зблизили ці інструменти, забезпечуючи більш гнучкі операції, але досвід залишається далеко не безшовним, залежачи від багатьох кроків, передач та ручної координації.

Тривалий час ця модель працювала. Потім штучний інтелект з’явився на сцені.

З появою агентів штучного інтелекту стартапи та встановлені компанії почали будувати та розгортати інструменти, які обіцяють нову фазу, забезпечену можливістю штучного інтелекту розблокувати інтелект по системах та використовувати раніше ізольовані дані.

Відмінні системи стають реліктом

З агентами штучного інтелекту контакт-центри більше не працюють у відокремленні. Агенти можуть отримувати інформацію, запускати дії та виконувати завдання на різних платформах. Якщо клієнт хоче оскаржити платіж, агент штучного інтелекту може верифікувати його особистість, отримати історію транзакцій з CRM, перевірити відповідні політики, ініціювати оскарження та підтвердити результат – все це відбувається протягом однієї безперервної взаємодії. Не потрібно передач або ручної координації.

Завдання, які раніше вимагали від людей перемикатися між багатьма інструментами, тепер відбуваються на задньому плані. Більша частина складності може бути абстрагована, і клієнт або навіть людина-агент ніколи не бачить, як процес працює за лаштунками.

Ця зміна також змінює роль самого програмного забезпечення. Програмне забезпечення тепер нагадує набір будівельних блоків, тоді як агенти штучного інтелекту діють як шар, який з’єднує та координує системи. Фіксовані робочі процеси поступаються місцем більш гнучким взаємодіям, які формуються ситуацією, а не попередньо визначеними шляхами: замість того, щоб слідувати жорстким меню або сценаріям, рішення приймаються в режимі реального часу на основі контексту.

Час переробити свій технологічний стек

Сьогодні лідери контакт-центрів стикаються з великим питанням: якщо програмне забезпечення більше не є основним джерелом цінності, куди слід спрямовувати технологічні інвестиції?

На щастя, вам не потрібно заміняти існуючі системи зовсім. Їм потрібно тільки подумати, як ці системи взаємодіють між собою.

У цій новій моделі агенти штучного інтелекту беруть на себе оркестрування, координуючи дії по системах замість того, щоб покладатися на попередньо визначені робочі процеси. Інтерфейси програмування застосунків (API) та протокол контексту моделі (MCP) стають основним способом спілкування систем, дозволяючи агентам отримувати доступ та інтерпретувати дані, системи та контекст для правильного використання інструментів по всьому стеку.

Але лише перебудова не достатня. Для всіх своїх корисних якостей інструменти штучного інтелекту все ще можуть помилятися. Більше того, будь-який з факторів може призвести до того, що інструмент штучного інтелекту буде давати неправильні результати, відхилятися від своєї спрямованості або відхилятися від політики та керівних принципів. Коли відбувається така зміна, виникає зростаюча потреба в спостереженні, вимірюванні та підзвітності.

Агенти штучного інтелекту не просто виконують завдання; вони приймають рішення, такі як затвердження повернення коштів, оновлення облікових записів та ескалація питань. І оскільки ці інструменти працюють значно швидше, ніж будь-яка людина, будь-яка помилка може бути повторена сотні або навіть тисячі разів за кілька годин.

Саме тому організації повинні забезпечити спостережуваність, щоб знати, які рішення приймає їхній штучний інтелект; інструменти для тестування, щоб вчасно виявити помилки; та інфраструктуру для реєстрації, щоб оперативно розслідувати помилки.

Правильне забезпечення таких гарантій навколо будь-якого розгортання штучного інтелекту дозволить створити більш гнучку та реакційну архітектуру, здатну обробляти складність тим чином, яким традиційні робочі процеси не могли. Варто зазначити, що ця архітектура також є внутрішньо менш передбачуваною і вимагатиме нових підходів до нагляду та управління.

Торговельні угоди

Хоча штучний інтелект відкриває світ можливостей, зміна до автономності вводить нові ризики для контакт-центрів, де консистентність та довіра є критичними.

Структуровані робочі процеси тривалий час були основою операцій контакт-центрів. Кожен крок визначається заздалегідь, кожне рішення слідує затвердженому шляху, і кожна взаємодія може бути перевірена проти встановлених правил. Ця структура допомагає забезпечити, що взаємодія з клієнтами залишається консистентною, нормативні вимоги задовольняються, і політики застосовуються однаково у кожному випадку.

Автономні агенти штучного інтелекту працюють інакше за замовчуванням. На відміну від традиційного програмного забезпечення, яке слідує передбачуваним алгоритмам, агенти штучного інтелекту приймають рішення на основі своєї моделі, навчальних даних та контексту в режимі реального часу. Ця гнучкість дозволяє їм адаптуватися до кожної ситуації, але вона також вводить варіативність. Два подібних запити клієнтів можуть бути оброблені дещо різними способами залежно від того, як агент інтерпретує вхідні дані, які дані доступні або як підлягає моделі різних сигналів.

Людина, яка слідує жорсткому робочому процесу, схильна виробляти досить передбачувані результати, але агенти штучного інтелекту можуть виробляти несподівані або неконсистентні результати, і вони вже продемонстрували високий потенціал для упередженості. Агент штучного інтелекту може правильно вирішити одну проблему з рахунком, але інтерпретувати подібний випадок інакше.

Це викликає важливі оперативні питання для організацій: Як підтримувати підзвітність, коли рішення приймаються системою, заснованою на штучному інтелекті, а не людиною, яка слідує сценарію? Як забезпечити прозорість цих рішень, особливо коли моделі складні та не завжди легко інтерпретуються? І як дотримуватися вимог у середовищах, де дії динамічно генеруються?

Ці питання мають значення ще більше в контакт-центрах, оскільки вони розташовані на перетині ефективності та досвіду. Затримка у відповіді, неправильне вирішення або необґрунтоване рішення можуть залишити клієнтів розчарованими та невпевненими щодо надійності всього вашого бізнесу. Вони будуть сумніватися у вас як у рішенні, і навіть можуть перейти до іншого постачальника.

Крім того, існує виклик нагляду. Коли агенти штучного інтелекту беруть на себе більше відповідальності, організації потребують способів моніторити та тестувати їхню поведінку в режимі реального часу, виявляти аномалії та втручатися, коли це необхідно. Без такого рівня видимості стає важко забезпечити, що системи працюють так, як передбачено, або зрозуміти, коли вони не працюють.

Шлях вперед

Організації повинні застосовувати поступовий підхід до впровадження агентів штучного інтелекту. Замість заміни існуючих робочих процесів повністю, організації повинні починати з доповнення їх, вводячи штучний інтелект у контрольованих сценаріях, де ризики нижчі, а вигоди негайні.

Цей підхід дозволить контакт-центрам експериментувати та адаптуватися без жертвування надійністю. Вони можуть розгортати агентів штучного інтелекту у ситуаціях низького ризику для виявлення упередженості, виявлення дрейфу маршрутизації та вирішення інших питань, коли вони виникають.

Мета, після всього, полягає у збереженні якості, а агенти штучного інтелекту – це лише інструмент, незалежно від того, наскільки вони здатні. Контакт-центр, який приймає цю технологію з правильним балансом обережності та оптимізму, одного дня зробить контакт-центри та кол-центри річчю минулого.