Штучний інтелект, який діє: підготовка систем CX до ери агентських можливостей

Штучний інтелект є всюди в CX і контакт-центрах зараз. Від віртуальних агентів до аналітики в режимі реального часу, зрозуміло, що інтелектуальні системи починають змінювати спосіб, яким бренди обслуговують, підтримують і взаємодіють з клієнтами. Але з усіма цією експериментальністю одна проблема стає дедалі більш видимою: більшість організацій не будують для масштабу.

По всій галузі ми бачимо розрив між амбіціями штучного інтелекту та готовністю до нього. Команди CX і контакт-центрів прийняли штучний інтелект, але значна частина впровадження залишається мілкою. Хоча 92% компаній планують збільшити інвестиції в штучний інтелект, лише 1% вважають себе повністю масштабованими. Багато розгортань штучного інтелекту є ізольованими функціями, які розв’язують конкретну проблему без зв’язку з більш широкими робочими процесами. Як результат, вони борються за надання значимого впливу або еволюцію в системи, які забезпечують корпоративну вартість.

Але цілком можливо, щоб лідери CX закрили цю прогалину, не блокуючи себе в жорсткій або надмірно складній інфраструктурі. Інвестуючи в правильні можливості зараз, організації можуть побудувати основні елементи, необхідні для агентських можливостей штучного інтелекту.

Штучний інтелект вже рухається за межі пілотних проектів

Багато організацій все ще проводять відокремлені експерименти – чат-боти тут, скрипти автоматизації там – без довгострокового плану інтеграції. Ці проекти часто не мають спільних трубопроводів даних, сумісності систем або уніфікованої архітектури.

Коли системи штучного інтелекту не інтегровані в робочі процеси по всьому підприємству, вони не можуть адаптуватися, навчатися або забезпечувати кумулятивну вартість. Це особливо проблематично для агентських можливостей штучного інтелекту, які вимагають зв’язаних систем для ініціювання дій та забезпечення результатів автономно.

Для уточнення: розмовний штучний інтелект відноситься до інструментів, таких як інтелектуальні віртуальні агенти (IVAs), які взаємодіють з клієнтами через голос або чат, зазвичай для відповідей на питання або виконання завдань. Агентські можливості штучного інтелекту ініціюють дії самостійно, адаптуючись до нової інформації та приймаючи рішення без очікування людського вводу. Кожен тип штучного інтелекту має різні вимоги, але обидва користуються сильною інтеграцією систем.

Агентські можливості штучного інтелекту вимагають інтегрованої інфраструктури

Агентські можливості штучного інтелекту означають зміну від реактивних інструментів до проактивних систем. Замість очікування вводу, ці платформи оцінюють контекст, визначають можливості, приймають рішення та діють. У середовищі CX це може виглядати як система штучного інтелекту, яка моніторить поведінку клієнтів, ініціює персоналізовані дії, застосовує рішення та підтверджує закриття справи – все автономно.

Але такий рівень автономності вимагає, щоб агентські системи були глибоко вбудовані в операційний тканину організації. Інструменти штучного інтелекту повинні зв’язуватися з системами обліку (наприклад, управління замовленнями), системами взаємодії (наприклад, комунікації з клієнтами) та системами виконання (наприклад, виконання та інвентаризації). Ця інтеграція вимагає даних в режимі реального часу, добре визначеної бізнес-логіки та надійних шляхів ескалації, коли штучний інтелект потребує людського втручання.

Багато контакт-центрів зустрічають структурні обмеження в цій сфері. Силові бази даних, жорсткі робочі процеси та закриті інтерфейси програмування застосунків (API) перешкоджають агентам штучного інтелекту бачити повну картину або приймати відповідні дії.

Для ефективної роботи агентські можливості штучного інтелекту потребують інфраструктури, яка є:

• Модульною: Системи повинні бути легкими для оновлення або заміни частинами, а не цілком.
• Інтероперабельною: Системи повинні вільно обмінюватися даними та працювати по всім командам і інструментам.
• Спостережуваною: Персонал повинен бачити, що робить штучний інтелект, і чому.
• Керованою: Правила та обмеження повинні керувати тим, як діє штучний інтелект, щоб він залишався в синхронізації з політикою та етикою.

Контакт-центри, які починають модернізувати з цими ознаками на увазі, особливо в таких областях, як інвентаризація, виконання та взаємодія з клієнтами, будуть значно краще підготовлені до масштабування агентських можливостей, коли настане час.

Чому розмовний штучний інтелект є стратегічною точкою початку

Системи розмовного штучного інтелекту – наприклад, інтелектуальні віртуальні агенти (IVAs) – пропонують ідеальну точку входу в масштабовані, агентські автоматизації. На відміну від базованих на правилах ботів, IVAs використовують розуміння природної мови та можуть взаємодіяти з кількома системами в режимі реального часу. Вони можуть відповідати на питання клієнтів, маршрутизувати складні запити та навіть ініціювати транзакції.

Оскільки вони розташовані на перетині досвіду клієнтів та внутрішніх операцій, IVAs створюють зв’язки між інструментами та командами, які не завжди легко обмінюються даними. Це робить IVAs корисним діагностичним інструментом та підвищувачем продуктивності. Контакт-центри, які розгортають IVAs, отримують уявлення про прогалини інтеграції, несумісності даних та шляхи ескалації – уявлення, які є необхідними для планування більш широких розгортань агентських можливостей штучного інтелекту.

Уникання пастки “bolt-on”

Поширена помилка бізнесу полягає в тому, що інструменти штучного інтелекту прикріплюються до старих систем без вирішення структурних обмежень. Такі “bolt-on” розгортання можуть показувати короткострокові результати, але рідко масштабуються. Замість цього вони можуть вводити надмірність, ризики безпеки та плутанину щодо власності.

Натомість організації повинні підходити до розгортання штучного інтелекту як до системної зусилля. Системи штучного інтелекту повинні працювати в гармонії з бізнес-функціями, які вони підтримують. Це означає проектування систем, які можуть легко зв’язуватися та чітко визначати, як керувати даними.

Що можуть зробити лідери CX зараз

Організації можуть зробити практичні кроки сьогодні, щоб підготуватися до більш просунутого впровадження штучного інтелекту, не переробляючи всеразу.

Почніть з комплексної аудиторії існуючих систем. Подивіться, чи основні платформи базуються на хмарі, що зазвичай робить їх легшими для оновлення та інтеграції. Визначте, які платформи можуть зв’язуватися з іншими інструментами за допомогою відкритих API, та які наближаються до кінця терміну служби. Майте простий чек-лист оцінки, щоб уточнити, де оновлення пропонуватимуть найбільшу вигоду.

Далі, змапуйте основні робочі процеси, щоб визначити, де інтелектуальна автоматизація може додати найбільшу вартість. Зосередьтеся на процесах, які відбуваються часто, слідують постійному набору правил та впливають на велику кількість клієнтів, наприклад, маршрутизація, тегування справ або збирання відгуків.

При виборі інструментів виберіть ті, які працюють з вашими поточними системами без великої переробки чи нової налаштування. Ці рішення зменшують ризик створення нових силосів та допомагають уникнути майбутньої переробки.

Навчання також має значення. Команди повинні знати більше, ніж інструкції користувача – їм потрібно бачити, що робить штучний інтелект, коли він діє автономно, та як втрутитися, коли це потрібно. Забезпечте, щоб персонал розумів шляхи ескалації, які питання вони повинні обробляти, а які – система штучного інтелекту, та мали канали для надання відгуків про виконання системи.

Включіть ключові відділи – наприклад, IT, CX та операції – у процес на ранній стадії. Успіх штучного інтелекту полягає в будівництві фундаменту, який може масштабуватися з технологіями та бізнес-цілями.

Установіть політики керування для всіх інструментів автоматизації. Визначте, як система приймає рішення, її межі та що відбувається, коли щось потребує людського огляду. Цей процес включає документування логіки прийняття рішень, визначення обмежень автономності штучного інтелекту та вирівнювання виходів з очікуваннями щодо відповідності та справедливості. Ці політики допоможуть командам зрозуміти, що робить штучний інтелект, та побудувати довіру до того, як він підтримує бізнес.

Нарешті, виберіть випадки використання, які мають значення зараз і прокладуть шлях для того, що прийде далі. Метою не є просто автоматизація заради неї. Метою є побудова фундаменту, який може еволюціонувати.

Будуйте, як якщо б ви рухалися до чогось

Штучний інтелект – це значно більше, ніж просто набір функцій – це множник робочої сили. Щоб розблокувати його повну вартість, контакт-центрам потрібно більше, ніж пілотні проекти – їм потрібно еволюційні системи.

На щастя, ця еволюція не вимагає початку з нуля. Вона починається з правильного фундаменту: гнучких систем, практичних інструментів та плану інтеграції. Організації, які переглядають готовність через цю лінзу – дивлячись за межі того, що може зробити штучний інтелект, до того, що він повинен забезпечити – уникнуть пасток ізольованого впровадження та фрагментованого зростання. Будуючи основу зараз, вони дають своїм командам стабільність, ясність та інструменти для співпраці з штучним інтелектом у масштабі.