Son yıllarda yapay zeka neredeyse her müşteri deneyimi konuşmasına hakim oldu. Artan maliyetlere, artan müşteri beklentilerine ve aşırı yüklenen çağrı merkezi ekiplerine yanıt olarak sunuldu. Ancak müşteri deneyimi liderleri 2026'ya bakarken daha pragmatik bir değişim yaşanıyor.
Hangi yapay zekayı satın almaları gerektiğini sormak yerine, Şirketler kendilerine daha rahatsız edici bir soru sormaya başlıyor: Hangi sorunu çözmeye çalışıyorlar?
Bu yeniden düzenleme, yapay zekanın müşteri deneyimine uygulanma biçiminde bir dönüm noktasına işaret ediyor ve hem satıcıları hem de işletmeleri rollerini yeniden düşünmeye zorluyor. Chris Angus, başkan yardımcısı, 8×8'de CPaaS ve CX genişletmesisöylenmiş Bugün CX bir röportajda.
Angus, “Yapay zeka daha pratik hale geldi” dedi ve “son yıllarda gördüğümüz yukarıdan aşağıya yönelimin” değişmeye başladığını belirtti.
2026 yılına kadar müşteri deneyimini yeniden tanımlayacak Dahili Öncelikli Yapay Zeka stratejisi
Angus, CX'te yapay zekayla ilgili ilk ivmenin büyük bir bölümünün, ekipleri, bunun nereye değer katacağı konusunda netlik kazanmadan çok önce “Yapay Zeka ile bir şeyler yapmaya” iten yönetim kurulu talimatlarından kaynaklandığını söyledi.
“Yukarıdan aşağıya mesajlaşmanın itici güç olduğu birçok CIO panelinde bulundum ve bunu nasıl kullanacağımı, nerede uygulayacağımı, buna nasıl para harcayacağımı gerçekten bilmiyordum çünkü kanıtlanmış bir mekanizma olmadan size bir yatırım getirisi sağlamak zor.”
Angus, bunun on yıl önceki müşteri hizmetleri iletişim merkezine çok benzediğini, o dönemde gelir oluşturucudan ziyade bir maliyet merkezi olarak görüldüğünü ekledi.
Sonuç tahmin edilebilirdi. Yapay zeka, çoğunlukla temel atılmadan önce müşteriyle yüz yüze kalan işlevlere alelacele yerleştirildi ve bu da hayal kırıklığı yaratan deneyimlere ve müşterilerin hayal kırıklığına uğramasına yol açtı.
Şimdi odak içe dönük. Angus, 2026 yılına gelindiğinde “yapay zekayı nasıl kullandığınız konusunda sonuç odaklı bir odaklanmaya doğru sürekli bir geçiş” bekliyor.
“Şu anda gördüğümüz şey öncelikle dahili bir bakış açısı. İlk olarak dahili mekanizmaları kolaylaştırmak amacıyla dahili ekiplerimize hizmet etmek için iletişim merkezi ve iletişim alanımızdaki yapay zekayı ve diğer bazı işlevleri nasıl kullandığımıza çok dikkat edildi.”
Bu 'önce şirket içi' yaklaşımı, çalışan deneyimi ile müşteri deneyiminin ayrılmaz bir şekilde bağlantılı olduğunun artan farkındalığını yansıtıyor.
“Çalışan deneyimi ile müşteri deneyiminin birbirinden kopuk olmadığından emin olmaya gerçekten odaklandık… Çalışanlarımıza kullanmaları için verdiğimiz araçları geliştirmeye, işlerini daha kolay, daha verimli ve daha etkili hale getirmeye, onları eğitme ve onlara koçluk yapma şeklimizi geliştirmeye… onları bulundukları yerde daha mutlu etmeye odaklandık.”
Mantık basittir.
Angus, “Kulağa çok basit geliyor ve hiçbir aha anı yok… bilin bakalım ne oldu? Çok daha iyi bir müşteri deneyimi sağlıyorlar” dedi.
Yapay Zeka Veri Sağlığının Göz Alıcı Gerçekliği
Yapay zeka abartıdan uygulamaya doğru ilerledikçe şirketler daha az heyecan verici bir gerçekle de yüzleşmek zorunda kalıyor: çoğu henüz buna hazır değil.
Angus, “Yeni politikaları, prosedürleri veya yapay zekayı uygularken karşılaştığımız en büyük zorluklardan biri, veri göllerinin ve veri ambarlarının konsolide edilmemesidir” dedi.
Angus, merkezi, erişilebilir veriler olmadan (çalışan verileri, iletişim merkezi transkriptleri, düşünce liderliği, komut dosyaları, bilgi tabanları veya müşteri davranışı bilgileri olsun) en gelişmiş yapay zeka araçlarının bile değer sunmakta zorlandığını söylüyor.
“Merkezi bir veri gölünüz yoksa tüm bu trendleri takip edemezsiniz ve gelirinizi artırmak için bu araçları kullanamazsınız.”
Angus, yapay zekanın bu sorunu kendi başına çözebileceğine dair büyüyen bir yanlış kanı olduğunu söyledi.
“Verileri yorumlamak için yapay zekayı kullanabilirsiniz, ancak birden fazla farklı sistemle çalışıyorsanız verileri toplamak için yapay zekayı kullanamazsınız.”
Kurumsal liderler, yapay zeka sistemlerini benimsemeden önce tüm telefon görüşmelerini yakalayıp kaydettiklerinden ve müşteri etkileşimleri ve satın alma geçmişine ilişkin verileri derlediklerinden emin olmak için bir adım geri atıyor. Bu sürecin atlanması birçok girişimin başarısız olmasına yol açtı.
Angus, “İnsanlar bunu son dakikaya kadar düşünmüyorlar” dedi.
“Bu tür bir geri adım atma yaklaşımı, öncelikle verilerinizin durumunu iyileştirmek için önerilerde bulunmamıza olanak tanıyor, ardından çalışan ve müşteri deneyimini iyileştirmek için tahmine dayalı içgörüleri kullanmaya başlayabilirsiniz.”
Güvenilir danışmanlar neden her zamankinden daha önemli?
Yapay zeka olgunlaştıkça satın alma süreci de olgunlaşıyor. Ticari alıcılar genellikle piyasada mevcut çözümler hakkında bilgi sahibidir ancak bu, duydukları teknolojiyi satın almak istedikleri ve pazara ayak uydurmaları gerektiğini düşündükleri anlamına gelebilir.
Angus, “Bir şey satın almak için proaktif bir şekilde birine ulaştıklarında genellikle satın alma döngülerinin yüzde 40'ını tamamlamış oluyorlar. Sizinle konuşmadan önce zaten aktif olarak kararlar alıyorlar” diyor.
Bu tehlikeli bir dinamik yaratır: Müşteriler bir sorun bildirimiyle değil, akıllarında bir çözümle gelirler.
“Neyi bilmediğini bilmiyorsun,” diye uyardı Angus.
“Bu yolculuğu yavaşlatmak bizim görevimizdir… Müşterilerimden her zaman elde etmeye çalıştığınız sonuca odaklanmalarını ve size buna göre tavsiyelerde bulunacak güvenebileceğiniz bir kuruluşla çalışmalarını isterim… Bir çözüm satın almaya çalıştığınızda, çözümün ne olduğunu düşündüğünüzle silahlanmış olmanıza gerek yok… bu, yinelemeli olmanıza ve bu süreci birlikte sürdürmenize olanak tanır.”
Angus, tedarikçinin rolünün çözüm satıcısından güvenilir danışmana dönüşmesi gereken noktanın burası olduğunu söyledi.
Ve bu genellikle rahatsız edici bir şey söylemek anlamına gelir.
“O kadar çok danışmanlık yaptım ki 'Aslında yapay zeka sizin için çözüm değil' dedim.”
Bazı durumlarda en iyi cevap artık teknolojinin olmamasıdır.
“Bunu çok temel bir makine öğrenimiyle çözebiliriz… Sadece bugün sahip olduğunuz araçları mümkün olan en iyi şekilde kullanmıyorsunuz.”
Bu dürüstlük güven ve uzun vadeli ilişkiler yaratır. Angus, “Bu konuşma boyunca sana rehberlik edecek güvendiğin birine ihtiyacın var” dedi.
Sonuç odaklı düşünceye geçiş, yapay zeka başarısının ölçülme şeklini değiştiriyor.
Rakipler bunu yapıyor diye yapay zekayı kullanmak yerine, şirketler bunun müşteri deneyimini gerçekten geliştirip geliştirmediğini değerlendirmeye başlıyor. Bu, sınırlı bütçeler ve artan beklentiler gerçeğini yansıtan, daha yavaş ve daha bilinçli bir yaklaşımdır.
“Bütçeler kısıtlı. Her şirket, her departman daha azıyla daha fazlasını yapmak zorunda kalıyor.”
Bu baskı aynı zamanda kanal stratejisini, yatırım kararlarını ve gösterişli dönüşüm yerine pragmatik inovasyona yapılan yeni vurguyu da etkiliyor.
2026 yılına kadar müşteri deneyimini aksatmadan artan güvenlik iyileştirmeleri
Aynı olgunluk, şirketlerin yeni yıla girerken güvenlik ve risk hakkındaki düşüncelerinde de görülüyor. Angus, şirketlerin müşteri yolculuğunu kesintiye uğratan karmaşık araçlar kullanmak yerine, müşterilerin farkına bile varmadan güvenlik kazanımları elde etmek için artan iyileştirmeler aradığını söylüyor.
“Küçük başlayabilirsin… Çok faktörlü kimlik doğrulama ve tek kullanımlık şifreler gibi şeylere müşterilerin halihazırda kullandığı kanallar aracılığıyla bakabilirsin.”
“Bunu artımlı değişikliklerle yapabilirsiniz. Müşterilerinizi rahatsız etmeden sesiniz ve dijital kanallarınız için uçtan uca şifreleme uygulayabilirsiniz. Bu aynı zamanda müşteri tabanınıza kendi yatırım getirinizi değil, onların güvenliğine yatırım yaptığınızı gösterir.”
CPaaS ile yapay trafik enflasyonu gibi sahtekarlık ve anormalliklerin gerçek zamanlı izlenmesi ve tespiti, dolandırıcılık faaliyetlerinin ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir. Küresel kuruluşlar aynı zamanda veri konumu gereksinimlerini ve verileri nasıl güvence altına alacaklarını da dikkate almalıdır. Angus, “En büyük risk, normalde verileri nasıl depoladığınız ve bunları nasıl kullandığınızdır” diyor.
“Bunlar, maliyetleri artırmak zorunda kalmadan sizinle müşteri etkileşimini güvence altına almak için perde arkasında yapabileceğiniz şeylerdir.”
Angus, 2026'da yapay zeka yönetimi ve müşteri deneyimi üzerindeki etkisi hakkında daha fazla GDPR benzeri açıklamanın beklenebileceğini söyledi.
“Yapay zeka yoluyla daha fazla veri işledikçe, veri sızıntısını ve halüsinasyonları durdurmak için verileri nasıl işlediğimiz konusunda uymamız gereken daha katı protokoller göreceğimizi düşünüyorum.”
Avrupa'daki ve diğer yerlerdeki hükümetler, şirketlerin müşterilere hizmet etme ve verilerini yönetme biçimlerinden sorumlu tutulmalarını sağlamak için muhtemelen daha fazla kontrol uygulayacak.
2026'da kurumsal yapay zeka olgunluğu nasıl görünecek?
İleriye baktığımızda başarılı olan şirketler, en fazla yapay zekaya sahip olanlar değil, en net niyetlere sahip olanlar olacak.
Angus, “Her şey öncelikliyse hiçbir şey öncelikli değildir” dedi.
Bu anlamda, 2026'da müşteri deneyiminde yapay zekanın bir sonraki aşaması kesinlikle zeka ile ilgili değil. Bu yargılamayla ilgili. Yapay zeka olgunlaştıkça liderler, en akıllı hareketin her zaman daha fazla teknoloji satın almak değil, doğru kişilerle masada daha iyi soruları daha erken sormak olduğunu keşfediyor.
Bir yanıt yazın