Yapay zeka otomasyonu, günlük denetime ihtiyaç duyan bir dijital stajyeri işe almak değil, bir işi ortadan kaldırmak gibi hissettirmelidir. Ancak çoğu CX otomasyon programı tam da bunu yapar: bozuk bir sürece bir bot ekler ve buna dönüşüm adını verir. Sonuç olarak istisna kuyrukları, bot bakımı ve “otomasyonu yönetmeye” adanmış haftalık toplantılar ortaya çıktı.
Gerçek yapay zeka iş akışı basitleştirmesi, görevin artık mevcut olmadığı veya insanlar için görünmez hale geldiği anlamına gelir. Bu, farklı bir başlangıç noktası gerektirir: Bir model hayata geçmeden önce iş akış biçimini yeniden tasarlamak.
Yapay zekanın aslında 'işi ortadan kaldırması' ne anlama geliyor?
Çoğu ekip, bir görevin görünen yüzeyini otomatikleştirirken, alttaki karmaşık sürece dokunulmaz. Alımı bir bot yönetiyor, ancak aktarımı hâlâ birileri koordine ediyor. Gösterge paneli iyileşirken, çaba sessizce ölçülmeyen yeniden işleme ve kalite kontrollerine dönüşür.
İş hareketleri bundan daha disiplinlidir. Şunu sorar: Bugün bu iş akışını yeniden tasarlasaydık bu görev yine de gerekli olur muydu?
Otomasyon basılı materyali nasıl oluşturabilir?
Otomasyon, katmanların kaldırılması yerine eklendiğinde ek yük oluşturur. CX operasyonlarındaki en yaygın suçlular tahmin edilebilir:
1 – Olağanüstü fırtınalar
Bunlar, uç durumlarda otomasyonlar bozulduğunda ve insanlar önceliklendirmeyi devraldığında ortaya çıkar. Bir ekip alımı otomatikleştirdiğinde, ancak yürütmeyi başka bir ekip kontrol ettiğinde yeni aktarımlar ortaya çıkar ve artık birisinin dikişi yönetmesi gerekir.
2 – Gölge çalışması
Entegrasyon hiçbir zaman tasarımın bir parçası olmadığından aracılar bağlantısız sistemler arasında çıktıyı kopyalayıp yapıştırdığında bu durum ortaya çıkar.
3 – Metrik Tiyatro: Gerçek çaba ölçülemeyen işe kaydırılırken gösterge tablolarının iyileştirilmesi. Otomasyonunuzun işlevsel kalabilmesi için haftalık toplantı yapılması gerekiyorsa, muhtemelen herhangi bir işi ortadan kaldırmamıştır; sadece onu hareket ettirdi.
Müşteri deneyiminde hangi görevler otomatikleştirilmemelidir?
Hepsi bu değil olabilmek otomatikleştir yapmalı otomatikleştirilecek – en azından henüz değil. Arızalı süreçler otomatikleştirildiğinde kafa karışıklığı daha da artar. Düşük hacimli, yüksek muhakeme gerektiren işler genellikle sağladığından daha fazla yapay zeka düzeltmesiyle sonuçlanır. Benzer şekilde, faturalandırma anlaşmazlıkları, dolandırıcılık iddiaları ve uygunluk tespitleri gibi yüksek riskli kararlar, otomasyonun tek başına sağlayamayacağı bir yönetim gerektirir.
Aynı dikkat, kararsız girdilere sahip iş akışları için de geçerlidir. Yukarı akış verileri tutarsız olduğunda, otomasyon sessizce gizlenmiş bir veri temizleme projesine dönüşür.
Konuşmaya dayalı yapay zeka müşteri hizmetleri için ana ağ geçidi haline geldikçe bu daha da önemli hale geliyor. Gartner, 2028 yılına kadar müşterilerin en az %70'inin hizmet yolculuklarına başlamak için konuşmaya dayalı yapay zeka arayüzünü kullanacağını öngörüyor. Eğer bu ön kapı zincirin daha aşağılarında kaotik iş akışları yaratıyorsa, kuruluşlar müşteri deneyimini iyileştirmiyor, karmaşayı büyütüyorlar.
İş akışları otomatikleştirilmeden önce nasıl yeniden tasarlanır?
En etkili otomasyon programları işi bir operasyon gibi ele alır: kesmeden önce teşhis koyarlar.
Süreç madenciliğigerçekte olup bitenleri uçtan uca haritalamak için iş sistemlerinden veri çeken ve görev madenciliğiGerçek masaüstü etkinliğini analiz etmek için yapay zekayı kullanan bu teknoloji, her iki ekibin de süreç haritasındaki idealleştirilmiş versiyon yerine iş akışının gerçek yüzünü görmesine yardımcı oluyor. Süreç madenciliği, herhangi bir otomasyon yatırımı yapılmadan önce gerçek verimsizliklerin belirlenmesi için bir temel oluşturabilir.
Çalışma görünür hale geldiğinde, pratik bir yeniden tasarım sırası şu şekilde görünür: mükerrer kontrolleri ve gereksiz yönlendirme adımlarını kaldırın; mülkiyeti netleştirerek transferlerle mücadele etmek; daha iyi formlar ve veri doğrulama yoluyla girdileri standartlaştırın; sonra 'mutlu yolu' olabildiğince tahmin edilebilir ve sıkıcı hale getirin. Otomasyon ancak bu noktada güvenilir hale gelir çünkü kaos etrafında değil, istikrarlı bir çekirdek üzerinde çalışır.
Yapay zekanın gerçek operasyonel verimliliği nasıl ölçülür?
Gerçek verimlilik, kalite kaybı olmaksızın, çözümlenen sonuç başına daha az insan dakikasıdır. Daha az tıklama yok. 'Yapay zeka kullanımı' için daha yüksek rakamlar yok.
Otomasyon ve CX dönüşümü liderleri için basit bir puan kartı, yeniden çalışma da dahil olmak üzere çözülen vaka başına insan süresini içerir; istisna oranı ve takasa kadar geçen süre; ilk temasta çözüm ve tekrarlanan temasların yüzdesi; istekten tamamlanmaya kadar olan döngü süresi; ve QA puanları ve denetim işaretleri gibi kalite ve uyumluluk sonuçları.
Otomasyon çalıştığında birlikte gelişirler. Yalnızca bir ölçüm hareket ederse, çaba büyük olasılıkla başka bir yere kaymıştır; henüz ortadan kaldırılmamıştır.
Otomasyonun ekipler arasında yayılmasını önleyin
Her ekip kendi çözümünü oluştururken otomasyonun yaygınlaşması meydana gelir. Tekrarlanan mantık, tutarsız kurallar ve hassas noktadan noktaya entegrasyonlar ortaya çıkar. Çözüm daha fazla yönetişimde değil, daha iyi tasarım ve paylaşılan altyapıda yatıyor. İş akışı mantığını merkezi tutmak, kuralların her araca kopyalanmasını önler. Entegrasyonu sonradan akla gelen bir düşünce olarak değil, bir ürün olarak ele almak, insanların sistem boşluklarını manuel olarak kapatmadıkları anlamına gelir.
Bir sonraki otomasyon uygulamanız için bir kontrol listesi
Bir otomasyon projesine başlamadan önce altı sorudan oluşan bir basınç testi yapın:
1 – Görev otomatikleştirmek yerine silinebilir mi?
2 – Değilse, bu başka bir adımla birleştirilebilir mi?
3 – Transferler tek bir sahibe indirgenebilir mi?
4 – Girişler kararlı ve yukarı yönde doğrulanmış mı?
5 – İstisna planı nedir ve bu planın sahibi kimdir?
6 – Bu, sonuç başına harcanan zamanı ölçülebilir şekilde azaltacak mı?
Bu soruların net yanıtları yoksa ekip otomasyona hazır değildir.
Otomasyon yeni bir iş değil, daha az iş gibi hissettirmeli
En etkili yapay zeka otomasyon programları, konu basitleştirme olduğunda acımasızdır. İlk önce yeniden tasarlıyorlar, ikinci olarak otomatikleştiriyorlar ve başarıyı bot faaliyetlerinde değil, insanların tasarruf ettiği zamandan ölçüyorlar.
Yapay zekayı bir çıkarma aracı olarak ele almak (adımları ortadan kaldırmak, aktarımları daraltmak, akışları standartlaştırmak) iş yükünde kalıcı bir azalma sağlar.
Temiz, istikrarlı bir süreçte sunulan otomasyon, sessiz ve güvenilir bir şekilde çalışır. İyi bir CX dönüşümü aslında böyle görünür.
Sık sorulan sorular
Yapay Zeka İş Akışı Basitleştirmesi nedir?
Gereksiz adımları ortadan kaldıracak şekilde bir süreci yeniden tasarlama ve ardından kalanları otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanma uygulamasıdır.
Otomasyon sürecinin yeniden tasarlanması müşteri deneyimi sonuçlarını nasıl iyileştirir?
Aktarımların, istisnaların ve yeniden işlemelerin sayısını azaltır, aynı zamanda hızı, kaliteyi ve müşteri çabasını artırır.
Bir CX otomasyon stratejisi ilk olarak neye öncelik vermelidir?
Atıkları ortadan kaldırmak, dengesiz girdileri düzeltmek ve mülkiyeti netleştirmek. Daha sonra istikrarlı çalışmanın otomasyonu gelir.
Yapay zekanın operasyonel verimliliğini kendinizi yanıltmadan nasıl ölçersiniz?
Sonuç başına toplam insan süresini, istisna oranlarını ve tekrarlanan iletişim oranlarını izleyin. Çaba ölçülmeyen işe kayarsa verimlilik kazanımı gerçek olmaz.
Bir yanıt yazın