Nieuwer her zaman daha iyi demek değildir.
Bir çocuğa yeni oyuncaklara ihtiyaç duymadıklarına ikna eden bir ebeveyn olsun, zaten sahip oldukları 30 ile pek oynamadıkları için, ister çatlak vazo ve satmaya çalıştıkları eşleştirilmiş ciltsiz kitapların 'karakter' olduğu açıklandığı açıklanmıştır – herkes, tüm yaşamın anlamının anlamının cümlesinin bir varyasyonunu duymuştur.
Bunun nedeni bilgelik içerdiği için.
Her ne kadar en yeni parlak yeni gadget, moda-müstenci veya üst düzey araba kesinlikle gözü çekse de, daha sık veya gereksiz ve gereksiz değiller.
Peki, Ajan AI tüm bunlara nereye uyuyor?
Fırtınadaki müşteri hizmetleri ve deneyiminin teknolojinin etkileyici olmadığını; Her kuruluş için uygun olmayabilir.
Ne yazık ki, Ajan AI'nın iletişim merkeziniz veya müşteri hizmetleriniz için en iyi seçenek olup olmadığını bulmak zor olabilir.
Buna göre Sabio'nun Baş İnovasyon Sorumlusu Stuart Dorman, Bunun nedeni kısmen birçok teknik tedarikçinin ajan AI'yı tek bedene uyan bir çözüm olarak itmesidir.
Bu, özellikle ajanik yapay zeka ve diğer AI teklifleri arasındaki farklar konusunda daha az deneyimli ve iyi bilgili şirketler için hype'ı kesmeyi zorlaştırabilir.
Dorman için, özünde, Ajan AI üç şey gerektirir: bir konuşma arayüzü, akıl yürütme seçenekleri ve bir müşteri adına hareket etmek için özerklik.
“Bazı şirketler tüm bu yığın için tamamen hazır değiller – ama bu bir yerden başlayamayacakları anlamına gelmiyor.” Dedi.
Yapı Taşları AI başarısına
Birçok teknik uygulama gibi, bir kuruluşun ödülleri ne ölçüde seçebileceği gibi, genellikle mevcut temeller tarafından belirlenir.
Dorman deneyiminde, Ajan AI'dan tam olarak yararlanmak için şirketlerin aşağıdakileri olmalıdır:
- Güçlü Veri Altyapısı
- API'ler aracılığıyla erişilebilir sistemler
- Müşteri yolculuğunun birleştirilmiş bir görünümü
“Temel unsurları olmayan bir şirket – verilerine susturulduğunu veya erişilemediğini söyleyin – bu AI kullanamayacakları anlamına gelmez, bu sadece kapsamın sınırlı olacağı anlamına gelir.”
Dorman gerçekten de “AI için yakıt” olarak tanımladığı ve dört alana bölünebilir verilerin önemini vurgulamak istiyor: dahili veriler, müşteri verileri, görev atığı ve tüketici hissi.
Bir şirket, ajan AI çözümlerinin uygulanmasını ciddi şekilde düşünmeden önce, dahili verilerinin ve bilginin doğru ve güncel olmasını sağlamalıdır. Aksi takdirde AI yanlış bilgi üretebilir.
Dorman, “Bu, işlerin yanlış gitmesinin en basit yolu.”
Müşteri veri perspektifinden bakıldığında, kuruluşlar tarafından CRMS ve ERP'ler gibi verileri depolamak için kullanılan sistemlerin erişilebilir olması çok önemlidir.
Buna ek olarak, bir şirketin sistemleri, AI'nın harekete geçmesini ve görevleri tamamlamak için gerekli bilgilere erişmesini sağlamak için tasarlanmalıdır.
Tüketici tarafından, Openai ve Amazon gibi şirketlerden gelen ajan AI çözümleri, büyük sorunları güvenle karşılayan kişisel verilere erişim gerektirir.
Dorman, bunun AI uygulaması için en büyük zorluklardan biri olduğunu özetliyor:
Diyerek şöyle devam etti: “Bir meta veya Google'a bu tür bir erişim vermek için rahat mısınız? Birçok insan için cevap hayır – ve bu henüz çözmediğimiz benimseme için gerçek bir engel.”
Meyve suyu değerli mi?
Oldukça açık bir değerlendirme gibi görünse de, ajan AI çözümlerini – ve aslında her AI çözümünü – tanıtmayı düşünen kuruluşların, teknolojinin YG'yi nasıl sağlayacağı konusunda net bir rota haritasına sahip olması gerekir.
Suların çamurlu olduğu yerlerde, birçok kuruluşun hangi geri dönüşü çabaladıkları veya nasıl ölçecekleri konusunda net olmamasıdır.
Ve bu daha geniş bir sorundur – sadece temas merkezlerinde değil, AI'nın iş uygulamalarında.
Dorman ayrıca ROI Krimpen için zaman çizgilerinin nasıl olduğunu tartıştı.
“Eskiden 12-18 ay olan şey artık altıda genellikle bekleniyor” dedi.
“Örneğin, arka ofis AI araçlarına ve ortak pilotlarına birçok yatırım gördük, ancak üretkenlikte henüz belirgin bir sıçrama değil.
Diyerek şöyle devam etti: “Yani baskı, değeri – hızlı – kanıtlamaktır ve burada net bir strateji gerekli hale gelir.”
Sabio nasıl yardımcı olabilir
Kuruluşlar için bir CX ve Müşteri Hizmetleri Uygulama Uzmanı ve Uzman Hizmet Ortağı olarak SABIO, hangi AI araçlarının mevcut altyapılarını en iyi şekilde desteklediğini ve YG'ye ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Şirket ayrıca, diğer teknoloji yinelemelerini deneyerek şu anda ajan yapay zeka için uygun olmayan şirketleri de destekleyebilir.
Dorman, şirketin müşterilerin neyi başarmak istedikleri hakkında bilgi toplamak için konuşma AI'sını nasıl kullanmaya başlayacağını açıklar – bu durumda British Airways'de olduğu gibi.
Bu veriler daha sonra yeni sistemlerin uygulanması veya mevcut API'ler üzerinden ortaya çıkma gibi dahili öncelikleri teşvik edebilir.
Buna ek olarak, Sabio organizasyonları daha sonra Ajanik AI gibi daha gelişmiş AI seçenekleri sunmaya hazır oldukları bir noktaya ulaşmaya yardımcı olabilir.
Dorman, “İnsan ajanlarına yardımcı olmak için kullanıldığında bile, yine de bilgi tabanının doğru olmasını, veri sistemlerinin güvenilir olmasını ve kullanıcı arayüzünün (soğan) iyi düşünülmüş olmasını sağlamalıyız.” Dedi.
“Örneğin, gerçek zamanlı bilgileri ortaya çıkarmak yeni ajanlar için harika, ancak tecrübeli bir temsilciyi tahriş edebilir. Bu nedenle tasarım ve kullanılabilirlik hususları da var.”
Sabio'nun Ajan AI referansları hakkında daha fazla bilgi için Stuart Dorman ile bugün CX'in özel röportajını burada görüntüleyin.
Bugün web sitesini ziyaret ederek Sabio'nun tüm uygulama ve hizmetlerini de görüntüleyebilirsiniz.
Bir yanıt yazın