Nice, Genesys ve Five9 yakın zamanda, müşterilerle etkileşime giren AI ajanları oluşturmadaki markaları desteklemek amacıyla AI Studios'u başlattı.
Bu çözümlerin çoğu dışarıdan seçeneklerine benziyor.
Bununla birlikte, otonom AI için bir stüdyo geliştirilmesi ile halihazırda mevcut AI araçlarının yeniden adlandırılması arasında büyük bir fark vardır, ancak insanların bunun bir atılım olduğunu düşünmelerini beklerler.
Bu kritik bir soruya yol açar: Bu yeni pişmiş AI stüdyolarından birinde ne aramalıyım?
Önde gelen CX analistleri bu soruyu bugün CX güncellemesinin bir bölümünde tarttılar.
Ayrıca, AI stüdyolarını değerlendirmede bazı önemli hususlar paylaştılar.
Bu stüdyo işbirliği için ortak bir çalışma alanı sunuyor mu?
İletişim merkezleri, ekiplerin yapay zeka çalışması kurabileceği, düzenleyebileceği ve yönetebileceği merkezi bir ortam beklemelidir.
Yine de açık bir açık hava rehberliği olmalı. Ne zaman Liz Miller, VP & Ana Analalist Takım Anı Araştırmasında“En zorlayıcı stüdyolar, her aletin pegboard üzerinde bir yeri izlediği eski okul çalışma tezgahları gibidir. Şu anda AI'daki temas merkezlerinin kanepede birçok araç var, ancak kontur yok.
Neyse ki, tedarikçiler çekiçin nereye gittiğini, egzersizin nereye gittiğini tanımlamaya başlar. Bu netliğe ihtiyacımız var.
Dahası, olasılık bir kez inşa etmek ve her yerde çok önemli kullanmaktır. Bu aynı zamanda, otomasyon çözünürlüğünü tipik temas merkezi atamasının ötesine uzatan arka ve orta ofis sistemlerindeki AI ajanlarının bağlanmasında destek için de geçerlidir. Sonuçta, temas merkezi AI aracılarını şirketteki başkalarıyla bağlamak, değer teklifini çoğaltır.
AI ajanlarının performansında ne kadar görünürlük kazanıyoruz?
AI inşa etmek için bir yere sahip olmak yeterli değildir. İletişim merkezlerinin de kullanım, performans ve maliyetler için görünürlüğe ihtiyacı vardır. Bu nedenle, stüdyoların kullanıcıları şu şekilde cevaplaması gerekir:
- En çok hangi AI ajanları kullanılır?
- Bana ne kadara mal oluyorlar?
- Müşteri başına Segment veya İş Akışı YG'si nedir?
İkinci ve üçüncü sıranın bu maliyet analizi ile liderler, daha akıllı kararlar almayı ve AI ajan stratejilerini genişletmeyi sağlar.
Bu algılanabilirlik olmadan, AI ajanlarının kullanımı bir inanç sıçramasıdır. Bu, liderlere güven, netlik ve kontrol ile izin verir.
Finbarr Begley, Cavell'de kıdemli araştırma analistiİletişim merkezlerinin de çözmemizi nasıl sağladığını da vurguladı: “Bu tür bir müşteri için bu tür bir soru üzerinde ajan kullandığımızda, bu çok değerli. Bu tür bir müşteri için ilgilenmesek bile, x miktardan tasarruf ediyoruz. Bu, bu AI Studio çapraz gözlülüğü platformlarıyla elde ettiğiniz ayrıntılı seviye.”
Yeterince çarpışma bariyerini nasıl belirleyebiliriz?
Satıcılar güçlü yakalamaları vurgularlar, ancak ne gerektirdikleri konusunda genellikle belirsizdir.
İletişim merkezleri, sağlayıcıları bu konuda araştırmalı ve garantilerinin şirket politikası, güvenlik gereksinimleri ve müşterinin beklentileri ile uyumlu olmasını sağlamalıdır.
Örneğin Genesys, AI'nın örgütsel düzeyde nasıl kullanılabileceğini belirlemek için çarpışma bariyerlerinden 'kılavuzlarından' bahsediyor. Güzel benzer bir yaklaşım benimser.
Bu kılavuzlar şunları göstermeye yardımcı olabilir: “Ajanik yapay zekayı kullanabilirsiniz, ancak yalnızca belirli iş akışlarını etkinleştirmek için.” Ve: “Büyük dil modellerini kullanabilirsiniz, ancak yalnızca önceden tanımlanmış yollarla.”
Begley'nin belirttiği gibi:
Bu tür bir yapı esastır. Gölge AI'nın girmesini engellerken, çalışanlar hala güvenli bir ortamda keşfetme ve yenilik yapma özgürlüğü veriyor.
Bitiş noktası: Bu yeni teknolojiye yeni bir yaklaşım izlemek
2020'de, CIO'ların çoğu temas merkezinin yakınında AI istemiyordu. Bu COO'nun dünyasıydı ve silosunda kaldığı sürece iyiydi.
Ama şimdi? Bu düşünce artık uçmuyor.
CIO'ları tanıyan CIO'lar, şirket genelinde etkiyi dikkate alarak temas merkezi dönüşümlerinde daha fazla yer alır.
Bu noktaya değindikten sonra Miller devam etti:
Bu nedenle, AI'yı hala bir iletişim merkezi projesi olarak ele alıyorsanız, daha büyük bütünü kaçırırsınız. Gözlemlenebilirlik verileri, performans istatistikleri ve YG. Bu veriler ekipler arasında paylaşılmalıdır: pazarlama, satış, finans, ürün.
Bununla birlikte, CIO'lar ve temas merkezi liderleri bu siloları nasıl kapatacağından emin değiller.
Miller, “Tam olarak çikolata ve inşaatçı bir araya gelmiyor,” diye devam etti. “Daha çok çikolata ve bodrum katında sakladığınız gizemli kutuya benziyor.”
“Ama bu an. İletişim merkezi liderleri bunu bir hırsızlık olarak görmeyi bırakmalı. Bu kontrolü kaybetmekle ilgili değil, masada stratejik bir sandalye davranmak ve talep etmekle ilgili.”
Şimdiye kadar, temas merkezleri AI stüdyolarının lens tarafından kullanılmasına izin verilmiyor: “Kimse İletişim Merkezini anlamıyor.” Bunun yerine, bunları stratejik olarak yönetmek, verileri paylaşmak, çapraz fonksiyonel işbirliği yapmak ve sonuçta AI'nın tam potansiyelini gerçekleştirmek için kullanın.
Bir yanıt yazın