Yapay zeka, statik kararlar için çok hızlı değişiyor. Modeller, tedarikçiler ve düzenlemeler hızla değiştiği için alıcıların, satın alma sırasında seçenekleri değerlendirmekten daha fazlasını yapması gerekir.
Yapay zeka seçimlerinin zaman içinde nasıl dayanacağını anlamaları gerekiyor.
Benimseme hızlandıkça, gelişemeyen bir yapay zeka yaklaşımıyla ilişkili yapısal risk de artıyor. Bu risk erken uygulamalarda zaten mevcuttur.
Eğer Rhys Harris, Content Guru'nun yapay zeka ürün direktörüaçıkladı Bugün CXasıl sorun sadece performans değil:
“Gerçek maliyet, yeterince hızlı uyum sağlayamamamızdır.”
Aşağıdaki altı soru, taahhüt gerçekleşmeden önce esnekliğe, yönetişime ve ticari gerçeklere meydan okumak için tasarlanmıştır.
1. Temel müşteri deneyimi platformumuzu değiştirmeden yapay zeka sağlayıcılarını değiştirebilir miyiz?
Esneklik mimariyle başlar. Yapay zeka yetenekleri iş akışlarına veya platformlara sıkı bir şekilde yerleştirildiğinde, daha sonra geçiş yapmak pahalı ve yıkıcı hale gelir.
Harris, değişimin kaçınılmaz olduğunu ve sistemlerin buna göre tasarlanması gerektiğini vurguladı:
“Buluta geçişe baktığınızda bile, doğru altyapıya sahip olmak, sunduğunuz ürünün doğru dayanıklı temeli, bazı durumlarda işlevsellik kadar önemlidir.”
Uygulamada bu, satıcıların yalnızca kağıt üzerinde entegrasyonlar sunmakla kalmayıp, yığın genelinde değiştirilebilir bileşenleri de desteklemesi gerektiği anlamına gelir.
Harris, “Müşterilerimiz, hizmet sunumunu aksatmadan, müşteri yolculuğunun farklı bölümleri için ihtiyaç duydukları sağlayıcıyı değiştirebilirler” dedi.
Geçiş, yeniden platform oluşturmayı veya büyük bir yeniden geliştirmeyi gerektiriyorsa, kilitlenme riski zaten mevcuttur.
2. Yolculuğun bazı kısımlarını kaydediyor muyuz?
Kilitlenme nadiren yüksek profilli uygulamalarla başlar. Dışa doğru genişlemeden önce genellikle daha küçük, dahili kullanım durumlarıyla (temsilci yardımı, QA, analitik) başlar.
Bu “kolay kazançlar” uzun vadeli sınırlamaları sessizce tanımlayabilir.
Bağımlılığın nerede başladığını anlamak kritik öneme sahiptir. Ses, sohbet veya dahili araçlarla ilgili erken kararlar, daha geniş müşteri deneyimi yığınının daha sonra ne kadar kolay gelişeceğini belirleyebilir.
Harris, alıcıların istatistikleri ve sonuçları buna dayandırdıklarından emin olmaları gerektiğini söyledi:
“Ancak aynı zamanda, bu esnekliği sınırlayan çok yıllı sözleşmelere bağlı kalmadan, değişme esnekliğinin de olması ve değişen gereksinimlere ve iş ihtiyaçlarına karşı geleceğe hazır olması gerekir.”
3. 'Çok satıcılı' pratikte ne anlama geliyor ve anahtarı kim kontrol ediyor?
Birçok tedarikçi kendilerini çok satıcılı olarak konumlandırıyor ancak gerçekler önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
Gerçek esneklik yalnızca birden fazla entegrasyonla ilgili değildir. Önemli olan bu sağlayıcıların ne kadar kolay değiştirilebildiği ve bu süreci kimin kontrol ettiğidir.
Harris, bunun önemli olmasının temel nedeni olarak yapay zeka pazarındaki değişkenliğe işaret ediyor:
“Doğru alanlarda tam ve doğru otomasyona ulaşmak ve sonuçta müşterilerinizi tedarikçi istikrarsızlığından korumak için bunların hepsini yapmanız gerekiyor.”
Başka bir satıcıya geçiş, satıcının müdahalesini, yeni sözleşmeleri veya mimari değişiklikleri gerektiriyorsa, “çok satıcılı”nın göründüğünden daha fazla sınırlaması olabilir.
4. Kanal başına gecikme ve performans nasıl yönetilir?
Tüm AI iş yükleri aynı gereksinimlere sahip değildir. Bunları değiştirilebilirmiş gibi ele almak performansı ve maliyet verimliliğini sınırlayabilir.
Harris, gerçek zamanlı ve eşzamansız kullanım durumları arasındaki farkı vurguladı:
“IVR'nizin başında sesten sese konuşma modeline sahip olmak istiyorsanız bu çok zor olmalı… [which is] bir etkileşimin özeti gibi bir şeyden çok farklı. Sonuçta aynı değer düzeyine ulaşmak için gecikme süresinin düşük olması gerekmiyor.”
Bu ayrım önemlidir. Sesli etkileşimler düşük gecikme ve anlık yanıt hızı gerektirirken, özetleme veya analiz gibi görevler gecikmeleri tolere edebilir.
Bir satıcının modelleri belirli kullanım durumlarına göre uyarlama yeteneği, yaklaşımlarının ne kadar esnek ve etkili olacağını gösterir.
5. Üçüncü taraflarla olan yönetişim, denetlenebilirlik ve tedarik zinciri riskleriyle nasıl başa çıkıyorsunuz?
Yönetişim, özellikle yapay zeka ekosistemleri birden fazla sağlayıcıyı içerecek şekilde genişledikçe, kilitlenme görüşmesinin merkezi bir parçası haline geliyor. Harris, aynı zamanda yönetişimin aynı şekilde uygulanamayacağını söylüyor:
“Yapay zekanın potansiyel kullanım örneklerinden bazıları… diğerlerinden daha fazla organizasyonel risk teşkil ediyor.” Konuşmaya dayalı aracılar ve temsilci destek uygulamaları “dahili olarak karşılaşılan bir şeyden farklı bir yönetim düzeyi gerektirir.”
Harris, şirketlerin mevcut düzenlemelerden haberdar olması ve her bölge veya ülkedeki, bazen de eyalet düzeyindeki işleme gereksinimlerine uymalarını sağlamaları gerektiğini tavsiye etti:
“Öncelikle faaliyet gösterdiğiniz veya faaliyet göstermeyi planladığınız alanlarda nelerin geçerli olduğunu bilmek ve sonuçta verilerin güvendiğiniz kuruluşlar tarafından yerel olarak saklanmasını sağlamak önemlidir.”
Mevcut jeopolitik iklim göz önüne alındığında, alıcıların farklı bölgelerdeki tedarikçilerle çalışmanın risklerinin farkında olması gerekiyor. Harris, özellikle hiper ölçekleyici topluluğundaki bazı sağlayıcıların genel merkezinin ABD'de olması gerçeğinin “Avrupa ülkelerini gözle görülür şekilde riske attığını, örneğin Fransa'nın artık önce Avrupa'yı satın almak için çok daha etkili yasalar çıkardığını gösteriyor. Ve bu, son 20 yıla kıyasla oldukça büyük bir değişiklik” diye açıklıyor.
“Verilerinizin ilk olarak nerede barındırılacağı konusunda size esneklik ve netlik sağlayabilecek, gelip bu tür sorunlar hakkında sizinle konuşacak ve dahili yönetim süreçleriniz boyunca size uygun şekilde rehberlik edecek CX sağlayıcılarıyla çalışın.”
Alıcılar aynı zamanda birincil tedarikçinin ötesinde daha geniş tedarik zincirine de bakmalı ve tedarik zincirindeki riski sınırlamak için alt yüklenicilere yönelik durum tespiti yapmalarını sağlamalıdır.
Bu, verilerin nerede işlendiğini, nasıl işlendiğini ve bileşenler değiştiğinde uyumluluğun nasıl korunduğunu anlamayı içerir.
Bu görünürlük olmadan, sağlayıcıları değiştirmek istenmeyen düzenlemelere maruz kalmayla sonuçlanabilir.
6. Maliyetler değişirse hangi ticari koşullar bizi korur?
Fiyatlandırma modelleri, öngörülemezlikten kaynaklanan farklı türde bir bağımlılığa neden olabilir.
Harris, tüketime dayalı fiyatlandırmanın özel bir endişe kaynağı olduğunu belirtti:
“En büyük risk, yapay zekaya tüketim temelli bir yaklaşım ve size jeton maliyetleri veren ya da özellikle sezonluk talep olduğunda tahmin edilmesi zor bir kullanım rakamı veren tedarikçilerle çalışmaktır.”
Token bazlı veya kullanıma dayalı fiyatlandırma esnek görünebilir ancak geniş ölçekte yönetilmesi zor olabilir. Harris bunun yerine alıcıların netlik ve koruma sağlayan fiyatlandırma yapılarını araması gerektiğini söyledi:
“Sonuçta, alıcılar sabit bir yükümlülük karşılığında belirli bir süre içinde belirli bir düzeyde savurganlık elde etme yeteneğine sahip olmalıdır.”
Öngörülebilir maliyetler ve şeffaf koşullar, uzun vadeli giderler üzerinde kontrolün sürdürülebilmesi için çok önemlidir.
Tedarikçiler, alıcıya sözleşmenin süresi boyunca hangi hizmetleri ve korumaları alacağını gösteren bir dizi açık lisans ücreti sunmalıdır.
Alıcıların şartlar ve koşullarda ek değişiklik yapmadan esnekliklerini artırabilmeleri için sağlayıcıların ayrıca sezonluk ve kampanya bazlı talebi de anlaması gerekir.
Yapay zeka tedarikçi seçimini yeniden düşünmek
Bu sorular yapay zekanın nasıl değerlendirilmesi gerektiği konusunda daha geniş bir değişimi yansıtıyor.
Satıcı seçimi artık yalnızca özellikler veya model performansıyla ilgili değil. Artık mesele aynı zamanda değişim için tasarlamakla da ilgili. Kuruluşlar tek bir araç seçmezler: bir ekosistem ve onun içinde gelişme yeteneği inşa ederler.
Harris, “Alıcıların, sonuçlar başlangıçta hedeflediklerine ulaşmazsa ne olacağının farkında olmaları gerekiyor” dedi.
“Sektörde moda bir kelime olduğunda ve insanlar bir adım geri atmadan ve doğru esnekliğe sahip olmalarını sağlamak için neler yapabileceklerini düşünmeden 'bu tür bir teknolojiye atlamanız gerekiyor' dediğinde bu her zaman bir risktir.”
Harris bunu bir ortaklık mücadelesi olarak görüyor: “Güvenilir bir yapay zeka danışmanı olan bir CX sağlayıcısıyla çalışmanız gerekiyor.”
Kilitlenme genellikle bir satın alma detayı olarak görünür. Zamanla bu, sonuçta hem çalışan hem de müşteri deneyimini etkileyen operasyonel bir kısıtlama haline gelir. Çevreleyen mimari ve onun içindeki esneklik, sistemin uyum sağlayıp sağlayamayacağını belirler. Doğru sorular bunu erken bir aşamada görünür kılar.
Harris, “Bu, ölçümlere ve istatistiklere dayanıyor” dedi.
“Kuruluşunuz için önemli olan nedir? Bu temel performans göstergelerine dayanarak ulaşmak istediğiniz gerçekçi hedefler nelerdir? Ve 'Bu, ikimizin de kabul ettiği kabul edilebilir bir performans düzeyi, ancak öyle değil ve bunu değiştirmek için bu şekilde birlikte çalışabiliriz' diyen bir ortakla çalışırken bunu nasıl hesaba katabilirsiniz?
Tedarikçinin “başka bir tedarikçiyle iletişime geçmesi veya kendisini çevreleyen üründe ayarlamalar yapması” gerekebilir.
Cevaplar, alıcıların ihtiyaç duydukları sonuçları doğru korumayla almalarına yardımcı olabilir. Yeniden başlamaya gerek kalmadan sürekli uyum sağlama yeteneğini geliştirmek.
Bir yanıt yazın