مع ظهور أشياء مثل الدردشة الآلية، والذكاء الاصطناعي، والاستجابة الصوتية التفاعلية، وتعلم الآلة، تستمر التقنيات الجديدة في تعطيل صناعة مراكز الاتصال. غالبًا ما تغذي هذه التقدمات الخوف من أن التشغيل الآلي سيحل في يوم ما محل البشر. لفك الضجيج واستكشاف الفرص الحقيقية حول الذكاء الاصطناعي، تعاونت مع Customer Contact Central لمناقشة الذكاء الاصطناعي في الحلول المستندة إلى السحابة. يمكنك الوصول إلى الندوة المسجلة هنا أو اقرأ أدناه للحصول على ملخص حول كيفية تفكير مراكز خدمة العملاء بشكل واقعي بشأن الذكاء الاصطناعي، مع خمسة أسئلة يجب طرحها على البائعين عند تقييم حلول الذكاء الاصطناعي.

الحقيقة مقابل الضجيج في الذكاء الاصطناعي

فماذا نعني بالضبط بالذكاء الاصطناعي؟ يوجد العديد من المجالات المتخصصة ضمن الفئة الأوسع للذكاء الاصطناعي، وغالبًا ما نرى ارتباكًا حول ما تغطيه كل مجال. أولاً وقبل كل شيء، الذكاء الاصطناعي هو جزء من علوم الحاسوب. يركز على دمج الذكاء البشري المحاكى في الآلات. في نطاق الذكاء الاصطناعي يأتي تعلم الآلة (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم العميق (DL).

يشير تعلم الآلة إلى التقنيات التي تجعل الآلات تتعلم من البيانات ثم تستخدم تلك التعلم لتوفير قيمة للمستخدم النهائي. تشمل معالجة اللغة الطبيعية جعل الآلات "تفهم" معنى اللغة الطبيعية، بما في ذلك نية الكلمات التي يستخدمها البشر للتواصل مع بعضهم البعض. يتعلق التعلم العميق بالخوارزميات التي تستلهم من هيكل دماغ الإنسان البيولوجي. لقد أثار التعلم العميق الكثير من الحماس مؤخرًا لأنه الأقرب إلى محاكاة كيفية عمل الدماغ فعليًا.

الآن، بعد أن قمنا بتعريف الذكاء الاصطناعي، أين نحن مع هذه التقنية؟

لقد كان الذكاء الاصطناعي "الشيء الكبير التالي" لفترة طويلة. منذ ظهور الحوسبة، كان الهدف النهائي دائمًا هو إنشاء تقنية معقدة بما يكفي لتكون بمثابة نظير للبشر. لقد تعرض الذكاء الاصطناعي للكثير من التقلبات لذلك نشير إلى هذه الاتجاهات على أنها "مواسم". عندما تسير الأمور بشكل جيد، نسميها "ربيع الذكاء الاصطناعي". وعندما لا تسير الأمور على ما يرام، يكون "شتاء الذكاء الاصطناعي". الآن، نحن في ربيع الذكاء الاصطناعي.

بعد ذروة آخر تحول تكنولوجي كبير - الحوسبة السحابية - أصبحت البيانات وقوة المعالجة اللازمة لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل الآن أكثر سهولة وبأسعار معقولة من أي وقت مضى. كان من السابق لأوانه على الشركات بناء بيئاتها الخاصة لتخزين كميات ضخمة من البيانات وقوة الحوسبة اللازمة لتسهيل الذكاء الاصطناعي، لكن التقدم في الحوسبة السحابية قد مكّن الذكاء الاصطناعي من العمل بسهولة أكبر. الآن، نرى اللاعبين الكبار في الحوسبة السحابية - أمازون، جوجل، مايكروسوفت - جميعهم يقدمون ليس فقط الطاقة الفعلية والمعطيات للحوسبة السحابية، ولكن أيضًا خدمات الذكاء الاصطناعي. يمكن للشركات الآن استغلال هذه التقنيات والاستفادة منها لجمع الحلول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

لقد زادت تجربة مستخدم الشركات (UX) المحسنة والواجهات سهلة الاستخدام بشكل مضاعف من نمو الذكاء الاصطناعي. كلما كانت البرمجيات أسهل في الاستخدام، زادت البيانات التي ستولدها. وكلما زادت البيانات التي يمكن استخدامها لتدريب الذكاء الاصطناعي، كانت النتيجة أفضل. لقد مرت برامج الشركات مؤخرًا بعملية استهلاكية: أصبحت البرمجيات التي نستخدمها في العمل ممتعة تمامًا مثل البرمجيات التي نستخدمها في حياتنا الشخصية. لقد ساعدت فكرة أن تجربة المستخدم هي نقطة تركيز أساسية في برمجيات الشركات على دفع هذه التقنية إلى الأمام وتوليد الكثير من الحماس.

مع الحماس يأتي الضجيج

نظرًا لكل الحماس حول الذكاء الاصطناعي، من المهم إعادة التقييم حول ما هو ممكن بالفعل مع هذه التقنية. تقدم غارتنر ما يسمى بـ "دورة الضجيج" التي ترسم الاتجاهات التكنولوجية لتظهر أي التقنيات الناشئة هي الأكثر ضجيجًا. ينمو الضجيج مع تصاعد الحلول في دورة الضجيج، ثم يصل إلى ذروة التوقعات المبالغ فيها، ثم ينحدر مرة أخرى عندما تفقد التكنولوجيا الضجيج بشكل لا مفر منه وتدخل في وهدة خيبة الأمل. الهدف النهائي هو تجاوز المنحنى وتسلق منحدر التنوير إلى هضبة الإنتاجية.

تسقط بعض التقنيات من دورة الضجيج ولا تصل أبدًا إلى المنحنى النهائي، ولكن العديد منها تفعل ذلك. المثال أعلاه هو أحدث نسخة من دورة الضجيج، ويحتوي على التعلم العميق المبالغ فيه في القمة. في عام 2009، كان الذكاء الاصطناعي في قمة دورة الضجيج. لقد رأينا السلوك نفسه يحدث في ذلك الوقت كما نراه الآن، لذا من المثير للاهتمام أن نقارن ذلك بتقنيات اليوم الأكثر ضجيجًا.

عندما يُبالغ في الضجيج حول التكنولوجيا، نشهد كتابة جميع أنواع المقالات الجنونية وتصوير أفلام ominous تتحدث عنه. بين العروض مثل Westworld والمقالات التي تدعي أن الذكاء الاصطناعي سيكتب قريبًا روايات أفضل من البشر، فإن الطريقة التي يُصوَّر بها الذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام والثقافة الشعبية غالبًا ما تكون مربكة، وتلعب على المخاوف من ما يمكن أن يسير على نحو خاطئ إذا لم يتماسك. هناك خوف حقيقي وشائع من أن يشكل الذكاء الاصطناعي تهديدًا للبشرية.

تجلى هذا الخوف بشكل شائع في تساؤلات فرق خدمة العملاء حول ما إذا كانوا سينهون وظائفهم لصالح الآلات. إن كل الحديث عن استبدال الذكاء الاصطناعي للبشر وأتمتة العمليات يغفل الفرصة الحقيقية التي يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي تحويلية.

الفرصة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مراكز الاتصال

لقد تم تطبيق الكثير من التكنولوجيا التي تم تبنيها في مكان العمل تقليديًا كوسيلة لتوفير المال. بصفتنا شركات، نضع حججًا لشراء التكنولوجيا بناءً على وفورات تكاليف محتملة. لكن في حالة الذكاء الاصطناعي، يتم تقديم الكثير من هذه الحجج بناءً على زيادة الإيرادات المحتملة بدلاً من ذلك. لا تسأل الشركات كيف يمكن أن يوفر لها الذكاء الاصطناعي المال، بل كيف يمكن أن يجلب لها المال. كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي وكلاء خدمة العملاء في تحويل المزيد من العملاء من الخطط المجانية إلى الخطط المدفوعة؟ كيف يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي العملاء على فهم المنتجات بشكل أفضل بحيث يمكنهم التجديد؟

إنها إعادة صياغة مثيرة للاهتمام حقًا، هذا الانتقال من توفير التكاليف إلى توليد الإيرادات. هذا ينتقل بشكل سلس إلى مجال خدمة العملاء الذي يحقق تحولًا مشابهًا من مركز التكاليف إلى مركز الإيرادات.

تتحول خدمة العملاء من مركز تكاليف إلى مركز إيرادات

تمتلك فرق خدمة العملاء أطول العلاقات مع العملاء، بعد فترة طويلة من إغلاق المبيعات وانتقالهم، فكيف يمكننا مساعدتهم في إجراء محادثات أفضل وعلاقات أفضل مع هؤلاء العملاء؟ على الرغم من تلك العلاقات الوثيقة، إلا أن جزءًا غير متناسب من حديث الذكاء الاصطناعي ينطبق على حلول تشيل وكلاء خدمة العملاء من التحدث مباشرة إلى العملاء بدلاً من تقريبهما.

4 أنواع من الذكاء الاصطناعي لم تجربة العملاء

التحويل يشير إلى اعتراض العملاء الذين يتواصلون مع أسئلة بسيطة ومتكررة والرد عليها قبل أن يضطروا إلى طرحها. تقوم التقنية بإبعاد التفاعل مع وكيل الدعم من حدوقه. هذه طريقة لتوفير التكاليف، وليست مولدًا للإيرادات.

الروبوتات تحاكي تجارب خدمة العملاء البشرية. ومع ذلك، مع مراعاة تجربة العملاء، أعتقد أن أفضل تصاميم الروبوتات تجعل من الواضح أنه روبوت على الطرف الآخر من الخط. الروبوتات الجيدة لا تحاول محاكاة البشر، بل تعزز تلميحات الانتظار وتوفر القيمة.

معالجة أو ذكاء التشغيل تميل أن تكون موجهة تجاه الوكلاء. تتحدث هذه الحلول عن تحديد وتخفيف نقاط الألم الشائعة. كإنسان، من الصعب تحديد المكان الذي يتمتع فيه العملاء بالعقبات لأن ذلك ينطوي على تصنيف جميع التذاكر، وتصنيفها، وتحديد الموضوعات، والاتجاهات، والآراء. تكون الآلات أفضل من البشر في تصنيف وتحليل، لذا تظهر هنا معالجة الذكاء الاصطناعي عادة.

التوجيه من الذكاء الاصطناعي موجه أيضًا نحو الوكلاء بدلاً من العملاء النهائيين. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يهدف إلى مساعدة وتمكين البشر من أن يكونوا أفضل في وظائفهم. يهدف إلى مساعدة الوكلاء على إجراء محادثات أفضل مع العملاء حتى يتمكنوا من قضاء المزيد من الوقت في إنشاء تجارب مميزة بدلاً من البحث عن إجابات للأسئلة. التوجيه هو الطريقة التي نفكر بها حول كيفية تقديم الذكاء الاصطناعي في جورو. تمكين البشر هو طريقة رائعة لإنشاء قيمة طويلة الأجل لفرق خدمة العملاء. تركز هذه التقنية للذكاء الاصطناعي على مساعدة شخص ما على أن يكون أفضل بدلاً من أتمتة عمله.

أهم 5 أسئلة يجب طرحها على موردي الذكاء الاصطناعي

عند التفكير في حل ذكاء اصطناعي جديد، من المهم التأكد من أن المبادرة التي تفكر بها متوافقة مع إعدادك لتحقيق النجاح. هذه خمسة اعتبارات للاغتنام مع أسئلة يمكنك طرحها على البائعين خلال مرحلة التقييم.

1. ما هي المقاييس التي يجب أن نتوقع أن يحسنها حلك؟

احذر من "جاك لجميع المهن". إن أكبر خطر تتعرض له بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي هو محاولة فعل الكثير. لا تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم القدرة على فعل الكثير، مما يجعل من المهم للغاية أن تكون مركزة جدًا على حل مشاكل معينة. البيانات التدريبية التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لتقديم اقتراحاتها مرتبطة مباشرة بنجاحها. إذا كنت تحاول حل ثلاث أو أربع مشاكل تجارية بنظام ذكاء اصطناعي واحد ومجموعة واحدة من بيانات التدريب، يجب أن تتوقع نتائج متوسطة.

السؤال الذي يجب طرحه للوصول إلى جوهر هذه المشكلة هو "ما هي المقاييس التي يجب أن نتوقع أن يحسنها حلك؟" تحتاج إلى كشف النتيجة النهائية وكيف ستعود إلى المقاييس التي تستخدمها لقياس الأداء. تريد إجابة محددة هنا؛ كن حذرًا من أي حل يدعي أنه يحل سبعة أو ثمانية أشياء في آن واحد. إذا كان الحل يركز بشكل خاص على نتيجة معينة، فإن ذلك يمنحك فرصة كبيرة لتحقيق النجاح. استثمر في منتجات الذكاء الاصطناعي التي تركز على حل مشاكل واضحة مع الوصول إلى بيانات قيمة للتدريب.

2. ماذا سيختبر عملاؤنا؟

تمكين وكلائك وعملائك. مهما كانت نظام الذكاء الاصطناعي الذي تفكر فيه، كن مركزًا جدًا على تجربة العملاء النهائية. لدى فورستر تقرير يتحدث عن المخاطر التي تواجهها الشركات من خلال دفع حركة العملاء (الدردشة، المكالمات الهاتفية) إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي بدلاً من البشر في سباق لتوفير المال. من خلال القيام بذلك بشكل مفرط، تتضرر الشركات من رضا العملاء. تريد من الذكاء الاصطناعي أن يساعدك في توفير المال وزيادة الإيرادات، لكنك بالتأكيد لا تريد أن يحدث ذلك على حساب رضا العملاء.

من خلال السؤال "ماذا سيختبر عملاؤنا؟" يمكنك تحديد ما إذا كان الحل يتماشى مع كيفية تفكيرك في توفير تجربة عملاء رائعة. يجب أن تكون المسألة المتعلقة بما سيراه عملاؤك النهائيون عند التفاعل مع أي نظام هي محور اهتمامك الأول.

3. كيف يتعلم حل الذكاء الاصطناعي لديك ويحقق التحسين بمرور الوقت؟

احذر من أولئك الذين يدّعون وجود "الصوص السري". الشفافية مهمة. ينبغي على البائعين أن يكونوا واضحين ومباشرين حول البيانات التي يجمعونها ولماذا. تستند أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى البيانات التي ستقوم بتغذيتها إليها، لذا من المهم للغاية أن يخبرك أي مزود للذكاء الاصطناعي بالضبط البيانات التي سيستخدمها لتدريب نفسه، وكيف يتم تخزين تلك البيانات، ومدة تخزين تلك البيانات.

من خلال السؤال "كيف يتعلم حل الذكاء الاصطناعي لديك ويحقق التحسين بمرور الوقت؟" ستحصل على فكرة عن مجموعات البيانات التي سيحتاجها مزود الذكاء الاصطناعي لديك منك للقيام بعمله.

4. كيف سنبقي معرفتنا محدثة ودقيقة؟

الذكاء الاصطناعي بدون معرفة محدثة سيستدعي الفشل في مراكز الاتصال. هذا مرتبط بمفهوم جاك لجميع المهن. عند التفكير في المعرفة الموجودة في بيئتك، إنها تجسيد لمهارات خبراء الموضوع، ومنتجاتك، وأنظمتك وعملياتك، وكيف يتعاون كل هذه الأشياء. أي ذكاء اصطناعي يستفيد من تلك المعرفة يحتاج إلى طريقة لضمان لك أن هذه المعرفة ستظل دقيقة ومحدثة.

هناك مفهوم في الذكاء الاصطناعي يسمى الحلقة المغلقة. بمرور الوقت، ستتغير المعرفة والأشياء التي تدرب أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك لأن منتجاتك ستتغير؛ والتكنولوجيا المعتمدة على منتجاتك ستتغير؛ وظهور منافسين جدد في السوق وستضطر للتكيف معهم؛ ومع نمو فريقك، ستتغير طريقة دعمك. مع كل هذه التغييرات الناجمة عن ظروف لا مفر منها، ما لا تريده هو نظام ذكاء اصطناعي لا يتمتع بحلقة مغلقة جيدة لتطوير تعلمه. سترى أمثلة على ذلك عندما تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في تقديم معلومات ذات جودة منخفضة مع مرور الوقت. عندما يقوم النظام بتقليل جودة المخرجات، يكون ذلك مؤشرا رائدًا بأنه لا يتعلم ويتطور مع منظمتك.

المشكلة هي أنك قد لا ترى ذلك حتى بعد عدة أشهر عندما تبدأ المعرفة في التدهور. لذا فإن سؤالًا عظيمًا يجب طرحه في البداية هو "كيف سنبقي معرفتنا محدثة ودقيقة؟"

5. كيف ستجعل حلولك وكلاءنا أفضل في عملهم؟

يجب أن تمكّن الذكاء الاصطناعي الناس، لا أن تحل محلهم. تأكد من أن تسأل “كيف ستجعل حلولك وكلاءنا أفضل في عملهم؟” لمعرفة التأثيرات الفورية لهذه الحلول على شركتك. بمرور الوقت، سيكون هناك فرص عميقة لأتمتة المهام، لكن في الوقت الحالي، من المهم الحصول على إجابة لهذا السؤال يبدو أنه ليس مجرد كلام. مصطلحات مثل “الأتمتة” و“الوكيل الافتراضي” تميل إلى الإشارة إلى حلول الذكاء الاصطناعي التي لا تحتوي على تطبيقات عملية قريبة المدى.

لأن، مرة أخرى، لا يزال الوقت مبكراً نسبياً. الذكاء الاصطناعي عميق في القدرة والأثر على المدى الطويل، لكنه لا يزال بعيداً عن فهم أشياء مثل التعاطف. إذا وضعت نظام ذكاء اصطناعي أمام عملائك مباشرةً عندما يكونون غاضبين، فلن تحسن الآلة الوضع. هذه هي الأنواع من الأسئلة التي تضمن أنك تفكر في نتائج المنتج بأفضل طريقة ممكنة.

أفكار نهائية

مثل الحوسبة السحابية من قبلها، فإن الذكاء الاصطناعي غير تقليدي ليس فقط للمؤسسات، ولكن لجميع البشر. بينما الضجيج هائل، والعديد من الناس يسيئون تمثيل قدراته، هناك مكاسب حقيقية يمكن تحقيقها اليوم إذا كنت مركزاً على النتائج الصحيحة. بدلاً من التفكير في الذكاء الاصطناعي كـ “يؤتمتنا بعيداً”، ويخلق في النهاية فئة متفوقة من الآلات، ماذا لو بدلنا الحديث حول كيف يساعدنا الذكاء الاصطناعي على النمو؟ الذكاء الاصطناعي يساعدنا على التحسن كناس، سواء بشكل شخصي أو مهني؟ هذا هو التحول الذهني الذي نحتاج إلى تحقيقه والذي سيكون مثيراً للغاية حول ما هو ممكن في هذه التكنولوجيا.

للحصول على مزيد من المعلومات حول استخدام الذكاء الاصطناعي لتمكين البشر في مركز الاتصال الخاص بك وفي جميع أنحاء مؤسستك (وأجوبة Guru لهذه الأسئلة الخمسة)، اتصل info@getguru.com.