Denna artikel publicerades ursprungligen för Forbes Technology Council, en gemenskap för världsklass CIO:er, CTO:er och teknikchefer. Läs det ursprungliga inlägget här.

Bra kundservice särskiljer företag och kopplar direkt till högre intäkter. Vi tänker kanske bara på dessa roller när vi har en verkligen förfärlig eller helt fantastisk upplevelse, men de är kritiska för att hjälpa oss navigera bland de produkter och tjänster vi använder varje dag för att leva, arbeta och spela.

Vad som inte är uppenbart är hur viktiga de är för vår bredare ekonomi. Det finns nästan 2,8 miljoner av dessa jobb i Amerika, vilket gör kundservice till ett av de 10 bästa jobben i landet.

Historiskt sett betraktades de som inget mer än en kostnadscenter, börjar avdelningar för kundupplevelse att ses som avgörande för att skapa de positiva, varaktiga relationer företag vill ha med sina kunder. Betydelse börjar läggas på kundserviceteam eftersom vi är ärliga: De har flest kontaktpunkter med kunden, som varar länge efter att det första avtalet har avslutats. De spelar en stor roll i kundlojalitet och benägenhet att förnya eller uppgradera tjänster.

Att öka kundretentionen med 5% kan öka vinsterna med allt från 25% till 95%. En nyligen rapport visade att om ett företag med 1 miljard dollar i intäkter har en måttlig ökning av kundupplevelsen kan det generera en ökning med 823 miljoner dollar över tre år.

Trots denna trend är den överväldigande majoriteten av teknikföretag idag som bygger erbjudanden för kundservice-team fokuserade på att skapa teknik som distanserar dem från sina kunder. Artificiell intelligens (AI) hyllas som ett sätt att antingen avleda kunden från att interagera med den professionella kundservicen eller används för att skapa bottar som är programmerade för att simulera konversationer mellan företag och deras kunder.

Det var inte så länge sedan kundservicebranschen gjorde samma misstag. I början av 1990-talet fanns det en våg av företag som trodde att de kunde outsourca support till utlandet som skulle hanteras av team som hade väsentligt lägre kostnadsstrukturer. Detta var ett stort misslyckande; eventuella kortsiktiga kostnadsbesparingar som realiserades överträffades massivt av frustrerade kunder som drevs till konkurrenter. År senare är outsourcingbranschen fortfarande vid liv och väl, men hela processen från topp till botten har omarbetats för att få det att fungera.

I AI-eran kommer samma resultat att hända. Även om det verkar som en rolig teknisk utmaning, är AI i verkligheten långt ifrån att förstå mänskliga känslor som empati. En kund kan redan vara frustrerad när de når ut till din support. Hälsa dem med en söt bot som generellt frågar dem hur deras dag går, och du kan förvänta dig att en dålig situation blir värre.

Mer viktigt är att en konversation, även i ett meddelandeparadigm, är ett mycket vanligt fram-och-tillbaka som vi är vana vid att ha hela dagen med våra vänner och familj. Noggrannheten hos AI är inte där för många av dessa användningsfall, vilket resulterar i konstiga och onaturliga interaktioner mellan botten och kunden. Även när konversationen är rätt ur ett tekniskt perspektiv, kan den fortfarande missa poängen.

Jag hade nyligen en incident med ett bärningsföretag där bilen verkade vara vid upphämtningspunkten i appen, men var ingenstans att se. Jag skrev till supporten för att meddela dem om att de kan ha en bugg, men botten avbröt mig efter mitt första svar med “Förlåt för detta! Du kommer inte att debiteras för denna åktur!” innan jag kunde förklara varför jag skrev.

Att sätta algoritmer mellan dig och din kund verkar tilltalande från ett akademiskt och tekniskt perspektiv. Men verkligheten är att denna teknik sänker CSAT-poäng och frustrerar kunder istället för att faktiskt lösa deras problem.

Trots allt detta mörka och dystopiska, är jag faktiskt en stor tro på AI. Precis som den senaste stora teknikskiftet (molnberäkning), kommer AI att driva en grundläggande transformation inom företagsprogramvara. När den används på rätt områden kan den göra människor mycket mer effektiva på sina jobb.

Det finns en mycket större och bättre möjlighet att använda AI för att hjälpa kundserviceproffs att bli bättre på sina jobb istället för att ersätta dem. AI kan vara extremt användbart för att automatisera många lågnivåuppgifter som kundserviceteam gör hela dagen, såsom att kategorisera biljetter efter ämne eller allvarlighetsgrad för framtida analys, proaktivt coacha serviceagenter med kunskap som de behöver för att svara på specifika supportfrågor eller varna agenten som är expert på ett givet ämne för att hjälpa till att eskalera mer komplexa supportärenden.

Dessa är alla saker som bromsar agenter idag och förlänger den tid det tar att lösa ett problem för en kund. Värdet av bra service, både bokstavligt och bildligt, är exponentiellt: Minnesvärda kundupplevelser underlättar merförsäljning och förnyelser och driver intäkter. Detta drivs av människor, inte maskiner. Så låt oss låta AI stärka människorna så att de kan spendera mer tid på att göra detta arbete och mindre tid på att göra redundanta, lågvärdesuppgifter.

Ett perfekt exempel på detta spelas just nu i verkligheten. T-Mobile särskiljer sig från andra operatörer med sitt fokus på kundservice. De pratar om “den hatade telefonmenyn och call-center släpet” som vi alla har upplevt, och att sätta kunder först med “Inga bottar. Ingen bouncing. Ingen BS.”

Vi har alla känt smärtan av att få en runaround från en maskin när vi försöker hantera ett supportärende, och kundnöjdheten fallar avsevärt när bottar är involverade (ingen verklig överraskning där). Denna metod är missriktad, även för enkla frågor som "Hur återställer jag mitt lösenord?" eftersom varje kontaktpunkt med kunden är en möjlighet. Företag som T-Mobile erkänner detta och konverterar kundupplevelser rätt till lojalitet och intäkter.

Det är inte bara moraliskt viktigt, utan också i intressen för alla företag att se på hur AI-verktyg kan hjälpa människor att bli bättre på sina jobb. AI kan spela en kritisk roll, inte genom att automatisera bort jobb, utan genom att förstärka människor för att prestera bättre.