ด้วยการเกิดขึ้นของแชทบอท ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การตอบรับเสียงเชิงโต้ตอบ และการเรียนรู้ของเครื่อง เทคโนโลยีใหม่ๆ ยังคงเข้ามาขัดจังหวะอุตสาหกรรมศูนย์บริการลูกค้า ความก้าวหน้าต่างๆ มักทำให้เกิดความกลัวว่าในอนาคต การทำงานอัตโนมัติจะเข้ามาแทนที่มนุษย์ เพื่อวิเคราะห์ความเร่าร้อนและสำรวจโอกาสที่แท้จริงเกี่ยวกับ AI ฉันได้ร่วมงานกับ Customer Contact Central เพื่อพูดคุยเกี่ยวกับ AI ในโซลูชันบนคลาวด์ เข้าถึงการบันทึกการสัมมนาออนไลน์ ที่นี่ หรืออ่านด้านล่างสำหรับสรุปวิธีที่ศูนย์บริการลูกค้าควรคิดเกี่ยวกับ AI อย่างมีเหตุผล พร้อมกับ 5 คำถามที่ควรถามผู้ขายเมื่อประเมินโซลูชัน AI

ความเป็นจริงกับความเร่าร้อนในปัญญาประดิษฐ์

แล้วเราต้องการพูดถึงอะไรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์? มีหลายสาขาที่เชี่ยวชาญภายในหมวดหมู่กว้างของ AI และเรามักจะเห็นความสับสนเกี่ยวกับแต่ละสาขาที่ครอบคลุมจริงๆ ก่อนอื่นและสำคัญที่สุด AI เป็นกลุ่มย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์ มันมุ่งเน้นไปที่การนำปัญญาที่จำลองขึ้นของมนุษย์เข้ามาในเครื่องจักร ภายใต้ร่มของ AI จะมีการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL)

การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงเทคนิคที่ทำให้เครื่องจักรเรียนรู้จากข้อมูลและจากนั้นใช้สิ่งที่เรียนรู้เหล่านั้นในการมอบคุณค่าให้กับผู้ใช้งาน NLP เกี่ยวข้องกับการทำให้เครื่องจักร "เข้าใจ" ความหมายของภาษาธรรมชาติ รวมถึงเจตนาของคำที่มนุษย์ใช้สื่อสารกัน การเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ DL ทำให้เกิดความตื่นเต้นมากมายในช่วงนี้เพราะมันใกล้เคียงที่สุดกับการจำลองวิธีการทำงานของสมอง

ดังนั้นตอนนี้ที่เราได้กำหนด AI แล้ว เราอยู่ที่ไหนกับเทคโนโลยีนี้?

AI ได้ถูกเรียกว่า "สิ่งต่อไปที่ยิ่งใหญ่" มานานแล้ว ตั้งแต่มีการเกิดขึ้นของการคอมพิวเตอร์ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างเทคโนโลยีที่ซับซ้อนพอที่จะสามารถทำงานเป็นเพื่อนมนุษย์ได้ AI มีขึ้นลงมากมายจนเราจึงเรียกแนวทางการนี้ว่า “ฤดูกาล” เมื่อทุกอย่างดำเนินไปด้วยดี เราจะเรียกมันว่า 'ฤดูใบไม้ผลิ AI' และเมื่อทุกอย่างไม่ดำเนินด้วยดี มันจะเป็น 'ฤดูหนาว AI' ตอนนี้เรากำลังอยู่ในฤดูใบไม้ผลิ AI

มาจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีครั้งใหญ่ครั้งล่าสุด – การประมวลผลแบบคลาวด์ ข้อมูลและทรัพยากรประมวลผลที่จำเป็นในการทำให้ AI ทำงานได้อยู่ในพร้อมใช้งานมากขึ้นและมีราคาที่จับต้องได้มากกว่าที่เคย มันเคยขึ้นอยู่กับบริษัทต่างๆ ในการสร้างสภาพแวดล้อมของตนเองเพื่อเก็บรักษาข้อมูลจำนวนมากและกำลังประมวลผลที่จำเป็นเพื่ออำนวยความสะดวกใน AI แต่ความก้าวหน้าในคลาวด์ได้ทำให้การนำ AI มาใช้สะดวกมากขึ้น ตอนนี้เราจึงเห็นบริษัทใหญ่ในด้านการประมวลผลคลาวด์ – Amazon, Google, Microsoft – ทั้งหมดที่ไม่เพียงแต่ให้กำลังประมวลผลและข้อมูลจากการประมวลผลแบบคลาวด์ แต่ยังให้บริการ AI ด้วย บริษัทต่างๆ ตอนนี้สามารถใช้เทคโนโลยีเหล่านี้และจัดทำโซลูชันที่ข driven โดย AI ได้

ประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) ที่ดีขึ้นและอินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายยังได้เพิ่มการเติบโตของ AI อย่างรวดเร็ว ซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่ายจะสร้างข้อมูลมากขึ้น และข้อมูลจำนวนมากที่สามารถนำไปฝึกสอน AI ก็จะทำให้โซลูชันดีขึ้น ซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรเพิ่งผ่านการเปลี่ยนแปลง: ซอฟต์แวร์ที่เรานำไปใช้ที่ทำงานกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่สนุกสนานไม่แพ้ซอฟต์แวร์ที่เรานำไปใช้ในชีวิตส่วนตัว แนวคิดเรื่อง UX ที่เป็นจุดสนใจหลักในซอฟต์แวร์สำหรับองค์กรได้ช่วยผลักดันเทคโนโลยีนี้ไปข้างหน้าและสร้างความตื่นเต้นได้มากมาย

เมื่อมีความตื่นเต้นก็จะมาพร้อมกับความเร่าร้อน

เมื่อพิจารณาถึงความตื่นเต้นทั้งหมดเกี่ยวกับ AI เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องตั้งระดับเพื่อรู้ว่าเทคโนโลยีนี้ทำอะไรได้บ้าง Gartner ได้ออกแบบสิ่งที่พวกเขาเรียกว่า “Hype Cycle” ที่แสดงเทรนด์เทคโนโลยีเพื่อแสดงว่าเทคโนโลยีใดที่กำลังเป็นที่นิยม ความเร่าร้อนจะเติบโตเมื่อโซลูชันขึ้นไปสู่ Hype Cycle แล้วจะสูงสุดที่ Peak of Inflated Expectations และจะลดลงอีกครั้งเมื่อเทคโนโลยีหลงความนิยมและเข้าสู่ Trough of Disillusionment เป้าหมายสุดท้ายคือการข้ามเส้นโค้งและปีนขึ้น Slope of Enlightenment เพื่อเข้าสู่ Plateau of Productivity

เทคโนโลยีบางอย่างตกจาก Cycle และไม่เคยมีขึ้นอีกครั้ง แต่หลายๆ อย่างก็มี ตัวอย่างข้างบนนั้นคือการเข้าสู่อีกครั้งของ Hype Cycle และมีการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกพูดถึงมากมายอยู่ที่จุดสูงสุด ในปี 2009 การประมวลผลแบบคลาวด์อยู่ที่จุดสูงสุดของ Cycle เราเคยเห็นพฤติกรรมแบบเดียวกันนี้เกิดขึ้นในสมัยนั้นเหมือนกับที่เกิดขึ้นในวันนี้ มันจึงน่าสนใจที่จะแสดงความแตกต่างกับเทคโนโลยีที่ตอนนี้กำลังถูกพูดถึงมากที่สุด

เมื่อเทคโนโลยีถูกพูดถึงเกินไป เราจะเห็นบทความหลากหลายที่เขียนถึงมันและภาพยนตร์ที่ไม่สบายใจถูกสร้างขึ้นเกี่ยวกับมัน ระหว่างการแสดงเช่น Westworld และบทความที่อ้างว่า AI จะเขียนนิยายได้ดีกว่ามนุษย์ วิธีที่ AI ถูกนำเสนอในสื่อและวัฒนธรรมป๊อป มักทำให้เกิดความสับสน และทำให้เกิดความกลัวว่าอะไรอาจผิดพลาดหากมันออกนอกลู่นอกทาง มีความกลัวที่แท้จริงและแพร่หลายว่า AI ก่อให้เกิดภัยคุกคามต่อมนุษยชาติ

การพูดคุยเรื่อง AI ที่เข้ามาแทนที่มนุษย์และทำให้กระบวนการอัตโนมัติขาดโอกาสที่แท้จริงของ AI ที่สามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงได้ โอกาสที่แท้จริงสำหรับ AI ในศูนย์บริการลูกค้า

โอกาสที่แท้จริงสำหรับ AI ในศูนย์บริการลูกค้า

เทคโนโลยีจำนวนมากที่นำไปใช้ในที่ทำงาน มักถูกใช้อย่างมีวิธีในการประหยัดเงิน ในฐานะที่เป็นธุรกิจ เราได้สร้างข้อสมมุติเพื่อซื้อเทคโนโลยีจากการประหยัดต้นทุนในอนาคต แต่ในกรณีของ AI หลายๆ ข้อเสนอเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นจากโอกาสในการเพิ่มรายได้แทน ธุรกิจไม่ได้ถามว่า AI จะประหยัดเงินให้กับพวกเขาได้อย่างไร แต่ถามว่า AI จะ สร้าง ให้พวกเขาได้อย่างไร AI จะช่วยพนักงานบริการลูกค้าแปลงผู้ใช้ที่ใช้แผนฟรีไปสู่แผนที่จ่ายเงินได้อย่างไร? AI จะช่วยลูกค้าเข้าใจสินค้าได้ดีขึ้นอย่างไรเพื่อให้พวกเขาต่ออายุ?

มันเป็นการมองใหม่ที่น่าสนใจ การเปลี่ยนจากการประหยัดต้นทุนไปสู่การสร้างรายได้ ที่เปลี่ยนผ่านได้สวยงามเข้าสู่วงการบริการลูกค้า ทำการเปลี่ยนแปลงแบบเดียวกันจาก ศูนย์ต้นทุนเป็นศูนย์รายได้

การบริการลูกค้ากำลังเปลี่ยนจากศูนย์ต้นทุนเป็นศูนย์รายได้

ทีมบริการลูกค้ามีความสัมพันธ์ที่ยั่งยืนที่สุดกับลูกค้า ยาวนานหลังจากที่การขายได้ปิดดีลและย้ายต่อไป แล้วเราจะช่วยพวกเขาในการมีการสนทนาที่ดีขึ้นและมีความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าเหล่านั้นได้อย่างไร? แม้ว่าจะมีกความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้น แต่การสนทนาเกี่ยวกับ AI โดยส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่โซลูชันที่เอาตัวแทนบริการลูกค้าออกจากการพูดคุยกับลูกค้า โดยที่ไม่ได้นำเขาไปใกล้กันมากขึ้น

4 ประเภทของ AI สำหรับ CX

การเลี่ยง หมายถึงการดักจับลูกค้าที่กำลังติดต่อเข้ามาด้วยคำถามที่ง่ายและกล่าวซ้ำ และตอบคำถามเหล่านั้นก่อนที่พวกเขาจะต้องถาม เทคโนโลยีนี้จะหลีกเลี่ยงการการโต้ตอบกับตัวแทนสนับสนุนไม่ให้เกิดขึ้นจริง นี่เป็นวิธีการประหยัดต้นทุน ไม่ใช่การสร้างรายได้

บ็อท จำลองประสบการณ์การบริการลูกค้ามนุษย์ อย่างไรก็ตาม เมื่อคำนึงถึงประสบการณ์ของลูกค้า ฉันคิดว่าการออกแบบบ็อทที่ดีที่สุดทำให้ชัดเจนว่ามันคือบ็อทที่อยู่ปลายสายอื่น บ็อทที่ดีจะไม่พยายามเลียนแบบมนุษย์ จะเสริมรอคำตอบและมอบคุณค่า

การประมวลผล หรือ AI การทำงาน มักมีการตั้งค่าที่จำลองการทำงานของตัวแทน โซลูชันเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การระบุและบรรเทาจุดเจ็บปวดทั่วไป ในฐานะมนุษย์ จะเป็นการยากที่จะระบุว่าลูกค้ามักจะติดอยู่ตรงไหน เพราะมันเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บตั๋วทั้งหมด จัดหมวดหมู่ จัดการหัวข้อ แนวโน้ม และความคิดเห็น เครื่องจักรมีความเหมาะสมในการหมวดหมู่และวิเคราะห์มากกว่ามนุษย์ ดังนั้นจึงเป็นที่ที่ AI การประมวลผลมักมาเล่นบท

การอบรม AI ก็เช่นกันที่มุ่งสู่ตัวแทนมากกว่าลูกค้าปลายทาง AI ประเภทนี้มีจุดมุ่งหมายที่จะช่วยและเสริมพลังให้มนุษย์ทำงานได้ดีขึ้น มันมีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยตัวแทนให้มีการสนทนาที่ดีขึ้นกับลูกค้า เพื่อให้พวกเขาสามารถใช้เวลามากขึ้นในการสร้างประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมแทนที่จะค้นหาคำตอบสำหรับคำถาม การอบรมเป็นวิธีการมองและส่งมอบ AI ของเราใน Guru การเสริมพลังมนุษย์เป็นวิธีที่ดีในการสร้างมูลค่าระยะยาวสำหรับทีมบริการลูกค้า เทคโนโลยี AI นี้มุ่งเน้น 100% ในการช่วยให้ใครสักคนทำได้ดีกว่าการทำให้พวกเขาหายไป

5 คำถามที่ควรถามผู้ขาย AI ของคุณ

เมื่อพิจารณาโซลูชัน AI ใหม่ สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงการที่คุณคิดถึงนั้นสอดคล้องกับการจัดตั้งให้ประสบความสำเร็จ นี่คือ 5 ข้อพิจารณาที่ควรคำนึงถึงพร้อมกับคำถามที่คุณสามารถถามผู้ขายในระยะประเมินผล

1. เราควรคาดหวังให้โซลูชันของคุณปรับปรุงมาตรฐานใด?

ระวัง "Jack of All Trades". ข้อผิดพลาดที่ระบบ AI บางตัวทำคือการพยายามทำมากเกินไป ระบบ AI ในปัจจุบันมีความสามารถในการทำได้เพียงเท่านี้ ซึ่งทำให้มันสำคัญมากที่ต้องมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจง ข้อมูลการฝึกสอนที่ระบบ AI ใช้ในการทำข้อเสนอจะสัมพันธ์โดยตรงกับความสำเร็จของมัน หากคุณพยายามแก้ปัญหาธุรกิจสามหรือสี่ปัญหาด้วยระบบ AI ตัวเดียวและชุดข้อมูลการฝึกสอนชุดเดียว คุณควรคาดหวังผลลัพธ์ที่ธรรมดา

คำถามที่จะถามเพื่อค้นหาใจกลางปัญหานี้คือ “เราควรคาดหวังให้โซลูชันของคุณปรับปรุงมาตรฐานใด?” คุณต้องหาข้อสรุปสุดท้ายและมันจะผูกพันกลับกับมาตรฐานที่คุณใช้ในการวัดผลสัมฤทธิ์ คุณต้องการคำตอบที่เฉพาะเจาะจงที่นี่ ระวังโซลูชันใด ๆ ที่บอกว่าจะแก้ปัญหาทั้งเจ็ดหรือแปดข้อต่อครั้งหนึ่ง หากโซลูชันมุ่งเน้นเฉพาะผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจง ก็จะทำให้คุณมีโอกาสสูงในความสำเร็จ ลงทุนในผลิตภัณฑ์ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาที่ชัดเจนซึ่งมีข้อมูลที่มีค่าสำหรับการฝึกสอน

2. ลูกค้าของเราจะได้รับประสบการณ์อะไร?

เสริมพลังให้กับตัวแทนของคุณและลูกค้าของคุณ ไม่ว่าระบบ AI ที่คุณกำลังพิจารณาจะเป็นเช่นไร ให้มุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ลูกค้าสุดท้าย Forrester มีรายงานที่พูดถึงความเสี่ยงที่ บริษัทต่าง ๆ เผชิญโดยการผลักดันลูกค้าเข้าหาเทคโนโลยี AI มากเกินไปแทนที่จะให้ใกล้ชิดกับมนุษย์ในระยะที่แข่งกับการประหยัดต้นทุน การทำเช่นนี้มากเกินไป บริษัทต่างๆ ก็สะดุดความพอใจของลูกค้า คุณต้องการให้ AI ช่วยคุณประหยัดเงินและสร้างรายได้ แต่คุณแน่นอนว่าไม่ต้องการที่จะทำให้เกิดผลกระทบด้านความพอใจของลูกค้าโดยไม่ได้ตั้งใจ

โดยการถามว่า “ลูกค้าของเราจะได้รับประสบการณ์อะไร?” คุณสามารถวินิจฉัยได้ว่าโซลูชันได้รับการจัดประเภทว่าเหมาะกับคุณหรือไม่ในวิธีการที่คุณคิดเกี่ยวกับการมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดี สิ่งที่ลูกค้าของคุณจะเห็นเมื่อมีการโต้ตอบกับระบบใด ๆ ควรเป็นเรื่องหลักของคุณ

3. AI ของคุณเรียนรู้และพัฒนาอย่างไรตามเวลา?

ระมัดระวัง “ผู้สร้างน้ำมันลับ” ความโปร่งใสมีความสำคัญ ผู้ขายควรชัดเจนและตรงไปตรงมาว่าพวกเขาเก็บข้อมูลอะไรและทำไม ระบบ AI ถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลที่คุณจะมอบให้กับมัน ดังนั้นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งที่ผู้ให้บริการ AI ควรบอกอย่างชัดเจนว่าพวกเขาจะใช้ข้อมูลอะไรในการฝึกสอนตัวเอง ข้อมูลนั้นถูกเก็บอย่างไร และเก็บไว้นานแค่ไหน

โดยการถามว่า “AI ของคุณเรียนรู้และพัฒนาอย่างไรตามเวลา?” คุณจะได้เบาะแสว่าเซตข้อมูลที่ผู้ให้บริการ AI ของคุณต้องการจากคุณเพื่อที่มันจะได้ทำงานของมัน

4. เราจะรักษาความรู้ของเราให้ทันสมัยและถูกต้องอย่างไร?

AI ที่ไม่มีความรู้ที่ทันสมัยจะล้มเหลวในศูนย์บริการลูกค้า นี่เกี่ยวข้องกับแนวคิด jack of all trades เมื่อคุณคิดถึงความรู้ที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อมของคุณ มันเป็นการรวบรวมความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในสาขา ผลิตภัณฑ์ของคุณ ระบบและกระบวนการ และวิธีการเหล่านั้นทำงานร่วมกัน AI ใดๆ ที่ใช้ความรู้เหล่านั้นต้องมีวิธีการในการรับรองว่าความรู้นั้นจะยังคงถูกต้องและทันสมัย

มีแนวคิดใน AI ที่เรียกว่า closed loop เมื่อเวลาผ่านไป ความรู้และการฝึกอบรมระบบ AI ของคุณจะเปลี่ยนแปลงไปเนื่องจากผลิตภัณฑ์ของคุณเปลี่ยนไป และเทคโนโลยีที่ผลิตภัณฑ์ของคุณขึ้นอยู่กับจะเปลี่ยนแปลงไป และคู่แข่งรายใหม่จะเข้ามาในตลาดและคุณจะต้องปรับตัวเข้ากับพวกเขา และทีมของคุณจะเติบโตขึ้น วิธีที่คุณทำการสนับสนุนจะเปลี่ยนไป ด้วยการเปลี่ยนแปลงเช่นกัน คุณ ไม่ ต้องการระบบ AI ที่ไม่มีการมีวงจรการเรียนรู้ที่ดีในการพัฒนาตนเอง คุณจะเห็นตัวอย่างนี้เมื่อระบบ AI เริ่มคืนข้อมูลที่มีคุณภาพลดลงเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อระบบลดทอนคุณภาพของข้อมูลที่ส่งกลับ นี่เป็นตัวบ่งชี้ว่าวิธีการเรียนรู้ของมันไม่มีการพัฒนาและเป็นไปกับองค์กรของคุณ

ปัญหาคือคุณอาจไม่เห็นสิ่งนี้จนกว่าจะถึงเวลา สองสามเดือนเมื่อความรู้เริ่มเสื่อมสภาพ ดังนั้นคำถามที่ยอดเยี่ยมคือ “เราจะรักษาความรู้ของเราให้ทันสมัยและถูกต้องอย่างไร?”

5. โซลูชันของคุณจะช่วยให้ตัวแทนของเราทำงานได้ดีกว่าเดิมอย่างไร?

AI ควรช่วยให้ผู้คนมีพลัง ไม่ใช่แทนที่พวกเขา. ขอให้ถามว่า “โซลูชันของคุณจะช่วยให้ตัวแทนของเราทำงานได้ดีกว่าเดิมอย่างไร?” เพื่อหาว่า AI โซลูชันนั้นจะมีผลกระทบอย่างไรต่อบริษัทของคุณในทันที. เมื่อเวลาผ่านไป จะมีโอกาสที่สำคัญในการทำงานอัตโนมัติ แต่ในตอนนี้ การได้รับคำตอบในคำถามนี้ที่ไม่ฟังดูเหมือนการตอบแบบหยอดคำหวานนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญ คำที่ใช้ เช่น “การทำงานอัตโนมัติ” และ “ตัวแทนเสมือน” มักจะบ่งบอกถึง AI โซลูชันที่มีการใช้งานที่น้อยลงในระยะสั้น

เพราะอีกครั้ง ยังถือว่าเป็นช่วงเริ่มต้นอยู่ AI มีความสามารถและผลกระทบที่ลึกซึ้งในระยะยาว แต่ยังอยู่ห่างไกลจากการเข้าใจเรื่องราวต่างๆ เช่น ความเห็นอกเห็นใจ หากคุณนำ AI มาตราส่วนเข้ามาต่อหน้าลูกค้าของคุณในขณะที่พวกเขาไม่พอใจ เครื่องจักรจะไม่ทำให้สถานการณ์ดีขึ้นได้ นี่คือประเภทของคำถามที่ทำให้แน่ใจว่าคุณกำลังคิดเกี่ยวกับผลลัพธ์ของผลิตภัณฑ์ในวิธีที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ความคิดสุดท้าย

เหมือนกับการคอมพิวเตอร์ระบบคลาวด์ก่อนหน้านี้ AI ไม่ได้เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงสำหรับองค์กรเท่านั้น แต่สำหรับมนุษย์ทุกคน ในขณะที่กระแสข่าวลือมีขนาดใหญ่และผู้คนจำนวนมากทำให้ความสามารถของมันผิดพลาด แต่ยังมีผลประโยชน์ที่แท้จริงที่สามารถได้รับในวันนี้หากคุณมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แทนที่จะคิดว่า AI เป็นการ “ทำให้เราหายไป” และท้ายที่สุดก็สร้างเครื่องจักรที่เหนือกว่า กลับมาพูดว่า AI ช่วยให้เราก้าวหน้าได้ดีกว่าไหม? AI ช่วยให้เราพัฒนาขึ้นในฐานะมนุษย์ ทั้งในด้านส่วนตัวและวิชาชีพ? นี่คือการเปลี่ยนแปลงทางความคิดที่เราต้องทำที่จะน่าตื่นเต้นอย่างแท้จริงในสิ่งที่เทคโนโลยีนี้จะเป็นไปได้

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ AI เพื่อช่วยให้มนุษย์มีพลังในศูนย์การติดต่อของคุณและทั่วทั้งองค์กรของคุณ (และคำตอบของ Guru กับคำถามทั้งห้าข้อนี้) กรุณาติดต่อ info@getguru.com.