Sohbet robotları, yapay zeka (YZ), etkileşimli sesli yanıt sistemleri ve makine öğrenimi gibi olayların ortaya çıkmasıyla, yeni teknolojiler iletişim merkezi endüstrisini etkilemeye devam ediyor. Bu ilerlemeler, otomasyonun bir gün insanları değiştireceği korkusunu genellikle körüklemektedir. Büyütme ve yapay zeka etrafındaki gerçek fırsatları araştırmak için, AI'nın bulut tabanlı çözümler üzerindeki kullanımını tartışmak üzere Customer Contact Central ile bir araya geldim. Kayıtlı web seminerine buradan erişin veya aşağıda, müşteri hizmetleri merkezlerinin yapay zeka hakkında gerçekçi bir şekilde düşünmesi gereken bir özet bulun; yapay zeka çözümleri değerlendirirken tedarikçilere sorulacak beş soru ile birlikte.

Gerçek vs. abartı yapay zeka alanında

Yapay zekayı tam olarak ne ile kastediyoruz? Yapay zekanın daha geniş kategorisi içinde birçok uzmanlık alanı bulunmaktadır ve her bir alanın neyi kapsadığı konusunda genellikle bir kafa karışıklığı yaşanır. Her şeyden önce, yapay zeka bilgisayar bilimlerinin bir alt kümesidir. Makinalara simüle edilmiş insan zekasını entegre etmeye odaklanır. Yapay zekanın şemsiyesi altında makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenme (DL) gelir.

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan ve ardından bu öğrenimleri son kullanıcıya değer sağlamada kullanmasına olanak tanıyan teknikleri ifade eder. Doğal dil işleme, makinelerin doğal dilin anlamını, insanlar arası iletişimde kullanılan kelimelerin niyetini anlamasını sağlamayı içerir. Derin öğrenme, insan biyolojik beyninin yapısından ilham alan algoritmalarla ilgilidir. DL, son zamanlarda beynin nasıl çalıştığına benzer bir simülasyon sağlayan en yakın makine eşdeğeri olduğu için büyük bir heyecan yaratmıştır.

Artık yapay zekayı tanımladığımıza göre, bu teknoloji ile neredeyiz?

Yapay zeka uzun bir süredir “Sonraki Büyük Şey” olarak anılıyor. Hesaplamanın ortaya çıkmasından bu yana nihai hedef, insanlarla eşit düzeyde davranabilen yeterince sofistike bir teknoloji yaratmak olmuştur. Yapay zekanın birçok iniş ve çıkışı olmuştur, bu yüzden bu eğilimlere “mevsimler” adını veriyoruz. Her şey yolunda gittiğinde, buna “yapay zeka baharı” diyoruz. Ve işler iyi gitmediğinde, buna “yapay zeka kışı” deniliyor. Şu anda, bir yapay zeka baharındayız.

Son büyük teknoloji kaymasından sonra - bulut bilişim - yapay zekanın çalışması için gereken veri ve işleme gücü artık her zamankinden daha erişilebilir ve uygun fiyatlı. Önceden, şirketlere büyük miktarda veriyi depolamak ve yapay zekayı sağlamak için gereken işleme gücünü sağlamak için kendi ortamlarını oluşturması düşüyordu, ancak bulut bilişimdeki ilerlemeler yapay zekanın daha kolay yönetilmesini sağladı. Artık büyük bulut bilişim oyuncularını - Amazon, Google, Microsoft - görüyoruz; hepsi yalnızca bulut bilişimin gerçek işleme gücünü ve verilerini sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka hizmetleri de sunuyorlar. Şirketler artık bu teknolojileri kullanarak yapay zeka odaklı çözümler geliştirebilirler.

Geliştirilmiş kurumsal kullanıcı deneyimi (UX) ve kullanımı kolay arayüzler, yapay zekanın büyümesini de katlanarak artırdı. Bir yazılım ne kadar kolay kullanılıyorsa, o kadar fazla veri üretecektir. Ve yapay zekayı eğitmek için kullanılacak daha fazla veri varsa, çözüm o kadar iyi olacaktır. Kurumsal yazılım son zamanlarda bir tüketici sarkacından geçti: işte kullandığımız yazılım, kişisel hayatımızda kullandığımız yazılım kadar eğlenceli hale geliyor. Kullanıcı deneyiminin kurumsal yazılımda temel bir odak haline gelmesi, bu teknolojinin ilerlemesine yardımcı oldu ve büyük bir heyecan yarattı.

Heyecan ile birlikte abartı gelir

Yapay zeka etrafında büyük bir heyecan olduğu göz önüne alındığında, bu teknolojinin kesinlikle neyin mümkün olduğunu belirlemek önemlidir. Gartner, ortaya çıkan teknolojilerin hangi abartıları barındırdığını göstermek için teknolojik eğilimleri çizen bir "Abartı Döngüsü" yayınlıyor. Abartı, çözümler Abartı Döngüsü'nü ölçeklendirdikçe artar; ardından Şişirilmiş Beklentiler Zirvesine ulaşır ve ardından teknoloji kaçınılmaz olarak abartısını kaybedip Kandırılmış Olma Eşiğine düştüğünde tekrar düşer. Son hedef, eğrinin ötesine geçmek ve Aydınlanma Eğrisi'ne tırmanarak Üretkenlik Platosuna ulaşmaktır.

Bazı teknolojiler döngüden çıkabilir ve kesinlikle son eğride yükselmez, ama birçok teknoloji de yükselebilir. Yukarıdaki örnek, son Abartı Döngüsü'nün en son yinelemesidir ve çok fazla abartılan derin öğrenme zirveye yerleşmiştir. 2009 yılında, bulut bilişim döngünün zirvesindeydi. O zamanlar gördüğümüz davranışlar bugünkü en çok abartılan teknolojilerle karşılaştırıldığında ilginç.

Bir teknoloji aşırı şekilde abartıldığında, ona dair her türlü çılgın makaleler yazılır ve korkutucu filmler yapılır. Westworld gibi şovlar ve yapay zekanın yakında insanlardan daha iyi romanlar yazacağı iddialarında bulunan makalelerle, yapay zekanın medya ve pop kültüründeki tasvirinin sık sık kafa karıştırıcı olduğu ve bunun ne kadar yanlış gittiği korkularını artırdığı söylenebilir. Yapay zekanın insanlık için bir tehdit oluşturduğu konusunda çok gerçek ve yaygın bir korku vardır.

Bu korkunun yaygın bir tezahürü, müşteri hizmetleri ekiplerinin makineler yüzünden işlerini kaybedip kaybetmeyeceklerini merak etmesidir. İnsanları değiştiren ve süreçleri otomatik hale getiren yapay zeka ile ilgili tüm konuşmalar, yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinin gerçek fırsatını göz ardı ediyor.

İletişim merkezlerinde yapay zeka için gerçek fırsat

İş yerinde benimsenen birçok teknoloji genellikle para tasarrufu sağlamak için uygulanmıştır. İşletmeler olarak, teknoloji satın alma durumlarını genellikle potansiyel maliyet tasarrufuna dayanarak oluşturuyoruz. Ancak yapay zeka durumunda, bu tür durumların çoğu artık potansiyel gelir artışına dayanarak oluşturulmaktadır. İşletmeler, yapay zekanın onlara nasıl para kazandırabileceğini değil, nasıl para kazanabileceklerini sorguluyor. Yapay zeka, müşteri hizmeti temsilcilerine nasıl daha fazla müşteriyi ücretsiz plandan ücretli plana dönüştürme konusunda yardımcı olabilir? Yapay zeka, müşterilerin ürünleri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir, böylece yenilemelerini sağlar mı?

Bu, maliyet tasarruflarından gelir üretimine geçişte oldukça ilginç bir yeniden çerçevelendirme. Bu, benzer bir değişimi gerçekleştiren müşteri hizmetleri alanında güzel bir geçiş oluşturuyor: maliyet merkezinden gelir merkezine.

Müşteri hizmetleri, maliyet merkezinden gelir merkezine dönüşüyor

Müşteri hizmetleri ekipleri, müşterilerle en uzun süreli ilişkilere sahip, satış süreci tamamlandığında ve diğerlerinden uzaklaştığında, bu müşterilere daha iyi konuşmalar ve daha iyi ilişkiler kurmalarında nasıl yardımcı olabiliriz? Bu yakın ilişkilere rağmen, yapay zeka konusunda konuşulanların çoğu, doğrudan müşterilerle konuşan müşteri hizmeti yetkilisini ortadan kaldıran çözümlerle ilgilidir, bunu sıkı bir ilişki kurmak yerine.

CX için 4 tür yapay zeka

Yönlendirme, basit, tekrarlayan sorularla irtibat kuran müşterileri durdurmayı ve onlara bile sormaları gerekmeden yanıt vermeyi ifade eder. Teknoloji, destek temsilcisiyle bir etkileşimin gerçekleşmesini engeller. Bu bir tasarruf yaklaşımıdır, gelir yaratan bir yaklaşım değildir.

Botlar, insan müşteri hizmeti deneyimlerini simüle eder. Ancak, müşteri deneyimini göz önünde bulundurmak gerekirse, en iyi bot tasarımlarının diğer uçta bir bot olduğunu açıkça belirtmesi gerektiğini düşünüyorum. İyi botlar insanları simüle etmeye çalışmaz, bekleme sıralarını tamamlar ve değer sunar.

İşleme veya iş akışı yapay zekası, temsilci odaklıdır. Bu çözümler, yaygın ağrı noktalarını tanımlamaya ve hafifletmeye odaklanır. Bir insan olarak, müşterilerin nerelerde sıkıştığını kesin olarak belirlemek zordur çünkü tüm biletleri dizinlemek, kategorize etmek, konuları, eğilimleri ve duygu durumlarını tespit etmek gerektirir. Makineler, sınıflandırma ve analiz konusunda insanlardan daha iyi donanımlıdır, bu nedenle işleme yapay zekası genellikle burada devreye girer.

Koçluk yapay zekası da, son müşteri açısından değil, temsilci açısından odaklanan bir ai biçimidir. Bu tür yapay zeka, insanları işlerinde daha iyi olmaları için yardımcı olmayı amaçlar. Müşteriyle daha iyi iletişimler kurmalarına yardım etmeyi ve sorulara cevap bulmak yerine, daha uzun süre beyaz eldiven deneyimleri oluşturmalarına yardımcı olmayı hedefler. Koçluk, Guru'da yapay zekayı düşünme ve sunduğumuz yöntem olarak gördüğümüz bir şeydir. İnsanları güçlendirmek, müşteri hizmetleri ekipleri için uzun vadeli değer yaratmanın harika bir yoludur. Bu yapay zeka teknolojisi, insanları ortadan kaldırmaktansa, birinin daha iyi olmasına yardımcı olmaya %100 odaklanmıştır.

Yapay zeka sağlayıcılarına sorulacak en iyi 5 soru

Yeni bir yapay zeka çözümü düşünürken, düşündüğünüz girişimin en iyi şekilde başarılı olmanız için doğru bir şekilde hizalandığından emin olmak önemlidir. İşte değerlendirme aşamasında tedarikçilere sorabileceğiniz sorularla birlikte dikkat etmeniz gereken beş husus.

1. Çözümünüzün geliştirmesini beklediğimiz metrikler nelerdir?

Her işe yarayan ‘Jack of All Trades’ uyarısından kaçının. Bazı yapay zeka sistemlerinin yaptığı bir hata, fazla şey yapmaya çalışmaktır. Günümüzün yapay zeka sistemleri yalnızca belirli bir şeyi çözme konusunda çok fazla kapasiteye sahiptir; bu nedenle, belirli sorunları çözmeye süper odaklanmaları çok önemlidir. Bir yapay zeka sisteminin önerileri yapmak için kullandığı eğitim verileri, başarısıyla doğrudan ilişkilidir. Bir yapay zeka sistemiyle üç veya dört iş sorununun çözümünü üretmeye çalışıyorsanız ve tek bir eğitim verisi kümesi kullanıyorsanız, ortalama sonuçlar beklemelisiniz.

Bu sorunu çözmek için sorulması gereken soru, “Çözümünüzün geliştirmesini beklediğimiz metrikler nelerdir?” Nihai sonucu ve bunun performansı ölçmek için kullandığınız metriklerle nasıl bağlanacağını anlamanız gerekiyor. Burada spesifik bir yanıt istiyorsunuz; aynı anda yedi veya sekiz şeyi çözme iddiasında olan herhangi bir çözümden şüphelenin. Bir çözüm belirli bir sonuca odaklanıyorsa, bu size başarı şansı sağlayabilir. Değerli verilerle eğitim alarak net sorunları çözmeye odaklanarak yapay zeka ürünlerine yatırım yapın.

2. Müşterilerimiz ne deneyimleyecek?

Temsilcilerinizi ve müşterilerinizi güçlendirin. Düşündüğünüz her yapay zeka sisteminde, son müşteri deneyimine çok odaklanmalısınız. Forrester'in, AI sistemlerine müşteri trafiğini (sohbet, telefon görüşmeleri) aşırı bir şekilde yönlendirmenin risklerini tartıştığı bir raporu var. Too aggressively doing so will hit customer satisfaction. Yapay zekanın, para kazanmanıza yardımcı olması ve gelir elde etmeniz için yardım etmesi gerektiğini istiyorsunuz ancak bunu müşteri memnuniyeti pahasına istemiyorsunuz.

“Müşterilerimiz ne deneyimleyecek?”, ile bir çözümün, mükemmel bir müşteri deneyimi sunma konusunda düşündüğünüz ile uyumlu olup olmadığını belirleyebilirsiniz. Herhangi bir sistemle etkileşimde bulunurken son müşterinizin göreceği şey, ana ilgi alanınız olmalıdır.

3. Yapay zeka çözümünüz zamanla nasıl öğreniyor ve gelişiyor?

“Sır tarifine” dikkat edin. Şeffaflık önemlidir. Tedarikçiler, topladıkları verilerin ne olduğunu ve neden toplandığını net bir şekilde açıklamalıdırlar. Yapay zeka sistemleri, besleyeceğiniz verilere dayanarak inşa edilmiştir, bu nedenle herhangi bir yapay zeka sağlayıcısının size hangi verileri kullanarak kendini eğiteceğini, bu verilerin nasıl depolandığını ve ne kadar süreyle depolandığını açıkça söylemesi son derece önemlidir.

“Yapay zeka çözümünüz zamanla nasıl öğreniyor ve gelişiyor?” diyerek, yapay zeka sağlayıcınızın işlerini yapabilmesi için ihtiyaç duyacağı veri setlerini öğrenebilirsiniz.

4. Bilgilerimizi güncel ve doğru tutmayı nasıl sağlayacağız?

Güncel bilgisi olmayan yapay zeka, iletişim merkezlerinde başarısız olur. Bu, her şeye yarayan Jack of All Trades (Her Şeye Yaran Adam) kavramıyla ilişkilidir. Ortamdaki bilgi düşünüldüğünde, bu, konu uzmanlarınızın, ürünlerinizin, sistemlerinizin ve süreçlerinizin bilgi birikimi ve bu unsurların birlikte nasıl çalıştığını kapsar. Bu bilgi birikimini kullanan herhangi bir yapay zeka, bu bilginin doğru ve güncel kalacağının bir yolunu size sağlamalıdır.

Yapay zeka dünyasında kapalı döngü diye bir kavram vardır. Zamanla, yapay zeka sistemlerinizi eğitecek bilgiler ve şeyler değişecektir çünkü ürünleriniz değişecek; ürünlerinizin bağlı olduğu teknoloji değişecek; ve yeni rakipler pazara gelecek ve onlara uyum sağlamak zorunda kalacaksınız; ve ekipleriniz büyüdükçe, desteği nasıl verdiğiniz de değişecektir. Tüm bu kaçınılmaz değişimler ile, mükemmel bir kapalı döngü istemediğiniz bir yapay zeka sistemi istemiyorsunuz. Bunu, yapay zeka sistemleri zamanla düşürülen bilgi sağlamaya başladıklarında göreceksiniz. Sistem çıktıyı kalitesini düşürdüğünde, bu, öğrenmediğinin ve organizasyonunuzla gelişmediğinin göstergesi olur.

Sorun şu ki, bilgilerin aşındığını görmeden önce birkaç ay yavaş yavaş anlayabilirsiniz. Bu nedenle, baştan sormanız gereken harika bir soru, “Bilgilerimizi güncel ve doğru tutmayı nasıl sağlayacağız?”

5. Çözümünüz, ajanlarımızın işlerinde daha iyi olmalarına nasıl yardımcı olacak?

AI, insanları güçlendirmeli, yerlerine geçmemelidir. Kesinlikle sorun: “Çözümünüz, ajanlarımızın işlerinde daha iyi olmalarına nasıl yardımcı olacak?” bu yapay zeka çözümünün şirketinize olan etkilerinin ne olacağını öğrenmek için. Zamanla, görevleri otomatikleştirmek için derin fırsatlar olacaktır, ancak şu anda önemli olan, bu soruya yüzeysel bir yanıt vermemektir. “otomasyon” ve “sanallaştırılmış ajan” gibi terimler, daha az yakın süreli pratik uygulamalarla ilgili yapay zeka çözümlerini belirtme eğilimindedir.

Çünkü tekrar, hala oldukça erken günler. Yapay zeka, uzun vadeli yetenek ve etki açısından derindir, ancak empati gibi şeyleri anlamaktan hala çok uzaktadır. Müşterilerinizin önünde doğrudan bir yapay zeka sistemi bulundurursanız, makine durumunuzu iyileştirmeyecek. Bu, ürünün sonuçlarını olabilecek en iyi şekilde düşündüğünüzden emin olmanızı sağlamalıdır.

Son düşünceler

Bulut bilişimden önce olduğu gibi, yapay zeka sadece işletmeler için değil, tüm insanlar için dönüşümseldir. Hype çok büyükken ve birçok kişi yeteneklerini yanlış temsil ederken, doğru sonuçlara odaklanıyorsanız bugün elde edilecek gerçek kazançlar vardır. Yapay zekayı “bizi otomatikleştiren” ve sonuçta bu üstün makineler sınıfını yaratan olarak düşünmek yerine, bunun yerine yapay zekanın bize yardımcı olmasından bahsetseniz? Yapay zeka, hem kişisel hem de profesyonel olarak kendimizi geliştirmemize yardım ediyor mu? Bu, bu teknolojinin mümkün olduklarının gerçekten heyecan verici olacağı zihniyet değişikliği.

İletişim merkezinizde ve tüm organizasyonunuzda insanları güçlendirmek için AI kullanma hakkında daha fazla bilgi (ve Guru’nun bu beş soruya cevapları) için, iletişim kurun info@getguru.com.