לאחרונה צץ פיצוץ של כותרות, המציעות כי ChatGPT והמתחרים שלו, כמו מיקרוסופט בינג וגוגל בארד, יפשטו את העבודה על ידי לקיחת משימות מורכבות נמוכות - ובסופו של דבר ישחררו את כוח העבודה להתרכז בדרישות מורכבות יותר.
אבל תעשיית השירותים היא לא כמו עסקים אחרים. שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לקבל תשובות "טובות מספיק" לשאלות שירות לא יחתוך את זה. מכונות מורכבות – כמו גם הצורך למקסם את זמן הפעולה התקינה של משתמשי הקצה – פירושן שכל דבר שהוא פחות מהתשובה הטובה ביותר הוא רע לעסקים, רע ללקוח ורע לשורה התחתונה. במקרים קיצוניים, כל דבר מלבד התשובה הספציפית ביותר יכול לפגוע במכונות של מיליוני דולרים או לגרום לפגיעה בבני אדם.
הנה מה שמבדיל שירותים מתעשיות אחרות ומדוע הבדלים אלה דורשים AI גנרטיבי ממוקד שירות כדי להצליח.
מהי Generative AI?
Generative AI היא דרך לתאר אלגוריתמים המשתמשים בנתונים או במידע קיימים כדי ליצור תוכן חדש, כולל טקסט, שמע, קוד תוכנה או תמונות. ChatGPT ופלטפורמות מתחרות נוצרות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית. מודלים אלה של בינה מלאכותית גנרטיבית מפעילים יישומי תוכנה כמו תוכניות Bot של צ'אט - והם מתוכננים לזהות, להבין ולייצר תשובות קוהרנטיות המבוססות על הנחיות המשתמש.
Generative AI מבינה שפה אנושית ונועדה לספק מענה המחקה שיחה אנושית. זה אומר שאתה יכול לשאול שאלה אחת בכמה דרכים, והאלגוריתם יבין את כוונת הליבה שלך, ללא קשר לבחירת המילים. התשובות יכולות להימסר במשפטים העונים על שאלות, בנקודות תבליט, או שהתגובות עשויות לכלול קישורים לחומר נלווה נוסף (כגון מדריכים למשתמש או קישורים לשאלות נפוצות).
היתרונות של בינה מלאכותית גנרטיבית ב- Field Service
ניתן לפרוס במהירות בינה מלאכותית גנרטיבית שפותחה במיוחד עבור שירות כדי להשיג החזר השקעה מהיר. הנה למה לצפות:
- תגובות מהירות יותר לכל אתגר שירות
- שיפור מהיר יותר של כוח העבודה
- הפעלת שירות עצמי ללקוח
- מעבר לתחזוקה תחזיתית
- עלויות מופחתות
מדוע תעשיית השירותים דורשת בינה מלאכותית ממוקדת שירות
כאשר מחליטים לאמץ AI, חשוב מאוד לוודא שמקורות הנתונים שלה מתאימים לצרכים הספציפיים של ארגון השירות שלך. אחד החסרונות בשימוש בפתרונות AI גנרטיביים זמינים באופן נרחב, כגון ChatGPT, הוא שהתגובות שהם מייצרים אינן מותאמות לעסק או למקרה השימוש הספציפי שלך. הסיבה לכך היא שהם לא מבינים תרחישים ספציפיים לשירות.
הנה מה שמייחד את השירות מסוגים שונים של עסקים.
1. לשירות יש רף גבוה יותר לביצוע הדברים נכון.
שיפור תוצאות השירות קשור למציאת הפתרון הטוב ביותר לבעיה, לא הנפוץ ביותר. בשירות, בעיות בציוד יכולות להוות הפסקות עבודה קריטיות למשימה או, במקרה של ציוד מכשור רפואי, עלולות להוות סיכונים למטופלים.
לארגוני שירות יש אפס סובלנות להזיות AI – תופעה שבה מודל AI מייצר תוצאות שאינן תואמות את השאלה או מציג מידע שגוי עובדתית בביטחון. הזיות AI עשויות להיות בסדר עבור משתמש יומיומי מזדמן של ChatGPT, אבל מציאת הפתרון הנכון לבעיה היא קריטית בשירות.
תשובות טובות אינן זהות לתשובות הטובות ביותר. מובילי שירות שואפים ללא הרף לפתרון הטוב ביותר לאתגרים כדרך לחדש ולהניע שביעות רצון ונאמנות לקוחות.
2. הפתרונות הטובים ביותר לבעיות לרוב אינם קיימים בנתוני השירות שלך.
הפתרון הטוב ביותר לבעיה נעול לעתים קרובות בראשם של מומחי השירות שלך; ניצול הידע הזה בצורה סטנדרטית הוא חיוני. מחקר פנימי של Aquant הראה כי 30% מפתרונות השירות אינם נמצאים בנתוני שירות היסטוריים. במקום זאת, התשובות הטובות ביותר ניתנות על ידי מומחי שירות ותיקים.
אתה זקוק לטכנולוגיה הנכונה כדי לפתוח נתונים אלה ולהפוך אותם למעשיים. בינה מלאכותית "מהמדף" תסרוק נתונים קיימים או את האינטרנט בחיפוש אחר תשובות נפוצות. אבל בינה מלאכותית ממוקדת שירות מנצלת את הידע של מומחים, כך שמידע הרזולוציה מדויק בהתבסס על כל תרחיש.
3. לפני זיהוי הפתרון הנכון, עליך לשאול את השאלות הנכונות ולקבוע את הבעיה.
"מדען הוא לא רק אדם חכם שיודע את כל התשובות, אלא אחד שיודע את השאלות הנכונות לשאול." – אנריקו פרמי
אם השירות היה פשוט לספק את התשובה הנכונה לשאלה, טכנולוגיות סטנדרטיות היו מספיקות כדי לספק חוויית שירות מעולה. מכונות מורכבות יותר כיום, ותיקונן או תחזוקתן דורשות פתרון בעיות מתוחכם יותר. זה מתחיל בלדעת אילו שאלות לשאול ומתי. הנה הסיבה:
מכונות מורכבות יכולות להציג תסמינים רבים ושונים לבעיית שורש אחת. הצבת מדבקה על בעיה משנית (הסימפטום) עשויה לפתור את הבעיה באופן זמני בלבד. אבחון ותיקון הבעיה הנכונה בביקור הראשון דורש שמהנדסי השטח ישאלו את השאלות הנכונות לפני שיוכלו להגיע לתשובה הנכונה.
בינה מלאכותית סטנדרטית אינה יכולה להנחות טכנאי בתהליך הנכון שלב אחר שלב הדרוש לפתרון הבעיות.
4. השירות דורש תיאום רב שכבתי בין לקוחות, סוכני תמיכה, טכנאי שטח, נכסים וחלפים.
גורמים אלה הופכים את התעדוף ומתן השירות הטוב ביותר לכל מצב למאתגר. עבודות תיקון או תחזוקה מסוימות עשויות לדרוש טכנאים שהוכשרו במיוחד, בעוד שאחרות עשויות להזדקק לחלקים בהזמנה מיוחדת. נושאים מסוימים, כמו מכשירים רפואיים או ציוד קריטי אחר למשימה, עשויים לדרוש תשומת לב מיידית, בעוד שעבודות אחרות יכולות לנוע נמוך יותר ברשימה.
תיאום בין אנשים, חלקים וצרכי לקוחות, במיוחד עבור ארגוני שירות המתמודדים עם כמות גדולה של אינטראקציות עם לקוחות, דורש טכנולוגיה מתוחכמת המיועדת למצבי שירות מסוג זה. בינה מלאכותית גנרטיבית שנבנתה עבור ארגוני שירות יכולה לשבור מאגרי נתונים מבודדים, לתקנן מדדים הוליסטיים ולבנות מודלים של סיכונים וביצועים שמניעים החלטות מעשיות ובעלות ערך.
5. השירות דורש עקביות וקיימות.
ככל שהמכונות הופכות מורכבות יותר ומכונות חדשות נפרסות, הנתונים הקיימים הופכים לפחות רלוונטיים לתחזוקה ולתיקון. ארגונים של היום יכולים להיאבק עם עובדים מיומנים בכל רמה כאשר יש יותר מדי נתונים (כלומר IoT) או מעט מדי נתונים (כמו עם השקות מוצרים חדשים). אבל איך ארגון שירות יכול למצוא את האיזון הנכון?
הטכנאים הקבועים שלך יודעים כיצד לטפל במכונות קיימות, בהתחשב בשנות הניסיון שלהם ובהזדמנויות הרבות שלהם ללמוד באמצעות ניסוי וטעייה. לעובדים חדשים אין זמן ללמוד כיצד לטפל במכונות חדשות או ישנות ביעילות. לכן, מדובר באיסוף נתונים של ידע מקצועי והכנת עובדים בכל רמות המיומנות לקבלת החלטות השירות הטובות ביותר עבור כל תרחיש - גם ללא נתונים ספציפיים.
6. השירות מתרחש בכל זמן, בכל מקום ובבת אחת.
עם התפשטות ערוצי השירות (כגון אירועי שירות עצמי, אירועים מרחוק או אירועי שטח), אירועי שירות יכולים להתרחש בחוויות שונות.
השירות הוא כעת מסע מחובר של אנשים מרובים מרקעים שונים ומערכי כישורים שונים. לשם כך יש לפגוש את הלקוח ואת כל בעלי העניין במקום שבו הם נמצאים - ולא להיפך.
בהתחשב בכך, AI השירות האידיאלי חייב להיות מדרגי, קל לשימוש ובנוי עבור משתמשים שונים, כמו טכנאי שטח, מנהלים, נציגי שירות לקוחות ולקוחות. כדי להתאים למגוון סוגי המשתמשים, מומלץ להשתמש בבינה מלאכותית של שירות המיועדת לכל התרחישים, ללא קשר לסביבה.
עתיד השירות כבר כאן. האם אתה מוכן לעמוד בזה?
בהתחשב בצרכים הספציפיים של ארגונים, AI כללי אינו טוב מספיק לשירות. קשה למנף מדריכי שירות סטטיים בעת חיפוש אחר תשובות לבעיות מסוימות וקשה להתעדכן בהם. בנוסף, רוב הבינה המלאכותית מהמדף של ימינו פשוט שגויה. תשובת שירות שגויה אינה מקובלת – עלולות להיות לה השפעות יקרות או גרוע מכך.
ארגוני שירות ראויים לפתרונות שניתן להכשיר להבנת העסק שלהם ותעשיית השירותים. באופן מובן, מנהלי שירות סקפטיים לגבי מינוף AI. אבל הכלים הנכונים ישפרו את כל חוויית השירות, מהעובדים ללקוחות ומעבר לכך.
כיצד Aquant Service Co-Pilot מחולל מהפכה בפעילות השירות בשטח
טייס השירות המשותף של Aquant מציע יתרון מובהק על פני כלי AI גנרטיביים אחרים בגלל ההבנה העמוקה שלו בשירות ואיכות הנתונים שהוא אוסף. Service Co-Pilot מובנה בכל המוצרים והכלים שלנו. זה עוזר לכל אחד - כולל סוכני שירות לקוחות, טכנאים בשטח, מובילי שירות ולקוחות - לקבל תשובות לשאלות שלהם במהירות ובפורמט שיחה שהם יכולים להבין.
ובנוגע לאיכות הנתונים, הפלטפורמה של Aquant מעבדת מידע באופן שמפיק תובנות משמעותיות המותאמות לחברה שלך. זה מעבר למשיכה ממקורות נתונים פתוחים שניתן למצוא ברחבי האינטרנט ובמקום זאת אוסף נתונים היסטוריים של חברות, מובנים ולא מובנים, ומעלה את זה עם מומחיות בנושא (ידע מיוחד מהעובדים בעלי הביצועים הטובים ביותר של חברת השירות). על ידי שילוב נתונים עם בינה אנושית, טייס השירות יכול לעבוד בצורה חלקה בתוך זרימת העבודה הטבעית של השירות, ולהנחות את התהליך, בדומה לטכנאי מיומן.
למידע נוסף על Aquant Service Co-Pilot.
