ავტონომიური, ხელოვნური ინტელექტით მართული აგენტების არსებობა პირველი დონის მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში აღარ არის შორეული დაპირება - ეს პრაქტიკული და მზარდი რეალობაა ბრაზილიაში. ტრადიციული ჩატბოტებისგან განსხვავებით, ამ ვირტუალურ აგენტებს შეუძლიათ რთული კონტექსტების გაგება, ტექნიკური პრობლემების ზუსტად გადაჭრა და მომხმარებლისთვის ადამიანურ ურთიერთქმედებასთან ძალიან ახლოს მყოფი გამოცდილების უზრუნველყოფა. ეს ტექნოლოგიური წინსვლა ორგანიზაციებში მომსახურების სამსახურის როლს ხელახლა განსაზღვრავს, რაც მას უფრო ეფექტურს, მოქნილს და სტრატეგიულად შესაბამისს ხდის.
სინამდვილეში, Gartner-ის მონაცემებით, პროგნოზები მიუთითებს, რომ 2027 წლისთვის, ხელოვნური ინტელექტის აგენტები ორგანიზაციების დაახლოებით 25%-ში მომხმარებელთა მომსახურების ძირითადი არხი იქნებიან.
– ამ მოწინავე ტექნოლოგიის დანერგვის გლობალური ტენდენციის ასახვა.
გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის აგენტების ერთ-ერთი მთავარი უპირატესობა საუბრის კონტექსტის გაგების უნარია. თანამედროვე აგენტები მეხსიერებაში ინახავენ მომხმარებლის მიერ დიალოგის განმავლობაში მოწოდებულ დეტალებს. ეს მათ საშუალებას აძლევს სწორად განმარტონ კითხვების მიღმა არსებული განზრახვა და შეცვალონ თემა კონტექსტის დაკარგვის გარეშე - მაშინაც კი, თუ მომხმარებელი ინტერაქციის დროს გადაუხვევს ან სხვა თემას შემოიტანს.
ბუნებრივი ენის ასეთი მოწინავე გაგება მკვეთრად ამცირებს გაუგებრობებსა და იმედგაცრუების მომტან ურთიერთქმედებებს. ფართომასშტაბიანი ენობრივი მოდელების (LLM) მხარდაჭერით, აგენტს შეუძლია სიღრმისეულად გააანალიზოს მომხმარებლის წინადადება, ამოიცნოს ჟარგონი ან პრობლემების უჩვეულო აღწერილობები და მაინც შექმნას თანმიმდევრული და შესაბამისი პასუხი. შედეგად, საუბარი გაცილებით მოქნილი და ინტუიციურია, რომლის დროსაც მომხმარებელი გრძნობს, რომ მას ნამდვილად ესმით.
უფრო რთული ტექნიკური საკითხების გადაჭრის უნარი.
ტრადიციულ სერვის ცენტრებში ჩატბოტები ხშირად შემოიფარგლებოდნენ მარტივი კითხვების (მაგალითად, პაროლის აღდგენა ან შეკვეთის სტატუსი) გადაჭრით და უფრო რთულ საკითხებს სწრაფად გადასცემდნენ ადამიან აგენტებს. თუმცა, ინტელექტუალურ ვირტუალურ აგენტებს შეუძლიათ ტრივიალურზე მეტის გაკეთება და უფრო რთული ტექნიკური პრობლემების მოგვარება.
ვინაიდან ისინი გაწვრთნილები არიან უზარმაზარ მონაცემთა ნაკრებებსა და ცოდნაზე, მათ შეუძლიათ ნაკლებად გავრცელებული შეცდომების დიაგნოსტიკა, პრობლემების მოგვარების ინსტრუქციული პროცედურების შესრულება და შიდა ცოდნის ბაზებთან კონსულტაციაც კი ახალი გადაწყვეტილებების მოსაძებნად. გარდა ამისა, ეს ხელოვნური ინტელექტის პლატფორმები ინტეგრირდება კორპორატიულ სისტემებთან და ITSM ინსტრუმენტებთან, რაც მათ საშუალებას აძლევს, ავტომატიზირებული მოქმედებები ავტომატიზირებულად შეასრულონ.
მაგალითად, კარგ ხელოვნური ინტელექტის აგენტს შეუძლია ადამიანის ჩარევის გარეშე შეასრულოს მთელი სერვისის ნაკადები, როგორიცაა მომხმარებლის ანგარიშის განბლოკვა ან პროგრამული უზრუნველყოფის დისტანციურად ხელახლა ინსტალაცია. ის ამოიცნობს მომხმარებლის მოთხოვნას, ამოწმებს საჭირო ინფორმაციას (მაგალითად, იდენტობას ან ნებართვებს) და შემდეგ ააქტიურებს შესაბამის API-ებს ან სკრიპტებს პრობლემის გადასაჭრელად - ყველაფერი წამებში.
ეს ოპერაციული ავტონომია, გენერაციულ ინტელექტთან ერთად, საშუალებას იძლევა, მარტივი შემთხვევებიდან დაწყებული ყველაზე რთული IT ინციდენტებით დამთავრებული, ადამიანური გუნდის ჩართვით მხოლოდ მაშინ, როდესაც ეს ნამდვილად აუცილებელია. ეს პირდაპირ გავლენას ახდენს ეფექტურობაზე: განმეორებადი ამოცანები მაღალი სიჩქარით წყდება და მხარდაჭერის სპეციალისტები დროს იღებენ, რათა თავი მიუძღვნან ნამდვილად რთულ ან სტრატეგიულ პრობლემებს.
გაუმჯობესებული მომხმარებლის გამოცდილება
ახალი ვირტუალური აგენტები გაცილებით მდიდარ და დამაკმაყოფილებელ გამოცდილებას გვთავაზობენ. პირველ რიგში, ისინი ხელმისაწვდომია 24/7 რეჟიმში და მყისიერი პასუხებით - რასაც ძველი ბოტებიც გვპირდებოდნენ, მაგრამ ახლა ეს პასუხები უფრო სასარგებლო და კონტექსტუალურია, რაც ამცირებს ადამიან აგენტს ლოდინის საჭიროებას.
გარდა ამისა, გენერაციულ ხელოვნური ინტელექტის აგენტთან კომუნიკაცია, როგორც წესი, უფრო ჰუმანიზებულია: დიალოგის გზა ნაკლებად „რობოტულია“, ბუნებრივი ენის გაგების და მომხმარებლის პროფილის მიხედვით პასუხების პერსონალიზაციის უნარითაც კი.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი საკითხია ის, რომ ეს აგენტები შექმნილია იმისთვის, რომ საჭიროების შემთხვევაში უზრუნველყონ ადამიანზე გლუვი გადასვლა, რაც მომხმარებლის კმაყოფილებისთვის უმნიშვნელოვანესია. საუკეთესო პრაქტიკა მიუთითებს, რომ ჩატბოტმა თავად უნდა აცნობოს მომხმარებელს, რომ თუ პრობლემას ვერ გადაჭრის, ის დააკავშირებს მას ადამიან აგენტთან და შემდეგ შეუფერხებლად გადასცემს სერვისს, რათა ადამიანმა აგენტმა გააგრძელოს მუშაობა იქიდან, სადაც ბოტი შეწყვიტა.
ეს კარგად ორგანიზებული გადაცემა ხელს უშლის მომხმარებელს ინფორმაციის გამეორებისგან და გამორიცხავს მანქანასთან საუბრისას „გაჭედვის“ შეგრძნებას. მოკლედ, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის აგენტები ამარტივებს და აადვილებს მომხმარებლის მოგზაურობას, უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ გადაწყვეტილებებს და უფრო მაღალი ხარისხის ურთიერთქმედებებს - რაც კომპანიის IT მხარდაჭერის მიმართ უფრო მეტ კმაყოფილებასა და ნდობას იწვევს.
აგენტების ეს ახალი თაობა ადამიანური გუნდების სრულად ჩანაცვლების ნაცვლად, სინერგიულად მუშაობს დამხმარე პროფესიონალებთან: ისინი ამუშავებენ განმეორებად და პირველი დონის მოთხოვნებს უპრეცედენტო სისწრაფითა და სიზუსტით, რაც ადამიანებს აძლევს საშუალებას, ყურადღება გაამახვილონ იმაზე, თუ რა არის მათი ექსპერტიზა შეუცვლელი - უპრეცედენტო ან ძალიან კრიტიკულ სიტუაციებში. სპეციალიზებული პროფესიონალები აუცილებელია ვირტუალური აგენტების ზედამხედველობის, რეგულირებისა და მხარდაჭერისთვის, რაც უზრუნველყოფს, რომ ინტელექტუალური ავტომატიზაცია ავსებს და არა ცვლის ადამიანურ ექსპერტიზას. ამ კონტექსტში, მომსახურების სამსახურის მომავალი ნათელია: ადამიანური გუნდები და ინტელექტუალური ვირტუალური აგენტები ერთად მუშაობენ უფრო სტრატეგიული, ეფექტური მხარდაჭერის შესაქმნელად, რომელიც ორიენტირებულია მომხმარებლების რეალურ საჭიროებებზე.
