עם ההתפתחות של שירות הלקוחות, הצרכנים היום מצפים לתגובה מיידית ולחווייה משופרת, בין אם מדובר במגזר, מוצר, מחיר או ערוץ תקשורת. עם זאת, למרות היתרונות של אימוץ טכנולוגיות וכלים מבוססי אינטליגנציה מלאכותית (IA), עדיין יש דרך ארוכה לעבור מבחינת שירות לקוחות ונאמנות הצרכן
בהקשר הזה, וויליאן פימנטל, מנכ"ל פרשווורקס באמריקה הלטינית, מאמין שהעתיד של שירות הלקוחות יהיה מבריק יותר מאי פעם, אבל דורש מהמנהיגים בתחום לחשוב באופן שיטתי על איך, מתי ואיפה ליישם בינה מלאכותית כדי לשפר את החוויה
"העלייה בציפיות של הלקוחות", שמצפים לשירות יעיל וקבוע, דומה למה שמציעות חברות כמו אמזון, הפחית את איכות ה-CX ברגע של שיפור טכנולוגי גדול. הלקוחות רוצים הכל בהישג יד ומצפים למגע מינימלי, לכן החברות צריכות לאמץ כלים חדשים כדי לעמוד בציפיות הללו, דיז פימנטל
גישה זו לעיתים קרובות מביאה לחוויות רעות עבור הלקוחות, לפי המנהל של פרשוורקס. דוגמה היא ש, כאשר הבינה המלאכותית מיושמת ללא הבחנה, היא יכולה להתמודד היטב עם השיחות הראשוניות, אבל לא פותר בעיות מורכבות יותר. הלקוחות מתוסכלים כאשר הבעיות שלהם מופנות בצורה לא נכונה או כאשר הפתרונות של בינה מלאכותית אינם מספיקים.”
לוויליאן פימנטל, חשוב ליישם את הבינה המלאכותית בצורה שיטתית, מתחילים בבעיות הפשוטות ביותר ומתקדמים בהדרגה לבעיות המורכבות יותר. המומחה מסביר שהבינה המלאכותית יכולה לבצע ניתוחים מצוינים ולהבין במהירות את הבעיות של הלקוחות, אבל כשזה טועה, יכול לטעות הרבה. לכן, הפיקוח האנושי נחוץ כדי להבטיח שהפתרונות של בינה מלאכותית יהיו מדויקים ובעלי אינטליגנציה רגשית. זה אומר לאפשר ל-AI להתמודד עם בעיות פשוטות ויומיומיות, בעוד הסוכנים האנושיים מתמודדים עם הבעיות המורכבות יותר, הגיב
כחלופה לחברות שמאחרות במתן שירות ללקוחות ורוצות להתעדכן במהירות, המנהל של Freshworks מדגיש שעליהן קודם כל להבין את האתגרים הספציפיים שלהן. "החברות החדשות של SaaS עשויות להתמודד עם בעיות מורכבות שדורשות ניהול זהיר". הבינה המלאכותית הגנרטיבית יכולה לעזור לבנות במהירות מאגר ידע חזק ולהקים מערכת סיווג יעילה באמצעות בינה מלאכותית. זה אומר לקטלג את הבעיות על בסיס המורכבות שלהן ולוודא שהבעיות הפשוטות יותר ייפתרו במהירות, בעוד שהמורכבים יותר מסומנים להתערבות אנושית.
פימנטל גם מדגיש שיש ליישם מדיניות ונהלים ברורים: "בסביבה B2C, זה חיוני כדי שמערכות בינה מלאכותית יספקו תמיכה יעילה. למשל, הבינה המלאכותית יכולה להתמודד עם בעיות פשוטות על ידי ביצוע פרוטוקולים מוגדרים מראש, אבל הסוכנים האנושיים צריכים להתערב כאשר ה-AI נתקל בבעיות שדורשות חשיבה מעמיקה, סיים
