V zadnjih osemnajstih mesecih se je umetna inteligenca iz obljube spremenila v gonilno silo preobrazbe uporabniške izkušnje. Vpliv ni le na operativno učinkovitost, temveč tudi na dvig standarda tega, kar potrošniki smatrajo za sprejemljivo: danes pričakujejo, da se bodo lahko izražali v naravnem jeziku, da bodo razumljeni že od prve interakcije in da bodo prek svojega najljubšega komunikacijskega kanala prejeli pravilno rešitev – ne le odgovor.
Sprememba vedenja je posledica popularizacije orodij, kot so jezikovni modeli, ki so stranke navadile na intuitivno interakcijo, brez sledenja togim skriptom ali navigacije po dolgih menijih. Zlasti brazilski potrošniki ne sprejemajo več logike »pritisni 1, pritisni 2«; želijo vprašati, kar želijo, in v zameno prejeti konkretno, personalizirano in kontekstualno dejanje.
V tem kontekstu ima Brazilija pomemben položaj. Zrelost trga pogovornih kanalov, zlasti WhatsAppa, nas postavlja pred druge države glede prakse in obsega. Medtem ko se ta tehnologija v mnogih regijah šele razvija, smo tukaj nabrali leta učenja o tem, kaj deluje, kje so točke trenja in kako meriti vpliv na poslovanje. Te izkušnje nam omogočajo ne le upravljanje naprednejših rešitev, temveč tudi, da služimo kot globalno merilo za oblikovanje učinkovitejših poti.
Ključna prednost umetne inteligence, uporabljene v uporabniški izkušnji, je v njeni sposobnosti praktičnega zmanjšanja trenja. Z dostopom do podatkov in poslovnih pravil v realnem času lahko umetna inteligenca natančno diagnosticira situacije in se tako izogne pogostim napakam pri človeški storitvi za stranke.
Pogosto na primer stranka zahteva preklic ne zato, ker bi želela odnehati z nakupom, temveč zato, ker meni, da je naročilo izgubljeno. V tem primeru resnična potreba ni preklic, temveč pridobitev potrditve, da je izdelek že na poti. Z identifikacijo tega konteksta umetna inteligenca zagotovi prave informacije in gradi zaupanje. Poleg tega njena jezikovna prilagodljivost odpravlja komunikacijske ovire: če odgovor ni jasen, ga lahko tehnologija preoblikuje ali celo posreduje v glasovni obliki, kar je bistveno v tako raznoliki državi, kot je Brazilija.
Učinkovitost ne pomeni nujno dehumanizacije. Ravno nasprotno, ko boti obravnavajo tako imenovane "težavne malenkosti", sprostijo človeške agente za bolj kompleksne, občutljive in čustvene primere. To zmanjša kognitivno obremenitev ekip, zmanjša stres in poveča kakovost človeških storitev. Hkrati stranka zazna zdravo ravnovesje med tehnologijo, ki hitro rešuje težave, in ljudmi, ki ponujajo podporo.
Druga pomembna točka je zaupanje. Pred nekaj leti so uporabniki preizkušali meje botov skoraj kot igro, vedno sumničavi. Danes, ko so spoznali, da so rešitve umetne inteligence bolj človeške in predvsem učinkovitejše, so jih začeli uporabljati naravno. Ta kulturni razvoj, skupaj z že uveljavljenimi zgodbami o uspehu v državi, kot so storitve za stranke v logistiki, neposredni trgovini na drobno in celo finančnih izterjavah, pomaga utrditi uporabo umetne inteligence kot prednostnega orodja v določenih situacijah. Ko bot rešuje težave hitreje kot človek, postane prva izbira.
Kljub temu obstajajo pogoste pasti. Mnogi projekti umetne inteligence sledijo logiki tradicionalnega razvoja programske opreme z dolgimi, zaprtimi cikli, medtem ko bi v resnici morali biti iterativni: hitro uvajanje, učenje iz resničnih podatkov in prilagajanje. Druga ponavljajoča se napaka je prepričanje, da je klepetalni robot s pogostimi vprašanji dovolj. Preprosto zagotavljanje informacij reši majhen del težav. Prava transformacija se zgodi, ko je umetna inteligenca sposobna izvajati dejanja, ki dejansko rešujejo težave strank. Poleg tega je težava pri razkrivanju že pripravljenih API-jev pogosta ovira. Novi standardi, kot so strežniki MCP (Model Context Protocol), ponavadi zmanjšujejo to oviro in omogočajo učinkovitejše bote v krajšem času.
V prihodnjih nekaj letih se trend usmerja k vse bolj inteligentnim pogovorom že od prvega stika. Platforme, kot sta Meta in Google, si že prizadevajo za izmenjavo signalov poti, s čimer bodo interakcije natančnejše in relevantnejše. Hkrati bo razvoj generativne orkestracije pospešil tempo razvoja: namesto mesecev za uvedbo nove funkcije bo mogoče aktivirati več v nekaj tednih ali dneh. Zaradi tega bodo boti zmogljivejši, hitrejši in uporabnejši za stranke in podjetja.
Končno je sporočilo jasno: umetna inteligenca, uporabljena v uporabniški izkušnji, ne pomeni nadomestitve ljudi, temveč odpravo trenja, komunikacijo na način, ki ga potrošnik razume, in hitro ukrepanje tam, kjer to najbolj potrebuje. Brazilija ima zaradi svoje zrelosti v pogovornih kanalih in kulturne odprtosti za nove tehnologije priložnost, da prevzame vodilno vlogo pri tej preobrazbi po vsem svetu. Tisti, ki znajo izkoristiti ta trenutek, združiti tehnologijo, upravljanje in pogum za ponavljanje, bodo za prihodnja leta opredelili nov standard odličnosti v storitvah za stranke.
Avtor Fábio Costa, višji direktor umetne inteligence pri Sinch
