Z razvojem storitev za stranke, potrošniki danes pričakujejo takojšen odgovor in izboljšano izkušnjo, ne glede na sektor, izdelek, preço ou canal de comunicação. Vendar, kljub prednostim uvajanja tehnologij in orodij, ki temeljijo na umetni inteligenci (UI), še vedno je pred nami dolga pot na področju storitev za stranke in zvestobe potrošnikov
V tem kontekstu, Willian Pimentel, Generalni direktor Freshworks v Latinski Ameriki, verjame, da bo prihodnost storitve za stranke bo svetlejša kot nikoli prej, zahteva, da vodje sektorja sistematično razmišljajo o tem, kako, kdaj in kje uporabiti umetno inteligenco za izboljšanje izkušnje
Povečanje pričakovanj strank, kaj pričakujejo učinkovito in trajno storitev, podobno kot tisto, kar ponujajo podjetja, kot je Amazon, znižal kakovost CX v času velike tehnološke izboljšave. Stranke želijo vse na dosegu roke in pričakujejo minimalen stik, zato morajo podjetja sprejeti nove orodja za izpolnjevanje teh pričakovanj, diz Pimentel
Ta pristop pogosto privede do slabih izkušenj za stranke, po mnenju direktorja Freshworks. Ena izmed primerov je da, ko when AI se uporablja brez selekcije, ona se zna dobro spopadati z začetnimi klici, ne več reševati bolj zapletene težave. Stranke se na koncu razočarajo, ko so njihovi problemi napačno usmerjeni ali ko so rešitve umetne inteligence nezadostne.”
Za Williana Pimentela, je ključno sistematično uporabljati umetno inteligenco, začenši z najpreprostejšimi težavami in postopoma prehajajoč k bolj zapletenim. Strokovnjak pojasnjuje, da umetna inteligenca lahko opravi odlične analize in hitro razume težave strank, ampak ko naredi napako, lahko se zelo zmoti. "Torej", človeški nadzor je potreben, da se zagotovi, da so rešitve umetne inteligence natančne in čustveno inteligentne. To pomeni, da naj umetna inteligenca obravnava preproste in vsakdanje težave, medtem ko človeški agenti obravnavajo bolj zapletene težave, komentiral
Kot alternativa za podjetja, ki zaostajajo pri storitvah za stranke in želijo hitro posodobiti, izvršiteljni direktor Freshworks poudarja, da morajo najprej razumeti svoje specifične izzive. Nove SaaS podjetja se lahko srečujejo s kompleksnimi težavami, ki zahtevajo skrbno upravljanje. Generativna umetna inteligenca lahko hitro pomaga pri gradnji robustnega repozitorija znanja in vzpostavitvi učinkovitega sistema razvrščanja z uporabo umetne inteligence. To pomeni kategorizacijo težav glede na njihovo kompleksnost in zagotovitev, da se najpreprostejši problemi rešijo hitro, medtem ko so bolj zapleteni označeni za človeško posredovanje.
Pimentel prav tako poudarja, da je treba uvesti jasne politike in postopke: "V okolju B2C, to je bistveno, da sistemi umetne inteligence nudijo učinkovito podporo. Na primer, Umetna inteligenca lahko obravnava preproste težave, ki sledijo vnaprej določenim protokolom, ampak človeški agenti morajo intervenirati, ko umetna inteligenca naleti na težave, ki zahtevajo več razmišljanja, zaključil
