ai-pocalypse: Gartner утверждает, что использование ИИ для решения проблем клиентов к 2030 году может обойтись дороже, чем использование людей. — theregister.com
ai-pocalypse ИИ не заменит сотрудников колл-центров, но перестроит программный стек, чтобы агенты могли более эффективно решать проблемы клиентов без необходимости переключаться между множеством систем или эскалировать жалобы, заявил генеральный директор UJET Василий Триант.
«На самом деле проблема заключается в самих системах, а не в людях. В том, с чем приходится иметь дело людям», — сказал Триант. «Поэтому мы считаем, что ИИ окажет огромное, огромное влияние на клиентский опыт. Мы просто верим, что это произойдет иначе, чем все сообщения, которые мы слышим сегодня. Так что вместо того, чтобы окупаемость инвестиций означала «мы уволим людей», окупаемость инвестиций означает «мы не тратим деньги на устаревшее приложение, которое больше не нужно».
UJET — это облачная платформа, которая использует автоматизацию и ИИ для повышения способности агента колл-центра решать проблемы клиентов, а также предоставляет своим клиентам отслеживание данных и аналитику колл-центров. Среди ее клиентов — бренд товаров для здоровья GNC, производитель обуви Alto, бренд кухонной посуды Lodge и платформа POS-систем Zettle.
Идею о том, что новые возможности ИИ заменят сотрудников колл-центров, продвигали Tata Consultancy Services и стартапы, такие как LimeChat, но они не учитывают огромный объем автоматизации, который произошел за последние 30 лет, когда корпорации предоставили клиентам возможности самообслуживания по вопросам банковских балансов, денежных переводов, биллинга, бронирования и сброса паролей, сказал Триант.
«Есть много компаний, которые уже пытались произвести замену персонала, даже те, с которыми мы имеем дело, и они говорят: «Хорошо, мы внедрили это. Мы все это запустили», — сказал он. «Это помогает в некоторых простых вещах, но это не замена людей, и окупаемость инвестиций не оправдывается».
Две недели назад Gartner опубликовала отчет, в котором говорится, что к 2030 году стоимость решения одной проблемы с помощью генеративного ИИ в клиентском сервисе превысит 3 доллара, что выше стоимости работы многих офшорных агентов-людей в сегменте B2C. Аналитики связывают это увеличение с ростом затрат на центры обработки данных, переходом ИИ-поставщиков от субсидируемого роста к прибыльности и усложнением сценариев использования, потребляющих больше токенов и требующих дорогостоящих специалистов.
«Руководители служб поддержки клиентов полны решимости использовать ИИ для снижения затрат, но окупаемость этих инвестиций далеко не гарантирована», — сказал Патрик Куинлан, старший директор-аналитик практики клиентского сервиса и поддержки Gartner. «Полная автоматизация будет непомерно дорогой для большинства организаций; вместо этого ведущие организации будут использовать ИИ для стимулирования взаимодействия с клиентами, а не для сокращения расходов».
Gartner также прогнозирует, что к 2028 году изменения в законодательстве, касающиеся ИИ, увеличат объем вспомогательного обслуживания на 30 процентов.
«Нормативные акты, предписывающие легкий доступ к агентам-людям, будут побуждать клиентов по умолчанию запрашивать человека, минуя ИИ-агентов», — сказал Куинлан. «В результате организациям придется поддерживать или даже повторно нанимать агентов-людей, возможно, в большем количестве или с более высокой зарплатой, чем они платили ранее. Неспособность поддерживать соответствующий уровень укомплектованности персоналом может привести к ухудшению клиентского опыта, когда клиенты будут долго ждать, чтобы поговорить с человеком».
Триант сказал, что уже наблюдал такое среди клиентов.
«Вы внедряете технологию, начинаете ее использовать, и либо ваши пользователи обходят ее, чтобы связаться с живым агентом, либо они недовольны этим, что означает, что вы не улучшаете клиентский опыт», — сказал он. «Ваши расходы растут, а проблема остается прежней».
Один из крупных финансовых клиентов UJET автоматизировал 80 процентов работы своего колл-центра до волны ИИ, сказал Триант. Они видят следующий этап эффективности в курировании приложений, которые используют их сотрудники для решения жалоб клиентов, а не в сокращении числа людей, работающих в колл-центре.
«Люди, которые разговаривают с вами и со мной, когда мы звоним по какой-то нужде, имеют слишком много инструментов, и это так сложно», — сказал он. ««О, подождите. Позвольте мне перейти к этому экрану. Подождите. Это пытается загрузиться. Подождите, мое приложение работает медленно». Это та же история, которую мы все знаем. И когда вы смотрите на это, проблема в том, что у них так много разных вещей, с которыми им приходится иметь дело, чтобы получить информацию, необходимую для решения вашей проблемы».
Настроение, которое испытывают клиенты Трианта, помогает подпитывать так называемый SaaS-pocalypse, который привел к резким колебаниям стоимости некоторых ведущих программных компаний, поскольку инвесторы и индустрия программного обеспечения переоценивают стек корпоративных приложений в сравнении с возможностями искусственного интеллекта.
Триант сказал, что так же, как UJET не увольняет своих инженеров, а вооружает их ИИ для максимизации индивидуальной производительности, так и его клиенты в колл-центрах ищут способы сделать то же самое со своим персоналом.
«Как мы можем сделать этих настоящих хороших специалистов и агентов настоящими супергероями?» — сказал он. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – O'Ryan Johnson