Az AI-ügynökök összehangolása az új kihívás a Tata Communications szerint

A vállalati ügyfélszolgálatokon az AI-ügynökök és automatizálási megoldások gyors elterjedése meghaladja a mögöttes architektúra képességeit. Gaurav Anand, a Tata Communications ügyfélkapcsolati megoldásokért felelős vezetője szerint a legtöbb esetben a konverzációs AI-t régi, erre nem épített rendszerekhez csatlakoztatják. Ez azt eredményezi, hogy bár sok cég bevezetett digitális eszközöket, kevés rendelkezik valóban integrált, skálázható és zökkenőmentes orchestrációra képes platformmal. (VentureBeat)

Ez a rés teremti meg a nehéz kognitív terhelést az emberi ügyintézők számára, akiknek töredezett eszközökön kell összerakniuk a kontextust, hogy megértsék, mit mondott már egy AI-rendszer az ügyfélnek. A probléma nem csupán az adatokhoz való hozzáférés hiánya, hanem egy közös vállalati kontextus hiánya is, amely összekapcsolja az ügyfél-identitásokat, interakciókat, tranzakciókat, irányelveket, folyamatokat és működési rendszereket egy közös megértésbe.

A hagyományos ügyfélkapcsolati architektúrát lineáris, embervezérelt útvonalvezetésre tervezték, nem pedig autonóm AI-rendszerek, adatraktárak és emberi dolgozók közötti valós idejű adatfolyamok kezelésére.

Miért az orchestráció váltja fel az automatizálást mint elsődleges CX-prioritást

Ahogy ez a koordinációs probléma növekszik, Anand szerint a vállalati stratégiai prioritás az automatizálásról az orchestrációra tolódik. „Az automatizálás egyedi feladatokat old meg, míg az orchestráció ezeket end-to-end kimenetekbe kapcsolja össze” – mondja Anand. „A következő evolúció a kontextus-tudatos orchestráció, ahol az AI-ügynökök, alkalmazások és emberi dolgozók megosztott ügyfél-, folyamat- és üzleti szándék megértéséből indulnak ki, nem pedig elszigetelt rendszerrekordokból.”

Ahogy a szervezetek egyre több botot, ügynököt és AI-eszközt halmoznak fel, ezek kezelése exponenciálisan bonyolultabbá válik. Anand szerint a versenyelőny ma már kevésbé az automatizálás bevezetésében rejlik, hanem abban, hogy a rendszerek milyen intelligensen adják át a munkát, működnek együtt és skálázzák fel a folyamatokat.

Az AI legacy rendszerekhez való csatlakoztatásának csapdája

Azok a cégek, amelyek egyszerűen egy hangalapú AI-ügynököt helyeznek egy meglévő rendszer elé, ugyanazt a régi hibát ismétlik. Ahelyett, hogy javítanák az élményt, végül ugyanazokat a determinisztikus telefonmenüket hozzák létre, amelyeket az AI-nak le kellett volna váltania. Az AI valódi előnye a skálázhatóságban, sebességben és orchestrációban rejlik. Anand egy iparági konszolidációs hullámra mutat rá, ahogy a meglévő ügyfélkapcsolati szolgáltatók AI-natív cégeket vásárolnak fel, hogy csökkentsék a képességbeli réseket és erősítsék ügyfélélmény-kínálatukat.

Az iparág szélesebb körű elmozdulása azt tükrözi, hogy a vállalatoknak többre van szükségük, mint csatornákra és automatizálásra; szükségük van egy intelligencia-rétegre, amely képes orchestrálni az AI-t, az embereket, az adatokat és a munkafolyamatokat az üzletágon keresztül. A cél az, hogy az AI legyen a kapcsolatot teremtő réteg az ügyfelek, az alkalmazottak és a vállalati rendszerek között.

Ennek eléréséhez a szervezeteknek egyre inkább szükségük van egy közös vállalati ontológiára: egy megosztott üzleti szókincsre, amely összehangolja az ügyféladatokat, termékeket, irányelveket, SOP-kat, tranzakciókat és munkafolyamatokat az egyébként összekapcsolatlan platformokon.

A Tata Communications megoldása az Interaction Fabric, egy orchestrációs réteg, amely egyesíti az ügyfélkapcsolati központot, az üzenetküldést, az együttműködést, az AI-t és az ügyféladatokat, miközben valós időben koordinálja az AI-ügynököket, csatornákat és vállalati rendszereket. Ezt az orchestrációt egy kontextusvezérelt architektúra támasztja alá, amely folyamatosan összekapcsolja az identitásokat, beszélgetéseket, tranzakciókat és működési adatokat, így az interakciók folytonosságot tartanak a csatornákon és érintkezési pontokon keresztül.

Ez azt jelenti, hogy az AI és az ügynökök képesek mozogni a hang, a WhatsApp, a chat, az e-mail és a CRM munkafolyamatok között anélkül, hogy elveszítenék az ügyfél kontextusát. Az identitás, a szándék és az AI-vezérelt betekintések folyamatosan áramlanak a csatornákon keresztül, ahelyett, hogy elszigetelt alkalmazásokban rekednének.

Az orchestráció következő fázisa nem csupán a feladatok rendszerek közötti koordinálása, hanem azok közös vállalati megértésen keresztüli koordinálása. A kontextus-gráfok, amelyek vállalati ontológiákra épülnek, ezt a közös megértést hozzák létre az ügyfelek, interakciók, termékek, irányelvek, döntések és kimenetek összekapcsolásával a szervezeti szilókban. Ez lehetővé teszi az AI-ügynökök és az emberi dolgozók számára, hogy ugyanabból a kontextusból induljanak ki, ami pontosabb döntéseket, zökkenőmentes átadásokat és következetes ügyfélélményeket eredményez.

Azonban az ügyfél szándékának, a beszélgetési előzményeknek, a vállalati adatoknak és az AI-döntéshozatalnak a szinkronizálása a csatornákon keresztül csak késés nélkül működik. A modern adatgyakoriságra nem tervezett régi hálózatok hozzák létre azt, amit Anand „adatgravitációnak” nevez, ami késleltetést és következetlen utakat eredményez, amikor a felhasználók csatornát váltanak. „Az alapul szolgáló hálózatot ugyanolyan agilisnak kell megtervezni, mint a rajta futó AI-rendszereket” – magyarázza. „Az interakciók szinkronban maradnak, és maga a technológia láthatatlanná válik, csak egy erőfeszítés nélküli élmény marad.”

Az AI jobb partnerré tétele az emberi ügyintézők számára

Az emberi ügyintézők és az AI-rendszerek közötti hatékony megosztott láthatóság az ügyintézői élménnyel kezdődik, nem pedig egyetlen technológiával. A leghatékonyabb implementációk lehetővé teszik mind az AI, mind az emberi ügyintéző számára, hogy ugyanazból a kontextuális megértésből induljanak ki az ügyfélről, biztosítva, hogy az egyik interakcióban gyűjtött információ tájékoztassa a következőt, függetlenül a csatornától vagy rendszertől.

Az automatizált hívás-összefoglalók, a valós idejű hangulatelemzés és az AI-vezérelt segítségnyújtás azonnali, cselekvőképes betekintésekkel és javasolt következő lépésekkel látják el az ügyintézőket közvetlenül a munkafolyamatukon belül. Ez lehetővé teszi az AI számára, hogy rutinszerű, nagy volumenű feladatokat kezeljen, mint például jelszó-visszaállítások, szállítási követés és számlafeltöltések, míg az emberi ügyintézők az ítélőképességet és empátiát igénylő interakciókra összpontosítanak.

„Ha egy ügyfél hirtelen válsággal néz szembe, mint például egy csalárd tranzakció, az AI azonnal blokkolhatja a kártyát, de nem tudja megadni az érzelmi vigaszt és a finom kommunikációt, amelyre ebben a pánik pillanatában szükség van” – mondja Anand. „A dilemmára az intelligens orchestráció a válasz, nem pedig a rendszerek közötti választás.”

A gyakorlatban az AI kezeli a közvetlen technikai tranzakciót, míg a valós idejű hangulatelemzés felismeri az ügyfél zaklatottságát, és a hívást egy emberi szakértőhöz irányítja. A cél az AI és az emberi ügyintézők együtt történő orchestrálása, hogy a hatékonyság soha ne kerüljön a márkahűség és a bizalom rovására.

Egységes CX-architektúra építése

A töredezett kísérletezésről a koordinált orchestrációra való áttéréshez technikai és szervezeti változásokra egyaránt szükség van, mondja Anand, kezdve az adatok és a töredezett pontmegoldások egyesítésével egy egységes, felhőalapú platformon. „Az IT és a CX csapatoknak szorosabban kell együttműködniük” – magyarázza, ezt az igazítást a második szükséges elmozdulásként írja le, ezúttal szervezeti szinten.

Architektúra szinten Anand szerint a kommunikációs API-kat be kell építeni a vállalati magba, hogy minden funkció ugyanabból az ügyfélkontextusból működjön, ahelyett, hogy saját elszigetelt adatait tartaná fenn. Egyre inkább ez azt jelenti, hogy túl kell lépni az integráción, és el kell mozdulni a valódi orchestráció felé, hogy az AI és az emberi ügynökök zökkenőmentesen működjenek együtt.