بالنسبة إلى فرق تجربة العملاء في المؤسسات، لم يعد تبنّي الذكاء الاصطناعي ميزة إضافية، بل أصبح ضرورة تنافسية.
لكن التعامل مع هذا الواقع الجديد يعني أيضًا الخوض في كمّ هائل من المعلومات (والمعلومات المغلوطة) حول قدرات الذكاء الاصطناعي.
ولضمان تبنٍّ ناجح، عليكم أن تكونوا على اطلاع. إليكم 5 خرافات شائعة حول الذكاء الاصطناعي في الدعم، والحقيقة وراء كل منها.
1. «روبوتات الدردشة الحالية جيدة بما يكفي.»
ليست كل روبوتات الذكاء الاصطناعي على المستوى المطلوب.
قد تفترضون أن الخيارات الأقل تكلفة، مثل حلول روبوتات الدردشة التقليدية أو الأغلفة المبنية على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT، ستؤدي المهمة. والحقيقة؟ لن تنجح على المدى الطويل.
تعتمد الحلول التقليدية على أشجار القرار التي تتبع بنية «إذا-فإن» صارمة، لا تتيح للروبوتات سوى تقديم إجابات محددة مسبقًا لأسئلة معروفة سلفًا.
ورغم أن الأغلفة المبنية على النماذج اللغوية الكبيرة أكثر تطورًا، فإن عجزها عن التكامل مع أنظمتكم الأساسية يعني أنها لا تستطيع الإجابة عن الأسئلة المعقدة.
والنتيجة في الحالتين عملاء محبطون وتحويلات أكثر إلى الموظفين البشريين.
ولنشر روبوتات ذكاء اصطناعي قادرة على الإجابة عن جميع أسئلة عملائكم دون تدخل متكرر، اختاروا شريكًا يقدّم تخصيصات دون برمجة وتكاملات أصلية عبر منظومتكم التقنية (مثل Salesforce وZendesk وSnowflake وStripe).
2. «أنظمة الذكاء الاصطناعي تقدّم إجابات غير موثوقة.»
نادرًا ما تهلوس حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي الرائدة.
إن الربط بين إجابات الذكاء الاصطناعي وعدم الموثوقية ليس بلا أساس، فالأنظمة الأضعف لا تزال عرضة للهلوسة بدرجة كبيرة.
ويصدق هذا على الحلول المبنية على نماذج RAG التي تسترجع المعلومات من مصادر داخلية وخارجية معًا. إذ كثيرًا ما تُسيء هذه الأنظمة فهم مصادرها وتدمجها في إجابات بعيدة كل البعد عن الدقة.
أما النماذج المطوّرة تجاريًا فتحمي من ذلك، إذ تستمد الإجابات من مصادر داخلية متعددة، وتقسّم البيانات إلى أجزاء صغيرة موثّقة من المعلومات، ثم تزوّد بها نماذجها اللغوية الكبيرة لتوليد إجابات موجزة وموثوقة.
وبهذه الطريقة يجيب مزوّدو الذكاء الاصطناعي الرائدون مثل Maven AGI بشكل ذاتي على أكثر من 5 ملايين تذكرة بمعدل دقة يبلغ 93%.
3. «الذكاء الاصطناعي سيُلغي الحاجة إلى وظائف الدعم البشري.»
وظائف تجربة العملاء البشرية لا تختفي، بل تتطور.
إن وعد الذكاء الاصطناعي بتوسع غير محدود بعدد محدود من الموظفين أمر يصعب مقاومته. والمؤسسات في مختلف القطاعات توظّف بالفعل عددًا أقل من الموظفين وتعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
ومع ذلك، حتى أذكى الأنظمة لم تنضج بما يكفي للعمل دون إشراف بشري. فالذكاء الاصطناعي وحده يغفل الفروق الدقيقة، ويفتقر إلى التعاطف، ويُسيء التعامل مع البيانات الحساسة.
إضافة إلى ذلك، هناك عملاء لن يرضوا أبدًا حتى يتحدث إليهم شخص عبر الهاتف ويحلّ مشكلتهم.
بل إن كثيرًا من الشركات لا تزال تتبنى الذكاء الاصطناعي بحذر أكبر وتمنحه ثقة أقل مما يستطيع تقديمه.
وبدلًا من القلق بشأن ما قد يعنيه الذكاء الاصطناعي لوظائف تجربة العملاء مستقبلًا، استخدموه لأتمتة المهام المتكررة وتسهيل عمل فريقكم اليوم.
4. «الذكاء الاصطناعي لا يجيب إلا عن الأسئلة البسيطة.»
تزداد أفضل النماذج اللغوية الكبيرة ذكاءً مع كل استخدام. واليوم، يعيد وكلاء الذكاء الاصطناعي تعيين كلمات المرور، ويعالجون المبالغ المستردة، ويفتحون النزاعات، ويحلّون طلبات تزداد تعقيدًا.
ويستهين كثير من الفرق بهذه القدرات لأن تقنية النماذج اللغوية الكبيرة تتطور بوتيرة تكاد تفوق الاستيعاب.
لكن أفضل النماذج تُحدث أثرًا متسارعًا ذاتيًا، إذ تعزز كل نقطة بيانات تستوعبها دقتَها وتؤهلها لأداء أعمال أكثر تعقيدًا.
كيف؟
- يقرأ النموذج اللغوي الكبير طلب المستخدم باللغة الطبيعية
- يحدد واجهات API الخلفية اللازمة لتنفيذه
- تربط طبقة التنسيق الطلبات باستدعاءات API وتنفذها
- مع الوقت، يتعلم النموذج اللغوي الكبير أنماطًا جديدة ويتحسن في تنفيذ المهام المعقدة
اختاروا مزوّدًا صُمّم ذكاؤه الاصطناعي لينمو معكم.
5. «الذكاء الاصطناعي مكلف ولا يحقق عائدًا واضحًا على الاستثمار.»
اسألوا أي قائد لتجربة العملاء يستخدم حلًا للذكاء الاصطناعي بمستوى المؤسسات، وسيخبركم: الذكاء الاصطناعي يحقق وفورات كبيرة في التكاليف وعائدًا سريعًا على الاستثمار.
جميعنا سمعنا عن تجارب الذكاء الاصطناعي الفاشلة. ففي البدايات، تبنّت الشركات الذكاء الاصطناعي باندفاع مفرط دون اكتراث بأثره على قوائم الأرباح والخسائر.
لذا ليس من المستغرب أن يخلص تقرير MIT الجديد، الذي أثار جدلًا واسعًا، إلى أن 95% من المؤسسات لم تحقق أي عائد من المليارات التي استثمرتها في الذكاء الاصطناعي.
لكن هذا التقرير لا يعكس الطرق الاستراتيجية والمدروسة التي يُستخدم بها الذكاء الاصطناعي اليوم. فبعد أن دخلنا المرحلة الثانية من التبنّي، بدأ العائد على الاستثمار يتحقق.
وتحقق فرق تجربة العملاء التي تُسند مهام الدعم إلى Maven نتائج ملموسة بالفعل. ومن الأمثلة على ذلك شركة التقنية المالية Papaya Pay، التي باتت تؤتمت 90% من استفسارات الدردشة مع خفض تكلفة التذكرة إلى النصف.
شاهدوا الذكاء الاصطناعي الحقيقي في العمل مع Maven
حان الوقت لتجاوز الضجيج ورؤية ما يمكن أن يقدمه الذكاء الاصطناعي لفريق تجربة العملاء لديكم.
يحسّن Maven كل نقطة تواصل مع العملاء ويحقق نتائج أعمال مؤثرة لشركائه. ويكفي أن تسألوا روّاد القطاع مثل ClickUp وTripadvisor وThumbtack.
سرّعوا رحلتكم مع الذكاء الاصطناعي، احجز عرضًا توضيحيًا اليوم.
شاهدوه على محادثاتكم الفعلية.
اطلبوا عرضًا توضيحيًا مخصصًا ومجانيًا.
