עבור צוותי CX ארגוניים, אימוץ AI כבר אינו בגדר תוספת נחמדה; הוא הכרח תחרותי.
אבל ההתנהלות במציאות החדשה פירושה גם להתמודד עם כמות עצומה של מידע (ומידע שגוי) על היכולות של AI.
כדי להבטיח אימוץ מוצלח, צריך להיות מעודכנים. הנה 5 מיתוסים נפוצים על AI בתמיכה, והסיפור האמיתי מאחורי כל אחד מהם.
1. “הצ'אטבוטים הקיימים מספיק טובים.”
לא כל בוטי ה-AI עומדים בציפיות.
אפשר להניח שאפשרויות זולות יותר, כמו פתרונות צ'אטבוט מיושנים או מעטפות GenAI שנבנו על מודלים כמו ChatGPT, יעשו את העבודה. המציאות? הן לא יחזיקו לאורך זמן.
פתרונות מיושנים מסתמכים על עצי החלטה, שפועלים במבנה נוקשה של “אם-אז” ומאפשרים לבוטים לתת רק תשובות מתוסרטות לשאלות שנקבעו מראש.
מעטפות GenAI המבוססות על LLM מתקדמות יותר, אבל מכיוון שהן לא משתלבות עם מערכות הליבה שלכם, הן לא יכולות לענות על שאלות מורכבות.
התוצאה בשני המקרים: לקוחות מתוסכלים ויותר העברות לנציגים אנושיים.
כדי להטמיע בוטי AI שיכולים לענות על כל שאלות הלקוחות בלי התערבות שוטפת, מצאו שותף שמציע התאמות ללא קוד ואינטגרציות מובנות עם כל מערך הכלים שלכם (כמו Salesforce, Zendesk, Snowflake ו-Stripe).
2. “מערכות AI נותנות תשובות לא אמינות.”
פתרונות GenAI מהשורה הראשונה כמעט לא הוזים.
הנטייה לקשר בין תשובות AI לחוסר אמינות אינה מופרכת. מערכות חלשות עדיין מועדות מאוד להזיות.
זה נכון לגבי פתרונות שנבנו על מודלי RAG, ששולפים מידע ממקורות פנימיים וחיצוניים כאחד. מערכות כאלה מפרשות לא פעם את המקורות שלהן באופן שגוי ומרכיבות מהם תשובות שגויות לחלוטין.
מודלים שנבנו לשימוש מסחרי מגנים מפני זה. הם שולפים תשובות ממספר מקורות פנימיים, מפרקים את הנתונים לפיסות מידע קטנות ומאומתות, ומזינים אותן ל-LLM כדי לייצר תשובות תמציתיות ואמינות.
כך ספקי AI מובילים כמו Maven AGI עונים באופן אוטונומי על יותר מ-5 מיליון פניות בשיעור דיוק של 93%.
3. “AI ייתר את הצורך במשרות תמיכה אנושיות.”
משרות CX אנושיות לא נעלמות; הן משתנות.
ההבטחה של AI להתרחבות בלתי מוגבלת עם כוח אדם מוגבל מפתה מאוד. וארגונים בכל התעשיות כבר מגייסים פחות אנשים ומטמיעים יותר AI.
עם זאת, גם המערכות החכמות ביותר עדיין אינן בשלות מספיק כדי לפעול בלי פיקוח אנושי. לבדו, AI מפספס ניואנסים, חסר אמפתיה ומטפל באופן שגוי במידע רגיש.
בנוסף, יש לקוחות שלא יהיו מרוצים עד שאדם יעלה על הקו וישפר את המצב.
למעשה, חברות רבות עדיין משלבות AI בזהירות רבה יותר ומפקידות בידיו פחות ממה שהוא מסוגל לעשות.
במקום לדאוג ממה ש-AI עשוי לעשות למשרות CX בעתיד, השתמשו בו כדי להפוך משימות חוזרות לאוטומטיות ולהקל על עבודת הצוות שלכם כבר היום.
4. “AI יכול לענות רק על שאלות פשוטות.”
מודלי ה-LLM הטובים ביותר נעשים חכמים יותר בכל שימוש. כיום סוכני AI מאפסים סיסמאות, מעבדים החזרים כספיים, פותחים מחלוקות ופותרים בקשות מורכבות יותר ויותר.
צוותים רבים מעריכים בחסר את היכולות האלה, כי טכנולוגיית ה-LLM מתפתחת בקצב כמעט בלתי נתפס.
אבל המודלים הטובים ביותר יוצרים אפקט גלגל תנופה: כל נקודת נתונים שהם קולטים משפרת את הדיוק ומאפשרת להם לבצע עבודה מורכבת יותר.
איך?
- ה-LLM קורא את בקשת המשתמש בשפה טבעית
- הוא קובע אילו ממשקי API בצד השרת נדרשים כדי לבצע אותה
- שכבת התזמור ממפה את הבקשות לקריאות API ומבצעת אותן
- לאורך זמן, ה-LLM לומד דפוסים חדשים ומשתפר בביצוע משימות מורכבות
בחרו ספק שה-AI שלו בנוי לצמוח יחד אתכם.
5. “AI יקר ולא מספק ROI ברור.”
שאלו כל מנהל CX שמשתמש בפתרון AI ברמה ארגונית, והוא יגיד לכם: AI מוביל לחיסכון משמעותי בעלויות ול-ROI מהיר.
כולנו שמענו את סיפורי האימה על ניסויי AI כושלים. ובשלבים המוקדמים, חברות הטמיעו AI בלהיטות יתר בלי לחשוב על ההשפעה על הדוחות הכספיים שלהן.
לכן לא מפתיע שדוח חדש של MIT, שעורר ויכוח סוער, קובע ש-95% מהארגונים לא ראו כל ROI מהמיליארדים שהשקיעו ב-AI.
הדוח הזה לא משקף את הדרכים האסטרטגיות והמחושבות שבהן משתמשים ב-AI היום. עכשיו, כשאנחנו בשלב השני של האימוץ, ה-ROI מגיע בעקבותיו.
צוותי CX שמעבירים משימות תמיכה ל-Maven כבר רואים תוצאות מוחשיות. קחו לדוגמה את חברת הפינטק Papaya Pay, שמבצעת כיום אוטומציה של 90% מפניות הצ'אט ובמקביל חתכה בחצי את העלות לפנייה.
ראו AI אמיתי בפעולה עם Maven
הגיע הזמן לחתוך דרך הרעש ולראות מה AI יכול לעשות עבור צוות ה-CX שלכם.
Maven ממטבת כל נקודת מגע עם הלקוח ומניעה תוצאות עסקיות משמעותיות עבור השותפים שלה. פשוט שאלו מובילי תעשייה כמו ClickUp, Tripadvisor ו-Thumbtack.
האיצו את מסע ה-AI שלכם — קבעו הדגמה עוד היום.
ראו את זה על השיחות שלכם.
בקשו הדגמה מותאמת אישית ללא עלות.
