Bagi tim CX enterprise, adopsi AI bukan lagi pelengkap; ini adalah kebutuhan kompetitif.
Namun, beradaptasi dengan kondisi baru ini juga berarti harus memilah informasi (dan misinformasi) yang sangat banyak tentang kemampuan AI.
Agar adopsi berhasil, Anda perlu memiliki informasi yang tepat. Berikut 5 mitos umum tentang dukungan AI, beserta fakta di balik masing-masing.
1. “Chatbot yang ada sudah cukup.”
Tidak semua bot AI setara.
Anda mungkin mengira opsi berbiaya rendah seperti solusi chatbot lama atau GenAI wrapper berbasis model seperti ChatGPT sudah memadai. Kenyataannya? Solusi tersebut tidak akan bertahan dalam jangka panjang.
Solusi lama mengandalkan decision tree dengan struktur “jika-maka” yang kaku, sehingga bot hanya dapat memberikan jawaban berskrip untuk pertanyaan yang sudah ditentukan.
GenAI wrapper berbasis LLM memang lebih canggih, tetapi karena tidak dapat terintegrasi dengan sistem inti Anda, solusi ini tidak mampu menjawab pertanyaan yang kompleks.
Hasil dari keduanya sama: pelanggan frustrasi dan semakin banyak pengalihan ke manusia.
Untuk menerapkan bot AI yang dapat menjawab semua pertanyaan pelanggan tanpa intervensi rutin, temukan mitra yang menawarkan kustomisasi no-code dan integrasi native di seluruh stack Anda (seperti Salesforce, Zendesk, Snowflake, dan Stripe).
2. “Sistem AI memberikan jawaban yang tidak andal.”
Solusi GenAI terbaik jarang berhalusinasi.
Anggapan bahwa jawaban AI tidak andal bukan tanpa dasar. Sistem yang lemah masih sangat rentan berhalusinasi.
Hal ini berlaku pada solusi yang dibangun dengan model RAG, yang mengambil informasi dari sumber internal maupun eksternal. Sistem semacam ini kerap salah menafsirkan sumbernya dan merangkumnya menjadi jawaban yang sangat tidak akurat.
Model yang dibangun secara komersial memiliki perlindungan terhadap hal ini. Model tersebut mengambil jawaban dari berbagai sumber internal, memecah data menjadi potongan informasi kecil yang terverifikasi, lalu memasukkannya ke LLM untuk menghasilkan respons yang ringkas dan andal.
Beginilah cara vendor AI terdepan seperti Maven AGI menjawab lebih dari 5 juta tiket secara otonom dengan tingkat akurasi 93%.
3. “AI akan menghilangkan kebutuhan akan staf dukungan manusia.”
Pekerjaan CX manusia tidak hilang; perannya berkembang.
Janji AI untuk skala tak terbatas dengan jumlah staf terbatas memang menggoda. Dan perusahaan di berbagai industri sudah merekrut lebih sedikit orang dan menerapkan lebih banyak AI.
Namun, bahkan sistem tercerdas pun belum cukup matang untuk beroperasi tanpa pengawasan manusia. Tanpa pengawasan, AI melewatkan nuansa, kurang empati, dan keliru menangani data sensitif.
Selain itu, sebagian pelanggan tidak akan pernah puas sampai ada manusia yang menelepon dan menyelesaikan masalahnya.
Faktanya, banyak perusahaan masih menerapkan AI secara hati-hati dan memercayakan lebih sedikit tugas dibandingkan kemampuannya.
Alih-alih mengkhawatirkan dampak AI terhadap pekerjaan CX di masa depan, gunakan AI untuk mengotomatisasi tugas berulang dan mempermudah pekerjaan tim Anda hari ini.
4. “AI hanya bisa menjawab pertanyaan sederhana.”
LLM terbaik semakin cerdas setiap kali digunakan. Saat ini, agen AI dapat mereset kata sandi, memproses refund, mengajukan sengketa, dan menyelesaikan permintaan yang semakin kompleks.
Banyak tim meremehkan kemampuan ini karena teknologi LLM berkembang dengan kecepatan yang hampir sulit dipahami.
Namun, model terbaik menciptakan efek flywheel: setiap data yang diserap meningkatkan akurasi dan membekalinya untuk mengerjakan tugas yang lebih kompleks.
Bagaimana caranya?
- LLM membaca permintaan pengguna dalam bahasa alami
- LLM menentukan API backend yang dibutuhkan untuk memenuhinya
- Lapisan orkestrasi memetakan permintaan ke panggilan API dan mengeksekusinya
- Seiring waktu, LLM mempelajari pola baru dan semakin mahir menjalankan tugas kompleks
Pilih vendor dengan AI yang dirancang untuk tumbuh bersama Anda.
5. “AI mahal tanpa ROI yang jelas.”
Tanyakan kepada pemimpin CX mana pun yang menggunakan solusi AI kelas enterprise, dan mereka akan menjawab: AI menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan ROI yang cepat.
Kita semua pernah mendengar kisah buruk tentang eksperimen AI yang gagal. Pada awalnya, perusahaan menerapkan AI terlalu terburu-buru tanpa memperhatikan dampaknya terhadap laporan laba rugi.
Tidak mengherankan jika laporan MIT terbaru yang banyak diperdebatkan menyimpulkan bahwa 95% organisasi belum melihat ROI sama sekali dari miliaran dolar yang mereka investasikan pada AI.
Laporan ini tidak mencerminkan cara strategis dan cermat orang menggunakan AI saat ini. Kini, di tahap ke-2 adopsi, ROI mulai terwujud.
Tim CX yang menyerahkan tugas dukungan kepada Maven sudah melihat hasil nyata. Contohnya perusahaan fintech Papaya Pay, yang kini mengotomatisasi 90% pertanyaan chat sekaligus memangkas biaya per tiket hingga setengahnya.
Lihat AI Nyata Beraksi Bersama Maven
Saatnya menyingkirkan kebisingan dan melihat apa yang dapat dilakukan AI untuk tim CX Anda.
Maven mengoptimalkan setiap titik kontak pelanggan dan mendorong hasil bisnis yang berdampak bagi mitranya. Tanyakan saja kepada pemimpin industri seperti ClickUp, Tripadvisor, dan Thumbtack.
Percepat perjalanan AI Anda dengan menjadwalkan demo hari ini.
Lihat langsung pada percakapan Anda sendiri.
Minta demo personal gratis.
