För CX-team i stora företag är AI inte längre något som är trevligt att ha – det är en konkurrensnödvändighet.
Men att navigera i den nya verkligheten innebär också att sålla i en överväldigande mängd information (och felinformation) om vad AI kan göra.
För att lyckas med införandet behöver du vara välinformerad. Här är 5 vanliga myter om AI i kundsupport – och hur det egentligen ligger till.
1. ”Befintliga chatbottar är tillräckligt bra.”
Alla AI-bottar håller inte måttet.
Du kanske tror att billigare alternativ som traditionella chatbottar eller GenAI-lösningar byggda ovanpå modeller som ChatGPT räcker. Verkligheten? De fungerar inte i längden.
Traditionella lösningar bygger på beslutsträd med en stel ”om–så”-struktur, vilket gör att bottarna bara kan ge manusbaserade svar på förutbestämda frågor.
GenAI-lösningar byggda på LLM:er är mer avancerade, men eftersom de inte kan integreras med dina kärnsystem kan de inte besvara komplexa frågor.
Resultatet blir i båda fallen frustrerade kunder och fler överlämningar till människor.
För att driftsätta AI-bottar som kan besvara alla kundernas frågor utan ständiga ingrepp behöver du hitta en partner som erbjuder anpassningar utan kod och inbyggda integrationer med hela din tekniska miljö (som Salesforce, Zendesk, Snowflake och Stripe).
2. ”AI-system ger opålitliga svar.”
GenAI-lösningar i toppklass hallucinerar sällan.
Att koppla AI-svar till bristande tillförlitlighet är inte ogrundat. Svagare system är fortfarande mycket benägna att hallucinera.
Det gäller lösningar byggda på RAG-modeller, som hämtar information från både interna och externa källor. De här systemen misstolkar ofta sina källor och väver ihop dem till kraftigt felaktiga svar.
Kommersiellt byggda modeller skyddar mot detta. De hämtar svar från flera interna källor, delar upp data i små, verifierade informationsdelar och matar dem till sina LLM:er för att generera koncisa och pålitliga svar.
Så besvarar ledande AI-leverantörer som Maven AGI över 5 miljoner ärenden autonomt med 93 % träffsäkerhet.
3. ”AI kommer att ersätta mänskliga supportjobb.”
Mänskliga CX-jobb försvinner inte – de förändras.
Löftet om obegränsad skala med begränsad personal är svårt att motstå. Och företag i alla branscher anställer redan färre människor och inför mer AI.
Men inte ens de smartaste systemen är mogna nog att fungera utan mänsklig tillsyn. På egen hand missar AI nyanser, saknar empati och hanterar känsliga uppgifter fel.
Dessutom kommer vissa kunder aldrig att bli nöjda förrän en människa har tagit samtalet och löst problemet.
Faktum är att många företag fortfarande inför AI försiktigt och anförtror den mindre än den klarar av.
I stället för att oroa dig för vad AI kan innebära för framtidens CX-jobb kan du använda den till att automatisera repetitiva uppgifter och göra ditt teams arbete enklare redan i dag.
4. ”AI kan bara besvara enkla frågor.”
De bästa LLM:erna blir smartare för varje gång du använder dem. I dag återställer AI-agenter lösenord, hanterar återbetalningar, initierar tvister och löser allt mer komplexa ärenden.
Många team underskattar de här förmågorna eftersom LLM-tekniken utvecklas i en nästan ofattbar takt.
Men de bästa modellerna skapar en svänghjulseffekt där varje datapunkt de tar in ökar träffsäkerheten och gör dem redo för mer komplext arbete.
Hur?
- LLM:en läser användarens förfrågan på naturligt språk
- Den avgör vilka backend-API:er som behövs för att utföra den
- Orkestreringslagret kopplar förfrågningarna till API-anrop och utför dem
- Med tiden lär sig LLM:en nya mönster och blir bättre på att utföra komplexa uppgifter
Välj en leverantör vars AI är byggd för att växa med dig.
5. ”AI är dyrt och ger ingen tydlig avkastning.”
Fråga vilken CX-ansvarig som helst som använder en AI-lösning i enterprise-klass, så får du svaret: AI ger betydande kostnadsbesparingar och snabb avkastning.
Vi har alla hört skräckhistorierna om misslyckade AI-experiment. Och i början införde många företag AI alltför ivrigt, utan att bry sig om effekten på resultatet.
Det är därför inte förvånande att en omdebatterad ny rapport från MIT drar slutsatsen att 95 % av organisationerna inte har sett någon avkastning alls på de miljarder de investerat i AI.
Rapporten speglar inte de strategiska och genomtänkta sätt som AI används på i dag. Nu när vi är inne i den andra fasen av införandet följer avkastningen med.
CX-team som lämnar över supportuppgifter till Maven ser redan konkreta resultat. Ta fintechbolaget Papaya Pay, som nu automatiserar 90 % av chattförfrågningarna och samtidigt har halverat kostnaden per ärende.
Se verklig AI i praktiken med Maven
Dags att skära igenom bruset och se vad AI kan göra för ditt CX-team.
Maven optimerar varje kundkontaktpunkt och ger påtagliga affärsresultat för sina partner. Fråga bara branschledare som ClickUp, Tripadvisor och Thumbtack.
Skynda på din AI-resa genom att boka en demo i dag.
Se det på dina egna konversationer.
Begär en kostnadsfri, personlig demo.
