Kurumsal CX ekipleri için yapay zekâ kullanımı artık olsa iyi olur denecek bir şey değil; rekabet açısından bir zorunluluk.
Ancak bu yeni düzene uyum sağlamak, yapay zekânın yetenekleri hakkında bunaltıcı miktarda bilgi (ve yanlış bilgi) arasında yolunuzu bulmanızı da gerektiriyor.
Başarılı bir dönüşüm için doğru bilgiye sahip olmanız gerekir. İşte yapay zekâ destekli müşteri hizmetleri hakkında 5 yaygın efsane ve her birinin ardındaki gerçek.
1. “Mevcut chatbot’lar yeterince iyi.”
Tüm yapay zekâ botları aynı seviyede değildir.
Eski chatbot çözümleri veya ChatGPT gibi modeller üzerine inşa edilmiş GenAI wrapper’ları gibi düşük maliyetli seçeneklerin işinizi göreceğini düşünebilirsiniz. Gerçek mi? Uzun vadede işe yaramazlar.
Eski çözümler, botların yalnızca önceden belirlenmiş sorulara senaryolu yanıtlar vermesine olanak tanıyan katı bir “eğer-ise” yapısına sahip karar ağaçlarına dayanır.
LLM’ler üzerine kurulu GenAI wrapper’ları daha gelişmiş olsa da çekirdek sistemlerinizle entegre olamadıkları için karmaşık soruları yanıtlayamazlar.
Her iki durumda da sonuç, hayal kırıklığına uğramış müşteriler ve insan temsilcilere daha fazla aktarımdır.
Düzenli müdahaleye gerek kalmadan müşterilerinizin tüm sorularını yanıtlayabilen yapay zekâ botları devreye almak için, kod gerektirmeyen özelleştirmeler ve altyapınızın tamamında (Salesforce, Zendesk, Snowflake ve Stripe gibi) yerel entegrasyonlar sunan bir iş ortağı bulun.
2. “Yapay zekâ sistemleri güvenilmez yanıtlar veriyor.”
En üst düzey GenAI çözümleri nadiren halüsinasyon üretir.
Yapay zekâ yanıtlarını güvenilmezlikle özdeşleştirme eğilimi temelsiz değil. Zayıf sistemler hâlâ halüsinasyona oldukça yatkın.
Bu durum, hem iç hem de dış kaynaklardan bilgi çeken RAG modelleriyle oluşturulmuş çözümler için geçerlidir. Bu sistemler kaynaklarını sıklıkla yanlış yorumlar ve bunları son derece hatalı yanıtlar hâlinde sentezler.
Ticari olarak geliştirilmiş modeller buna karşı önlem alır. Yanıtları birden fazla iç kaynaktan çeker, verileri küçük ve doğrulanmış bilgi parçalarına ayırır ve kısa, güvenilir yanıtlar üretmeleri için LLM’lerine aktarır.
Maven AGI gibi önde gelen yapay zekâ sağlayıcıları, 5 milyondan fazla destek talebini %93 doğruluk oranıyla bu şekilde otonom olarak yanıtlıyor.
3. “Yapay zekâ, insan destek ekiplerine olan ihtiyacı ortadan kaldıracak.”
CX alanındaki insan rolleri yok olmuyor; dönüşüyor.
Yapay zekânın sınırlı personelle sınırsız ölçek vaadi karşı konulmaz. Ve sektörler genelinde şirketler şimdiden daha az insan istihdam edip daha fazla yapay zekâ kullanıyor.
Ancak en akıllı sistemler bile insan gözetimi olmadan çalışacak olgunlukta değil. Tek başına bırakıldığında yapay zekâ nüansları kaçırır, empati kuramaz ve hassas verileri yanlış işler.
Üstelik bazı müşteriler, bir insan telefona çıkıp durumu düzeltene kadar asla tatmin olmaz.
Aslında birçok şirket yapay zekâyı hâlâ daha temkinli şekilde benimsiyor ve ona kapasitesinden daha az iş emanet ediyor.
Yapay zekânın gelecekteki CX rolleri için ne anlama gelebileceği konusunda endişelenmek yerine, onu tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve ekibinizin işini bugünden kolaylaştırmak için kullanın.
4. “Yapay zekâ yalnızca basit soruları yanıtlayabilir.”
En iyi LLM’ler her kullanımda daha akıllı hâle gelir. Bugün yapay zekâ ajanları şifre sıfırlıyor, iade işliyor, itiraz süreçleri başlatıyor ve giderek daha karmaşık talepleri çözüyor.
LLM teknolojisi neredeyse akıl almaz bir hızla geliştiği için birçok ekip bu yetenekleri hafife alıyor.
Oysa en iyi modeller, emdikleri her veri noktasının doğruluğu artırdığı ve onları daha karmaşık işler yapmaya hazırladığı bir volan etkisi yaratır.
Peki nasıl?
- LLM, kullanıcının talebini doğal dilde okur
- Talebi yerine getirmek için hangi backend API’lerinin gerektiğini belirler
- Orkestrasyon katmanı talepleri API çağrılarıyla eşleştirir ve bunları yürütür
- Zamanla LLM yeni örüntüler öğrenir ve karmaşık görevleri yerine getirmede daha başarılı hâle gelir
Yapay zekâsı sizinle birlikte büyümek üzere tasarlanmış bir sağlayıcı seçin.
5. “Yapay zekâ pahalı ve net bir ROI sunmuyor.”
Kurumsal düzeyde bir yapay zekâ çözümü kullanan herhangi bir CX liderine sorun, size şunu söyleyecektir: Yapay zekâ önemli maliyet tasarrufları ve hızlı ROI sağlar.
Başarısız yapay zekâ denemeleriyle ilgili korku hikâyelerini hepimiz duyduk. İlk dönemlerde şirketler, kâr-zarar tablolarına etkisini düşünmeden yapay zekâyı aceleyle devreye aldı.
Bu nedenle, yoğun tartışmalara yol açan yeni bir MIT raporunun kuruluşların %95’inin yapay zekâya yatırdıkları milyarlardan hiç ROI elde etmediği sonucuna varması şaşırtıcı değil.
Ancak bu rapor, yapay zekânın bugün kullanıldığı stratejik ve özenli yöntemleri yansıtmıyor. Benimsemenin ikinci aşamasına geçtiğimiz şu dönemde ROI de geliyor.
Destek görevlerini Maven’a devreden CX ekipleri şimdiden somut sonuçlar elde ediyor. Örneğin fintech şirketi Papaya Pay, artık sohbet taleplerinin %90’ını otomatikleştirirken destek talebi başına maliyetini yarıya indirdi.
Gerçek Yapay Zekâyı Maven ile İş Başında Görün
Gürültünün ötesine geçip yapay zekânın CX ekibiniz için neler yapabileceğini görmenin zamanı geldi.
Maven, her müşteri temas noktasını optimize eder ve iş ortakları için etkili iş sonuçları sağlar. ClickUp, Tripadvisor ve Thumbtack gibi sektör liderlerine sorabilirsiniz.
Yapay zekâ yolculuğunuzu hızlandırmak için hemen demo planlayın.
Kendi konuşmalarınız üzerinde görün.
Size özel ücretsiz demo talep edin.
