Secondo McKinsey, l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il servizio clienti, con il potenziale di migliorare la produttività fino al 45%. Tuttavia, molti progetti di AI nel servizio clienti non riescono a superare la fase di prototipo a causa della mancanza di un ingrediente chiave: una buona gestione della conoscenza – Knowledge Management - per fornire contenuti affidabili ai sistemi di AI e non solo.
Le insidie più comuni nell'automazione del servizio clienti con l'intelligenza artificiale si possono riassumere come segue:
- Qualità della conoscenza: L'efficacia dell'intelligenza artificiale nel servizio clienti dipende dalla qualità e dalla pertinenza dei dati forniti. Tuttavia, i silos di conoscenza aziendale possono portare a informazioni incoerenti, causando risposte dell'AI che sembrano sensate ma potrebbero non essere corrette o conformi alle esigenze dell'azienda.
- Gestione dei prompt: La gestione efficace dei prompt è cruciale per ottenere output preziosi dall'AI. Un buon sistema di gestione dei prompt fornisce istruzioni chiare e attuabili, simile a un supervisore, e include librerie di prompt configurabili per soddisfare le esigenze specifiche dell'azienda.
- Conformità dei contenuti: Gli strumenti di AI devono operare entro vincoli aziendali definiti, con controlli per prevenire l'uso inappropriato delle conoscenze. Senza questi controlli, l'AI non può fornire risposte affidabili. Se i controlli bloccano le risposte dell'AI durante un'interazione, la mancanza di continuità può portare a esperienze frustranti per i clienti.
- Garanzia di qualità dell'output: L'AI può produrre output errati o irrilevanti, un fenomeno chiamato "allucinazione". Senza sistemi di controllo della qualità configurabili, mantenere l'accuratezza è difficile. Anche poche risposte sbagliate possono essere problematiche nel servizio clienti, e costruire queste capacità è complesso, spesso trascurato nei primi progetti di AI.
- Lacune nell'analisi: La misurazione e l'ottimizzazione continue delle prestazioni di GenAI sono essenziali per migliorare l'esperienza utente. Senza un'analisi a circuito chiuso che traccia e controlla le interazioni, valuta l'efficacia e sfrutta il feedback degli utenti, i progetti di AI possono risultare inefficaci e banali.
Consigli
- Investi in un moderno sistema di gestione della conoscenza: Assicurati che il tuo sistema di gestione della conoscenza supporti l'AI con connettori e API aperte, includendo gestione dei prompt, la trasformazione dei contenuti con AI e con degli esperti, per controlli di conformità e garanzia di qualità multilivello.
- Elimina i silos di contenuti e processi: Elimina le barriere tra gli strumenti di AI e le fonti di conoscenza esistenti. Integra l'AI con tutti i contenuti aziendali tramite un unico repository/ hub di conoscenza per garantire una gestione della conoscenza strutturata e un accesso facile, completo, coerente e conforme alle informazioni.
- Progetta il processo con AI ed esperti: Crea flussi di lavoro in cui l'AI gestisce le attività di routine e gli esperti umani intervengono quando necessario. La piattaforma di conoscenza dovrebbe offrire questa funzionalità pronta all'uso.
- Misurare e gestire dal giorno zero: Molti progetti di AI falliscono per mancanza di visibilità sui i processi. È fondamentale avere analisi integrate nel sistema di conoscenza per migliorare iterativamente le prestazioni e disporre di metriche prima di attivare l'AI, per monitorare l'efficacia nel tempo.
Conclusione
Il successo dell'automazione del servizio clienti con GenAI richiede una solida base di gestione integrata della conoscenza.
L'intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare il servizio clienti, migliorando la produttività e l'esperienza del cliente. Tuttavia, per sfruttare appieno questo potenziale, è cruciale superare le sfide comuni come la qualità dei dati, la gestione dei prompt, la conformità dei contenuti, la garanzia di qualità dell'output e le lacune nell'analisi. Investire in un moderno sistema di gestione della conoscenza, eliminare i silos di contenuti, progettare processi che combinino AI ed esperti, e misurare le prestazioni fin dall'inizio sono strategie fondamentali per il successo. Implementando queste strategie, le aziende possono migliorare significativamente l'efficienza operativa, personalizzare l'esperienza del cliente e aumentare la fedeltà, trasformando il servizio clienti in un punto di forza competitivo.
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