Comment utiliser intelligemment l'IA générative dans le service client

L'IA générative, la technologie avancée derrière ChatGPT, Bard de Google, DALL-E, MidJourney et une liste sans cesse croissante d'outils alimentés par l'IA, a pris le monde d'assaut. Et littéralement.

Avec sa capacité à reproduire des réponses de type humain, l'IA de génération est la prochaine grande chose pour les entreprises qui cherchent à améliorer l'expérience client. Les outils de service client basés sur Gen AI peuvent répondre rapidement aux demandes des clients, fournir des recommandations personnalisées et même générer du contenu pour les réseaux sociaux.

Un excellent exemple de cette technologie pionnière est l'assistant chatbot récemment publié par G2, Monty, construit sur OpenAI et l'ensemble de données de première partie de G2. Il s'agit du tout premier outil de recommandation de logiciels d'entreprise alimenté par l'IA qui guide les utilisateurs dans la recherche des solutions logicielles idéales pour leurs besoins commerciaux uniques.

Les outils de support et de service gen AI de type Monty réduisent considérablement le temps de réponse et améliorent la qualité de la réponse, ce qui se traduit par une meilleure expérience client. Ils sont capables de gérer simultanément les requêtes récurrentes des clients, ce qui permet aux agents d'assistance humaine de se concentrer sur des problèmes plus stratégiques et complexes.

Cependant, la mise en œuvre de l'IA de génération dans le service client s'accompagne de son propre ensemble de défis. L'un des plus grands défis consiste à former les modèles d'IA sur différents ensembles de données pour éviter les biais ou les inexactitudes. L'IA doit également respecter les normes éthiques et ne pas compromettre la confidentialité et la sécurité.

Cet article explique comment l'IA de génération a un énorme potentiel dans le service client et comment les entreprises peuvent bénéficier de sa mise en œuvre éthique.

Grâce à l'accélération de l'intérêt et des investissements dans les entreprises de génération d'IA, la valorisation boursière de ce secteur devrait atteindre 42,6 milliards de dollars dans le monde en 2023.

Pourquoi utiliser l'IA générative dans le service client ?

Les chefs d'entreprise ont résisté à la mise en œuvre de solutions d'automatisation dans le passé parce que les clients trouvaient les interactions robot-humain frustrantes. C'était une préoccupation légitime avec les bots de première génération maladroits et basés sur des règles. Mais la technologie a parcouru un long chemin depuis lors.

La capacité avancée des chatbots Gen AI à converser avec les humains de manière simple et naturelle rend l'utilisation de cette technologie dans un environnement en contact direct avec les clients une évidence. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience conversationnelle ou d'aider les agents avec des réponses suggérées, l'IA générative fournit une assistance plus rapide et de meilleure qualité.

Comment utiliser l'IA générative dans le service client

L'IA générative intégrée à une automatisation plus large ou à une stratégie CX peut vous aider à fournir une assistance plus rapide et de meilleure qualité. Voici comment.

Créer des conversations plus naturelles

L'ajout d'une couche d'IA de génération aux conversations de chat automatisées permet à votre robot d'assistance d'envoyer des réponses plus naturelles. Cela vous évite de créer des flux de dialogue pour les salutations, les adieux et d'autres conversations.

Extrayez les informations mises à jour de vos pages Web

Au lieu de mettre à jour manuellement les flux de conversation ou de vérifier votre base de connaissances, les logiciels d'IA générative peuvent fournir instantanément ces informations aux clients. Le logiciel accède aux dernières mises à jour en parcourant votre centre d'aide, les pages FAQ, la base de connaissances et d'autres pages de l'entreprise. Ces informations sont ensuite transmises automatiquement aux clients sans aucune formation supplémentaire.

Supposons qu'un client souhaite mettre à jour l'adresse de livraison indiquée sur son compte. Lorsque vous demandez une réponse à votre solution gen AI, elle recherche vos articles d'aide pour trouver la bonne réponse. Au lieu de diriger les clients vers l'article, le bot consolide les informations requises. Il envoie des instructions précises directement au client sur la façon de modifier son adresse - résolvant sa requête immédiatement sans aucun va-et-vient.

Structurer les tickets de support

Gen AI fonctionne mieux lors de la structuration, du récapitulatif et du remplissage automatique des tickets. Non seulement cela aide votre équipe de support à résoudre plus rapidement les requêtes des clients, mais cela leur permet de se concentrer sur un travail plus critique et stratégique.

Les modèles Gen AI peuvent même analyser le sentiment des messages et catégoriser les tickets. Les tickets d'assistance catégorisés sont faciles à utiliser, ce qui vous permet d'envoyer des réponses personnalisées et de hiérarchiser les tickets.

Utiliser les réponses suggérées

Les agents de support peuvent demander à une solution d'IA de génération de convertir les réponses factuelles aux requêtes des clients sur un ton spécifique. Ils se souviennent du contexte des messages précédents et régénèrent les réponses en fonction des nouvelles entrées.

Générer des données d'entraînement

Gen AI accélère les tâches analytiques et créatives autour de la formation et de la maintenance des bots alimentés par l'IA. Cela aide les responsables de l'automatisation, les concepteurs de conversations et les créateurs de robots à travailler plus efficacement, permettant aux organisations de tirer plus de valeur de l'automatisation plus rapidement.

Vous n'avez pas le temps de réfléchir à toutes les manières dont un client pourrait demander un retour ? Au lieu de créer manuellement ces données d'entraînement pour les modèles basés sur l'intention, vous pouvez demander à votre solution gen AI de les générer.

Fournir des exemples de flux de conversation

Même les meilleurs écrivains se heurtent parfois à un mur. Dans un tel cas, Gen AI peut aider à briser le blocage de l'écrivain et encourager la créativité en créant des modèles de réponse pour vos rédacteurs. Les rédacteurs peuvent utiliser les exemples de flux comme source d'inspiration pour les flux de dialogue de brainstorming.

Les défis de l'utilisation de l'IA générative dans le service client

L'IA générative est relativement nouvelle. Et comme pour chaque nouveau développement, il y a quelques bizarreries à aplanir. Mais combiner les capacités Gen AI avec l'automatisation du support client est possible si vous traitez et atténuez les risques et défis suivants.

Précision

La fluidité impressionnante des modèles Gen AI provient des nombreuses données sur lesquelles ils sont formés. Mais l'utilisation d'un ensemble de données aussi large et sans contrainte peut entraîner des problèmes de précision, comme c'est parfois le cas avec ChatGPT.

En fonction de l'invite que vous fournissez, les modèles d'IA génératifs s'appuient sur leurs données d'entraînement pour offrir leur meilleure estimation de ce que vous voulez entendre. Malheureusement, ces estimations pourraient ne pas tenir compte des faits.

Les clients qui contactent votre équipe d'assistance veulent des réponses précises pour résoudre leurs problèmes spécifiques le plus rapidement possible. C'est pourquoi brancher l'IA générative directement dans votre pile technologique et la laisser libre n'est pas une bonne idée. Alors, comment pouvez-vous vous assurer que les conversations génératives activées par l'IA ne déraillent pas ?

Vous ne voulez pas que votre modèle d'IA invente des faits lorsque les données sur lesquelles il est formé ne contiennent pas d'informations sur la question spécifique posée ou contiennent des informations contradictoires ou non pertinentes. La solution? Créer un système pour remodeler le modèle d'IA.

La mise en place de ces garde-fous empêchera le bot d'envoyer des réponses malveillantes ou de proposer un sujet sans rapport.

Utilisation des ressources

Les robots Gen AI nécessitent de grands ensembles de données pour s'entraîner. Cela rend leur maintenance gourmande en ressources et techniquement difficile.

Vous pouvez héberger votre propre modèle, mais les coûts de fonctionnement peuvent rapidement s'accumuler. De plus, de nombreux fournisseurs de cloud ne peuvent pas offrir l'espace de stockage dont ces modèles ont besoin pour fonctionner correctement.

Cela peut entraîner des problèmes de latence, où le modèle prend plus de temps pour traiter les informations et retarde les temps de réponse. Avec 90 % des clients déclarant que les réponses instantanées sont essentielles, la vitesse de réponse peut faire ou défaire l'expérience client.

L'utilisation d'un modèle de langage de taille raisonnable est essentielle pour réduire l'utilisation des ressources. Des modèles de langage plus petits peuvent produire des résultats impressionnants avec les bonnes données de formation. Ils n'épuisent pas vos ressources et constituent une solution parfaite dans un environnement contrôlé.

"Pour voir les meilleurs résultats avec l'IA générative, nous devons penser à l'IA dans le support client non seulement comme un réseau de neurones, mais comme un cerveau entier, où différentes parties du cerveau gèrent différentes tâches."

Jaakko Pasanen
Chief Science Officer et expert en IA chez Ultimate

Plutôt que de vous fier entièrement aux modèles d'IA de grande génération pour gérer les tâches d'automatisation du support client, utilisez-les dans le cadre d'une solution d'automatisation plus large.

Soyez intelligent et prudent lors de la mise en œuvre de l'IA de génération dans votre entreprise

L'IA générative est sans aucun doute puissante. Cependant, comme il est nouveau et comporte de nombreux défis et risques, vous devez être prudent lorsque vous l'utilisez dans un environnement en contact direct avec les clients. Au lieu de considérer l'IA de génération comme une solution miracle qui résoudra tous les problèmes de support, utilisez-la dans le cadre d'un système d'automatisation plus large.

Malgré les défis, l'IA de génération présente de nombreux avantages pour le service client. Et à mesure qu'il mûrit, vous trouverez de nouveaux cas d'utilisation plus avancés et une meilleure façon de l'implémenter dans votre pile technologique.

L'achat de logiciels est désormais simple, intelligent et convivial ! Discutez avec Monty, le chatbot alimenté par l'IA de G2, et explorez des solutions logicielles comme jamais auparavant.