Come utilizzare in modo intelligente l'IA generativa nel servizio clienti

L'intelligenza artificiale generativa, la tecnologia avanzata alla base di ChatGPT, Bard di Google, DALL-E, MidJourney e un elenco in continua crescita di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, ha preso d'assalto il mondo. E letteralmente.

Con la sua capacità di replicare risposte simili a quelle umane, l'IA di generazione è la prossima grande novità per le aziende che cercano di migliorare l'esperienza del cliente. Gli strumenti di assistenza clienti basati su Gen AI possono rispondere rapidamente alle richieste dei clienti, fornire consigli personalizzati e persino generare contenuti per i social media.

Un ottimo esempio di questa tecnologia pionieristica è l'assistente chatbot rilasciato di recente da G2, Monty, basato su OpenAI e il set di dati proprietario di G2. È il primo strumento di raccomandazione di software aziendale basato sull'intelligenza artificiale che guida gli utenti nella ricerca delle soluzioni software ideali per le loro esigenze aziendali uniche.

Gli strumenti di assistenza e supporto AI gen simili a Monty riducono significativamente i tempi di risposta e migliorano la qualità della risposta, traducendosi in una migliore esperienza del cliente. Sono abili nel gestire contemporaneamente le richieste ricorrenti dei clienti, consentendo agli agenti dell'assistenza umana di concentrarsi su questioni più strategiche e complesse.

Tuttavia, l'implementazione dell'IA di generazione nel servizio clienti comporta una serie di sfide. Una delle maggiori sfide è addestrare i modelli di intelligenza artificiale su diversi set di dati per evitare pregiudizi o imprecisioni. L'intelligenza artificiale deve anche aderire a standard etici e non compromettere la privacy e la sicurezza.

Questo articolo discute in che modo l'IA di generazione ha un enorme potenziale nel servizio clienti e in che modo le aziende possono trarre vantaggio dalla sua implementazione etica.

Grazie all'accelerazione dell'interesse e degli investimenti nelle società di generazione di intelligenza artificiale, la valutazione di mercato di questo settore dovrebbe raggiungere i 42,6 miliardi di dollari a livello globale nel 2023.

Perché utilizzare l'IA generativa nel servizio clienti?

I leader aziendali hanno resistito all'implementazione di soluzioni di automazione in passato perché i clienti trovavano frustranti le interazioni bot-uomo. Questa era una preoccupazione legittima per i bot di prima generazione goffi e basati su regole. Ma da allora la tecnologia ha fatto molta strada.

La capacità avanzata dei chatbot di Gen AI di conversare con gli umani in modo semplice e naturale rende l'utilizzo di questa tecnologia in un ambiente a contatto con il cliente un gioco da ragazzi. Dal miglioramento dell'esperienza di conversazione all'assistenza agli agenti con risposte suggerite, l'IA generativa fornisce un supporto migliore e più rapido.

Come utilizzare l'IA generativa nel servizio clienti

L'intelligenza artificiale generativa integrata in un'automazione più ampia o in una strategia CX può aiutarti a fornire un supporto migliore e più rapido. Ecco come.

Crea conversazioni più naturali

L'aggiunta di un livello di intelligenza artificiale di generazione alle conversazioni di chat automatizzate consente al tuo bot di supporto di inviare risposte più naturali. Ciò ti evita di creare flussi di dialogo per saluti, arrivederci e altre conversazioni.

Estrai informazioni aggiornate dalle tue pagine web

Invece di aggiornare manualmente i flussi di conversazione o controllare la tua knowledge base, il software di intelligenza artificiale generativa può fornire istantaneamente tali informazioni ai clienti. Il software accede alle informazioni più aggiornate setacciando il centro assistenza, le pagine delle domande frequenti, la knowledge base e altre pagine aziendali. Queste informazioni vengono quindi trasmesse automaticamente ai clienti senza ulteriore formazione.

Supponiamo che un cliente desideri aggiornare l'indirizzo di spedizione indicato nel proprio account. Quando chiedi una risposta alla tua soluzione AI gen, cercherà nei tuoi articoli della guida per trovare la risposta giusta. Invece di indirizzare i clienti all'articolo, il bot consolida le informazioni richieste. Invia istruzioni precise direttamente al cliente su come modificare il proprio indirizzo, risolvendo immediatamente la richiesta senza andare avanti e indietro.

Ticket di supporto alla struttura

Gen AI funziona meglio quando si strutturano, si riepilogano e si compilano automaticamente i ticket. Questo non solo aiuta il tuo team di supporto a risolvere più velocemente le richieste dei clienti, ma consente loro di concentrarsi su un lavoro più critico e strategico.

I modelli Gen AI possono persino analizzare il sentiment dei messaggi e classificare i ticket. I ticket di supporto categorizzati sono facili da utilizzare, consentendoti di inviare risposte personalizzate e assegnare priorità ai ticket.

Usa le risposte suggerite

Gli agenti dell'assistenza possono richiedere a una soluzione di gen AI di convertire le risposte fattuali alle domande dei clienti in un tono specifico. Ricordano il contesto dei messaggi precedenti e rigenerano le risposte in base a nuovi input.

Genera dati di allenamento

Gen AI accelera le attività analitiche e creative relative alla formazione e alla manutenzione dei bot basati sull'intelligenza artificiale. Questo aiuta i responsabili dell'automazione, i progettisti di conversazioni e i creatori di bot a lavorare in modo più efficiente, consentendo alle organizzazioni di ottenere più valore dall'automazione più velocemente.

Non hai il tempo di elaborare ogni singolo modo in cui un cliente potrebbe chiedere un reso? Invece di creare manualmente questi dati di addestramento per i modelli intent-based, puoi chiedere alla tua soluzione di gen AI di generarli.

Fornisci flussi di conversazione di esempio

Anche i migliori scrittori a volte colpiscono un muro. In tal caso, Gen AI può aiutare a rompere il blocco dello scrittore e incoraggiare la creatività creando modelli di risposta per i tuoi scrittori. Gli scrittori possono utilizzare i flussi di esempio come ispirazione per i flussi di dialogo di brainstorming.

Le sfide dell'utilizzo dell'IA generativa nel servizio clienti

L'IA generativa è relativamente nuova. E come con ogni nuovo sviluppo, ha alcune stranezze da appianare. Tuttavia, è possibile combinare le funzionalità di Gen AI con l'automazione dell'assistenza clienti se si affrontano e si mitigano i seguenti rischi e sfide.

Precisione

L'impressionante fluidità dei modelli di intelligenza artificiale di generazione deriva dai dati estesi su cui vengono addestrati. Ma l'utilizzo di un set di dati così ampio e senza vincoli può portare a problemi di precisione, come a volte accade con ChatGPT.

A seconda della richiesta fornita, i modelli di intelligenza artificiale generativa attingono ai propri dati di addestramento per offrire la migliore stima di ciò che si desidera ascoltare. Sfortunatamente, queste stime potrebbero non tenere conto dei fatti.

I clienti che contattano il tuo team di supporto desiderano risposte accurate per risolvere i loro problemi specifici il più rapidamente possibile. Ecco perché collegare l'IA generativa direttamente al tuo stack tecnologico e lasciarla andare non è una buona idea. Quindi, come puoi garantire che le conversazioni generative abilitate all'IA non vengano deragliate?

Non vuoi che il tuo modello di intelligenza artificiale inventi fatti quando i dati su cui è addestrato non contengono informazioni sulla domanda specifica posta o contengono informazioni contrastanti o irrilevanti. La soluzione? Creazione di un sistema per rimodellare il modello AI.

L'impostazione di questi guardrail impedirà al bot di inviare risposte non autorizzate o di presentare un argomento non correlato.

Uso delle risorse

I robot Gen AI richiedono set di dati di grandi dimensioni per l'addestramento. Ciò rende la loro manutenzione dispendiosa in termini di risorse e tecnicamente impegnativa.

Puoi ospitare il tuo modello, ma i costi di gestione possono aumentare rapidamente. Inoltre, molti fornitori di servizi cloud non possono offrire lo spazio di archiviazione di cui questi modelli hanno bisogno per funzionare senza problemi.

Ciò può causare problemi di latenza, in cui il modello impiega più tempo per elaborare le informazioni e ritarda i tempi di risposta. Con il 90% dei clienti che afferma che le risposte istantanee sono essenziali, la velocità di risposta può creare o distruggere l'esperienza del cliente.

L'utilizzo di un modello linguistico di dimensioni ragionevoli è la chiave per ridurre l'utilizzo delle risorse. I modelli linguistici più piccoli possono produrre risultati impressionanti con i giusti dati di addestramento. Non esauriscono le tue risorse e sono una soluzione perfetta in un ambiente controllato.

"Per vedere i migliori risultati con l'IA generativa, dobbiamo pensare all'IA nell'assistenza clienti come non solo a una rete neurale, ma a un intero cervello, in cui diverse parti del cervello gestiscono compiti diversi".

Jaakko Pasanen
Chief Science Officer ed esperto di intelligenza artificiale presso Ultimate

Anziché affidarsi interamente a modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni per gestire le attività di automazione dell'assistenza clienti, utilizzali come parte di una soluzione di automazione più ampia.

Sii intelligente e cauto quando implementi l'IA di generazione nella tua azienda

L'IA generativa è senza dubbio potente. Tuttavia, poiché è nuovo e comporta molte sfide e rischi, è necessario prestare attenzione quando lo si utilizza in un ambiente a contatto con il cliente. Invece di considerare l'IA di generazione come un proiettile d'argento che risolverà tutti i problemi di supporto, usala come parte di un sistema di automazione più ampio.

Nonostante le sfide, la gen AI ha molti vantaggi per il servizio clienti. E man mano che matura, troverai casi d'uso nuovi e più avanzati e un modo migliore per implementarlo nel tuo stack tecnologico.

L'acquisto di software è ora semplice, intelligente e amichevole! Chatta con Monty, il chatbot basato sull'intelligenza artificiale di G2, ed esplora soluzioni software come mai prima d'ora.