Перспективы генеративного ИИ огромны, предлагая потенциальные прорывы в клиентском опыте с помощью мощи больших языковых моделей (LLM). McKinsey оценивает, что применение его в обслуживании клиентов может повысить производительность на 30–45 процентов. Кроме того, последние исследования CMSWire показывают, что организации, которые говорят, что хорошо понимают своих клиентов, гораздо более склонны широко использовать ИИ (33%) по сравнению с теми, кто понимает своих клиентов либо умеренно (7%), либо плохо (3%).
Однако, чтобы превратить этот потенциал в реальную ценность для бизнеса, важно применять лучшие практики, чтобы избежать распространенных ошибок. Хотя многие чрезмерно упрощаю Список адресов электронной почты клиентов Польши возможности технологии, обратное также верно: мышление «генеративный ИИ может все» не справляется со сложностями реальных проблем CX.
Интеграция подсказок в решения без стратегической структуры для предоставления действенных идей недостаточна. Для использования всего потенциала генеративного ИИ необходим комплексный подход. Это включает в себя выбор наиболее подходящих LLM, использование управляемого построения подсказок и наложение различных типов специально разработанного ИИ для CX в рамках единой платформы.
Следующие передовые методы помогут вам максимально повысить эффективность, точность и ценность ваших инвестиций, одновременно создавая новые возможности для инноваций.
1. Получите единую платформу
Разрозненные системы мешают организациям объединять коммуникации с клиентами, не давая им в полной мере использовать новые технологии. Чтобы наилучшим образом использовать генеративный ИИ, крайне важно разработать краткосрочный план объединения. Наличие всех взаимодействий на единой унифицированной платформе CCaaS значительно повышает вашу способность извлекать ценность из развивающихся технологий.
2. Не стоит слишком полагаться на степень магистра права
При таком быстром темпе внедрения генеративного ИИ компании могут чрезмерно полагаться на LLM и нести расходы, связанные с быстрыми инженерными пробами и ошибками. Выполнение рекурсивных и насыщенных токенами подсказок при каждом взаимодействии для оценки качества — это дорого, медленно и часто ненужно.
Более эффективный подход — использовать узконаправленные модели (например, модели ИИ, оценивающие настроения клиентов или поведение агентов) для оценки каждого взаимодействия. Затем используйте эти оценки, чтобы сузить подмножество для целенаправленного использования генеративного ИИ.
3. Выберите подходящую степень магистра права
Ни один LLM не подходит для всех вариантов использования. Начните с определения целей оптимизации: вашей организации необходимо обеспечить большую точность? Скорость решения? Экономия средств? Для каждой цели требуется свой LLM для предоставления ценности.
