Evoluzione totale con nuovi livelli di assistenza e nuovi modelli di linguaggio
L’uso dell’AI nel Customer Service è la nuova frontiera dello sviluppo in questo settore. Le imprese che offrono Customer Service sono immerse nel processo di innovazione in atto con lo sviluppo a macchia d’olio dell’Intelligenza Artificiale generativa.
Dai sistemi di front end sino alle funzioni più specifiche dei contact center, Intercettare le soluzioni più avanzate disponibili sul mercato è ormai la scommessa principale. Un numero sempre maggiore di aziende ha assunto questa contezza: l’AI generativa è ormai motore della trasformazione della customer experience in tutti i suoi passaggi.
Ma quali sono le trasformazioni più importanti che sta vivendo il servizio clienti? Come sta evolvendo l’attività professionale dei responsabili dei contact center? Come vengono collezionate le sempre crescenti e mutevoli richieste dei consumatori?
Il salto di qualità principale è nell’aver oltrepassato il livello di assistenza di front-end. Per assistenza front-end si intende il primo contatto per rispondere a domande di routine dei clienti. Il tutto ora può avvenire tramite gli assistenti virtuali.
Questa si può considerare una frontiera della prima generazione di AI, patrimonio ormai acquisito con successo. Ora il passo da compiere è verso il secondo livello di assistenza, ovvero nell’estendere l’applicazione degli algoritmi di machine learning alle singole problematiche. In quanto varie e mutevoli, le richieste dei clienti possono anche essere molto specifiche.
Le aziende hanno bisogno di tecnologie in grado di rendere il supporto “taylor made”. Un metodo sartoriale ritagliato sulle esigenze più particolari aumentando il livello di soddisfazione e di conseguenza anche di lealtà.
L’uso dell’AI nel Customer Service tramite LLM
I software AI che si stanno sviluppando nella nuova fase diventano dunque versatili. Associano alla capacità di utilizzare i dati personali come transazioni, preferenze, interazioni sui social media quella del riutilizzo in tempo reale delle informazioni. I diversi touch point fungono da centro di raccolta di informazioni per comprendere meglio e più velocemente le necessità e passare alla fase di risoluzione dei problemi.
Il mantra è che più informazioni si ottengono e più si è in grado di intervenire nello specifico. Si opera per generare modelli sui quali perfezionare e migliorare la customer experience di nuovi clienti. Tra le architetture più innovative troviamo oggi le soluzioni che sfruttano le tecnologie Large Language Format (LLM).
Costituite da più strati di reti neurali che lavorano insieme elaborano il testo in ingresso e generano previsioni in uscita. Rappresenta una tecnologia d’intelligenza artificiale focalizzata sulla comprensione e sull’analisi del testo.
Rispetto agli algoritmi tradizionali di machine learning, offre una maggiore precisione grazie alla sua capacità di comprendere le sottili sfumature del linguaggio naturale. Per raggiungere tale obiettivo, richiede una vasta quantità di dati di addestramento, tra cui libri e articoli. Diviene in grado di generare risposte rilevanti e di fornire informazioni utili.
Questi modelli linguistici hanno avuto un’ampia diffusione nell’ambito della traduzione, risposta a domande e completamento di testi. Con ulteriori progressi tecnologici, ci si aspetta che diventino ancora più potenti in futuro.
Siamo ad un livello superiore di GPT che eccelle nella generazione di testi, nel completamento di contenuti e in un’ampia gamma di compiti legati al linguaggio. I LLM comprendono una varietà di architetture per la scalabilità e la versatilità, e la risposta viene scelta in base ad obiettivi specifici.
L’AI nell’analisi del sentiment
A questa tecnologia possono essere accompagnati gli sviluppi legati ad altri fattori qualificanti mediante Intelligenza Artificiale. Una analisi del sentiment più accurata, con la capacità accresciuta di analizzare il tono e il contenuto delle conversazioni con i clienti.
Così facendo si potrà intercettare la loro soddisfazione e rilevare ulteriori problemi per intervenire in quasi in tempo reale.
Con il Routing Intelligente l’intelligenza artificiale può indirizzare le richieste dei clienti al giusto operatore in base alle loro competenze e al loro carico di lavoro. Con questo processo di automazione si possono garantire tempi di risposta più rapidi e una migliore risoluzione dei problemi.
Ultimo, ma non meno importante, con l’uso dell’AI nel Customer Service si mitigano i carichi di lavoro degli operatori, indirizzando le richieste dove non si è già oberati.
E la previsione e prevenzione con la capacità dell’AI di analizzare i dati storici per prevedere le esigenze future dei clienti e prevenire eventuali problemi. Questo permette di risolvere in maniera propositiva le criticità e migliorare la customer satisfaction.
L’uso dell’AI nel Customer Service: what’s next?
L’insieme di tutti questi elementi cosa ci fa concludere? Che per quanto l’AI sia ancora una tecnologia in evoluzione il suo impatto sul Customer Service è già rilevante.
Il livello di questo impatto pone subito in essere delle questioni di prim’ordine.
Su tutte, l’approccio etico e responsabile dei dati. Rispettare la privacy dell’utenza pur cercando di intercettarne i bisogni a fondo è un equilibrio da trovare.
Un altro equilibrio delicato è quello che deve vedere un rapporto con le risorse umane. La loro gestione nei confronti dei contact center non vedrà un tramonto, soprattutto per quelle mansioni più di qualità.
In un orizzonte di eventi in continuo progresso, si stanno profilando nuove soluzioni legate alla creazione dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Tale modello ambisce a comprendere contesti ed emozioni, adattarsi a nuove situazioni e ambienti con un apprendimento continuo e “aperto”.
In questo caso parliamo davvero di un’avanguardia, di un livello superiore di tecnologia senziente. In quanto tale, la fase attuale è completamente sperimentale e i futuri sviluppi ancora fortemente incerti. L’uso dell’AI nel Customer Service si compone di tantissime opportunità. Occorre saperle sviluppare e coglierle con le giuste tempistiche.