يعد برنامج الدردشة المتواضع خطوة أولى سهلة لتكامل الذكاء الاصطناعي لشركات الاتصالات
يمكن القول إن عصر روبوتات الدردشة القديمة والمقيدة بالنصوص، والتي تترك العملاء أكثر إحباطًا مما يساعدهم، قد بدأ في الانتهاء. لقد أمضت شركات الاتصالات سنوات في الاعتماد على أنظمة شجرة القرار التي فشلت في فهم ما يريده العملاء بالفعل. وهم الآن يطرحون منصات مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها إجراء محادثات حقيقية، والعمل على حل المشكلات المعقدة، وفي بعض الأحيان اكتشاف المشكلات قبل أن يعرف العملاء حتى أن هناك خطأ ما.
مع ارتفاع توقعات العملاء وخضوع ميزانيات الدعم للتدقيق المستمر، تراهن شركات الاتصالات على أن الذكاء الاصطناعي التحادثي لا يمكنه مساعدتها على توفير المال على دعم العملاء فحسب، بل في الواقع تحسينه في هذه العملية.
العملاء المستقلون قادمون
إن التحول من روبوتات الدردشة التفاعلية للأسئلة الشائعة إلى وكلاء مستقلين قادرين على التصرف بمفردهم يحدث بسرعة كبيرة في الواقع. يتوقع معظم الخبراء أن الذكاء الاصطناعي سيتعامل مع الغالبية العظمى من تفاعلات خدمة العملاء في المستقبل القريب، وإدارة الأسئلة الروتينية، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها الأساسية، ومهام الحساب دون تدخل أي شخص. وهذه أنظمة مصممة لتوقع ما يحتاجه العملاء واتخاذ الإجراءات قبل أن يُطلب منهم ذلك، بدلاً من الروبوتات التي تهدف فقط إلى الإجابة على الأسئلة الأساسية.
تشير ريبيكا فيتمان، الرئيس التنفيذي لشركة Valoir لتحليل الصناعة، إلى أن “الجيل القادم من روبوتات خدمة العملاء يشبه الوكلاء الافتراضيين أكثر من روبوتات الدردشة التقليدية. فبدلاً من وجود تدفق مُعد مسبقًا وموضوعات محادثة محدودة، والاضطرار إلى إعادة ترميزها في كل مرة تكون هناك حاجة إلى تغييرات، ستجري الروبوتات الوكيلة محادثات باللغة الطبيعية، وتفهم العامية والمفردات الأوسع، وتعتمد على كل من ما تتعلمه من المحادثات السابقة وأي معرفة أو مستندات جديدة يمكنها الوصول إليها للبحث. للحصول على إجابات شخصية وسياقية ومدركة للوقت.
الأرقام تظهر النتائج بالفعل. وقد شهدت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة انخفاضًا في تكاليف الدعم بنسبة 30%، ويقوم مزودو الاتصالات بنشر تقنية مماثلة لتتبع الطلبات والدعم الفني وإدارة الحسابات. ومع ذلك، فإن هذا المسار لا يخلو من الاحتكاك. يتعثر العملاء المستقلون في الحالات الحرجة والمشكلات الفنية المعقدة التي يكون فيها الحكم البشري مهمًا. إن الاعتماد بشكل كبير على الأتمتة دون مسارات تصعيد واضحة يمكن أن يؤدي إلى تآكل ثقة العملاء، خاصة في المساحات المنظمة مثل الاتصالات، حيث لا يكون تصحيح الأمور أمرًا اختياريًا.
الانتقال إلى القرار الفعلي
يتحول السوق بعيدًا عن برامج الدردشة الآلية المصممة أساسًا لدفع العملاء نحو الخدمة الذاتية والتوقف عنها يوميًا. وبدلاً من ذلك، يتم إنشاء أنظمة يمكنها العمل من خلال محادثات معقدة ومتعددة المنعطفات، مثل جلسات استكشاف الأخطاء وإصلاحها، والنزاعات بشأن الفواتير، وتعديلات الخدمة. هذه كلها سيناريوهات كانت تتطلب وجود إنسان على الطرف الآخر.
يشرح لايل برات، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Vida، هذا التحول: “المرحلة التالية هي التحول من الانحراف البسيط إلى الحل الحقيقي، حيث يتعامل الوكلاء مع سيناريوهات معقدة ومتعددة المنعطفات مثل استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو الإرجاع أو استرداد الأموال دون مساعدة بشرية. إننا نشهد أيضًا قفزة هائلة في “الذكاء العاطفي”، حيث يمكن للروبوتات الآن اكتشاف الإحباط وتعديل لهجتها في الوقت الفعلي لتهدئة المواقف. لم يعد الهدف مجرد الإجابة على استفسار، بل توفير تفاعل لا يبدو وكأنه معاملة جامدة أشبه بمحادثة مفيدة مع خبير قادر.
أصبحت نماذج اللغة المبنية على المحولات أفضل بكثير في فهم السياق، مما يعني احتكاكًا أقل في منتصف المحادثة. لا يضطر العملاء إلى تكرار أنفسهم أو إعادة صياغة الأسئلة بثلاث طرق مختلفة. بالنسبة لموفري الاتصالات، يُترجم ذلك إلى تفاعل روبوت واحد يتعامل مع استكشاف أخطاء الشبكة وإصلاحها وتعديلات الخطة وإعداد المعدات دون انتقال العميل بين الأنظمة.
لكن التعقيد في العالم الحقيقي لا يزال موجودًا، خاصة فيما يتعلق بالكميات الهائلة من البيانات المتعلقة بالشبكة والعملاء والتي تحتاج برامج الدردشة الآلية إلى الوصول إليها حتى تكون مفيدة بالفعل. تبدو مشكلات الشبكة مختلفة تمامًا اعتمادًا على الموقع والمعدات وكيفية تكوين خدمة العميل أيضًا. تستمر الروبوتات في التحسن، لكن الكثير من المواقف لا تزال تتطلب معرفة بشرية متخصصة.
مستقبل هجين؟
ترفض الأبحاث بقوة فكرة أن الذكاء الاصطناعي سوف يقوم ببساطة باستبدال العناصر البشرية، على الأقل في السنوات القليلة المقبلة. تظهر البيانات التي استشهدت بها Vida أن 74% من المشاركين يعتقدون أن أفضل خدمة تأتي من الذكاء الاصطناعي والبشر الذين يعملون جنبًا إلى جنب، كما يقول برات. النموذج الذي يتشكل يضع البشر في مرتبة “المستوى 3” من حل المشكلات، حيث يعالجون القضايا الصعبة حقًا بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بمسح الأشياء الروتينية.
يؤكد برات على هذا النهج التعاوني. “سيظل البشر أساسيين بالتأكيد. بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في التعامل مع الاستفسارات الروتينية، فهو مصمم للتصعيد بسلاسة إلى الوكلاء البشريين لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها المعقدة أو الأسئلة غير الشائعة التي تتطلب حكمًا بشريًا. تعمل هذه الديناميكية على رفع دور الإنسان إلى دور حل المشكلات من “المستوى 3″. لا يتعلق المستقبل بالاستبدال، بل بالتعاون، باستخدام الذكاء الاصطناعي للتعامل مع الضوضاء حتى يتمكن الأشخاص من التركيز على علاقات العملاء الأكثر أهمية.”
بالنسبة لشركات الاتصالات، يعني هذا إعادة التفكير في كيفية هيكلة فرق خدمة العملاء. يتولى الذكاء الاصطناعي عمليات إعادة تعيين كلمة المرور، وأسئلة الفواتير، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل مباشر، وتغييرات الخدمة. من ناحية أخرى، يركز البشر على المشاكل التقنية الشائكة، ومفاوضات العقود، وحل النزاعات، وأي شيء يتطلب الحكم.
إن إنجاح النماذج الهجينة فعلياً يتطلب استثماراً حقيقياً، في هيئة تدريب، وإعادة تصميم العمليات، والتكامل التكنولوجي. تعاني الكثير من المؤسسات من عمليات التسليم الصعبة حيث يتعين على العملاء إعادة شرح كل شيء للوكيل البشري بعد التعامل مع المشكلة بالفعل باستخدام الروبوت. يبدو التعاون المثالي رائعًا على الورق، ولكنه غالبًا ما يفشل عندما لا تكون الأنظمة متصلة بشكل صحيح.
مساعدة شخصية
ينتقل الذكاء الاصطناعي للمحادثة من رد الفعل إلى الاستباقي. بمعنى آخر، في وقت قريب جدًا، قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بإنشاء محتوى مع العميل بناءً على البيانات وأنماط السلوك. ومن خلال الاستفادة من بيانات العميل في الوقت الفعلي والتعرف على النوايا المتطورة، يمكن لهذه الأنظمة تقديم توصيات مخصصة وتنبيهات وقائية وعروض ذات صلة.
يرى دفير هوفمان، الرئيس التنفيذي لشركة CommBox، أن هذا هو التطور الأكثر أهمية في الأفق.
قال هوفمان في مقابلة مع RCR Wireless: “إن التطور الأكثر أهمية الذي سنراه هو قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على بدء تفاعلات العملاء الخارجية”. “بدلاً من انتظار الطلبات الواردة، يستفيد هؤلاء الوكلاء بشكل استباقي من البيانات من إدارة علاقات العملاء وتخطيط موارد المؤسسات للتواصل. على سبيل المثال، إذا كان العميل يقترب من 12 شهرًا منذ آخر خدمة سنوية لسيارته، فيمكن لهؤلاء الوكلاء بدء محادثة وترتيب الخدمة للعميل. وفي هذا السياق، ينتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من آليات رد الفعل إلى محركات الإيرادات.”
من حيث الاتصالات، يعني هذا الروبوتات التي تحذر العملاء بشأن الانقطاعات القادمة قبل أن تتأثر، أو تقترح خطط البيانات بناءً على أنماط الاستخدام الفعلية، أو تسبق مشاكل الخدمة المحتملة. يقول حوالي 65% من المستهلكين أنهم يريدون عروضًا مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم، ويفضل 61% رحلات العملاء السريعة والمخصصة.
ومع ذلك، يمكن أن يؤدي النشاط الاستباقي إلى التطفل بسهولة تامة. إن كثرة التوعية أو التوصيات غير ذات الصلة تضر بتجربة العميل بدلاً من مساعدتها. يتعين على شركات الاتصالات تحقيق التوازن بين التخصيص واحترام ما يريده العملاء بالفعل. إن استخدام البيانات السلوكية للاتصال الاستباقي يفتح أيضًا أسئلة تنظيمية وأخلاقية لم تتمكن الصناعة من حلها بالكامل بعد.
الخصوصية والنماذج الخاصة بالصناعة
تنجذب شركات الاتصالات التي تنشر الذكاء الاصطناعي التحادثي بشكل متزايد نحو نماذج خاصة بقطاعات محددة مدربة على مصطلحات الاتصالات، والمتطلبات التنظيمية، وسير عمل القرار. تفتقر روبوتات الدردشة العامة التي تم سحبها من الرفوف إلى السياق اللازم للتنقل بين لوائح الفوترة، أو اتفاقيات مستوى الخدمة، أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها الخاصة بالشبكة، وهي أنواع الأشياء التي يواجهها عملاء الاتصالات باستمرار.
تسمح الأساليب الأحدث مثل التعلم الموحد لروبوتات الدردشة بتحسين دقتها وتخصيصها دون شحن بيانات المستخدم الحساسة خارج المؤسسة. وهذا مهم جدًا لمقدمي خدمات الاتصالات الذين يطلعون على معلومات المشترك وسجلات الفواتير وسجل المواقع. وتشير تقديرات شركة ديلويت إلى أن ما يقرب من 50% من الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف تقوم بتشغيل برامج تجريبية وكيلة بحلول عام 2027، والعديد منها عبارة عن عمليات نشر خاصة بالصناعة.
ولا يزال الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على الخصوصية يجد موطئ قدم له، وغالباً ما تفرض التطبيقات الحالية مقايضات بين حماية البيانات وتقديم التخصيص. تحتاج شركات الاتصالات إلى التواصل بوضوح حول ما تجمعه روبوتات الدردشة الخاصة بها، وتخزنه، وتستخدمه، بدلاً من الاكتفاء بتنفيذ تدابير الخصوصية تقنيًا والأمل في الأفضل. هناك أيضًا مشكلة روبوتات الدردشة المدربة على بيانات محدودة أو منحرفة مما يؤدي إلى إدامة التمييز أو الفشل في الحالات المتطورة التي تؤثر على مجموعات محددة من العملاء. وهذه مشكلة تتطلب اهتمامًا مستمرًا مع توسع نطاق هذه الأنظمة.
