W 2022 roku oszacowano, że konwersacyjne AI zmniejszy koszty pracy o bagatela 80 miliardów dolarów. To tak, jakby każdy człowiek pracujący w branży obsługi klienta dostał nagły urlop na… no, na zawsze. A gdy ChatGPT wszedł na scenę, rozpoczęliśmy nowy rozdział - generatywne AI, które nadal dominuje w rozmowach tych wszystkich, dla których doświadczenie klienta jest jak świeże bułeczki z piekarni na rogu.
Obietnica łatwego dostępu do informacji dla klientów, dostarczana w naturalny i osobisty sposób, to kusząca propozycja. Szczególnie dla tych, którzy pracowali z konwersacyjnym AI i mogą teraz zastanawiać się, czy ich inwestycje w gadające boty miały sens w tej świetlanej przyszłości generatywnego AI.
Oczywiście, ogłaszanie śmierci konwersacyjnego AI wydaje się nieco przedwczesne. Jakby ktoś zarządził pogrzeb, ale zapomniał sprawdzić, czy pacjent faktycznie nie oddycha. Gartner w 2023 roku raportował, że konwersacyjne AI to najszybciej rozwijający się segment dla centrów kontaktowych. W tym samym badaniu stwierdzono, że interakcje z udziałem AI są uzupełniane, a nie całkowicie przejęte. To tak, jakby AI było w stanie zrobić Ci kawę, ale nadal potrzebujesz baristy, żeby dodać odrobinę tej magicznej pianki.
Jasne jest, że nie jesteśmy jeszcze gotowi zastąpić tego, z czym pracowaliśmy – i jest miejsce dla współistnienia generatywnego AI i konwersacyjnego. Generatywne AI ma obietnicę poprawy sposobu dostarczania doświadczeń klientom, ale wciąż jest sporo niewykorzystanego potencjału w sposobie stosowania AI konwersacyjnego.
Różnica między zastosowaniem generatywnego AI a konwersacyjnego dla klienta polega na naturze rozmowy, jaka zachodzi między konsumentem a dostawcą usługi/produktu. Z generatywnym AI rozmowa jest informacyjna, płynna i może dotyczyć szerokiego zakresu tematów. To jak rozmowa z przyjacielem, który może Ci opowiedzieć o miejscu, do którego zmierzasz, z ciekawymi szczegółami i dać różne opcje, jak tam dotrzeć. Jednak ten przyjaciel nie może Cię tam po prostu zawieźć ani zamówić Ci taksówki.
Z niekonwersacyjnym AI rozmowa będzie bardziej ograniczona, potencjalnie bardziej zrobotyzowana i może być oparta na cyfrowych lub głosowych interakcjach. Systemy IVR, które kiedyś wymagały „Naciśnij 1 dla Tak, 2 dla Nie” teraz włączają konwersacyjne AI, aby umożliwić naturalne rozmowy w języku potocznym, czasami uzupełnione o DTMF (Dual Tone Multi-Frequency), co umożliwia używanie klawiatury do wysyłania informacji do systemu.
Problem z pełnym przeniesieniem uwagi na generatywne AI polega na tym, że zdolność wdrożenia bota, który może prowadzić zabawną rozmowę na wiele tematów, nie rozwiąże problemów, z jakimi rzeczywiści klienci zgłaszają się do centrum kontaktowego. Można więc z pewnością stwierdzić, że więcej płynnej konwersacji nie przykryje problemów, które klienci doświadczyli podczas korzystania z chatbotów.
A jest co przykryć! Dla 77% korzystających z czatbotów rozmowy za ich pośrednictwem są frustrujące. 88% wolałoby rozmawiać z człowiekiem.
Problem z botami nie polega na tym, jak płynna i przyjemna może być rozmowa z botem. Konsument, który sięga po pomoc, rzadko ma ochotę na pogawędkę, chociaż może korzystać z ChatGPT, aby napisać złośliwy e-mail, wyrażając swoją frustrację z produktem lub usługą, po tym, jak serwisowy bot nie pomógł mu w rozwiązaniu problemu w odpowiednim czasie.
Celem klienta, który kontaktuje się z marką w poszukiwaniu obsługi lub wsparcia, nie jest pogawędka; chcą, aby coś zostało rozwiązane. To może być pilne.
Innym przykładem jest pacjent dzwoniący do swojej przychodni, ponieważ źle się czuje i potrzebuje umówić wizytę. Nie chcą dowiedzieć się więcej o swoim stanie zdrowia – chce wizyty lekarskiej.