Raport Accenture Technology Vision 2025 podkreśla kluczową rolę zaufania do sztucznej inteligencji, zwłaszcza w obszarze obsługi klienta. Dynamiczny rozwój tej technologii ma bezprecedensowy wpływ na wszystkie procesy operacyjne w biznesie, kształtując projektowanie systemów IT, kreowanie produktów, ale też budowanie doświadczeń konsumentów.
Według raportu, niemal 70% liderów biznesu przyznaje, że istnieje potrzeba zmiany dotychczasowego spojrzenia na projektowanie, tworzenie i funkcjonowanie systemów, aby otworzyć drogę do pełnego wykorzystania wartości, którą już oferują dostępne rozwiązania AI. Nowoczesne systemy wspierające działy obsługi klienta, których rdzeniem jest AI, zapewniają szeroki dostęp do wiedzy, optymalizują procesy analizy danych, wnioskowania i podejmowania decyzji w oparciu o dane osadzone w konkretnym kontekście. Jednak podstawą pełnego wykorzystania potencjału AI jest zaufanie, jakie firmy i ich pracownicy pokładają w efektach jej działania. Brak zaufania prowadzi do bierności, co pokazują wyniki raportu Technology Vision 2025.
Zaufać odpowiedzialnej AI
Zaufanie do sztucznej inteligencji wykracza zatem poza same względy techniczne; obejmuje też pewność, że działa ona zgodnie z regulacjami, że jest etyczna i bezpieczna – co jest absolutnie niezbędne do osiągnięcia pozytywnych wyników. Ochrona danych i prywatności powinna być priorytetem w kontekście zaufania do systemów AI. Kluczowe jest zapewnienie klientom bezpieczeństwa ich informacji oraz ochrona danych organizacji. Przestrzeganie regulacji, takich jak RODO, oraz wdrażanie skutecznych rozwiązań z zakresu cyberbezpieczeństwa stanowią fundament budowania zaufania do AI.
A jak to osiągnąć? Systemy AI muszą być precyzyjne, przewidywalne i spójne , a przede wszystkim wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i transparentny. Ważne jest wdrożenie zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji (Responsible AI) oraz monitorowanie i kontrola jej aktywności. Regularna ocena wyników AI pozwala zapewnić dokładność, spójność i zgodność jej działania z celami biznesowymi.
Uczą się pracownicy – szkoli się AI
Według raportu kluczowe dla wzmocnienia zaufania do wyników generowanych przez AI jest budowanie kompetencji pracowników m.in poprzez inwestowanie w programy szkoleniowe. Niezbędnym elementem sukcesu wdrożenia sztucznej inteligencji m.in. w zakresie obsługi klienta jest efektywna współpraca na linii człowiek-AI. To, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja podnosi poziom swoich odpowiedzi poprzez współpracę z człowiekiem, pozwala mówić o powstaniu pętli uczenia się. Poprzez korzystanie z AI ludzie nie tylko rozwijają swoje umiejętności technologicznie, ale też napędzają rozwój sztucznej inteligencji. Jednocześnie coraz lepsze efekty AI uzyskiwane dzięki iteracjom zadań zachęcają użytkowników do częstszego jej wykorzystania. Sztuczna inteligencja staje się nie tylko wsparciem i doradcą w poszukiwaniu informacji, ale także napędza twórczy potencjał pracowników, ich zdolności do kreowania nowych lepszych rozwiązań dopasowanych do potrzeb klienta. Odpowiednie szkolenia i dostępność tej technologii w firmach sprzyja kulturze wewnątrzorganizacyjnej, w której każdy pracownik może zrobić swój wkład w rozwój i innowacje.
Jakość danych kluczem do zaufania menadżerów
Podstawowym aspektem budowania zaufania do systemów AI jest jakość danych, na których są one trenowane, jak również danych, które są przez te modele przetwarzane. Modele sztucznej inteligencji opierają się na dostarczonych im informacjach, dlatego istotne jest, aby były to dane wysokiej jakości, precyzyjnie uporządkowane oraz odzwierciedlające potrzeby i preferencje klientów danej firmy, a nie ogólne dane z całego Internetu. Dostosowanie modeli i wykorzystywanych zbiorów danych do specyfiki przedsiębiorstwa znacząco wpływa na trafność odpowiedzi generowanych przez AI oraz ich relewantność do wizerunku marki, co w konsekwencji zwiększa zaufanie do jej działań. Jak wskazują badania, jakość danych bezpośrednio przekłada się na wydajność i dokładność modeli AI.
Ponad 80% liderów wyraża obawy, że powszechne wykorzystanie dużych modeli językowych (LLM) i chatbotów może ujednolicić komunikację marek, a tym samym odebrać ich unikalną tożsamość. Takie ryzyko istnieje, jeśli dane, na których trenowane są modele AI, będą zbyt ogólne. Natomiast wdrożenie systemów AI bazujących na wewnętrznych danych firmy pozwala na tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dla klientów – takich, które odzwierciedlają unikalną kulturę, wartości i styl komunikacji marki. Zjawisko to dostrzega 77% menedżerów.
Budować zaufanie do AI wśród pracowników i menedżerów można nie tylko poprzez działania edukacyjne i zachęcanie do praktycznych prób wykorzystania AI. Pozytywny efekt pokazuje także zaznajomienie ich z realnymi przykładami zastosowania AI, gdyż to właśnie one najbardziej przemawiają do wyobraźni i pozwalają zobaczyć praktyczność różnych narzędzi AI. Na szczęście w Polsce można już znaleźć wdrożenia, które stanowią dobry przykład efektywnego wykorzystania AI w obszarze obsługi klienta. Innowacyjne rozwiązania, takie jak chatboty oparte na AI czy systemy analizy danych wspierające personalizację usług, pokazują, że technologia ta może realnie usprawniać procesy biznesowe i zwiększać satysfakcję klientów.
Autor: Krzysztof Wojciechowski,
Senior Manager, Lider GenAI dla sektora finansowego, Accenture w Polsce
