بقلم مارك ماندل.
لقد كنت مفتونا بالإمكانات التي أحدثتها الذكاء الاصطناعي منذ أن شاهدت لأول مرة الفيلم الأساسي ، 2001: A Space Odyssey حيث تمكن الكمبيوتر ، HAL ، من إجراء مناقشات ذكية مع أفراد طاقم سفينة الفضاء الخاصة بهم. “تخيل” ، فكرت ، “يمكن تعليم الكمبيوتر التفكير جيدا بما يكفي لفهم محادثة شخصية والمشاركة فيها”. كان المستقبل أمامي مباشرة ، وكنت مدمن مخدرات.
كنت حريصا على الحصول على تجارب مماثلة مع أول جهاز كمبيوتر شخصي لي والذي كان في أواخر عام 1970 هو Radio Shack TRS-80 (جهاز كمبيوتر منزلي مبكر) يوفر طاقة كمبيوتر أقل من جهاز فتح باب المرآب الحالي ، وأتذكر عندما تمكنت من تجربة روبوت الدردشة الأول والأكثر بدائية ، “إليزا” ، وهو برنامج كمبيوتر يحاكي محادثة مع شخص افتراضي.
أتذكر كم كنت متحمسا لكتابة “هل أنت ذكي؟” وأجابت ، “نعم أنا.” لكن هذا كان كل شيء. لم يكن هناك حقا المزيد من “الذكاء الاصطناعي” في إليزا بخلاف مطابقة بعض الكلمات في قائمة والرد باستجابة مسبقة الصنع. كانت الإجابات أكثر بقليل مما يمكن أن تصنعه لعبتي “Magic 8-Ball” عن طريق هزها ورؤية إجابة على أي سؤال تظهر في نافذة المشاهد البلاستيكية الصغيرة. سرعان ما تضاءل اهتمامي بإليزا ، لكنني بقيت مفتونا بالفكرة والإمكانات.
استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم
تقدم سريعا إلى أواخر عام 1990 ، عندما انضممت إلى فريق القيادة لشركة برمجيات تبيع الصور الرمزية الذكية لمواقع الويب المصممة لاستخدام الذكاء الاصطناعي المحادثة المزدهرة لإشراك زائر الويب والمساعدة في توجيهه.
فكر في ذلك “Clippy” المزعج في Microsoft Word القديم في الجزء السفلي من الشاشة والذي بدا وكأنه مشبك ورق متحرك. لقد تم ضخي لأتمكن من الحصول على بصمات أصابعي على أدوات مثل هذه لتمكين تجارب أفضل للعملاء ، وتحديدا في حالات استخدام التجارة الإلكترونية المزدهرة.
كانت التكنولوجيا مبسطة. كما اتضح فيما بعد ، كانت أدمغة البرنامج أكثر بقليل من عبارات “if / then” التي يمكن أن تحدد الكلمات الرئيسية في شيء كتبه شخص ما ، مثل إليزا ، وتستجيب إما بتعليقات مكتوبة مباشرة مختارة من قائمة الردود الجاهزة ، أو المساعدة في التنقل في موقع الويب إلى ما أشار الشخص إلى أنه يبحث عنه.
تم تسعير البرنامج بشكل جيد في الأرقام الستة واستهدف جميع “dot coms” المدعومة من VC الذين لم يهتموا بمقدار الأموال التي كانوا يحرقونها لأن الأمر كله كان يتعلق بالأزيز.
اسأل ماذا يوجد داخل دجاج ماك ناجيت
كان لدينا قائد مبيعات كبير ، ماكدونالدز ، عملاق الوجبات السريعة في شيكاغو. لقد تصوروا “رونالد ماكدونالد” متحركا على موقع الويب الخاص بهم والذي يمكنك من خلاله كتابة طلبات للحصول على معلومات حول منتجاتهم مثل الأسئلة الغذائية أو التوافر و “رونالد” سيساعد. كان من الممكن أن يكون الأمر سحريا ، وقد وصلنا إلى الجولة النهائية سعيا وراء هذا العمل.
تمت دعوتنا إلى المقر الرئيسي للشركة لتقديم عرض توضيحي للأداة ، وكلها مبرمجة ومصقولة لهذه المناسبة واتبعنا عرضا تقديميا مصمما بإحكام ومكتوبا سار بشكل جيد. مع اقتراب نهاية الاجتماع وكنا نشعر بالرضا عن أنفسنا ، فتحنا العرض التوضيحي للأشخاص في الغرفة وتلقينا طلبات للحصول على المساعد الافتراضي. صرخ صوت في الجزء الخلفي من الغرفة ، “اسأل عما بداخل Chicken McNugget “” والذي ، ضع في اعتبارك ، لم يكن جزءا من نصنا ولم نستعد بكلمات رئيسية له.
لقد كتبناها بحذر في موقع الويب الخاص بهم وحصلنا على إجابة غريبة جدا:
“راي كروك داخل دجاج ماك ناجيت”
كان كروك مؤسسهم العريق وبطلا للكثيرين في تلك الغرفة ، والإجابة التي عادت أرعبتهم. لا يمكن أن يكون أكثر خطأ ويأتي في وقت أسوأ. ألقوا بنا من الغرفة وكان هذا كل شيء. لقد تم استبعادنا من الصفقة وكنا نضحك.
فظيع ، بالتأكيد ، ولكن مرة أخرى ، كما هو الحال مع إليزا قبل سنوات ، ترك انطباعا إيجابيا وسلبيا علي. إيجابي ، لإمكانات ما يمكن أن يكون ، وسلبي لما كان. من تجربة العملاء البحتة ، لو تبنت ماكدونالدز نهجنا ، لكانت قد أثارت عداء الآلاف من عملائها الذين كانوا يبحثون عن معلومات مهمة وحصلوا على نتائج غريبة حقا. تفوق المخاطر المكافآت وخلصوا في النهاية إلى أن التكنولوجيا لم تكن جاهزة في وقت الذروة.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لفهم مشاعر العملاء
استغرق الأمر حوالي عشر سنوات أخرى ولكن مرة أخرى أتيحت لي الفرصة للعمل في مجال حلول الذكاء الاصطناعي تجربة العملاء عندما انضممت إلى شركة ناشئة معروفة في الصناعة. بالكاد كان لدى الشركة الوليدة ما قد تعتبره منتجا قابلا للتطبيق (MVP) عندما انضممت إليهم في عام 2007 ، لكنني كنت متحمسا لكوني جزءا منه. كانت فكرة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد الشركة على فهم مشاعر العملاء حول التجارب هي التطبيق القاتل في ذهني وأن الشركة ستكون سفينة صاروخية إلى النجوم.
كان MVP بالكاد يعمل وغير مصقول إلى حد كبير. قمنا ببيعها للشركات التي تتطلع إلى فهم بيانات الاستطلاع بشكل أفضل وعلى عكس ما سبق ، بدأنا في تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تجاوزت مطابقة أنماط الكلمات الرئيسية.
كان تقدم الذكاء الاصطناعي مذهلا بالنسبة لي. يمكن أن تبدأ الأدوات في تحديد ليس فقط ما قاله شخص ما ، وتحديدا في الكلمات التي استخدمها ، ولكن يمكن أن تبدأ في التعرف على الدلالات أو ما قاله بطريقة أخرى ، ما تعنيه ، بغض النظر عن الكلمات نفسها. كان هذا يحرر ويعزز قيمة أدوات مثل هذه الأوامر من حيث الحجم أعلى من مجرد مراقبي الكلمات الرئيسية السابقين.
واصل موردو المنصات المتعددة تعزيز عروضهم بقدرات أكبر لدمج مناهج فهم اللغة الطبيعية (NLU) ، وتوسيع قدرتهم ودفع الظرف بشكل أعمق حيث أصبح الناس على دراية متزايدة بهذه الأدوات وفوائدها. تخيل ، على سبيل المثال ، أن تكون قادرا على “وضع علامة” على تعليق عميل بمعرف موضوع ، دعنا نقول ، “قانوني” بغض النظر عما إذا كان الحرف حرفيا “سأقاضيك!” ، أو “أنا أتصل بمحامي عليك!” ، أو “سأسحبك إلى المحكمة!”. كان البرنامج قادرا على رؤية هذه على أنها مكافئات وكلها مرتبطة موضوعيا ب “قانوني” وتصنيفها على هذا النحو ، حتى في المواقف التي كانت فيها التعليقات بلغات معقدة غير إنجليزية.
الخوف من توظيف الذكاء الاصطناعي للرد على شكاوى العملاء
ظهرت حالات استخدام تجارية كبيرة ، لا شيء أكثر أهمية من معالجة الشكاوى في الخدمات المالية. في الولايات المتحدة ، وضع المنظمون قواعد صارمة وعقوبات ضخمة على البنوك وشركات التأمين وشركات الاستثمار التي لا تستجيب لشكاوى العملاء المكتوبة في الوقت المناسب.
في البداية ، مع بدء المزيد من الشركات في نشر برامج المسح لقياس وتقييم تجارب العملاء ، كان هناك خوف سائد بشأن هذه اللوائح وفتح الاستطلاعات للتعليقات المكتوبة.
إن الرد على الاستطلاع حتى الذي يشير إلى سوء التعامل مع أموال العميل كان أمرا ضخما وسيؤدي إلى سير عمل الامتثال والإبلاغ الذي يجب أن يحدث بعد وقت قصير جدا من إصدار الشكوى وعدم الامتثال سيؤدي إلى غرامات كبيرة وعواقب أخرى أكثر خطورة.
في البداية ، كانت هذه الشركات خائفة للغاية ، ورفضت طلب أي شيء مفتوح في استطلاعاتها لأنها لم ترغب في إطلاق هذه العملية إذا استجاب شخص ما واشتكى.
أثبتت قدرة البرنامج على “قراءة” التعليقات المفتوحة وتحديد أنماط لغة الشكوى بمرور الوقت أنها تجعل سير العمل هذا أسهل بكثير وأسرع وأكثر دقة لأنه كان أقل ذاتية من المقيم البشري. يمكن دائما العثور على الشكوى وتصنيفها وتوجيهها ، غالبا بغض النظر عن حجم التعليقات مع إمكانية الوصول الفوري تقريبا. حتى هذا المثال الوحيد جعل الذكاء الاصطناعي منزلا ، لكل من الشركة والعميل.
مرة أخرى ، بعد بضع سنوات أخرى ، مكنت الذكاء الاصطناعي أنواعا أخرى من تجارب العملاء. وازدادت شعبية أحد هذه الأمثلة في صناعة التأمين الذين وجدوا الذكاء الاصطناعي لا يمكن استخدامها فقط لتحديد علامات الاحتيال المحتمل في المطالبات ، ولكن يمكن استخدامها أيضا لمعالجة المطالبات بشكل كلي. من وجهة نظر تجربة العملاء البحتة ، فإن المتنبئ القوي لتجربة العملاء الجيدة في التأمين هو سرعة ودقة الخدمة. الذكاء الاصطناعي تسليمها على حد سواء.
يمكن تقديم المطالبة ومعالجتها وإغلاقها على الفور تقريبا مع قيام الذكاء الاصطناعي بدور “الوسيط” لضمان نتائج سريعة ودقيقة للعميل ولشركة التأمين. تولى معالج المطالبات دورا إشرافيا أكثر ، حيث أشرف على البرنامج وضمن العملية. أخذ مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في هذه الحالة تعريفا مثيرا للاهتمام ومختلفا عن تعريفه الأصلي للذكاء الاصطناعي.
كان الذكاء الاصطناعي يتعلق أكثر ب “الذكاء المعزز” وليس استبدال الإنسان بالبتات والبايت ، بل زيادة القدرة البشرية على الخدمة إلى مستويات أعلى وأعلى من الإنتاج والجودة والسرعة.
كان العملاء هم الفائز الأكبر هنا ، وغالبا ما يخلقون فرصة مفاجئة وممتعة من فرصة مرهقة.
فتح الردود الأصلية
مرة أخرى ، بعد بضع سنوات ، استمر الذكاء الاصطناعي في التطور والبدء في اختبار مياه ليس فقط فهم اللغة ولكن أيضا توليد معلومات أصلية حقا بدلا من مجرد تقيؤ استجابة جاهزة مسبقا.
بعض اللبنات الأساسية نفسها التي لعبت دورا في تعليم الكمبيوتر لتحديد الكلمات الرئيسية الأساسية أولا وربطها لاحقا معا في عبارات لغوية وتحديد المعنى والنية أصبحت الآن قادرة على استخدامها لفتح الاستجابات الأصلية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
يشير العديد من العاملين في الصناعة إلى هذا باسم “توليد اللغة الطبيعية” أو “الذكاء الاصطناعي التوليدي” أو NLG فقط وهو كل النطاق ، على الرغم من أنه لا يزال في مهده وأنا أكتب هذا في أوائل عام 2023. يشبه إلى حد كبير مستخدمي الكمبيوتر في سبعينيات القرن العشرين الذين رأوا إليزا تبدو وكأنها اختراق ثم تثبت أنها ليست كذلك ، أو أن “الروبوتات” المبكرة لعام 1990 تدخل ثم تغادر المشهد ، غالبا في حالة من اليأس ، فإن NLG المبكر مثير بشكل رائد وخطير بشكل مرعب. في بعض النواحي ، وفي الأيدي الخطأ ، إنها مليئة بالمخاطر بشكل لا يصدق.
الذكاء الاصطناعي في عام 2023
الوعد بما سيأتي ليس أقل من مذهل ويغير قواعد اللعبة.
لقد رأينا الأخبار حول ChatGPT في كل مكان ، مع قصص حول كيفية استخدامه لإنشاء محتوى أصلي وتهديد منشئي المحتوى نظريا في كل مكان.
الذكاء الاصطناعي إنه في مهده فقط ، وعلى هذا النحو ، فإنه يقدم عرضا مثيرا أو إثباتا للمفهوم ، لكنني لن أضع المحتوى الذي يتم إنشاؤه تلقائيا من أي نوع في حالات استخدام الأعمال التي تتوقع وتعتمد على معلومات أصلية ومدروسة ودقيقة.
في حين أن الليل والنهار أفضل من إليزا أو حتى روبوتات مواقع الويب وتقنيات NLU المبكرة ، فإن NLG هنا ، على الساحة ، ومثيرة مثل الجحيم ، لكنها بدأت الآن فقط.
من نواح كثيرة ، ما زلنا في “مراحل إليزا” من NLG.
بمرور الوقت ومع قيام ملايين الأشخاص بترميز التطبيقات التجريبية للاستفادة من الإصدارات المختلفة من أدوات NLG ، ستتحسن هذه التقنيات بشكل كبير ولكن في قدرتها ودقتها بشكل عام.
هناك الكثير من الرياضيات لدعم هذا وفي الوقت المناسب ، سنرى شيئا في هذه الأدوات سيأخذ أنفاسك.
أما بالنسبة لمستقبل الذكاء الاصطناعي ، فأتوقع تماما أننا سنبدأ في رؤية مكبرات الصوت الذكية Alexa الخاصة بنا تفهم حقا وتستجيب بدقة ، تماما كما فعل كمبيوتر HAL الخيالي في فيلم عام 1960.
لا ، لا أقصد الذهاب في حالة هياج قاتلة بالطريقة التي حدث بها ، ولكن أتمتة محادثة ليس فقط للرد ولكن لفهم حقا. اربط ذلك مع بعض المشاعر المحاكية (على افتراض وجود مثل هذا الشيء) ويمكنك الحصول على تعاطف الآلة.
ياه. عندما يأتي هذا اليوم ، سنرى كممارسين لتجربة العملاء قائمة لا حصر لها تقريبا من الفوائد المحتملة ، من تخفيضات عدد الموظفين في مركز الاتصال إلى تحويلات مبيعات أعلى إلى عملاء أكثر سعادة بشكل عام ، وستكون المكافآت ضخمة وآفاق هذه التأثيرات قريبة.
مرة أخرى ، أنا متحمس لما سيأتي ولا أطيق الانتظار لرؤيته يلعب ويلمس كل حياتنا بطرق لم نتخيلها أبدا.
هل ترغب في التحقق من الاتجاهات لهذا العام؟ ثم تعال وقم بتنزيل أول تعاون لنا على الإطلاق مع متخصصي صناعة CX و VoC لمشاركة وجهات نظرهم حول الاتجاهات الرئيسية لعام 2023.
ما يتضمنه الدليل:
- أهم اتجاهات تجربة العملاء (السرعة في السوق / الاستجابة ، والقيام بالمزيد بما لديك ، وإثبات عائد الاستثمار ، والخدمات المتخصصة الذكاء الاصطناعي ، والأتمتة)
- اتجاهات المكافأة+
- تأثير الركود في تجربة العملاء
- اختتام مع الوجبات السريعة الاتجاه الرئيسية
- نبذة عن المؤلفين
احصل على دليل الاتجاهات الآن وتعمق في اتجاهات تجربة العملاء الرئيسية التي يتم تقديمها تحت عدسة ستة خبراء بارزين في صناعة تجربة العملاء لهذا العام.
