Wyszukiwanie w witrynie

Jeśli ChatGPT tworzy kod generowany przez sztuczną inteligencję dla Twojej aplikacji, do kogo tak naprawdę należy?

Generatywna sztuczna inteligencja zintegrowana z odpowiednimi procesami klienta poprawi jakość obsługi klienta.

Generatna sztuczna inteligencja (AI) opisuje algorytmy, które można wykorzystać do tworzenia nowych treści, w tym dźwięku, kodu, obrazów, tekstu, symulacji i filmów. Algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują modele uczenia maszynowego do przewidywania następnego słowa na podstawie poprzednich sekwencji słów lub następnego obrazu na podstawie słów opisujących poprzednie obrazy. Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą tworzyć wiarygodne treści w czasie zbliżonym do rzeczywistego, umożliwiając organizacjom tworzenie treści w celu lepszej edukacji interesariuszy. 

Istnieją ograniczenia i jesteśmy bardzo wcześnie w zrozumieniu wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na firmy. Prezentowane informacje mogą być błędne, pełne uprzedzeń i nieetyczne, potencjalnie narażając ryzyko utraty reputacji i ryzyko prawne związane z treścią. Źródło danych początkowych, modele szkoleniowe oraz etyczne i humanitarne wykorzystanie wytycznych i zasad zarządzania tworzeniem oprogramowania mogą pomóc w ograniczeniu ryzyka związanego ze stosowaniem generatywnej sztucznej inteligencji. 

Badania przeprowadzone przez CBInsights pokazują, że rok 2022 był rekordowy pod względem inwestycji w start-upy zajmujące się generatywną sztuczną inteligencją, z finansowaniem kapitałowym przekraczającym 2,6 mld USD w 110 transakcjach. Dziedzina generatywnej sztucznej inteligencji jest w powijakach. Spośród 250+ zidentyfikowanych firm zajmujących się generatywną sztuczną inteligencją 33% nie pozyskało jeszcze żadnego zewnętrznego finansowania kapitałowego. Kolejne 51% to seria A lub wcześniejsza, co podkreśla wczesny etap rozwoju przestrzeni. 

CBInsights: Zainteresowanie inwestorów generatywną sztuczną inteligencją wzrosło w 2022 r.

Gdzie jest inwestycja w generatywną sztuczną inteligencję? Badania pokazują, że większość inwestycji dotyczy mediów wizualnych, przy czym największymi kategoriami inwestycji są media społecznościowe i treści marketingowe, awatary AI dla przedsiębiorstw oraz wielofunkcyjne interfejsy API. Drugą ważną kategorią inwestycji są interfejsy generatywne z podkategoriami inwestycji w interfejsy człowiek-maszyna, ogólne wyszukiwanie i produktywność oraz zarządzanie wiedzą. Kategorie te ujawniają przyszłe korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji w sprzedaży, usługach, marketingu, obsłudze klienta i liniach biznesowych e-commerce. W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może poprawić doświadczenia pracowników i klientów? 

CBInsights: Na co idą wszystkie pieniądze w generatywną sztuczną inteligencję? 

Aby lepiej zrozumieć wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na poprawę jakości obsługi klienta, skontaktowałem się z jednym z najlepszych na świecie ekspertów w dziedzinie obsługi klienta i zarządzania doświadczeniami. Michael Maoz jest starszym wiceprezesem ds. strategii innowacji w Salesforce. Przed dołączeniem do Salesforce Maoz był wiceprezesem ds. badań i wybitnym analitykiem w firmie Gartner, pełniąc funkcję lidera badań w obszarze strategii obsługi klienta i wsparcia. Jego badania koncentrują się na strategiach i technologiach klientów, z naciskiem na dyscypliny obsługi klienta CRM, strategie współpracy z klientami, strategie AI i mobilne oraz aplikacje i analitykę CRM oparte na chmurze. 

Michael Maoz, starszy wiceprezes ds. strategii innowacji, Salesforce 

Poprosiłem Maoza, aby podzielił się swoimi spostrzeżeniami na temat wpływu generatywnej sztucznej inteligencji na poprawę doświadczeń klientów. Biorąc pod uwagę jego głęboką wiedzę specjalistyczną w zakresie sztucznej inteligencji i obsługi klienta, Maoz przedstawia punkt widzenia eksperta na temat tego, w jaki sposób nowoczesne technologie, takie jak generatywna sztuczna inteligencja, mogą skrócić czas uzyskania wartości i skalować zróżnicowane możliwości, aby poprawić ogólne doświadczenia interesariuszy. Oto podsumowanie mojej rozmowy z Michaelem Maozem: 

P: Dlaczego nagle obserwujemy falę szumu wokół generatywnej sztucznej inteligencji? Co to dokładnie jest i dlaczego powinno nas to obchodzić?

O: Zaczniemy od ostatniego pytania i wrócimy do tematu. W ciągu najbliższych pięciu lat generatywna sztuczna inteligencja połączy się z tradycyjnym CRM, aby stworzyć przyszłość intuicyjnego zaangażowania klienta w biznes, które nigdy wcześniej nie było możliwe. 

Musimy cofnąć się o krok, aby zrozumieć "dlaczego teraz" kryje się za tym szumem. Technologie sztucznej inteligencji są mylące i powinniśmy przyznać, że nie rozumiemy wszystkich różnych form sztucznej inteligencji. Pomaga w tym szybkie podsumowanie głównych typów. 

Podstawowa sztuczna inteligencja to wnioskowanie na zbiorze danych, niezależnie od jego rozmiaru. Może wykonać każdą prostą procedurę matematyczną szybciej i dokładniej niż człowiek i działać przez cały czas. Programista może korzystać z tej superszybkiej i precyzyjnej zdolności i pisać aplikacje, takie jak obliczanie tras, tworzenie harmonogramów lub mierzenie i przewidywanie wydajności silnika. 

Sztuczna inteligencja na tym nie poprzestała. Następnie ewoluował, aby wnioskować z przeszłości, jak działać w teraźniejszości i stale ulepszać się w oparciu o każdą przyszłą interakcję. Przykładem może być pojazd autonomiczny. Jego obecna zdolność jest wynikiem setek miliardów wcześniejszych obliczeń i jest stale ulepszana. To samo dzieje się z Amazon Alexa i Apple Siri.

Te same zasady są stosowane do zrozumienia, jakie są emocje danej osoby w tej chwili, w oparciu o analizę AI głosu, tonu, intonacji i zmian we wzorcach oddychania.

Teraz nadchodzi generatywna sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja rozwijała się na wielu frontach. Uczenie maszynowe zwiększyło zdolność oprogramowania do samodzielnego uczenia się i trenowania przez ludzi lub inne oprogramowanie. Przetwarzanie języka naturalnego dodaje możliwość generowania tekstu lub obrazu na podstawie danych wejściowych tekstu. Sztuczna inteligencja może teraz rozpoznawać obraz, mowę lub ruch. 

Połączone ze sobą i masz generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia sztuki (pomyśl o okładce magazynu Cosmopolitan z zeszłego roku), artykułów, filmów i całej rozmowy, którą sztuczna inteligencja może przeprowadzić z człowiekiem. Pojawiła się nowa seria produktów i firm, które wykonują te wyczyny magii AI, takie jak Dall-E 2 i ChatGPT firmy OpenAI, Google Imagen Video, Stable Diffusion i wiele innych. Te obrazy i tekst są na tyle zaawansowane, że przekonują człowieka, że to ludzie, a nie komputery, je tworzą. 

Podsumowując: generatywna sztuczna inteligencja ma szansę zmienić zasady gry w zakresie kreatywności biznesowej i podejmowania decyzji, gdy zostanie wykorzystana w aplikacjach biznesowych, które stanowią podstawę wzrostu i wydajności.  

P: Dlaczego oceniacie generatywną sztuczną inteligencję i sztuczną inteligencję w ogóle jako mniej istotny czynnik sukcesu firmy? Patrząc na uwagę mediów, wydaje się, że jest to kolejna wielka rzecz.

O: Właśnie przyjrzeliśmy się, jak sztuczna inteligencja dojrzała w ciągu ostatnich pięciu lat, do punktu, w którym przeniknie do każdego oprogramowania. Pod wieloma względami już to zrobił. Jest jeden duży hamulc, który należy pokonać w korzystaniu z nowej technologii. Dzieje się tak niezależnie od tego, czy pracujesz w biznesie, sektorze publicznym, służbie zdrowia czy edukacji, a tym brakującym elementem jest powiązanie zaawansowanej sztucznej inteligencji z personalizacją.

Sztuczna inteligencja nie jest tym, co najbardziej wpływa na rozwój biznesu i utrzymanie klientów. W każdej branży marketerzy zwracają uwagę na wymiary, które są najbardziej cenione przez klienta. Na przykład w branży lotniczej są one często wymieniane jako koszt lotu, wartość emocjonalna marki dla klienta, dostępność lotów, które interesują klienta, oraz doświadczenie, jakie podróżny ma podczas lotu. Linie lotnicze wykorzystują reklamy, wynagrodzenia załóg lotniczych, dobrą obsługę klienta i doskonałość operacyjną, aby spełnić te oczekiwania klientów.

Nie oznacza to, że sztuczna inteligencja nie jest ważna. Gdy organizacja zrozumie kluczowe wymiary wzrostu i lojalności klientów, sztuczna inteligencja jest wprowadzana jako coś, co zostanie osadzone w procesach biznesowych, aby uczynić je bardziej wydajnymi. Wracając do naszego przykładu, linia lotnicza może wprowadzić narzędzie takie jak generatywna sztuczna inteligencja, aby spersonalizować doświadczenia internetowe, treści wideo i wiadomości tak, aby pasowały do każdego klienta. Te nowe narzędzia nie są przeznaczone tylko dla dużych przedsiębiorstw. Weźmy na przykład młodą firmę, taką jak Runway, która demokratyzuje tworzenie treści dla kanałów internetowych i mediów społecznościowych.

Następnym krokiem jest opracowanie przez przedsiębiorstwo planu zebrania odpowiedniego zespołu, który włączy generatywną sztuczną inteligencję z istniejącymi programami obsługi klienta. 

P: Jak marketing i klasyczny CRM pasują do sztucznej inteligencji?

O: Marzenie o personalizacji obsługi klienta powstaje od 30 lat. Było to prawie w 1993 roku, kiedy Don Peppers i Martha Rogers po raz pierwszy opublikowali swoją wizjonerską książkę The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time. Nosił podtytuł: "Budowanie relacji z klientem po kolei". Nakreślili oni niesamowity obraz przyszłości doświadczeń klientów. Problem polegał na tym, że realizacja ich wizji była technicznie niemożliwa do zrealizowania przez firmy na dużą skalę. Nie było sposobu, aby każdego klienta traktować w spersonalizowany sposób w preferowanym przez niego kanale komunikacji z wykorzystaniem wiarygodnych danych w czasie rzeczywistym. Ponieważ kanały cyfrowe wciąż się rozwijają, obejmując TikTok, WhatsApp, strony internetowe, urządzenia i aplikacje mobilne, ogromnym wyzwaniem jest ich synchronizacja z tradycyjnymi kanałami oraz zebranie odpowiednich danych klientów i reguł biznesowych. 

To śmiałe to, jak Peppers i Rogers wyobrażali sobie przyszłość. Należy pamiętać, że rok 1993 był tym samym rokiem, w którym założono firmę Siebel Systems, a jej linia produktów ograniczała się wówczas do narzędzi do automatyzacji dla sprzedawców.

Peppers i Rogers wymienili proste kroki, które pozwolą im dotrzeć do tej indywidualnej przyszłości. To była realizacja, która była --- i nadal jest -- trudna na dużą skalę. Wskazywali na konieczność zebrania wszystkich istotnych danych na temat preferencji klientów. To ponadczasowe pytania o ich oczekiwania, o to, jak postrzegają obecną relację z marką, o to, jak chcieli być traktowani i jak byli traktowani. Naprawdę ustawili poprzeczkę dla tego, jak może wyglądać przyszłość, a nam zajęło 30 lat, aby zbudować technologię, która pozwoli zrealizować ich wizję.

P: Patrząc poza wyzwania związane z wprowadzeniem generatywnej sztucznej inteligencji, jaka jest wielka szansa dla firm, aby zrobić to dobrze?

O: Niezwykle ekscytujące staje się to, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja zbiega się z pojawiającymi się sposobami zarządzania danymi i jak łączy się to z przyszłością CRM i angażowaniem klientów. Otwiera to ogromne możliwości.

Do tej pory nie udało się przekuć pomysłu w czyn. Pomysł, że firma może zbierać te dane, ustalać ich priorytety dla każdego klienta i dla wielu segmentów klientów, a następnie angażować klientów w dostosowany do ich potrzeb sposób w czasie rzeczywistym w oparciu o analizę tych informacji w preferowanym przez klienta kanale, dopiero teraz staje się rzeczywistością.

Firma może myśleć o tym jako o chmurze danych klienta. Do tej pory niemożliwe było połączenie wszystkich danych klientów na dużą skalę. Przyszedł w zbyt wielu formatach, ze zbyt wielu urządzeń, aplikacji i systemów. Było też za dużo danych jak na biznes z dużą bazą klientów. Samo zarządzanie danymi wymagało dziesiątek analityków danych oraz niestandardowych konektorów. W Salesforce, gdzie teraz jestem, wszystko to zmieniło się wraz z pojawieniem się Salesforce Genie Customer Data Cloud. Połączyliśmy dane o klientach, ujednoliciliśmy je w wykres klienta i udostępniliśmy wszystkim działom w organizacji. Rezultatem jest podstawa spersonalizowanego doświadczenia klienta.

Wygląda na to, że problem ujednoliconego spojrzenia na klienta powinien wystarczyć do świetnego doświadczenia klienta. To wciąż nie odpowiada na pytanie: "Co dodaje generatywna sztuczna inteligencja?"

P: Podsumowując, co zalecamy, aby firmy zrobiły, aby przyspieszyć wykorzystanie nowych technologii sztucznej inteligencji? 

O: Inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją przyniosły korzyści niektórym firmom, choć są one w mniejszości. W przypadku pozostałych 99% organizacji projekty AI są małe i taktyczne oraz koncentrują się na analizie i optymalizacji wzorców i procesów biznesowych. Do 2025 roku generatywna sztuczna inteligencja, którą zdefiniowaliśmy z grubsza jako zdolność modeli językowych do tworzenia rzeczy - obrazów, kodu, transkrypcji języka - będzie dodatkowym komponentem IT, którego wpływ jest jeszcze niejasny. Jest kilka praktycznych porad, jak iść naprzód.

Pierwszym krokiem jest wyjaśnienie, że sztuczna inteligencja, podobnie jak automatyzacja i analityka, ma na celu ułatwienie życia ludziom. Będzie zysk, ale nie chodzi o to, żeby zysk był lepszy od ludzi. Sztuczna inteligencja budzi wiele obaw i to nie tak, jak mogłoby się wydawać. Wiele z nich dotyczy wpływu sztucznej inteligencji na miejsce pracy. Zastępuje wszystkie nieskomplikowane działania. Niektóre czynności wyglądają na złożone, ale nie są tak złożone, że wymagają wielu kroków oraz zaawansowanego rozumowania i obliczeń. Czynności takie jak wypełnianie formularzy, ocenianie umów, prognozowanie, zamawianie materiałów i inne już wspomniane, to zadania matematyczne i idealne dla sztucznej inteligencji. Pozostawia to pracowników do pracy, co jest jednym z dwóch scenariuszy: albo wykonują podrzędne zadania, które są zbyt drogie, aby zbudować do nich sztuczną inteligencję i robotykę, albo pracownicy umysłowi mają ciągły strumień bardzo złożonych wyzwań, na które nie ma jednej poprawnej odpowiedzi. 

Jeśli sztuczna inteligencja nie zostanie wdrożona w sposób przemyślany, pracownicy przyszłości będą albo słabo opłacani i znudzeni, albo dobrze wynagradzani i zestresowani. W jaki sposób zaprojektujemy godność i szczęście w przyszłości opartej na sztucznej inteligencji?

Co to oznacza dla pracownika w pracy? Przeważnie spędzają więcej czasu na przydzielaniu złożonych zadań, które wymagają analizy wyższego rzędu sytuacji, które nie mają jasnego rozwiązania. Sytuacja doprowadzi do niepokoju i zmęczenia. 

Jedynym sposobem na przekształcenie sztucznej inteligencji w pozytywną sieć jest sprawienie, by działała jako narzędzie wsparcia, które sprawia, że życie pracownika jest bardziej produktywne i satysfakcjonujące. Wykaż się kreatywnością i stwórz krótką listę najważniejszych procesów, które chciałbyś, aby Twoja organizacja wykonywała lepiej, i sprawdź, czy sztuczna inteligencja oferuje odpowiedź. Oto kilka przykładów:

  • Twórz spersonalizowane prezentacje sprzedażowe i demonstracje.
  • Twórz spersonalizowane kampanie marketingowe i treści w czasie rzeczywistym. 
  • Wdrażaj dynamicznie dostosowywane środowiska internetowe Web 3.0, które ewoluują wraz z zaangażowaniem klientów. 
  • Udoskonal obsługę klienta, aby wskazać informacje o wysokiej wartości dla klientów i proaktywnie dostarczać je w preferowanym przez nich kanale.
  • Wykrywaj problemy, zanim się pojawią - opóźniona dostawa, usterka oprogramowania, zużycie silnika, niewystarczające fundusze - i twórz rozwiązania, które działają dla klienta.
  • Daj agentom i klientom wzajemne zrozumienie sytuacji i zaproponuj kolejne najlepsze działania, które należy podjąć.

Porada jest taka, aby liderzy biznesu edukowali się na temat implikacji sztucznej inteligencji. Muszą rozumieć nie tylko technologię, ale także jej wpływ na istniejące procesy, a co za tym idzie, wpływ na kulturę przedsiębiorstwa. Każdy lider biznesu chce mieć zaufane przedsiębiorstwo. 

Tak więc rada jest następująca: aby zbudować zaufane przedsiębiorstwo o silnym wpływie na sztuczną inteligencję, wyrażaj programy sztucznej inteligencji w sposób, który poprawia jakość życia pracowników i klientów.  Wykonane prawidłowo - zgodnie z etycznymi i humanitarnymi wytycznymi dotyczącymi użytkowania w celu zmniejszenia ryzyka związanego z technologiami sztucznej inteligencji - generatywna sztuczna inteligencja wbudowana w procesy klienta poprawi jakość obsługi klienta i stworzy nowe, wyjątkowe momenty na sukces. Postępuj ostrożnie, robiąc małe kroki w przyszłość sztucznej inteligencji.

Maoz przypomina nam, że połączenie technologii sztucznej inteligencji, automatyzacji na dużą skalę oraz analizy, wizualizacji i raportowania danych w czasie rzeczywistym jest kluczem do poprawy jakości obsługi klienta.  

Współautorem artykułu jest Michael Maoz, Senior Vice President, Innovation Strategy, Salesforce.

Powiązane artykuły