I CEO di NLX, Voiceflow e WillowTree condividono in esclusiva le loro opinioni sullo stato attuale dell’intelligenza artificiale generativa nel Contact Center e su ciò che pensano verrà dopo.
Dopo la rapida avanzata della primavera e dell’estate dell’intelligenza artificiale generativa, il primo trimestre del 2023 è stato caratterizzato da un costante flusso di annunci stampa e aggiornamenti di prodotto. Il mercato è notevolmente più informato e consapevole della tecnologia, ma nel corso del 2023, i contact center sono passati dall’essere semplici osservatori curiosi a diventare attori attivi nello sviluppo di casi d’uso concreti orientati al business. L’intelligenza artificiale è stata integrata in tutta l’infrastruttura del contact center, operando sia dietro le quinte che in prima linea, comunicando direttamente con i clienti. Tuttavia, persiste una certa cautela tra i contact center, poiché esistono ancora livelli di fiducia da stabilire mentre si esplorano vantaggi e rischi.
Secondo WillowTree, il primo trimestre del 2023 è stato caratterizzato da numerose conversazioni sull’intelligenza artificiale generativa focalizzate su due principali domande: “Cos’è questa nuova tecnologia?” e “Come può essere applicata all’interno dell’azienda?”. È stato necessario raggiungere un’intesa fondamentale, che ha coinvolto principalmente le funzioni aziendali e i settori verticali, inclusi i call center.
Tobias Dengel, CEO di WillowTree, afferma: “Avanzando rapidamente fino all’autunno del 2023, la conversazione si sta ora concentrando maggiormente su ‘Stiamo lavorando su una prova di concetto, che sta dimostrando promettente, come possiamo portarla in produzione?’. L’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno dei flussi di lavoro e delle esperienze del cliente, collegandola ai sistemi di registrazione, rappresenterà una sfida molto più complessa.”
Tuttavia, l’attenzione si è concentrata sia sui rischi (inclusi alcuni fallimenti notevoli) che sui potenziali benefici. Di conseguenza, i leader del settore stanno acquisendo una migliore comprensione e sono più preparati per un approccio realistico e orientato all’azienda nell’implementazione in produzione. Si è dimostrato che i rischi legati a questioni come allucinazioni, privacy, copyright e sicurezza costituiscono minacce reali in termini di controversie e danni al marchio. Presso NLX, il CEO e Chief Product Officer Andrei Papancea osserva ora un approccio più informato all’applicazione dei casi d’uso per il cliente, rispetto all’approccio iniziale dei trimestri precedenti.
Papancea afferma: “Ogni azienda con cui parliamo è interessata a esplorare le potenzialità, ma è allo stesso tempo cauta riguardo al possibile danno al proprio marchio se queste nuove innovazioni non vengono integrate con attenzione”.
I contact center stanno progredendo, ma preferiscono rimanere in aree sicure attualmente a basso rischio o che mantengono il controllo umano. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa come meccanismo di supporto umano rappresenta un primo passo più semplice per le aziende rispetto all’automazione totale.
Braden Ream, CEO di VoiceFlow, afferma: “Stiamo assistendo all’emergere di casi d’uso concreti. Sebbene non abbiamo ancora registrato una massiccia adozione da parte delle aziende nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa per i casi d’uso rivolti direttamente ai clienti, stiamo vedendo una crescente adozione per l’assistenza agli agenti rispetto agli agenti virtuali”.
Guardando al futuro, ci si aspetta che l’intelligenza artificiale generativa penetri ulteriormente nel mondo aziendale man mano che i prodotti migliorano e la fiducia cresce. Alcuni casi d’uso rivolti direttamente ai clienti si stanno dimostrando promettenti, ma con un ruolo di supporto. Ream continua: “Le basi di conoscenza generative che vengono attivate in caso di difficoltà rappresentano il caso d’uso più promettente che stiamo vedendo guadagnare popolarità.”
Presso NLX, Papancea vede i casi d’uso più rilevanti per l’IA generativa basati su testo che riguardano una serie di questioni, tra cui “l’accelerazione della creazione di contenuti, i riepiloghi assistiti dagli agenti, i suggerimenti di risposta, il miglioramento dell’accuratezza nella rilevazione degli intenti e una maggiore disponibilità di domande e risposte ad hoc basate sul machine learning linguistico”. La possibilità di ridurre i costi legati alla gestione dei contenuti e alla formazione del personale, ad esempio, su oltre 100 FAQ, rappresenta un notevole incentivo.
Allo stesso modo, WillowTree sta utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per analizzare e riassumere su larga scala le trascrizioni dei call center, con l’obiettivo di identificare i problemi più comuni sia in termini di volume delle chiamate che di esperienze di bassa soddisfazione dei clienti (NPS). Dengel spiega: “Quest’intelligenza dovrebbe a sua volta influenzare le strade digitali, come siti web, dispositivi mobili e flussi di onboarding. Ad esempio, abbiamo bisogno di aggiungere funzionalità all’app? Possiamo ottimizzare il layout delle fatture informative? Come possiamo aiutare gli agenti di supporto a risolvere i problemi più rapidamente?”
All’inizio dell’anno, i progetti di intelligenza artificiale generativa erano per lo più sperimentali e costituivano una sorta di curiosità. Oggi, le aziende stanno prendendo sul serio lo sviluppo di casi d’uso che verranno effettivamente implementati in produzione. Tuttavia, per la maggior parte delle aziende, affrontare qualsiasi nuova tecnologia rappresenta una sfida, e l’intelligenza artificiale, nonostante tutti i suoi vantaggi, ha mostrato anche i suoi rischi.