Çığır açan anlarla ilgili hikayeleri ve mitleri seviyoruz. Ama çoğu zaman gerçek farklıdır. Gerçekte olan şey, çok daha az heyecan verici hikayeler yaratır.
Ne yazık ki, bir teknoloji devriminin ortasındayken bu mitler yanıltıcı olabilir. Gerçekten çığır açan bir çözüm sunan karmaşık, artımlı iyileştirmeden ziyade çok fazla dikkat çeken prototiplerdir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında şu anda bulunduğumuz yer burası gibi. Şu anda, inovasyonun heyecanını yaşıyoruz. Yeni prototipler ve teknik demolarla ilgili haberler genellikle modelin “en iyi durumda” performansına odaklanıyor. Ve bu, yıkıcı teknolojinin geldiğine dair ilk kanıtlardan sayılıyor.
Konuya yapay zeka bağlamında bakıldığında; müşterilere pek yanıt vermeyen bir müşteri destek botu olarak karışımıza çıkıyor. Birçok iş bağlamında bu da çok önemlidir. Potansiyelin sınırlı olduğu anlamına gelmiyor. Yapay zeka müşteri destek botları için ideal bir durum. Birçok müşteri sorusunu, insan müdahalesine veya nüanslı anlayışa ihtiyaç duymadan, %100 doğru şekilde yanıtlamak demektir.
Daha az teknik uygulayıcılar için bile bir botu çalışır duruma getirmek için kullanımı kolay araçlara ihtiyaç var. Ve artık yalnızca Google DialogFlow, IBM Watson ve Amazon Lex gibi iyi NLP botları gibi olgunlaşmamış bir bot manzarasıyla karşı karşıya değiliz ama, geliştirici olmayanların kullanması çok zor.!
Şirketlerin bot dağıttığını görünce öğrendiğim en büyük şeylerden biri, çoğu dağıtımları doğru yapamıyor. Çoğu işletme bir bot oluşturur, müşteri sorularını yanıtlamaya çalışmasını ve başarısızlığını izlemesini sağlar. Bunun nedeni, bir müşteri destek temsilcisinin işini yapması ile bunu başka bir şeyin yapabileceği kadar doğru bir şekilde ifade etmesi arasında genellikle büyük bir fark olmasıdır. Genellikle işletmelerin başlangıçta bekledikleri bot deneyiminin doğruluğunu ve kalitesini elde etmek için yinelemeleri gerektiğini görüyoruz.
Müşteri desteği sorularını yanıtlayan botlar söz konusu olduğunda, araştırmalar bir Pareto 80/20 dinamiği ile karşı karşıya olunduğunu gösteriyor. İyi bilgilendirici botlar, gidecekleri yere yaklaşık %80 oranında çoktan ulaşmış durumda. Enformasyon sorgularının son %10 ile %15’ini sıkıştırmaya çalışmak yerine, endüstrinin şimdi aynı teknolojinin sorunu çözmek için nasıl uygulanacağını ortaya çıkarmaya odaklanması gerekiyor.
Örneğin bazı iş durumlarında sadece bilgi vermek yeterli değildir. Bir eylemin de gerçekleştirilmesi gerekir. Yani, bir randevuyu yeniden planlamak, bir rezervasyonu iptal etmek veya bir adresi ya da kredi kartı numarasını güncellemek gibi.. Yine yapılan araştırmalar, bir önlem alınmasını gerektiren destek görüşmelerinin yüzdesinin, işletmeler için ortalama %30’luk bir ortalamaya ulaştığını gösterdi.
İşletmelerin bu eylemleri gerçekleştirmek için botların kurulması daha kolay olmalı. Bu biraz kodsuz/düşük kodlu hareketle bağlantılı oluyor. Gelecek teknolojinin prototiplerine büyük ilgi var ve şu anda yapay zeka, botlar ve makine öğrenimi gibi teknolojilerin yanı sıra müşteri deneyimini daha da iyi hale getirecek yeni ve heyecan verici gelişmeler de dikkat çekiyor.
Bununla birlikte, işletmeler için açık ve mevcut fırsat, halihazırda kurulmuş olan teknolojiyi kullanarak gelişmeye ve yinelemeye devam etmesidir. Bu teknolojiyi operasyonlarına entegre etmek için yeni ürün özelliklerini kullanmak, böylece halihazırda mevcut olan iş etkisini gerçekleştirebilirler.