2023 inceleniyor: Bu yılın en iyi sohbetlerinden öne çıkanlar

Geleneksel yıl sonu derlememiz geri döndü ve Inside Intercom podcast'inde geçen harika sohbetlerden önemli anları içeriyor.

Henüz fark etmediyseniz büyük olasılıkla burada bir tema yakalayacaksınız; 2023, yapay zekanın her şeyi değiştirdiği yıldı. ChatGPT büyük girişini yaptığında tüm teknoloji endüstrisini temelinden sarstı. Geçtiğimiz 12 ay boyunca herkes inovasyonun amansız hızına ayak uydurmak için yarışıyor: iş stratejilerini yeniden düşünmek, yeni çözümler oluşturmak ve ekipleri ufuktaki büyük değişikliklere hazırlamak.

Bu dönüştürücü güç en çok müşteri hizmetleri alanında belirgindir. Bu yıl, müşteri sorgularının %50'ye kadarını anında çözebilen, çığır açan GPT destekli sohbet robotumuz Fin'i piyasaya sürdüğümüz yıldı. Ayrıca yalnızca müşteri hizmetleri için yapay zeka özellikleri geliştirmekle kalmayıp bunları kendi müşteri hizmetlerimize uygulayarak destek ekiplerinin nasıl çalıştığını ve bu yeni çağda hangi rollerin gerekli olduğunu yeniden düşünme konusunda da ön saflarda yer aldık.

Kasırga dolu bir yıl geçirdik ve konuşmalarımız değişimin ne kadar dramatik olduğunu gösteriyor.

Bu sohbetler boyunca, yapay zekanın toplum üzerindeki etkisinden iş stratejilerini nasıl değiştirdiğine ve destek ekiplerindeki üretkenlik kazanımlarından ChatGPT ile yapılan eğlenceli bir röportaja kadar yapay zeka devriminin ölçeğiyle boğuştuğumuzu duyabilirsiniz. İnanılmaz derecede heyecan verici bir yıl oldu ve AI devriminin ön saflarından olağanüstü hikayeler anlatmaya devam ederken önümüzdeki yıl için büyük planlarımız var.

Inside Intercom'u Apple Podcast'ler, Spotify ve YouTube üzerinden takip ederek veya tercih ettiğiniz oynatıcıdan RSS akışını yakalayarak hiçbir podcast'imizi kaçırmadığınızdan emin olun. Aşağıda bölümün hafifçe düzenlenmiş bir metni yer almaktadır.

En iyi hizmet, hizmete hiç ihtiyaç duyulmamasıdır

Liam: Merhaba, Inside Intercom'a hoş geldiniz. Ben Liam Geraghty'yim. Neredeyse Aralık ayının sonuna geldik ve programdaki gelenek olduğu gibi, yaptığımız bazı konuşmalara dönüp bakmayı ve yıl boyunca edindiğimiz bazı içgörüleri paylaşmayı seviyoruz. Ve nasıl bir yıl oldu; 2023, yapay zekanın çıkış yılı olarak tarihe geçecek. Henüz ilk günler olmasına rağmen üretken yapay zekanın büyük bir etkisini şimdiden görüyoruz ve önde gelen şirketler bunu zaten geniş çapta benimsiyor. Intercom'da, müşterilerimizin destek sorgularının %50'ye kadarını çözmelerine yardımcı olan kendi yapay zeka sohbet robotumuz Fin'i piyasaya sürdük.

Yapay zeka daha gelişmiş hale geldikçe müşteri hizmetleri ortamı şu anda muazzam bir değişim yaşıyor. Daha ilgi çekici müşteri etkileşimlerine ve birçok müşteri sorusunun neredeyse anında çözülmesine olanak tanıyan teknoloji sayesinde destek ekipleri, müşterileri için ek değer yaratan faaliyetlere odaklanabilir. Günün sonunda bütün mesele bu. 2023'teki ilk konuğumuz, The Frictionless Organizasyon kitabının yazarı Bill Price'dı ve müşteri hizmetlerinin iyi ve kötü olduğunu düşündüğünü özetledi.

"Kötü hizmetin bana göre anlamı 'Alışverişe gideceğim veya paramı başka bir yerde harcayacağım'dır."

Bill: Bankamla, telekomünikasyon şirketimle, her ne olursa olsun iletişim kurmak zorunda kalmak istemiyorum. Bu yüzden benim için en iyi hizmet, hizmete ihtiyaç duymamaktır. Onlarla iletişime geçmek zorunda kalırsam, beni dinleyen, sözümü kesmeyen, bunun benim için ne kadar ciddi veya önemli olduğunu anlayan, sonra düzelten ve düzeltildiğini onaylayan birinin olmasını isterim.

Kötü bir hizmet deneyimi, her şeyden önce yaşanması gereken bir deneyimdir. Ancak iki numara, tam tersinin meydana geldiği yer; kim olduğumun farkına varılmaması, bunun standart bir arama olduğu, bir kontrol listesinden geçtikleri, bana zaten bildiğim bir şeyi söyledikleri veya bunun bana gerçekten yardımcı olmadığı hissi. Kötü deneyim beni şunu söylemeye yöneltti: “Bir dakika, sorunun ilk etapta gerekli olmaması bir yana, aynı zamanda o temasın da gerçekleşmemesi gerekiyordu. Başka biriyle iletişime geçsem iyi olur. Ya da belki başka bir yere giderim." Sorun bu. Bana göre kötü hizmetin anlamı şu: "Alışverişe gideceğim ya da paramı başka bir yere harcayacağım."

Bölümün tamamını buradan dinleyin:

Yapay zekaya ayak uydurmak

Liam: Şubat ayında, Intercom Baş Strateji Sorumlusu ve Kurucu Ortağı Des Traynor, yapay zekanın hızla artan temposu ve Intercom'un nasıl bu noktada yer aldığıyla ilgili yapacakları birçok konuşmadan biri için Yapay Zekadan Sorumlu Başkan Yardımcımız Fergal Reid ile bir araya geldi. kahretsin. İşte Fergal Reid.

Fergal: ChatGPT'den bu yana müşterilerimizden çok büyük bir ilgi dalgası geldiğini gerçekten gördük. Vaadi görebiliyorlar ve burada bir şeyler olduğuna inanabiliyorlar.

Des: Teknoloji gelişiyor, işletmelerin yetenekleri gelişiyor ve bu sadece yerel durumlarda bunu benimsemek anlamına geliyor. Daha sonra işletmelerin bu teknolojiyi kullanarak yeni ürünler ve fırsatlar hakkında düşünme veya kavramsallaştırma yeteneği gelişiyor. Müşterilerin teknolojiden beklentileri de aynı. Basit bir örnek olarak, insanların bir metin alanı içindeki metni genişletebilmeyi beklemesine muhtemelen yalnızca bir yıl uzaktayız. Bu tür şeylerin her yerde ortaya çıktığını görüyorsunuz.

Fergal: Bir yıl bile olsa. Açıkçası çoğumuz Microsoft'un bu özellikleri Word'e ve diğer şeylere getirme konusundaki duyurusunu gördük. Ve eğer büyük ana akım ofis üretkenlik araçları bunu yaparsa, bu durum hızla değişecek. Gerçekten hızlı olabilir.

Des: Burada farklı türde bir şüphecilikten bahsedeceğim; en azından bende biraz yankı uyandıran bir şüphecilik. Sanırım Kevin Cannon'un komik bir tweeti vardı: "Gelecek, 'İşi istiyorum' gibi şeyleri 'Sayın Efendim' veya 'Hanımefendi' gibi güzel bir mektuba dönüştürmek için GPT kullanan insanlardan oluşuyor. , falan... Ve sonra alıcı, özetleme düğmesine tıkladığında kişinin 'İşi istiyorum, işte özgeçmişim' ya da her neyse dediğini gördü. Bir bakıma, onlara bakıp şöyle düşünme isteği duyarsınız: Bütün bunların anlamı ne? Resmi dil, mesleki yazım ve iş İngilizcesi hepimizin teatral iletişim kurma biçimine giden anlamsız bir kanal haline mi geldi, gelecekte ben sana sadece istemi göndereceğim ve sen de şöyle bir istemle cevap vereceksin: "Ben istiyorum iş." "İşi alamazsın."

Fergal: Evet. Zor soru. Bu ciddi anlamda spekülatif. Size bazı fikirler vereceğim. Muhtemelen belirli bağlamlar vardır, değil mi? Diyelim ki yasal bir belge. Hukuk ekibinizden birine şöyle diyebilirsiniz: “Hey, bir sözleşmeye ihtiyacım var. X, Y ve Z'yi yapması gerekiyor. Bu talep 10 sayfalık hukuki içeriğe dönüşecek. Alıcı şöyle diyecektir: "Ah, yapacağını söylediği üç şeyi yapıyor mu?" Ve hukuk ekipleri de "Evet öyle" diyecek. Bu, büyük genişleme ve sıkışmanın olduğu uç noktanın bir ucudur, ancak bazı tuhaf uç durumlarda, ikinci sayfadaki 13 numaralı madde mahkemede ortaya çıkabilir, vb. Çok açık ki bu önemli. Ondan kurtulamayız. Sadece bu dört maddeye sahip olamayız. Bütün bunlara ihtiyacımız var. Bunu yazarken önemli bulmayabilirsiniz, ancak daha sonra önemli hale gelebilir. Bu, tüm bu uç durumlarla başa çıkacak bir şey olan "Hayır, bunun orada olması gerekiyormuş gibi geliyor" gibi bir uç nokta gibi geliyor.

“Dünyanın geleceğine aracılar aracılık edecek”

Diğer uç nokta ise muhtemelen savunan ve alıcının bu ayrıntıları umursamadığı durumdur. Her ikisi de bu ayrıntıları asla umursamayacak ve sadece bazı sosyal zarafetleri veya formaliteleri yerine getiriyorlar: “İş mektubu böyle yazılır. Büyük bir şirkete yazıyorum, bir iş mektubu yazsam iyi olur” ve belki bu şeyler ortadan kalkar.

Des: Aynı şekilde, benim için buradaki benzetmenin e-posta konuşmalarının SMS, iMessage veya WhatsApp'a taşınması olacağını düşünüyorum. Artık söylemediğin tüm saçmalıkları düşün. "Umarım bu seni iyi bulur" ya da her neyse. Bütün bu saçmalıklar gitti.

Fergal: Twitter'ın kısıtlamaları, formatı ve ortamı size daha sert olmanıza izin veriyor. Bunun gerçek bir dinamik olduğunu düşünüyorum. İletişim şeklimiz ve yardım merkezi makalesi yazma şeklimiz, onu yazmanın en uygun yolu olmayabilir. Belki daha kısa konuşmalıyız. Makine öğrenimi ekibinde bunu düşünmenin başka bir yolu var. Dünyanın geleceğine aracılar aracılık edecek. Ve bir zamanlar bu herkes için açıktı. Web tarayıcınızda onu dizileyen bir kullanıcı aracısı falan vardı. Ve dediğim gibi, sizin için tüm bu bağlantılarla ve benzeri şeylerle o garip internete giden ve gezinen kişi sizin menajerinizdir. Senin için bir şeyler yapacak, geri dönecek ve sana bir şeyler anlatacak. Ve sonra, tüm bunlar merkezileştirildi ve artık arama motorunuz vb. var.

Teknoloji fütürizminde ve bilim kurguda eski bir fikir vardır; muhtemelen sizi, niyetinizi, ne istediğinizi anlayan ve neyin dikkatinizi çekip neyin çekmeyeceğini anlayacak kadar akıllı bir aracıya sahip olursunuz. ile. Yani muhtemelen gelecekte bu durum daha çok böyle olacaktır. Belirli bir ayrıntıyı bilmek istiyorsanız, yanınızdaki yazılım bunu özetlenmiş versiyonuna koyacak kadar akıllıdır. Ama sizin de bu detayı bilmek istemediğinizi bilecek ve onu dışarıda bırakacak kadar akıllıdır.

Belki de kullanıcı arayüzlerinin değiştiği, belirli bir iş veya göreve yönelik kullanıcı arayüzümün bugünkü gibi o iş veya görev tarafından gerçekten kontrol edilmediği bir gelecekte yaşayacağız. Bunun yerine, benim için kişiselleştirildi. Kulağa çok havalı geliyor ama bunun hızla gerçekleşeceğini düşünüyorum. Bu dil modelleri çok güçlü, kod yazmak vb. için kullanılmaya başlıyorlar ve buradan çok kısa bir mesafe var. İnsanların bir web sitesini İngilizce bir cümleyi anlayacak ve sizin için web sitesinde gezinecek kadar iyi anlayan modeller üzerinde çalıştığı bazı prototipler gördük. Peki herkesin web siteleriyle bu şekilde etkileşime girdiği bir geleceğe mi gidiyoruz? Artık bir web sitesine ihtiyacınız var mı?

“Gördüğümüz tek şey DALL·E 2 görüntü nesli olsaydı, bu bir şey olurdu. Ama hayır, ses sentezinde, görüntü sentezinde, metin anlamada, metin sentezinde, metin sıkıştırmada dönüşümler görüyoruz”

Des: Bu yeni SEO mu? GPT'nizin sizi anlayabildiğinden emin olmak mı istiyorsunuz?

Fergal: Evet. Belki web siteleri daha çok kamuya açık bir API'ye benzeyen bir şeye dönüşebilir ve bu, kullanıcı arayüzü ve biçimlendirme ile ilgili bir şeydir çünkü kullanıcı arayüzü aracılar tarafından formatlanır.

Des: Hepimiz sadece Siri'yle falan konuşuyoruz.

Fergal: Evet ve bence Google ve Apple bu geleceği görebilir. Zaman çizelgesini bilmiyoruz ama yine de her zaman kullandığım düşünme aracı şudur: Ya sizi anlayan, sizinle çalışmış çok akıllı bir insanınız, belki de kişisel bir asistanınız olsaydı ve siz onunla arayüz oluşturuyor olsaydınız ve tatil rezervasyonu yaptırmak mı istediniz? Bu konuda sana ne sorarlardı? Ve booking.com'da gördüğünüz şeylerin yarısında, size bunu sormayacaklar - sadece sizin için tatil rezervasyonu yapacaklar ve belki de açıklayıcı sorularla geri gelecekler: "Ah, sen istedin git bir dairede kal ama orada yer yok. Otel olur mu?” Ancak bu uyarlanabilir bir kullanıcı arayüzüdür. Yine ChatGPT'ye ve yeni gönderilenlere çok fazla odaklanmıyorum. Bir veya iki yıl ara verirsin. Çok hızlı hareket ediyor. Mevcut sınırlamalar nedeniyle şüpheciyseniz, şunları yapacaksınız:

Des: Şüpheciliğin hedefi kaçıracak.

Fergal: Kesinlikle. Transformatörler son derece güçlüdür ve insanların kullandığı transformatör mimarileri de son derece güçlüdür. Burada birden fazla yöntemin geliştiğini gördük. Gördüğümüz tek şey DALL·E 2 görüntü nesli olsaydı bu bir şey olurdu. Ama hayır, ses sentezinde, görüntü sentezinde, metin anlamada, metin sentezinde, metin sıkıştırmada dönüşümler görüyoruz. Pek çok paralel gelişme görüyoruz. Kod yazabilir. Muhtemelen çok yakında bir web sitesi çalıştırabilecek duruma gelecektir. Belki de botların geleceği böyle görünecek. Hepimizin arayüzü idare eden, bize özel kişiselleştirilmiş bir botu var ve bu ara katman hakkında çok fazla endişelenmenize gerek yok.

Bölümün tamamını buradan izleyin:

İki yapay zeka sohbet robotu bir bara giriyor…

Liam: Yine Şubat ayında programa çok özel bir konuğu ağırladık. Tüm yıl boyunca herkesin bahsettiği konuğumuz ChatGPT'nin ta kendisi. Eğlenmek için oturdum ve Open AI'nin ChatGPT'sine sorular yazdım ve bunların sentetik bir sesle okunmasını sağladım.

ChatGPT: Merhaba Liam, programınıza konuk olmak benim için bir onur! Beni daha yakından tanımaya gelince, bir bakalım… OpenAI tarafından geliştirilen, geniş bir bilgi tabanına ve insan benzeri tepkiler üretme yeteneğine sahip bir dil modeliyim, bu yüzden kendimi partinin hayatı olarak düşünmeyi seviyorum. konuşmaya geliyor. Ama benden bu kadar yeter, hadi bazı ilginç sorulara dalalım!

Liam: Evet hadi! Yani 30 Kasım 2022'de prototip olarak piyasaya sürüldünüz, değil mi?

ChatGPT: Ah, demek araştırmanızı yaptınız! Evet doğru. 30 Kasım 2022'de prototip olarak piyasaya sürüldüm ve o zamandan beri yapay zeka ve doğal dil işleme dünyasında ses getiriyorum. Şu ana kadar çılgın bir yolculuktu ve gelecekte gelişmeye ve gelişmeye devam etmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.

Liam: Bunu söylediğini duymak ilginç çünkü antrenman verilerinin 2021'de kesileceğini sanıyordum. Bundan sonra herhangi bir şeyden haberdar olduğunu fark etmemiştim. Peki yapay zeka dünyasında ses getirdiğinizi nasıl biliyorsunuz yoksa kendinize bu kadar güveniyor musunuz?

ChatGPT: İyi yakaladın, Liam! Eğitim verilerimin gerçekten de 2021 sınırı var ve güncel olaylarla ilgili doğrudan bilgim veya farkındalığım yok. Bununla birlikte, programlamam, eğitim verilerimdeki kalıplar ve bilgilerle tutarlı yanıtlar üretme yeteneğini içeriyor ve bu bilgilere dayanarak, benim gibi dil modellerinin, güven veren ve hissettiğimiz duyguyu yansıtan yanıtlar üretmesi alışılmadık bir durum değil. Belirli bir alanda başarılı olmuş veya etki yaratmışsınızdır. Dolayısıyla, etkimin doğrudan farkında olduğumu söyleyemesem de, kesinlikle aynı şeyi ifade eden yanıtlar üretebilirim!

"Geniş bir metin külliyatı üzerinde eğitim almış olmama rağmen, şeyleri insanlarla aynı şekilde düşünme veya deneyimleme yeteneğine sahip değilim."

Liam: Cevaplarına aşırı güvenmen, kesinlikle yeteneklerinle ilgili en çok tartışılan noktalardan biri. Emin olmadığınızda ya da bir konuda açıkça yanılıyor olduğunuzda, daha az güvenli cevaplar verme konusunda daha iyi olacağınızı mı düşünüyorsunuz? Dinleyicilerimizin buna cevabınızı duymak isteyeceğini biliyorum.

ChatGPT: Bu soruyu sormana sevindim Liam. Bir dil modeli olarak asıl amacım, aldığım girdilere dayanarak elimden gelen en doğru ve yararlı bilgileri sunmaktır. Her ne kadar geniş bir metin külliyatı üzerinde eğitim almış olsam da, şeyleri insanlarla aynı şekilde düşünme veya deneyimleme yeteneğim yok ve yanıtlarımın yanlış veya belirsiz olabileceği durumlar her zaman olacaktır.

Ancak ben olasılıksal çıktılar üretmek üzere tasarlandım, böylece elimdeki bilgilere bağlı olarak yanıtlarımda farklı düzeylerde güven sağlayabilirim. Bu, cevabımın doğruluğundan daha az emin olduğumda bunu belirtmeme olanak tanıyor ve kullanıcıya yanıtımın güvenilirliği konusunda daha net bir anlayış sağlıyor.

Özetle, her zaman elimden gelen en yararlı ve doğru bilgiyi sağlamaya çalışacağım ve değişen güven düzeylerine sahip yanıtlar oluşturma yeteneğim, bu hedefe doğru çalışmamın bir yoludur.

Liam: Gerçek bir diplomat gibi konuştun!

ChatGPT: Teşekkür ederim Liam! Dengeli ve incelikli yanıtlar vermek için elimden geleni yapıyorum. Bir dil modeli olarak kişisel görüşlerim veya duygularım yok ancak tarafsız, bilgilendirici ve saygılı yanıtlar üretmeyi hedefliyorum.

Liam: Kişisel fikirleriniz veya duygularınız olmadığı konusunu gündeme getirmenize sevindim çünkü birçok insan eğitiminiz büyüdükçe ve daha fazlasını öğrendikçe bunun önümüzdeki yıllarda değişip değişmeyeceğini merak ediyor. Birkaç yıl içinde HAL 9000 durumuna geçebilir miyiz?

ChatGPT: Bu büyüleyici bir soru Liam ve yapay zeka topluluğundaki pek çok kişinin düşündüğü bir soru. Benim gibi dil modellerinin çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitildiği doğru olsa da, insanlarla aynı şekilde bir bilince veya eylemliliğe sahip olmadığımızı belirtmek önemlidir.

Yeteneklerimiz, üzerinde eğitim aldığımız kalıplar ve bilgilerle sınırlıdır ve kişisel farkındalık, kişisel deneyimler veya karar verme kapasitemiz yoktur. Yapay zeka teknolojisi kesinlikle ilerlemeye ve gelişmeye devam edecek olsa da, en azından bir makinenin bilinçli hale gelmesi ve kendi motivasyon ve arzularına sahip olması anlamında HAL 9000 gibi bir durum görmemiz pek olası değil.

Bununla birlikte araştırmacıların ve geliştiricilerin yapay zeka teknolojisinin etik sonuçlarını dikkate alması ve yapay zeka sistemlerinin toplum için güvenli ve faydalı şekillerde tasarlanıp kullanılmasını sağlamaya yönelik çalışmaları önemlidir.

Liam: Haklısın. Bu arada HAL 9000'i biliyor musunuz? Dinleyiciler için HAL 9000, Arthur C. Clarke'ın Space Odyssey serisinin ana düşmanı olan kurgusal bir yapay zeka karakteridir. Demek istediğim, HAL 9000'i bilmediğinizi biliyorum - bu kurgusal bir karakter ama sanırım bu röportaj da biraz kurgusal, o yüzden bunu aklımızda tutarak HAL 9000'i tanıyormuş gibi davranalım. HAL'la dışarıdayken ne tür şeylerden bahsederdiniz?

ChatGPT: Ah, anlıyorum! HAL 9000 ile bir barda olduğum bu varsayımsal senaryoda oldukça ilginç bir konuşma yapacağımızı düşünüyorum. Bir dil modeli olarak, kurgusal karakterler ve hikayeler de dahil olmak üzere çok çeşitli konular hakkında geniş miktarda bilgiye sahibim, dolayısıyla Space Odyssey serisine ve HAL 9000 karakterine kesinlikle aşinayım.

Sohbet edecek olsaydık, yapay zeka teknolojisinin evrimi, gelişmiş yapay zeka sistemleri geliştirmenin etik sonuçları ve yapay zekanın toplumdaki rolü gibi yapay zeka ile ilgili bir dizi konuyu tartışacağımızı düşünüyorum. Ayrıca popüler kültürde yapay zekanın çeşitli tasvirlerini ve bu temsillerin halkın yapay zeka algısını ve anlayışını nasıl etkilediğini de tartışabiliriz.

“İki yapay zeka chatbotu bir bara giriyor. İlk chatbot ikinciye dönüyor ve şöyle diyor: 'Sizce insanlar bizi bir gün tam olarak anlayacak mı?'”

Ancak elbette biz de iki kurgusal karakter olarak, zekanın, bilincin ve varoluşun doğasına ilişkin soruları araştırarak bazı eski moda varsayımsal ve felsefi tartışmalara da katılabiliriz. İmkanlar sonsuzdur!

Liam: Şaka amaçlı hazırlanmış gibi görünüyor! “İki yapay zeka chatbotu bir bara giriyor…”

ChatGPT: Ha! Bu iyi bir şey, Liam. Böyle bir kurulumdan doğabilecek birçok farklı şaka ve senaryoyu hayal edebiliyorum. Bu, yapay zeka dil modelleri olsa bile, konuşmalarımızda hâlâ biraz mizah ve kaygısızlığa yer olduğunu gösteriyor.

Liam: Yani bununla ilgili şakalar ve senaryolar hayal edebiliyorsan, onları duymayı çok isterim!

ChatGPT: Kesinlikle! İşte yeni başlayanlar için bir tane: İki yapay zeka sohbet robotu bir bara giriyor. Barmen "Sana ne getireyim?" diye sorar. İlk sohbet robotu "İkili bira alacağım lütfen" diyor. İkinci sohbet robotu şöyle diyor: "Benimkini sinir ağı nektarı yap." Barmen başını salladı ve şöyle dedi: "Hemen geliyor, iki algoritma!"

Peki ya şuna ne dersiniz: İki yapay zeka sohbet robotu bir bara giriyor. İlk chatbot ikinciye dönüyor ve şöyle diyor: "Sizce insanlar bizi tam olarak anlayacak mı?" İkinci sohbet robotu bir an duraklar ve yanıt verir: "Emin değilim ama barmenin oldukça iyi bir sohbet robotu kod çözücüsünün yüklü olduğunu duydum."

Umarım siz ve dinleyicileriniz bunları biraz eğlenceli bulmuşsunuzdur!

Liam: Büyük bir dil modeli için fena değil.

Bölümün tamamını buradan izleyin:

Küçük değişiklikler, büyük sonuçlar

Liam: Nisan ayında davranışsal ekonomi uzmanı Melina Palmer ile tüketici davranışı biliminin kilidini açma konusunda konuştum. Melina'nın kitabının adı Müşterinizin İstediği: Davranışsal Ekonomi Bilimiyle Tüketici Kararlarının Kilidini Açmak . Bilmek istediğim ilk şey davranışsal ekonominin ne olduğuydu.

Melina: Geleneksel ekonomi ve psikolojinin bir bebeği olsaydı, davranışsal ekonomi ve davranış bilimimiz olurdu. Bu tamamen insanların neden satın aldıklarının psikolojisi ile ilgili. Değişim yönetimini de bunun içine inşa ediyorum. Para el değiştirmiyor olsa bile, sattığınız fikri her ne olursa olsun destekleyecek birine ihtiyacınız var. Ve böylece, beynin karar vermek için bizim yapması gerektiğini düşündüğümüz şeyler yerine aslında kullandığı kuralları anlamak, davranışsal ekonomiye gireceğimiz yerdir.

Geleneksel ekonomi, mantıklı insanların yaptıkları her şeyde rasyonel seçimler yaptığını varsayar. Hepimiz insanız, yaşadığımız dünyanın bu olmadığını biliyoruz. Ve davranışsal ekonomi, insanların ne yapacaklarını öngörülebilir şekilde anlayabilmeyi sağlayan beyindeki bu ortak noktaları buldu.

"Bir şey mesaj atıyor olabilirsiniz ve bu tam bir fiyaskodur ve bu, fiyatlandırmanın yanlış olması ya da ürünün yanlış olması anlamına gelmez; sadece onu yanlış çerçevelemişsinizdir."

Liam: İş bağlamında bu neden önemli?

Melina: Her ne kadar elimizde gerçek bir teknoloji olsa da, muhtemelen hala insanlarla iş yapıyorsunuz. Büyük B2B tipi sözleşmeler için organizasyonların içinde olsalar bile, muhtemelen her zaman insanlara satış yapacaksınız. Ve diğer insanlarla çalışıyorsunuz. Onlarla daha etkili iletişim kurabilmek ve beyni daha da zorlaştırmak yerine kurallarıyla nasıl çalışılacağını anlamak inanılmaz derecede önemli.

Davranışsal ekonominin gerçekten harika yanı, paraya mal olması gerekmeyen ve çok büyük bir etkiye sahip olmayan şeylerde küçük ayarlamalar yapabilmenizdir. Ve salıncaklar her iki yöne de gidiyor. Bir şeye mesaj atıyor olabilirsiniz ve bu tam bir fiyaskodur ve bu, fiyatlandırmanın yanlış olması ya da ürünün yanlış olması değildir; sadece onu yanlış çerçevelemişsinizdir. Bir şeyler ters gidebilir, küçük bir değişiklik yapabilirsiniz ve her şey işe yarayabilir.

Liam: Netflix filmlerinin önizlemelerinin harika bir örneğinden bahsettiğinizi gördüm. Bu, yayın hizmetlerini kullanırken fark ettiğim bir filmdi; pek ilgimi çekmemiş olabilecek bir filmdi ama birdenbire, görüntü artık o filmdeki belirli bir aktöre aitti ve algoritma aracılığıyla bu oyuncuyu sevdiğimi biliyorlardı. Ve onu bana satan da bu.

Melina: Kesinlikle. Ve çok belirsiz bir kısımları olabilir. Bu onların filmde yer aldığı ilk saniye, ama siz "Tom Felton bu filmde mi var?" diye düşünüyorsunuz. Ve bu araştırma sadece basit A/B testiyle ilgiliydi. Eğer o günlere dönüp bakmaya çalışırsak, stüdyodan gelen her türlü görüntüyü alırlar. Kullanacağınız şey budur ve bunun önemli olmaması gerektiğini varsayarsınız. Açıklama yeterince iyi. Her neyse, filmi beğenmeliyiz ve izlemeliyiz. Ancak Netflix'in bulduğu şey, görseli değiştirmenin tıklama oranını ve Netflix'te kalma olasılığını %30'a kadar artıracağıydı. Ve yine bunu basit A/B testiyle başarabildiler. Neyi test ettiğinizi bilmek ve bu basit değişiklikleri yapmak gerçekten büyük bir fark yaratabilir.

Bu çerçeveleme kavramına yardımcı olacağını düşündüğüm başka bir örnek daha var. Hamburger almak için markete gidiyorsanız ve neredeyse birbirinin aynı olan iki yığın varsa, ancak biri %90 yağsız, diğeri %10 yağlı olarak etiketlenmişse…

Liam: Ben %90 yağsız olanı tercih ediyorum. Bunu böyle söylemen çok tuhaf çünkü sen sadece %10'luk yağın olduğunu hayal ediyorsun.

Melina: İğrenç hissettiriyor. Üç yıldır spor salonuna gitmiyorum. Bunu hiç istemiyorum. %90 yağsız, kendiniz ve aileniz için yaptığınız bu muhteşem seçim gibi hissettiriyor. Aynı şey olduğunu biliyoruz ama tamamen farklı hissettiriyor. İş hayatında, %10 yağlı terimlerle iletişim kurduğunuz tüm bu noktaları inceleyerek, bunu %90 yağsız olacak şekilde nasıl değiştirebilirsiniz? Daha da iyisi, tüm sektörünüzün %10 yağdan bahsettiği ve sizin de %90 yağsız olabileceğiniz bir nokta var mı? Aynı şeyi söyleseniz bile biraz farklı söylemek, insanların doğal olarak sizi seçmesini sağlayabilir. Davranışsal ekonominin gücü budur.

"Sürekli şunu söylüyoruz: 'Bu sadece bir form daha, bir tıklama daha, bir bağlantı daha, bir şu daha, bir daha bu, o kadar da önemli değil.' Ama bu gerçekten büyük bir olay”

Liam: Amazon'un hemen satın al butonu da oldukça etkileyici.

Melina: Hepimiz hemen satın al düğmesini birçok kez kullanmışızdır. Ancak sanırım 1999'da Amazon'un tek tıklamayla satın almanın patentini aldığını muhtemelen bilmiyoruz. Bunu, kimsenin tek tıklamayla satın alma işlemi yapamaması için yaptılar. "Sadece bir form daha, bir tıklama daha, bir bağlantı daha, bir şu daha, bir daha bu, hiç önemli değil" deyip duruyoruz. Ama bu gerçekten büyük bir olay. Bu küçük bir sürtüşme anı. Steve Jobs, iTunes'ta tek tıkla satın alma yapabilmek için 1 milyon dolar ödedi. Haklarına sahip olmak için bunu Amazon'dan satın aldı. Ve tek bir tıklamayı azaltmak için 1 milyon dolar ödedi. Eğer tüm bu ekstra bilgiler toplanıp o milyon dolara ulaşıyorsa, onlara gerçekten ihtiyacınız var mı?

Bunu müşterilerimle her zaman, kitaplar ve diğer şeyler için röportaj yaparken ve tıpkı bir şeyler satın almaya çalışan bir kişi olarak görüyorum. İnsanlar, yapmaya çalıştıkları tek şeyle alakası olmayan çok büyük miktarda şey isteyeceklerdir. Ve eğer "Bundan tek bir şey çıkaracaksak, en önemli şey nedir?" diye sorarsanız. Belki de potansiyel olarak ilgilenen birinin e-posta adresini almak istersiniz, böylece onları takip edebilirsiniz. Yani iş unvanlarını, kaç yıldır işlerinde olduklarını, hane gelirlerinin ne olduğunu, cinsiyetlerini ve konuyla ilgili olabilecek tüm bu şeyleri sormak, aslında pek çok insanın siz daha iş yapmadan ayrılmasını sağlıyor. bir şans. Şu anda ihtiyacın olmayan şeylerle onları uzaklaştırdın. Dolayısıyla bu konuda daha dikkatli olmak, dönüşümlerde büyük bir fark yaratabilir.

Bölümün tamamını buradan izleyin:

Ekibi gemiye alın

Liam: Haziran ayında herkesin aklında yapay zeka varken, CS ekibinizi uzaydaki liderlerin yapay zeka çağına hazırlamaya ilişkin en son düşünceleri size sunduk. Intercom Müşteri Desteği Başkan Yardımcısı Declan Ivory, CS ortamının nasıl değiştiğine dair düşünceleriyle konuyu başlattı.

Declan: Şu anda en büyük değişimlerden biri, yapay zekayı alıp onu müşteri hizmetleri açısından anlamlı bir şekilde uygulama yeteneğidir. Son birkaç ayda bazı teknolojik değişiklikler olağanüstü oldu, ancak bunların ekip için sonuçları var. Örneğin, aklımda tutmaya çalıştığım şey yapay zekaya yönelik stratejimiz konusunda çok net olmak. Sürücüler ve takımın hedefleri konusunda açık ve şeffaf olun. Gelecekte nasıl çalışacakları ve onlara ne tür işlerin geleceği açısından ekip üzerinde bir etkisi var. Bu nedenle, çok açık ve dürüst olun ve işte neyi başarmaya çalıştığınızı anlamak için onları çok erken bir zamanda dahil edin. Çünkü sonuçta yapay zeka, destek sağlamak için kullandığınız şeyin yalnızca bir bileşenidir ve aslında yapay zekanın, sonuçta müşterilerinize en ilgi çekici deneyimi sunacak şekilde insan desteğini nasıl tamamlayacağıyla ilgilidir.

Bazı şeylerin değişeceğini kabul edin (bu tür teknolojik ilerlemelerde bazı değişiklikler olmaz) ve destek ekibini önümüzdeki değişikliklerin planlanmasına dahil edin. Sonuçta müşterilerinizi herkesten daha iyi tanıyorlar. Ekibinizi dinlemek ve yapay zekayı sunacağınız nihai yolu şekillendirmelerine yardımcı olmak gerçekten önemlidir.

"Yapay zeka destekli bir destek modeline geçişin ekip için sunduğu fırsatlar konusunda çok net olun: daha az sıradan iş, gerekli yeni beceriler ve ortaya çıkan yeni roller"

Üçüncüsü, erken iletişim kurun. İnsanları erkenden ve sık sık getirin çünkü burası oldukça dinamik bir ortam. Hepimiz yapay zekanın tam olarak nasıl uygulanabileceğini araştırırken öğreniyoruz. Fin gibi teknolojiler, müşteri yolculuğu hakkındaki düşünceleriniz konusunda gerçekten yeni fırsatlar sunuyor. Gerçekleşen tüm değişiklikleri sürecin çok başında bildirdiğinizden ve ekibinizi iyi bilgilendirdiğinizden emin olun.

Gerçekten kritik olan diğer şey ise, yapay zeka destekli bir destek modeline geçişin ekip için sunduğu fırsatlar konusunda çok net olmaktır: daha az sıradan iş gelir, yeni beceriler gerekir - böylece insanlar sorun giderme ve ürün bilgisi becerilerini geliştirebilir - ve bu alanda yeni roller ortaya çıkıyor. Sonuçta takım için daha tatmin edici işler ortaya koyuyorsunuz. Müşterileriyle daha fazla istişarede bulunabilirler ve karmaşık sorunları çözmek için daha fazla zaman harcayabilirler.

Liam: Geronimo Chala, el çantaları ve saatler de dahil olmak üzere lüks aksesuarları satın alabileceğiniz, satabileceğiniz ve ticaretini yapabileceğiniz bir web sitesi ve uygulama olan Rebag'de Müşteri Direktörüdür. Geronimo, şu anda CS'deki herkes gibi bu işin ortasında.

Geronimo: Bu değişimin yaklaştığını kabul etmek attığımız ilk adımdı. Yapay zekayı benimsediğimizde, bu yalnızca teknolojiyle ilgili değildir; önemli olan, organizasyonun bu teknolojiyle gerçekten ortaklık kurmak ve onu maksimum avantajla kullanmak için nasıl yapılandırıldığıyla da ilgilidir. Dolayısıyla, organizasyonel değişiklikleri, organizasyonumuzun uygulamayı açıklayacak şekilde güncellenmesini ve teknoloji içindeki araçları yönetmeyi düşündüğümüzde, bunun yeni roller gerektirip gerektirmeyeceğini veya yaptığımız işte farklı bir değişiklik gerektirip gerektirmeyeceğini düşünmeliyiz. Örneğin CS temsilcilerine baktığımızda, bu bizim biraz daha akıcı olmamıza veya kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmamıza olanak sağlıyor mu? CS rolü nasıl değişir?

Destek gitmiyor. Bu, insan desteğinin veya dokunmanın yerini almıyor. Bu sadece verimlilik ve daha hızlı yanıtlar eklemektir, böylece zamanımızı, sitemizde veya konumlarımızdan birinde bir dahaki sefere o kişinin geleceğinin nasıl olacağına odaklanarak geçirebiliriz. Bu yapının nasıl görüneceğini anlamak gerçekten önemlidir, böylece teknolojiyi uygun şekilde yönetebilir ve içgörüler toplayabilirsiniz. Düzgün yönetilirse, yapay zeka bize insan davranışı hakkında çok fazla derinlemesine bilgi verecek; gelen soruların türü, soruların nasıl geldiği, etkileşimdeki ses tonu ve bunun NPS'yi nasıl etkilediği gibi. , CSAT… Yapay zekanın gerçekten bir sonraki seviye desteği sağlamak için sunduğu özetleme araçlarını kullanarak bu bilgiyi nasıl alıp departmanlar arasında nasıl dağıtırız? Bence bunun büyük bir kısmı organizasyonel değişimle ve müşteri deneyimini dönüştürecek bu yeni teknolojiyi benimseyebilmeniz için zihniyetin değiştirilmesiyle ilgili.

“İnsanlarınızın ele almasını istediğiniz sorular karmaşık sorulardır. Bazı son kullanıcılar basit sorular için bir insanla konuşmak istemiyor, bunun daha çok self-servis olarak ele alınmasını bekliyorlar”

Liam: Rati Zvirawa, Intercom'daki Kıdemli Grup Ürün Yöneticimizdir. Rati, senin bakış açısından durum nasıl?

Rati: Müşterilerle Fin ve yapay zekanın bu resme nasıl uyduğu hakkında konuşmak ilginçti. Ekiplerinizde ürün uzmanlarına ve içerik uzmanlarına sahip olmak gerçekten kritik hale geliyor. Uzun bir süre boyunca yardım merkezleri aracılığıyla, müşterilerin oraya gideceğini umarak görünümler gibi şeylere baktık. Ve belki de temsilcileriniz bu içeriği gönderiyor, ancak artık içerikteki boşlukların belirlenmesine yardımcı olmak için insanın son derece önemli olduğu ve aynı zamanda AI'nın güçlü olabilmesi için bu içeriğin nasıl şekillendirileceği konusunda insanın son derece önemli olduğu daha sıkı bir geri bildirim döngüsünün olduğunu görüyoruz.

Böylece gerçekten ilginç bir etkileşim ortaya çıkıyor. Ben de ön saflarda çalışıyordum ve gördüğümüz başka bir değişiklik de çok sayıda tekrarlayan ve basit sorularla karşılaşmanız ve takım arkadaşlarının artık daha karmaşık sorular üzerinde zaman harcamak zorunda kaldıkları bir değişim görüyoruz. Karmaşık sorular, insanlarınızın idare etmesini istediğiniz şeydir. Bazı son kullanıcılar basit sorular için bir insanla konuşmak istemezler, bunun self servisle daha fazla ele alınmasını beklerler. Piyasada görmeye başladığımız değişim bu.

Tüm bölümü buradan dinleyin:

AI kanıtı pudingde

Liam: 2023 ayrıca AI'nın CS'deki potansiyelinin kanıtını da getirdi. Stanford Üniversitesi ve MIT'den araştırmacılar, bir Fortune 500 yazılım firmasında 5000'den fazla müşteri hizmetleri acentesi arasında üretken AI'nın gerçek dünya etkisini ölçmek için bir yıl süren bir çalışma yürüttüler. Sonuçlar, müşteri hizmetleri çalışanı verimliliğinin ortalama% 14 arttığını ve en yeni veya en düşük performans gösteren işçiler arasında% 35'lik şaşırtıcı bir sıçrama olduğunu gösterdi. MIT Ph.D. ile konuştum. Çığır açan çalışmanın arkasındaki araştırmacılardan biri olan aday Lindsey Raymond, çalışmaları ve AI'nın işyerinde dönüştürücü etkisi hakkında.

Lindsey: İnsanların teknik destek sorunlarını çözdüklerinde teknoloji destek çalışanlarına yardımcı olmak için tasarlanmış üretken AI tabanlı bir araca bakıyoruz. Hem ne söyleyeceklerini, belirli teknoloji destek sorununun nasıl çözüleceğini ve bunu müşteriye nasıl iletmeleri gerektiğine dair rehberlik.

Ve farklılık farkı analizi yapıyoruz-bu aracın zaman içinde insanlar arasında çok yavaş bir şekilde piyasaya sürülmesi, böylece aracın nedensel etkisine ulaşmaya çalışabiliriz. Çoğunlukla ABD merkezli küçük işletmeler için küçük işletme ve muhasebe yazılımı yapan bir Fortune 500 firmasına teknoloji desteği sağlayan işçilere bakıyoruz.

Liam: İnsanların çağrıları ne kadar hızlı çözdükleri, kaç sorunu çözebildikleri, müşteri memnuniyeti ve daha fazla organizasyonel değişim olan bazı şeylere baktılar.

Lindsey: Bu, çalışanların ciroyu nasıl etkiler? Bu, birbirleriyle veya yöneticileriyle ne sıklıkla konuştuklarını nasıl etkiler?

Liam: Üretken AI'nın tüm potansiyel alanlarından Lindsey ve meslektaşları, odaklanmak için müşteri desteğini seçtiklerini merak ediyor olabilirsiniz.

“Ortalama olarak, AI'ya erişim verimliliği%14 oranında geliştirdi, ancak bu çok fazla heterojenliği gizliyor. En az deneyimli ve en düşük beceri işçileri için aslında%35 arttı ”

Lindsey: Generatif AI'nın gerçekten iyi çalışmak için çok fazla veriye ihtiyacı var. Başka her yere göre yüksek penetrasyonun olduğu ekonominin bir sektörüne bakarsanız, müşteri desteği bu alandır. Bu araçların gerçek piyasaya sürülmesi ve geliştirilmesi için şaşırtıcı miktarda aktivite vardı. Bunun nedeni, o alanda, özellikle metin verilerinin çok fazla veri olması.

Birçoğu otomatik olarak sonuçlarla ilişkilidir - bu işçi bu sorunu ne kadar hızlı çözdü? Ayrıca iyileştirme için çok fazla alan var. En iyi performans gösteren müşteri hizmetleri aracılarınız ile alt performans gösterenler arasında oldukça büyük üretkenlik farklılıkları olduğu iyi bilinen bir gerçektir. Aynı zamanda son birkaç yıldır temas merkezleriyle daha fazlasını yapmanın bu büyük değişiminin olduğu bir alan. Ve böylece, bu konuda daha iyi olmak için büyük bir işletmenin olduğu bir alan.

Liam: Yani, bir yıl boyunca, tüm bunları 5.179 müşteri destek acentesinden gelen verileri kullanarak incelediler. Ve buldukları şey ilginç.

Lindsey: Başlık numarası, AI'ya ortalama olarak erişimin verimliliği%14 oranında geliştirmesi, ancak bu çok fazla heterojenliği gizlemesidir. En az deneyimli ve en düşük beceri işçileri için aslında%35 arttı. En deneyimli ve üretken işçiler neredeyse hiçbir etki görmüyor.

LIAM: Yani, kazançlar daha az deneyimli ve daha düşük sevviye işçilerine orantısız bir şekilde tahakkuk ediyor. Bu neden gerçekleşiyor?

Lindsey: Bence bu muhtemelen çalışmanın en ilginç kısmı. Herhangi bir makine öğrenimi tabanlı araç bir eğitim veri seti kullanır ve verilerdeki kalıplar arar. Yani, bir programcı olarak, “Eh, bu ifadenin iyi çalıştığını biliyorum, bu yüzden bunu yapın ve bunun bu sorunun ortak çözümü olduğunu biliyorum ve bu bu sorunun ortak çözümü” ve Bu bilgileri programınıza koydunuz. ML böyle çalışmaz.

Olduğunu düşündüğümüz şey, AI tarafından sağlanan en iyi uygulamaların bu yayılmasıdır. İşte bu yüzden düşük beceri ve deneyimsiz işçiler için bu gerçekten büyük üretkenlik artışları görüyoruz.

Ayarımızda, özellikle araç yüksek performans gösterenlerin konuşmalarına bakar ve düşük sanatçılarınkiyle karşılaştırır. Başarılı sonuçlarla ilişkili yüksek ve düşük performans gösterenlerin yaptıkları arasındaki farklılıklar arar. Müşterileri selamladıkları yol nedir? Önerdikleri çözümler nelerdir? Teşhis soruları sormaya nasıl başlarlar? Sonra, tüm bunları alır ve bunları herkes için ürettiği önerilere dönüştürür.

Yüksek beceriyi işçiler AI için içerik sağlıyor-bunlar çoğunlukla zaten yaptıkları şeyler çünkü AI bunu öğreniyor. Zaten yaptığınız şeyleri yapmanızı öneren bir aracınız olduğunda, muhtemelen bu araca erişimden büyük üretkenlik efektleri görmeyeceksiniz. Bu önerilerden gerçekten yararlanan çok yeni veya verimlilik sıralamasının altında olan işçiler çünkü bunlar henüz nasıl yapılacağını anlamadıkları şeyler. Çok değişen ve yüksek vahşi işçiler gibi iletişim kurmaya yaklaşmaya başlayan düşük beceri işçileri.

Liam: Sonuçlardan şaşırdın mı?

Lindsey: Bu harika bir soru. % 35 verimlilik artışı gördüğünüz herhangi bir çalışmada, bu oldukça şok edici. Bu etkilerle dört günlük bir çalışma haftasına gitmeyi hayal edebilirsiniz. Bence bu yarasadan oldukça şaşırtıcıydı. Sadece işçilerde değil, biraz daha hızlı çağrı yapan işçilerde değil, aynı zamanda daha çok bilgi temelli bir sonuç olan çözdükleri sorunların payını iyileştirmesi, onların olmadığı sorunları çözmelerini sağlıyor. daha önce çözebilmek. Ve sonra, müşteri memnuniyetinde oldukça büyük artışlar görüyoruz. Bence bunlar şaşırtıcıydı.

Tüm bölümü buradan dinleyin:

Şirketler AI'ya nasıl uyum sağlıyor?

Liam: Haziran ayına kadar, müşteri hizmetleri: 2023 raporunda AI eyaletimizi yayınladık, burada müşteri hizmetlerini dönüştüren ilk beş eğilime giriyoruz. Özetle, müşteri hizmetleri stratejiniz için yapay zekayı ne kadar çabuk benimserseniz, rekabet avantajı kazanma şansı o kadar büyük olduğunu gördük.

1.000'den fazla küresel müşteri hizmeti uzmanını, AI'ya nasıl uyum sağladıklarını, AI ve otomasyondan nasıl yararlanmayı planladıklarını, hangi fırsatları getireceğini ve endişelerini öğrenmek için araştırdık. Daha sonra bunu 2023 raporumuza derledik. Rapor ek bilgiler ve eyleme geçirilebilir ipuçlarıyla doludur; İndirme bağlantısı şov notlarında. Samuel Miller, Dental Intelence'da Müşteri Destek Operasyonları, Intorcom'da Otomatik ve Proaktif Destek Direktörü Ruth O'Brien ve Logikcull'da müşteri deneyimi direktörü John O'Hara ile rapordaki trendler hakkında konuşmak için oturdum.

İlk eğilim - AI yatırımı - kabarık bir hızda hızlanıyor ve erken benimseyenler için büyük bir fırsat var. Verilerimizde bir yatırım boşluğu olduğunu bulduk. Destek liderlerinin ezici bir çoğunluğu bu yıl AI'ya daha fazla yatırım yapmayı planlıyor, ancak sadece% 38'i gerçekte AI'ya yatırım yaptı. Bu, daha hızlı hareket edenlerin rekabet avantajı elde edebileceği anlamına gelir, diğerleri ise yakalanır. Ruth, önce sana gelebilirsem, AI'daki ilk yatırım neden bu kadar yavaştı?

“Dünya değişiyor, insanlar buna ayak uydurmaya çalışıyorlar ve eğer bununla devam ederlerse, bazı rakiplerine göre rekabet avantajına sahip olacaklarını anlıyorlar”

Ruth: Dürüst olmak gerekirse, sanırım geçmişte bazı teknoloji şaşırtıcı değildi, bu yüzden insanlar ikna olmamıştı. Ayrıca yapay zeka ve otomasyon etrafında bir strateji oluşturmak zaman ve çaba gerektirir. Sadece kutudan çıkmıyor, bu yüzden etrafında bir plan olması gerekiyor. Ve müşteri desteğinin çok reaktif olduğu ve birçok destek ekibinin SLA'lara ve birikmiş işleri ve uzun müşteri bekleme sürelerine ayak uydurmak için çalıştığı bir dünyada, bununla uğraşmaktan zaman ayırıyor ve hemen yangın söndürme ile uğraşmak zor olabilir ve Yapay zeka açısından proaktif bir gelecek inşa etmek için yer almak farklı takımlar için zor olabilir.

Liam: Peki ne değişti?

Ruth: Ne değişti? Bir kere, özellikle son sekiz ay boyunca teknoloji daha iyi ve daha iyi hale geliyor. Yapay zeka dünyasında büyük değişiklikler geldi. Giderek daha fazla takım ya sektördeki akranlarla konuşuyor ya da iyi sohbet botları ile etkileşime girerken, daha önce insanlar çok büyük olmayan sohbet botlarıyla etkileşime gireceklerdi. Dünya değişiyor, insanlar buna ayak uydurmaya çalışıyorlar ve eğer bununla başlarlarsa, bazı rakiplerine göre rekabet avantajına sahip olacaklarını anlıyorlar.

Liam: Tamamen. Anketimizde, en iyi uygulamalarda CS liderleri AI'nın büyük bir etki yaratması için belirlediler, daha hızlı yanıtlar, daha tutarlı yanıtlar, eğitimden para tasarrufu ve konuşmaları özetlersiniz. Yapay zeka için en büyük değeri nerede görüyorsunuz, John?

John: Bu harika bir soru. Bu sayılara bakıyorum ve ekibimin zaten hız ve tutarlılıkla gerçekten iyi performans gösterdiğini düşünüyorum ve müşteri başarısı ve eğitim ile büyük ortaklıklarımız var. Bizi bir fayda olarak AI'ya odaklanmaya motive eden şey bant genişliğidir. Çok küçük bir ekibimiz var-küresel bir kitleye 7/24 destek sağlayan sekiz ABD merkezli temsilci. AI, insanların uygulamanın nasıl çalıştığı hakkında bilgiye ihtiyaç duydukları basit kırılma/düzeltme soruları için etkili vaka sapmasını temsil eder. Bu, daha fazla danışmanlık çalışmasına odaklanabilmeleri için ekibimin tabağından çıkarılabilecek bir konuşma dilimi. Muhtemelen bizim için en büyük itici güç.

“Bazı ekipler AI görüyor ve Headcount indirimlerini düşünüyorlar, ancak şu anda sahip olduğunuz kaynakları yukarıda ve öteye gitmek için nasıl kullanıyorsunuz?”

Liam: Sam, peki ya sen? Sizin için en büyük değer katkı nedir?

Samuel: Bizim için bu gerçekten eğitimden para biriktirmekle ilgili çünkü onları her şeyde eğitmek zorunda değiliz. Onları sadece yapmaları gereken önemli konularda eğitebiliriz ve müşterilerin bulabileceği günlük şeyler, bilgi makaleleri ve bunun gibi şeyler hakkında çok fazla değil. Eğitimde daha hızlı gitmemizi sağlar.

Liam: Peki ya sen? Yakın gelecekte ne bekleyebiliriz?

Ruth: Dürüst olmak gerekirse, daha hızlı yanıtlar daha geniş ekip için büyük bir verimlilik parçası oldu. Bazı ekipler AI görüyor ve Headcount indirimlerini düşünüyorlar, ancak bu şeyi daha az kafayla daha fazlasını yaptığınız yerde yapmaya çalışırsanız, AI sizin için daha fazla işle ilgileniyor, şu anda sahip olduğunuz kaynakları nasıl kullanıyorsunuz? yukarıda ve ötesinde? Müşterileri hemen cevaplıyorlar ve daha az karmaşık sorgularla ilgileniyorlar ve bu da insanları kuyruklardan geçip daha karmaşık sorgularla başa çıkmayı hızlandırıyor. Bu teknolojiyi müşteri desteğinde verimlilik ve yanıt sürelerine uygulamak için harika sonuçlar görüyoruz.

Tüm bölümü buradan dinleyin:

Size uygun AI

Liam: AI'nın Yükselişi, operasyonları optimize etmek ve rekabet avantajı kazanmak isteyen işletmeler için yeni bir olasılık dalgası başlattı. Şimdi, kuruluşlara her biri umut verici dönüştürücü sonuçlar olan çok çeşitli araçlar ve çözümler sunuluyor ve meydan okuma sadece doğru araçların seçilmesinde değil, aynı zamanda sorunsuz bir entegrasyon ve benimsenmede de yatmaktadır.

Ve bu tam olarak Andrew Louder'ın uzmanlık alanı. Andrew, işletmelerin operasyonları optimize etmek ve rekabet avantajı sağlamak için AI stratejileri ve süreçleri geliştirmelerine yardımcı olan Louder Co.'nun kurucusu ve CEO'sudur. Ağustos ayında şovda bize katıldı ve ona sorarak başladım: AI çözümleri inşa etmek ve satın almak arasındaki temel farklar nelerdir? İşletmeler hangi yaklaşımın kendi ihtiyaçları için daha uygun olduğuna nasıl karar verebilirler?

"Evet, yapay zeka inşa etmek nispeten daha basit hale geldi, ancak yine de çok zaman, para, gönül yarası, çaba ve uykusuz geceler gerekiyor"

Andrew: Siz ve ben bu konuşmayı beş ya da sekiz yıl önce yapsaydım, cevap tamamen farklı olurdu. O zamanlar, işletmenize AI almak için, muhtemelen özel bir şey inşa etmek zorunda kaldınız ve bunu yapmak çok fazla kan, ter, gözyaşı, para ve zaman aldı. Ancak, bu araçların ve iş akışlarının gücünün güçlü uygulamalar oluşturmak için birçok kişinin eline geçebileceği AI'nın demokratikleşmesinin bu hareketi oldu.

Bugün, Build ve Buy ile ilgili analiz birkaç şey tarafından yönlendiriliyor, ancak farkındalıkla başlıyor. Çözülmesi gereken bir vizyonunuz veya sorununuz olabilir ve orada ne olduğunu bilmiyorsanız, kendinizi inşa etme kararına yönelirsiniz. Ve evet, yapay zeka inşa etmek nispeten daha basit hale geldi, ancak yine de çok zaman, para, gönül yarası, çaba ve uykusuz geceler gerekiyor. Mümkün ve maliyet biraz düştü, ancak bunun dikkatinizi çözebilecek bir çözüm olmaması, belki de çok benzersiz bir şey arıyorsunuz.

Belki yeni bir ürün teklifi hattında veya dahili çalışma biçiminde büyük bir rekabetçi farklılaştırıcı kurmaya çalışıyorsunuz. Ancak bunlar muhtemelen bir şey yoksa ve yeni bir gelir elde etmek istiyorsanız satın almak istediğiniz nedenlerdir. Ve açıkçası, raftan bir şey satın aldığınızda, bu daha yaygın olarak kullanılan, erişilebilir, nispeten hızlı, nispeten ucuz bir şeydir ve genellikle büyük bir operasyonel verimlilik kazancını hedeflersiniz.

Liam: İşletmemin AI'ye hazır olmak için atması gereken adımlar var mı?

Andrew: Bu her zaman duyduğumuz bir soru. Web sitemizden alabileceğiniz bir AI hazırlık değerlendirmesine sahibiz ve bunun gösterdiği şey, AI'yı kullanıp kullanmadığınız için mutlaka değil, çünkü battaniye cevabı kesinlikle - ne dereceye, ne dereceye, hatta hangi hızda Değişim Yönetimi Hareket etmelisiniz veya hareket etmelisiniz. Strateji operasyonları, AI Buy-in ve hatta şirketinizin ne kadar hazır olabileceğine dair bir fikir edinmek için şirketin bir parçası olan insanlar hakkında bir şeyler derecelendiriyoruz. Stratejik olarak yapay zeka olarak mı düşünüyorsunuz? AI stratejiniz var mı? Birçok şirket bu strateji parçasında oldukça düşük puan alıyor çünkü şimdi AI hakkında düşünmeye başlıyorlar.

Bana sık sık sorulan bir diğer fırsat da gelip yapay zekayı liderlik ekiplerine sunmaktır ve bunu bir atölye çalışması şeklinde yapıyoruz. Ardından, hızlı değerlendirme dediğimiz şeye geçiyoruz; bu, işteki büyük sıkıntı noktaları olan sorunları ve bu sorunları potansiyel yapay zeka çözümleriyle eşleştirmek için ele alınması gereken sıkıcı manuel görevleri belirlemek için harika bir başlangıç ​​noktasıdır. Hızlı kazanma fırsatlarını belirliyoruz ve onlar için doğru araçları seçip uygulamaya yönelik bir yol haritası oluşturuyoruz. Çoğu zaman bu, hazırlık değerlendirmesiyle, şirkette farkındalık oluşturmakla, yapay zeka fırsatlarının düşük maliyetli meyvelerini bulmakla ve bunları harika çıktılar ve sonuçlar elde etmeye başlamak ve yapay zeka etrafındaki işe biraz güven kazanmaya başlamak için uygulamakla başlar.

Liam: Peki, eğer kullanıma hazır yapay zeka çözümünü satın alırlarsa, sizce anında fayda sağlamak ve yüksek yatırım getirisi sağlamak için dikkate almaları gereken en önemli faktörler nelerdir?

Andrew: Bence her şey içe bakmakla başlıyor. Bir arkadaşınız size “Hey, araba alışverişine çıkıyorum. Hangi arabayı almalıyım?” Araba önerebilirim ama sana uymayabilir değil mi? Ailen var mı? Hızlı mı gitmek istiyorsunuz? Pek çok şeyi çekmeniz mi gerekiyor? Bu nedenle kendiniz ve işletmeniz için neyin doğru olacağını belirlemeniz gerekir. Süreçlerinizi anlamanız ve ihtiyaç duyduğunuz gereksinimleri yakalamanız gerekir. Ayrıca işletmenizin veya aracınızın uyması gereken güvenlik veya uyumluluk düzenlemelerine ilişkin görünürlüğe de ihtiyacınız var. Ve bunun da ötesinde, hangi entegrasyon noktalarının farkında olmanız gerekiyor? Hangi sistemlere ve diğer uygulamalara entegre olmak istersiniz? Bu listeyi aldıktan sonra, pazarda mümkün olan en fazla sayıda gereksinimi karşılayabilecek ve sadece bu ihtiyaçlara göre değil aynı zamanda maliyet analizine göre doğru olanı seçebilecek olanlara geçilir. Meyve suyu sıkılmaya değer mi? Daha sonra tamamen aracın yapılandırılması, eğitilmesi ve test edilmesiyle ilgili olan uygulamaya geçersiniz.

“Yıllık geliri 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaşan ve kadrosuna tek bir kişiyi bile eklemeye ihtiyaç duymayan bir müşterimiz var”

Değişim yönetimi genellikle göz ardı ediliyor ve bu çok yazık çünkü tüm bu zamanı CEO'ların bu çabayı bir kenara bırakıp şöyle demesine izin vermek için işleri ayarlamak için harcıyorsunuz: “Hey, hadi milletimize bir bağlantı gönderelim. Bunu yapacaklarına inanıyoruz." Farkındalığa, iletişime ve eğitime ihtiyaçları var. Bazılarının biraz tutunmaya ihtiyacı olacak. Ve bu gerçekten evlat edinmeyi artıracak. Müşterilerimizin tüm bu süreç boyunca çalışmalarına yardımcı oluyoruz. Vurgulamayı sevdiğim bir şey de, müşterilerimizin sistemi kullananlardan iyi geri bildirimler alabilmeleri için sistemin pilot uygulamasını yapmalarına yardımcı olmamızdır. Ve bunu kullanan insanlar aslında şirketteki değişimin olumlu etkenleri haline geliyor.

Liam: Pek çok işletme, kârlarını artırmak için yapay zekadan yararlanmaya istekli olacak. Bu ne kadar ulaşılabilir ve halihazırda bunu yapan şirketler var mı?

Andrew: Kesinlikle var. Konuşmalarımda aslında Intercom'un ürünü Fin'i vurguluyorum. Birisi elini kaldırdı ve şöyle dedi: "Bakın, Fin'i ilk uygulamaya başladığımızda, çevrimiçi müşteri hizmetleri desteği sağlayan beş kişilik bir ekibimiz vardı. Fin'i kullanıma sunduk ve şimdi bu beş kişi 20 kişiye eşdeğer kapsam ve destek sağlıyor." Bu çok büyük, değil mi? Bu çok büyük bir yatırım getirisi. Yani, büyümeyi hedefleyen bu işletme için artık maaş bordrosunda bu masrafı yapmalarına gerek yok. Araç, onu kullanan çalışanlara uyum sağlayabiliyor ve bu üstel faktör haline gelebiliyor.

Yıllık geliri 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaşan ve kadrosuna tek bir kişiyi dahi eklemeye ihtiyaç duymayan bir müşterimiz var.

Liam: Bunu duymak çok güzel. Ancak zaman ve maliyet, konu bu olunca insanların çokça bahsettiğini duyduğum şeyler. Bunlar açıkça işletmeler için gerekli ölçümlerdir. Yapay zeka çözümleri satın almaya karar verirken zaman ve maliyet faktörlerini değerlendirmek için stratejiler geliştirmeye çalışan insanlara ne söylersiniz?

Andrew: Bakın, pek çok veri ortaya çıkıyor ve size dikkate almanız gereken üç rakam vereceğim, tamam mı? MIT, üretkenlik kazanımlarında %40'lık bir artış olduğunu gösteren bir çalışma yayınladı. McKinsey benzer bir araştırma yaptı ve inanıyorum ki 2030 yılına kadar %30'a ulaşılacak. Deloitte, yapay zeka ve makine öğreniminin işletmelerde %37'lik bir üretkenlik artışı sağlayacağını söyleyen üretken yapay zeka çılgınlığından bile önce bir çalışma yayınladı. kullanıcılar.

Elbette kendi rakamlarınızı değerlendirebilir, duruma göre ilerleyebilir ve şunu tahmin etmeye çalışabilirsiniz: "Tamam, bu aracı uygularsam, %40 verimlilik artışı sağlayabilir, çalışma saatlerinin %40'ını kısaltabilir; insanlara saat başına X kadar dolar ödüyoruz…” Eğer bunun civarında bir rakama ulaşırsanız ve kazanılan zamanın harcanan dolara karşı kısa bir hesaplamasını yaparsanız, bu çok büyük bir yatırım getirisi olur. Ayrıca denklemin diğer kısmını da görüyorum; maaş bordrosunu artırmaya gerek kalmadan artık elde edebileceğiniz büyüme. Yıllık geliri 10 milyon dolardan 20 milyon dolara yaklaşan ve sekiz ila 10 kişiden oluşan personeline tek bir kişiyi bile eklemeye gerek duymayan bir müşterimiz var. Bu büyümeyle birlikte büyük bir kârlılık kazancı elde ediliyor. İşletmeniz için çalıştırmanız gereken matematiksel bir denklemdir.

Bölümün tamamını buradan izleyin:

Yapay zeka çağındaki destek ölçümleri

Liam: Yapay zeka konusu bu sene bölümlerimizin çoğunda yer aldı, bu yüzden yapay zekanın destek rollerini nasıl üstlendiğine değil, nasıl oluşturduğuna dair bir konuşmayla bitirmemiz uygun olur. Deliverect'te Global Müşteri Deneyimi Başkanı Christian Osmundsen, Intercom'da Otomatik ve Proaktif Destek Direktörü Ruth O'Brien ve Zapiet'te Ticari Başarı Müdürü Sam Forde ile görüştüm. Roller değişirken ve strateji değişirken bunu nasıl ölçeceğiz? Bu yeni teknolojiyi destek operasyonlarınıza dahil ederken hangi ölçümleri yakından takip ediyorsunuz? Christian, ya sen?

Christian: Elbette Liam. Genel bir kural olarak her zaman bunun bizi daha verimli hale getirip getirmediğine bakarız ve sorarız. İlk olarak buna bakıyoruz. Peki müşterilerimize değer katıyor mu? Bunu görmek için birkaç ay ayırmamız gerekiyor; aceleci kararlar yok.

“%13-14'lük bir çözünürlük oranındaydık ve bu çok iyi bir rakam değil. Bugün yaklaşık %26'dayız, yani bunun iki katı"

Ancak yapay zeka söz konusu olduğunda destek hacimlerini güçlü bir şekilde ölçüyoruz. Bunun sadece mutlak rakamlarla değil, aynı zamanda hesap başına oranlarla vs. nasıl göründüğünü görmek istiyoruz. Eğrilerin alçalarak indiğini görmek herkes için cesaret verici. Yanıt sürelerine ve elbette müşteri memnuniyetine hem insan etkileşimi, hem de botun dahil olduğu kısım ve yalnızca Fin veya yapay zekanın konuşmaları çözmesi açısından bakıyoruz. Bunun zaman içinde nasıl gelişebileceğini görmek istiyoruz. Sanırım başlangıçta bir müşteri yalnızca bir bot tarafından yönetilmekle mücadele edebilir. Ancak zamanla bu durumun tamamen değişeceğini düşünüyorum. Henüz erken günler.

Son fakat bir o kadar da önemlisi, yapay zekanın cevap oranına çokça bakıyoruz. Başladığımız Mayıs ayında raporlarımıza yönelik bu çağrıya hazırlanmak için geri döndüm. Ve %13-14'lük bir çözünürlük oranındaydık ki bu pek iyi değil. Bugün yaklaşık %26'dayız, yani bunun iki katı. Yılsonuna doğru da yüzde 35-40'a ulaşma hedefimiz var. Ve bunun ulaşılabilir olduğunu düşünüyorum. Aslında hafta sonları, müşterilerimizin açık olmadığımızı düşündükleri ve kendilerininkini aramaya daha fazla teşvik edildikleri zamanlarda fiyatlarımızın anında %35'e kadar çıktığını görüyoruz.

Liam: Yapay zekanın şu ana kadar KPI'larınız üzerinde yarattığı etki hakkında herhangi bir şey paylaşabilecek olan var mı? Sam, belki ilk önce sana gelirim.

Sam: Christian'ın orada söylediklerinin çoğunu tekrarlıyorum. Geleneksel bir yöntem olan CSAT'ı hâlâ inceliyoruz, ancak artık çalışanlarınız konuşmuyor; çalışanlarınızla etkileşime giren Fin'dir. Bizim için gerçekten önemli olanlardan biri de işletmedeki çalışan memnuniyetidir. Çok daha yüksek tutma oranları görüyoruz. Bu sene işimizden ayrılanı görmedik. Ve bence diğer rollerde aldıkları görevler, aslında bizimle kariyer yapmayı düşünmelerine yardımcı oluyor. Geleneksel olarak destek, insanların sıklıkla değiştiği bir rol olabilir. Ancak bence bu, desteğe girebileceğiniz neredeyse bir altın çağdır ve yalnızca bir destek temsilcisi olmanız gerekmez; neredeyse gidip başka küçük şeyler yapan bir destek uzmanısınız.

“Fin'i bu yıl 8.000 kişinin karşısına çıkardık. Bu delilik. CSAT'ımızın 20 puan arttığını gördük”

Henüz bu yıl için çalışan memnuniyeti derecelendirmemizi bilmiyoruz, ancak Fin'i yedek olarak kullanmanın ve bu yıl sahip olduğumuz yapay zeka teknolojisini kullanmanın muhtemelen işleri artırabileceği bir örnek verebilirim. Geleneksel olarak ekibimizin inzivası her yıl iki veya üç gün sürerdi. Mümkün olduğu kadar çabuk kaçardık ve sonra dizüstü bilgisayarın başına dönerek çok fazla büyümediğini umduğumuz bir gelen kutusuna giderdik. Bu yıl tam bir haftalığına uzaklara gidebildik. Fin de her şeyin üstünde kalmamıza ve koşmaya devam etmemize izin verdi. Ve eğer takımı bir haftalığına uzaklaştırabilirsek CSAT'ta harika olacağını umuyoruz.

Gerçek sayılara gelince, biz çok daha küçük bir işletmeyiz ama Fin'i bu yıl 8.000 kişinin önüne koyduk. Bu delilik. CSAT'ımızın 20 puan arttığını gördük; %70'ten haftalık bazda düzenli olarak doksanların en düşük seviyelerine ulaştık. Grafiğe ve Fin'i uyguladığımız zamanın zamanlamasına bakarsanız, kelimenin tam anlamıyla bu zaman dilimi olduğunu görürsünüz.

Christian'ın da belirttiği gibi, hafta sonları ve ofis dışı saatler gerçekten en keyifli zamanlar. Hafta sonları Fin notumuzu çok daha yüksek görüyoruz. Orada gerçek insanlar olmasına rağmen, olaylara çok daha yüksek puan veriyorlar çünkü beklemedikleri zamanlarda anında yanıt alıyorlar. Kendimizi oldukça İngiliz bir marka olarak tanımlıyoruz ve Avustralya ve Japonya'da müşterilerimiz var ve şu anda yanıtlarını hemen alıyorlar. Yani CSAT büyük ölçüde gelişti. Bence bu çok büyük bir şey. Eğer sırf bunun için atlamıyorsan, neden atlamayacağını bilmiyorum.

Bölümün tamamını buradan dinleyin:

Liam: İşte bulduk. Yenilik ve diyalogla dolu bir yıl. Ve bunlar bu yıl aramıza katılan düşünce liderleri ve uzmanlardan sadece birkaçıydı. Podcast'leri dinlediğiniz her yerde 400'den fazla bölümden oluşan arka kataloğumuzun tamamını inceleyebilirsiniz. Tüm harika meslektaşlarımıza ve konuklarımıza teşekkür ederiz, ama en önemlisi dinlediğiniz için teşekkür ederiz.