Enamik ettevõtte omanikke, kellega ma räägin, teevad praegu klassikalise vea. Nad märkavad kliendirahulolu langust või tugiteenuste kulude kasvu ja nende esimene instinkt on „lisada“ vestlusrobot. Nad kohtlevad tehisintellekti kui digitaalset plaastrit – automatiseerimiskihti, mis on loodud istuma olemasoleva segaduse peal, lootuses vähendada mõnda tugipiletit.
Kuid tõelise AI transformatsiooni reaalsus on see: kui teil on katkine protsess või vananenud dokumentatsioon, siis AI vestlusrobot ei paranda seda. See lihtsalt automatiseerib segadust. See muudab teie ettevõtte ebakompetentsuse kiiremaks ja skaleeritavamaks.
Olen analüüsinud tuhandete ettevõtete tegevust ja muster on alati sama. Võitjad ei ole need, kellel on „targim“ robot. Võitjad on need, kes loovad enesetervendavat dokumentatsiooni (Self-Healing Documentation). See on nihe tehisintellektilt, mis lihtsalt vastab küsimustele, tehisintellektile, mis tuvastab, miks küsimusi esitatakse, märkab lünki teie ettevõtte vikis ja pakub välja lahenduse veel enne, kui teie meeskond üldse probleemi olemasolust teada saab.
Dokumentatsioonivõla lõks
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Iga ettevõte kannab endaga kaasas seda, mida ma nimetan dokumentatsioonivõlaks. See on süvenev lõhe selle vahel, kuidas teie ettevõte tegelikult täna toimib, ja selle vahel, mida ütlevad teie sise-eeskirjad, korduma kippuvad küsimused ja abimaterjalid.
Traditsioonilises seades on dokumentatsioon staatiline. Inimene kirjutab juhendi, see püsib asjakohasena kolm kuud ning seejärel toimub tarkvarauuendus või poliitikamuudatus. Juhendist saab „võlg“. Teie kliendid frustreeruvad, nad helistavad klienditoele ja te maksate inimesele, et ta selgitaks tekkinud lahknevust.
Kui te proovite läbi viia AI transformatsiooni, söötes selle „võla“ lihtsalt LLM-põhisele vestlusrobotile, hakkab robot hallutsineerima või andma vananenud nõuandeid. Seejärel süüdistate tehisintellekti. Kuid AI ei ole probleem; probleem on lähtematerjal.
Seetõttu ütlen ma sageli oma klientidele, et võrdlus Penny vs. ChatGPT ei seisne ainult mudelite võrdlemises; see seisneb võrdlemises, kuidas need mudelid teie äriloogikaga suhestuvad. Üldine robot on täpselt nii hea, kui on see prügi, millega te teda toidate.
Reaktiivsetelt süsteemidelt enesetervendavatele süsteemidele üleminek
Tõelised AI-põhised ettevõtted ei kasuta tehisintellekti ainult klientidega rääkimiseks, vaid ka nende kuulamiseks. Siinkohal tulebki mängu „enesetervendamise“ kontseptsioon.
Enesetervendav dokumentatsioonisüsteem järgib kolmeetapilist tsüklit: vaatle, diagnoosi ja paku välja.
1. Vaatlusfaas
Selle asemel, et lihtsalt kontrollida „suletud pileteid“, analüüsib AI iga vestluse semantilisi klastreid. See ei näe ainult seda, et 50 inimest küsisid tagasimaksete kohta; see näeb, et 50 inimest küsisid tagasimaksete kohta spetsiifiliselt seetõttu, et mobiilirakenduse uuenduses puudus nupp „Tühista“.
2. Diagnoosifaas
Süsteem võrdleb neid klastreid teie praeguse teadmusbaasiga (KB). Kui AI leiab, et artiklit „Kuidas tühistada“ pole uuendatud alates 2023. aastast, märgib ta selle kui teadmuslünga.
3. Ettepaneku (tervendamise) faas
See on läbimurre. AI genereerib uuendatud dokumentatsiooni mustandi, tuginedes teie kogenud töötajate poolt pakutud edukatele lahendustele. Ta esitab selle teile: „Märkasin, et 12% kasutajatest on segaduses uue ostuprotsessi tõttu. Koostasin uuendatud KKK sektsiooni mustandi ja sisese Slacki teavituse tooteosakonnale. Kas soovid, et avaldaksin selle?“
Klienditoe 90/10 reegel
Ma viitan sageli 90/10 reeglile: kui AI suudab hallata 90% funktsioonist – antud juhul rutiinset infootsingut ja põhilist veaotsingut –, peate küsima, kas ülejäänud 10% nõuab eraldiseisvat ametikohta või on see kohustus, mis peaks sulanduma strateegilisemasse rolli.
Kui teie dokumentatsioon on enesetervendav, kaob see 90% „lihtsatest“ piletitest täielikult. Te ei piirdu vaid piletite „tõrjumisega“, vaid kõrvaldate pileti tekkimise põhjuse. Sellel on tohutu mõju teie üldkuludele. Näiteks mõistavad paljud ettevõtted, et nad ei vaja enam keerulisi ja kalleid telefonisüsteeme, kui nende dokumentatsioon on nii täpne, et kliendid leiavad vastused sekunditega.
Mustrite tuvastamine erinevates valdkondades
Ma näen selle trendi kiirenemist eri viisidel sõltuvalt sektorist.
- SaaS-valdkonnas: Enesetervendav dokumentatsioon integreeritakse kasutajaliidesesse. Kui kasutaja liigub hiirega funktsiooni kohale, millega tal on raskusi, genereerib AI kohtspikri (tooltip), mis põhineb teiste sarnaste raskustega kogenud kasutajate reaalajas tagasisidel.
- Külalislahkuse sektoris: Me näeme seda külaliste päringute haldamisel. Kui hotelligrupi külastajad küsivad pidevalt, kuidas nutitelereid kasutada, ei piirdu AI ainult vastamisega; ta annab juhile märku, et tubades olevad sildid on puudulikud. Rohkem nendest muudatustest saate lugeda meie külalislahkuse sektori säästujuhendist.
- E-kaubanduses: AI tuvastab, et konkreetsel tootel on 20% kõrgem tagastusmäär, kuna „suuruste juhend“ on kliendi tagasisidega võrreldes ebatäpne. Seejärel kohandab süsteem automaatselt suuruse soovitusi tootelehel.
Agentuurimaks ja dokumentatsioonimüüt
Paljud ettevõtted maksavad kõrgeid tasusid kliendikogemuse (CX) agentuuridele, et nad „auditeeriksid“ nende tugiteenuseid. See on see, mida ma nimetan agentuurimaksuks. Need agentuurid kulutavad kolm kuud raporti kirjutamisele, mis ütleb teile seda, mida AI oleks võinud öelda kolme sekundiga: teie dokumentatsioon on teie kliendi tegelikkusega vastuolus.
Liikudes AI-põhise dokumentatsioonistrateegia poole, jätate vahendaja vahele. Te ei maksa „eksperdiarvamuse“ eest, vaid ehitate süsteemi, mis toetub rekursiivsele tõele – süsteemi, mis kontrollib pidevalt oma täpsust vastavalt kasutajate tegelikule kogemusele.
Kuidas alustada oma dokumentatsiooni transformatsiooni
Te ei vaja selle alustamiseks miljonieurost eelarvet. Teil on vaja mõtteviisi muutust. Lõpetage küsimine „Millise vestlusroboti ma peaksin ostma?“ ja hakake küsima „Kuidas muuta oma teadmusbaas autonoomseks?“
- Auditeerige oma „vastuseta jäänud küsimusi“: Vaadake küsimusi, millele teie praegune robot või meeskond ei oska vastata. Need ei ole ebaõnnestumised, vaid teie järgmise dokumentatsiooniuuenduse projektplaan.
- Ühendage tagasisideahel: Kasutage tööriistu, mis võimaldavad teie tehisintellektil „soovitada“ dokumentatsiooni muudatusi vestluste transkriptsioonide põhjal. (Intercom ja Zendesk on alustamas selle pakkumisega, kuid kohandatud GPT-4o lahendused on spetsiifilise äriloogika puhul sageli tõhusamad).
- Hävitage PDF-id: Kui teie ettevõtte teadmised on lõksus staatilistes PDF-failides, on need tehisintellektile ja klientidele nähtamatud. Liigutage kõik struktureeritud, sildipõhisesse vikisse, mida LLM saab skaneerida ja uuendada.
Kokkuvõtteks
AI transformatsioon ei seisne inimeste asendamises rääkivate kastidega. See seisneb õppimisvõimelise ettevõtte ülesehitamises.
Kui teie dokumentatsioon tervendab end ise, lakkab teie tugimeeskond olemast „kulukeskus“ ja muutub „strateegiliste teadmiste“ mootoriks. Te säästate raha, jah. Kuid mis veelgi olulisem – te ehitate ettevõtte, mis on oma klientidele fundamentaalselt arusaadavam.
See selgus on ülim konkurentsieelis. Kui olete valmis lõpetama lekete lappimise ja asuma torustiku parandamise juurde, siis tööriistad on juba olemas. Hakkame tööle.