در این مصاحبه با ما صحبت می کنیم Srinivas Sandiri ، یک رهبر فناوری فصلی در تحول دیجیتال ، که تجربه آن بیش از دو دهه در IT و استراتژی هوش مصنوعی است. Srinivas با استفاده از پیشینه خود در نوآوری در مقیاس سازمانی ، چگونگی تغییر شکل مجدد تجربه مشتری را بررسی می کند ، از کجا می توان اتوماسیون را با لمس انسان متعادل کرد و چه ملاحظات اخلاقی بسیار مهم است زیرا سیستم های هوش مصنوعی تأثیر می گذارد. او همچنین بینش های عملی در مورد تراز کردن تیم های متقابل و مربیگری نسل بعدی متخصصان فناوری را به اشتراک می گذارد.
مصاحبه های بیشتر را در اینجا کشف کنید: مصاحبه با Radhika Arora ، مدیر – وسایل نقلیه خودمختار ، بخش سنجش هوشمند ، در نیمه هادی
شما دو دهه را در آن گذرانده اید ، متخصص در تحول دیجیتال AI محور است. چگونه شاهد تکامل تجربه مشتری تأثیر هوش مصنوعی در طول سالها بوده اید ، و چه روندهای کلیدی را در دهه آینده شکل می دهید؟
هوش مصنوعی طی دو دهه گذشته از یک عملکرد پشتیبانی به یک نیروی استراتژیک که تجربه مشتری را شکل می دهد ، تکامل یافته است. در مراحل اولیه ، هوش مصنوعی در درجه اول واکنشی بود و بر روی اتوماسیون کارهای روزمره مانند مسیریابی مورد و سلف سرویس اصلی متمرکز بود. این کارآیی را بهبود بخشید اما فاقد شخصی سازی و عمق بود. امروز ، هوش مصنوعی نقش یکپارچه تری ایفا می کند. اکنون ما سیستم های هوشمند را می بینیم که قصد را پیش بینی می کنند ، احساسات را تشخیص می دهند و تعامل های آگاهی از متن را در زمان واقعی ارائه می دهند. در این سطح ، هوش مصنوعی فقط مشکلات را سریع حل نمی کند. این به مشاغل کمک می کند تا مشتریان را عمیق تر درک کنند و با هوشمندانه تر در کانال ها پاسخ دهند.
چندین روند نقش AI را در آینده CX تعریف می کند:
- شخصی سازی در زمان واقعی در Scaleai از شخصی سازی مبتنی بر بخش به تعامل مبتنی بر لحظه با استفاده از تعامل به صورت پویا بر اساس زمینه ، رفتار و لحن عاطفی تغییر می کند.
- همکاری های انسانی در آینده اتوماسیون کامل نیست-این ارکستراسیون است. هوش مصنوعی مأمورین را با بهترین اقدامات راهنمایی می کند ، مراحل روتین و انسانهای آزاد را برای تعامل پیچیده و همدلی بالا راهنمایی می کند.
- هوش مصنوعی اخلاقی ، قابل توضیح. از آنجا که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای تصمیمات را هدایت می کند ، مشتریان و تنظیم کننده ها شفافیت بیشتری می خواهند. سازمان ها باید سیستم های هوش مصنوعی را طراحی کنند که نه تنها هوشمند بلکه پاسخگو ، منصفانه و مورد اعتماد هستند.
- استراتژی داده های تجربه شده با تجربه ، یکپارچه ، داده های مشتری محور پایه و اساس همه نوآوری های هوش مصنوعی خواهد بود. سازمان هایی که داده ها را به عنوان یک تجربه کننده تجربه می کنند ، نه فقط یک ورودی ، موج بعدی تحول را هدایت می کنند.
با تخصص خود در طراحی راه حل های مقیاس پذیر ، بزرگترین چالش هایی که شرکت ها هنگام اجرای ابتکارات تجربه مشتری AI با آن روبرو هستند ، چیست و چگونه می توانید از آنها حرکت کنید؟
متداول ترین چالش در ابتکارات تجربه مشتری محور AI ، این فناوری نیست-هماهنگی این است. بسیاری از سازمان ها بدون ایجاد پایه و اساس محکمی از داده های یکپارچه ، اهداف تجاری روشن و همکاری متقابل ، اتوماسیون و شخصی سازی را دنبال می کنند. سیستم های قطع شده ، تیم های خاموش و مالکیت نامشخص اغلب منجر به سفرهای مشتری پراکنده ، اجرای متوقف شده یا تجربیات متناقض می شوند. راه حل های هوش مصنوعی اجرا شده در انزوا می تواند برای ارائه ارزش ماندگار بدون زمینه داده مناسب یا ادغام فرآیند تلاش کند.
سازمانها باید با هوش مصنوعی هم به عنوان ابزاری و هم به عنوان توانایی سازمانی رفتار کنند که استراتژی تجارت را با عملکرد سیستم و عملکرد تیم پیوند می دهد. دستیابی به موفقیت ، سازمانها را ملزم به تبدیل اهداف تجاری و مشتری به شاخص های عملکرد قابل اندازه گیری در حالی که ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای عملیاتی و ایجاد روابط ذینفعان قابل اعتماد است. هنگامی که به طرز تفکر اجرا شود ، هوش مصنوعی بیش از یک موتور بهینه سازی می شود-این به یک فعال کننده استراتژیک تبدیل می شود که تصمیم گیری را بهبود می بخشد ، تعامل با مشتری را تقویت می کند و تحول تجربه طولانی مدت را هدایت می کند.
اتوماسیون در کاهش زمان دسته و بهبود کارآیی عملیاتی مؤثر بوده است. برای اطمینان از تجربه مشتری یکپارچه و در عین حال شخصی ، خط بین اتوماسیون و تعامل انسانی را از کجا ترسیم می کنید؟
اتوماسیون نقش مهمی در بهینه سازی ارائه خدمات دارد. با این حال ، کلید یک تجربه عالی مشتری در دانستن اینکه چه موقع به صورت خودکار و چه زمانی انسان سازی می شود نهفته است. بهترین نتیجه از یک رویکرد ترکیبی در جایی که اتوماسیون اصطکاک را از بین می برد ، و تعامل انسان باعث همدلی می شود.
در اینجا چگونه می توان آن تعادل را به طرز فکری طراحی کرد:
- وظایف تکراری ، قابل پیش بینی و حساس به زمان ، مانند تأیید هویت ، به روزرسانی وضعیت یا بازیابی اسناد را خودکار کنید.
- مسائل ظریف ، پر جنب و جوش یا استثناء مبتنی بر عوامل انسانی ، مجهز به پاسخگویی با همدلی و داوری.
- با ارائه اقدامات هدایت شده ، بینش در زمان واقعی و توصیه های آگاه از متن ، از AI برای تقویت تصمیم گیری انسانی استفاده کنید.
- طراحی دستی های یکپارچه بین ربات ها و نمایندگان را طراحی کنید ، و اطمینان حاصل کنید که مشتریان احساس نمی کنند هنگام وقوع تشدید شروع می شوند.
هدف اصلی افزایش کیفیت تعامل انسان به جای کاهش آن است. سازمانها وقتی اتوماسیون خدمات سریع را در ضمن ارائه زمینه های تفصیلی به نمایندگان ارائه می دهند ، به تجربیات کارآمد و شخصی می رسند.
شما تیم های عملکردی را در تراز کردن فناوری با اهداف تجاری هدایت کرده اید. برای اطمینان از اجرای موفقیت آمیز هوش مصنوعی ، از چه استراتژی هایی استفاده می کنید تا شکاف بین تیم های فنی و ذینفعان تجارت را ایجاد کنید؟
ایجاد شکاف بین اهداف تجاری و اجرای فنی یکی از مهمترین عوامل موفقیت در هر ابتکار عمل هوش مصنوعی است. تیم های فناوری روی آنچه ممکن است تمرکز می کنند. رهبران تجارت روی آنچه ارزشمند است تمرکز می کنند. ایجاد تراز مستلزم توافق متقابل بین طرفین در مورد نتیجه یکسان است.
برای بستن شکاف و نتایج مقیاس پذیر ، موارد زیر را پیشنهاد می کنم:
- نتیجه گیری نتیجه: موفقیت را در شرایط تجاری ، مانند کاهش خفگی یا بهبود زمان وضوح ، قبل از کاوش در راه حل ها تعریف کنید.
- ترجمه پیچیدگی به وضوح: از داستان پردازی بصری ، سفرهای کاربر و KPI ها استفاده کنید تا ایده های فنی در دسترس باشد و با اولویت های ذینفعان هماهنگ شود.
- مدل های همکاری فراگیر: ذینفعان مشاغل را در اسپرینت های چابک یا جلسات طراحی برای ایجاد راه حل ها و تسریع در پذیرش تعبیه کنید.
در نهایت ، هوش مصنوعی نه در هنگام استقرار موفق می شود ، بلکه وقتی در تیم ها درک ، اعتماد و عملیاتی می شود ، موفق می شود. تحول واقعی نه تنها به سیستم های نوآورانه تر بلکه همکاری قوی تر نیز نیاز دارد.
تصمیم گیری با هوش مصنوعی در حال تغییر عملیات تجاری است. رهبران هنگام استفاده از راه حل های AI محور برای اطمینان از شفافیت و انصاف ، چه ملاحظات اخلاقی را باید در خاطر داشته باشید؟
از آنجا که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای برای تصمیم گیری یکپارچه می شود ، رهبران باید اخلاق را در کل فرایند طراحی و استقرار در اولویت قرار دهند. تعصب در داده های آموزش می تواند نابرابری ها را تقویت کند. بنابراین ، مجموعه داده های متنوع و نماینده ، به همراه ممیزی های منظم ، ضروری است. توضیح پذیری به همان اندازه مهم است. مشتریان و ذینفعان باید درک کنند که چگونه تصمیمات هوش مصنوعی به ویژه در مناطق با تأثیر بالا مانند خدمات به مشتری یا واجد شرایط بودن مالی انجام می شود.
فراتر از انصاف فنی ، سازمان ها باید چارچوب های پاسخگویی واضح را ایجاد کنند. هوش مصنوعی باید از تصمیم گیری انسان پشتیبانی کند ، نه آن را به طور کامل جایگزین کند. اطمینان از نظارت انسان ، مسیرهای تشدید و ارتباطات شفاف باعث ایجاد اعتماد بین کاربران داخلی و مشتریان می شود. هوش مصنوعی اخلاقی فقط یک الزام انطباق نیست-این یک مسئولیت رهبری و پایه و اساس ایجاد اعتبار بلند مدت در تحول دیجیتال است.
به عنوان یک مربی در فضای فناوری ، چگونه می توانید نسل بعدی متخصصان را برای چالش ها و فرصت های ارائه شده توسط AI-Digital Digital Digital Digital تهیه کنید؟
من متخصصان مربی هستم که فراتر از ابزارها فکر کنند و به پیامدهای گسترده تر فناوری توجه کنند. همانطور که هوش مصنوعی به شکل دادن به تکامل صنایع ادامه می دهد ، من استعدادهای نوظهور را ترغیب می کنم که کنجکاو بمانند ، آگاهی متقابل عملکردی را پرورش دهند و یاد بگیرم که چگونه فناوری را با اندیشه استفاده کنم. من بر اهمیت سازگاری و دانش اخلاقی تأکید می کنم و راه حل های نوآورانه را به اهداف تجاری معنی دار یا نیازهای مشتری پیوند می دهم ، برای هر یک از اعضای تیم که در داده ها ، طراحی یا توسعه کار می کند. این فقط مربوط به یادگیری فن آوری های جدید نیست – این مربوط به حل مشکلات واقعی با هدف و مسئولیت است.
نسل بعدی تعیین می کند که چگونه تحول دیجیتال و هوش مصنوعی تکامل می یابد. هدف من این است که متخصصانی را توسعه دهم که صلاحیت فنی و ویژگی های رهبری را برای هدایت دیگران از طریق موقعیت های پیچیده و ایجاد اثرات مفید در آینده هوشمند ما حفظ کنند.
