AI jako forma wsparcia dla zespołów supportu poziomu L1 i L2

W dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym obsługa klienta odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu postrzegania firmy przez klientów. Zespoły wsparcia poziomu L1 (pierwszej linii) i L2 (drugiej linii) są pierwszym kontaktem klientów z firmą i mają bezpośredni wpływ na ich satysfakcję. Jednak obsługa klienta może być wyzwaniem, szczególnie w przypadku dużej liczby zapytań, różnorodnych problemów i oczekiwań.

W takim kontekście sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz ważniejszą rolę we wspieraniu zespołów L1 i L2, przynosząc korzyści zarówno dla klientów, jak i zespołów wsparcia. Jej zastosowanie pomaga zwiększyć efektywność i uprościć proces obsługi klienta. Dzięki AI firmy mogą dostarczać bardziej precyzyjne i szybkie odpowiedzi, eliminować rutynowe zadania oraz tworzyć spersonalizowane doświadczenia klientów.

W tym artykule skoncentrujemy się na jednym bliskim mi segmencie, czyli wyszukiwaniu wiedzy i baz wiedzy, aby głębiej zrozumieć potencjał tej rewolucyjnej technologii w obszarze wsparcia technicznego.

Kilka słów o AI

Sztuczna inteligencja to rodzaj technologii komputerowej, która pomaga tworzyć systemy zdolne do wykonywania czynności, wcześniej wymagających ludzkiej inteligencji. Obejmuje to między innymi rozpoznawanie wzorców, rozumienie języka, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów.

Z jej wachlarzu zastosowań możemy wymienić:

• automatyzację procesów,
• analizę i przetwarzanie języka naturalnego,
• personalizację obsługi,
• boty czatowe.

Wyszukiwanie wiedzy i baza wiedzy w obszarze wsparcia technicznego z wykorzystaniem AI

Współczesne systemy wsparcia technicznego w coraz większym stopniu polegają na bazach wiedzy – zbiorach informacji, instrukcji i odpowiedzi na często zadawane pytania, które pomagają zespołom wsparcia w rozwiązywaniu problemów klientów. AI odgrywa kluczową rolę w usprawnianiu tych baz wiedzy.

Dynamiczne wyszukiwanie

Tradycyjne metody wyszukiwania bazują na słowach kluczowych, co nie zawsze jest efektywne. Dzięki analizie i przetwarzaniu języka naturalnego AI może rozumieć kontekst zapytania i dostarczać bardziej precyzyjne odpowiedzi, nawet jeśli zapytanie nie zawiera dokładnych słów kluczowych.

Jakie technologie stoją za dynamicznym wyszukiwaniem?

• NLP (ang. Natural Language Processing) – to kluczowa technologia, która pozwala systemom AI na rozumienie ludzkiego języka w sposób zbliżony do ludzkiego postrzegania. NLP umożliwia maszynom interpretowanie zapytań użytkowników, rozpoznawanie ich intencji i dostarczanie odpowiedzi opartych na semantyce, a nie tylko na dokładnych frazach słów kluczowych.
• Machine Learning – umożliwia systemom uczestniczenie w procesie uczenia się, adaptując się do nowych informacji i optymalizując proces wyszukiwania na podstawie wcześniejszych interakcji.

Istnieje wiele firm i narzędzi, które wykorzystują dynamiczne wyszukiwanie na podstawie AI. Oto jeden z bardziej popularnych przykładów:

• Elasticsearch – jest silnikiem wyszukiwania opartym na Lucene, który jest zdolny do przeszukiwania, analizy i wizualizacji dużych ilości danych w czasie rzeczywistym. Chociaż nie jest to wyłącznie narzędzie oparte na AI, wiele firm i organizacji integruje Elasticsearch z narzędziami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby uzyskać zaawansowane, dynamiczne funkcje wyszukiwania.

Korzyści i zastosowania dynamicznego wyszukiwania

• Skalowalność – Elasticsearch jest zdolny do przetwarzania gigabajtów, terabajtów czy nawet petabajtów danych. Jest to idealne dla dużych organizacji z wielkimi ilościami informacji do przeszukiwania i analizy.
• Real-time indexing – nowe dane są indeksowane niemal natychmiast, co umożliwia szybkie wyszukiwanie w aktualnych zbiorach danych.
• Integracja z narzędziami AI – firmy mogą integrować Elasticsearch z platformami uczenia maszynowego takimi jak TensorFlow lub OpenNLP, aby wprowadzić funkcję analizy języka naturalnego i poprawić jakość wyników wyszukiwania.

Przykład wdrożenia

Jednym z przykładów jest GitHub, platforma do hostowania kodu źródłowego. Aby ułatwić użytkownikom wyszukiwanie repozytoriów, problemów, kodu, Pull Requests i innych zasobów, GitHub wykorzystuje Elasticsearch. Integracja ta pozwala na szybkie i precyzyjne przeszukiwanie ogromnych baz danych GitHuba.

Porównanie z tradycyjnymi metodami

W przeciwieństwie do statycznych baz danych, gdzie odpowiedzi są ściśle związane z konkretnymi słowami kluczowymi, dynamiczne wyszukiwanie potrafi dostosowywać się do zmieniających się potrzeb i kontekstu zgłoszeń. Dzięki temu, nawet jeśli klient nie użyje dokładnych słów kluczowych, system oparty na AI może zidentyfikować jego problem i dostarczyć odpowiednią odpowiedź.

Tradycyjne metody wymagają stałej aktualizacji i optymalizacji bazy danych, podczas gdy dynamiczne wyszukiwanie, wspierane przez AI, może automatycznie dostosowywać się do nowych informacji.

Samouczące się systemy

Dzięki nauce maszynowej, systemy wsparcia mogą się uczyć na podstawie wcześniejszych interakcji. Oznacza to, że im więcej zgłoszeń przetworzy system, tym skuteczniej będzie mógł odpowiadać na przyszłe zapytania.

Czym dokładnie są samouczące się systemy?

Z definicji, samouczący się system to program komputerowy, który poprawia swoją wydajność w określonym zadaniu dzięki zdolności do uczenia się na podstawie danych wejściowych, które otrzymuje, bez konieczności zewnętrznego programowania.

Kluczowe technologie

• Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) – tak jak w poprzednim przykładzie samouczące się systemy wykorzystuje ML.
• Uczenie głębokie (ang. Deep Learning) – specjalistyczny podzbiór ML, który korzysta z sieci neuronowych do analizy bardzo dużych zestawów danych. Może być używane do rozpoznawania wzorców w zapytaniach użytkowników lub do automatycznego generowania odpowiedzi.

Przykłady zastosowań

• Analiza zgłoszeń – systemy ML mogą analizować wcześniejsze zgłoszenia klientów, aby zidentyfikować wspólne problemy i proponować rozwiązania przed pojawieniem się kolejnych zgłoszeń o tym samym problemie.
• Automatyczne kierowanie zgłoszeń – bazując na analizie treści zgłoszenia, system może automatycznie przekierować je do odpowiedniego działu lub specjalisty.
• Poprawa baz wiedzy – systemy ML mogą analizować, które artykuły w bazie wiedzy są najczęściej czytane i które dostarczają najbardziej użytecznych informacji, aby dostosować i usprawnić zawartość.

Przykład wdrożenia

Jednym z najbardziej znanych przykładów samouczącego się systemu zaimplementowanego w organizacji jest DeepMind od Google, a dokładniej jego aplikacja AlphaGo.

AlphaGo to program komputerowy stworzony przez DeepMind, który nauczył się grać w grę planszową Go, znanej ze swojej złożoności i subtelności. Ten system używał głębokich sieci neuronowych i metody uczenia przez wzmacnianie, aby nauczyć się strategii gry, analizując tysiące partii granych przez ludzi oraz grając miliony gier z samym sobą.

W 2016 roku AlphaGo pokonał mistrza świata w Go, Lee Sedola, w serii pięciu gier, demonstrując nie tylko zdolność systemu do uczenia się, ale też zdolność do tworzenia innowacyjnych strategii, których ludzie wcześniej nie stosowali. Sukces AlphaGo miał szeroki oddźwięk w świecie technologii i szachów, ukazując ogromny potencjał systemów samouczących. Technologie używane przez DeepMind nie ograniczają się tylko do gier, ale są także stosowane w wielu innych dziedzinach, takich jak medycyna, ochrona środowiska czy nauki przyrodnicze, pomagając rozwiązywać skomplikowane problemy.

Korzyści wynikające z zastosowania samouczących się systemów

• Szybsza i bardziej precyzyjna obsługa klienta – dzięki zdolności do uczenia się na podstawie wcześniejszych interakcji, samouczące się systemy mogą dostarczać odpowiedzi szybciej i dokładniej niż tradycyjne systemy.
• Redukcja kosztów – automatyzacja rutynowych zadań i zgłoszeń za pomocą samouczących się systemów może znacząco zmniejszyć koszty działu wsparcia technicznego.
• Stała adaptacja – w miarę jak technologie i potrzeby klientów się rozwijają, samouczące się systemy mogą się dostosowywać, zapewniając ciągłe i aktualne wsparcie.

Wyzwania

• Zbieranie danych – samouczące się systemy wymagają dużych zbiorów danych do skutecznego działania, co może stanowić wyzwanie dla niektórych firm.
• Początkowa inwestycja – wprowadzenie samouczących się systemów może wymagać znaczących inwestycji w technologię i ekspertyzę.
• Kwestie etyczne i prywatności – używanie ML w obszarze wsparcia może wiązać się z obawami dotyczącymi prywatności danych klientów.

Automatyczne aktualizacje bazy wiedzy

W miarę jak technologie stają się coraz bardziej złożone, a klienci coraz bardziej wymagający, firmy poszukują skutecznych sposobów dostarczania wsparcia. Jednym z kluczowych narzędzi, które firmy wykorzystują w tym celu, są automatyczne bazy wiedzy. Te cyfrowe zbiory informacji i rozwiązań są nie tylko przydatne dla zespołów wsparcia, ale także oferują klientom możliwość samodzielnego rozwiązywania problemów.

Co to jest automatyczna baza wiedzy?

Automatyczna baza wiedzy to systematycznie uporządkowany zbiór informacji, który może być łatwo przeszukiwany i aktualizowany. Dzięki sztucznej inteligencji bazy te są w stanie samoistnie aktualizować się, dodając nowe rozwiązania i udoskonalając istniejące treści na podstawie zgłaszanych problemów i interakcji z klientami.

Kluczowe cechy

• Dynamiczne aktualizacje – bazując na AI, system może analizować nowe zgłoszenia i automatycznie aktualizować bazę wiedzy.
• Personalizacja – dostosowywanie treści bazy do konkretnego użytkownika lub problemu.
• Interaktywność – możliwość interakcji z bazą wiedzy w czasie rzeczywistym, np. za pomocą czatów czy wirtualnych asystentów.

Przykłady zastosowań

• Self-service suport – pozwala klientom samodzielnie szukać rozwiązań w bazie wiedzy.
• Wsparcie dla agentów – agentom wsparcia dostarcza potrzebnych informacji na temat konkretnych problemów klientów w czasie rzeczywistym.
• Szkolenie nowych pracowników – nowi pracownicy mogą korzystać z bazy wiedzy do szybkiego zaznajomienia się z produktami i problemami.

Korzyści

• Zmniejszenie liczby zgłoszeń – kiedy klienci mogą samodzielnie znaleźć odpowiedzi, zmniejsza się liczba zgłoszeń do działu wsparcia.
• Poprawa jakości wsparcia – dzięki dokładnym i aktualnym informacjom w bazie wiedzy, agenci mogą szybciej i skuteczniej rozwiązywać problemy klientów.
• Skalowalność – bazy wiedzy są łatwo skalowalne i mogą służyć dużej liczbie użytkowników jednocześnie.

Wyzwania

• Aktualność danych – konieczność regularnego aktualizowania informacji w bazie.
• Jakość treści – wyzwanie polega na utrzymaniu wysokiej jakości treści i zapewnieniu, że są one rzetelne i aktualne.
• Integracja z innymi systemami – współpraca bazy wiedzy z innymi narzędziami wsparcia, takimi jak systemy zgłoszeń czy CRM.

Personalizacja odpowiedzi

Dzięki postępowi w dziedzinie sztucznej inteligencji możliwe jest teraz dostarczanie odpowiedzi, które są skrojone na miarę potrzeb i kontekstu użytkownika. Personalizacja odpowiedzi jest nie tylko kluczem do zwiększenia satysfakcji klienta, ale również do zwiększenia efektywności wsparcia technicznego.

Czym jest personalizacja odpowiedzi?

Personalizacja odpowiedzi polega na dostarczaniu użytkownikowi informacji lub rozwiązań, które są dostosowane do jego indywidualnych potrzeb, historii interakcji, preferencji oraz kontekstu zgłoszenia.

Kluczowe cechy

• Analiza danych klienta – AI analizuje dane klienta, takie jak historia zakupów, wcześniejsze zgłoszenia czy preferencje, aby dostarczyć odpowiedź, która jest najbardziej odpowiednia.
• Rozpoznawanie kontekstu – systemy są w stanie rozpoznawać, w jakim kontekście klient się zgłasza, np. na podstawie treści zgłoszenia, lokalizacji użytkownika czy urządzenia, z którego korzysta.
• Uczenie się na podstawie interakcji – AI uczy się z każdej interakcji z klientem, dzięki czemu z czasem odpowiedzi stają się coraz bardziej precyzyjne.

Przykłady zastosowań

• Czatboty – ci wirtualni asystenci mogą dostarczać spersonalizowane odpowiedzi na podstawie historii rozmów i danych klienta.
• Systemy rekomendacji – na podstawie wcześniejszych interakcji z klientem, system może rekomendować rozwiązania lub produkty, które są dla niego najbardziej odpowiednie.
• Analiza sentymentu – AI może analizować ton i emocje w komunikacji klienta, aby dostarczyć odpowiedź, która najlepiej odpowiada jego nastrojowi i potrzebom.

Korzyści

• Zwiększona satysfakcja klienta – odpowiedzi dostosowane do indywidualnych potrzeb klienta prowadzą do zwiększenia jego zadowolenia.
• Skuteczniejsze rozwiązanie problemów – dzięki spersonalizowanym odpowiedziom, problemy klientów mogą być rozwiązane szybciej i efektywniej.
• Większa lojalność klienta – klienci, którzy odczuwają, że firma rozumie ich potrzeby, są bardziej skłonni pozostać jej lojalnymi.

Wyzwania

• Prywatność danych – personalizacja wymaga zbierania i analizy danych klienta, co rodzi pytania dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych.
• Złożoność technologiczna – implementacja skutecznych systemów personalizacji może być skomplikowana i wymagająca.

Integracja z innymi systemami

Współczesne środowisko IT to złożony ekosystem różnorodnych aplikacji, platform i narzędzi. Aby AI we wsparciu technicznym była naprawdę skuteczna, niezbędne jest jej prawidłowe zintegrowanie z innymi kluczowymi systemami w organizacji. Integracja ta umożliwia lepsze wykorzystanie danych, ułatwia automatyzację procesów i pozwala na świadczenie bardziej spójnych usług wsparcia.

Dlaczego integracja jest ważna?

Integracja z innymi systemami pozwala na gładki przepływ informacji między różnymi narzędziami i platformami. Dzięki temu zespoły wsparcia mają dostęp do wszystkich niezbędnych danych i mogą szybciej rozwiązywać problemy klientów.

Kluczowe cechy

• Scentralizowane dane – integracja pozwala na konsolidację danych z różnych źródeł, umożliwiając zespołom wsparcia dostęp do pełnej historii klienta, jego zgłoszeń, zakupów itp.
• Automatyzacja procesów – dzięki integracji, zadania i procesy między systemami mogą być automatyzowane, co przyspiesza rozwiązywanie problemów i redukuje błędy ludzkie.
• Spójność interakcji – kiedy wszystkie narzędzia „rozmawiają” ze sobą, klienci doświadczają bardziej spójnej i jednolitej obsługi.

Przykłady zastosowań

• Integracja z CRM – AI we wsparciu technicznym może być zintegrowana z systemami zarządzania relacjami z klientami (CRM), aby mieć dostęp do pełnej historii klienta i dostarczać bardziej spersonalizowane odpowiedzi.
• Integracja z systemami zarządzania zgłoszeniami – dzięki połączeniu z systemami zarządzania zgłoszeniami, AI może automatycznie przypisywać zgłoszenia, eskalować problemy i sugerować rozwiązania na podstawie wcześniejszych zgłoszeń.
• Integracja z bazami wiedzy – połączenie AI z centralnymi bazami wiedzy pozwala na szybkie przeszukiwanie dokumentacji, FAQ i innych zasobów, aby znaleźć odpowiednie rozwiązania dla klientów.

Korzyści

• Zwiększona produktywność – automatyzacja zadań i dostęp do centralnych baz danych przyspiesza pracę zespołów wsparcia.
• Lepsza jakość obsługi – dzięki integracji z innymi systemami, odpowiedzi są dokładniejsze, spersonalizowane i dostarczane w krótszym czasie.
• Redukcja błędów – zautomatyzowane procesy i spójny przepływ informacji między systemami minimalizują ryzyko błędów ludzkich.

Wyzwania

• Kompleksowość wdrożenia – integracja różnych systemów może być technicznie trudna i wymagać wsparcia specjalistów.
• Zagrożenia dla bezpieczeństwa – integracja różnych systemów może otworzyć nowe wektory ataków dla potencjalnych zagrożeń.
• Zarządzanie zmianami – wprowadzenie zintegrowanych systemów często wymaga zmian w procesach i kulturze organizacji.

Podsumowanie

W epoce cyfrowej AI staje się kluczowym narzędziem we wsparciu IT, przynosząc wiele innowacyjnych rozwiązań. Dynamiczne wyszukiwanie poprawia doświadczenie klienta, samouczące się systemy dostarczają coraz lepsze odpowiedzi, a automatyczne bazy wiedzy zapewniają aktualność informacji. Dzięki personalizacji odpowiedzi i integracji z innymi systemami, AI przynosi korzyści w skuteczności oraz potencjalnych oszczędnościach kosztowych.

Mimo wyzwań, takich jak kwestie etyczne i bezpieczeństwa, przyszłość wsparcia technicznego zdecydowanie skupia się na AI. Eksploracja tych możliwości może dać firmom przewagę konkurencyjną w dynamicznym świecie technologii.

Oprócz opisanych korzyści sztuczna inteligencja wprowadza nowy wymiar do interakcji z klientem, umożliwiając bardziej intuicyjne i spersonalizowane doświadczenia. Wprowadzenie AI do wsparcia IT nie jest jedynie chwilowym trendem, lecz trwałą zmianą, która definiuje przyszłość obsługi klienta. Wykorzystując głęboką analizę danych, firmy mogą lepiej zrozumieć potrzeby swoich użytkowników i przewidywać potencjalne wyzwania. Jest to nie tylko krok w kierunku większej efektywności, ale także w kierunku budowania silniejszych, opartym na większym zaufaniu relacji z klientami.

W miarę jak technologia będzie się rozwijać, warto zastanowić się, jakie inne drzwi otworzy przed nami AI i jakie nieskończone możliwości przyniesie w obszarze wsparcia technicznego.

***

Jeśli ciekawi Cię tematyka sztucznej inteligencji, zajrzyj koniecznie również do innych artykułów naszych ekspertów.