Sergey Galchenko, Diretor de Tecnologia, IntelePeer – Série de Entrevistas

O que inicialmente o atraiu no campo da ciência da computação e da IA?

Gosto de resolver problemas, e o desenvolvimento de software program permite que você faça isso com um ciclo de suggestions muito rápido. A IA abre uma nova fronteira de casos de uso que são difíceis de resolver com uma abordagem de programação determinística tradicional, tornando-a uma ferramenta interessante na caixa de ferramentas de soluções.

Como a IA transformou o cenário do suporte ao cliente, especialmente na automatização das operações CX (Buyer Expertise)?

A inteligência synthetic generativa está revolucionando o negócio de contact heart de uma forma sem precedentes. Quando combinada com soluções que ajudam a automatizar as comunicações, a IA generativa oferece novas oportunidades para melhorar as interações com os clientes, melhorar a eficiência operacional e reduzir os custos laborais numa indústria que se tornou ferozmente competitiva. Com essas tecnologias implementadas, os clientes podem se beneficiar de um serviço altamente personalizado e suporte consistente. As empresas, simultaneamente, podem conter chamadas de forma mais eficaz e combater a rotatividade de agentes e as altas taxas de vacância, ao mesmo tempo que permitem que seus funcionários se concentrem em tarefas de alta prioridade. Finalmente, a gen AI, através dos seus algoritmos avançados, permite às empresas consolidar e resumir informações derivadas de interações com clientes usando múltiplas fontes de dados. Os benefícios da utilização dessas tecnologias na CX são claros – e há cada vez mais dados que sustentam que esta tendência irá impactar cada vez mais empresas.

Você pode fornecer exemplos específicos de como a Gen AI da IntelePeer reduziu tarefas tediosas para agentes de suporte ao cliente?

O objetivo last da geração de IA da IntelePeer é permitir a automação completa em cenários de suporte ao cliente, reduzindo a dependência de agentes e resultando em uma redução de até 75% nos custos operacionais para os clientes que atendemos. Nossa plataforma é capaz de automatizar até 90% das interações com clientes de uma organização e já automatizamos coletivamente mais de meio bilhão de interações com clientes. Nossa geração de IA não apenas pode automatizar tarefas manuais, como roteamento de chamadas, agendamento de compromissos e entrada de dados do cliente, mas também pode fornecer as experiências de autoatendimento que os clientes exigem e esperam cada vez mais, completas com comunicações hiperpersonalizadas, precisão de resposta aprimorada e soluções mais rápidas. resoluções.

Você pode descrever por que os serviços relacionados à IA devem equilibrar criatividade com precisão?

Equilibrar criatividade com precisão e previsibilidade é basic quando se trata de promover a confiança em serviços e soluções alimentados por IA – um dos maiores desafios que cercam as tecnologias de IA atualmente. Em primeiro lugar, não é preciso dizer que qualquer solução de IA deve esforçar-se pelo mais alto nível de precisão possível, de modo a fornecer os resultados corretos necessários para todos os inputs. Mas criar uma ótima experiência com IA vai além de apenas fornecer as informações corretas aos usuários finais; também inclui habilitar o correto entrega dessas informações para eles, o que requer uma quantidade razoável de criatividade para ser executado com sucesso. Por exemplo, numa interação de atendimento ao cliente, uma solução de comunicações orientada por IA deve ser capaz de corresponder automaticamente ao tom do cliente e ajustar conforme necessário em tempo actual, dando-lhes exatamente o que precisam da maneira que melhor os alcançará naquele momento. momento. A IA também deve se comunicar de maneira realista para fazer com que os clientes se sintam mais confortáveis, mas não tanto a ponto de enganá-los, fazendo-os pensar que estão falando com um ser humano, quando na verdade não estão. Mais uma vez, tudo se resume a promover a confiança na IA, o que acabará por levar a uma adoção e utilização ainda mais generalizadas da tecnologia.

Qual é o papel dos dados para garantir a precisão das respostas da IA ​​e como você gerencia os dados para otimizar o desempenho da IA?

Bons dados criam boa IA. Em outras palavras, a qualidade dos dados inseridos em um modelo de IA se correlaciona diretamente com a qualidade das informações que esse modelo produz. No atendimento ao cliente, os dados de interação com o cliente são a chave para encontrar lacunas na jornada do cliente. Ao se aprofundar nesses dados, as organizações podem começar a entender melhor as intenções dos clientes e, então, usar essas informações para agilizar e melhorar o envolvimento orientado pela IA, transformando a jornada e a experiência geral do cliente. Mas as organizações devem ter as arquiteturas de dados corretas para processar e extrair insights das enormes quantidades de dados associadas às soluções de IA.

A solução IntelePeer AI usa o conteúdo e o contexto da interação para determinar o melhor curso de ação a cada passo. Durante uma interação, se o cliente fizer uma pergunta que exija uma resposta específica para um processo, regras ou políticas de negócios, o fluxo de trabalho de IA aproveita automaticamente uma base de conhecimento que inclui dados de negócios como documentos de perguntas frequentes, materiais de treinamento de agentes, dados de websites , política e outras informações comerciais para responder adequadamente. Da mesma forma, se for feita uma pergunta ou solicitação à qual a empresa não deseja que a IA responda diretamente, o fluxo de trabalho da IA ​​escalará a consulta para um agente humano, se necessário. A interação restante pode ser adicionada automaticamente aos pares de perguntas e respostas para aprimorar as respostas em interações subsequentes com o cliente ou entregue a uma autoridade supervisora ​​para aprovação antes da incorporação.

Com o papel crescente da IA ​​no suporte ao cliente, como você prevê a evolução do papel dos agentes da linha de frente?

Nós da IntelePeer prevemos uma redução drástica na dependência de agentes da linha de frente devido à evolução das tecnologias de IA. Com grandes avanços na contenção de chamadas orientada por IA, que continua a melhorar em qualidade e a crescer em quantity, as organizações hoje são capazes de automatizar até 90% das interações com os clientes. Isso permite que otimizem sua equipe de linha de frente e economizem significativamente em custos operacionais, ao mesmo tempo em que proporcionam melhores experiências aos clientes que atendem.

Embora algumas tarefas sejam automatizadas, quais funções CX qualificadas você acredita que permanecerão críticas apesar dos avanços da IA?

Embora a IA reduza o número de agentes de linha de frente necessários nas funções de atendimento ao cliente, um elemento humano sempre será necessário nas operações CX. Por exemplo, os modelos de comunicações alimentados por IA devem ser treinados, configurados e geridos com supervisão humana para garantir a precisão e a eliminação de quaisquer preconceitos. O toque humano também é necessário para alinhar as comunicações automatizadas com os clientes com a mensagem e a personalidade da organização ou marca de origem, o que contribui para a comodidade do cliente e ajuda a promover a confiança na tecnologia. Estas funções mais técnicas e orientadas para a IA ultrapassarão as funções típicas da linha da frente nos próximos anos.

As alucinações de IA são uma preocupação na manutenção de interações precisas com os clientes. Que proteções específicas a IntelePeer implementou para evitar que a IA fabrique fatos?

As empresas precisam implementar IA generativa hoje para permanecerem relevantes em meio à revolução em curso, evitando ao mesmo tempo uma implementação apressada e desastrosa. Para fazer isso de forma responsável, as empresas devem começar com a implementação de um padrão Retrieval Augmented Era (RAG) para ajudar sua geração de IA na interface com a análise de grandes conjuntos de dados corporativos. Para interações automatizadas de atendimento ao cliente, as marcas devem criar um ciclo de suggestions humano para analisar interações passadas e melhorar a qualidade dos conjuntos de dados usados ​​para ajuste fino e aumento de recuperação. Além disso, para eliminar as alucinações de IA, as organizações devem se concentrar em:

• implementar barreiras de proteção analisando dados de interação com o cliente e desenvolvendo bases de conhecimento abrangentes e dinâmicas;
• investindo no monitoramento e atualização contínuos desses sistemas para se adaptarem às novas consultas e manterem a precisão; e
• treinar a equipe para reconhecer e gerenciar permutações não identificáveis ​​garante processos contínuos de escalonamento e resolução.

Como garantir que os grandes modelos de linguagem (LLMs) interpretem o contexto corretamente e forneçam respostas confiáveis?

Uma abordagem aleatória para implementar a geração de IA pode resultar em problemas de qualidade de saída, alucinações, violação de direitos autorais e algoritmos tendenciosos. Portanto, as empresas precisam ter proteções de resposta ao aplicar a geração de IA no ambiente de atendimento ao cliente. IntelePeer utiliza geração aumentada de recuperação (RAG), que alimenta o contexto de dados para um LLM para obter respostas baseadas em um conjunto de dados fornecido pelo cliente. Ao longo de todo o processo, desde o momento da preparação dos dados até o LLM enviar uma resposta ao cliente, as proteções necessárias evitam a exposição de qualquer informação sensível. O RAG da IntelePeer começa quando um cliente faz uma pergunta a um bot com tecnologia de IA. O bot realiza uma pesquisa da pergunta na base de conhecimento. Se não conseguir encontrar uma resposta, ele será transferido para um agente e salvará a pergunta no banco de dados de perguntas e respostas. Mais tarde, um ser humano analisará esta nova questão, realizará uma importação do conjunto de dados e salvará a resposta na base de conhecimento. Em última análise, nenhuma pergunta fica sem resposta. Com o processo RAG implementado, as empresas podem manter o controle sobre os conjuntos de respostas para automação da interação.

Olhando para o futuro, que tendências você prevê no papel da IA ​​na experiência do cliente?

Na IntelePeer, acreditamos profundamente que a IA generativa é uma ferramenta poderosa que aumentará positivamente as capacidades de comunicação humana, abrindo novas oportunidades e superando barreiras de longa information. A IA continuará aprimorando as comunicações de atendimento ao cliente, simplificando as interações de atendimento ao cliente, oferecendo assistência 24 horas por dia e fornecendo recursos de ponte linguística. Além disso, treinados em grandes modelos de linguagem (LLMs), os assistentes virtuais serão capazes de recorrer a milhões de conversas humanas para detectar rapidamente emoções e modificar o seu tom, sentimento e escolha de palavras. Haverá cada vez mais provas de que as empresas que utilizam com sucesso a IA para melhorar a experiência das conexões humanas obtêm um retorno significativo do investimento e uma maior eficiência e produtividade.

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam saber mais devem visitar o IntelePeer.