AI – zrozumieć intencje

Sebastian Kopiej

Artykuły

Dzięki wykorzystaniu technologii AI firma może obsługiwać większą liczbę klientów i zadań przy minimalnym wzroście kosztów i bez znacznego zwiększania zasobów.

W Polsce wiele firm już korzysta z potencjału AI w celu usprawnienia swoich procesów komunikacyjnych. A jak podają dane Influencer Marketing Hub, aż 91 proc. internautów wchodzi w interakcje z chatbotami dostępnymi na stronach internetowych. Przyjrzymy się zarówno wyzwaniom, jak i sukcesom związanym z komunikacją w erze AI.

Pomimo korzyści płynących z wprowadzenia AI do procesów komunikacyjnych niektóre polskie firmy nadal borykają się z pewnymi mankamentami w tej dziedzinie. Wśród tych najważniejszych znajdują się m.in.

Brak personalizacji – gorsza komunikacja

Brak personalizacji w automatyzacji komunikacji sprawia, że interakcje z klientami są pozbawione indywidualnego podejścia i nie uwzględniają unikalnych preferencji i potrzeb każdej osoby. Chociaż automatyzacja może przynieść wiele korzyści, takich jak skrócenie czasu odpowiedzi i zwiększenie efektywności, istnieje ryzyko, że niedostosowanie komunikatu wpłynie negatywnie na relacje z klientami.

Konsumenci oczekują spersonalizowanego doświadczenia. Chcą czuć się ważni i docenieni przez firmę, z którą się kontaktują. Odpowiednie dostosowanie treści, oferty i rekomendacji do ich indywidualnych preferencji i historii zakupów może znacznie zwiększyć zaangażowanie i zadowolenie. A brak spersonalizowanego podejścia może prowadzić do utraty klientów na rzecz konkurencji.

Brak personalizacji może prowadzić także do utraty zaufania klientów, gdyż mogą poczuć się zignorowani po otrzymaniu standardowej, ogólnikowej odpowiedzi bez uwzględnienia ich indywidualnego kontekstu. To z kolei może spowodować obniżenie lojalności i zaangażowania oraz zwiększyć ryzyko negatywnych opinii o firmie. Dodatkowo brak personalizacji może ograniczać również możliwości dotarcia do klientów z odpowiednimi informacjami i ofertami.

Automatyzacja komunikacji, jeśli nie jest odpowiednio spersonalizowana, prowadzi do wysyłania nieodpowiednich wiadomości do nieodpowiednich odbiorców. Efekt? Pojawiające się frustracja i wzrost prawdopodobieństwa, że wiadomości będą ignorowane lub oznaczone jako spam.

Problem ze zrozumieniem intencji klienta

Pomimo postępu technologicznego w dziedzinie rozpoznawania mowy i analizy języka naturalnego, AI nadal ma trudności z pełnym zrozumieniem intencji klienta.

Po pierwsze, język naturalny jest niezwykle złożony i pełen niuansów, co sprawia, że zrozumienie go bywa trudne nawet dla zaawansowanych systemów AI. Słowa i zdania mogą mieć wiele różnych znaczeń w zależności od kontekstu, a także mogą być wyrażane za pomocą idiomatów, kolokacji i zwrotów, które są trudne do interpretacji przez maszynę.

Po drugie, istnieje problem zrozumienia intencji ukrytych lub niejednoznacznych. Często klienci wyrażają swoje potrzeby i oczekiwania w sposób niejasny, co wymaga od systemów AI zdolności do interpretowania kontekstu i wyłapywania niuansów. Na przykład klient może używać ogólnych słów lub skrótów, które wymagają dodatkowych informacji, aby zrozumieć ich rzeczywiste intencje.

Dane używane do trenowania modeli AI często są ograniczone lub niekompletne. Tymczasem systemy AI opierają się na ogromnej ilości danych treningowych, aby nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawać wzorce i tworzyć modele predykcyjne. Jeśli dostępne dane nie obejmują szerokiej gamy różnych intencji klientów, system może mieć trudności w zrozumieniu mniej typowych lub nietypowych zapytań. W rezultacie niektóre odpowiedzi generowane przez AI mogą być niewłaściwe lub niepełne, co utrudnia efektywną komunikację. Może to prowadzić do frustracji klientów, którzy oczekują precyzyjnych i adekwatnych odpowiedzi na swoje pytania lub potrzeby.

Rozwój zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, takich jak głębokie sieci neuronowe, może przyczynić się do poprawy zrozumienia intencji klientów. Wprowadzenie większej różnorodności danych treningowych, uwzględniających różne konteksty i style komunikacji, może również przynieść lepsze rezultaty.

Dodatkowo istotne jest, aby systemy AI były w stanie współpracować z żywymi operatorami lub obsługą klienta, aby w razie potrzeby uzyskać dodatkowe informacje lub wyjaśnienia. Kombinacja sztucznej inteligencji z interwencją człowieka może zapewnić bardziej kompleksową i satysfakcjonującą obsługę klienta.

Bezpieczeństwo danych i ataki hakerskie

Jednym z głównych zagrożeń jest potencjalne naruszenie prywatności klientów. W trakcie komunikacji z AI klienci mogą ujawniać wrażliwe informacje, takie jak dane osobowe, numery kont bankowych, hasła czy informacje medyczne. W przypadku nieodpowiedniego zabezpieczenia tych danych istnieje ryzyko, że mogą one zostać wykradzione lub wykorzystane w niepożądany sposób. To może prowadzić do utraty zaufania klientów i poważnych konsekwencji prawnych dla firmy.

Innym zagrożeniem jest potencjalne wykorzystanie AI do ataków hakerskich lub manipulacji. Jeśli nie zostaną podjęte odpowiednie środki ostrożności, tacy intruzi mogą próbować wykorzystać luki w systemach AI, aby uzyskać dostęp do poufnych danych klientów lub wprowadzać błędne informacje do komunikacji. Na przykład, mogą próbować podszywać się pod system AI, aby wyłudzić informacje od klientów lub rozpowszechniać fałszywe wiadomości.

Przykłady udanej komunikacji z udziałem AI w polskich firmach

Pomimo wspomnianych wyzwań, wiele polskich firm odnosi sukcesy w dziedzinie komunikacji, wykorzystując AI jako narzędzie ułatwiające procesy. Używają jej m.in. do:

• generowania wyników wyszukiwania w internecie,
• personalizacji reklam w sieci,
• tłumaczenia tekstów na różne języki,
• automatyzacji procesów sprzedażowych,
• automatycznych odpowiedzi,
• nawigowania na drogach.

Oto kilka przykładów firm, które osiągnęły znaczące rezultaty:

• Jedna z największych polskich sieci sprzedaży detalicznej wykorzystuje AI do personalizacji komunikacji z klientami. Dzięki analizie danych i uczeniu maszynowemu są w stanie dostarczać spersonalizowane rekomendacje produktów, co przyczynia się do zwiększenia zaangażowania klientów i generowania większych dochodów.
• Lider rynku ubezpieczeń w Polsce wprowadził chatboty do swojej strategii komunikacji. Chatboty pomagają klientom w szybkim i skutecznym rozwiązywaniu problemów, odpowiadając na pytania i udzielając informacji na temat produktów i usług. To usprawnienie przyczyniło się do zwiększenia efektywności komunikacji i usług klienta.
• Największa polska platforma handlowa wykorzystuje AI do automatyzacji obsługi klienta. Dzięki temu jest w stanie szybko reagować na zapytania i proaktywnie rozwiązywać problemy użytkowników. Ta efektywna komunikacja przyczynia się do zwiększenia zadowolenia klientów i budowania pozytywnego wizerunku firmy.

AI i skalowanie działalności

Warto nadmienić, że AI może przyczynić się do skalowalności działalności firmy. Dzięki wykorzystaniu technologii AI firma może obsługiwać większą liczbę klientów i zadań przy minimalnym wzroście kosztów. Automatyzacja procesów, personalizacja komunikacji i efektywność obsługi klienta umożliwiają firmie rozszerzenie działalności bez konieczności znacznego zwiększania zasobów.

Więcej sukcesów w komunikacji firm

Wprowadzenie sztucznej inteligencji do procesów komunikacyjnych niesie ze sobą zarówno wyzwania, jak i korzyści dla polskich firm. Personalizacja, zrozumienie intencji i bezpieczeństwo danych to tylko niektóre z wyzwań, z jakimi firmy muszą się zmierzyć. Jednak dzięki odpowiednim strategiom i wykorzystaniu AI do usprawnienia komunikacji wiele firm odnosi sukcesy, zwiększając zaangażowanie klientów i poprawiając jakość obsługi. Kluczem do osiągnięcia pozytywnych rezultatów jest świadomość wyzwań i zdolność dostosowania się do dynamicznego środowiska komunikacyjnego.  

Sebastian Kopiej, prezes Zarządu Commplace.