Искусственный интеллект в клиентском опыте, демонстрация прошла, но операционная деятельность застопорилась... «Разрыв доверия» стал переменной

Каждая компания активно инвестирует в усиление клиентского опыта на базе искусственного интеллекта (ИИ), но многие случаи показывают, что эти вложения на практике трудно вывести на этап запуска сервиса. Хотя эффектные пилотные запуски и концептуальные проверки зачастую проходят успешно, при возникновении необычных ситуаций, а также на этапах юридической и безопасности проверки прогресс останавливается, и так называемый «разрыв доверия» считается основной причиной.

Главный технический директор по продуктам LivePerson Крис Мина недавно на конференции Google Cloud Next заявил: «Даже если компании создают отличные концептуальные проверки и рабочие процессы, на практике они часто застревают на этапе внедрения. Обычно они подтверждают только успешные сценарии, а при столкновении с непредвиденными случаями внедрение останавливается.»

«Разрыв между «успешной демонстрацией» и «фактической эксплуатацией»

По словам Криса Мина, в настоящее время многие компании признают необходимость внедрения ИИ для улучшения клиентского опыта. Потребители также ожидают использования ИИ для быстрого и персонализированного обслуживания. Проблема кроется в внутренней структуре принятия решений. Отделы безопасности, юридические службы, комитеты по управлению ИИ опасаются операционных рисков, что зачастую мешает проектам перейти в основную фазу.

В этом процессе компании должны доказать, что ИИ, даже при работе в «нормальном режиме», способен стабильно реагировать на чувствительные запросы, сложные жалобы клиентов или вопросы, связанные с регулированием. Это означает, что простая демонстрация результатов недостаточна для внутреннего одобрения.

LivePerson пытается обеспечить доверие с помощью синтетического тестирования

LivePerson предложила решение под названием «Syntrix». Эта платформа предназначена для моделирования тысяч сценариев клиентов с помощью синтетических пользователей и сгенерированных тестовых случаев, позволяя имитировать реальные ситуации до развертывания системы. Для компаний это означает возможность проверить различные переменные и исключительные ситуации, а также накопить результаты в виде данных.

Крис Мина объяснил: «Когда компании сталкиваются с препятствиями со стороны отделов безопасности, юридических служб или комитетов по ИИ, им нужно иметь возможность представить данные, подтверждающие, что «мы протестировали все эти сценарии». Ключевое здесь — не расплывчатая уверенность, а доверие, основанное на доказательствах и данных.»

Этот подход становится все более важным на современном рынке клиентского опыта с ИИ. Ведь компании хотят ускорить внедрение ИИ, но на практике им приходится одновременно управлять ошибочными ответами, обработкой личных данных и возможными повреждениями репутации бренда. Очевидно, что конкурентоспособность ИИ-клиентского опыта в конечном итоге зависит не только от технологий, а от «уверенности в безопасной эксплуатации».

Создание системы мониторинга в реальном времени — «стражевой агент»

Помимо тестирования, LivePerson усиливает функции управления операционной деятельностью в реальном времени. Компания заявила, что с помощью «Стражевого агента» (Guardian Agent) можно контролировать все диалоги, включая работу с живыми операторами и чат-ботами, с охватом 100%. Такой механизм позволяет постоянно оценивать, проходят ли взаимодействия без сбоев или требуют дополнительного вмешательства или повышения уровня.

Это можно рассматривать как механизм снижения риска возникновения неожиданных проблем в системе ИИ-клиентского опыта при взаимодействии с реальными клиентами. Особенно для крупных центров обслуживания, где проверка каждого диалога вручную затруднена, такие функции мониторинга становятся все более востребованными.

Завершение миграции в Google Cloud… теперь задача — «исполнение»

Недавно LivePerson завершила многолетний процесс миграции в Google Cloud. По словам компании, это сняло технологический долг, накопленный за более чем 20 лет локальных развертываний, и заложило основу для использования модели Gemini от Google и масштабной облачной инфраструктуры.

Инфраструктурные преобразования завершены, и следующая задача — обеспечить практическую реализацию ИИ-клиентского опыта в реальной службе. Крис Мина отметил: «Этот тренд невозможно остановить. На рынке есть обещания, потребители ждут, поэтому очень важно помочь брендам безопасно и стабильно реализовать эти обещания.»

В конечном итоге, эти заявления показывают, что рынок ИИ для бизнеса выходит за рамки простого внедрения технологий и переходит к обеспечению «подтверждаемого доверия» и «операционной стабильности». Хотя ожидания потребителей растут, уровень внедрения ИИ-клиентского опыта у компаний все еще остается в однозначных процентах, и причина этого — в вышеописанных факторах.