المحتوى
أحدثَ الذكاء الاِصطناعي (AI) ثورة في مجال خدمة العملاء، ممَّا أتاحَ للشركات تبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة. ومع ذلك، فإنَّ بعض المتخصِّصين في الخدمة يُثيرون مخاوف بشأن تنفيذ حلول الذكاء الاِصطناعي الجديدة .
لهذا السَّبب نُسلِّط الضوء في مقالنا اليوم، على أبرز هذه المخاوف وكيفية التعامل معها وسُبل معالجتها.
المخاوف الرئيسية حول تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء
تشمل المخاوف الرئيسيَّة لدمج الذكاء الاِصطناعي في خدمة العملاء ما يلي:
1- تأثير الخدمة الاصطناعية على رضا العملاء
وفقاً لتقرير أجرته (hubspot) فإنَّ (44%) من محترفي خدمة العملاء الذين لا يستخدمون الذكاء الاِصطناعي حالياً في عملهم، يعتقدون أنَّ الخدمة الاِصطناعية قد تجعل العملاء أقلّ رضا من التواصل البشري.
إذ تدور خدمة العملاء حول بناء علاقة ومعالجة اِحتياجات العملاء. ويكمن الخوف هنا أنَّ الذكاء الاِصطناعي قد لا يتمكَّن من تقديم التعاطف والفهم الذي يُقدِّمه الوكلاء البشريون. ولمعالجة هذا القلق، يجب على الشركات:
- تطبيق نهج مُتكامل: من خلال دمج الذكاء الاِصطناعي مع الدَّعم البشري، يمكن للشركات الاِستفادة من مزايا كليهما. بحيث يمكن لأدوات الذكاء الاِصطناعي التعامل مع الاِستفسارات الروتينية، بينما يُمكن تحويل المشكلات المعقَّدة أو ذات الطَّابع العاطفي إلى الوكلاء البشريين.
- تدريب أنظمة الذكاء الاِصطناعي على التعاطف: يجب على المطوِّرين التركيز على تدريب خوارزميات الذكاء الاِصطناعي لفهم عواطف العملاء والاِستجابة لها بشكل فعَّال. يُمكن اِستخدام تقنيَّات معالجة اللُّغات الطبيعية (NLP)؛ للكشف عن الإشارات العاطفية وصياغة الاِستجابات المناسبة.
2- عدم تخصيص تجربة العملاء
يعتقد (36%) من المتخصِّصين أنَّ خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاِصطناعي ليست شخصيَّة مثل التي يُقدِّمها الإنسان. وهناك مخاوف من أنَّ الاِعتماد على التفاعلات التي يتمّ تشغيلها بواسطة الذكاء الاِصطناعي ستجعل العملاء يشعرون بعدم الاِنتماء. ولضمان تجربة مخصَّصة للعملاء، يمكن للشركات:
- جمع بيانات العملاء والاِستفادة منها: حيثُ يُمكن للشركات الوصول إلى رؤى قيّمة حول العملاء من خلال دمج أنظمة الذكاء الاِصطناعي مع برامج خدمة العملاء. اِستخدم هذه البيانات لتخصيص التفاعلات وتوفير تجربة أكثر تخصيصاً.
- اِستخدام الذكاء الاِصطناعي للمحادثة: يمكن لخوارزميات فهم اللُّغة الطبيعية وتوليدها أن تجعل تفاعلات الذكاء الاِصطناعي أكثر قدرة على التحاور. كما يمكن جعل شخصيات روبوتات الدردشة (Chatbot) تعكس قيم العلامة التجارية، لِجعل التفاعلات أكثر جاذبية للعملاء.
3- التفسير الخاطئ والأخطاء
على الرّغم من التطوّرات، قد تحدث حالات تُسيء فيها نماذج الذكاء الاِصطناعي التوليدية فهم اِستفسارات العملاء أو تُقدِّم اِستجابات غير دقيقة. يؤثّر هذا التحدِّي على موثوقية ودقّة المعلومات المقدَّمة للعملاء، خاصَّةً عندما يتعلَّق الأمر بتفاصيل حاسمة مثل حالة الطَّلب أو سياسات الشركة.
4- الخصوصية والسرية
إحدى المخاوف الرئيسيَّة الأخرى المتعلِّقة باِستخدام الذكاء الاِصطناعي في خدمة العملاء هي؛
- المشاركة المحتملة للمعلومات الشخصية للعملاء. ممَّا قد يؤدِّي إلى مخالفة قوانين خصوصيّة البيانات واِنتهاك سريَّة المعلومات.
- كما يوجد أيضاً خطر الكشف غير المقصود عن معلومات سريّة وتهديد أسرار العمل.
5- ضعف القدرة على التنفيذ
على الرّغم من أنَّ نماذج الذكاء الاِصطناعي التوليدية تتفوَّق في توليد المحتوى. وهي ممتازة في محاكاة الحوار بأسلوب شبيه بالأسلوب البشري، إلَّا أنَّها لا تستطيع تنفيذ إجراءات نيابة عن العملاء، مثل الحصول على معلومات الطَّلب من نظام آخر أو مساعدتهم في تسجيل الدّخول إلى حساباتهم.
6- مشكلة الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي
يمكن أن يصبح الاِعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي مصدر قلق، حيث إنَّ أيّ مشاكل أو قيود فنيّة قد تُعيق رضا العملاء.
وللحدّ من هذه المخاطر، يمكن للشركات مراقبة أداء أنظمة الذكاء الاِصطناعي وتحسينها باِستمرار. من خلال قياس معايير الدِّقة ومعدَّلات رضا العملاء، ومعالجة أيّ مشكلات تمَّ تحديدها بسرعة لتحسين الأداء.
كما يمكن توفير خيارات اِحتياطية، في الحالات التي لا يستطيع فيها الذكاء الاِصطناعي حلّ اِستفسار العميل، مثل ضمان الاِنتقال السلس إلى الوكلاء البشريين الذين يمكنهم المساعدة.
كيفية معالجة مخاوف الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء
للاِستفادة القصوى من خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاِصطناعي ومعالجة المخاوف المتعلِّقة بها، يجب على الشركات مراعاة الممارسات التالية:
- الجمع بين الذكاء الاِصطناعي والوكلاء البشريين: إنَّ تحقيق الموازنة بين الدَّعم المستند إلى الذكاء الاِصطناعي والوكلاء البشريين يساعد الشركات على اِستغلال كفاءة الأتمتة مع الحفاظ على اللَّمسة الشخصية والتعاطف الذي يقدِّره العملاء، وبالتالي تحقيق تجربة أكثر توازناً لهم.
- المراقبة والتحسين المستمرّ: قم بتقييم أداء أنظمة خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاِصطناعي بشكل منتظم، وأجرِ التعديلات بناءً على ملاحظات العملاء لضمان تحسين الأداء باِستمرار.
- اِستخدام بيانات عالية الجودة للتدريب: يُعدُّ الاِستثمار في بيانات ذات جودة عالية ومتنوّعة ودقيقة لتدريب أنظمة الذكاء الاِصطناعي أمر ضروري؛ لضمان فعَّاليتها في التعامل مع اِستفسارات العملاء وتوفير الدَّعم المخصص.
- تدريب أنظمة الذكاء الاِصطناعي على التعاطف: لفهم مشاعر العملاء والاِستجابة لعواطفهم بفعَّالية.
- جمع بيانات العملاء: والاِستفادة منها لتخصيص تفاعلات العملاء.
- اِستخدام تقنيّات الذكاء الاِصطناعي الحواري: لجعل التفاعلات أكثر إثارة للاِهتمام.
- حدِّد توقّعات واضحة: قم بتوصيل قدرات وقيود أنظمة الدَّعم المستندة إلى الذكاء الاِصطناعي للعملاء بوضوح. ممَّا يضمن وضع توقّعات واقعية لديهم حول مستوى المساعدة التي يمكنهم الحصول عليها من النظام الآلي.
- التركيز على تجربة المستخدم: إعطاء الأولويَّة لتجربة المستخدم عند تصميم حلول خدمة العملاء المدعومة بالذكاء الاِصطناعي، والتأكّد من سهولة الاِستخدام وجذب العملاء.
- تنفيذ تدابير قويَّة للخصوصيّة والأمان: حماية بيانات العملاء من خلال تنفيذ تدابير خصوصيّة وأمنية صارمة. وبالتالي ضمان حماية المعلومات الحسَّاسة وإعطاء العملاء ثقة في قدرة النظام الذَّكي على التعامل مع بياناتهم بشكلٍ آمن.
الخلاصة
في النهاية، إنَّ تبني حلول الذكاء الاِصطناعي في مجال خدمة العملاء يحمل العديد من الفوائد. غير أنَّ هذا لا يُمكن أن يتحقَّق دون معالجة وتجاوز المخاوف المرتبطة بهذهِ التقنية، والعمل على بناء ثقة العملاء. والاِستمرار في تحسين جودة الخدمات المقدَّمة بما يتواءم مع توقُّعاتهم واِحتياجاتهم.
