Ang potensyal alang sa generative AI sama sa ChatGPT nga makabalda kung giunsa ang mga tawo nakig-uban sa mga kompyuter, nagbag-o kung giunsa pagkuha ang kasayuran, ug pagbag-o sa mga trabaho sa tibuuk nga industriya nagbilin ug daghang mga lider sa kompanya nagkamot sa ilang mga ulo. Sama sa ubang mga kalamposan sa AI, ang ChatGPT ug susamang dagkong mga modelo sa pinulongan (LLMs) nagpatunghag dagkong mga pangutana bahin sa ilang epekto sa mga trabaho ug kon sa unsang paagi ang mga kompaniya makagamit niini nga produktibo ug responsable.
Kami nagtuo nga ang nanguna nga mga kompanya dili kinahanglan nga mosulay sa pag-automate sa mga trabaho sa tawo nga wala na naglungtad o mabinantayon nga maghulat sa mga sideline hangtod sa maayo nga dokumentado. mga kakulangan sa generative AI gipaplantsa. Hinuon, sa mga lugar diin ang aplikasyon sa generative AI nagpakita sa saad, ang mga kompanya kinahanglan nga maghimo usa ka labi ka estratehikong taktika. Una, mahimo nilang gub-on ang mga trabaho ngadto sa nagpahiping mga hugpong sa mga buluhaton. Dayon ilang matino kung giunsa ang pagpaila sa generative AI mahimong makaapekto sa matag usa sa mga buluhaton. Makapangita sila, sama sa among gibuhat sa atong researchnga ang net nga epekto sa mga trabaho mao ang paghimo ug usa ka bag-ong hugpong sa mga buluhaton sa trabaho sa tawo – kadaghanan niini adunay mas taas nga kantidad.
Pagbungkag sa mga Buluhaton sa Trabaho
Ang serbisyo sa kostumer, usa ka hinungdanon nga kalihokan sa halos matag industriya, naghatag usa ka matudloan nga kaso sa punto sa mga paagi nga mapauswag sa AI – dili mapapas – mga trabaho. Pananglitan, among nahibal-an nga ang kadaghanan sa trabaho alang sa mga representante sa serbisyo sa kostumer mahimong bahinon sa 13 nga mga buluhaton. Gisusi dayon namo kung giunsa ang pagpaila sa generative AI mahimong makaapekto sa matag usa sa mga buluhaton. Upat sa mga buluhaton nagpabilin nga wala mausab ug mahimo sa hingpit sa mga tawo. Upat ka mga buluhaton mahimong hingpit nga awtomatiko. Lima ka mga buluhaton ang mahimong madugangan aron matabangan ang mga tawo nga molihok nga mas epektibo. Ug lima ka bag-o, taas nga kantidad nga mga buluhaton ang mitungha. Tawhanon, awtomatiko, gipadako, ug mitumaw nga mga buluhaton – kini ang mga sangkap sa usa ka bag-ong pagsagol sa mga buluhaton diin ang mga kompanya kinahanglan nga magdesinyo pag-usab sa mga trabaho aron makuha ang labing kataas nga bentaha gikan sa generative AI.
Ang upat ka mga buluhaton sa tawo, nga wala maapektuhan sa generative AI ug hingpit nga gihimo sa mga kawani sa serbisyo sa kostumer, naglakip sa mga kalihokan sama sa paghan-ay sa mga palibot nga nag-atubang sa kustomer ug pagdumala sa mga operasyon sa organisasyon, mga kalihokan, ug mga pamaagi. Ang upat ka mga buluhaton sa serbisyo sa kostumer nga mahimong hingpit ug epektibo nga awtomatiko naglakip sa mga nagbalikbalik nga istruktura nga mga buluhaton sama sa pagtino sa mga presyo sa mga butang ug serbisyo ug pagkolekta sa mga bayad. Ug ang lima nga gipadako nga mga buluhaton sa serbisyo sa kostumer nga kinahanglan nga bag-ohon pag-usab sa palibot sa kolaborasyon tali sa customer service reps (CSRs) ug generative AI naglakip sa mga kalihokan sama sa pagtubag sa mga problema o pangutana sa kostumer, paghatag impormasyon sa mga bisita, kliyente, o kustomer, ug pagpasiugda sa mga produkto o serbisyo. .
Bisan pa sa asoy sa media sa kasukwahi, ang generative AI dili magwagtang sa tibuok nga mga kategoriya sa mga trabaho, sama niadtong anaa sa serbisyo sa kustomer. Ang pag-automate mao ang labing maayo nga bahin sa pag-abli sa potensyal sa tawo sa pagbuhat sa mga buluhaton nga lahi ug pagbuhat sa lainlain, mas taas nga kantidad nga mga buluhaton.
Sa among libro, Tawo + Makina: Pag-reimaging sa Trabaho sa Panahon sa AI, gidetalye namo kung giunsa paggamit sa mga nanguna nga kompanya ang artificial intelligence aron madugangan ang mga kapabilidad sa tawo, dili ilisan kini. Ang parehas nga dinamiko ang magduso sa paggamit sa generative AI samtang ang mga kompanya nangita labi pa nga mamugnaon nga mga paagi aron ma-tap ang gahum sa kolaborasyon sa tawo-machine.
Pananglitan, ang abilidad sa generative AI nga magbutang ug daghang impormasyon sa tudlo sa mga CSR dako kaayog dugang nga kapasidad sa pagsulbad sa problema sa kustomer nga mas bug-os ug dali kay sa chatbot lang o CSR nga nagsunod sa usa ka rote script. Apan tungod kay ang panag-istoryahanay nga AI usahay makahimo og katuohan nga tingog apan bisan pa niana dili husto, walay kalabutan, o walay hinungdan nga mga tubag, ang usa ka tawo kinahanglan nga magpabilin sa loop aron masiguro ang katukma ug kasaligan sa mga sugyot ug impormasyon nga hinimo sa makina.
Pagbutang ug Premium sa Human Expertise
Ang usa ka mamugnaon nga pagsagol sa mga buluhaton sa tawo, awtomatiko, ug gipadako nga serbisyo sa kostumer makahatag sa mga organisasyon og usa ka lakang sa dili kaayo mahanduraw nga mga kakompetensya. Apan kami nagtuo nga aron ma-tap ang tibuuk nga potensyal sa generative AI, ang mga kawani sa serbisyo sa kostumer kinahanglan nga maghimo bag-o ug wala pa kaniadto nga mga buluhaton nga nagbutang usa ka premium sa lahi nga mga buluhaton sa tawo.
Nahiuyon kini sa among mga nahibal-an sa among labing bag-o nga libro Radikal nga Tawo, diin among gidetalye ang mga paagi diin bisan ang mas bag-o nga mga pamaagi sa AI, nga paspas nga gipasa sa mga pagpit-os sa pandemya, nagpataas sa mga pangagpas bahin sa papel sa mga tawo sa nag-uswag nga ekosistema sa teknolohiya. Imbes nga dominado sa intelihenteng mga makina, ang mga tawo karon naggiya kanila base sa tawhanong kasinatian, panglantaw, ug kahanas. Sa tinuud, ang ChatGPT ug ang mga gisundan niini gibansay sa usa ka teknik nga gitawag nga reinforcement learning gikan sa feedback sa tawo (RLHF), ug ang mga nag-develop niini nagpadayon sa pagpino niini base sa kung giunsa kini gigamit sa mga tawo online. Ingon usa sa mga developer sa ChatGPT misulti Pagrepaso sa Teknolohiya, “Kini ang sekretong sarsa sa ChatGPT. Ang sukaranan nga ideya mao ang pagkuha sa usa ka dako nga modelo sa sinultian nga adunay kalagmitan nga iluwa ang bisan unsang gusto niini…
Sa natad sa serbisyo sa kostumer, ang pag-abut sa generative AI, nga gigiyahan sa mga tawo, magkinahanglan sa ingon nga mas taas nga pagkahan-ay sa cognitive nga trabaho sama sa paghukom, panabut, moral nga pangatarungan, ug kabag-ohan. Layo kaayo kini sa pagsunod sa mga script o pagtugyan sa mga kustomer ngadto sa uban, mas batid nga mga CSR. Kadaghanan niining mas taas nga pagkahan-ay nga trabaho magpunting sa pagmentinar, pagmonitor, ug pagpaayo sa performance sa generative AI mismo. Samtang ang mga CSR dungan nga naggamit sa sistema ug nagtimbang-timbang sa performance niini, ang ilang internal nga radar kinahanglan kanunay nga on. Tungod kay kini nga mga kalihokan adunay mas taas nga pagkahan-ay, kini ingon og dili kaayo managsama nga mga buluhaton kaysa sama sa nagpadayon nga mga responsibilidad, nanginahanglan daghang pagkasensitibo, bag-ong pamatasan, ug panabut. Sa among pag-analisar, nakit-an namon ang labing menos lima ka bag-ong mga buluhaton nga kinahanglan nga ilakip sa mga trabaho sa serbisyo sa kustomer sa umaabot.
Pagtinguha sa padayon nga pag-uswag.
Tungod kay ang generative AI paspas nga nag-uswag, ang mga organisasyon sa serbisyo sa kostumer kinahanglan nga padayon nga mangita bag-o ug labi ka kusgan nga mga paagi aron magamit kini. Dili lang kini usa ka tahas alang sa mga tigdesinyo apan alang usab sa mga CSR, nga nahibal-an mismo kung unsa ang nagtrabaho, dili nagtrabaho, o mahimo’g mapaayo. Ang ilang panabut ug kasinatian mahimong bililhon sa mga lugar sama sa pagserbisyo sa kaugalingon, awtomatiko nga pagtubag, ug pag-personalize. Ang mga lider sa mga organisasyon sa serbisyo sa kustomer kinahanglan nga maghimo mga agianan o proseso alang sa mga CSR aron mahatagan ang ilang input.
Pagsiguro nga ang sistema nahiuyon sa kustomer.
Ang pagtino kung ang usa ka generative AI-driven nga sistema tukma nga nagsukod sa katuyoan sa tawo, mao ang pagsulbad kung unsa ang gusto sa kustomer nga masulbad, ug pagbuhat niini sa paagi nga nahiuyon sa mga kantidad sa kustomer mahimong usa ka nagpadayon nga buluhaton sa tawo. Ang mga kawani sa serbisyo sa kostumer kinahanglan nga makahimo sa pagtimbang-timbang sa mga interaksyon sa kustomer sa kana nga mga termino, padayon nga siguruha nga ang output sa makina nahiuyon sa kanila, ug adunay paagi sa pagreport sa misalignment.
Pagsulay ug pagtimbang-timbang sa mga avatar alang sa mga interaksyon sa kustomer.
Ang pagsundog sa mga dagway ug kinaiya sa tawo sa mga avatar sa usa ka panag-istoryahanay nga AI mahimong usa ka hinungdanon nga paagi sa paghimo og relasyon sa mga tiggamit. Apan ang mga kawani sa serbisyo sa kostumer kinahanglan nga magpadayon sa pag-monitor ug pagtimbang-timbang sa daghang mga peligro nga gipadagan sa ingon nga mga representasyon sama sa walay panimuot nga mga pagpihig nga gilakip sa hitsura sa avatar, gender, ug tono sa tingog. Naglihok kini nga mga target, ug ang pagpadayon niini magkinahanglan og pagkasensitibo sa bahin sa mga trabahante sa serbisyo sa kustomer.
Pag-monitor sa pagkapribado sa datos ug pagminus sa bias sa datos.
Ang mga kompanya kinahanglan kanunay nga mahunahuna kung pila ang datos nga ilang nakolekta ug kung ang paggamit niini nagsundog sa mga bias sa sistema sa AI. Makakat-on ang mga representante sa serbisyo sa kostumer nga makit-an ang mga isyu sa pagkapribado sa datos ug ipataas kini dayon sa mga superbisor. Mahimo usab nila nga sulayan ang mga bag-ong gamit sa sistema alang sa mga potensyal nga bias, usa ka buluhaton diin ang ilang pagsulay sa mga avatar kinahanglan makatabang sa pag-andam kanila.
Pagsiguro sa etikal nga pamatasan sa makina.
Ang panag-istoryahanay nga AI makadugang sa pagsalig ug pakiglambigit, makahupay sa kamingawug adunay bisan gipakita nga saad sa pagtabang sa mga bata nga adunay autism disorder ug mga tawo nga naayo gikan sa trauma. Apan ang ingon nga mga abilidad nagmugna usab daghang mga isyu sa pamatasan ug pagsunod. Ang panag-istoryahanay nga AI mahimo nga labi ka makapadani, nga inubanan sa abilidad niini sa pagmugna og pagsalig, mahimong magamit sa pagbaligya sa mga produkto ug serbisyo nga dili gusto o kinahanglan sa mga kostumer. Dugang pa, ang AI nga panag-istoryahanay mahimong mag-profile sa mga tiggamit sa sukod ug mapahimuslan ang ilang emosyonal ug panghunahuna nga mga bias – usa ka praktis nga klaro nga gidili ubos sa Digital Services Act sa European Union. Ang mga kawani sa serbisyo sa kostumer, labi na kadtong nalambigit sa pagbaligya sa mga produkto ug serbisyo, talagsaon nga gibutang aron masabtan kung ang makina anaa sa labing maayo nga pamatasan ug kung kini molihok sa usa ka linya sa pamatasan.
Ang Dalan sa Atubangan
Ang serbisyo sa kustomer, samtang gihulagway, nagrepresentar lamang sa usa ka gamay nga tipik sa epekto nga mahatag sa AI sa tibuuk nga organisasyon – ug sa dili madugay. Dili sama sa uban pang dagkong mga inobasyon diin ang teknolohiya usa ka medyo lig-on nga “produkto” sa diha nga ang negosyo nagsugod sa pagsagop niini, ang ebolusyon sa generative AI ug LLMs mahitabo dungan sa pagsagop tungod kay ang breakthrough dako kaayo. Ang mga kompanya dili makaya sa paghulat. Ang mga lider kinahanglan nga magsugod karon sa pagbuhat sa lisud nga trabaho sa pag-imbento pag-usab sa mga trabaho ug paghimo sa labing epektibo nga pagsagol sa mga tawo, awtomatiko, gipadako, ug mitumaw nga mga buluhaton sa konteksto sa piho nga negosyo sa kompanya.
Tungod kay ang pagsagop ug ebolusyon sa teknolohiya hapit dungan nga mahitabo, ang generative AI kanunay nga makabalda. Apan magpagawas usab kini sa pagkamamugnaon sa tawo ug maghatag gahum sa mga tawo sa pagsulbad sa mga problema nga dili masulbad kaniadto. Hunahunaa, pananglitan, ang usa ka generative AI system nga padayon nga gibansay, sa bahin, sa mga interaksyon sa kostumer ug gigamit kung unsa ang “nahibal-an” niini aron isugyot ang dili mahunahuna nga mga produkto ug serbisyo kaniadto. Labaw pa sa pagmina sa datos ug uban pang mga gamit sa pag-uswag sa produkto ug pagpamaligya, ang ingon nga sistema mahimo’g makamugna mga ideya sa produkto nga adunay usa ka nuance ug espesipiko nga naglakip sa mga detalye sa disenyo, gidak-on sa merkado, ug ang agianan sa nagpadayon nga ebolusyon ug pagpauswag sa bag-ong produkto.
Kini nga gahum sa generative AI ug dagkong mga modelo sa lengguwahe aron masabtan ang tanan nga kasaysayan, konteksto, nuance, ug katuyoan sa usa ka negosyo nagtanyag usa ka higayon sa usa ka henerasyon. Uban ang gahum sa pagkuha gikan sa bisan unsang butang nga gipasa pinaagi sa lengguwahe (mga dokumento, email, chat, video ug audio recording, ingon man ang imong mga aplikasyon ug sistema), mahimo ka nga mogawas sa pikas bahin nga nahibal-an ang tanan nga nahibal-an sa imong organisasyon nga magmaneho sunod. -pagbag-o sa lebel, pag-optimize, ug reinvention.
Ang katulin sa pag-uswag magpadayon nga makapahingangha. Nagsugod na kami sa usa ka talagsaon nga kulbahinam nga panahon nga sa sukaranan magbag-o sa paagi sa pag-access sa kasayuran, paghimo sa sulud, pagserbisyo sa mga panginahanglanon sa kustomer, ug pagpadagan sa mga negosyo. Ang mga kompanya nga nag-una ug labing agresibo nagbarug aron makahimo og usa ka outsize nga bentaha sa mga nagduha-duha, nagpataas sa mga kapabilidad sa empleyado, nalipay sa mga kustomer, ug nagpaila sa kusgan nga bag-ong mga modelo sa negosyo.
