Czy AI zastąpi pracowników obsługi niestandardowej?

Podsumowanie: Pytanie „Czy AI zastąpi pracowników obsługi klienta?” jest uzasadnione. Jednak rola ta ulega zmianie, a nie zanika. Dowiedz się, jak wyprzedzić konkurencję.

Najważniejsze wnioski

Czy AI naprawdę zastąpi pracowników obsługi klienta?

AI nie zastąpi całkowicie pracowników obsługi klienta, ale zmienia charakter ich role. Rutynowe zadania, takie jak odpowiadanie na podstawowe zapytania, sporządzanie odpowiedzi i podsumowywanie interakcji, są w coraz większym stopniu poddawane automatyzacji.

Pracownicy ludzcy pozostają niezbędni w obszarach wymagających złożoności emocjonalnej, subtelnej oceny sytuacji, zgodności z przepisami i radzenia sobie w nieprzewidywalnych sytuacjach.

Pracownicy, którzy wykonują wyłącznie zadania zgodnie ze scenariuszem, są bardziej narażeni na ryzyko zastąpienia przez innych niż ci, którzy integrują technologie i wykonują bardziej złożone zadania.

Wpływ na rzeczywistość: co już zostało zautomatyzowane

Kilka lat temu kolejki były wypełnione pytaniami typu „kopiuj-wklej”, agenci ręcznie przeszukiwali bazy wiedzy i sporządzali podsumowania każdej rozmowy.

Obecnie chatboty i wirtualni agenci obsługują często zadawane pytania, AI tworzy odpowiedzi i podsumowania, a automatyzacja kieruje, przypisuje etykietę i aktualizuje zgłoszenia. Wielu agentów twierdzi, że ich kolejki wydają się mniejsze, ale bardziej intensywne.

Obecnie AI automatyzuje między innymi:

Teams raportują również wymierne zyski z AI w obszarze wsparcia, a niektóre z nich podają średni zwrot w wysokości 3,50 USD za każdego zainwestowanego dolara, jak podsumowują statystyki Fullview dotyczące obsługi klienta opartej na AI.

Obecnie wielu pracowników na co dzień edytuje projekty AI, zajmuje się trudnymi eskalacjami i wykrywa wzorce dotyczące poprawek produktów.

Nowe trendy w AI kształtujące obsługę klienta / doświadczenia klientów

AI to już nie tylko chatbot w rogu ekranu. Ma ona wpływ na routing, coaching, analitykę i projektowanie ścieżek klienta.

Rosną oczekiwania dotyczące szybszego rozwiązywania problemów, lepszej personalizacji i większej spójności, co zmienia zakres obowiązków pracowników obsługi niestandardowej i sposób ich oceny.

1. Generatywni asystenci AI dla agentów

Gen AI copilots tworzy projekty odpowiedzi, podsumowuje historię, sugeruje kolejne kroki i przenosi fragmenty wiedzy do obszaru roboczego. Pracownicy mają za zadanie nadzorować, poprawiać i personalizować te projekty.

Podnosi ten pasek w zakresie wiedzy o produktach, oceny tonu i szybkości, jednocześnie zmniejszając czas poświęcany na ręczne wyszukiwanie.

2. Kompleksowa selekcja i kierowanie AI

Systemy AI coraz częściej decydują o najlepszym sposobie rozwiązania każdego problemu we wszystkich kanałach i kolejkach. Rutynowe przedłużenia przechodzą do samoobsługi, a złożone lub sprawy o wysokiej wartości są kierowane do starszych pracowników.

Agenci otrzymują mniej zgłoszeń o niskiej wartości i więcej problemów wymagających własności i koordynacji między zespołami.

3. Stały monitoring jakości i coaching

AI QA może skanować niemal każdą rozmowę telefoniczną i czat pod kątem zgodności, nastrojów i możliwości szkoleniowych. Przełożeni poświęcają mniej czasu na próbkę, a więcej na szkolenia.

Pracownicy otrzymują częstsze, bardziej szczegółowe informacje zwrotne, co może sprawiać wrażenie dodatkowej kontroli, ale często poprawia spójność i wyniki obsługi niestandardowej.

4. Informacje o klientach i strategia CX oparte na AI

Dane dotyczące interakcji stają się źródłem decyzji dotyczących produktów i polityki. AI grupuje zgłoszenia według tematów, które podkreślają wady lub tarcia.

Doświadczeni pracownicy mogą przejść do ról związanych z analizą opinii klientów lub doświadczeń klientów, przekładając wzorce na rozwiązania i priorytety planu działania.

Trendy sprawiają, że rola ta staje się bardziej analityczna i oparta na technologii, a nie przestarzała. Dlatego następnym krokiem jest wybór umiejętności, które należy wzmocnić, a które można odłożyć na bok.

Umiejętności, które warto rozwijać, a które warto porzucić

Sztuczna inteligencja zmienia profil pracy z obsługi dużej liczby spraw i wykonywania skryptów na rozwiązywanie problemów, empatię i pracę z narzędziami. Celem jest bycie osobą, której sztuczna inteligencja pomaga, a nie zastępuje.

Potwierdzają to historie społeczności, w której wielu pracowników przechodzi do roli zarządzania botami, operacji lub analiz.

Umiejętności, na których warto się skupić

Oto umiejętności, które zyskują na wartości w miarę rozwoju podstawowych funkcji /AI:

Wprowadź to w życie, obserwując pracę zespołów technicznych, zgłaszając się do ulepszania artykułów wiedzy i testując funkcje AI w wersji beta. Wyrób sobie nawyk przeglądania jednego trudnego zgłoszenia tygodniowo, a następnie tworzenia lub udoskonalania na jego podstawie przykładowego makra lub bota.

Umiejętności, które należy pomniejszyć lub odciążyć

Nie są one bezużyteczne, ale narzędzia mogą obsłużyć większość zadań:

Skorzystaj z narzędzi, które umożliwiają automatyzację tych zadań, a następnie poproś o przejęcie trudniejszych eskalacji, dokumentacji lub raportowania.

To tworzy pomost w kierunku analityki, projektowania konwersacyjnego lub strategii CX, gdzie liczy się ludzka ocena sytuacji.

Perspektywy kariery

Popyt na usługi pozostaje duży, ponieważ coraz więcej produktów i usług przenosi się do sieci, ale wzrost liczby rola w centrach obsługi klienta, wymagających niskich kwalifikacji, jest ograniczany przez automatyzację i offshoring.

Według statystyk Zendesk dotyczących obsługi niestandardowej opartej na AI, jej zastosowanie jest szerokie, a inwestycje w usprawnione dzięki niej cykle pracy są kontynuowane.

Odporne nisze obejmują branże regulowane, w których nadzór jest obowiązkowy, B2B SaaS i wsparcie techniczne wymagające dogłębnej wiedzy o produkcie oraz marki premium, w których empatia buduje lojalność.

Rośnie również popularność ścieżek hybrydowych, takich jak analityk CX, projektant konwersacji i wsparcie operacyjne AI. Raporty społeczności różnią się w zależności od środowiska, a niektóre firmy BPO odnotowują zamrożenie zatrudnienia, podczas gdy zespoły SaaS utrzymują stałą liczbę pracowników, zmieniając tytuły i podnosząc wymagane umiejętności.

Co dalej: proaktywne kroki, które należy podjąć

Zmiany będą postępować, ale możesz zmniejszyć niepokój, podejmując niewielkie, z widocznością kroki, które odpowiadają rzeczywistemu sposobowi działania AI w obszarze wsparcia. Skoncentruj się na tym, aby stać się osobą, która ulepsza system, a nie osobą, która z nim walczy.

Ustabilizuj swoją rola w ciągu najbliższych 6 miesięcy

Zostań ekspertem ds. narzędzi AI w swoim zespole.

Dowiedz się, jak działają Twoje chatboty i kopiloty, weź udział w szkoleniach dostawców i udzielaj ustrukturyzowanych informacji zwrotnych. Poproś o możliwość obserwowania złożonych przypadków i skorzystaj z coachingu w zakresie interakcji nadzorowanych przez /AI.

Takie działania budują zaufanie potencjalnych klientów i wzmacniają umiejętności, które będą Ci potrzebne, gdy Twoja kolejka zacznie się zapełniać trudniejszymi problemami.

2. Awansuj w łańcuchu wartości w ciągu 6–12 miesięcy

Zrealizuj niewielki projekt badawczy, który pozwoli przełożyć wzorce na konkretne rozwiązania.

Na przykład, instancja, grupuj ostatnie zgłoszenia, określ najważniejsze punkty sporne i przedstaw propozycję działowi produktu lub operacyjnemu.

Tego rodzaju własność przygotuje Cię do pełnienia roli starszego specjalisty ds. wsparcia, współpracownika ds. doświadczeń klientów lub kierownika zespołu.

3. Otwórz nowe ścieżki w ciągu 12–24 miesięcy

Poznaj powiązane role, w których doświadczenie w obsłudze klienta stanowi atut.

Projektowanie konwersacyjne, analityka CX lub operacje AI często zaczynają się od narzędzi do tworzenia bez kodowania i podstawowych umiejętności w zakresie danych, a nie od inżynierii oprogramowania.

Nie musisz zostać inżynierem. Znajomość technologii, ciekawość i wyczucie produktu mogą wiele zdziałać.

Końcowe przemyślenia

AI selektywnie automatyzuje zadania związane z obsługą klienta, ale nie eliminuje tej pracy. Zmienia się jej charakter, a wraz z nim zmienia się Twoja wartość – w kierunku oceny sytuacji, empatii i myślenia systemowego.

Jeśli zajmiesz się złożonymi problemami, pomożesz dostosować narzędzia i udokumentujesz zdobytą wiedzę, znajdziesz ścieżki, które pozwolą zachować ludzki wymiar i będą bardziej interesujące.

Często zadawane pytania

AI już teraz obsługuje rutynowe zapytania, takie jak sprawdzanie statusu i proste pytania często zadawane, ale pełne zastąpienie pracowników jest mało prawdopodobne w najbliższej przyszłości. Ryzyko zależy od wykonywanej pracy. Jeśli ograniczasz się do zadań opartych wyłącznie na podstawowych skryptach, Twoja podatność na zagrożenia wzrasta. Jeśli zajmujesz się złożonymi problemami i nadzorujesz AI, Twoja wartość rośnie.

Wdrażanie tej technologii przyspiesza, a zespoły odnotowują wzrost wydajności, co podkreślono w raporcie Intercom Customer Service Trends. Jeśli zaczniesz już teraz, masz czas. Sześć do 24 miesięcy stałych zmian umiejętności może pozwolić Ci przejść do pracy o wyższej wartości.

Tak, jeśli potraktujesz to jako platformę. Wiele osób przechodzi z ról pierwszej linii do analizy CX, projektowania konwersacji, wsparcia produktu lub kierowania zespołem. Jest to mniej atrakcyjne, jeśli planujesz pozostać przy zadaniach o niskim stopniu złożoności bez rozwijania powiązanych umiejętności.