Hur AI-agenter inom kundservice fungerar

Din kontaktcenterchef hanterar 120 öppna chattar klockan 2 på natten. Löften bryts och kön kommer att tredubblas vid gryningen.

I praktiken innebär det att agenterna automatiskt löser frågor som ”var är min beställning?” och begäranden om återställning av lösenord, utarbetar svar om återbetalning för godkännande och vidarebefordrar eskaleringar med transkript och beställningsinformation bifogat.

Denna förändring är inte hypotetisk; Gartner förutspår att 80 procent av organisationerna kommer att använda generativ AI i sitt supportarbete år 2025.

Nästa pilotprojekt du genomför avgör om ditt team lär sig nu eller spenderar nästa kvartal på att komma ikapp. För att avgöra var pilotprojektet passar in behöver du en enkel bild av vad en AI-agent gör från meddelande till lösning.

Viktiga punkter

Hur AI-agenter i kundtjänsten faktiskt fungerar

I en typisk konfiguration läser en AI-agent det inkommande meddelandet, hämtar kontext från ditt CRM-system och din kunskapsbas, bestämmer sig för det bästa svaret och skriver sedan antingen ett utkast till svar för granskning eller skickar det automatiskt.

Du kan konfigurera agenten som en assistent som endast föreslår svar, en copilot som utformar svar för godkännande eller en helt autonom agent som självständigt avslutar enkla ärenden.

Denna loop körs hundratals gånger i timmen, vilket är hur vissa team minskar den genomsnittliga lösningstiden från elva minuter till två.

När du väl ser cirkeln tydligt blir det lättare att upptäcka var den passar in i det dagliga arbetet.

Hur AI-agenter passar in i det dagliga kundservicearbetet

Den verkliga effekten av AI-agenter syns tydligt på tre ställen: i början av köerna, i konversationerna och bakom kulisserna.

För att ge lite sammanhang kan några exempel nämnas:

Ta bort dessa agenter, så återgår kundtjänsten till sina gamla mönster med repetitiva svar, långa handläggningstider och stressade team under rusningstider.

Dessa påfrestningar eskalerar snabbt till övertid, utmattade köer och frustrerade kunder som vänder sig till konkurrenterna – luckor som snabbt syns i dina mätvärden.

Viktiga fördelar med AI-agenter inom kundservice

När de är väl konfigurerade snabbar AI-agenterna upp svarstiderna och sänker kostnaderna per interaktion. De hanterar rutinmässiga förfrågningar utan fördröjningar eller driftstopp, vilket frigör tid för ditt team att fokusera på mer komplexa frågor.

BCG-data visar att fullt implementerade LLM-lösningar ökar produktiviteten med 30 till 50 procent inom kundtjänsten, vilket minskar handläggningstiden och frigör personal som kan lösa svårare problem.

Sammantaget ger dessa åtgärder dig kortare köer, lägre arbetskraftskostnader och omedelbara svar på enkla frågor.

Praktiska användningsfall för kundtjänstagenter

De flesta fördelarna med AI-agenter kommer från några få fokuserade arbetsflöden, inte från en genomgripande omstrukturering.

Team börjar vanligtvis med uppgifter med hög volym och låg komplexitet, med målet att uppnå en automatisk lösningsgrad på 40 procent inom 60 dagar för att snabbt bevisa värdet.

Mönstren nedan visar var agenterna redan har uppnått mätbara resultat, vilket hjälper dig att välja det som passar bäst för din backlog.

1. Autonom avledning av vanliga frågor

I det här användningsfallet hanterar chatbots på din webbplats eller app rutinfrågor om frakt, returer eller kontoåtkomst utan mänsklig inblandning.

Exempel: Klarnas AI-assistent hanterade 2,3 miljoner konversationer under sin första månad, vilket motsvarar arbetsbelastningen för 700 heltidsanställda representanter. Svarstiden minskade från 11 minuter till 2, medan kundnöjdheten förblev jämförbar med mänsklig support.

2. Agent-Assist-utkast till svar

En AI-agent övervakar livechattar eller e-postärenden och föreslår utkast till svar. Mänskliga representanter granskar sedan svaren, redigerar tonen och skickar dem.

Exempel: JetBlues generativa assistent minskade handläggningstiden för chattar med 280 sekunder, vilket frigjorde 73 000 agenttimmar på bara ett kvartal. Representanterna kan hantera fler kontakter per skift samtidigt som de lägger mindre tid på att söka efter information.

Denna metod fungerar också bra på telefon när kunderna främst behöver snabba statusuppdateringar.

3. Röststyrd IVR-orderuppslagning

I detta mönster uppger kunder som ringer supporten ett order-ID till ett IVR-system. AI hämtar orderstatus, ger uppdateringar och skickar detaljer via SMS.

Exempel: Delta Air Lines Ask Delta-bot hanterar en tredjedel av alla förfrågningar, vilket minskar antalet inkommande samtal med 20 %. Rutinmässiga förfrågningar når aldrig mänskliga agenter, vilket gör att de kan fokusera på ombokningar, undantag eller komplexa kundbehov.

4. Sammanfattning av anteckningar efter samtal

AI-agenter skapar automatiskt samtalssammanfattningar, kategoriserar problem och loggar uppföljningsåtgärder i ditt CRM-system direkt efter röst- eller chattinteraktioner.

Exempel: SmileDirectClubs generativa assistent automatiserar anteckningar, vilket gör att representanterna snabbt kan gå vidare till nästa ärende, enligt en fallstudie från CIO Dive. Denna process minskar arbetsbelastningen efter samtalet och förbättrar efterlevnaden, vilket ger QA-teamet korrekta och konsekventa register.

5. Proaktiva avbrottsmeddelanden

När övervakningen upptäcker serviceproblem skickar en AI-agent proaktivt personliga meddelanden till berörda kunder, förklarar problemet tydligt och anger en beräknad lösningstid.

Denna strategi minskar antalet inkommande samtal relaterade till avbrott och låter kundtjänstmedarbetarna koncentrera sig på unika kundfrågor istället för repetitiva förklaringar om avbrott. AI uppdaterar kunderna allteftersom situationen utvecklas, vilket eliminerar behovet av manuella uppföljningsmeddelanden.

Relaterat: Utforska fler användningsfall för supportagenter som passar din teknikstack.

Hur man väljer rätt kundtjänstagenter

När du väl har identifierat mönstren är det dags att välja verktyg som passar dina kanaler, datakvalitet och risktolerans. Du kan välja mellan inbyggda CRM-bots, fristående API-verktygssatser och helhetslösningar.

Var och en har olika integrationsdjup, prismodeller och anpassningsbegränsningar. Fel val kan slösa månader av arbete och budget på verktyg som inte kan nå dina data eller hantera toppvolymer.

De flesta team skapar en kortlista baserad på kanalens lämplighet, integrationsinsats och prisets förutsägbarhet.

Leverantörerna nedan illustrerar hur dessa avvägningar visar sig i verkliga produkter.

Varje plattform kompromissar med kontrollen för att underlätta installation och underhåll.

Välj en arkitektur som passar dina data och din volym idag, istället för en som du kommer att behöva lappa och laga nästa år för att den ska passa verkligheten.

När du har fastställt en kortlista kan du gå vidare till en stegvis implementering så att du kan bevisa värdet utan att påverka kundnöjdheten negativt.

Kom igång med kundtjänstagenter [steg för steg]

Lanseringar av AI inom kundtjänst lyckas när teamen håller det enkelt. Så här bevisar du värdet tidigt, undviker huvudvärk och skalar smidigt.

1. Granska datakvalitet och API-åtkomst

Börja med att kontrollera dina senaste ärenden och chattloggar. Kontrollera att kund-ID, orderinformation och ärendetyper är tydliga och konsekventa.

Kontrollera sedan att ditt CRM-system, din ärendehanteringsplattform och din kunskapsbas har öppna REST-API:er eller webhooks. Utan tillförlitliga data och enkel integration slutar bots snabbt att fungera.

2. Förbered historiska data och modellinställningar

Samla FAQ, chattranskriptioner, e-postmallar och produktdokument. Ladda upp detta innehåll till din agents plattform eller hämtningsinställningar.

Kör sedan interna tester med hjälp av verkliga kundfrågor från tidigare och korrigera eventuella felaktiga svar. När noggrannheten når 90 procent låser du innehållet och går vidare.

3. Integrera med live-system

När din kunskapsbas är klar kan du integrera din bot direkt i ditt CRM-system, din ärendehanteringsplattform och dina ordersystem med hjälp av säkra API:er eller OAuth.

Du måste kartlägga vanliga kundintentioner, såsom ordersökningar eller återställning av lösenord, till lämpliga resurser.

Därefter kan du köra ett sandlådetest för att säkerställa att meddelanden flödar smidigt från kundförfrågningar till mänskliga överlämningar, och bekräfta säkerhet och kryptering längs vägen.

4. Starta ett kontrollerat pilotprojekt

Börja med att dirigera en begränsad del av trafiken till din agent, med målet att uppnå en automatisk lösningsgrad på 40 procent inom 60 dagar samtidigt som kundnöjdheten bibehålls.

Teamen bör granska interaktionerna dagligen och förfina kartläggningen av avsikter och eskaleringspunkter efter behov. Ge alltid kunderna ett tydligt alternativ att prata med en mänsklig agent.

5. Skala över kanaler och geografiska områden

När pilotprojektet har nått sina mål kan du utvidga det till alla digitala kanaler och sedan lägga till röstfunktioner om det är motiverat.

Utbildningen omfattar granskning av transkriptioner, överstyrningar och återkoppling av korrigeringar. Uppdatera SLA:er och eskaleringsprocedurer så att första nivåns triage är tydlig. Framställ förändringen som ett sätt att eliminera tråkigt arbete från köerna.

Att hoppa över steg kan leda till problem. Ett team var tvunget att pausa lanseringen i en månad efter att tester visat att boten gav dåliga råd.

Använda kundtjänstagenter på ett säkert och ansvarsfullt sätt

Sådana berättelser är inte ovanliga, vilket är anledningen till att sättet du utformar kontroller på är lika viktigt som den modell du väljer.

Bots som hallucinerar, läcker data eller missar eskaleringar förstör förtroendet snabbare än de kan spara pengar. En Reddit-användare noterade att deras RAG-chatbot hade fel ungefär 10 procent av tiden och kallade den för riskabel för extern användning.

Lösningen är en uppsättning kontroller, som ägs av support och säkerhet, som fångar upp fel innan de når kunderna och ger dig spårbarhet när något slinker igenom.

Dessa skyddsåtgärder gör att du kan implementera med självförtroende och veta att gränsfall eller överträdelser av regler kommer att upptäckas vid granskningen innan de blir offentliga klagomål.

När du väl har dagens kontroller på plats är nästa fråga hur detta kommer att utvecklas.

Framtiden för AI-agenter inom detta område

Under de kommande tolv månaderna kan vi förvänta oss att kontaktcenter kommer att lägga till multimodala agenter som analyserar uppladdade bilder av skadade produkter eller läser tonfallet i röstsamtal. Inneslutningsgraden kommer att stiga i takt med att modellerna förbättras.

Gartner förutspår att konversationsbaserad AI kan spara 80 miljarder dollar i arbetskraftskostnader fram till 2026, vilket driver på en aggressiv utrullning inom detaljhandel, telekom och finans.

Samla policyer, returflöden och eskaleringsregler i en enda kunskapsbas, utse en ägare och fastställ uppdaterings-SLA:er. Att sträva efter full autonomi utan gediget innehåll flyttar bara frustrationen från telefonköer till chatbot-loopar.

Under nästa år kommer även den yttre pressen på kundtjänstteam att förändras.

På medellång sikt kommer tillsynsmyndigheterna att skärpa reglerna för informationsutlämnande, och du kommer att se domänspecifika LLM:er som minskar hallucinationer inom bank- eller hälso- och sjukvårdssektorn, vilket innebär att du kan förvänta dig fler granskningar av hur dina agenter svarar och loggar konversationer.

Människors roller kommer att förskjutas mot komplex problemlösning och övervakning av bots. Vissa grundläggande roller kan minska, men nya positioner som konversationsdesigners och bot-tränare kommer att dyka upp. Planera för en hybridmodell: bots hanterar rutinuppgifter, människor hanterar nyanser och kritiska frågor.

Vanliga frågor

Det här är frågor som support- och driftschefer brukar ställa sig innan de testar något nytt.

Kommer AI-agenter att ersätta mänskliga representanter helt?

Nej. AI-agenter hanterar rutinfrågor och enkla arbetsflöden, men komplexa eller känslomässiga ärenden går fortfarande till människor. Gartner fann att 78 procent av CX-ledarna anser att människor är oersättliga när problemen är komplexa eller känsliga, så planera för en hybridmodell.

Hur lång tid tar det innan vi ser avkastning på investeringen?

Team ser vanligtvis avkastningen på investeringen inom cirka sex månader när den automatiska lösningen når ungefär 40 procent. Vid den tidpunkten avleder AI-agenter tillräckligt många ärenden för att minska agenternas arbetstid och övertid, samtidigt som CSAT hålls stabilt. De flesta pilotprojekt använder en 60-dagarsperiod för att bekräfta dessa resultat innan de skalas upp.

Vad händer om boten ger fel svar?

Behandla felaktiga svar som ett designproblem, inte som en anledning att ge upp. Basera svaren på tillförlitliga källor, lägg till mänsklig granskning i gränsfall och granska transkriptioner regelbundet. Dessa kontroller håller de observerade felfrekvenserna under 1 procent i live-trafik medan du finjusterar modellen och innehållet.

Gillar kunderna verkligen att prata med bots?

Kunderna gillar snabba svar på enkla frågor och människor för svåra frågor. Kundnöjdheten ökar när bots ger omedelbara svar och det alltid finns en tydlig möjlighet att prata med en människa. Ändå föredrar 64 procent av kunderna att inte ha någon AI alls när bots fångar dem i loopar.

Nästa steg med kundtjänstagenter

Med tanke på den troliga framtiden är nästa steg att bestämma var du ska genomföra din första säkra pilot. AI-agenter minskar kostnaderna och snabbar upp svaren så att ditt team kan fokusera på samtal och chattar som kräver omdöme.

Att vänta innebär risk för både högre kundomsättning och högre arbetskraftskostnader. Ju tidigare du testar, desto tidigare lär du dig vad som fungerar i din miljö och kan omvandla det till en fördel för ditt team.