Experiența clientului AI: a face AI versus a fi de fapt o organizație AI

A existat întotdeauna o diferență subtilă între „a face” și „a fi”, care este importantă în contextul experienței clienților AI.

„A face” lucruri digitale înseamnă acțiuni aleatorii de investiții ici și colo în site-uri web, aplicații mobile, baze de date sau chiar platforme de automatizare a afacerilor care permit funcții multiple să folosească instrumente digitale.

Odată ce „a face” devine la mâna a doua, următorul pas ar putea fi să te joci cu soluții digitale avansate pentru a accelera automatizarea sau punctele de personalizare.

„A fi” digital înseamnă că aceste instrumente și canale, automatizările și sistemele digitale, devin coloana vertebrală a operațiunilor și a datelor. Semnalele de înaltă fidelitate ale clienților ajung în centrul proceselor de luare a deciziilor.

A fi digital înseamnă a îmbrățișa multe schimbări.

Organizațiile digitale au trebuit să schimbe în mod fundamental operațiunile, să reorienteze echipele și să-și ia rămas bun de la procesele vechi în schimbul fluxurilor de lucru digitale și strategiilor operaționale care au oferit o creștere economică și eficiență și economii. Aceasta este diferența dintre a face și a fi. Și da, schimbarea – și apetitul pentru ea – este adesea cea mai mare provocare.

Acum ne aflăm în chinurile unei alte schimbări masive pe măsură ce intrăm în această eră a AI. Iată adevărul pe care nimeni nu vrea să-l spună cu voce tare: dacă decideți să FIȚI o organizație AI, veți eșua dacă nu vă schimbați.

Asta suntem aici pentru a discuta: ce trebuie schimbat mai întâi.

Dezbaterea de pui și ou

Când vine vorba de realizarea beneficiilor strategiilor de experiență a clienților AI în vânzări, servicii, comerț și marketing, care este primul: Platforma sau Data Egg?

În cercurile CX, mulți jucători vor face multe lucruri cu AI. Vor exista explozii de cazuri de utilizare și câștiguri datorită automatizării și capacității de a crea și genera conținut și active personalizate la scară.

Dar pentru acele organizații care aleg să nu facă doar o organizație CX bazată pe inteligență artificială, ci și să fie de fapt, trebuie luate în considerare și alte considerații:

• Este disponibilă IA generativă în discuție sau intenționează să fie o versiune beta în curând?
• Sunt datele disponibile și pregătite pentru a instrui și a îmbunătăți în continuare înțelegerea modelului AI asupra afacerii și a clientului?
• Este AI potrivit pentru utilizare generală în întreprinderi?
• Este antrenat să se concentreze funcțional?
• Este limitat la pereți funcționali sau este împuternicit să se conecteze în întreaga afacere pentru a face cu adevărat o diferență pentru client și, la rândul său, pentru rezultatul final?

În timp ce dezbaterea despre ou și pui va continua, în cazul AI și al experienței clienților, răspunsul pare puțin mai ușor de navigat, deoarece istoria a arătat că platforma și compozibilitatea acelei platforme trebuie stabilită mai întâi. În caz contrar, nu există niciun loc din care modelele să poată extrage date, cu atât mai puțin să creeze căi către semnal de înaltă fidelitate în afacerile noastre, ecosistemele și clienții noștri.

Fără o platformă solidă și un cadru pentru fluxurile de lucru și automatizări, va funcționa pentru un moment scurt și glorios, dar apoi va începe rapid să cedeze sub presiune.

Experiența clientului AI: 3 întrebări de pus

Iată trei întrebări pe care fiecare organizație ar trebui să le pună atunci când navighează în această călătorie prin CX în căutarea de a deveni acea întreprindere împuternicită de AI.

1. Componabilitate: instrumentele și soluțiile din întregul ecosistem CX se flexează și se conectează pentru a stabili o bază holistică pentru livrarea CX de astăzi și de mâine?
2. Acces: Barajele digitale creează secete de date neintenționate?
3. Disponibilitate: procesele bazate pe inteligență artificială sunt disponibile astăzi sau sunt o promisiune pentru o zi ulterioară?

Aceste trei întrebări sunt împletite până la punctul în care a fi o întreprindere AI necesită ca toate trei să fie abordate.

Composabilitate, CX și AI

Nu este vorba despre compozibilitatea sau conectivitatea unui număr mic de componente. Călătoria modernă a clienților nu își poate permite instrumente slab conectate în speranța că API-urile pot salva experiența. Aceasta este o întrebare despre arhitectura fundamentală pe și peste care intenționăm să construim sistemele noastre de livrare CX.

Deși ar fi fost potrivit în trecut ca instrumentele să se așeze una lângă alta, cu transferuri ocazionale de fluxuri de lucru care conectează funcții precum vânzări și servicii la comerț, atunci când adăugăm AI și cerințele AI generative peste aceste conexiuni libere, casa de cărți cade.

Componebilitatea platformei va fi cheia succesului operațional al capacității CX de a ajunge dincolo de constrângerile instrumentelor funcționale care doar optimizează experiența acelei funcții unice. Arhitecturile care anticipează scalabilitatea și reutilizarea activelor nu se opresc la mantra deseori papagală de „unul și gata”. Ei merg dincolo de a aștepta ca singura aplicație sau activ creat să nu fie doar partajată, ci accelerată și optimizată pe măsură ce este reutilizată și reutilizată.

Cadrele composabile permit organizațiilor să se orienteze către instrumente moderne pentru fluxuri de lucru și automatizare, fără a fi împiedicate de complexitatea sau personalizările vechi.

AI depinde de accesul la date

Ceea ce înainte era considerat „silozuri funcționale” s-au transformat în baraje digitale, blocând fluxul de date între organizații, făcând imposibil ca AI să consume ceea ce are cu adevărat nevoie. AI nu prosperă doar pe date; literalmente are nevoie de date pentru a supraviețui.

De la antrenamentul modelelor de limbi mari utilizate pentru AI generativă până la algoritmii AI care oferă recomandări, datele stau în centrul tuturor. Ceea ce era suficient ca „destul de bun pentru răspunsurile de învățare automată” pur și simplu nu satisface pragul de răspuns acceptabil al majorității organizațiilor, cu atât mai puțin satisface cererea clientului de acuratețe și context.

Imaginați-vă un client care vizitează un chatbot care promite să distribuie actualizări despre cea mai recentă comandă a clientului respectiv. Dacă acel chatbot nu se poate conecta perfect la mai multe soluții de comerț, lanț de aprovizionare, produse și soluții ERP back-end, răspunsul va fi limitat, iar experiența va fi lipsită de sens.

Clientul de astăzi se așteaptă ca botul să știe totul, de la disponibilitatea produsului până la locația exactă a expedierii și ora de sosire anticipată. Această așteptare cere ca barajele, în special cele care au fost ridicate neintenționat între instrumente funcționale, să fie demolate sau, cel puțin, crăpate pentru a lăsa apa cunoscută sub numele de date.

O versiune beta care are nevoie de date: AI este disponibil acum sau doar promite?

Realitatea neclintită a multor instrumente AI generative prezentate pe parcursul anului 2023 este că acestea au fost promisiuni: experimente grozave de cazuri de utilizare a aplicațiilor modelului AI. Pur și simplu, sunt o versiune beta care are nevoie de date.

Această promisiune a inteligenței artificiale depinde adesea de faptul că un furnizor are acces la suficiente date pentru a instrui modelele în mod corespunzător și adecvat. În cursa pentru a profita de modelele disponibile comercial, cum ar fi ChatGPT de la OpenAI, întrebările legate de utilizarea etică, confidențialitatea și siguranța datelor și chiar acuratețea au fost lăsate deoparte în numele inovației.

Dar acum, pe măsură ce organizațiile își pun ochii pe impactul, rezultatele și eficacitatea acestor instrumente în acțiune, apar rapid întrebări noi care se întreabă dacă echipele și clienții sunt cu adevărat mai bine cu aceste noi soluții. Încă o dată, este important să analizăm dacă o organizație va deveni o organizație împuternicită de AI sau doar va oferi câteva fluxuri de lucru, automatizări sau experiențe care sunt din ce în ce mai bune cu modele și aplicații AI avansate.

De exemplu, în cazul soluțiilor AI în vânzări, trebuie să luăm în considerare dacă vânzătorii sunt mai eficienți și mai eficienți cu instrumentele AI sau dacă sunt doar mai rapizi într-un aspect al activității lor. Pentru a transforma cu adevărat munca de vânzare, instrumentele AI pentru vânzări trebuie să aibă arhitecturi componabile care să permită conectarea la sisteme inter-întreprinderi, aducând datele necesare acestor modele AI mai aproape de munca și fluxurile de lucru ale vânzătorului.

Dacă datele din ERP nu pot fi aduse mai aproape de datele din CRM, instrumentele de inteligență artificială nu vor fi capabile să se oprească pentru a identifica frecarea sau oportunitatea.

Dar – și acesta este un mare dar – dacă alegeți să FI o întreprindere AI, vă luați, de asemenea, angajamentul de a fi o organizație de date. Cei doi marșează mână în mână. Deci adevărata întrebare este: ai stabilit un teren solid pe care atât CX, cât și AI nu doar merg, ci aleargă?

Aici se ridică problema compozabilității și concentrează răspunsul nostru că da, platforma trebuie să vină înaintea oului în formă de date.

Experiența clienților cu inteligență artificială: creșterea în vârf

Cum devine aceasta realitate? SAP este un exemplu de furnizor care a făcut această întorsătură grea și, în cursul procesului, a devenit o organizație AI. Primul pas a început în urmă cu câțiva ani, când întregul portofoliu CX a fost dezambalat, rearhitectat și relansat. Decizia a fost să se asigure că arhitectura componabilă necesară pentru AI era gata să acționeze în serviciul CX.

Reconstruit de la zero pentru a împuternici în mod intenționat datele, fluxul de lucru și automatizările să lucreze în serviciul vânzării, spre deosebire de silozul funcțional al vânzărilor, SAP Sales Cloud se concentrează pe împuternicirea vânzării să aibă loc oriunde în cadrul organizației, ajutând, de asemenea, echipele de vânzări să interacționează mult mai eficient și contextual cu clienții lor.

În mod similar, SAP Service Cloud se concentrează asupra modului în care un serviciu excepțional, bazat pe contextul clientului, poate fi furnizat oriunde în cadrul organizației, integrând date care provin de oriunde pe parcursul călătoriei clientului.

Datorită acestei dăruiri pentru instrumentele componabile pe arhitecturile componabile, actele de vânzare și service nu sunt limitate sau constrânse. Dar, mai important, aceste instrumente nu vor avea nevoie de o revizuire masivă pentru a integra noi inovații în AI și inteligență.

Acesta este motivul pentru care, atunci când CEO-ul SAP, Christian Klein, a anunțat o investiție masivă în AI și a spus că AI este mult mai mult decât hype pentru SAP, dar că de fapt va redefini modul în care se face munca de la finanțare la vânzare, mulți dintre noi din lumea analiștilor nu am fost. uimit.

În realitate, SAP devenind o întreprindere AI în sine a fost pe foaia de parcurs de ani de zile, chiar dacă aceasta nu a fost articulația. SAP a trebuit să se reconstruiască singur, să reconstruiască cloud-ul SAP și să se angajeze pe deplin în compozibilitatea ca strategie pentru a dezvolta o bază mult mai solidă, flexibilă și mai agilă.

Fără această schimbare, orice mișcare către AI ar reprezenta doar acțiune; nu ar putea constitui niciodată fiinţă.