Руководитель контакт-центра отвела меня в сторону на недавней встрече специалистов по CX с проблемой, для которой у нее не было четкого решения. Высшее руководство дало ей лишь одно указание: «Мне нужно, чтобы вы что-нибудь сделали с ИИ». Руководитель не задал никаких ожидаемых результатов, не назначил ответственного и не определил критерии успеха. Она осталась с требованиями, которые нужно было выполнить, но без какого-либо понимания того, что они собой представляют.
Эта фраза точно отражает ту ловушку, в которой живут многие лидеры в сфере CX. С одной стороны, давление требует внедрять ИИ прямо сейчас, иначе компания отстанет. С другой стороны, сотрудники просто не смогут выдержать еще одно внедрение, которое обещало облегчение, но принесло лишь дополнительную работу.
Усталость от ИИ в контакт-центре — это истощение, которое испытывают команды, когда инструменты искусственного интеллекта появляются без четких результатов, зон ответственности или избавления от текущей работы. Практический ответ на это — выбрать один измеримый сценарий использования, определить, кто за него отвечает, и сохранить вовлеченность людей в процессы контроля и принятия решений.
Две проблемы, один корень
Страх упущенной выгоды (FOMO) и усталость имеют один общий корень. Оба этих явления усиливаются, когда организация говорит ИИ «да» до того, как решит, что именно эта технология должна дать бизнесу, кто будет за нее отвечать после запуска и какую работу она снимет с плеч сотрудников. Ответом на оба вызова является то, что я называю обоснованным «да».
Обоснованное «да» означает выбор одного сценария использования ИИ и решение сложных вопросов до захода на запуск: бизнес-результат, на который он работает, сформулированный на языке руководства; ответственное лицо; конкретная задача, которую он убирает из ежедневного расписания; а также метрика, которую примут и скептически настроенный топ-менеджер, и скептически настроенный оператор. Дисциплинированный лидер говорит «да» только одному обоснованному варианту, доказывает его эффективность и воздерживается от всего остального, пока не будут достигнуты результаты.
Воздерживаться кажется простым делом, пока не начинают поступать новые запросы. Представьте себе руководителя, команда которого только что запустила чат-бота для ответов на вопросы о статусе заказов. В течение месяца ее операционный директор хочет запустить пилотный проект по использованию инструмента, который подсказывает операторам подсказки во время живых звонков. Она просит его подождать, пока чат-бот не достигнет целевых показателей, поскольку оба инструмента используют одну и ту же базу знаний, а ее команда может решать проблемы только по очереди. Маркетинг запрашивает дашборд, помогающий анализировать тональность высказываний клиентов, и она переносит его на следующий квартал, потому что ни у кого нет времени действовать на основе того, что он покажет. Один из вендоров предлагает четвертый инструмент, и она отвечает, что ее команда сейчас не сможет его должным образом оценить. Каждая идея получает обоснование срока ожидания и дату для повторного рассмотрения, а у ее команды появляется пространство для того, чтобы довести до конца первую задачу.
Я написал эту статью для лидера, который принимает решение об ИИ, но эта работа касается всех, кто находится вокруг него. Если кто-то другой контролирует ваш бюджет, фильтр и тест на ответственность, приведенные ниже, помогут вам подготовить более веские аргументы для руководства. Если вы работаете на передовой, в качестве супервайзера или специалиста по контролю качества, ваши обходные пути и отчеты об ошибках пригодятся во время часовой сессии в конце. Руководители могут избавиться от скрытой работы только после того, как кто-то укажет им на нее.
Усталость пришла первой
Когда я спрашиваю руководителей, оправдал ли ИИ их ожидания, многие отвечают утвердительно. Когда я спрашиваю, какими были эти ожидания, в комнате воцаряется тишина. Эта расплывчатость ложится на плечи команд, которые и так работают на пределе возможностей. Службы поддержки несут бремя скрытого труда задолго до появления любых ИИ-инструментов: поиск актуальной политики в командном чате, дублирование записей, требуемое отделом контроля качества, или супервайзер, который за каждую смену исправляет один и тот же сложный процесс передачи информации. Я исследовал эту закономерность в материале Усталость от ИИ начинается до появления самого ИИ, и эти задачи становятся первыми кандидатами на устранение в плане, представленном в конце этой статьи.
Когда руководители говорят мне, что их команды устали от ИИ, я спрашиваю, от чего эти команды уставали еще до того, как появился ИИ. Они описывают проблемы с укомплектованностью штата и процессами, которые никто не решал до того, как на них обрушился ИИ; настолько расплывчатые поручения, что лидер принимает на себя все риски неверного угадывания; а также лавину новых задач без какой-либо паузы на передышку. «Изнуряющий» — это слово, которое я слышу чаще всего.
Говорите на языке бизнеса
Один генеральный директор рассказал мне, как он позволяет команде контакт-центра выступить с квартальной презентацией, а затем переводит разговор на «настоящую работу». В течение нескольких кварталов эта команда праздновала высокие оценки качества, показатели удовлетворенности и уровень удержания, в то время как он наблюдал за ростом оттока клиентов и падением выручки. Он пришел к выводу, что мир контакт-центра никак не связан с реальным бизнесом.
Руководителям высшего звена не нужны технические знания, чтобы понять: систему измерений необходимо менять. Категории ценности не менялись десятилетиями: экономия затрат, лояльность клиентов и стратегическое влияние. Традиционные метрики контакт-центра подсчитывали активность в процессе работы: отвеченные звонки, потраченные минуты, возвращенные анкеты. Теперь ИИ помогает справляться с растущей долей этой активности, поэтому ее подсчет с каждым кварталом дает лидерам все меньше информации. Вопросы, которые руководство задает и так (Защитило ли это выручку? Снизило ли это затраты? Остались ли клиенты?), становятся важнейшими метриками.
Уровень удержания (containment) ярко иллюстрирует эту проблему. Многие контакт-центры оценивают чат-ботов и автоматизированные телефонные меню по уровню удержания — доле клиентов, которые завершили общение, так и не связавшись с живым человеком. Показатель завершенности (completion) предлагает более точную метрику. Он отслеживает, получил ли клиент то, за чем обращался, не обращаясь к вам повторно в течение заданного окна, например, семи дней.
Представьте клиента, который спрашивает чат-бота о двойном списании средств. Бот предлагает три справочные статьи, ни одна из которых не отменяет списание, и клиент в расстройстве закрывает окно. Отчет об удержании фиксирует успех. Через два дня тот же клиент звонит, ждет на линии, снова объясняет проблему и упоминает об отмене подписки. Метрика завершенности фиксирует сбой, и клиент делает то же самое.
Переход от метрик активности к метрикам результатов превращает руководителя контакт-центра в переводчика. Команды, использующие Zoom Contact Center, могут применять этот подход «сначала результат», чтобы связать ИИ-инициативы с целями клиентов и бизнеса. Работа начинается с того, что важнее всего для организации в текущем году, и движется в обратном направлении — к тому, что должно происходить во время взаимодействия с клиентами для достижения этой цели. Для коммунального предприятия, находящегося под надзором регуляторов, это означает вопросы по отключениям и выставлению счетов, которые можно решить без жалоб в государственную комиссию. Для системы здравоохранения, работающей над доступностью помощи, это звонки по направлениям, которые приводят к забронированному визиту. Страховщика, сфокусированного на удержании клиентов, волнует, останется ли страхователь после звонка о статусе выплаты достаточно уверенным в необходимости продлить полис, а такой потребительский бренд, как Cricut, использует отзывы клиентов, собранные с помощью ИИ, для информирования процесса разработки продуктов. Каждый кейс иллюстрирует, как организации могут связать взаимодействие с результатом, который руководство компании уже отслеживает.
Выбирайте победу, которую сможете защитить
Каждый руководитель, с которым я общаюсь, видел, как умный эксперимент с ИИ производит впечатление на презентации, но в итоге не доказывает ничего важного для бизнеса. Стремитесь к обоснованному результату, даже если он выглядит просто, и пропускайте каждого кандидата через три вопроса.
Фильтр обоснованного результата
- Насколько это распространено? Выберите взаимодействие, с которым ваша команда сталкивается достаточно часто, чтобы измерить изменения в течение нескольких недель.
- Насколько это прогнозируемо? Ищите стабильные источники данных, четкие правила принятия решений и известный набор ответов.
- Насколько высока волатильность? Оцените, насколько типичный диалог отклоняется от ожидаемого сценария. Волатильность возрастает, когда клиенты приходят расстроенными или уязвимыми, когда неверный ответ может повлечь за собой финансовые, юридические последствия или угрозу безопасности, либо когда агентам постоянно требуются исключения из правил для завершения работы. Высокая волатильность требует человеческого суждения или автоматизации, способной обеспечить более стабильное обслуживание в напряженный момент.
Волатильность порождает мнения, поэтому опирайтесь на факты. Возьмите 20 недавних кейсов и найдите три признака: клиенты в трудном положении, например те, кто звонит после утраты в семье или обращается по одному и тому же вопросу в третий раз; последствия, пересекающие заранее установленную вами черту, например крупный возврат средств или обязательное раскрытие информации в соответствии с требованиями регуляторов; а также моменты, когда агенту требовалось одобрение супервайзера для завершения работы. Проверка статуса заказа редко демонстрирует что-либо из этого, в то время как претензия по поводу мошенничества может включать несколько таких признаков. Статистика прекращает любые споры быстрее любого совещания.
Предсказуемость зависит от того, откуда ИИ черпает данные. Многие организации предоставляют одну и ту же базу знаний (библиотеку статей, политик и утвержденных ответов, которую поддерживает компания) двум инструментам: виртуальному агенту, с которым клиенты общаются напрямую, например Zoom Virtual Agent, и ассистенту, который предлагает ответы сотрудникам во время живого общения, например Zoom AI Expert Assist. Если эта база знаний находится в беспорядке, оба инструмента могут работать хуже. Проведите аудит исходного контента перед автоматизацией и назначьте конкретного ответственного за поддержание его в актуальном состоянии.
Этот фильтр также заставляет идти на честные компромиссы. Один из руководителей компании по подписке рассказала мне, что ее компания автоматизировала часть процесса отмены подписки вопреки ее возражениям; она видела в этом звонке последний реальный шанс сохранить отношения с клиентом, но экономические показатели победили. Я даю руководителям на ее месте один и тот же совет: заботьтесь изо всех сил, боритесь страстно и относитесь к результату легко. Вы проиграете некоторые из этих споров, и ваша надежность при принятии следующего решения будет зависеть от того, насколько убедительно вы обосновали текущее.
Решите, кто будет исправлять ошибки
В моей работе с Metric Sherpa я снова и снова сталкиваюсь с одной и той же картиной. Часто первым признаком сбоя ИИ становится жалоба клиента или сообщение от агента. У многих нет надежного способа измерить фактическую точность того, что их ИИ говорит клиентам. Агенты становятся страховочной сеткой для ошибок ботов, и многие говорят мне, что ИИ создал для них еще больше проблем, которые приходится решать.
Еженедельная выборка из горстки взаимодействий упускает из виду множество контактов, которые ИИ обрабатывает в ходе тысяч разговоров, а эффективный мониторинг начинается с четкого распределения зон ответственности. Перед запуском — или на этой неделе, если вы уже запустили проект — письменно ответьте на три вопроса.
Проверка зоны ответственности
- Кто отвечает за результат? Назовите человека, несущего ответственность за то, что делает ИИ в ходе ваших взаимодействий с клиентами.
- Что он должен делать? Укажите возможности и тот результат, который, по вашему мнению, принесет это внедрение.
- Кто следит за его работой и принимает меры при сбоях? Назовите человека, который осуществляет мониторинг после запуска и обладает полномочиями по исправлению неполадок.
Имя в штатном расписании никому не поможет, если этот человек не следует определенному регламенту. Выстройте процедуру вокруг четырех элементов, и это поможет выявлять проблемы до того, как их увидят клиенты.
- Регулярность. Проверяйте диалоги с ИИ ежедневно в течение первых двух недель после запуска, а затем еженедельно, когда результаты стабилизируются.
- Проверки точности. Сравнивайте выборку ответов ИИ с исходным контентом при каждой проверке и изучайте каждый случай, отмеченный агентом.
- Путь эскалации. Предоставьте агентам единое место для сообщения о неверном ответе и возьмите на себя обязательство отвечать в установленный срок, чтобы они видели, что их отчеты что-то меняют.
- Пороговые значения и откат. Заранее согласуйте уровень ошибок, который требует принятия мер, например ошибку, связанную с деньгами, безопасностью или комплаенсом. Решите, кто может отключить инструмент для данного типа взаимодействия и перенаправлять клиентов на живых людей до устранения неполадки.
Синхронизируйте темп изменений с людьми, которые их осуществляют
Руководство может приобретать инструменты на базе ИИ быстрее, чем подразделения успевают их осваивать. Новые запуски происходят в то время, когда агенты все еще выполняют старые проверки, а супервайзеры продолжают давать наставления на основе инструкций прошлого месяца. Многие агенты также испытывают этические, экологические опасения или беспокоятся о точности ИИ, что вызывает сопротивление. Относитесь к этому так же, как к сопротивлению любым другим изменениям. Начните с ясности: объясните, почему эти изменения важны, каково мнение руководства и что это значит для работы сотрудников, поскольку молчание заставляет людей заполнять пробелы своими худшими страхами. Затем покажите инструмент в деле и открыто обсудите, что работает, а что нет. Многие рядовые сотрудники говорят мне, что внедрение ИИ выглядело как нечто навязанное сверху, причем никто не интересовался их мнением.
Люди предпочитают привычные трудности неопределенной надежде, особенно после многих лет прогнозов о том, что ИИ заменит их. Руководители добиваются принятия нововведений через откровенные беседы и продолжают общаться с теми, кто еще не до конца с ними смирился.
Потратьте один час на обоснованное «да»
Запланируйте один час на этой неделе или предложите это руководителю, принимающему решения, и пригласите пять человек: руководителя операций, супервайзера, рядового агента, специалиста по контролю качества и владельца вашей базы знаний. По возможности привлеките кого-то из финансового отдела или топ-менеджера, который попросил вас «сделать что-нибудь с ИИ».
- Сформулируйте бизнес-результат (10 минут). Напишите одно предложение на языке вашей исполнительной команды, например: «Сократите количество повторных обращений по поводу споров о выставлении счетов, чтобы защитить доход от продления подписок». Если финансовый отдел не может измерить это предложение, перепишите его.
- Выберите одно взаимодействие (15 минут). Пропустите три главных претендента через фильтр обоснованной победы. Выберите тот, который наберет наибольшее количество баллов по критериям распространенности и предсказуемости и соответствует своему уровню волатильности.
- Пройдите тест на ответственность (15 минут). Назовите владельца результата, ожидаемый результат и наблюдателя. Установите периодичность проверок, путь эскалации и порог ошибок, требующий отката.
- Перечислите работу, которая уходит в прошлое (10 минут). Назовите задачу, которую заменяет ИИ, и старые процессы, которые должны прекратиться вместе с этим. Если ИИ пишет краткое содержание звонка, отдел контроля качества отказывается от отдельной заметки, которую требует сегодня. Если ИИ выводит на экран актуальную политику, команда закрывает ветку в корпоративном чате, которую ищут агенты, и назначает владельца исходной статьи. Если ИИ распределяет исключения по выставлению счетов, супервайзеры перестают исправлять эти перенаправления через личные сообщения. Назначьте ответственного и дату для отмены каждого пункта. Докажите экономию, замерив время выполнения задачи у нескольких агентов до запуска и через 30 дней после него. Экономия засчитывается только тогда, когда старая работа прекращается.
- Решите, от чего вы откажетесь (10 минут). Перечислите идеи по использованию ИИ, которые вы отложите в этом квартале, указав одной фразой причину отсрочки и условие, при котором к ним можно будет вернуться. Согласуйте то, что вы скажете команде, и дату следующего обновления.
Уместите все ответы на одной странице. Эта страница станет вашим брифом по обоснованному «да» и даст вашему руководству нечто конкретное для утверждения, обсуждения или финансирования.
Ответ на вопрос «сделайте что-нибудь с ИИ»
У лидера с той встречи по клиентскому опыту (CX) теперь есть способ ответить. Она может войти в кабинет руководителя с одной страницей: бизнес-результат, взаимодействие, ответственные лица, исчезающая работа и идеи, которые команда пока отложит. Эта страница превращает расплывчатую задачу в решение, которое бизнес может оценить.
Страх упущенной выгоды (FOMO) теряет свою хватку, когда вы точно знаете, на что именно вы дали согласие и почему. Усталость отступает, когда ваши сотрудники видят, что это согласие приносит результат до того, как появится следующее. Примите одно решение, которое вы можете отстоять, докажите его эффективность и позвольте результатам задать темп для всего остального.
Углубить знания
- Прочитайте AI Fatigue Starts Before the AI Arrives, чтобы узнать практический метод отслеживания скрытой работы, которую не замечают ваши дашборды, и исправить это до вашего следующего запуска.
- Посмотрите запись вебинара «FOMO, Fatigue, and the Truth About AI in Your Contact Center» для более широкого обсуждения ценности ИИ, измерений, внедрения и клиентов, которые теперь могут звонить в ваш контакт-центр через собственные ИИ-ассистенты.
Часто задаваемые вопросы
Что такое усталость от ИИ в контакт-центре?
Усталость от ИИ относится к напряжению, которое могут испытывать команды, когда внедрение ИИ добавляет работы или неопределенности без четких результатов, ответственности и поддержки.
Как руководители контакт-центров могут снизить усталость от ИИ?
Руководители могут начать с одного измеримого сценария использования, назначить ответственного владельца, привлечь сотрудников первой линии и отказаться от старой задачи, когда ее берет на себя автоматизация.
Как контакт-центрам измерять результаты внедрения ИИ?
Выберите метрики, привязанные к бизнес-цели, такие как повторные обращения, решение проблем клиентов, стоимость или удержание, и определите период измерения до запуска.
Что такое обоснованное «да» для ИИ?
Обоснованное «да» — это решение заняться одним сценарием использования ИИ после определения его бизнес-результата, владельца, задачи и критерия успеха.
Как команды должны контролировать ИИ во взаимодействии с клиентами?
Назначьте людей для проверки результатов, получения отчетов от операторов, мониторинга точности и принятия решений о том, когда скорректировать или приостановить развертывание.
Об авторе:
Джастин Роббинс возглавляет Metric Sherpa, исследовательскую и консалтинговую фирму, которая помогает руководителям преодолеть разрыв между тем, что обещает их организация, и тем, что сотрудники испытывают каждый день. Он также является автором книги «More Than A Motto».
