Rike on teatatud, piletisüsteem näitab punast, ja kasutajad tahavad teada: mis toimub, kui kaua see veel aega võtab ja millal saan järgmise teate. Seda tööd teevad teenindusdesk- ja kommunikatsioonitöötajad iga päev. Küsimus siin ei ole, kas AI oskab teksti kirjutada, vaid kas AI saab selle spetsiifilise kommunikatsioonitöö iseseisvalt üle võtta. Vastus: osaliselt, ja see sõltub suuresti sellest, mis tüüpi rike see on.
Ülesanne saab kõrge hinde struktureerituse eest (4): rikketeade järgib sageli kindlat mustrit — mis on valesti, millest ajast, milliseid süsteeme mõjutab, milline on eeldatav lahendusaeg. See muster on täpselt see, mida keelemudel oskab hästi täita, kuni aluseks olev teave on korrektne. Ka füüsiline (5) ei ole takistuseks: reaalses maailmas ei ole vaja midagi teha, ainult teksti, mis peab välja minema.
Seevastu kliendikontakt saab madala hinde (1). See on definitsiooni järgi kommunikatsioon inimestega, kes on sageli juba frustreerunud, kuna nende töö on seisma jäänud. Teate toon, ajastus ja täpsus määravad, kas kasutajad tunnevad end kuulda võetuna või, vastupidi, ignoreerituna. Genereeritud teade, mis on faktiliselt korrektne, kuid hindab kiireloomulisust valesti, teeb rohkem kahju kui teate puudumine.
Veakulud (3) on mõõdukad, kuid mitte tähtsusetud: vale lahendusaeg või staatus, mis ei uuene, kahjustab usaldust ja toob kaasa lisaküsimuste laine — täpselt see töö, mida sooviti kokku hoida. Vastavus (4) tuleb mängu niipea, kui vahejuhtum langeb SLA-kokkulepete alla või, mõnes sektoris, teavitamiskohustuse alla: sel juhul peab kommunikatsioon olema tõendatavalt õigel ajal ja kindlate normide järgi saadetud. Otsustusruum (2) ja loovus (2) on madalad: on vähe ruumi enda otsustamiseks, mida teatada, see on peamiselt malli järgimine ajakohaste andmetega. Maht (4) on kõrge: suure rikke puhul on tegemist sadade või tuhandete kasutajatega, kes vajavad sama teadet, ja see on täpselt see, kus automatiseerimine vabastab aega.
Kolm telge kujundavad pildi. Struktureeritus muudab selle tehniliselt saavutatavaks: kui vahejuhtumi staatus on süsteemis üheselt fikseeritud, saab keelemudel sellest koostada teate vastavalt kindlale mallile. Kuid madal kliendikontakt paneb sellele piduri — mitte sellepärast, et AI ei oska korrektset lauset kirjutada, vaid sellepärast, et valesti ajastatud või valesti toonitud teate risk on suurem kui sisemise või administratiivse teksti puhul. Ja veakulud tähendavad, et järelevalve jääb vajalikuks: staatuse uuendus, mis saadetakse välja enne, kui lahendus on kinnitatud, või mis hindab lahendusaega liiga optimistlikult, toob kaasa uusi kaebusi selle asemel, et neid vähendada.
Üks näide muudab selle konkreetseks. Sisemise e-posti süsteemi rikke puhul, kus mõju on teada ja lahendusaeg on mõistlikult prognoositav, saab AI koostada esimese teate ja vahepealse staatuse uuenduse piletil põhinevalt, kus töötaja annab lühidalt heakskiidu enne teate saatmist. Kliendi makseteenust mõjutava rikke puhul, kus on finantstagajärjed ja ebakindel lahendusaeg, on olukord teine: seal on vaja inimlikku kaalutlust selle üle, mida öelda ja mida mitte, ning millal.
Ettevõttes, kus on küps staatuseleht ja piletisüsteem, mis täidab õiged väljad automaatselt, on AI-le jõukohane osa suurem: tekst saab tulla otse struktureeritud andmetest. Ettevõttes, kus rikkeid antakse edasi suuliselt, üksikute Slack-sõnumite kaudu või IT-juhi kaudu, kes hindab olukorda ise, puudub struktureeritud alus ja AI ei saa iseseisvalt palju koostada. Ka kasutajate iseloom loeb: sisemised töötajad võtavad vastu lühikese, faktilise uuenduse; välised kliendid, kellel on leping ja SLA, eeldavad tooni ja täielikkust, mis eeldab pigem inimlikku kontrolli.
See ülesanne ei ole eraldiseisev muust vahejuhtumite ahelast. Kas rike kommunikeeritakse efektiivselt, sõltub sellest, kui hästi süsteemi jõudlust jälgitakse — usaldusväärse jälgimiseta ei ole ajakohast staatust, mida kommunikeerida. See on seotud ka sellega, kuidas vahejuhtum registreeritakse ja prioriteeritakse, kuna see määrab, millised andmed on olemas teate koostamiseks. Ja mõnel juhul kulgeb kommunikatsioon paralleelselt tegeliku esmase IT-vahejuhtumi lahendamisega, kus uuendus on nii hea, kui hea on tegelik edenemine.
Konkreetselt: teksti koostamine kindlate mallide alusel, kus sisendiks on ajakohane vahejuhtumi staatus, on saavutatav niipea, kui need kaks eeltingimust on täidetud. Otsus, millal teade välja saadetakse, millises toonis, ja kas lahendusaeg on realistlikult sõnastatud, jääb töötaja pärusmaaks. See ei ole vaheetapp täieliku ülevõtmise poole — see on struktuur, mis sobib sellele kommunikatsioonitüübile niikaua, kuni valesti ajastatud teate veakulud jäävad suuremaks kui aeg, mis kulub selle kontrollimisele.
Kui see analüüs viib selleni, et mõtlete teenindusdesk- või kommunikatsioonitöötajate rakendamise üle, kehtivad selle kohta eraldi seadusest tulenevad nõuded seoses tööga ja kaasotsustamisega; see leht ei annab personalinõu ega ole aluseks koondamisotsusele. Laiema hoolikuse kohta ametikohtade muutmisel vaadake hoolikus ametikohtade kärpimisel.
Soovite teada, kui suur osa rikkekommunikatsioonist teie ettevõttes vastab juba täna nendele eeltingimustele? FTE TO AI tasuta kiirtest koosneb kaheteistkümnest küsimusest, ei vaja kontot ja annab hinnangu, kui suure osa selle profiili tundidest saab AI juba täna üle võtta. Täielik töötest, koos üksikasjaliku ülesandeanalüüsiga meeskonna kaupa, on veel ehitusjärgus — seda me siin teadlikult veel ei pakume.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.