Egy munkatárs nem ért valamit egy szoftvercsomagban, és kérdést tesz fel. Nincs üzemzavar, nincs elromlott rendszer, csak bizonytalanság a használattal kapcsolatban. Ez a munka ma a servicedeskre vagy a funkcionális beheer-hez kerül, többnyire egy ticketrendszeren keresztül, néha telefonon, vagy egyszerűen odamennek annak a kollégának az asztalához, aki "úgyis mindent tud" arról az egy csomagról.
Az itt felmerülő kérdés nem az, hogy ez a munka kellemetlen-e vagy értékes. A kérdés az: egybeesik-e ennek a feladatnak a mintázata azzal, amit az AI ma szöveg alapján el tud végezni.
Három tengely a döntő itt: volumen, ügyfélkapcsolat és strukturáltság.
A volumen magas. Ugyanazok a kérdések ismétlődnek, újra és újra, különböző emberektől: hogyan exportálom ezt a jelentést, hol találom ezt a beállítást, miért kapom ezt a hibaüzenetet. Ez az ismétlődő jelleg pontosan az, amire az automatizálás épül: egy feladat, amely százszor azonos formában fordul elő, más feladat, mint egy olyan, amely egyszer fordul elő, és mindig másképp.
Az ügyfélkapcsolat korlátozott. A kérdező kolléga, nem külső ügyfél, akivel kapcsolatot kell ápolni. Kevesebb visszafogottságra van szükség ahhoz, hogy a válasz közvetlen és kertelés nélküli legyen, és kisebb a kockázata annak, hogy egy kevésbé gördülékeny választ nem szakszerűnek éreznek.
A strukturáltság magas. A kérdésnek gyakran állandó formája van ("hogyan csinálom X-et Y rendszerben"), és a válasz a legtöbb szervezetben már valahol létezik: egy kézikönyvben, egy tudásbázisban, régi ticketekben. Az AI-nak itt nem újat kell kitalálnia, hanem valami meglévőt kell megtalálnia és a kérdező helyzetére átfogalmaznia.
Ehhez jön még, hogy a hibaköltségek és a megfelelőség kedvezően pontoznak. Egy hibás válasz egy exportgombról ritkán okoz kárt, és általában nincs olyan jogi kötelezettség, amely előírná, hogy ezt a választ csak ember adhatja. Fizikai cselekvésekre nincs szükség: ez tisztán nyelvi és tudásfeladat, ami megmagyarázza az ezen a tengelyen kapott pontszámot.
A kreativitás alacsonyan pontoz, és pontosan ez a határ. Egy olyan kérdés, amely a szokásos mintázatokon kívül esik — egy szokatlan beállításkombináció, egy probléma, amely valójában három rendszert érint, egy felhasználó, aki maga sem tudja jól megfogalmazni, mi megy rosszul — olyan valakit igényel, aki tud rákérdezni és el tud térni a forgatókönyvtől. Az ítélőképesség-igény ezért közepesen pontoz: a kérdések egy része egyértelműen megválaszolható, egy másik részük megköveteli annak felmérését, hogy a kérdező valójában mit ért ezalatt.
Ez tehát nem teljes átvétel. Ez egy megosztás: a gyakran előforduló, állandó választ igénylő kérdések ígéretesek AI számára — ahol szükséges — egy munkatárssal, aki a választ ellenőrzi, mielőtt az kimegy. Az eltérő kérdések emberi munka maradnak, nem azért, mert az AI nem akarná elvégezni ezt a munkát, hanem mert a mintázat nem alkalmas rá.
Ez csak akkor működik, ha az alapul szolgáló tudás rendben van. Egy naprakész tudásbázis és jól strukturált GYIK-ek nem mellékesek, hanem feltételek. Egy olyan AI-rendszer, amely egy három verzióval korábbi kézikönyv alapján ad választ, ugyanolyan határozottsággal ad hibás válaszokat, mint helyeseket. Azok a vállalatok, ahol a dokumentáció szétforgácsolt, egyéni munkatársak fejében van, vagy soha nem tartották karban, ezt a mintázatot nem tudják azonnal kihasználni — nem azért, mert a feladat más, hanem mert a feltétel hiányzik.
Egy olyan szervezetnél, amelynek egyetlen egyszerű, stabil szoftvercsomagja és kicsi, tapasztalt felhasználói csoportja van, az AI-val megválaszolható kérdések aránya valószínűleg nagy: kevés a változatosság, sok az ismétlődés. Egy olyan szervezetnél, amelynek tucatnyi rendszere, sok egyedi megoldása és rendszeresen változó munkatársai vannak, ez másképp alakul: több a változatosság, több a kérdés, amely éppen a szokásos mintázaton kívül esik, tehát nagyobb rész marad embernél.
Ez a feladat sem áll elkülönítve a servicedesk többi részétől. Aki megnézi, hogyan tudja az AI regisztrálni és priorizálni az incidenseket, vagy hogyan kommunikálható egy üzemzavar a felhasználók felé, hasonló ismétlődési és strukturáltsági mintázatot lát, tengelyenként némileg eltérő eredményekkel. Egy szélesebb áttekintés arról, hogy ez az egész ügyfélszolgálatra nézve mihez vezet, itt található: milyen munkát vehet át az AI az ügyfélszolgálaton.
Azokban a vállalatokban, ahol ezt már kialakították, a servicedesk kevesebb ismétlődő kérdést kap az emberektől, és több idő marad azokra a kérdésekre, amelyek valóban további rákérdezést igényelnek. Ez nem jövőkép: ez ma már megtörténik, részlegesen, olyan szervezeteknél, amelyeknek rendben van a tudásbázisuk. Más szervezeteknél ez még nem történik meg, egyszerűen azért, mert ehhez még hiányzik az alap.
Az, hogy egy szervezet mit kezd a felszabaduló órákkal — más szerepbeosztás, más feladatmegosztás —, olyan döntés, amely a szervezet saját hatásköre, és amelyre saját jogi követelmények vonatkoznak; ez nem olyan kérdés, amelyre egy feladatelemzéssel válasz adható.
Ahhoz, hogy lássa, hogyan érvényesül ez a mintázat az Ön saját helyzetében, egy indikáció szerezhető az ingyenes quickscan segítségével: tizenkét kérdés, fiók nélkül, egy becsléssel arról, hogy az Ön profiljában az órák mekkora része vehető át ma AI által. A teljes werkscan, amely egy egész vállalat munkáját feladatokra bontja le, még fejlesztés alatt áll.
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.