Un utilizator nu se poate autentifica, o imprimantă nu este găsită, o parolă trebuie resetată. Acestea sunt sesizările care umplu majoritatea serviciilor de asistență: probleme cunoscute cu o rută de rezolvare fixă. Întrebarea este dacă AI poate gestiona în mod autonom acest tip de incident IT de linia întâi. Răspunsul este în mare parte afirmativ, cu o serie de condiții care determină exact cât de mare este această parte.
Trei axe sunt aici decisive: volumul, gradul de structurare și contactul cu clientul.
Volumul este ridicat. Incidentele de linia întâi sunt prin definiție repetitive: aceeași problemă revine la zeci sau sute de utilizatori. Acolo unde există multe cazuri asemănătoare, se poate câștiga mult timp automatizând o singură metodă de lucru, în loc să se trateze fiecare caz separat.
Gradul de structurare este ridicat. O problemă cunoscută cu o rută de rezolvare fixă înseamnă: dacă x, fă y. Resetarea unei parole, repornirea unei conexiuni de rețea, reatribuirea unui drept de acces — sunt pași care se regăsesc într-o bază de cunoștințe și pe care un sistem îi poate parcurge la fel de consecvent ca un om, adesea chiar mai consecvent.
Contactul cu clientul este prezent, dar limitat ca natură. Utilizatorul vrea în primul rând ca problema să dispară, nu neapărat o conversație lungă. O conversație prin chat sau o sesiune automatizată printr-un instrument de suport la distanță este suficientă pentru cea mai mare parte a acestor sesizări. Situația este diferită în cazul unui utilizator supărat sau confuz, unde tonul și răbdarea încep să conteze — acolo sarcina se deplasează spre munca umană.
Spațiul de apreciere are un scor scăzut: există puțin loc pentru a decide personal care este abordarea corectă, deoarece aceasta este deja stabilită. Tocmai de aceea AI ajunge aici mai departe decât la sarcinile cu mult spațiu de interpretare. Creativitatea are, de asemenea, un scor scăzut, iar în acest caz acesta este un avantaj pentru automatizare: nu trebuie inventat nimic nou, ci doar executat un pas existent.
Intervenția fizică nu este de obicei necesară — de aici scorul de 4 — cu excepția cazului în care problema se află totuși la nivelul hardware-ului însuși: un cablu, un întrerupător, o componentă care trebuie înlocuită fizic. În acel caz, ruta automatizată se blochează și este nevoie de un tehnician.
Costurile erorilor și conformitatea au ambele un scor relativ favorabil, cu un 4. O resetare de parolă efectuată greșit este de obicei ușor de remediat și rareori reprezintă în sine un risc de conformitate. Situația poate fi diferită atunci când incidentul afectează accesul la sisteme sensibile sau date cu caracter personal; în acel caz se aplică cerințe separate privind cine poate lua ce decizie, iar acest lucru ține de propriile proceduri și reglementări ale organizației, nu de o alegere legată de automatizare.
Sarcina se pretează pentru un agent: un sistem care nu doar oferă recomandări, ci și acționează el însuși, de exemplu ajustând o setare sau repornind un serviciu prin acces la distanță la stația de lucru. Acesta este un pas mai departe decât un chatbot care doar oferă explicații. Condiția este o bază de cunoștințe cu pași de rezolvare clari și acces la distanță real — fără aceste două elemente, se rămâne la răspunsul la întrebările utilizatorilor despre utilizarea software-ului, ceea ce este o sarcină diferită și mai limitată decât rezolvarea incidentului în sine.
La companiile unde acest lucru funcționează deja astăzi, de regulă un lucru este pus la punct: sesizările au sosit deja structurate. Aceasta nu este o întâmplare. Un incident care este bine înregistrat și prioritizat înainte ca un agent să înceapă să îl trateze, oferă acelui agent informația corectă pentru a urma imediat ruta potrivită. La companiile unde recepția sesizărilor este încă dezordonată — sesizări prin e-mail, telefon și chat unele lângă altele, fără o categorizare clară — acest lucru trebuie mai întâi pus la punct înainte ca rezolvarea să poată decurge automat. De aceea situația diferă de la o companie la alta: nu pentru că tehnologia ar fi diferită în altă parte, ci pentru că terenul pregătitor este diferit.
Aceasta este și motivul pentru care aceeași logică de bază — repetiție, pași ficși, coordonare limitată — duce, în alte părți ale unei companii, la un ritm diferit de preluare. Executarea și verificarea copiilor de siguranță urmează un tipar similar de rutine fixe, în timp ce munca cu multe excepții și evaluări se deplasează mai lent.
Partea care rămâne muncă umană nu este neglijabilă: incidente care nu se regăsesc în baza de cunoștințe, utilizatori care au nevoie de mai mult decât o soluție tehnică și defecțiuni care necesită intervenție fizică. De asemenea, supravegherea limitei — momentul în care un agent tocmai nu are voie să rezolve singur un incident și trebuie să îl transmită mai departe — este o responsabilitate umană, cu un control care aprobă sau respinge pe baza unor motive consemnate. Acesta nu este un argument împotriva automatizării muncii de linia întâi, ci o indicație a locului unde se află limita astăzi.
Dacă acest lucru este relevant pentru serviciul dumneavoastră de asistență depinde de gradul de uniformitate al sesizărilor dumneavoastră, de cât de completă este baza dumneavoastră de cunoștințe și de ce parte din incidentele dumneavoastră necesită efectiv intervenție fizică. O indicație în acest sens oferă quickscanul gratuit: douăsprezece întrebări, fără cont, cu o indicație privind ce parte din orele din acest profil poate fi preluată astăzi de AI. Scanul complet de lucru, care descompune activitatea unei întregi companii în sarcini și calculează pentru fiecare sarcină capacitatea în fte, este încă în construcție.
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.