Készen állsz újragondolni az ügyfélélményt? Az Agentic AI itt van.

A korai agentikus mesterséges intelligencia bevezetése jelentős eredményeket hoz a szolgáltatási sebesség, az interakciók sikere és még az általános márkaelégedettség terén is. 

Ám a sikerhez vezető út kihívásokkal teli. Hogyan biztosíthatod, hogy működésed készen áll? Mi a legjobb digitális stratégia, amikor a technológia folyamatosan változik? És hogyan kezelhetők a szabályozási és adatvédelmi aggályok? 

Ezekkel és más kérdésekkel foglalkozunk új blogsorozatunk nyitó részében, miközben valódi tapasztalatokat is megosztunk a gyakorlatból. 

Üdvözlünk az agentikus mesterséges intelligencia világában.

Sokak számára a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) mára a mindennapi élet szerves részévé vált. Az olyan megoldások, mint a ChatGPT, a Claude, a Gemini, vagy újabban a DeepSeek, alapjaiban formálják át azt, hogyan dolgozunk és hogyan lépünk kapcsolatba másokkal online. 

Most pedig egy új korszak hajnalán állunk: ez az agentikus mesterséges intelligencia kora. 

Lényegében egy AI-ügynök (agent) olyan entitás, amely egyfajta „kognitív architektúrán” működik: ez az architektúra ötvözi az utasításokat (orchestration) a modellekkel és módszerekkel (eszközök, bemenetek, kontextus), lehetővé téve az alkalmazások és megoldások számára, hogy konkrét üzleti igényeket (célokat, feladatokat) kezeljenek. 

Az AI-ügynökök képesek munkafolyamatokat végrehajtani – legyenek azok egyszerűek és jól meghatározottak, vagy összetettek és kevésbé strukturáltak –, valamint önálló döntéseket hozni. Folyamatosan tanulnak az interakciókból, a folyamatokból és más ügynököktől, és ennek megfelelően alkalmazkodnak és fejlődnek 

Az agentikus mesterséges intelligencia kulcsfontosságú új paradigma minden olyan vállalat számára, amely hatékonyabbá és jobban skálázhatóvá szeretné tenni az ügyfélkiszolgálást vagy ügyfélélményt. A Gartner előrejelzése szerint a következő négy éven belül a napi üzleti döntések legalább 15%-át önállóan AI-ügynökök fogják meghozni, szemben a jelenlegi közel 0%-kal – ez óriási ugrás. 

Ugyanakkor bármilyen AI-alapú üzleti modell középpontjában továbbra is az embernek kell állnia. Ennek oka, hogy bár a technológia rendkívül erős, a hosszú távú siker záloga továbbra is az emberek által megélt élmény minősége. Ez alól az agentikus AI sem kivétel. 

A hibrid, többügynökös megközelítés célja az, hogy a mesterséges és emberi intelligenciát zökkenőmentesen integrálja, így az ügyfelek minden szempontból a lehető legjobb élményben részesüljenek. Az AI-ügynökök megerősítik az emberi munkatársakat, kiegészítik képességeiket, miközben dinamikusan alkalmazkodnak a változó ügyféligényekhez és a márka elvárásaihoz. 

Milyen a hibrid, többügynökös megközelítés az ügyfélműveletekben? Általánosságban:  

1. AI, mint virtuális asszisztens az emberi ügyfélszolgálati és ügyfélélmény-ügynökök számára.
Az emberi ügynökök valós idejű támogatást és előrejelző döntéstámogató eszközöket kapnak, amelyek növelik teljesítményüket és termelékenységüket. Az intelligens élménymotor részeként ezek az eszközök jobb, célzottabb és személyre szabottabb ügyfélélményeket tesznek lehetővé minden csatornán. Az erőteljes beszélgetéselemzés új, hasznosítható információkat von ki minden egyes ügyfélinterakcióból, amelyeket az emberi ügynökök zökkenőmentesen használhatnak fel a döntéshozatalhoz és a kívánt eredmények eléréséhez. Sőt, folyamatos, személyre szabott támogatásban és képzésben is részesülhetnek.  

2. Virtuális intelligens szolgáltató ügynökök.
A virtuális hang- és chat-ügynökök teljes mértékben integrálhatók a rendszerbe, hogy akadálymentes és személyre szabott többcsatornás ügyfélkapcsolatot biztosítsanak. Az ügyfelek igényeit gyorsan, zökkenőmentesen és hatékonyan kielégítik, felszabadítva ezzel az emberi ügynökök idejét. A minőség és az emberi szintű élmény biztosítása érdekében előre meghatározott mechanizmusok folyamatosan validálják és felülvizsgálják az eredményeket („ember felügyelőként”), és szükség esetén visszaküldik az ügyet emberi kezelésre vagy eszkalációra („ember a folyamatban”).  

3. Háttérirodai folyamatok automatizálása.
Az intelligens automatizálás optimalizálja az ügyfélszolgálati műveleteket és átalakítja a háttérirodai feladatokat. Egyes munkafolyamatok automatizálhatók a sebesség és hatékonyság növelése, valamint a költségek csökkentése és hibák kiküszöbölése érdekében. Ez általában nagyon specifikus képességekre és folyamatokra összpontosít, ami a Vertikális AI-ügynökök térnyerését eredményezi. 

Egy jelentős előrelépés a nagyon specifikus és kontextusérzékeny agentikus AI-alkalmazások integrációja. Ezt a Kis Nyelvi Modellek (SLM-ek) teszik lehetővé, amelyeket a HFS Research úgy ír le, mint speciális modelleket, amelyeket egy-egy szűken meghatározott feladatra terveztek. Ezeket a modelleket egy adott területre vagy kontextuális kihívásra – például szakmai terminológiára, ingadozó keresletre vagy összetett problémák megoldására – lehet betanítani és finomhangolni. 

Az SLM-ek egyik fő előnye, hogy kevésbé erőforrásigényes technológiai környezetben is futtathatók, így közelebb telepíthetők az ügyfelekhez (például élő eszközökön vagy helyi szervereken), ahol a gyors reagálás és hatékonyság különösen fontos. 

Ráadásul az SLM-ek jelentősen költséghatékonyabbak lehetnek más AI-megoldásoknál, ezáltal csökkentve az AI bevezetésének költségeit – bár a betanításuk és finomhangolásuk továbbra is jelentős befektetést igényelhet. 

A folyamatos, adatvezérelt fejlesztésekkel működő hibrid többügynökös ökoszisztéma folyamatos javulást hoz az ügyfélszolgálat és az ügyfél-elégedettség terén, valamint növeli a működési sebességet, pontosságot és hatékonyságot.

Néhány megoldás lehetővé teszi, hogy az üzleti és működési csapatok önállóan konfigurálják és indítsák el az AI-alapú ügyfélutakat. Ez jelentősen csökkentheti a bevezetési költségeket és időt, miközben demokratizálja az AI-technológiákat, nagyobb átláthatóságot és kontrollt adva az üzleti vezetők kezébe.

Bár sok szervezet még az agentikus AI bevezetésének korai szakaszában jár, már most figyelemre méltó eredményeket látunk az általunk támogatott cégeknél, például:

• Jelentős csökkenés az új ügynökök betanítási idejében és körülbelül 10%-os termelékenységnövekedés,

• Virtuális ügynökök a kiskereskedelmi megrendelések 50%-át kezelik, az embereknél magasabb sikerességi aránnyal,

• Átalakított kárigény feldolgozás, amely akár 30%-kal gyorsabb kezelést, 90%-os hibacsökkenést, 49%-os költségmegtakarítást eredményez a követelésbehajtásban, és még sok más további előnyt.

Bár az agentikus mesterséges intelligencia előnyei egyértelműek, bármely üzleti vagy technológiai vezetőnek számolnia kell bizonyos kihívásokkal – többek között azzal, hogyan lehet:

1. Zökkenőmentesen egyesíteni a legjobb technológiákat és emberi tehetségeket
2. Felkészülni a következő generációs működésre, képzni a munkatársakat és beágyazni az új működési modellt
3. Biztosítani a szervezeti tudás és adatok rendelkezésre állását, minőségét és felkészültségét
4. Garantálni, hogy az AI eredményei összhangban legyenek a márka pozícionálásával és értékeivel
5. Korai értékeket teremteni, miközben folyamatosan fejlesztik, skálázzák és alakítják az AI-t.

Minden egyes kihívás kezeléséhez elengedhetetlen egy jól kidolgozott, emberközpontú AI ütemterv. Ebből kiindulva egy folyamatosan fejlődő, hibrid többügynökös stratégia kínál skálázható és jövőbiztos utat az ügyfelek kiszolgálására, valamint arra, hogy a szervezet az élvonalban maradjon az vállalati AI forradalomban. 

Következő blogjainkban tovább vizsgáljuk majd, hogyan lehet az emberközpontú elveket gyakorlati lépésekké alakítani, ezzel még nagyobb értéket nyitva meg vállalkozásod számára. Maradj velünk! 

-
Luigi Esposito, az EMEA és az angol nyelvű piac (ESM) AI bevezetéséért felelős vezető, valamint Diana Catalina Velasquez, a LATAM AI bevezetéséért felelős vezető közreműködésével.