Kiedy ktoś w zespole kolejny raz czyta zbliżoną wiadomość, przeszukuje dokumenty i układa odpowiedź, naturalnie pojawia się myśl o automatyzacji z AI. Samo powtarzanie się zadania to jednak za mało. Trzeba jeszcze wiedzieć, z jakich danych skorzysta system, jak skontrolować jego pracę i w którym momencie decyzję musi podjąć człowiek.
Jak zacząć oceniać zadanie?
Zacznij od opisania pracy tak, jak faktycznie przebiega, a nie od jej nazwy w organizacji. Pod hasłem „obsługa zapytań” może kryć się odczytanie wiadomości, odszukanie warunków usługi, dopytanie o braki, napisanie odpowiedzi i decyzja o ofercie. Każdy z tych kroków wymaga czegoś innego.
Zanotuj, co uruchamia zadanie, jakie informacje dostaje pracownik i jaki efekt ma powstać na końcu. Potem oznacz momenty, w których trzeba coś ocenić, potwierdzić albo ustalić z klientem. Dopiero z takiego opisu wynika, czy AI w procesach firmowych ma przygotowywać materiał do dalszej pracy, prowadzić rozmowę, czy wspierać cały ciąg czynności.
Warto zadać sobie proste pytanie: czy umiesz pokazać nowej osobie, jak wygląda dobrze wykonane zadanie? Jeśli odpowiedź siedzi wyłącznie w głowie jednego pracownika, najpierw trzeba tę wiedzę spisać. Bez tego trudno też ocenić, czy AI wykonała pracę poprawnie.
Grafika została stworzona przy wsparciu sztucznej inteligencji.Cechy zadania, które można rozważyć do automatyzacji z AI
Nie szukasz procesu bez żadnych wyjątków. Istotniejsze jest wskazanie tej jego części, którą da się opisać i skontrolować. Sprawdź zadanie pod kątem kilku cech.
Sposób pracy jest powtarzalny, choć pytania bywają różne
Klienci formułują potrzeby po swojemu, a mimo to pracownik za każdym razem robi podobne rzeczy: ustala, czego sprawa dotyczy, sprawdza informacje o ofercie i dopytuje o brakujące dane. W takiej pracy AI może pomóc rozpoznać temat, uporządkować wypowiedź i zaproponować kolejne pytania.
To nie znaczy, że każda sprawa ma kończyć się automatyczną odpowiedzią. Gdy warunki negocjuje się indywidualnie, rozmowa może się zakończyć wyłącznie przekazaniem kontekstu właściwej osobie.
Potrzebne informacje są dostępne i aktualne
Zadanie warto rozważyć wtedy, gdy wiadomo, na jakich materiałach ma się opierać odpowiedź. Mogą to być zatwierdzone opisy usług, zasady współpracy, dokumenty albo dane podane przez użytkownika. Należy też wskazać osobę, która je aktualizuje.
To, że klient o coś pyta, nie znaczy, że firma faktycznie oferuje taką usługę. Odpowiedź wygenerowana przez AI również nie staje się prawdziwa tylko dlatego, że brzmi przekonująco. Gdy brakuje zatwierdzonych informacji o potrzebnych warunkach, bezpieczniej jest wskazać ten brak i przekazać sprawę człowiekowi, niż dopowiadać szczegóły.
Rezultat można zweryfikować
Zanim cokolwiek wdrożysz, nazwij kryteria poprawnej pracy. W roboczym podsumowaniu rozmowy będzie to na przykład zachowanie istotnych ustaleń oraz wyraźne oddzielenie faktów od pytań, na które nie ma jeszcze odpowiedzi. W odpowiedzi o ofercie - zgodność z zatwierdzonymi warunkami i brak nieuzgodnionych obietnic.
Jeśli nikt nie umie ocenić, czy wynik jest poprawny, automatyzacja tego problemu nie rozwiąże. Może go tylko przykryć płynnie napisanym tekstem.
Które zadania przejrzeć w pierwszej kolejności?
Dobrze jest zacząć od czynności, które polegają na czytaniu, porządkowaniu i przygotowywaniu informacji. Na nich łatwo określić udział AI, nie oddając jej ostatecznej decyzji.
- Wstępne rozpoznanie zapytania. Zanim pracownik odezwie się do potencjalnego klienta, AI może dopytać o potrzeby i zebrać kontekst. To firma nadal decyduje, co z zapytaniem zrobić.
- Odpowiadanie na powtarzające się pytania. Gdy istnieją zatwierdzone informacje o ofercie, Asystent AI może je wyjaśniać w ustalonym zakresie. Sprawy spoza tej wiedzy wymagają dalszej obsługi.
- Przygotowanie szkicu odpowiedzi lub podsumowania. Zamiast zaczynać od pustej strony, pracownik dostaje materiał do przejrzenia. Przed wysłaniem może poprawić nieścisłości i dostosować odpowiedź do sytuacji.
- Pomoc w przejściu przez formularz. Użytkownik nie zostaje sam z niejasnymi polami - rozmowa może posłużyć do zebrania informacji i wyjaśnienia pytań. Czy dane trafią potem do konkretnego systemu, zależy od zakresu wdrożenia.
- Porządkowanie firmowej wiedzy. Z powtarzających się pytań można wyczytać, czego brakuje w opisach usług albo w materiałach dla zespołu. Sama wypowiedź pytającego nie powinna jednak automatycznie zmieniać zatwierdzonych informacji.
Są to przykłady zadań do automatyzacji, nie gotowa lista funkcji jednego produktu. O zakresie decyduje proces, dostępne dane i to, co ma się stać po odpowiedzi AI.
W którym miejscu procesu zostawić człowieka?
Rolę człowieka warto zaplanować przed startem automatyzacji, a nie dopiero po pierwszym trudnym przypadku. Wyjdź od decyzji, których AI nie powinna podejmować sama: zatwierdzenia indywidualnych warunków, rozstrzygnięcia sporu, oceny informacji spoza dostępnych materiałów czy przyjęcia zobowiązania w imieniu firmy.
Role można podzielić na różne sposoby. W jednym procesie AI zbiera dane, przygotowuje propozycję i zaznacza braki, a pracownik ją sprawdza i podejmuje decyzję. W innym AI odpowiada na pytania w zakresie zatwierdzonej wiedzy, a rozmowę przekazuje człowiekowi, gdy potrzebna jest indywidualna ocena. Takie granice są częścią projektu, a nie oznaką porażki automatyzacji.
Wyznacz też osobę odpowiedzialną za aktualność materiałów i obsługę przekazanych spraw. Gdy system zbierze kontekst zapytania, a nikt go nie przeczyta, sam mechanizm rozmowy nie zastąpi pracy zespołu.
Grafika została stworzona przy wsparciu sztucznej inteligencji.Pytania o dane i kontrolę jakości, zanim wybierzesz narzędzie
Podczas krótkiego pokazu AI potrafi wyglądać obiecująco, ale w codziennej pracy potrzebne są jasne zasady. Zanim wybierzesz rozwiązanie, odpowiedz na poniższe pytania na przykładzie konkretnego zadania:
- Jakie dane trafiają do procesu? Odróżnij publiczne opisy oferty, wewnętrzne dokumenty i informacje przekazywane przez klientów. Dla każdego rodzaju danych zdecyduj, czy jest naprawdę potrzebny do wykonania zadania.
- Skąd AI ma znać odpowiedź? Wskaż zatwierdzone materiały, ich właściciela i sposób wprowadzania zmian. Określ też, co ma się stać, gdy informacji zabraknie.
- Jak sprawdzisz wynik? Zbierz przykłady spraw zwykłych, niepełnych i nietypowych. Ustal, jakie błędy mają zatrzymać proces albo skierować go do pracownika.
- Kto widzi i poprawia rezultat? Rozstrzygnij, czy odpowiedź idzie od razu do użytkownika, czy najpierw powstaje szkic do akceptacji. Nie zakładaj ręcznej weryfikacji, jeśli nie jest wpisana w proces.
- Co następuje po rozmowie albo po przygotowaniu szkicu? Opisz następny krok: kontakt pracownika, uzupełnienie danych, przekazanie sprawy albo zamknięcie zadania. Samo wygenerowanie tekstu nie domyka każdego procesu.
Gdy w grę wchodzą dane firmowe i informacje od klientów, w konkretnym wdrożeniu trzeba także ustalić, jak te dane przepływają. Zainstalowanie aplikacji na serwerze firmy nie dowodzi, że żadne informacje nie trafiają do dostawcy AI. Zakres przekazywanych danych, dostęp do nich i potrzebne zabezpieczenia wymagają osobnego sprawdzenia.
W jakich sytuacjach AI nie powinna być pierwszym wyborem?
Gdy zadanie sprowadza się do przeniesienia jasno określonych danych z jednego pola do drugiego, najpierw zapytaj, czy nie wystarczy prosty formularz albo integracja. AI wnosi więcej wtedy, gdy trzeba zrozumieć wypowiedź, wyjaśnić informacje lub dopytać o brakujący kontekst.
Nie warto też zaczynać od procesu, którego zasad firma jeszcze nie ustaliła. Jeśli pracownicy odpowiadają na to samo pytanie na różne sposoby, najpierw trzeba uzgodnić wspólne stanowisko. AI nie powinna sama wybierać, która wersja oferty obowiązuje.
Ostrożności wymaga też zadanie, w którym błąd trudno wychwycić, zanim wywoła skutki. Wtedy rolę AI można ograniczyć do przygotowania szkicu, wyszukania informacji lub wskazania braków, a zatwierdzenie zostawić osobie z odpowiednimi uprawnieniami. Czasem po takim podziale okazuje się, że automatyzować warto tylko niewielki fragment pracy - i nadal może to być rozsądna decyzja.
Jak zamienić ocenę w zakres wdrożenia?
Wyobraź sobie firmę szkoleniową, do której wpływają pytania o dopasowanie programu szkolenia do potrzeb klienta. Zamiast zaczynać od wyboru chatbota, może najpierw opisać drogę takiego zapytania: co trzeba wyjaśnić, o co dopytać, jakie warunki są zatwierdzone i kiedy sprawa trafia do specjalisty. Wtedy łatwiej ustalić, czy potrzebny jest szkic odpowiedzi dla pracownika, rozmowa na stronie, czy bardziej rozbudowany proces.
LP Creation przygotowuje rozwiązania z Asystentem AI dopasowanym do wiedzy firmy, jego roli w procesie i ustalonego celu. W Blogu AI Asystent AI umieszczony w artykule odpowiada na pytania czytelnika i pomaga mu przejść do kontaktu. Gdy potrzebna jest rozmowa poza blogiem, indywidualny scenariusz albo połączenie z innymi narzędziami, zakres wdrożenia trzeba uzgodnić osobno. Blog AI nie jest automatycznym rozwiązaniem dla każdego zadania w firmie.
Rozsądny wybór zaczyna się więc od jednego dobrze opisanego procesu: jego danych, oczekiwanego wyniku, kontroli jakości i roli pracownika. Jeśli zastanawiasz się, który fragment pracy w Twojej firmie można oddać do automatyzacji z AI, porozmawiajmy o konkretnym zadaniu.
Najczęstsze pytania
Czy każda powtarzalna czynność kwalifikuje się do automatyzacji z AI?
Nie. Powtarzalność pomaga wyłonić kandydatów, lecz trzeba dodatkowo sprawdzić, czy dane są dostępne, czy wynik da się ocenić i jakie byłyby skutki błędu. Przy prostych, sztywnych regułach wystarczyć może rozwiązanie bez AI.
Czy AI ma sama odpowiadać klientom?
Nie musi. Może przygotować szkic dla pracownika, streścić sprawę albo zebrać brakujące informacje. Sposób zatwierdzania odpowiedzi trzeba ustalić osobno dla każdego procesu.
Jak postąpić, gdy informacje o ofercie są niekompletne?
Zacznij od wskazania informacji brakujących lub sprzecznych i ustal, kto je zatwierdzi. Nie należy oczekiwać, że AI poprawnie odtworzy warunki, których firma jej nie przekazała.
Czy automatyzacja z AI wyręczy całą obsługę zapytań?
Może wesprzeć rozmowę, wyjaśnianie oferty i zbieranie kontekstu. Firma wciąż potrzebuje osoby odpowiedzialnej za decyzje, nietypowe sprawy i dalszy kontakt z potencjalnym klientem.
Źródła
Zespół LP Creation - Piszemy o tym, jak zamienić treść w źródło klientów: automatyzacji z AI, widoczności w wyszukiwarce i w odpowiedziach modeli. Teksty opieramy na tym, co sami wdrażamy.
Ten artykuł przygotowano przy pomocy sztucznej inteligencji.
