Оркестрація — новий виклик для CX в епоху ШІ-агентів

Представлено Tata Communications

Підприємства впроваджують AI-агентів, голосовий AI та автоматизацію в каналах обміну повідомленнями, голосового зв’язку й цифрових комунікацій швидше, ніж розвивається архітектура, покликана їх підтримувати. За словами Гауравa Ананда, глобального керівника напряму Customer Interaction Suite у Tata Communications, більшість таких впроваджень передбачала під’єднання розмовного AI до застарілих систем, які ніколи не створювалися для цього.

«У поспіху з упровадженням AI організації здебільшого просто приєднували розмовний AI до застарілих систем», — каже Ананд. «У результаті, хоча багато підприємств і запровадили цифрові інструменти, дуже мало хто має платформи, які справді інтегровані, масштабовані та здатні безперешкодно координувати процеси».

Ця прогалина створює значне когнітивне навантаження на операторів-людей, яким доводиться збирати контекст із розрізнених інструментів, щоб зрозуміти, що AI-система вже повідомила клієнту. Проблема полягає не лише в доступі до даних, а й у відсутності спільного корпоративного контексту, який об’єднує ідентичності клієнтів, взаємодії, транзакції, політики, клієнтські шляхи та операційні системи в єдине розуміння. Традиційна архітектура CX створювалася для лінійної маршрутизації під керуванням людей, а не для управління потоками даних у реальному часі між автономними AI-системами, озерами даних і працівниками-людьми.

«Сьогоднішня операційна складність більше не пов’язана з додаванням інтелекту», — додає він. «Вона полягає в координації вже наявного інтелекту в межах підприємства, щоб клієнт ніколи не відчував тертя, спричиненого внутрішніми ізольованими системами. Для цього потрібен спільний контекстний рівень, який дає змогу AI-системам, застосункам і людям діяти на основі однакового розуміння клієнта та бізнесу».

Чому оркестрація замінює автоматизацію як головний пріоритет CX

За словами Ананда, у міру посилення проблеми координації стратегічний пріоритет усередині підприємств зміщується від автоматизації до оркестрації.

«Автоматизація вирішує окремі завдання, тоді як оркестрація поєднує їх у наскрізні результати», — каже Ананд. «Наступний етап розвитку — оркестрація з урахуванням контексту, за якої AI-агенти, застосунки та працівники-люди діють на основі спільного розуміння клієнтів, процесів і бізнес-цілей, а не ізольованих записів окремих систем».

У міру того як організації накопичують більше ботів, агентів і AI-інструментів, керувати ними стає експоненційно складніше. Ананд зазначає, що конкурентна перевага тепер полягає не стільки у впровадженні автоматизації, скільки в тому, наскільки розумно системи передають роботу, взаємодіють і передають питання на вищий рівень.

Пастка під’єднання AI до застарілих систем

Компанії, які просто розміщують голосового AI-агента перед наявною системою, повторюють ту саму стару помилку. Замість покращення взаємодії вони зрештою відтворюють детерміновані телефонні меню, які AI мав замінити. Справжня користь AI полягає в масштабі, швидкості та оркестрації, які він забезпечує.

Ананд вказує на хвилю консолідації в галузі, коли усталені постачальники рішень для контакт-центрів купують AI-нативні компанії, щоб закрити прогалини в можливостях і посилити свої пропозиції у сфері взаємодії з клієнтами. Ширший зсув у галузі відображає дедалі чіткіше усвідомлення того, що підприємствам потрібні не лише канали й автоматизація; їм необхідний інтелектуальний рівень, здатний координувати AI, людей, дані та робочі процеси в усьому бізнесі.

Мета різних галузей полягає в тому, щоб зробити AI сполучним рівнем між клієнтами, працівниками та корпоративними системами. Для цього організаціям дедалі більше потрібна спільна корпоративна онтологія: єдиний бізнес-словник, який узгоджує дані про клієнтів, продукти, політики, стандартні операційні процедури, транзакції та робочі процеси на різних, інакше не пов’язаних між собою платформах.

Рішення Tata Communications — Interaction Fabric, рівень оркестрації, який об’єднує контакт-центр, обмін повідомленнями, спільну роботу, AI і дані про клієнтів, водночас координуючи AI-агентів, канали та корпоративні системи в реальному часі. В основі цієї оркестрації лежить контекстно-орієнтована архітектура, яка безперервно поєднує ідентичності, розмови, транзакції та операційні дані, завдяки чому взаємодії зберігають безперервність у різних каналах і точках контакту.

Це означає, що AI й оператори можуть переходити між голосовим зв’язком, WhatsApp, чатами, електронною поштою та CRM-процесами, не втрачаючи контексту клієнта. Ідентичність, намір і висновки на основі AI безперервно передаються між каналами, а не залишаються замкненими в розрізнених застосунках.

Наступний етап оркестрації полягає не просто в координації завдань між системами, а в їхній координації через спільне розуміння підприємства. Контекстні графи, побудовані на основі корпоративних онтологій, створюють таке спільне розуміння, поєднуючи клієнтів, взаємодії, продукти, політики, рішення та результати між організаційними підрозділами. Це дає змогу AI-агентам і працівникам діяти з одного джерела контексту, ухвалюючи точніші рішення, забезпечуючи безперебійну передачу звернень і послідовний клієнтський досвід.

Однак синхронізація намірів клієнта, історії розмов, корпоративних даних і ухвалення рішень AI між каналами працює лише без затримок. Застарілі мережі, не розраховані на сучасну частоту обміну даними, створюють те, що Ананд називає «гравітацією даних», спричиняючи затримки та непослідовні клієнтські шляхи, коли користувачі перемикаються між каналами.

«Базову мережу потрібно проєктувати так, щоб вона була настільки ж гнучкою, як і AI-системи, що працюють поверх неї», — пояснює він. «Взаємодії залишаються синхронними, а технологія сама стає невидимою, залишаючи лише досвід, який сприймається як невимушений».

Як зробити AI кращим партнером для операторів-людей

Ефективна спільна видимість для операторів-людей і AI-систем починається з досвіду оператора, а не з якоїсь окремої технології. Найефективніші впровадження дають змогу і AI, і оператору діяти на основі однакового контекстного розуміння клієнта, гарантуючи, що інформація, зібрана під час однієї взаємодії, може вплинути на наступну незалежно від каналу чи системи. Автоматизовані підсумки дзвінків, аналіз настроїв у реальному часі та допомога на основі AI надають операторам миттєві, придатні до дії висновки й рекомендовані наступні кроки безпосередньо в межах їхнього робочого процесу.

Це дає змогу AI виконувати рутинні завдання великого обсягу, як-от скидання паролів, відстеження доставки та оновлення облікових записів, тоді як оператори-люди зосереджуються на взаємодіях, що потребують розсудливості та емпатії.

«Якщо клієнт стикається з раптовою кризою, наприклад шахрайською транзакцією, AI може миттєво заблокувати картку, але не здатен надати емоційну підтримку й делікатно спілкуватися, що необхідно в момент паніки», — каже Ананд. «Відповідь на цю дилему — інтелектуальна оркестрація, а не вибір між системами».

На практиці AI виконує безпосередню технічну транзакцію, тоді як аналіз настроїв у реальному часі розпізнає занепокоєння клієнта й спрямовує дзвінок до експерта-людини. Мета полягає в тому, щоб спільно координувати роботу AI та операторів-людей, аби ефективність ніколи не досягалася ціною довіри до бренду та лояльності.

Побудова уніфікованої архітектури CX

За словами Ананда, перехід від фрагментованих експериментів до скоординованої оркестрації потребує як технічних, так і організаційних змін, починаючи з консолідації даних і фрагментованих точкових рішень на єдиній хмарній платформі.

«ІТ-командам і командам CX потрібно тісніше співпрацювати», — пояснює він, називаючи таке узгодження другою необхідною зміною, цього разу на організаційному рівні.

На рівні архітектури, зазначає Ананд, комунікаційні API потрібно вбудувати в ядро підприємства, щоб кожна функція працювала з тим самим контекстом клієнта, а не підтримувала власні ізольовані дані. Дедалі частіше це означає перехід від самої лише інтеграції до контекстної архітектури, де спільна онтологія та контекстний граф забезпечують єдине розуміння в CX, операційних процесах, продажах, обслуговуванні та AI-системах. За його словами, глибша організаційна зміна — це зміна мислення: від реактивної підтримки до проактивної, прогнозованої та персоналізованої взаємодії, яку він називає трьома «П».

Як AI-агенти формуватимуть майбутнє CX

Взаємодію з клієнтами протягом наступних кількох років визначатимуть інтелект у реальному часі, дедалі більша автономність і безперебійна оркестрація між точками контакту, а також сталий корпоративний контекст, який супроводжуватиме клієнтів, працівників і AI-агентів усюди, де відбуваються взаємодії. Замість аналізу взаємодій постфактум підприємства дедалі частіше формуватимуть розмови в реальному часі.

«Майбутнє CX визначатиметься спрощенням, узгодженням даних, інфраструктури та операційних моделей навколо чітких результатів для клієнта, а не додаванням нових моделей та інструментів», — каже Ананд. «Поява агентів на основі AI та взаємодій між агентами — визначальна тенденція: AI-системи переходять від допомоги людям до самостійного управління взаємодіями та їх вирішення, створюючи значною мірою невидимий рівень взаємодії, який підвищує швидкість та ефективність».

Оператори-люди дедалі частіше працюватимуть спільно з AI, отримуючи підтримку завдяки розмовному інтелекту в реальному часі та рекомендаціям щодо найкращої наступної дії, щоб забезпечувати те, що Ананд називає Total Experience: уніфіковану модель, яка поєднує клієнтський, працівницький і AI-орієнтований досвід. Tata Communications створює таке майбутнє за допомогою рішень Voice AI, AI Workers і Total Experience Hub.

«Зрештою взаємодія з клієнтами перейде від реактивної до прогнозованої та дедалі більш генеративної», — каже Ананд. «Підприємства не просто реагуватимуть на потреби, а активно формуватимуть і покращуватимуть клієнтські шляхи в реальному часі».

Спонсорські статті — це матеріали, створені компанією, яка платить за публікацію або має ділові відносини з VentureBeat; вони завжди чітко позначені. Для отримання додаткової інформації звертайтеся за адресою sales@venturebeat.com.