Quando qualcuno nel team legge di nuovo un messaggio simile, ricerca documenti e compone una risposta, viene spontaneo pensare all'automazione con l'AI. Ma il semplice ripetersi di un compito non è abbastanza. Devi anche sapere quali dati userà il sistema, come controllare il suo lavoro e in quale momento deve decidere una persona.
Come iniziare a valutare un compito?
Comincia a descrivere il lavoro così come accade realmente, non dal suo nome in organizzazione. Dietro "gestione delle richieste" potrebbe nascondersi lettura di messaggi, ricerca delle condizioni di servizio, domande su informazioni mancanti, stesura della risposta e valutazione dell'offerta. Ogni fase richiede qualcosa di diverso.
Annota cosa avvia il compito, quali informazioni riceve il dipendente e quale risultato deve prodursi alla fine. Poi segna i momenti in cui qualcosa deve essere valutato, confermato o concordato con il cliente. Solo da questa descrizione emerge se l'AI nei processi aziendali deve preparare il materiale per il lavoro successivo, condurre la conversazione o supportare l'intera sequenza di azioni.
Vale la pena porsi una domanda semplice: riesci a mostrare a una nuova persona come appare un compito ben eseguito? Se la risposta esiste solo nella testa di un dipendente, prima devi mettere questa conoscenza per iscritto. Senza di ciò è difficile anche valutare se l'AI ha eseguito il lavoro correttamente.
L'immagine è stata creata con il supporto dell'intelligenza artificiale.Caratteristiche di un compito che potrebbe essere considerato per l'automazione con l'AI
Non stai cercando un processo senza eccezioni. È più importante indicare la parte che può essere descritta e controllata. Valuta il compito in base a diverse caratteristiche.
Il modo di lavorare è ripetitivo, anche se le domande variano
I clienti esprimono le loro esigenze a loro modo, eppure il dipendente fa cose simili ogni volta: stabilisce di cosa si tratta, controlla le informazioni sull'offerta e chiede i dati mancanti. In questo tipo di lavoro l'AI può aiutare a riconoscere l'argomento, ordinare la dichiarazione e suggerire le prossime domande.
Questo non significa che ogni caso debba terminare con una risposta automatica. Quando le condizioni vengono negoziate individualmente, la conversazione può concludersi solo con la trasmissione del contesto alla persona giusta.
Le informazioni necessarie sono disponibili e aggiornate
Conviene considerare un compito quando si sa su quali materiali deve basarsi la risposta. Possono essere descrizioni di servizi approvate, regole di cooperazione, documenti o dati forniti dall'utente. Devi anche indicare chi li aggiorna.
Il fatto che un cliente chieda qualcosa non significa che l'azienda lo offra davvero. Una risposta generata da un'AI non diventa vera solo perché suona convincente. Quando mancano informazioni approvate sulle condizioni necessarie, è più sicuro segnalare questa lacuna e trasferire la questione a una persona, piuttosto che aggiungere dettagli.
Il risultato può essere verificato
Prima di implementare qualcosa, definisci i criteri per il lavoro corretto. In un riassunto di lavoro della conversazione, ad esempio, sarà il mantenimento dei punti importanti e la chiara separazione dei fatti dalle domande senza ancora una risposta. In una risposta su un'offerta - conformità con le condizioni approvate e nessun impegno non concordato.
Se nessuno può valutare se il risultato è corretto, automatizzare il problema non lo risolverà. Può solo coprirlo con un testo ben scritto.
Quali compiti esaminare per primo?
È bene iniziare dalle attività che consistono nella lettura, ordinamento e preparazione delle informazioni. Su di loro è facile definire il contributo dell'AI, senza affidarle la decisione finale.
- Riconoscimento preliminare della richiesta. Prima che il dipendente contatti un potenziale cliente, l'AI può chiedere quali siano i bisogni e raccogliere il contesto. È ancora l'azienda che decide cosa fare della richiesta.
- Rispondere a domande ricorrenti. Quando esistono informazioni approvate sull'offerta, l'Assistente AI può spiegarle entro un ambito stabilito. Le questioni al di fuori di questa conoscenza richiedono ulteriore gestione.
- Preparazione di una bozza di risposta o riassunto. Invece di iniziare da una pagina bianca, il dipendente riceve il materiale da rivedere. Prima di inviare, può correggere le imprecisioni e adattare la risposta alla situazione.
- Aiuto nel compilare un modulo. L'utente non rimane solo con campi poco chiari - la conversazione può servire a raccogliere informazioni e chiarire le domande. Se i dati finiscono poi in un sistema specifico dipende dalla portata dell'implementazione.
- Ordine della conoscenza aziendale. Dalle domande ricorrenti si può capire cosa manca nelle descrizioni dei servizi o nei materiali per il team. La dichiarazione della persona che domanda non dovrebbe però cambiare automaticamente le informazioni approvate.
Questi sono esempi di compiti da automatizzare, non un elenco completo di funzioni di un unico prodotto. La portata dipende dal processo, dai dati disponibili e da cosa deve accadere dopo la risposta dell'AI.
Dove lasciare la persona nel processo?
Il ruolo dell'uomo conviene pianificarlo prima dell'avvio dell'automazione, non dopo il primo caso difficile. Parti dalle decisioni che l'AI non dovrebbe prendere da sola: approvazione di condizioni individuali, risoluzione di controversie, valutazione di informazioni al di fuori dei materiali disponibili o assunzione di impegni a nome dell'azienda.
I ruoli possono essere divisi in diversi modi. In un processo l'AI raccoglie i dati, prepara una proposta e segna le lacune, mentre il dipendente la controlla e prende una decisione. In un altro l'AI risponde alle domande entro l'ambito della conoscenza approvata e trasferisce la conversazione a una persona quando è necessaria una valutazione individuale. Questi confini fanno parte del progetto, non un segno di fallimento dell'automazione.
Designa anche la persona responsabile dell'aggiornamento dei materiali e della gestione delle questioni trasferite. Quando il sistema raccoglie il contesto di una richiesta e nessuno la legge, il semplice meccanismo della conversazione non sostituirà il lavoro del team.
L'immagine è stata creata con il supporto dell'intelligenza artificiale.Domande su dati e controllo della qualità, prima di scegliere uno strumento
Durante una breve dimostrazione l'AI può sembrare promettente, ma nel lavoro quotidiano servono regole chiare. Prima di scegliere una soluzione, rispondi alle seguenti domande usando un compito specifico come esempio:
- Quali dati entrano nel processo? Distingui le descrizioni pubbliche dell'offerta, i documenti interni e le informazioni fornite dai clienti. Per ogni tipo di dato decidi se è davvero necessario per eseguire il compito.
- Da dove l'AI deve conoscere la risposta? Indica i materiali approvati, il loro proprietario e il modo di introdurre i cambiamenti. Specifica anche cosa deve accadere quando mancano le informazioni.
- Come verificherai il risultato? Raccogli esempi di casi ordinari, incompleti e insoliti. Stabilisci quali errori devono fermare il processo o reindirizzarlo a un dipendente.
- Chi vede e corregge il risultato? Decidi se la risposta va direttamente all'utente o prima viene creata una bozza per l'approvazione. Non presupporre una verifica manuale se non è integrata nel processo.
- Cosa accade dopo la conversazione o dopo la preparazione della bozza? Descrivi il passo successivo: contatto del dipendente, completamento dei dati, trasferimento della questione o chiusura del compito. La semplice generazione del testo non conclude ogni processo.
Quando sono coinvolti dati aziendali e informazioni da clienti, nell'implementazione specifica devi anche stabilire come questi dati scorrono. L'installazione di un'applicazione sul server aziendale non prova che nessuna informazione va al fornitore dell'AI. L'ambito dei dati trasferiti, l'accesso ad essi e le protezioni necessarie richiedono un controllo separato.
In quali situazioni l'AI non dovrebbe essere la prima scelta?
Quando un compito si riduce al trasferimento di dati chiaramente definiti da un campo a un altro, prima chiedi se non basta un modulo semplice o un'integrazione. L'AI apporta più valore quando è necessario comprendere una dichiarazione, chiarire le informazioni o chiedere il contesto mancante.
Non conviene nemmeno iniziare da un processo le cui regole l'azienda non ha ancora stabilito. Se i dipendenti rispondono alla stessa domanda in modo diverso, prima devi concordare una posizione comune. L'AI non dovrebbe scegliere da sola quale versione dell'offerta è valida.
Attenzione è anche necessaria per un compito in cui l'errore è difficile da cogliere prima che causi conseguenze. In quel caso il ruolo dell'AI può limitarsi alla preparazione di una bozza, alla ricerca di informazioni o all'indicazione delle lacune, mentre l'approvazione rimane a una persona con le autorizzazioni appropriate. A volte dopo tale divisione emerge che conviene automatizzare solo una piccola parte del lavoro - e può comunque essere una decisione ragionevole.
Come trasformare la valutazione in un ambito di implementazione?
Immagina un'azienda di formazione che riceve domande sull'adattamento del programma di formazione alle esigenze del cliente. Invece di iniziare scegliendo un chatbot, potrebbe prima descrivere il percorso di tale richiesta: cosa deve essere chiarito, cosa si deve domandare, quali condizioni sono approvate e quando la questione va allo specialista. Allora è più facile stabilire se è necessaria una bozza di risposta per il dipendente, una conversazione sul sito web o un processo più articolato.
LP Creation prepara soluzioni con l'Assistente AI adattato alla conoscenza dell'azienda, al suo ruolo nel processo e all'obiettivo stabilito. Nel Blog AI l'Assistente AI inserito nell'articolo risponde alle domande del lettore e lo aiuta a passare al contatto. Quando è necessaria una conversazione al di fuori del blog, uno scenario individuale o un'integrazione con altri strumenti, l'ambito dell'implementazione deve essere concordato separatamente. Il Blog AI non è una soluzione automatica per ogni compito in azienda.
La scelta ragionevole inizia quindi da un unico processo ben descritto: i suoi dati, il risultato atteso, il controllo della qualità e il ruolo del dipendente. Se ti chiedi quale parte del lavoro nella tua azienda può essere affidata all'automazione con l'AI, parliamone di un compito specifico.
Domande frequenti
Ogni attività ripetitiva si qualifica per l'automazione con l'AI?
No. La ripetitività aiuta a identificare i candidati, ma devi anche verificare se i dati sono disponibili, se il risultato può essere valutato e quali sarebbero le conseguenze dell'errore. Per regole semplici e rigide potrebbe bastare una soluzione senza AI.
L'AI dovrebbe rispondere da sola ai clienti?
Non è necessario. Può preparare una bozza per il dipendente, riassumere la questione o raccogliere le informazioni mancanti. Il modo di approvare la risposta deve essere stabilito separatamente per ogni processo.
Cosa fare quando le informazioni sull'offerta sono incomplete?
Inizia indicando le informazioni mancanti o contraddittorie e stabilisci chi le approverà. Non puoi aspettarti che l'AI riproduca correttamente le condizioni che l'azienda non le ha trasmesso.
L'automazione con l'AI libererà l'intera gestione delle richieste?
Può supportare la conversazione, spiegare l'offerta e raccogliere il contesto. L'azienda ha ancora bisogno di una persona responsabile delle decisioni, dei casi insoliti e del contatto successivo con il potenziale cliente.
Fonti
Il team di LP Creation - Scriviamo di come trasformare i contenuti in una fonte di clienti: automazione con l'AI, visibilità nei motori di ricerca e nelle risposte dei modelli. I nostri testi si basano su ciò che implementiamo noi stessi.
Questo articolo è stato preparato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale e tradotto dal polacco.
