Experts adviseren leidinggevenden al enkele jaren om kunstmatige intelligentie (AI) een centrale plaats te geven in hun strategie. McKinsey zegt dat het essentieel is om ‘inzichten te halen uit de enorme hoeveelheden data’. Forbes geeft aan dat ‘AI elk bedrijf gaat transformeren, in iedere branche’. Maar hoe zal AI echt elk bedrijf laten veranderen? Wat als je bedrijf in de basis al tientallen jaren of misschien wel langer niet is veranderd? Wat is er nieuw aan AI, en in het bijzonder de welbesproken generative AI? Misschien laat het volgende voorbeeld zien waar we naartoe gaan.

Octopus Energy is een in het Verenigd Koninkrijk gevestigde Europese energieleverancier die zich richt op het leveren van gas en duurzame elektriciteit. Het bedrijf heeft 3,2 miljoen klanten en de Britse consumentenbond heeft hen de afgelopen zes jaar consequent uitgeroepen tot meest aanbevolen energieleverancier. In februari 2023 voegden ze ChatGPT toe aan hun klantenservicesysteem en kon het beantwoorden van e-mails van klanten beginnen. E-mails geschreven door medewerkers haalden een klanttevredenheid van ongeveer 65%. Wanneer de email geschreven werd door AI, was de klanttevredenheid meer dan 80%. In mei 2023 beantwoordde Octopus 34% van alle e-mails met AI. In de oude situatie ozuden daar 250 klantenservicemedewerkers voor nodig zijn

Greg Jackson, de CEO van Octopus Energy, gaf in een artikel dat werd gepubliceerd in The Times commentaar op dit experiment met AI: “Vandaag schrijft Octopus AI berichten, maar binnenkort zal het ook beslissingen nemen en acties uitvoeren. Het zal je niet alleen je saldo vertellen, maar ook een aanpassing in betalingen voorstellen en het voor je in orde maken. Het zal opdracht geven om jouw meter te laten installeren of een probleem signaleren.”

Wat betekent dit dan voor jouw bedrijf?
Vandaag de dag kennen wij vooral eenvoudige bots, die u vertellen waar je pakje zich bevindt of hoeveel je je creditcardmaatschappij schuldig bent Wat als deze evolueren om te luisteren naar verzoeken en op basis hiervan beslissingen nemen en acties uitvoeren? Deze bot zou zelfs ideeën en oplossingen kunnen aandragen om een klant te helpen zonder dat er ooit een mens aan te pas hoeft te komen. Maar laten we even een stapje terug doen. Waar is generative AI nu echt goed in? Het kan een grote hoeveelheid gegevens verwerken, zoeken naar relevante informatie, ideeën met elkaar verbinden en een zinvol antwoord of commentaar genereren.

Stel je eens voor hoe dit het werk zal veranderen van bijvoorbeeld juridisch medewerkers die naar rechtsgronden moet zoeken… Of hoe dit artsen zou kunnen helpen om op basis van een reeks testresultaten een diagnose te stellen. Of hoe softwareontwikkelaars grote stukken van hun codeertaken kunnen automatiseren. De Octopus Energy case is een geweldig voorbeeld van een situatie die perfect is voor een generative AI-systeem. Er is een grote hoeveelheid kennis beschikbaar om de chatbot te trainen – zowel algemene kennis als gedetailleerde kennis van de producten die Octopus aanbiedt. Er is een schriftelijke vraag of verzoek van de klant. De interactie is niet realtime. AI kan een reactie genereren en deze terugmailen naar de klant en het is niet noodzakelijk om te wachten op feedback.

Bedenk nu eens hoe ingewikkeld communicatie van mens tot mens is. Er zijn vijf stappen wanneer een mens met een ander communiceert: gedachtevorming, codering, kanaalselectie, decodering en feedback. Kortom, één persoon moet nadenken over wat hij wil zeggen, een zin vormen, kiezen of hij het wil zeggen, sms’en of e-mailen en de ontvanger moet het bericht begrijpen en beantwoorden. Het is een uiterst complex proces dat we allemaal als vanzelfsprekend beschouwen. Wanneer we de eerste woordjes van een baby horen, is dat het resultaat van het feit dat hij hetzelfde geluid duizenden keren heeft gehoord en zich realiseert dat hij het vermogen heeft om het na te doen. Uiteindelijk geven ze betekenis aan het geluid en wordt het een woord. Dan kan er een emotie worden verbonden aan het woord zoals het wordt uitgesproken. Als je op Google zoekt naar informatie over de complexiteit van menselijke communicatie dan levert dat meer dan 89 miljoen artikelen en boeken op. Het zou veel makkelijker zijn om ChatGPT te vragen ze allemaal samen te vatten.

Generative AI & CX
In ons vakgebied, het verbeteren van de customer experience, zijn er veel voorspellingen gedaan over hoe generative AI de business zal veranderen. Sommigen hebben de ondergang van het contact center voorspeld. Bijna iedereen heeft het mis. We hebben gezien hoe ons bedrijf verandert. We zetten generative AI-oplossingen in op veel verschillende gebieden, waaronder chatbots en spraakbots die direct kunnen communiceren met klanten. E-mails kunnen automatisch worden geanalyseerd en geïnterpreteerd, zoals we hebben gezien in het voorbeeld van Octopus Energy. Het is ook eenvoudig om dit in elke taal te doen, omdat teksten automatisch vertaald kunnen worden

In contact centers wordt AI al gebruikt om de kwaliteit van klantinteracties te bewaken. Elk gesprek of bericht kan nu worden gecontroleerd, alleen door middel van een willekeurige steekproef. Spraak kan worden geanalyseerd om inzicht te geven in hoe de klant zich voelde tijdens een gesprek. Voor complexe interacties is nog steeds menselijk contact nodig. Er zullen veel processen zijn waarbij leidinggevenden merken dat AI nuttig kan zijn. Het kan grote rapporten samenvatten, trends zoeken in grote hoeveelheden data en helpen om klantenservice processen te verbeteren en te automatiseren. Dit is duidelijk binnen Webhelp. We implementeren al oplossingen die meertalige klantinteracties mogelijk maken, die een klantinteractie kunnen samenvatten voor onze kwaliteitssystemen, die adviseurs kunnen coachen door te focussen op minder sterke klantinteracties en begeleiding te bieden, en die taalmodellen creëren met gedetailleerde productinformatie.

De human touch
Stel je eens een chatbot voor die niet alleen de menselijke taal begrijpt wanneer je hem een vraag stelt, maar die ook alles weet over het product in kwestie. Hij heeft immers elk document dat ooit over het product is geschreven opgenomen in de gegevens die zijn gebruikt om hem te trainen. Al onze ervaringen binnen Webhelp en die van andere bedrijven, zoals Octopus Energy, tonen aan dat er echt een business case is voor het gebruik van AI. Het kan echt communiceren met klanten, maar tot een bepaalde hoogte. De case van Octopus toont namelijk ook aan dat deze technologie het best kan worden gebruikt voor interactie met klanten wanneer er een pauze in het midden is, de communicatie is asynchroon. Dit zorgt voor een korte periode waarin AI een WhatsApp-bericht of e-mail kan analyseren en een intelligent antwoord kan formuleren. In gesprekken is dit niet mogelijk. AI-bots die gebruikmaken van spraaksoftware en Natural Language Processing (NLP) worden erg goed. Je kunt nu een gesprek voeren met een bot, maar omdat hij getraind moet zijn op een hoeveelheid kennis, zal hij niet direct kunnen anticiperen op een ongebruikelijke situatie.

Als een klant een energiebedrijf belt om uit te leggen waarom hij zijn rekening niet heeft betaald, is het veel moeilijker om in realtime een ‘kwetsbare klant’ te identificeren door naar zijn woorden te luisteren, in vergelijking met het lezen van een geschreven e-mail. AI biedt een geweldige mogelijkheid om veel verschillende bedrijfsprocessen te automatiseren. Het heeft invloed op elk bedrijf in elke branche, maar voor bijna alle mensgerichte processen zijn mensen het meest waardevolle bezit dat uw bedrijf kan hebben.

Bij Webhelp zijn we ervan overtuigd dat AI een zeer beperkte invloed zal hebben op complexe gesprekken, die momenteel het overgrote deel uitmaken van de tijd die adviseurs besteden aan de interactie met klanten. De impact is zelfs nog beperkter, omdat de mate van adoptie van AI door bedrijven en klanten (niet iedereen wil immers interactie met een bot!) aanzienlijk minder dan 100% zal zijn. Al onze analyses tonen duidelijk aan dat de mens, versterkt door AI, zowel het heden als de toekomst van customer experience is.