Önceki yazımızda, ChatGPT ve benzeri üretken yapay zeka tabanlı hizmetlerin, müşteriler için hizmet sürecini ve çağrı merkezindeki müşteri danışmanlarının kullanabileceği araçları iyileştirerek, müşteri deneyimini (CX) nasıl dönüştürebileceğini ele almıştık.
Bu makalemizde ise yapay zeka destekli doğal dil işleme hizmetlerinin bazı sınırlamalarını ve üretken yapay zekaya dayalı müşteri hizmetlerindeki olası sonuçlarını ele alacağız.
Üretken Yapay Zeka tabanlı çözümler oldukça etkileyici görünüyor. İnsanları şaşırtıyor! Sanki bir arama motoru süper güçler kazanmış gibi: Bir soruyu sorduğunuzda, yanıtı bulabileceğiniz web sitelerinin bir listesi olmaktan ziyade, cevabınız tam olarak hazırlanmış şekilde karşınıza geliyor.
Ancak, AI çözümlerini uygulamadan önce, tüm Müşteri Deneyimi (CX) yöneticilerin dikkatle ele alması gereken konular bulunuyor.
Müşteri hizmetlerinde üretken yapay zeka kullanımının sınırlı olanakları
En ciddi konu, yapay zekanın bir “kara kutu” olması; bir yanıtı nasıl formüle ettiğini göremezsiniz. Bu durum, müşteri hizmetleri ortamında verilen cevabın kalitesini garanti etmenin çok zor olabileceği anlamına geliyor. Çünkü üretken bir sistem her soruyu ayrı ayrı düşünüyor ve özel bir cevap oluşturuyor. Bu nedenle, aynı soruyu tekrar sorsanız bile farklı bir şekilde cevap veriyor.
Yanıtın kalitesini yönetmek zor çünkü kesin bir cevaba ulaşmak güç. Bu akıllı sistemler zaman içerisinde gelişerek firmaların onlara güvenmesini sağlayacaklar. Regülatif bir sektörde müşteri hizmetlerini yönettiğiniz bir konumda olduğunuzu düşünelim. Örneğin; bankacılık sektörünü ele alalım. Chatbot’unuzun konut kredisi faiz oranları hakkındaki tavsiyelerinin doğru olduğunu nasıl garanti edebilirsiniz?
Yapay zekaya dayanan çözümleriyle, düzenleyici parametreler içinde, müşterinin faiz oranlarıyla ilgili sorusuna, her seferinde aynı şekilde cevap verileceğini garanti etmek şu anda zordur.
Markalar, sunulan içeriğin kalitesinin yanında üslubu da kontrol etmek isterler. Bunun tek yolu, başlangıç eğitimi için kullanılan büyük dil modelinin (LLM) üzerine ince bir ayar yaparak özel veriler eklemek. Bu sistemleri kutudan çıkartıp kullanamazsınız.
Üretken yapay zeka ile ilgili başka bir sorun da, markaların müşteri iletişimlerinde bu sisteme güvendiği durumlarda ortaya çıkabilen halüsinasyon. Halüsinasyon, yapay zekanın bir soruya kendinden emin bir şekilde yanlış cevap vermesi anlamına geliyor. Yani “Bundan yüzde yüz emin değilim, ancak bu cevap olabilir.” şeklinde bir yanıtı yoktur.
Halüsinasyon, eğitim sırasında ortaya çıkan içsel önyargılar veya gerçek dünya anlayışının eksikliği nedeniyle ortaya çıkar. Bu durum, yanıtlara olan güvenin azalmasına ve yanlış bilgilerin bulunması durumunda da etik sorunların ortaya çıkmasına yol açabilir.
Yapay zekaya dayalı sistemlerde, veri kullanımı ve müşteri gizliliği sorunu mevcut. Bir müşteri hizmetleri ortamında kullanılıyorsa, sohbet botunun müşteri verilerine erişimine ihtiyacı olacaktır. Örneğin, bir müşteri, hesabındaki alışılmadık bir ödeme hakkında soru sorarsa, sohbet botu sorunu araştırabilmesi için bu hesabı müşteriyle bağlantılandırmalıdır.
Birçok şirket ve düzenleyici, bu konuda temkinli davranıyor. Yukarıda bahsedildiği gibi, bu botların kara kutu yapısı, botu kullanan markanın tamamen kontrolünde olmayan süreçler kullandığı anlamına gelebilir. Bu nedenle botun kişisel müşteri verilerine erişmesine ve kullanmasına izin vermek konusunda adımlarını dikkatli atmaları beklenir.
Veri konumu, başka bir potansiyel gizlilik sorunudur. Birçok şirket, müşteri verilerinin nasıl ve nerede işlenebileceği konusunda kısıtlamalara tabidir. Botun yerel bir örneğinin oluşturulması bu sorunu önleyebilir. Ancak Avrupa merkezli bir şirketin ChatGPT gibi bir aracı kutudan çıkar çıkmaz ABD sunucularında kullanmak istemesi, Avrupa veri düzenleyicileri tarafından muhtemelen izin verilmeyecektir.
Özetlemek gerekirse; bu araçlar heyecan verici. Ve yapay zekanın sunabileceği olanaklar hızla artıyor. Çoğu durumda, (müşteri hizmetleri soruları da dahil olmak üzere) çeşitli konularda sohbet botuyla doğal bir konuşma yapmak mümkün hale geliyor. Ancak, müşteri deneyimi yöneticilerinin dikkate alması gereken ciddi konular bulunmaktadır;
-Kara kutunun güvenilirliği: Karar verme sürecini göremiyorsanız, cevaplara tamamen güvenmek zor olabilir.
-Özel veri ekleme gerekliliği: Bu araçlar, işinizi kutudan çıkar çıkmaz destekleyemez – ek eğitim verilerine ihtiyaç duyacaklardır.
-Ses tonu: Cevapları markanız gibi seslendirmeniz için ek eğitim gerekir.
-Halüsinasyon: Yapay zeka doğru cevabı bulamadığında yeni gerçekler oluşturma eğilimindedir. Bu da tüm cevaplara olan güveni zedeler.
-Veri gizliliği: Bireysel danışmanlar için veri gizliliğini yıllarca geliştirdik. Ancak şimdi yeniden başlamamız ve yapay zekanın kişisel müşteri verilerine nasıl erişebileceğini düşünmemiz gerekiyor.
Fırsatlar sonsuz olsa da, işletmeniz için yapay zekanın “sihirli değnek” olabileceğini düşünmeden önce mevcut sınırlamaları bilmekte fayda var. Güvenilir ve yetenekli bir iş ortağı olarak, işletmeniz için kullanıma hazır çözümler geliştirmenize ve yukarıda bahsedilen sorunlardan kaçınmanıza yardımcı olabiliriz.
——-
Webhelp’in insan ve yapay zekaya dayalı teknolojiden en iyi şekilde yararlanmak, ihtiyacınız olan Müşteri Deneyimi (CX) uzmanı hakkında daha fazla bilgi almak için Üretken Yapay Zeka çözümleri sayfamızı kontrol edebilir veya aşağıdaki iletişim bilgilerinden bize ulaşabilirsiniz.
