Marka i dostęp do rynku na pierwszy rzut oka wydają się kwestią pozycjonowania, kampanii i zespołów obsługi klienta. Pod maską praca, która się tam odbywa, to w dużej mierze przetwarzanie informacji: interpretowanie sygnałów od klientów, tworzenie treści, kwalifikowanie leadów, przygotowywanie ofert, odpowiadanie na pytania. To dokładnie ten typ pracy, w którym przejście na AI najszybciej się zakorzenia.
To przejście nie przebiega według zasady włącz-wyłącz. Przebiega wzdłuż trzech kategorii, które w każdym procesie klienckim istnieją obok siebie: praca, którą AI może przejąć samodzielnie, praca, która jest przejmowana częściowo, przy czym człowiek zatwierdza lub odrzuca z uzasadnieniem, oraz praca, która pozostaje pracą ludzką, ponieważ wymaga osądu, relacji lub negocjacji. W jednej firmie część komunikacji z klientem została już całkowicie przeniesiona; w innej firmie ta sama praca nadal spoczywa w całości na ludziach. Różnica rzadko tkwi w samej technologii. Tkwi w gotowości.
Klient nie zauważa gotowości po tym, że stosuje się AI. Klient zauważa ją po szybkości, spójności i rozpoznawalności. Zapytanie ofertowe, na które trafna odpowiedź przychodzi w ciągu dnia zamiast tygodnia. Pytanie do wsparcia, na które udzielana jest odpowiedź w tym samym tonie i z tymi samymi faktami, niezależnie od tego, kto lub co na nie odpowiada. Obietnica marki, która się utrzymuje, nawet jeśli pierwszy kontakt jest obsługiwany przez system.
Odwrotnie, klient zauważa też brak gotowości. Odpowiedzi, które sobie przeczą. Treści, które wydają się generyczne, ponieważ nikt nie ustalił, co marka mówi, a czego nie. Zespół sprzedaży, który kwalifikuje leady inaczej niż system, który je pozyskuje. To nie są incydenty, to sygnały, że praca stojąca za marką i dostępem do rynku nie została jeszcze dostosowana do sytuacji, w której część tej pracy wykonuje AI.
Za "marką i dostępem do rynku" kryją się zadania, które dają się rozłożyć na trzy kategorie. Tworzenie treści na podstawie ustalonego stylu marki i powtarzalnych komunikatów to praca, którą w dużej mierze można przejąć. Segmentacja klientów i scoring leadów na podstawie danych to praca przejmowana częściowo, przy czym człowiek ocenia wynik, zanim nastąpi działanie. Prowadzenie strategicznej rozmowy z klientem, ocena sytuacji wrażliwych dla reputacji marki, negocjowanie umowy: to pozostaje pracą ludzką, ponieważ zależy od kontekstu, który nie jest zapisany w danych.
Gdzie dokładnie leży ta praca, różni się w zależności od firmy i produktu. Na pytanie leżące u podstaw, jaka praca w danej firmie rzeczywiście nadaje się do przejęcia przez AI, odpowiada się za pomocą skanu pracy FTE TO AI dla poszczególnych zadań, nie na poziomie działu czy stanowiska.
Gdy część pracy stojącej za marką i dostępem do rynku się przesuwa, zmienia się więcej niż tylko wykonanie. Zmieniają się prawa decyzyjne: kto ocenia, czy wygenerowana przez AI odpowiedź dla klienta może zostać wysłana i na podstawie jakiego kryterium. Zmienia się miernik: czas reakcji i wolumen znaczą mniej, gdy duża część pierwszej odpowiedzi jest zautomatyzowana, a spójność i satysfakcja klienta zyskują na wadze. A uwolniona zdolność wymaga przeznaczenia: godziny, które nie idą już na tworzenie standardowych treści, mogą trafić do relacji z klientami, które pozostają pracą ludzką, ale to nie dzieje się automatycznie.
To przesunięcie czasami dotyka też pytania, ile etatów dana funkcja jeszcze wymaga. Obowiązują tu odrębne wymogi prawne i ta strona nie odpowiada na to pytanie; chodzi tu o to, czego wymaga sama praca, nie o decyzje personalne.
Marka i dostęp do rynku to wymiar, w którym marketing, sprzedaż i zarząd często używają tych samych słów, mając na myśli różne rzeczy. "Nasza komunikacja z klientem jest gotowa na AI" może oznaczać, że działa chatbot, albo że istnieją wspólnie uzgodnione ramy określające, co system może, a czego nie może mówić w imieniu marki. Ta różnica staje się widoczna, gdy na stole pojawia się konkretna ambicja: cel dotyczący szybszej obsługi leadów, wizja stanu, w którym kontakt z klientem jest w dużej mierze zautomatyzowany. Dopiero wtedy okazuje się, czy organizacja ma zdolności potrzebne do udźwignięcia tej ambicji, czy pozostaje ona jedynie intencją.
To miejsce styku z pozostałymi wymiarami gotowości. Bez jasnych praw decyzyjnych na poziomie zarządu pozostaje niejasne, kto waży ryzyka dla marki związane ze zautomatyzowaną komunikacją, co wiąże się z tym, jak strategia i governance są przygotowywane na pracę z AI. Bez uporządkowanych procesów nadzór nad treściami dla klientów generowanymi przez AI pozostaje doraźny, co ma związek z tym, jak procesy i operacje są przygotowywane na to przejście. A bez sposobu na śledzenie wpływu na satysfakcję klienta i czas realizacji pozostaje niewidoczne, czy przesunięcie faktycznie przynosi zamierzone efekty, co porusza się przy okazji tego, jak pomiar wyników jest dostosowywany do pracy z AI.
Ambicja typu "kontakt z klientem w dużej mierze zautomatyzowany w ciągu dwóch lat" brzmi prosto, ale wymaga innych zdolności niż ta sama ambicja bez tego założenia. Jakie dokładnie są to zdolności i na jakim poziomie są już obecnie dostępne, można ustalić za pomocą pytania jakich zdolności potrzebuje organizacja dla konkretnej ambicji. A ponieważ marka i dostęp do rynku rzadko leżą w gestii jednego dyrektora, jest to również wymiar, w którym zespoły zarządzające muszą najpierw dojść do wspólnego obrazu, zanim zapadnie decyzja, do czego istnieje podejście pozwalające ujednolicić stanowisko zarządu co do ambicji i gotowości.
Bezpłatny test gotowości składa się z ośmiu krótkich pytań, po jednym na wymiar, i daje obraz tego, gdzie organizacja jest najbardziej, a gdzie najmniej zaawansowana, w tym w tym wymiarze marki i dostępu do rynku. Pełny test ambicji, z czterema warstwami od wizji do stanu docelowego oraz pięcioma bramkami zaufania (confidence gates), jest w budowie.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.