根據信息服務集團(ISG)的一份報告，盡管在人工智能和自動化方面的投資不斷增加，但企業對人工智能解決方案和服務提供商的滿意度落后于其他技術。

該報告強調了對人工智能和自動化的期望與它們的實際表現之間的巨大差距。

雖然企業正在各種用例中利用人工智能，從聊天機器人到數據分析，但許多人仍對該技術的實際影響持懷疑態度。

事實上，生成式人工智能(GenAI)在新興技術中得分最低，在100分制中僅獲得68.46分，整體企業滿意度平均為71.5分。

報告指出，雖然人工智能和自動化將在2024年主導外包交易，旨在提高效率和節約成本，但這些技術尚未實現其承諾。

業務流程外包(BPO)服務獲得了最高的客戶體驗得分，這在很大程度上歸功于它們對執行、交付和滿足客戶需求的關注。

該研究指出，人工智能和自動化在提高業務流程外包的運營效率、可擴展性和決策方面發揮了關鍵作用，盡管對數據安全的擔憂仍然存在。

ISG董事總經理兼首席分析師Heiko Henkes表示：“人工智能和自動化項目可以從BPO的最佳實踐中受益，例如主動溝通、靈活的服務交付和量身定制的解決方案。”

他建議服務提供商盡早與客戶接觸，了解他們的獨特挑戰，并相應地定制人工智能解決方案。

實施的障礙

Henkes說，企業在實施生成式人工智能時經常面臨重大障礙，特別是由于非結構化數據。

他說：“生成式人工智能需要與業務需求相一致的組織良好的數據，但許多公司缺乏這種基礎。”

這種不一致，加上云轉換的復雜性，使得生成式人工智能I解決方案很難提供有意義的結果。

人才短缺、過高的期望和技術變革的快速步伐進一步使實施復雜化。

Henkes表示，為了增強客戶體驗，服務提供商應該在生成式人工智能的整個過程中提供全面的指導，幫助企業簡化部署，使解決方案與業務需求保持一致，并為成功的結果做好準備。

他說：“供應商可以通過提供強大的人工智能培訓、持續的部署后支持和透明的溝通來提高客戶體驗，以設定現實的期望。”

他補充說，考慮到經濟的不確定性和對投資回報率(ROI)的擔憂，供應商應該以經濟有效的方式工作，展示小的、可實現的成功，以建立信任。

Henkes表示：“值得注意的是，在岸業務的小幅增長已被證明能顯著提高客戶體驗。”

采用人工智能的分階段方法

雖然人工智能和自動化提供了大量的效率提升，但它們的復雜實施可能會破壞客戶滿意度，這反映在這些技術的較低客戶滿意度得分上。

Henkes建議企業采取分階段采用人工智能的方法，重點關注效率提升潛力最大的領域。

開發一個成熟度圖，將潛在的用例與收益和緊迫性進行對比，這將有助于優先考慮人工智能可以在哪些方面提供最大價值。

他說：“為了減輕客戶體驗帶來的挑戰，企業必須優先考慮關于目標、時間表和風險的清晰溝通。”

他指出，低代碼/無代碼平臺和模塊化人工智能工具可以減少技術障礙，使公司更容易集成人工智能，而強大的實施后支持和勞動力培訓對于保持客戶滿意度和及早解決問題至關重要。

調整預期

Henkes說，為了使人工智能和自動化與客戶的期望保持一致，服務提供商在提出人工智能解決方案之前應該首先進行徹底的業務需求評估。

他說：“在全面實施之前，提供試點或概念驗證項目是展示人工智能價值的有效方式。”

他補充說，重要的是要評估人工智能是否是針對特定業務挑戰的最合適的解決方案。

他說：“如果存在更簡單、更有效的方法，應該首先考慮它。在人工智能可以帶來更大好處的情況下，應該優先考慮人工智能。”

服務提供商必須專注于提供可衡量的結果，例如成本節約或運營效率，以清楚地顯示人工智能的價值。

此外，在構建人工智能實現計劃之前，進行徹底的評估——比較業務需求、利用的技術和預期收益——可以幫助防止效率低下和未達到預期。

Henkes說：“提供清晰的文檔、實施后培訓和持續的支持，確保企業能夠充分利用這項技術。”