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Interviews

Sergey Galchenko, directeur de la technologie, IntelePeer – Série d'entretiens

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Sergey est directeur de la technologie chez IntelePeer, responsable du développement de plans stratégiques technologiques alignés sur les initiatives commerciales stratégiques à long terme d'IntelePeer. S'appuyant sur des approches de conception modernes, Sergey a assuré un leadership technique auprès d'industries multimilliardaires, les guidant vers l'adoption d'outils plus efficaces et innovants. Doté d'une vaste expertise dans la conception et le développement d'offres de produits SaaS et de plateformes API/PaaS, il a étendu divers services avec des capacités ML/IA.

En tant que CTO, Sergey est la force motrice du développement continu du AI Hub d'IntelePeer, alignant ses objectifs sur la fourniture des capacités d'IA les plus récentes aux clients. Le dévouement de Sergey à collaborer avec les dirigeants et sa solide vision technique ont facilité l'amélioration des produits et solutions d'automatisation intelligente d'IntelePeer avec les derniers outils d'IA tout en étant leader dans la catégorie des plates-formes d'automatisation des communications (CAP) et en améliorant les informations et analyses commerciales à l'appui de la mission d'IA d'IntelePeer.

IntelePeerLa plateforme d'automatisation des communications de , optimisée par l'IA générative, peut aider les entreprises à réaliser des communications omnicanales hyper-automatisées qui fournissent de manière transparente la voix, les SMS, la messagerie sociale et bien plus encore.

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré dans le domaine de l’informatique et de l’IA ?

J'aime résoudre des problèmes et le développement de logiciels vous permet de le faire avec une boucle de rétroaction très rapide. L'IA ouvre une nouvelle frontière de cas d'utilisation difficiles à résoudre avec une approche de programmation déterministe traditionnelle, ce qui en fait un outil passionnant dans la boîte à outils de solutions.

Comment l’IA a-t-elle transformé le paysage du support client, notamment en automatisant les opérations CX (Customer Experience) ?

L’intelligence artificielle générative révolutionne le secteur des centres de contact d’une manière sans précédent. Associée à des solutions permettant d'automatiser les communications, l'IA générative offre de nouvelles opportunités pour améliorer les interactions avec les clients, améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les coûts de main-d'œuvre dans un secteur devenu extrêmement compétitif. Avec ces technologies en place, les clients peuvent bénéficier d’un service hautement personnalisé et d’une assistance cohérente. Les entreprises peuvent simultanément contenir les appels plus efficacement et lutter contre le roulement des agents et les taux de postes vacants élevés tout en permettant à leurs employés de se concentrer sur les tâches hautement prioritaires. Enfin, la génération AI, grâce à ses algorithmes avancés, permet aux entreprises de consolider et de résumer les informations dérivées des interactions clients à l'aide de plusieurs sources de données. Les avantages de l’utilisation de ces technologies dans le CX sont clairs – et de plus en plus de données soutiennent l’hypothèse selon laquelle cette tendance aura un impact de plus en plus d’entreprises.

Pouvez-vous fournir des exemples spécifiques de la façon dont la Gen AI d'IntelePeer a réduit les tâches fastidieuses pour les agents du support client ?

L'objectif ultime de la génération AI d'IntelePeer est de permettre une automatisation complète des scénarios de support client, réduisant ainsi le recours aux agents et entraînant jusqu'à 75 % de réduction des coûts d'exploitation pour les clients que nous servons. Notre plateforme est capable d'automatiser jusqu'à 90 % des interactions clients d'une organisation, et nous avons déjà automatisé collectivement plus d'un demi-milliard d'interactions clients. Non seulement notre génération AI peut automatiser les tâches manuelles telles que le routage des appels, la planification des rendez-vous et la saisie des données des clients, mais elle peut également fournir les expériences en libre-service que les clients exigent et attendent de plus en plus, avec des communications hyper-personnalisées, une précision de réponse améliorée et des délais plus rapides. résolutions.

Pouvez-vous décrire pourquoi les services liés à l'IA doivent équilibrer créativité et précision.

Il est essentiel de trouver un équilibre entre créativité, précision et prévisibilité lorsqu’il s’agit de favoriser la confiance dans les services et solutions basés sur l’IA, l’un des plus grands défis actuels des technologies d’IA. Avant tout, il va sans dire que toute solution d’IA doit s’efforcer d’atteindre le plus haut niveau de précision possible afin de fournir les bons résultats nécessaires pour toutes les entrées. Mais créer une expérience exceptionnelle avec l’IA va au-delà de la simple fourniture d’informations correctes aux utilisateurs finaux ; cela inclut également l'activation du bon page de livraison. de ces informations, ce qui demande une quantité décente de créativité pour être exécuté avec succès. Par exemple, dans une interaction avec un service client, une solution de communication basée sur l'IA devrait être capable de s'adapter automatiquement au ton du client et de s'ajuster selon ses besoins en temps réel, en lui donnant exactement ce dont il a besoin de la manière la plus adaptée pour l'atteindre à ce moment-là. moment. L'IA doit également communiquer de manière réaliste pour que les clients se sentent plus à l'aise, mais pas au point de les tromper en leur faisant croire qu'ils parlent à un humain alors que ce n'est pas le cas. Encore une fois, il s’agit de favoriser la confiance dans l’IA, ce qui conduira à terme à une adoption et une utilisation encore plus répandues de la technologie.

Quel rôle les données jouent-elles pour garantir l’exactitude des réponses de l’IA, et comment gérez-vous les données pour optimiser les performances de l’IA ?

De bonnes données créent une bonne IA. En d’autres termes, la qualité des données introduites dans un modèle d’IA est directement corrélée à la qualité des informations produites par ce modèle. Dans le service client, les données d'interaction client sont la clé pour trouver les lacunes dans le parcours client. En approfondissant ces données, les organisations peuvent commencer à mieux comprendre les intentions des clients, puis utiliser ces informations pour rationaliser et améliorer l'engagement basé sur l'IA, transformant ainsi le parcours et l'expérience client global. Mais les organisations doivent disposer des architectures de données appropriées pour à la fois traiter et extraire des informations des quantités massives de données associées aux solutions d’IA.

La solution IntelePeer AI utilise le contenu et le contexte de l'interaction pour déterminer le meilleur plan d'action à chaque instant. Au cours d'une interaction, si une question est posée par le client et nécessite une réponse spécifique aux processus, règles ou politiques d'une entreprise, le flux de travail de l'IA exploite automatiquement une base de connaissances qui comprend des données commerciales telles que des documents FAQ, des supports de formation d'agent, des données de site Web. , la politique et d'autres informations commerciales pour répondre en conséquence. De même, si l’entreprise pose une question ou une demande à laquelle l’IA ne souhaite pas que l’IA réponde directement, le flux de travail de l’IA transmettra la requête à un agent humain si nécessaire. L'interaction restante peut être automatiquement ajoutée aux paires de questions et réponses pour améliorer les réponses lors des interactions client ultérieures ou transmise à une autorité de surveillance pour approbation avant l'incorporation.

Avec le rôle croissant de l’IA dans le support client, comment prévoyez-vous l’évolution du rôle des agents de première ligne ?

Chez IntelePeer, nous envisageons une réduction drastique du recours aux agents de première ligne grâce à l'évolution des technologies d'IA. Grâce aux progrès considérables réalisés dans le confinement des appels basé sur l'IA, dont la qualité et le volume continuent de s'améliorer, les organisations sont aujourd'hui en mesure d'automatiser jusqu'à 90 % de leurs interactions avec les clients. Cela leur permet d'optimiser leur personnel de première ligne et de réaliser des économies significatives sur les coûts opérationnels, tout en offrant de meilleures expériences aux clients qu'ils servent.

Bien que certaines tâches soient automatisées, quels rôles CX qualifiés, selon vous, resteront essentiels malgré les progrès de l'IA ?

Même si l’IA réduira le nombre d’agents de première ligne nécessaires aux rôles de service client, un élément humain sera toujours nécessaire dans les opérations CX. Par exemple, les modèles de communication basés sur l’IA doivent être formés, configurés et gérés sous surveillance humaine pour garantir l’exactitude et l’élimination de tout biais. La touche humaine est également nécessaire pour aligner les communications automatisées avec les clients sur le message et la personnalité de l'organisation ou de la marque d'où ils proviennent, ce qui contribue au confort du client et contribue à favoriser la confiance dans la technologie. Ces rôles plus techniques et orientés vers l’IA dépasseront les rôles de première ligne typiques dans les années à venir.

Les hallucinations de l’IA sont une préoccupation pour maintenir des interactions clients précises. Quels garde-fous spécifiques IntelePeer a-t-il mis en place pour empêcher l’IA de fabriquer des faits ?

 Les entreprises doivent mettre en œuvre l’IA générative dès aujourd’hui pour rester pertinentes face à la révolution en cours tout en évitant un déploiement précipité et désastreux. Afin de le faire de manière responsable, les entreprises doivent commencer par mettre en œuvre un modèle de génération augmentée de récupération (RAG) pour aider leur interface gen AI à analyser de grands ensembles de données d'entreprise. Pour les interactions automatisées avec le service client, les marques doivent créer une boucle de rétroaction humaine pour analyser les interactions passées et améliorer la qualité des ensembles de données utilisés pour le réglage fin et l'augmentation de la récupération. De plus, afin d’éliminer les hallucinations de l’IA, les organisations devraient se concentrer sur :

  • mettre en œuvre des garde-fous en analysant les données d'interaction avec les clients et en développant des bases de connaissances complètes et dynamiques ;
  • investir dans la surveillance et la mise à jour continues de ces systèmes pour s'adapter aux nouvelles requêtes et maintenir l'exactitude ; et
  • La formation du personnel à reconnaître et à gérer les permutations non identifiables garantit des processus d'escalade et de résolution fluides.

Comment garantir que les grands modèles de langage (LLM) interprètent correctement le contexte et fournissent des réponses fiables ?

 Une approche aléatoire de la mise en œuvre de la génération IA peut entraîner des problèmes de qualité de sortie, des hallucinations, des violations du droit d’auteur et des algorithmes biaisés. Par conséquent, les entreprises doivent disposer de garde-fous de réponse lorsqu’elles appliquent la génération AI dans l’environnement de service client. IntelePeer utilise la génération augmentée de récupération (RAG), qui alimente le contexte des données en un LLM pour obtenir des réponses fondées sur un ensemble de données fourni par le client. Tout au long du processus, depuis le moment où les données sont préparées jusqu'à ce que le LLM envoie une réponse au client, les garde-fous nécessaires empêchent toute information sensible d'être exposée. Le RAG d'IntelePeer commence lorsqu'un client pose une question à un robot alimenté par l'IA. Le bot effectue une recherche de la question dans la base de connaissances. S'il ne trouve pas de réponse, il la transférera à un agent et enregistrera la question dans la base de données Q&A. Plus tard, un humain examinera cette nouvelle question, effectuera une importation d'un ensemble de données et enregistrera la réponse dans la base de connaissances. En fin de compte, aucune question ne reste sans réponse. Avec le processus RAG en place, les entreprises peuvent garder le contrôle sur les ensembles de réponses pour l'automatisation des interactions.

Pour l’avenir, quelles tendances anticipez-vous concernant le rôle de l’IA dans l’expérience client ?

Chez IntelePeer, nous croyons profondément que l'IA générative est un outil puissant qui augmentera positivement les capacités de communication humaine, ouvrant de nouvelles opportunités et surmontant les obstacles de longue date. L'IA continuera d'améliorer les communications du service client en rationalisant les interactions avec le service client, en offrant une assistance 24 heures sur 24 et en fournissant des capacités de transition linguistique. De plus, formés sur des modèles de langage étendus (LLM), les assistants virtuels pourront s'appuyer sur des millions de conversations humaines pour détecter rapidement les émotions afin de modifier le ton, les sentiments et le choix des mots. Il sera de plus en plus évident que les entreprises qui utilisent avec succès l’IA pour améliorer l’expérience des relations humaines voient un retour sur investissement significatif ainsi qu’une efficacité et une productivité améliorées.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter IntelePeer.

Partenaire fondateur d'unite.AI et membre du Conseil technologique de Forbes, Antoine est un futuriste qui est passionné par l'avenir de l'IA et de la robotique.

Il est également le fondateur de Titres.io, un site Web axé sur l'investissement dans les technologies de rupture.