Doświadczenie klienta (CX) polega na budowaniu trwalszych relacji z obecnymi i potencjalnymi klientami. W przypadku braku zaufania marki zazwyczaj pozostają w relacjach czysto transakcyjnych.

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) i generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) kluczowe znaczenie ma włączenie ich do relacji z klientami. Dzięki dużym modelom językowym (LLM), z których korzysta GenAI, można je z wysoką skutecznością wykorzystać w procesie budowania zaufania. Wykorzystując takie technologie, marki mogą wprowadzać element zaufania do swoich działań, danych i podstawowych systemów. Według najnowszego raportu 80% respondentów twierdzi, że zamierza wdrożyć sztuczną inteligencję w swojej organizacji w ciągu najbliższych pięciu lat.

Generatywna sztuczna inteligencja ma wiele zalet, od zwiększonej wydajności, personalizacji, trafności, skalowalności i wielu innych. Jednak znaczącym wkładem GenAI jest to, że może ona być wykorzystywana do zapewnienia wyższego poziomu zaufania w zakresie zarządzania danymi i prywatności danych. Kwestia ta nabiera coraz większego znaczenia w regionach takich jak Europa i Australia, gdzie dużą wagę przywiązuje się do suwerenności danych. Regiony te kładą nacisk na przechowywanie danych klientów na swoim terytorium. Jak można się spodziewać, aspekt ten stanowi szereg wyzwań dla globalnych organizacji. W takich sytuacjach kluczowe znaczenie ma świadomość miejsca przechowywania danych i pełna przejrzystość w tym zakresie, które stanowią solidną podstawę zaufania.

Chociaż generatywna AI kusi wiele organizacji, wiele z nich nie rozważało wyzwań związanych z obsługą podobnych silników. Wdrażając generatywne modele sztucznej inteligencji, należy pamiętać o tym, w jaki sposób dane będą przetwarzane, przechowywane i wykorzystywane. Ponadto dane muszą zostać zanonimizowane przed wysłaniem do generatywnych silników sztucznej inteligencji. Anonimizacja danych polega na usunięciu danych umożliwiających identyfikację osób (PII), dzięki czemu silniki te nie mogą być wykorzystywane do identyfikacji i wykorzystywania informacji w negatywny sposób.

Chociaż należy wziąć pod uwagę wstępne przetwarzanie danych, organizacje rozważające wykorzystanie takich modeli w swojej działalności muszą również pomyśleć o etapach przetwarzania końcowego, aby wyeliminować fałszywe przedstawienia i nieprawidłowe odpowiedzi przed wygenerowaniem informacji.

Rozważając wdrożenie generatywnych modeli sztucznej inteligencji w swojej działalności, firmy muszą najpierw zbudować zaufanie klientów. Wymaga to stworzenia zespołu, który ceni sobie uczciwość i dobre zachowanie korporacyjne. Kultura i profil zaufania firmy muszą być widoczne i dobrze promowane. W tym celu należy upubliczniać swoje działania, oczekiwania i zachowania, a także zadbać o to, aby wysiłki były zgodne z deklaracjami.

Liderzy CX są również odpowiedzialni za pomoc członkom zespołu w budowaniu nowych umiejętności skoncentrowanych w dwóch głównych obszarach: umiejętności miękkich i twardych.

• Umiejętności miękkie: nauczaj i szkol członków swojego zespołu w zakresie odpowiedzialności, uczciwości, szybkości reakcji, przejrzystości, komunikacji i zarządzania oczekiwaniami.
• Umiejętności twarde: przeprowadzaj i zapewnij optymalizację procesów, certyfikacje, dostęp do systemu, świadomość, metody pomiaru z mechanizmami kontroli i równowagi, rutynowe audyty, analizę przyczyn źródłowych i inne.

Budowanie odpornej organizacji w obliczu wyzwań związanych z integracją generatywnych technologii sztucznej inteligencji z działalnością operacyjną zaczyna się od budowania odporności każdego członka zespołu poprzez szkolenia, takie jak ćwiczenia, symulacje w salach konferencyjnych, testy próbne itp.

Dzięki solidnym podstawowym zrozumienia, czym jest „budowanie zaufania” dla zespołu, oraz upewnieniu się, że są oni dobrymi „obywatelami korporacyjnymi”, można nałożyć warstwę korporacyjnych aspektów ochrony danych klientów, aby umocnić zaufanie, a w rezultacie zbudować trwałe relacje z klientami.

Jeśli masz pytania dotyczące tego tematu, skontaktuj się z nami. Chętnie na nie odpowiemy.