Wstęp
Ta sama sztuczna inteligencja, która potrafi zapisać rozmowę i ocenić, jak ktoś się czuje, gdy ją wypowiada, wykonuje dwa bardzo różne zadania w zależności od tego, po której stronie przedsiębiorstwa jest wdrożona. Sztuczna inteligencja w UCaaS i CCaaS odnosi się do tego, jak funkcje sztucznej inteligencji, transkrypcja w czasie rzeczywistym, analiza nastrojów, routing predykcyjny i automatyczne podsumowania są wbudowane bezpośrednio w platformy ujednoliconej komunikacji i contact center, przy czym UCaaS wykorzystuje sztuczną inteligencję głównie w celu ograniczenia pracy administracyjnej między pracownikami, a CCaaS wykorzystuje ją do kierowania i coraz bardziej automatyzującego interakcje z klientami. W tym przewodniku omówiono, co tak naprawdę oddziela rolę sztucznej inteligencji w każdej kategorii, konkretne funkcje stają się standardem w obu przypadkach, różnicę między sztuczną inteligencją natywną dla platformy a sztuczną inteligencją wbudowaną za pośrednictwem strony trzeciej, czy warto płacić składkę oraz rzeczywiste ryzyko, o którym warto wiedzieć przed potraktowaniem wyników sztucznej inteligencji jako podstawowej prawdy.
Czym właściwie sztuczna inteligencja różni się na platformach UCaaS i CCaaS?
Podział przebiega według tej samej linii, która ogólnie oddziela obie kategorie: UCaaS łączy ze sobą pracowników, więc jego sztuczna inteligencja ma na celu zmniejszenie wewnętrznych kosztów administracyjnych, transkrypcję spotkania, aby nikt nie musiał robić notatek, podsumowanie wątku, aby nikt nie musiał go przewijać. CCaaS łączy pracowników z klientami, więc jego sztuczna inteligencja jest nastawiona na samą interakcję, odczytywanie nastrojów w czasie rzeczywistym, decydowanie o sposobie przekierowania połączenia i coraz częściej prowadzenie części rozmowy bez udziału człowieka.
Obydwa wykorzystują nakładające się techniki, transkrypcję, przetwarzanie języka naturalnego i punktację nastrojów, ale cel jest inny. UCaaS AI ocenia się na podstawie tego, ile pracy ręcznej usuwa z dnia pracy pracownika. AI CCaaS ocenia się na podstawie tego, w jakim stopniu poprawia lub zastępuje rzeczywistą interakcję z klientem, co jest poprzeczką o znacznie wyższą stawkę.
Jakie funkcje AI stają się standardem na platformach UCaaS?
Spójny zestaw funkcji AI staje się coraz bardziej zbliżony do stawek na platformach UCaaS:
- Transkrypcja w czasie rzeczywistym — konwersja rozmowy lub spotkania na tekst na bieżąco, a nie po fakcie
- Automatyczne podsumowania spotkań — najważniejsze momenty i elementy akcji generowane bez przypisania kogokolwiek do robienia notatek
- Tłumaczenie na żywo — głos konwertowany na tekst i tłumaczony na bieżąco, umożliwiając globalnym zespołom współpracę w różnych językach w czasie rzeczywistym
- Przewidywanie routingu połączeń — kierowanie połączeń w oparciu o wzorce, a nie ustalony zestaw reguł
Oczekuje się, że mniej więcej dwie trzecie rozwiązań UCaaS będzie zawierać podobne funkcje AI, a rynek już traktuje to jako płatny wyróżnik, a nie bezpłatny dodatek: 37% nabywców korporacyjnych twierdzi, że jest skłonnych zapłacić wyższą kwotę specjalnie za funkcje obsługujące sztuczną inteligencję.
Jakie funkcje AI stają się standardem na platformach CCaaS?
Po stronie klienta sztuczna inteligencja wykonuje bardziej konsekwentną pracę na wcześniejszym etapie interakcji. Kiedy klient skontaktuje się z klientem, sztuczna inteligencja może w ciągu pierwszych kilku sekund przeanalizować zamiary, nastroje i historię i zdecydować, czy skierować żądanie do automatyzacji, bezpośredniego agenta czy ścieżki eskalacji, zanim w ogóle zaangażuje się człowieka.
W przypadku interakcji, które docierają do żywego agenta, standardową funkcją stało się wspomaganie agenta w czasie rzeczywistym: analiza nastrojów, transkrypcja na żywo, automatyczne podsumowanie i usuwanie szumów tła — wszystko to pojawia się przed agentem, gdy rozmowa wciąż trwa. To odczytane na żywo nastroje mogą zdziałać więcej niż tylko zgłosić frustrację; może również wskazać agenta na prawdziwego Optymalizacja połączeń okazji, jak moment sprzedaży krzyżowej, w środku rozmowy, a nie w raporcie po rozmowie.
CX dzisiajRaport dotyczący rzeczywistego działania centrów kontaktowych AI pokazuje, dokąd to zmierza: przewiduje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji call center wzrośnie z około 2,98 miliarda dolarów w 2026 r. do 13,52 miliarda dolarów do 2034 r., a większość tego wzrostu przesuwa się z narzędzi wspomaganych przez agentów w kierunku w pełni autonomicznych agentów głosowych, którzy obsługują całe połączenia bez udziału człowieka na linii.
Natywna sztuczna inteligencja a dodatki AI innych firm: jaka jest różnica?
Natywna sztuczna inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w infrastrukturę przesyłania głosu i przesyłania wiadomości platformy, a analiza nastrojów, automatyzacja przepływu pracy, podsumowania spotkań i coaching na żywo są dostępne bez osobnej integracji lub relacji z dostawcą. Narzędzia AI innych firm podłączane są do platformy z zewnątrz, zwykle z głębszą specjalizacją w jednej konkretnej funkcji, ale kosztem dodatkowych prac integracyjnych, drugiego dostawcy do zarządzania i innego punktu potencjalnej awarii.
Żadna z opcji nie jest kategorycznie lepsza. Natywna sztuczna inteligencja jest prostsza we wdrożeniu i ma zwykle trudniejszy dostęp do danych dotyczących połączeń i wiadomości w czasie rzeczywistym. Prawdziwy kompromis polega na tym, że natywna sztuczna inteligencja wiąże firmę z planem działania i tempem innowacji danego dostawcy i jest zwykle mniej wyspecjalizowana niż dedykowana platforma oparta wyłącznie na sztucznej inteligencji, zbudowana wokół jednej funkcji.
Czy rzeczywiście warto płacić więcej za sztuczną inteligencję w tych platformach?
Ponieważ ponad jedna trzecia nabywców korporacyjnych jest już gotowa zapłacić więcej za funkcje obsługujące sztuczną inteligencję, sama premia nie jest kwestią tego, czy dana funkcja na nią zarabia. Zautomatyzowane notatki ze spotkań, które oszczędzają wiele godzin ręcznego pisania co tydzień, lub flaga nastrojów, która wychwytuje sfrustrowanego klienta, zanim odejdzie, uzasadniają dodatkowe koszty, ponieważ zastępują pracę, która faktycznie wykonywana była wcześniej.
Etykieta AI dołączona do funkcji, która tylko nieznacznie poprawia proces ręczny, na przykład nieco szybsza transkrypcja, której nikt nie czyta, jest słabszym argumentem za płaceniem więcej. Przydatnym pytaniem, które należy zadać przed aktualizacją, nie jest „czy to ma sztuczną inteligencję”, ale „jakie konkretne zadanie usuwa to z czyjegoś dnia i jak często”.
Jakie są rzeczywiste zagrożenia i ograniczenia sztucznej inteligencji w UCaaS i CCaaS?
Transkrypcja i analiza nastrojów nie są doskonałe i oba mogą błędnie odczytać rozmowę, szczególnie taką z mocnymi akcentami, przesłuchami lub językiem specyficznym dla branży, w zakresie którego model nie był przeszkolony. Traktowanie podsumowań lub ocen nastrojów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję jako podstawowej prawdy bez wglądu człowieka w cokolwiek znaczącego, flaga ryzyka rezygnacji lub wezwanie wrażliwe na zgodność, jest prawdziwym błędem, którego można uniknąć.
Uzależnienie od dostawcy to drugie, spokojniejsze ryzyko: natywna sztuczna inteligencja jest wygodna, ale wiąże firmę z tempem rozwoju i priorytetami funkcji jednego dostawcy. W branżach regulowanych ograniczenie może być bardziej podstawowe niż wygoda. Ze względu na wrażliwość chronionych informacji zdrowotnych wiele sieci opieki zdrowotnej całkowicie odrzuca narzędzia AI w chmurze publicznej obsługujące wielu dzierżawców, wybierając zamiast tego wdrożenia z jednym dzierżawcą lub wdrożenia hybrydowe, które zachowują nienaruszone wymagania dotyczące suwerenności i ciągłości danych. Każda firma działająca w przestrzeni regulowanej powinna potwierdzić rzeczywisty model przetwarzania danych dostawcy, zanim założy, że funkcja sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia jest domyślnie zgodna.
Gdzie Ringflow pasuje do obrazu AI-in-CCaaS?
Ringflow w tym porównaniu zdecydowanie opowiada się po stronie CCaaS, a nie po stronie UCaaS. Jako Cloud Contact Center i platforma sprzedaży AI, jej nazwane funkcje AI, Coaching sprzedażowy, AI Lead Nurturing, AI Sales Engagement i AI Call Optimization, opierają się na stronie kontaktu z klientem i sprzedaży omówionej w tym przewodniku: wydajności rozmów na żywo, coachingu przedstawicieli i automatyzacji zorientowanej na wyniki, a nie transkrypcji spotkań wewnętrznych czy wysyłaniu wiadomości do pracowników.
Ramowanie ma znaczenie zarówno dla dokładności, jak i pozycjonowania: firma kupująca sztuczną inteligencję w stylu UCaaS (podsumowania spotkań, tłumaczenie między pracownikami) rozwiązuje inny problem niż ten, dla którego stworzono funkcje sztucznej inteligencji Ringflow.
Wniosek
Sztuczna inteligencja nie jest cechą, którą posiada lub nie ma żadna platforma. Jest to ten sam zestaw podstawowych możliwości, który wskazuje na dwa różne problemy: usuwanie tarć administracyjnych między pracownikami po stronie UCaaS oraz czytanie, kierowanie lub w coraz większym stopniu obsługę interakcji z klientem po stronie CCaaS. Wiedza o tym, jaki problem tak naprawdę próbuje rozwiązać firma, ma większe znaczenie niż lista funkcji sztucznej inteligencji dowolnego dostawcy, która wygląda na najdłuższą.
Gotowy, kiedy będziesz
Szukasz sztucznej inteligencji stworzonej do rozmów telefonicznych z klientami?
Zobacz, jak Cloud Contact Center i platforma sprzedaży AI firmy Ringflow wykorzystują sztuczną inteligencję do obsługi połączeń na żywo, coachingu przedstawicieli i automatyzacji zorientowanej na wyniki.
Często zadawane pytania
Platformy UCaaS korzystają głównie ze sztucznej inteligencji, aby ograniczyć pracę administracyjną między pracownikami, transkrypcję spotkań, automatyczne podsumowania i tłumaczenia. Zamiast tego platformy CCaaS korzystają ze sztucznej inteligencji po stronie klienta, analizując nastroje i zamiary, aby kierować decyzjami dotyczącymi routingu i wspierać agentów na żywo podczas połączeń. Te same podstawowe techniki, różne zadania.
Transkrypcja w czasie rzeczywistym, automatyczne podsumowania spotkań z elementami działania, tłumaczenie na żywo dla zespołów z całego świata i przewidywanie tras połączeń stają się coraz bardziej popularne. Oczekuje się, że około dwie trzecie platform UCaaS będzie zawierać takie funkcje sztucznej inteligencji, a znaczna część nabywców korporacyjnych twierdzi, że zapłacą za nie więcej.
Zapewnia agentowi analizę nastrojów, transkrypcję i podsumowanie rozmów w czasie rzeczywistym, gdy nadal trwa interakcja z klientem, czasami sygnalizując możliwość sprzedaży krzyżowej lub klienta obarczonego ryzykiem w tym momencie, a nie po zakończeniu rozmowy. Wspiera agenta, zamiast całkowicie zastępować rozmowę.
Natywna sztuczna inteligencja jest wbudowana bezpośrednio w platformę i ściśle integruje się z istniejącą infrastrukturą głosową i wiadomościami bez dodatkowej konfiguracji. Narzędzia sztucznej inteligencji innych firm są często bardziej wyspecjalizowane w jednej konkretnej funkcji, ale wymagają odrębnych prac integracyjnych oraz dodają relację z innym dostawcą i koszty do zarządzania.
Zależy to od tego, czy funkcja usuwa prawdziwą pracę. Zautomatyzowane notatki ze spotkań, które oszczędzają godziny ręcznego pisania, lub flagi nastrojów, które wyłapują sfrustrowanego klienta, zanim ten odejdzie, uzasadniają wyższą cenę. Etykieta AI z jedynie marginalną poprawą w porównaniu z procesem ręcznym zwykle tak nie jest.
Analiza transkrypcji i nastrojów nie jest doskonała i może błędnie odczytać rozmowę, natywna sztuczna inteligencja wiąże firmę z planem działania i tempem innowacji jednego dostawcy, a branże regulowane, takie jak opieka zdrowotna, często nie mogą w ogóle korzystać z narzędzi sztucznej inteligencji obsługujących wielu dzierżawców ze względu na wrażliwość danych. Wyniki sztucznej inteligencji powinny wspierać ludzki osąd, a nie zastępować go w rozmowach o wysokiej stawce.
Funkcje sztucznej inteligencji Ringflow zostały opracowane z myślą o stronie kontaktu z klientem i sprzedaży, a nie o wewnętrznej współpracy w stylu UCaaS, w tym AI Sales Coaching, AI Lead Nurturing i AI Call Optimization, których celem jest wydajność przedstawicieli i wyniki rozmów, a nie transkrypcja spotkań lub wysyłanie wiadomości do pracowników.
