對於大多數業務而言，人工智慧正在成為必備技術。無論我們是在談論面向客戶的聊天機器人來幫助參與和轉換，還是AI在後臺工作以幫助做出關鍵業務決策，AI無處不在。對它能夠和應該做什麼的期望往往是天高的。然而，當這些期望得不到滿足時，並不總是應該歸咎於技術。更可能的是，是人類帶來了它。以下是實現AI時最常見的人為錯誤。

錯誤1：與AI混淆自動化

可互換地使用AI和自動化是一個常見且可以理解的錯誤。兩者都可以做“類似人”的工作並提高生產力和客戶體驗，但兩者之間存在著重要的差異。自動化遵循預定的“規則”，而AI旨在模擬人類思維。如果您的目標是重現通常由人類執行的簡單，重複性任務 - 例如，填寫表單，重置密碼或路由查詢 - 那麼您可能正在進入自動化技術市場。另一方面，如果您正在尋找能夠執行更復雜事情的解決方案 - 包括與客戶進行實際對話，分析客戶資料以及提供相關答案和建議 - 那麼您將需要具有分析性和自然性的AI語言處理能力。

錯誤2：不確定成功因素

如果你沒有預先確定成功的樣子，實現目標需要什麼，以及如何衡量它，你永遠不會知道你是否獲得了投資回報。嘗試一次完成所有事情，或者選擇一個廣泛的，未定義的目標（“改善客戶服務”），是一種失敗的設定。相反，針對一些特定的KPI。然後考慮需要參與哪些團隊以及需要實施或改變哪些流程以確保成功。

更重要的是，確保目標的內部一致性。否則，您可能正在使用AI來轉移例行查詢，以便您的代理可以將更多時間花在需要它們的客戶身上，但領導層可能會關注正在發生的事情，並想知道為什麼平均處理時間保持不變甚至上升。事先達成共識，技術人員不會因為從未打算過的事情而失敗。

錯誤3：沒有得到組織的支援

即使是最好的人工智慧解決方案也不會產生影響，除非受到影響的每個人都被告知並在船上。客戶服務人員可能會聽到“AI”這個詞，並假設他們將失去工作。對新技術的影響保持透明：員工是否會轉變為新角色或學習新技能？流程和程式會改變嗎？事實上，AI會讓員工免費做更有趣，更高層次的工作嗎？

同時，領導層需要了解將會有更長的時間來實現新解決方案的價值。任何新技術或職責變化都存在學習曲線，團隊需要時間來加快速度。當您開始在現實世界中使用它時，您還需要對技術進行微調和調整。預先設定期望。

錯誤4：不考慮對整個客戶旅程的影響

當您在客戶旅程中改變一個階段時，整個體驗都會產生連鎖反應。您需要一個整體檢視，因此您可以預測並解決將AI插入路徑中的一個或多個接觸點時可能出現的問題。如果您在預售中使用AI為潛在客戶創造出色的體驗，那麼當他們處於旅程的支援階段會發生什麼？支援代理商是否能夠提供同樣出色的體驗？他們是否擁有使互動無縫的歷史資訊？縱觀全域性，盡一切可能保持旅程的連貫性和一致性。

錯誤5：不瞭解您試圖解決的問題的原因

如果儘管你盡了最大的努力，你的AI解決方案仍然沒有移動錶盤，你可能沒有充分調查你試圖解決的問題的根本原因。例如，如果你的目標是提高你的NPS（淨推動者得分），那麼你首先需要深入研究並瞭解讓你的得分降低的原因。如果是因為您的客戶對等待時間或解決問題所花費的時間感到沮喪，那麼AI可能會有所幫助。但是，如果客戶真正不滿意的是您的運輸和退貨政策，即使是世界上最好的人工智慧解決方案也行不通。

人工智慧對客戶體驗的潛力是不可否認的。正確地獲得人為因素，您更有可能獲得您正在尋找的業務變化結果。