آنچه خواهیم خواند
5 استفاده هوش مصنوعی کم توان با تاثیر زیاد
ناوان پیش‌بینی می‌کند تا سال 2025، 80 درصد از سازمان‌های متمرکز بر خدمات مشتری، از هوش مصنوعی مولد برای افزایش بهره‌وری خط مقدم و تجربه مشتری استفاده کنند. اما چه می‌شد اگر امروز می‌توانستید از رقابت جهش کنید و از مزایای آن بهره ببرید؟
آنچه از پیش روی شما می‌گذرد در مورد " 5 استفاده هوش مصنوعی کم توان با تاثیر زیاد " است، ما در فروشگاه اینترنتی ناوان امیدواریم راهنمای خوبی برای تمام مشتریان باشیم که، قصد دارند از فروشگاه ناوان خرید کنند.
استفاده هوش مصنوعی
1. با گیمیفیکیشن هوش مصنوعی بهره وری کارکنان خط مقدم را افزایش دهید(Gamification)
مانند هوش مصنوعی، گیمیفیکیشن چیز جدیدی نیست - اما به عنوان یک استراتژی مشارکت کارکنان سازمانی که به‌طور فزاینده‌ای محبوب است، "لحظه ای" را سپری می‌کند. این دلیل خوبی دارد، زیرا ثابت شده است که بسیار مؤثر است.
استفاده از مکانیک بازی (مانند نشان‌ها، تابلوهای امتیازات، امتیازات و غیره) در زمینه‌های غیربازی، گیمیفیکیشن به انگیزه‌های درونی و بیرونی برای همسو کردن و الهام بخشیدن به کارکنان خط مقدم برای رسیدن به اهدافشان و توسعه مهارت‌هایشان که منجر به بهبود بهره‌وری، افزایش حفظ کارکنان و بهبود تجربیات مشتری می‌شود، کمک می‌کند.
ظهور هوش مصنوعی گیمیفیکیشن، آن‌را به سطح کاملاً جدیدی رسانده است.
هوش مصنوعی گیمیفیکیشن: گیمیفیکیشن با فناوری‌های هوش مصنوعی یکپارچه است که با ایجاد تجربه‌ای پویاتر، شخصی‌شده و جذاب‌تر، بهره‌وری کارکنان را افزایش می‌دهد.
بازخورد بلادرنگ و یادگیری تطبیقی، دو حوزه ای هستند که گیمیفیکیشن هوش مصنوعی را قدرتمندتر از نسخه قبلی خود می‌کنند.
هنگامی که کاربران با این پلتفرم تعامل دارند، هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد و رفتار آن‌ها را تجزیه و تحلیل کند، از جمله شناسایی مکان‌هایی که کاربر با مشکل مواجه است یا عملکرد خوبی دارد.
بر اساس این اطلاعات، سیستم می‌تواند سختی چالش‌ها را تنظیم کند، نکات هدفمند را ارائه کند یا مسیرهای یادگیری جدید را پیشنهاد کند. همانطور که کاربران بهبود می‌یابند، آن‌ها برای تلاش‌های خود پاداش می‌گیرند و شناخته می‌شوند.
گیمیفیکیشن هوش مصنوعی
در زیر چند توصیه برای شروع گیمیفیکیشن هوش مصنوعی آورده شده است:
- اهداف خود را مشخص کنید این‌ها می‌تواند شامل تقویت تعامل کارکنان و کاهش نرخ فرسایش، بهبود بهره وری، بهبود ثبات مربیگری و/یا ایجاد فرهنگ یادگیری باشد.
- پلتفرم مناسبی را انتخاب کنید که ویژگی‌های مورد نیاز سازمان شما را در عین همسویی با اهداف کسب و کار شما فراهم کند.
- یک استراتژی قوی طراحی کنید که از شخصی‌سازی مبتنی‌بر هوش مصنوعی و یادگیری و مربیگری تطبیقی استفاده کند.
- به‌طور منظم داده‌ها و بازخوردها را تجزیه و تحلیل کنید تا استراتژی و در نهایت نتایج خود را بهینه کنید.
2. بهبود دانش با آموزش شخصی
مانند گیمیفیکیشن Gamification، ابتکارات آموزشی "لحظه" خاص خود را به‌عنوان یک تمرین سازمانی تقویت شده با هوش مصنوعی دارند. از آن‌جایی که سازمان‌ها به‌دنبال ارائه تجربیات یادگیری مؤثرتر و شخصی‌شده‌تر هستند، یادگیری خرد مبتنی‌بر هوش مصنوعی ظهور کرده است.
ریز یادگیری شخصی به‌طور فزاینده‌ای در برنامه‌های آموزشی و توسعه برای تکمیل روش‌های سنتی (مانند آموزش به رهبری مربی (ILT)، مستندات طولانی، ماژول‌های آنلاین طولانی‌تر، و غیره به‌کار گرفته شده است.
ریزآموزش با تقویت دانش جدید از طریق ماژول‌های یادگیری کوچک با منحنی فراموشی مبارزه می‌کند و با قادر ساختن عوامل برای درگیر شدن با محتوای آموزشی در جریان کار، زمان غیرمولد را کاهش می‌دهد.
هوش مصنوعی تجربه یادگیری کارکنان خط مقدم را افزایش می‌دهد و آن‌را کارآمدتر و متناسب با آن فرد می‌کند.
از طریق شخصی‌سازی و اتوماسیون مبتنی‌بر هوش مصنوعی، مواد آموزشی جدید بر اساس عملکرد فردی و شکاف‌های دانشی راه‌اندازی و ارسال می‌شوند و تضمین می‌کنند که محتوا به‌موقع، مرتبط و متناسب با نیازهای منحصر به فرد هر کارمند است.
زمانی که یادگیری هم به‌صورت گیمی و هم شخصی‌سازی شده باشد، یادگیرندگان با انگیزه و مشارکت بیشتری همراه هستند و مزایایی از جمله:
- سطوح بالاتر اعتماد به نفس
- زمان سریع‌تر برای مهارت برای استخدام‌های جدید
- ارتقاء مهارت کارآمد و مؤثر / مهارت متقابل
- بهره‌وری بالاتر
- کاهش ساییدگی
- در نهایت، یک تجربه مشتری بهتر
3. ایجاد محتوا در مقیاس خوب با هوش مصنوعی مولد
اولین قدم به سوی یک برنامه آموزشی موفق با هوش مصنوعی؟ ایجاد محتوای تازه و مرتبط برای ابتکارات یادگیری و ارتباطات کارکنان، از جمله:
- آموزش سوارکاری
- ارتقاء مهارت خود و مهارت متقابل
- به‌روز رسانی‌های نظارتی
- سیاست‌ها و فرآیندهای جدید شرکت
- عرضه محصولات و خدمات
- اطلاعات مشتری BPO و به‌روز رسانی فرآیند
با این‌حال، مدیریت این سطح از محتوا نیاز به پهنای باند و چابکی دارد. هنگامی که تقاضا زیاد و پهنای باند کم است، ارتباطات و اجرا به تأخیر می‌افتد، که بر‌مهارت کارکنان خط مقدم و تجربه مشتری تأثیر می‌گذارد.
این یک چرخه معیوب است. اما لازم نیست که باشد.
با استفاده از هوش مصنوعی مولد، تیم‌های یادگیری و توسعه (L&D) می‌توانند به‌راحتی محتوای یادگیری خرد، راهنمای بهترین شیوه‌ها، شبیه‌سازی‌ها و آزمون‌های بررسی دانش را در عرض چند دقیقه ایجاد کنند.
و به تیم‌های L&D محدود نمی‌شود. فناوری‌های هوش مصنوعی مولد، تولید محتوا را دموکراتیزه می‌کنند و به هر کسی در سازمان امکان می‌دهد تا به‌سرعت محتوا ایجاد کند.
به‌عنوان مثال، اگر یک مدیر خط مقدم متوجه شود که تیم او در یک حوزه خاص امتیاز پایینی از نظر کیفیت کسب کرده است یا یک رهبر فروش شکافی را در دانش محصول شناسایی می‌کند، می‌تواند به‌سرعت یک ماژول یادگیری برای اصلاح دوره ایجاد کند.
در‌حالی که هوش مصنوعی مولد مقدار محتوای مورد نیاز را کاهش نمی‌دهد، مطمئناً زمان لازم برای ایجاد آن‌را کاهش می‌دهد!
4. کاهش فرسودگی مدیران با مربیگری هوش مصنوعی
مدیران خط مقدم کار سختی دارند. آن‌ها علاوه‌بر مدیریت، مربیگری و توسعه تیم‌های خود، زمان زیادی را صرف کارهای اداری مانند آماده‌سازی برای جلسات، بررسی داده‌های عملکرد فردی، تهیه مواد آموزشی و سایر مسئولیت‌ها می‌کنند - که همه این‌ها زمان را از ارائه بازخورد و پشتیبانی مستقیم به اعضای تیم خود می‌گیرد.
همه این‌ها منجر به زمان کمتری برای بحث‌های معنادار و رودررو و گفتگوهای توسعه «در لحظه» می‌شود، که باعث می‌شود مربیگری تأثیر کمتری داشته باشد و خطر فرسودگی شغلی مدیران را افزایش دهد.
هوش مصنوعی می‌تواند تجربه مدیر و پهنای باند آزاد را افزایش دهد تا با ارائه به مدیران، رویکردی معنادارتر و تاثیرگذارتر و انسان محور را ایجاد کند:
- نمای 360 درجه از عملکرد کارکنان و تیم
- با شناسایی موارد پرت به اولویت‌بندی مربیگری و شناخت کمک کنید
- بینش جامع برای هر یک از اعضای تیم با بهترین توصیه‌های اقدام بعدی که توسط هوش مصنوعی ایجاد شده است
- شناسایی خودکار علل ریشه‌ای در پشت مشکلات عملکرد
- گردش کار روان‌تر، کارآمدتر
با کمک فناوری‌های هوش مصنوعی، مدیران خط مقدم پهنای باند بیشتری برای تمرکز بر سایر حوزه‌های نقش خود، مانند ابتکارات استراتژیک دارند.
به همان اندازه مهم، مدیران نیز زمان بیشتری برای اتخاذ رویکردی مردم محور برای ایجاد اعتماد، رفاقت و روابط مشارکتی با تیم خود دارند.
در نهایت، مانند گزارش‌های مستقیم آن‌ها، مدیران نیاز به تجربه‌ای جذاب و شخصی دارند. استراتژی‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی پیرامون گیمیفیکیشن عملکرد، آموزش و توسعه، مدیران خط مقدم را با انگیزه و توانمند می‌سازد تا بهترین عملکرد خود را توسعه دهند.
5. بهبود نظارت بر کیفیت با اتوماسیون
فرآيندهاي مديريت كيفيت اغلب متكي به انسان‌هايی هستند كه كارهای دستی را انجام می‌دهند. به این ترتیب، آن‌ها معمولاً دست و پا گیر، ناکارآمد، ناسازگار و سخت در مقیاس هستند. این فرآیندها هم‌چنین نیاز به کالیبراسیون مداوم دارند که بر ناکارآمدی‌ها می‌افزاید.
در‌حالی که برخی از وظایف در سال‌های اخیر خودکار شده‌اند، مدیریت کیفیت هنوز هم در حوزه‌های دیگر سازمان برای فرآیندهای روان، کارآمد و بهینه است.
اما هوش مصنوعی با خودکارسازی و ساده‌سازی فرآیندها، بازی را تغییر داده است و رهبران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عمیق‌تری در مورد عملکرد کشف کنند، کارایی سرپرست را در رسیدگی به مسائل کیفی افزایش دهد و در نهایت کیفیت کلی تعاملات با مشتری را بالا ببرد.
در زیر توضیحی درباره چگونگی امکان‌پذیر ساختن هوش مصنوعی ارائه شده است:
- خلبان‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌سرعت مخازن وسیعی از داده‌های تعامل را اسکن کنند.
- هوش مصنوعی می‌تواند از این داده‌ها بینش‌های عملی مانند رفتارهای نماینده، مهارت زبان، سطح همدلی و غیره را به‌دست آورد.
- هوش مصنوعی هم‌چنین رفتارها، مهارت‌ها و شایستگی‌های کلیدی مؤثر بر‌عملکرد را شناسایی و امتیاز می‌دهد.
- بر اساس این یافته‌ها، بازخورد عملی، یادگیری هدفمند، شبیه‌سازی تمرین و سایر اقدامات بعدی را پیشنهاد می‌کند.
- مدیر اکنون درک دقیقی از روند عملکرد، نقاط قوت و زمینه‌های بهبود در سطوح تیمی و فردی دارد.
نتیجه گیری
موجی از نوآوری مراکز تماس را فرا گرفته است. اتخاذ فناوری‌های هوش مصنوعی و مدرن‌سازی عملیات برای برآورده کردن انتظارات مشتری در حال تغییر برای حفظ وفاداری مشتری و جلوتر ماندن از رقبا بسیار مهم است.
