Pourquoi un cadre solide est la clé du succès dans le service client de l'IA

On croit souvent à tort que l'intelligence artificielle (IA) peut résoudre à elle seule tous les problèmes de service à la clientèle. En réalité, l'efficacité de l'IA dépend du cadre dans lequel elle s'inscrit.

Prenons l'exemple d'Air Canada, qui a été condamnée à verser des dommages et intérêts à un passager après qu'un agent d'intelligence artificielle lui a donné des informations erronées À propos les tarifs pour les voyages de deuil. Cette erreur coûteuse met en évidence une leçon essentielle : sans données et processus clairs, même la technologie la plus avancée peut échouer.

"L'IA ne peut pas prendre de décisions seules sans directives claires ou données spécifiques à un cas", met en garde Guillaume Luccisano, PDG de Yuma AI. "Sans le bon contexte, elle risque de commettre des erreurs qui pourraient facilement être évitées."

Dans ce blog, nous allons explorer les raisons pour lesquelles des données précises, des flux de travail bien définis et une supervision humaine permanente sont les piliers essentiels de systèmes de billetterie IA efficaces. Nous montrerons également comment l'approche de Yuma AI garantit la précision et la fiabilité tout au long de l'expérience client (CX).

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Déboulonner le mythe de l'IA autonome

L'IA est un outil incroyablement puissant, mais ses performances dépendent des informations qui lui sont fournies. L'apport humain est essentiel pour s'assurer que l'IA comprend correctement les demandes des clients et fournit des réponses appropriées.

Le simple fait d'alimenter l'IA avec de grandes quantités de données historiques ne garantit pas des résultats optimaux. Si ces données sont incohérentes, incomplètes ou truffées d'erreurs, l'IA reproduira ces mêmes erreurs.

"Ce n'est pas parce qu'il y a beaucoup de tickets historiques que l'IA sera automatiquement performante", explique M. Luccisano. "Si ces tickets ont été mal traités ou si les données ont été compilées de manière incorrecte, vous préparez l'IA à répéter les mêmes erreurs."

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Pour éviter ces écueils, les entreprises devraient prendre en compte les éléments suivants lors de la mise en œuvre de systèmes de billetterie intelligents :

• Fournir des données complètes, précises et bien organisées : La qualité des données d'entrée influe directement sur la qualité des résultats de l'IA.
• Établir des lignes directrices et des Cas d'usages clairs : Veiller à ce que l'IA comprenne quand et comment réagir, et contrôler régulièrement ses performances.
• Travaillez en étroite collaboration avec votre partenaire en IA : Une bonne collaboration permet d'éviter les faux pas lors du déploiement et d'assurer une intégration harmonieuse dans les flux de travail existants.

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Comment une mauvaise hygiène des données nuit à l'IA

Imaginez ce scénario : une entreprise de commerce électronique s'appuie sur l'IA pour automatiser son processus de billetterie. Cependant, les données historiques introduites dans le système sont truffées d'incohérences, de détails incomplets et de tickets mal étiquetés. Lorsqu'un client dépose une demande d'assistance, l'IA peine à identifier les problèmes hautement prioritaires ou à fournir des solutions pertinentes, ce qui se traduit par des réponses frustrantes et non pertinentes.

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Autre hypothèse : un système d'IA est formé sur la base de politiques de retour obsolètes, mais l'entreprise a depuis apporté des modifications. En l'absence d'informations actualisées, l'IA continue de fournir des détails erronés À propos délais d'expédition et les remboursements. Cette mauvaise communication non seulement frustre les clients, mais les oblige également à demander de l'aide à des agents humains, ce qui va à l'encontre de l'objectif de l'IA.

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Ces exemples révèlent les risques réels d'une mauvaise hygiène des données :

• Interactions confuses : Les systèmes d'IA peuvent mal interpréter les demandes s'ils sont formés sur la base d'informations obsolètes ou incomplètes.
• Réponses erronées : Des données erronées conduisent à des réponses inexactes, ce qui provoque l'insatisfaction des clients.
• Incapacité à établir des priorités : Un étiquetage et une catégorisation incohérents empêchent les systèmes de billetterie d'IA de reconnaître l'urgence de demandes spécifiques.

Pour éviter ces résultats, les entreprises doivent s'efforcer de fournir des données propres, organisées et à jour. Des audits réguliers, un marquage approprié et des lignes directrices claires sont des étapes essentielles.

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Les défis du maintien de données propres dans l'IA

Les données d'une entreprise proviennent de nombreuses sources, chacune ayant son propre format et son propre niveau de précision. En l'absence d'une stratégie claire, ces informations peuvent rapidement devenir fragmentées, ce qui réduit l'efficacité de l'IA.

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Les organisations se heurtent souvent à quelques obstacles communs :

• La fragmentation des données : "Comment ingérer autant d'informations que possible À propos produit, l'entreprise, l'industrie - en fait, tout ce qui est pertinent pour le résultat ? demande Luccisano. "Comment les stocker de manière à ce qu'elles soient utiles et bien organisées ? Et comment faire en sorte que l'IA comprenne les processus d'une organisation ? Ces questions sont au cœur du maintien de données propres pour les systèmes de billetterie d'IA. Si les entreprises ne donnent pas la priorité à l'organisation dès le départ, l'IA risque d'être inefficace.
• Contexte et pertinence : Un autre défi consiste à s'assurer que l'IA comprend les données et peut les appliquer dans le contexte de l'entreprise. Les entreprises de commerce électronique ont souvent des informations sur les produits dispersées dans des PDF, des documents internes, des conversations par courrier électronique, etc. "Il est difficile de rassembler toutes ces informations et de les organiser de manière à ce que l'IA puisse les comprendre", souligne M. Luccisano.
• Déchiffrer les nuances : L'IA doit également être formée à reconnaître les subtilités des différentes requêtes. "Les systèmes comprennent de mieux en mieux les nuances des requêtes", explique M. Luccisano. "Si nous pouvons acheminer un ticket correctement, nous pouvons le traiter. Le défi consiste à s'assurer que l'IA est entraînée à reconnaître et à acheminer les tickets en fonction de nuances spécifiques - ce qui revient à la structure et à la qualité des données.

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Comment Yuma AI assure la propreté des données

Chez Yuma AI, nous comprenons que le maintien de données propres est primordial pour tout système de billetterie AI. Nous avons développé des processus pour garantir la qualité des données à chaque étape, de la collecte à la mise en œuvre.

• Pipelines de données personnalisés : Yuma adapte ses pipelines de données aux besoins spécifiques de chaque client, en veillant à ce que l'IA puisse comprendre des informations complexes ou spécifiques à l'industrie. Plutôt que de s'appuyer sur des données uniques, nous nous adaptons aux processus organisationnels, aux catalogues de produits et aux flux de travail du service clientèle. Cette personnalisation garantit que les données sont correctement structurées et accessibles.

• Intentions spécifiques : Yuma veille à ce que chaque agent d'IA ne s'occupe que de tâches clairement définies, ce qui réduit la probabilité d'erreurs. "Nous structurons et alimentons les connaissances de manière intentionnelle afin de déclencher les bons processus au bon moment", explique M. Luccisano. "Cela permet à notre IA de reconnaître la bonne intention et de suivre les instructions étape par étape."
• Validation des données : Des données propres ne sont pas une tâche ponctuelle. Yuma AI vérifie et valide continuellement les données pour garantir leur exactitude. Cela inclut des audits et des mises à jour régulières pour maintenir les connaissances de l'IA à jour, ainsi que la mise en œuvre de garde-fous pour empêcher l'utilisation d'informations obsolètes ou incorrectes.
• Contrôle de la qualité : Notre système effectue des contrôles de qualité intégrés sur chaque message avant qu'il ne parvienne au client. Ce processus de validation en plusieurs étapes permet de détecter rapidement les erreurs potentielles et de garantir que, même dans les situations de forte pression, nos réponses restent précises et conformes aux attentes du client.
• Modèles de haute qualité : Yuma AI privilégie la qualité à la réduction des coûts en utilisant les modèles d'apprentissage linguistique (LLM) les meilleurs et les plus avancés pour chaque scénario. "Nous testons, testons et utilisons les meilleurs modèles d'apprentissage des langues - nous ne faisons pas dans le bas de gamme", explique M. Luccisano. "Notre objectif est de créer le meilleur produit en termes de sécurité et de précision, et d'apporter une assistance de la plus haute qualité à nos commerçants.

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Découvrez la différence Yuma AI

Pour exploiter pleinement la puissance de l'IA, il est essentiel de donner la priorité à des données propres. Chez Yuma AI, nous donnons la priorité aux processus structurés, aux LLM de haute qualité et aux contrôles de qualité rigoureux pour aider nos clients à faire évoluer leur CX de manière efficace.

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