6 strategii wykorzystania AI w obsłudze klienta, które przynoszą efekty w 2025 roku

Obsługa klienta bywa trudna. (Już dawno przestałem liczyć, ile razy klient krzyczał na mnie o ilość lodu w napoju.)

Ale to idealny obszar dla AI.

Wiem, bo moja firma pomogła wdrożyć ponad 750 000 agentów AI w ostatnich latach.

A najczęstsze zastosowanie naszej platformy AI? To właśnie obsługa klienta.

Widziałem, jak AI radykalnie zmienia obsługę klienta – od korporacji z listy Fortune 500 po małe start-upy.

Nic dziwnego, że tak wiele organizacji już się do tego przyłączyło. W rzeczywistości 83% decydentów deklaruje, że w ciągu najbliższego roku planuje zwiększyć inwestycje w AI do obsługi klienta.

Jeśli rozważasz AI w dziale wsparcia, nie jesteś sam. Rozpoczęcie pracy z chatbotem do obsługi klienta lub chatbotem dla firm może wydawać się dużym krokiem.

W tym artykule pokażę Ci, jak wygląda AI w obsłudze klienta, jakie technologie są dostępne i jak możesz je wykorzystać – niezależnie od wielkości zespołu.

Czym jest AI w obsłudze klienta?

AI w obsłudze klienta to wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji i usprawniania wsparcia poprzez chatboty, wirtualnych asystentów i inteligentne procesy.

Jak wyjaśnia Ermek Barmashev, starszy deweloper, który wdrożył dziesiątki agentów AI dla klientów: „Agenci AI mają automatyzować powtarzalne zadania. Nie zastępują ludzi – pozwalają im skupić się na problemach wymagających empatii, kreatywności i oceny sytuacji.”

Jakie są rodzaje AI w obsłudze klienta?

Wszyscy mówią: „wdrażajmy AI” – ale to może oznaczać różne rzeczy: chodzi o chatbota? Automatyczną klasyfikację zgłoszeń? Inteligentną wyszukiwarkę?

W praktyce AI w obsłudze klienta najczęściej przyjmuje kilka znanych form.

Chatboty AI

Chatboty AI to najpopularniejsza forma AI wykorzystywana dziś w obsłudze klienta.

Ponieważ integrują się z narzędziami zespołów, świetnie radzą sobie z powtarzalnymi pytaniami i pomagają uniknąć zaległości w kolejce zgłoszeń.

Mogą też pobierać odpowiedzi z centrum pomocy lub sprawdzać status zamówień.

A ponieważ nie potrzebują przerw, klienci mogą uzyskać pomoc o dowolnej porze.

Generatywna AI

Generatywna AI – jak sama nazwa wskazuje – tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy, muzyka czy kod, ucząc się wzorców z istniejących danych.

Wykorzystuje modele głębokiego uczenia (np. duże modele językowe), by rozumieć strukturę i styl, a następnie generować oryginalne odpowiedzi na polecenia.

Pewnie znasz narzędzia takie jak ChatGPT, DALL·E czy MusicLM – to właśnie przykłady generatywnej AI w praktyce.

W obsłudze klienta generatywna AI najczęściej wspiera pisanie – pomaga chatbotom formułować naturalniejsze odpowiedzi lub podsumowuje długie rozmowy w krótkie streszczenia.

Niektóre zespoły wykorzystują ją nawet do tworzenia artykułów pomocy na podstawie najczęstszych pytań.

Agenci AI

Jeśli w ciągu ostatniego roku czytałeś nagłówki technologiczne, prawdopodobnie słyszałeś o agentach AI.

To oprogramowanie nie tylko generuje treści czy odpowiada na polecenia, ale potrafi podejmować konkretne działania w określonym celu.

Jeśli korzystasz z elastycznej platformy AI, możliwości wykorzystania agentów AI w obsłudze klienta są praktycznie nieograniczone.

Są kluczowym elementem inteligentnej automatyzacji procesów i automatyzacji przepływów AI, realizując wieloetapowe zadania w różnych narzędziach.

Możesz stworzyć agenta AI, który odczyta wiadomość klienta, sprawdzi status zamówienia w Shopify i wyśle aktualizację – wszystko bez udziału człowieka.

Albo agenta AI, który przeprowadzi klienta przez politykę zwrotów, wygeneruje etykietę zwrotną i zaktualizuje zgłoszenie w Zendesk.

W przypadku agentów AI możliwości są niemal nieograniczone. Przeczytaj o innych przykładach agentów AI tutaj.

W przeciwieństwie do chatbotów, które działają na zasadzie dialogu, agentowa AI wyróżnia się autonomią. Potrafi sama określić co trzeba zrobić i jak to osiągnąć, dostosowując działania do efektów.

Asystenci głosowi

Obsługa klienta to przede wszystkim rozmowy, dlatego większość asystentów głosowych AI jest wdrażana właśnie w tym obszarze.

Wykorzystują rozpoznawanie mowy, by zrozumieć, co mówi użytkownik, i syntezę mowy, by odpowiadać w czasie rzeczywistym.

Możesz zapytać: po co głos, skoro czat działa dobrze? To dobre pytanie.

Niektóre firmy wybierają głos, bo klienci są do tego przyzwyczajeni – np. dzwoniąc do banku czy na infolinię.

W takich sytuacjach często szybciej jest po prostu powiedzieć, czego się potrzebuje, niż to napisać. Dla osób mniej obeznanych z technologią, głos bywa też bardziej naturalny.

Ponadto 90% osób uważa, że wyszukiwanie głosowe jest łatwiejsze niż wyszukiwanie online, więc wyraźnie widać zapotrzebowanie na korzystanie z głosu.

W obsłudze klienta asystenci głosowi odpowiadają na rutynowe pytania i prowadzą użytkowników przez samodzielne czynności, np. resetowanie hasła czy sprawdzanie salda.

Uczenie maszynowe

„Uczenie maszynowe” to termin, który często się pojawia i faktycznie jest trochę modnym hasłem. Jednak za tą popularnością kryją się realne, konkretne zastosowania w obsłudze klienta.

W skrócie, uczenie maszynowe polega na tym, że systemy coraz lepiej rozpoznają wzorce – nie dlatego, że ktoś zaprogramował każdą regułę, ale bo widziały wystarczająco dużo przykładów, by same się tego nauczyć.

Dzięki temu filtr antyspamowy wie, co blokować, a Netflix przewiduje, co obejrzysz.

W obsłudze klienta model uczenia maszynowego może np. przewidywać które zgłoszenia najprawdopodobniej eskalują lub wykrywać powtarzające się problemy, zanim staną się poważniejsze.

Aby zacząć, nie musisz budować własnego modelu – wiele platform, jak Botpress, oferuje gotowe narzędzia, które można dostosować do danych z poprzednich zgłoszeń.

Jakie są przykłady wykorzystania AI w obsłudze klienta?

Automatyzacja złożonego wsparcia dzięki chatbotowi AI

Pomoc klientom przy kredytach hipotecznych czy planach emerytalnych nie jest prosta – to procesy regulowane i zwykle manualne. Dla VR Bank oznaczało to duże obciążenie zespołu.

VR Bank stworował chatbota AI do obsługi tych zadań. Łącząc rozumienie języka naturalnego z projektowaniem chatbotów, powstał bot, który prowadzi użytkowników przez wrażliwe decyzje finansowe i przekazuje dane bezpośrednio do CRM.

Ten jeden chatbot pozwala VR Bank zaoszczędzić ponad 530 000 euro rocznie.

Skalowanie wsparcia dzięki agentowi AI

Obsługując setki tysięcy użytkowników, nawet drobne pytania szybko się kumulują.

Z takim wyzwaniem mierzył się Extendly: jak nadążyć za rosnącym zapotrzebowaniem bez przeciążania zespołu i wydłużania czasu odpowiedzi.

Pomogliśmy więc zbudować agenta AI, który działa jak wirtualny konsultant: rozumie pytania użytkowników i potrafi samodzielnie tworzyć zgłoszenia czy eskalować sprawy.

Agent jest zintegrowany z CRM i narzędziami wewnętrznymi, a z każdą rozmową staje się coraz skuteczniejszy.

Dzięki temu mogą obsługiwać 400 000 użytkowników bez konieczności podwajania zespołu.

Jaki rodzaj AI powinienem wdrożyć do obsługi klienta?

Nie ma uniwersalnej odpowiedzi. I to dobra wiadomość.

Odpowiedni rodzaj AI zależy od wielkości zespołu, liczby zgłoszeń, używanych narzędzi i celów.

Zamiast próbować wdrożyć AI na raz w całej firmie, lepiej zacząć od małego, konkretnego zastosowania, gdzie szybko można pokazać wartość.

Dzięki temu łatwiej później rozwijać i rozszerzać automatyzację na kolejne obszary.

Oto jak o tym myśleć:

Ile kosztuje rozwiązanie AI do obsługi klienta?

Rozwiązania AI do obsługi klienta mogą kosztować od 0 do ponad 15 000 USD rocznie – wszystko zależy od potrzeb.

Jeśli dopiero testujesz możliwości, plany startowe są często darmowe lub kosztują około 30–90 USD/miesiąc. Zwykle obejmują prostego chatbota na jeden kanał, kilka szablonów i ograniczone użycie — dobre do obsługi FAQ lub wypróbowania AI bez dużych zobowiązań.

Plany średnie, zazwyczaj 200–1000 USD/miesiąc, oferują więcej możliwości: integracje z narzędziami typu Zendesk czy Intercom, wsparcie na wielu kanałach i panele analityczne. To dobre rozwiązanie dla rozwijających się zespołów, które chcą automatyzacji bez utraty indywidualnego podejścia.

Rozwiązania dla firm zaczynają się od 15 000 USD/rok i rosną wraz z potrzebami. Obejmują zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego, funkcje zgodności, wsparcie wdrożeniowe, niestandardowe SLA i dedykowaną pomoc techniczną — dla firm, które potrzebują bezpieczeństwa, skalowalności i pełnej kontroli.

Korzyści z wykorzystania AI w obsłudze klienta

Obsługa 24/7

Niezależnie od tego, czy jest 3 w nocy w święto, czy szczyt sezonu zakupowego, AI natychmiast odpowiada na pytania klientów.

Taka nieprzerwana obsługa pozwala firmom docierać do klientów na całym świecie i zapewniać im wsparcie o każdej porze. Dodatkowo zmniejsza presję na pracownikach, którzy nie muszą już starać się obsługiwać wszystkich stref czasowych.

Większe zadowolenie klientów

Gartner przewiduje, że 80% zespołów obsługi klienta będzie korzystać z generatywnej AI, by poprawić doświadczenia klientów.

To dlatego, że klienci otrzymują szybszą i dokładniejszą pomoc bez czekania na linii czy powtarzania tych samych informacji.

Większa produktywność pracowników

AI zwiększa efektywność, przejmując powtarzalne, czasochłonne zadania. Może generować raporty, planować wiadomości, zarządzać przepływami pracy czy inicjować działania bez ręcznej pracy.

Dzięki temu zespoły mogą skupić się na strategii zamiast na drobnych zadaniach. Nic dziwnego, że 63% firm korzystających z AI zauważa poprawę efektywności w całej organizacji.

Efektywność kosztowa

Firmy korzystające z AI odnotowują 52% redukcję kosztów pracy.

To dlatego, że AI automatyzuje czasochłonne zadania jak wprowadzanie danych czy obsługa typowych zapytań klientów. Zamiast zatrudniać kolejne osoby, zespoły mogą polegać na AI, które działa natychmiast, przez całą dobę i bez przerw.

Wysoce spersonalizowane doświadczenia klientów

Dzięki dostępowi do historii, preferencji i zachowań klientów AI może dostosowywać interakcje w czasie rzeczywistym.

Takie indywidualne wsparcie buduje zaufanie, dlatego staje się kluczowym wyróżnikiem nowoczesnych zespołów obsługi.

6 sposobów wykorzystania AI w obsłudze klienta

1. Automatyzacja obsługi klienta od początku do końca

Moim zdaniem najbardziej opłacalnym sposobem, w jaki AI poprawia obsługę klienta, są chatboty obsługujące typowe zgłoszenia od początku do końca.

HostifAI – partner Botpress, który tworzy Wirtualnych Lokajów i Asystentów dla hoteli – robi to wzorowo.

Goście mogą pisać do hoteli przez WhatsApp, Messenger czy Telegram i natychmiast połączyć się z wielojęzycznym asystentem dostępnym 24/7, który pomaga zameldować się, zarezerwować kolację czy wycieczkę – wszystko w ramach chatbota. Asystent prowadzi gościa przez każdy etap, potwierdza rezerwacje i aktualizuje systemy wewnętrzne.

I co najważniejsze: 75% tych rozmów nie wymaga udziału człowieka.

Właśnie na tym powinien polegać dobry chatbot do obsługi klienta.

2. Spersonalizowane rekomendacje produktów

Jednym z powodów, dla których często korzystam z Netflixa, jest to, że platforma jakby już wie, co chcę obejrzeć.

Okazuje się, że to AI, które uczy się na podstawie moich wcześniejszych wyborów i pomaga mi znaleźć coś, na co naprawdę mam ochotę.

To samo podejście sprawdza się w obsłudze klienta. AI może wskazać użytkownikowi odpowiedni produkt lub usługę, analizując jego zachowania lub preferencje podczas rozmowy.

Zamiast zmuszać ludzi do przeglądania setek opcji, AI działa jak pomocny doradca: zadaje kilka celnych pytań i proponuje konkretny plan.

3. Analiza nastrojów klientów

Zrozumienie, jakie emocje klienci żywią wobec marki, jest kluczowe dla zwiększenia sprzedaży i budowania lojalności.

Dobra wiadomość! Istnieje wiele narzędzi AI analizujących opinie klientów i posty w mediach społecznościowych pod kątem nastrojów.

Narzędzia do przetwarzania języka naturalnego są stworzone do takich zadań. Przeszukują nieustrukturyzowane teksty, takie jak recenzje, transkrypcje czatów czy posty w social media, by wyciągnąć wnioski – np. nastroje, powtarzające się skargi czy opinie o produkcie.

(Bo bądźmy szczerzy, nikt nie chce spędzać godzin na przeglądaniu tych treści.)

Moje ulubione narzędzia to m.in. Qualtrics Social Connect, które zbiera rozmowy z Instagrama, WhatsAppa i Facebooka w jednym miejscu.

A jeśli chcesz pójść dalej, agent AI oparty na NLP może automatycznie analizować rozmowy wsparcia w czasie rzeczywistym i zamieniać je na konkretne wskazówki.

4. Analityka predykcyjna

Widziałeś kiedyś usługę, która przypomina użytkownikowi o odnowieniu tuż zanim zapomni? Albo platformę, która sygnalizuje nietypową aktywność, zanim ktokolwiek zgłosi problem? To właśnie analityka predykcyjna.

Analizując wcześniejsze zachowania — np. wzorce użycia i typowe kolejne kroki — AI może przewidzieć, czego użytkownik będzie potrzebował, i zareagować, zanim sam o to poprosi. Może uruchomić odpowiedni proces wsparcia lub rozwiązać problem, zanim się rozwinie.

W firmach oferujących produkty fizyczne AI pomaga przewidywać popyt i ograniczać niechciane „braki na stanie”.

Zespoły mogą lepiej planować, biorąc pod uwagę historyczną sprzedaż, sezonowość i inne czynniki zewnętrzne.

5. Transkrypcja i analiza rozmów telefonicznych

Voice AI zmienia wsparcie telefoniczne, zamieniając rozmowy w dane, które zespoły mogą realnie wykorzystać.

Na przykład klient dzwoni, by sprawdzić ostatni zakup.

Agent oparty na AI odbiera, potwierdza tożsamość, przekazuje szczegóły wysyłki, a jeśli sprawa wymaga dodatkowej pomocy, przekierowuje rozmowę do konsultanta wraz z podsumowaniem dotychczasowej rozmowy.

6. Automatyzacja wewnętrznych zadań o dużej skali

Stając przed wyzwaniem obsługi milionów użytkowników, Ruby Labs stworzyło agentów AI do automatyzacji wewnętrznych procesów obsługi klienta.

Agenci ci samodzielnie zarządzają anulowaniem subskrypcji, realizują zwroty, rozwiązują problemy techniczne, a nawet analizują historię płatności, by wykrywać potencjalne oszustwa.

Dzięki integracji z zewnętrznymi narzędziami, takimi jak Stripe, oraz oferowaniu spersonalizowanych ścieżek na podstawie zachowań użytkowników, agenci działają jak inteligentni cyfrowi pracownicy.

Ostatecznie Ruby Labs zautomatyzowało ponad 4 miliony sesji wsparcia miesięcznie, osiągając 98% skuteczności rozwiązywania spraw.

Jak wdrożyć AI w obsłudze klienta

1. Określ jasne cele

Zanim wybierzesz jakąkolwiek technologię, sprecyzuj, co chcesz usprawnić. Zadaj sobie pytania:

• Jakie zadania pochłaniają najwięcej czasu zespołu?
• Jakie wyniki wymagają poprawy?
• Gdzie pojawiają się trudności w obecnym procesie?

Nie opieraj się na domysłach. Porozmawiaj z zespołami wsparcia, liderami operacji i analitykami. Przeanalizuj czaty, tagi zgłoszeń oraz opinie użytkowników, aby znaleźć prawdziwe źródła problemów.

Następnie dopasuj odpowiednie rozwiązanie AI do konkretnego problemu.

Bez jasno określonego celu ryzykujesz stworzenie kosztownego narzędzia, które niczego nie rozwiązuje. Zacznij od problemu i pozwól, by to on kierował wdrożeniem AI.

2. Wybierz platformę

Mając określone cele, znajdź narzędzia, które je wspierają.

Zacznij od rozwiązań, z których już korzystasz. Wiele systemów CRM, help desków czy platform wsparcia ma wbudowane funkcje AI, takie jak automatyczne tagowanie, przekierowywanie zgłoszeń czy analizę nastrojów.

Jeśli to nie wystarcza, rozważ dedykowane narzędzia AI, ale upewnij się, że łatwo zintegrują się z obecnymi rozwiązaniami twojego zespołu.

Odpowiednia platforma powinna wpasować się w twoje procesy, a nie tworzyć nowe.

Wybieraj narzędzia łatwe w utrzymaniu i zaprojektowane do obsługi takich rozmów, jakie faktycznie prowadzą twoi użytkownicy.

Najlepsza platforma AI to taka, która współpracuje z twoimi systemami i rozwija się razem z tobą.

3. Przygotuj dane

AI jest tak skuteczne, jak dane, które mu dostarczysz.

Zanim zaczniesz, sprawdź, czym dysponujesz: transkrypcje czatów, logi zgłoszeń, treści bazy wiedzy, dane z CRM.

Usuń duplikaty, popraw niespójności i zadbaj, by wszystko było oznaczone w sposób zrozumiały dla AI.

To właśnie pozwala AI faktycznie się uczyć i doskonalić z czasem.

4. Zbuduj rozwiązanie

Gdy masz już określone cele i przygotowane dane, czas na realizację.

Najczęściej firmy: a) współpracują z dostawcą, b) angażują własnych programistów, lub c) korzystają z platform low-code, by wdrożyć AI bez dużego nakładu pracy deweloperskiej.

Niezależnie od tego, czy wdrażasz chatbota, agenta AI czy model predykcyjny, konfiguracja powinna odpowiadać złożoności twojego przypadku i umiejętnościom technicznym zespołu.

W przypadku chatbotów i wirtualnych agentów ten etap obejmuje:

• Definiowanie ścieżek powitalnych i kluczowych intencji (status zamówienia, zwroty, anulacje, FAQ)
• Ustawianie zasad przekazywania spraw do konsultantów
• Obsługę ponownych prób i sytuacji wyjątkowych
• Połączenie z API w celu pobierania danych na żywo (np. statusy przesyłek, dane z CRM, dostępność w kalendarzu)
• Przechowywanie kontekstu, np. numerów zamówień, preferencji czy historii rozmów

I nie zapomnij o integracjach.

AI w obsłudze klienta działa najlepiej, gdy współpracuje z resztą twoich narzędzi: Zendesk do wsparcia, Stripe do płatności, Shopify do zamówień czy twoje systemy wewnętrzne przez własne API.

Moi utalentowani koledzy przygotowali darmowy poradnik, jak połączyć chatbota z Zendesk:

5. Testuj i udoskonalaj

Przed wdrożeniem przeprowadź kontrolowane testy AI.

Symuluj rzeczywiste scenariusze i sprawdzaj sytuacje nietypowe, by zobaczyć, jak system sobie radzi.

Wyszukaj miejsca, gdzie pojawia się tarcie, np. źle rozpoznane intencje czy ślepe zaułki w rozmowie. Wprowadź poprawki przed uruchomieniem.

W tej fazie zbieraj szybkie opinie i dopracowuj logikę. Dopiero gdy system konsekwentnie dobrze wypada w testach, przejdź do pełnego wdrożenia.

6. Wdrażaj i monitoruj

Po uruchomieniu rozwiązania szybko dowiesz się, co działa, a co wymaga poprawy.

Dane o użyciu to najcenniejsze źródło informacji zwrotnej. Zobaczysz, jak system radzi sobie z rzeczywistymi przypadkami, gdzie odnosi sukcesy, a gdzie wymaga dopracowania.

Po wdrożeniu warto monitorować takie wskaźniki jak:

• Najczęściej wywoływane akcje lub intencje
• Miejsca, w których system zawodzi (np. logika awaryjna, niska pewność predykcji)
• Czas do rozwiązania sprawy lub wykonania zadania
• Dokładność w porównaniu do wyników ludzi
• Wskaźnik eskalacji lub przekazywania spraw

Jeśli korzystasz z chatbota, warto zajrzeć do analityki chatbota. Dowiesz się z niej, co działa, a gdzie pojawiają się problemy.

Wskazówka: Prowadź dziennik usprawnień AI – prosty dokument, w którym zapisujesz problemy i wnioski dotyczące twoich systemów AI. Przeglądaj go regularnie (polecam co dwa tygodnie), by śledzić zmiany i nowe wzorce.

I na koniec, niezależnie czy skupiasz się na poprawie doświadczenia klienta dzięki AI, czy automatyzacji zadań wewnętrznych, takich jak zarządzanie zgłoszeniami przez AI, ważne jest mierzenie wpływu na biznes.

Zacznij od obliczenia zwrotu z inwestycji. Oto jak zmierzyć ROI z chatbotów obsługi klienta.

Chodzi o to, by działać proaktywnie: AI nie udoskonala się samo bez stałej informacji zwrotnej.

Zbuduj agenta AI do obsługi klienta za darmo

AI to narzędzie, które dziś wykorzystuje się do tworzenia płynniejszych i lepszych doświadczeń klienta.

Botpress to platforma agentów AI, która daje każdemu narzędzia do budowania i wdrażania inteligentnych agentów.

Dzięki wbudowanym narzędziom projektowym, gotowym szablonom i zaawansowanemu silnikowi NLU, Botpress pozwala łatwo uruchomić rozwiązanie, które naprawdę działa — bez potrzeby kodowania.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

Ile zazwyczaj trwa wdrożenie rozwiązania AI do obsługi klienta od początku do końca?

Wdrożenie rozwiązania AI do obsługi klienta może zająć od kilku tygodni do kilku miesięcy, w zależności od złożoności. Prosty chatbot FAQ może być gotowy w jeden dzień, a w pełni zintegrowany agent AI – w 2-3 miesiące. Duże wdrożenia w przedsiębiorstwach, wymagające integracji z własnymi systemami i spełnienia wymogów zgodności, mogą potrwać nawet 6 miesięcy.

Czy narzędzia AI do obsługi klienta działają równie skutecznie we wszystkich językach i kulturach?

Skuteczność narzędzi AI do obsługi klienta różni się w zależności od języka, ponieważ modele LLM są trenowane głównie na języku angielskim, przez co są mniej precyzyjne w językach z mniejszą ilością danych treningowych. Różnice kulturowe i slang mogą też prowadzić do nieporozumień, więc firmy obsługujące różne rynki zwykle muszą inwestować w wielojęzyczne szkolenia i testy w każdym regionie językowym, by zapewnić wysoką jakość.

Czy AI potrafi skutecznie obsługiwać bardzo emocjonalne lub wrażliwe rozmowy z klientami?

AI potrafi obsłużyć wiele emocjonalnych lub wrażliwych sytuacji dzięki analizie nastrojów, która pozwala wykryć stres czy negatywne emocje. Zazwyczaj dobrze radzi sobie w przypadkach, takich jak awarie usług, gdzie logika eskalacji zapewnia profesjonalne odpowiedzi. Jednak AI wciąż ma trudności z głęboko osobistymi rozmowami i silnymi emocjami, bo nie posiada prawdziwej empatii. W takich sytuacjach niezbędni są ludzie.

Jak nauczyć AI, by prowadziła rozmowy z klientami w stylu i tonie mojej marki?

Aby AI odpowiadała w stylu i tonie twojej marki, należy ją trenować na danych specyficznych dla marki. Firmy często udostępniają przewodniki stylistyczne lub transkrypcje rozmów, by AI nauczyła się odpowiedniego sposobu komunikacji. Wiele platform AI umożliwia konfigurowanie tonu wypowiedzi. Regularne przeglądanie rzeczywistych interakcji również pomaga dopracować system, by konsekwentnie odzwierciedlał osobowość marki.

Jakiego rodzaju utrzymania wymaga system AI do obsługi klienta po wdrożeniu?

System AI do obsługi klienta wymaga stałego utrzymania po wdrożeniu, w tym aktualizacji danych treningowych zgodnie z nowymi produktami lub politykami, monitorowania logów rozmów pod kątem błędów i luk oraz ponownego trenowania modeli, jeśli spada skuteczność. Firmy muszą też śledzić wskaźniki, takie jak skuteczność rozwiązywania spraw i satysfakcja klientów, oraz stale udoskonalać ścieżki rozmów, by odpowiadały zmieniającym się oczekiwaniom klientów.