هوش مصنوعی در کسب و کارها نقش مهمی ایفا می‌کند و پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر آن در مراکز تماس نیازمند تحلیل فرآیندهای مختلف و جمع‌آوری داده‌های مختص همان فرآیند است. فرآیند پاسخگویی هر کسب و کار دارای یک مجموعه درخت دانشی و داده‌های منحصربه‌فرد است که این مسئله باعث می‌شود تا فاکتورهایی مانند کیفیت داده‌های صوتی و متنی، پیچیدگی فرآیندها و پیچیدگی اتصال به سیستم‌های بک‌آفیس در هزینه توسعه تأثیرگذار باشند.
هوش مصنوعی می‌تواند به کسب و کارها در ارتقای کیفیت خدمات و افزایش بهره‌وری کمک کند. این تکنولوژی به‌ویژه در مراکز تماس می‌تواند روندهای معمولی را بهبود بخشد و تجربه مشتری را تقویت کند. با استفاده از تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و کارآمدتر منجر شود.
این تکنولوژی ذاتاً ماهیت احتمالاتی دارد و توسعه آن می‌تواند چالش‌هایی را برای کسب و کارها به وجود آورد. برای مثال، جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از اهمیت زیادی برخوردار است و بدون داده‌های کافی و با کیفیت، سیستم‌ها نمی‌توانند به درستی کار کنند. همچنین، هزینه‌های مربوط به پیاده‌سازی و نگهداری این سیستم‌ها می‌تواند بالا باشد.
راهکارهای هوش مصنوعی برای چالش‌ها
یکی از راه‌حل‌های مطرح برای چالش‌های این تکنولوژی در کسب و کارها، استفاده از رویکرد end-to-end در پاسخگویی به مشتری است. در این رویکرد، هر تراکنشی که به پاسخگویی مشتری منجر شده باشد، تراکنش موفق محسوب می‌شود و مدل بیزینسی هم مبتنی بر تراکنش‌های موفق خواهد بود. این رویکرد امکان محاسبه هزینه‌ها بر اساس میزان استفاده از سیستم را فراهم می‌کند و به کاهش نگرانی‌ها درباره هزینه‌های اولیه توسعه کمک می‌کند.
علاوه بر این، رویکردهای نوین و انعطاف‌پذیر در استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند به کسب و کارها کمک کنند تا این چالش‌ها را مدیریت کنند. برای مثال، استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند به بهبود دقت و کارایی سیستم‌ها کمک کند. همچنین، بهره‌گیری از فناوری‌های نوین مانند اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های بزرگ (Big Data) می‌تواند به تحلیل بهتر داده‌ها و بهبود عملکرد سیستم‌ها منجر شود.
معرفی 7 هوش مصنوعی در کسب و کار و کاربردهای آن‌ها
به طور کلی، استفاده از این تکنولوژی در کسب و کارها با چالش‌ها و راه‌حل‌های منحصربه‌فرد خود همراه است که با استفاده از رویکردهای نوین و انعطاف‌پذیر می‌توان این چالش‌ها را مدیریت کرد و به بهره‌وری بیشتری دست یافت. با توجه به تغییرات مداوم در پاسخگویی و ترکیب داده‌ها، این رویکرد همچنان با مدل‌های تراکنشی قابل پوشش است.
