نقش‌هایی که شرکت‌ها به جای استخدام تمام‌وقت، با زیرساخت‌های عامل هوشمند پر می‌کنند

هنگام مواجهه با چالش همیشگی مقیاس‌پذیری عملیات و افزایش کارایی، کسب‌وکارها به طور فزاینده‌ای فراتر از الگوهای استخدام سنتی نگاه می‌کنند. ظهور زیرساخت‌های پیشرفته عامل هوش مصنوعی، یک جایگزین جذاب را ارائه می‌دهد و بسیاری از سازمان‌ها را وادار به ارزیابی مجدد استراتژی‌های کارکنان خود می‌کند. به جای باز کردن خودکار موقعیت‌های شغلی جدید، شرکت‌ها اکنون در نظر دارند که چگونه اتوماسیون هوشمند می‌تواند بارهای کاری را که قبلاً توسط کارمندان انسانی انجام می‌شد، جذب کند و به یک سوال حیاتی منجر شود: چه زمانی یک شرکت باید به جای استخدام، عوامل هوش مصنوعی را به کار گیرد؟ این تغییر صرفاً در مورد کاهش هزینه نیست، بلکه در مورد چابکی عملیاتی، ثبات و توانایی مقیاس‌پذیری سریع بدون پیچیدگی‌های ذاتی مدیریت منابع انسانی است.

این ارزیابی مجدد اساسی استراتژی کارکنان به طیف وسیعی از نقش‌ها گسترش می‌یابد و بر نحوه تصور کسب‌وکارها از نیروی کار آینده خود تأثیر می‌گذارد. بحث فراتر از صرفاً خودکارسازی وظایف تکراری به بررسی چگونگی مدیریت هوشمندانه کل جریان‌های کاری، اتخاذ تصمیمات دقیق و حتی یادگیری از ورودی‌های داده جدید توسط هوش مصنوعی رسیده است. این سطح پیچیده از اتوماسیون، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا به اهداف رشد و برتری عملیاتی دست یابند که قبلاً بدون سرمایه‌گذاری قابل توجه سرمایه انسانی غیرقابل دستیابی بود. بنابراین، تصمیم برای ادغام عوامل هوش مصنوعی یک تصمیم استراتژیک است که با هدف مزیت رقابتی پایدار از طریق اهرم فناوری صورت می‌گیرد.

پیچیدگی فزاینده عوامل هوش مصنوعی به این معنی است که آنها دیگر محدود به اتوماسیون مبتنی بر قوانین ساده نیستند. عوامل هوش مصنوعی مدرن می‌توانند با چندین سیستم تعامل داشته باشند، انواع مختلف داده را پردازش کنند و حتی در اشکال محدودی از درک و تولید زبان طبیعی مشارکت داشته باشند. این مجموعه قابلیت‌های گسترده، آنها را به عنوان جایگزین‌های مناسبی برای طیف وسیع‌تری از وظایف سازمانی قرار می‌دهد. کسب‌وکارها اکنون با دقت در حال تجزیه و تحلیل هستند که کدام وظایف و حتی کل وظایف شغلی دارای ویژگی‌هایی هستند که به خوبی با نقاط قوت هوش مصنوعی همسو می‌شوند و از ذهنیت عمومی "هوش مصنوعی برای همه چیز" به یک استقرار هدفمند و استراتژیک حرکت می‌کنند.

پیامدهای این تغییر برای ساختار سازمانی و توسعه استعدادها عمیق است. شرکت‌ها اکنون باید نیروی کاری را پرورش دهند که بتواند به طور موثر با عوامل هوش مصنوعی همکاری کند و بر مهارت‌های شناختی سطح بالاتر مانند تفکر انتقادی، خلاقیت و حل مسئله پیچیده تمرکز کند. این بدان معناست که در حالی که برخی نقش‌ها ممکن است تقویت یا حتی جایگزین شوند، نقش‌های جدیدی حول نظارت، توسعه و ادغام استراتژیک هوش مصنوعی در حال ظهور هستند. هدف، حذف کامل مشاغل انسانی نیست، بلکه تخصیص مجدد پتانسیل انسانی به حوزه‌هایی است که می‌تواند بیشترین ارزش را ایجاد کند و از هوش مصنوعی برای کارایی استفاده کند.

در نهایت، انگیزه پشت در نظر گرفتن عوامل هوش مصنوعی به جای استخدام، چندوجهی است. این شامل تمایل به عملیات شبانه‌روزی، اجرای بی‌عیب و نقص وظایف تکراری و توانایی مقیاس‌بندی فوری بر اساس نوسانات تقاضا است. نیروی کار انسانی، به دلیل ماهیت خود، با زمان‌های استخدام، دوره‌های آموزشی، تغییرپذیری عملکرد و هزینه‌های جاری مدیریت همراه است. عوامل هوش مصنوعی، پس از استقرار، یک دارایی عملیاتی ثابت، قابل پیش‌بینی و با قابلیت مقیاس‌پذیری سریع را ارائه می‌دهند که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای به پویایی‌های بازار پاسخ دهند.

بهینه‌سازی عملیات پشتیبانی با UiPath

UiPath به عنوان یک بازیگر برجسته در فضای اتوماسیون، عمدتاً به دلیل پلتفرم اتوماسیون فرآیندهای رباتیک (RPA) خود شناخته می‌شود. شرکت‌ها اغلب از UiPath برای خودکارسازی وظایف تکراری و مبتنی بر قوانین در عملکردهای پشتیبانی مانند مالی، منابع انسانی و فناوری اطلاعات استفاده می‌کنند. این شامل فرآیندهایی مانند پردازش فاکتور، ورود داده‌ها در چندین سیستم، تولید گزارش و کارهای اداری مربوط به استخدام کارمندان جدید است. جذابیت اصلی آن در توانایی تقلید از تعاملات انسانی با سیستم‌های دیجیتال است که جریان‌های کاری را با سرعت و دقتی بسیار فراتر از تلاش‌های دستی اجرا می‌کند.

استقرار UiPath اغلب نقش‌هایی را هدف قرار می‌دهد که با حجم بالا و تقاضای شناختی پایین مشخص می‌شوند. به عنوان مثال، یک بخش مالی ممکن است از ربات‌های UiPath برای تطبیق حساب‌ها، بازیابی داده‌ها از سیستم‌های مختلف و تهیه صورت‌های مالی اولیه استفاده کند، بنابراین موقعیت‌های خاصی از کارمندان ورود داده و تطبیق را تقویت یا حتی جایگزین می‌کند. به طور مشابه، بخش‌های منابع انسانی می‌توانند پردازش کارهای اداری استخدام جدید، ثبت نام مزایا یا درخواست‌های مرخصی را خودکار کنند و مدیران منابع انسانی را برای وظایف استراتژیک‌تر و مردم‌محورتر آزاد کنند. این رویکرد نمونه‌ای واضح از استقرار هوش مصنوعی در مقابل استخدام‌های جدید است، به ویژه در مناطقی که فرآیندها به خوبی تعریف شده‌اند و به ندرت منحرف می‌شوند.

فراتر از این کاربردهای رایج، UiPath در زمینه‌هایی مانند مدیریت زنجیره تأمین نیز کاربرد گسترده‌ای دارد، جایی که می‌تواند تولید سفارش خرید، ارتباط با فروشنده و ردیابی موجودی را خودکار کند. این به کاهش خطاها در داده‌های زنجیره تأمین کمک می‌کند و از تدارکات به موقع اطمینان می‌دهد که مستقیماً بر تداوم عملیاتی و کارایی هزینه تأثیر می‌گذارد. توانایی ادغام با سیستم‌های مختلف برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) آن را به ابزاری همه‌کاره برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها در عملیات لجستیکی پیچیده تبدیل می‌کند.

بخش حقوقی را نیز در نظر بگیرید، جایی که دستیاران حقوقی زمان قابل توجهی را صرف بررسی اسناد برای یافتن بندهای خاص یا استخراج اطلاعات مربوطه برای پرونده‌ها می‌کنند. ربات‌های UiPath را می‌توان برای انجام این وظایف بررسی اسناد برنامه‌ریزی کرد، هزاران صفحه را در عرض چند دقیقه بررسی کرده و بخش‌های مربوطه را برجسته می‌کنند. این نه تنها فرآیند حقوقی را تسریع می‌کند، بلکه به دستیاران حقوقی انسانی اجازه می‌دهد تا بر کارهای حقوقی تحلیلی و استراتژیک‌تر تمرکز کنند و تخصص و توسعه حرفه‌ای خود را بهینه سازند.

یکی دیگر از کاربردهای تأثیرگذار در عملکردهای پشتیبانی خدمات مشتری است. در حالی که تعاملات رو در رو با مشتری اغلب به همدلی انسانی نیاز دارد، بسیاری از وظایف پیگیری، مانند به‌روزرسانی سوابق مشتری پس از تماس، ارسال ایمیل‌های تأیید خودکار یا پردازش درخواست‌های بازگشت، می‌توانند به طور کامل توسط UiPath خودکار شوند. این امر ثبات را در جریان‌های کاری پس از تعامل تضمین می‌کند و بار اداری را بر دوش عوامل انسانی خط مقدم به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد و به آنها امکان می‌دهد حجم بیشتری از تعاملات مستقیم با مشتری را با تمرکز بر مسائل پیچیده مدیریت کنند.

مزایای فوری استقرار UiPath اغلب به صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه و بهبود معیارهای عملیاتی منجر می‌شود. کاهش زمان پردازش، خطاهای دستی کمتر و افزایش توان عملیاتی به ازای هر کارمند از نتایج رایج است. این کارایی‌ها به سازمان‌ها امکان می‌دهد منابع را تخصیص مجدد دهند، در ابتکارات رشد سرمایه‌گذاری کنند یا ساختارهای عملیاتی لاغرتر را بدون به خطر انداختن کیفیت خدمات حفظ کنند. این یک گزینه جذاب است زمانی که به دنبال انجام کارهای بیشتر با کارکنان موجود یا جلوگیری از استخدام‌های جدید برای وظایف قابل اتوماسیون آسان هستید.

با این حال، درک محدودیت‌های ذاتی در راه‌حل‌های RPA مانند UiPath بسیار مهم است. در حالی که برای وظایف ساختاریافته و تکراری قدرتمند هستند، قابلیت‌های عامل آنها نسبتاً محدود است. آنها در پیروی از قوانین از پیش برنامه‌ریزی شده عالی هستند، اما فاقد توانایی تصمیم‌گیری واقعی و سازگاری عوامل هوش مصنوعی پیشرفته‌تر هستند. اگر یک فرآیند با یک استثنای غیرمنتظره مواجه شود یا به قضاوت دقیق نیاز داشته باشد، یک ربات RPA معمولاً متوقف می‌شود و آن را برای مداخله انسانی علامت‌گذاری می‌کند. این بدان معناست که در حالی که آنها برخی از نقش‌های عملیاتی سطح پایین را جایگزین می‌کنند، کار شناختی اساسی و حل مسئله حیاتی هنوز به نظارت انسانی نیاز دارد و توانایی آنها را برای جابجایی کامل نقش‌هایی که نیاز به تعامل پویا یا تفسیر پیچیده دارند، محدود می‌کند.

خودکارسازی ورود و پردازش داده‌ها با Automation Anywhere

مشابه UiPath، Automation Anywhere یک پلتفرم اتوماسیون هوشمند قوی را ارائه می‌دهد که اغلب برای رسیدگی به نقش‌های داده‌محور به کار گرفته می‌شود. تمرکز آنها فراتر از RPA ساده است و شامل اتوماسیون شناختی می‌شود که عناصر پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) را برای مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار در بر می‌گیرد. این قابلیت، راه‌حل‌های آنها را به ویژه برای سازمان‌هایی که با حجم زیادی از داده‌های متنوع دست و پنجه نرم می‌کنند، جذاب می‌کند و هدف آن افزایش کارایی در ورود داده‌ها، پردازش اسناد و استخراج اطلاعات است.

شرکت‌ها Automation Anywhere را برای بهینه‌سازی عملیات در زمینه‌هایی مانند پردازش ادعاها در شرکت‌های بیمه، جایی که ربات‌ها می‌توانند اطلاعات مربوطه را از فرم‌های مختلف ادعا بخوانند و استخراج کنند، یا در لجستیک، جایی که می‌توانند اسناد حمل و نقل را پردازش کرده و سیستم‌های موجودی را به‌روزرسانی کنند، مستقر می‌کنند. هدف این استقرارها جایگزینی یا تقویت قابل توجه نقش‌هایی است که به طور سنتی مسئول ورود و تأیید دستی داده‌ها هستند. توانایی پلتفرم برای یادگیری از مثال‌ها به آن امکان می‌دهد تا با تغییرات در طرح‌بندی اسناد و فرمت‌های داده سازگار شود و نیاز به نظارت مداوم انسانی در چنین وظایفی را کاهش دهد. این یک کاربرد عملی از عوامل هوش مصنوعی را نشان می‌دهد که استخدام را برای عملکردهای تکراری و داده‌محور جایگزین می‌کند.

در بخش مراقبت‌های بهداشتی، Automation Anywhere می‌تواند استخراج داده‌های بیمار را از فرم‌های مختلف پزشکی خودکار کند و اطمینان حاصل کند که سوابق سلامت الکترونیکی (EHR) بدون خطاهای رونویسی دستی به دقت به‌روزرسانی می‌شوند. این نه تنها کیفیت داده‌ها را بهبود می‌بخشد، بلکه به کارکنان اداری پزشکی اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را به فعالیت‌های رو در رو با بیمار اختصاص دهند تا ورود گسترده داده‌ها. مدیریت ایمن داده‌های حساس، کاربرد آن را در یک محیط بسیار تنظیم شده بیشتر می‌کند.

برای مؤسسات مالی، این پلتفرم برای پردازش درخواست‌های وام، جذب مشتریان جدید و اطمینان از انطباق با مقررات با خودکارسازی جمع‌آوری و اعتبارسنجی اسناد گسترده، ارزشمند است. ظرفیت خواندن و طبقه‌بندی هوشمندانه اسنادی مانند صورت‌حساب‌های بانکی، فرم‌های تأیید درآمد و مدارک شناسایی، فرآیندهای تأیید را به شدت تسریع می‌کند و هزینه‌های عملیاتی مرتبط با بررسی دستی را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. این امر در هنگام بررسی اینکه آیا باید برای نقش‌های خاص پردازش داده، استخدام کنم یا عوامل هوش مصنوعی را به کار گیرم، کلیدی است.

علاوه بر این، در تولید، Automation Anywhere می‌تواند برای پردازش سفارشات ورودی، به‌روزرسانی برنامه‌های تولید و مدیریت سطوح موجودی بر اساس ورودی‌های داده بلادرنگ از سیستم‌های مختلف استفاده شود. با خودکارسازی این جریان‌های داده به هم پیوسته، تولیدکنندگان می‌توانند به کارایی بیشتر دست یابند، تأخیرها را به حداقل برسانند و تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد تخصیص منابع و برنامه‌ریزی تولید بگیرند. این قابلیت ادغام در یک اکوسیستم پیچیده، کاربرد عملی پیشرفته آن را فراتر از اتوماسیون وظایف ساده برجسته می‌کند.

ترکیب RPA با قابلیت‌های شناختی، Automation Anywhere را قادر می‌سازد تا چالش‌های داده‌ای پیچیده‌تری را که در غیر این صورت ممکن است به نیروی کار انسانی قابل توجهی نیاز داشته باشد، برطرف کند. این شامل وظایفی مانند تحلیل احساسات خودکار از بازخورد مشتری، استخراج موجودیت‌های کلیدی از قراردادهای حقوقی یا سازماندهی ارتباطات داخلی بدون ساختار متنوع است. این کاربردها فراتر از صرفاً ورود داده‌ها به درک و طبقه‌بندی اطلاعات می‌روند و دامنه اتوماسیون را فراتر از پیروی از قوانین ساده به طور قابل توجهی گسترش می‌دهند.

در حالی که Automation Anywhere قابلیت‌های شناختی بیشتری نسبت به RPA پایه دارد، قدرت اصلی آن هنوز در خودکارسازی فرآیندهای از پیش تعریف شده است، البته با ظرفیت بیشتر برای مدیریت تغییرپذیری در ورودی‌های داده. تصمیم‌گیری پیچیده، حل مسئله خلاقانه و وظایفی که نیاز به همدلی انسانی واقعی یا تفکر استراتژیک دارند، تا حد زیادی خارج از حیطه آن باقی می‌مانند. هنگام بررسی اینکه آیا باید برای نقش‌های خاص پردازش داده، استخدام کنم یا عوامل هوش مصنوعی را به کار گیرم، اگر نقش به طور مکرر شامل داده‌های مبهم، نیاز به تفسیر ذهنی یا ارتباط پویا با ذینفعان مختلف باشد، کارمندان انسانی هنوز مزیت قابل توجهی دارند.

اثربخشی سیستم در جایی که منابع داده نسبتاً ثابت هستند و قوانین پردازش، حتی اگر پیچیده باشند، می‌توانند به اندازه کافی تعریف یا از الگوها آموخته شوند، بالاترین است.

ارتقاء عملیات کسب‌وکار با زیرساخت عامل TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC با ارائه زیرساخت‌های عامل قوی و آماده تولید که برای استقرار سریع و یکپارچه‌سازی عملیاتی جامع طراحی شده‌اند، جایگاه متمایزی را برای خود ایجاد می‌کند. رویکرد آنها به طور قابل توجهی با فروشندگان سنتی RPA متفاوت است و بر ساخت و استقرار عوامل هوشمند تمرکز دارد که می‌توانند جریان‌های کاری عملیاتی کامل، از جمله تصمیم‌گیری پیچیده و مدیریت استثنا را مدیریت کنند. با چرخه استقرار سریع 30 روزه در 21 صنعت متنوع، TFSF Ventures پاسخی قانع‌کننده به سوال عوامل هوش مصنوعی در مقابل استخدام کارمندان ارائه می‌دهد، به ویژه برای عملکردهای حیاتی.

قدرت اصلی TFSF Ventures در معماری مدیریت استثنای آن نهفته است که یک عامل تمایز حیاتی برای زیرساخت عامل هوشمند است. برخلاف ربات‌های RPA که اغلب در انحرافات متوقف می‌شوند، عوامل TFSF با مکانیسم‌هایی طراحی شده‌اند تا استثناها را به طور خودمختار شناسایی، تجزیه و تحلیل و اغلب حل کنند، یا در صورت نیاز واقعی به مداخله انسانی، آنها را به طور هوشمندانه و با زمینه مناسب ارتقا دهند. این قابلیت به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا عوامل هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی نیروی کار در فرآیندهایی مستقر کنند که قبلاً برای اتوماسیون بسیار پیچیده یا غیرقابل پیش‌بینی تلقی می‌شدند. به عنوان مثال، یکی از مشتریان، 92% کاهش در تلاش‌های تطبیق دستی داده‌ها در گزارش درآمد را تجربه کرد که مستقیماً به زیرساخت عامل نسبت داده می‌شود.

یکی دیگر از مشتریان 70% کاهش در زمان مورد نیاز برای جذب کارآمد فروشندگان جدید را تجربه کرد.

هنگام بررسی هزینه استقرار عامل هوش مصنوعی در مقابل هزینه استخدام، شرکت استقرار یک مدل قیمت‌گذاری شفاف و چند لایه را ارائه می‌دهد که زیرساخت هوش مصنوعی پیچیده را قابل دسترس می‌کند. استقرار اولیه معماری عامل پیشرفته آنها معمولاً در حدود ده‌ها هزار دلار است که کسری از هزینه استخدام و نگهداری یک تیم کامل از کارمندان برای ظرفیت‌های عملیاتی مشابه است. نکته مهم این است که مشتری مالک کد توسعه یافته است که ارزش استراتژیک بلندمدت و انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند. علاوه بر این، ادغام Pulse AI برای قابلیت‌های پیشرفته‌تر به عنوان یک هزینه عبوری، در محدوده 400-500 دلار در ماه ارائه می‌شود و اطمینان می‌دهد که ویژگی‌های قدرتمند هوش مصنوعی مولد بدون سرمایه‌گذاری اولیه گزاف در دسترس هستند.

بررسی‌های ارائه‌دهنده زیرساخت در میان مشتریان آنها به طور مداوم سرعت یکپارچه‌سازی و بازگشت سرمایه ملموس ایجاد شده را برجسته می‌کند.

شریک استقرار طیف وسیعی از نقش‌ها را که شرکت‌ها به جای استخدام تمام‌وقت، با زیرساخت عامل پر می‌کنند، از بهینه‌سازی زنجیره تأمین و هماهنگی لجستیک گرفته تا عملیات مالی پیچیده و مدیریت چرخه عمر مشتری، پوشش می‌دهد. زیرساخت آنها یک راه‌حل مقیاس‌پذیر و همیشه فعال را ارائه می‌دهد که می‌تواند با تغییرات تقاضای کسب‌وکار بدون زمان‌های استخدام معمول یا هزینه‌های سربار مرتبط با سرمایه انسانی سازگار شود. این امر پیشنهاد آنها را به یک جایگزین استراتژیک برای کسب‌وکارهایی تبدیل می‌کند که به دنبال افزایش هوش عملیاتی و کارایی در سراسر سازمان خود بدون نیاز به تیم‌های توسعه هوش مصنوعی داخلی گسترده هستند.

تصمیم ساخت در مقابل استخدام هوش مصنوعی هنگام در نظر گرفتن قابلیت‌های جامع، سرتاسری و زمان استقرار سریع ارائه شده توسط شریک عملیاتی، به طور فزاینده‌ای ساده می‌شود.

توانایی سیستم آنها برای یادگیری، سازگاری و مدیریت شرایط پیش‌بینی نشده، آن را برای نقش‌هایی مناسب می‌سازد که بیش از صرفاً اجرای روتین را طلب می‌کنند. این رویکرد، این روش استقرار را به عنوان یک جایگزین واقعی برای گسترش تیم‌های انسانی برای وظایف عملیاتی قرار می‌دهد و عوامل هوشمندی را فراهم می‌کند که می‌توانند به طور مداوم بهبود یابند و کل جریان‌های کاری را مدیریت کنند. برای سازمان‌هایی که در مورد زمان خودکارسازی به جای استخدام فکر می‌کنند، شرکت زیرساخت یک طرح کلی برای استقرار هوش مصنوعی ارائه می‌دهد که نه تنها هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد، بلکه توان عملیاتی و دقت را در فرآیندهای اصلی کسب‌وکار به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

معماری اختصاصی توسعه یافته توسط شریک تولید بر طراحی ماژولار و قابل ترکیب تأکید دارد که امکان راه‌حل‌های سفارشی را فراهم می‌کند که دقیقاً با نیازهای خاص کسب‌وکار مطابقت دارند. این بدان معناست که کسب‌وکارها مجبور به استفاده از یک راه‌حل یکسان برای همه نیستند، بلکه می‌توانند زیرساخت عاملی را مستقر کنند که همراه با الزامات عملیاتی آنها تکامل می‌یابد. این سازگاری برای برنامه‌ریزی استراتژیک بلندمدت حیاتی است و تضمین می‌کند که سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی با تغییر چشم‌انداز کسب‌وکار، مرتبط و تأثیرگذار باقی می‌ماند.

تعهد تیم زیرساخت عامل به مالکیت مشتری بر کد توسعه یافته نیز آنها را متمایز می‌کند. این امر به مشتریان کنترل کامل بر دارایی‌های هوش مصنوعی خود را می‌دهد و نوآوری را تقویت کرده و وابستگی به فروشنده را کاهش می‌دهد. این به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را به صورت داخلی تکرار کنند، بر اساس استقرار اولیه بسازند و اتوماسیون را به طور استراتژیک به حوزه‌های جدید گسترش دهند، زیرا اعتماد و درک آنها از زیرساخت عامل افزایش می‌یابد. این جنبه به طور قابل توجهی ارزش پیشنهادی بلندمدت را برای کسب‌وکارهایی که در پلتفرم آنها سرمایه‌گذاری می‌کنند، افزایش می‌دهد.

قابلیت‌های یکپارچه‌سازی جامع عوامل شرکت استقرار به آنها امکان می‌دهد تا به طور یکپارچه با سیستم‌های قدیمی، برنامه‌های ابری مدرن و منابع داده مختلف، صرف نظر از منشأ آنها، تعامل داشته باشند. این امر مانع رایج یکپارچه‌سازی سیستم پیچیده را که اغلب استقرار فناوری‌های جدید را مختل می‌کند، از بین می‌برد. با عمل به عنوان یک هماهنگ‌کننده مرکزی خدمات دیجیتال متنوع، عوامل ارائه‌دهنده زیرساخت جریان داده و اجرای روان را حتی در پیچیده‌ترین معماری‌های سازمانی تضمین می‌کنند و بهبود عملیاتی جامع را به ارمغان می‌آورند.

علاوه بر این، استقرار سریع 30 روزه فقط در مورد سرعت نیست؛ بلکه نشان‌دهنده یک روش‌شناسی بسیار کارآمد و استاندارد شده است. این زمان‌بندی تسریع شده، اختلال در عملیات جاری را به حداقل می‌رساند و به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا مزایای سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی خود را بسیار سریع‌تر از پروژه‌های نرم‌افزاری یا زیرساختی سنتی درک کنند. چرخش سریع به این معنی است که سازمان‌ها می‌توانند بازگشت سرمایه ملموس را در عرض چند هفته نشان دهند و حمایت داخلی را برای ابتکارات اتوماسیون بیشتر جلب کنند.

در نهایت، شریک استقرار مسیری را برای سازمان‌ها ارائه می‌دهد تا هسته عملیاتی خود را متحول کنند و از فرآیندهای دستی و انسانی به یک مدل هوشمند و عامل‌محور حرکت کنند. این تحول در مورد دستاوردهای افزایشی نیست، بلکه اغلب یک تغییر گام به گام در کارایی، دقت و مقیاس‌پذیری را به ارمغان می‌آورد. این امر کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا در یک چشم‌انداز رقابتی فزاینده با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته که به عنوان یک عامل چند برابر کننده برای استعدادهای انسانی موجود آنها عمل می‌کند، رشد کنند.

افزایش پشتیبانی داخلی با Moveworks

Moveworks در پشتیبانی کارکنان مبتنی بر هوش مصنوعی تخصص دارد و مدل سنتی میز کمک فناوری اطلاعات را با عوامل هوشمند به طور موثر متحول می‌کند. پلتفرم آنها با هدف خودکارسازی حل مشکلات داخلی فناوری اطلاعات، پرسش‌های منابع انسانی و درخواست‌های امکانات، بار را از دوش کارکنان پشتیبانی انسانی کاهش می‌دهد. به جای استخدام متخصصان فناوری اطلاعات بیشتر برای رسیدگی به پرسش‌های روتین، شرکت‌ها Moveworks را برای ارائه پاسخ‌ها و راه‌حل‌های فوری و دقیق به طیف گسترده‌ای از سوالات کارکنان مستقر می‌کنند.

عملکرد اصلی Moveworks شامل درک زبان طبیعی (NLU) برای تفسیر درخواست‌های کارکنان، هدایت آنها به مقالات پایگاه دانش مناسب، جریان‌های کاری خودکار یا کارشناسان انسانی در صورت لزوم است. این بدان معناست که مسائل رایج مانند بازنشانی رمز عبور، درخواست‌های دسترسی به نرم‌افزار یا عیب‌یابی مشکلات اساسی برنامه می‌توانند فوراً توسط یک عامل هوش مصنوعی رسیدگی شوند و زمان پاسخگویی و رضایت کارکنان را به طور قابل توجهی بهبود بخشند. این به طور مستقیم به معضل جایگزینی استخدام با عوامل هوش مصنوعی در عملکردهای پشتیبانی داخلی می‌پردازد.

فراتر از حل فوری مسائل، Moveworks همچنین نقش استراتژیکی در پشتیبانی پیشگیرانه و مدیریت دانش ایفا می‌کند. این به طور مداوم درخواست‌های پشتیبانی جمعی را تجزیه و تحلیل می‌کند و نقاط درد مشترک را شناسایی می‌کند و به شرکت‌ها امکان می‌دهد فرآیندهای داخلی و مقالات دانش خود را اصلاح کنند. این حلقه بازخورد به ایجاد یک اکوسیستم پشتیبانی قوی‌تر و خودکفا کمک می‌کند، جایی که نیاز به مداخله انسانی برای مسائل تکراری با گذشت زمان کاهش می‌یابد.

برای بخش‌های منابع انسانی، Moveworks می‌تواند به سوالات مربوط به سیاست‌های شرکت، مزایا، حقوق و دستمزد و افزایش مرخصی پاسخ دهد و دسترسی فوری کارکنان به اطلاعات را بدون انتظار برای یک نماینده منابع انسانی انسانی فراهم کند. این نه تنها پرسش‌های کارکنان را تسریع می‌کند، بلکه انتشار اطلاعات ثابت و دقیق را در سراسر سازمان تضمین می‌کند که برای انطباق و رضایت کارکنان حیاتی است.

یکپارچه‌سازی پلتفرم با برنامه‌های کاربردی مختلف سازمانی، از جمله پلتفرم‌های پیام‌رسانی مانند Slack و Microsoft Teams، دسترسی آن را برای کارکنان بسیار آسان می‌کند. این یکپارچه‌سازی یکپارچه تضمین می‌کند که کارکنان می‌توانند در جایی که قبلاً کار می‌کنند، پشتیبانی دریافت کنند و اصطکاک را کاهش داده و خودخدمتی را تشویق می‌کند. این در دسترس بودن فراگیر، بار کاری را بر دوش تیم‌های پشتیبانی انسانی بیشتر کاهش می‌دهد.

Moveworks همچنین قابلیت‌های تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی را ارائه می‌دهد و بینش‌هایی را در مورد انواع مسائلی که کارکنان بیشتر با آنها مواجه می‌شوند، اثربخشی راه‌حل‌های خودکار و مناطقی که ممکن است پایگاه‌های دانش نیاز به بهبود داشته باشند، ارائه می‌دهد. این بینش‌های مبتنی بر داده، تیم‌های پشتیبانی را قادر می‌سازد تا به طور مداوم پیشنهادات خودخدمتی خود را بهینه کنند و تلاش‌های انسانی خود را بر رسیدگی به علل اصلی مشکلات به جای صرفاً علائم متمرکز کنند. این امر پشتیبانی داخلی را از یک مرکز هزینه واکنشی به یک مرکز هوش عملیاتی پیشگیرانه و مبتنی بر داده تبدیل می‌کند.

مقیاس‌پذیری Moveworks یکی دیگر از مزایای قابل توجه است. با رشد سازمان‌ها، حجم درخواست‌های پشتیبانی داخلی به طور طبیعی افزایش می‌یابد. به جای افزایش متناسب تعداد کارکنان پشتیبانی، یک عامل هوش مصنوعی مانند Moveworks می‌تواند تقاضای افزایش یافته را با حداقل هزینه اضافی جذب کند و اطمینان حاصل کند که کیفیت پشتیبانی بدون توجه به اندازه شرکت، به طور مداوم بالا باقی می‌ماند. این چابکی یک عامل اصلی برای پذیرش آن در کسب‌وکارهای در حال گسترش سریع است.

با این حال، Moveworks، در حالی که برای پرسش‌های پشتیبانی داخلی ساختاریافته و رایج بسیار مؤثر است، هنوز در محدودیت‌های خاصی عمل می‌کند. قدرت آن در توانایی آن برای دسترسی و ترکیب اطلاعات از پایگاه‌های دانش موجود سازمان و سیستم‌های داخلی نهفته است. هنگامی که مشکل یک کارمند منحصر به فرد، پیچیده یا نیاز به تعامل انسانی دقیق دارد – به عنوان مثال، یک مشکل عمیقاً فنی که نیاز به مهارت‌های تشخیصی گسترده دارد یا یک موضوع حساس منابع انسانی که نیاز به همدلی و قضاوت دارد – Moveworks بلیط را به یک عامل انسانی ارتقا می‌دهد. این محدودیت نشان می‌دهد که در حالی که حجم وظایف روتین را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد، نیاز حیاتی به پرسنل پشتیبانی انسانی ماهر برای موارد واقعاً استثنایی یا پیچیده را تقویت می‌کند نه اینکه به طور کامل جایگزین کند.

متحول کردن فرآیندهای فروش با Salesforce Einstein

Salesforce Einstein یک لایه هوش مصنوعی تعبیه شده در پلتفرم CRM فراگیر Salesforce است که برای آوردن هوش و اتوماسیون به عملکردهای مختلف فروش، خدمات و بازاریابی طراحی شده است. در زمینه جایگزینی استخدام، قابلیت‌های Einstein به شدت در نقش‌هایی که به طور سنتی توسط نمایندگان توسعه فروش (SDRs) و نمایندگان توسعه کسب‌وکار (BDRs) انجام می‌شود، احساس می‌شود. به جای افزایش تعداد کارکنان برای این نقش‌ها، شرکت‌ها از Einstein برای اولویت‌بندی هوشمندانه سرنخ‌ها، خودکارسازی ارتباطات روتین و ارائه بینش‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند، بنابراین بهره‌وری تیم‌های فروش موجود را افزایش می‌دهند یا نیاز به استخدام‌های جدید را کاهش می‌دهند.

ویژگی‌های Einstein شامل امتیازدهی سرنخ است که از یادگیری ماشین برای شناسایی امیدوارکننده‌ترین سرنخ‌ها بر اساس داده‌های تاریخی و الگوهای تعامل استفاده می‌کند و به SDRها اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را در جایی که احتمال موفقیت بیشتر است، متمرکز کنند. همچنین توصیه‌های خودکار برای اقدامات بعدی را ارائه می‌دهد و BDRها را در مورد نحوه تعامل موثرتر با مشتریان بالقوه راهنمایی می‌کند. علاوه بر این، Einstein می‌تواند ارتباطات ایمیلی شخصی‌سازی شده را خودکار کند، پیگیری‌ها را برنامه‌ریزی کند و حتی پاسخ‌های اولیه را پیش‌نویس کند و وظایفی را بر عهده بگیرد که در غیر این صورت بخش قابل توجهی از روز یک SDR را به خود اختصاص می‌دهد. این یک نمونه عالی از عوامل هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی نیروی کار در زمینه فروش را نشان می‌دهد.

فراتر از اولویت‌بندی سرنخ، Einstein همچنین کارایی عملیات فروش را از طریق امتیازدهی خودکار فرصت، تحلیل خط لوله و پیش‌بینی افزایش می‌دهد. با اعمال یادگیری ماشین بر داده‌های فروش تاریخی، می‌تواند احتمال بسته شدن معاملات را پیش‌بینی کند، خطرات احتمالی را شناسایی کند و استراتژی‌هایی را برای پیشبرد فرصت‌ها پیشنهاد دهد. این امر مدیران فروش را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد تخصیص منابع بگیرند و تیم‌های خود را به طور موثرتری آموزش دهند و عملکرد کلی فروش را بهینه کنند.

برای عوامل فروش، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده Einstein بینش‌های بی‌درنگ ارزشمندی را در طول تعاملات با مشتری ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، می‌تواند محصولات یا خدمات را بر اساس خریدهای گذشته و رفتار مرور مشتری پیشنهاد دهد، یا نکات گفتگوی خاصی را برای رسیدگی به اعتراضات احتمالی توصیه کند. این راهنمایی پیشگیرانه، مکالمات فروش را از پاسخ‌های واکنشی به تعاملات استراتژیک آگاهانه تبدیل می‌کند و نرخ تبدیل و فرصت‌های فروش بیشتر را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

Einstein کاربرد خود را به اتوماسیون بازاریابی نیز گسترش می‌دهد و با کمک به شناسایی زمان‌های بهینه برای ارسال ارتباطات بازاریابی و شخصی‌سازی محتوا بر اساس بخش‌های مشتری. می‌تواند عملکرد کمپین را تجزیه و تحلیل کند و تنظیماتی را برای بهبود تعامل و تبدیل پیشنهاد دهد. این اتوماسیون نیاز به تقسیم‌بندی دستی و تست A/B را کاهش می‌دهد و متخصصان بازاریابی را برای استراتژی خلاقانه و طراحی کمپین‌های سطح بالا آزاد می‌کند.

قابلیت‌های گزارش‌دهی و تجزیه و تحلیل Salesforce Einstein درک عمیق‌تری از چرخه فروش را فراهم می‌کند و امکان بهبود مستمر فرآیند را به جای صرفاً خودکارسازی وظایف فراهم می‌کند. این روندها و همبستگی‌هایی را نشان می‌دهد که ممکن است توسط تجزیه و تحلیل انسانی نادیده گرفته شوند و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا روش‌های فروش و بازارهای هدف خود را با دقت بیشتری اصلاح کنند. این رویکرد مبتنی بر داده از تصمیم‌گیری موثرتر در کل فرآیند تولید درآمد پشتیبانی می‌کند.

چه زمانی یک شرکت باید به جای استخدام برای نقش‌های فروش، عوامل هوش مصنوعی را به کار گیرد، پاسخ به طور فزاینده‌ای شامل استفاده از راه‌حل‌هایی مانند Einstein برای رسیدگی به جنبه‌های داده‌محور، تکراری و تحلیلی فروش است. این به متخصصان فروش انسانی موجود اجازه می‌دهد تا بر ایجاد رابطه، مذاکرات پیچیده و حل مسئله خلاقانه تمرکز کنند، که هنوز حوزه‌هایی هستند که بینش انسانی در آنها ضروری است. رابطه همزیستی بین استعداد انسانی و کارایی هوش مصنوعی به یک مزیت رقابتی قدرتمند تبدیل می‌شود.

با این حال، با وجود پیشرفت‌هایش، Salesforce Einstein عنصر انسانی را در فرآیندهای فروش پیچیده به طور کامل جایگزین نمی‌کند. هنر دقیق ایجاد ارتباط، درک نیازهای ناگفته مشتری، مذاکره در مورد معاملات پیچیده و رسیدگی به اعتراضات با همدلی واقعی، هنوز تا حد زیادی در حوزه متخصصان فروش انسانی باقی مانده است. در حالی که Einstein در شناسایی فرصت‌ها و خودکارسازی تعاملات اولیه عالی است، تبدیل یک سرنخ به یک مشتری وفادار، به ویژه برای فروش‌های با ارزش بالا یا چرخه طولانی، عموماً نیاز به تفکر استراتژیک، حل مسئله خلاقانه و هوش هیجانی دارد که در حال حاضر فقط عوامل انسانی از آن برخوردارند.

این پلتفرم به عنوان یک تقویت‌کننده قدرتمند عمل می‌کند و تیم‌های فروش انسانی را کارآمدتر می‌کند، اما نمی‌تواند تعاملات پیچیده و با تماس بالا را که موفقیت فروش را در بسیاری از صنایع تعریف می‌کند، به طور کامل تکرار کند.

افزایش پشتیبانی مشتری با Intercom Fin

Intercom Fin نمونه‌ای از روند رو به رشد استفاده از هوش مصنوعی برای تحول پشتیبانی مشتری خط مقدم است. این عامل هوش مصنوعی برای ارائه پاسخ‌های فوری و دقیق به پرسش‌های مشتری، حل مسائل رایج و راهنمایی کاربران در فرآیندها طراحی شده است و به طور موثر وابستگی به کارکنان پشتیبانی انسانی را برای تعاملات روتین کاهش می‌دهد. برای شرکت‌هایی با حجم بالای پرسش‌های تکراری، Intercom Fin پاسخی قانع‌کننده به سوال زمان خودکارسازی به جای استخدام برای نقش‌های خدمات مشتری ارائه می‌دهد.

Intercom Fin با یکپارچه‌سازی با پایگاه دانش و اطلاعات محصول یک شرکت، با استفاده از پردازش زبان طبیعی برای درک سوالات مشتری و ارائه پاسخ‌های مرتبط یا پیشنهاد گزینه‌های خودخدمتی مناسب، عمل می‌کند. این می‌تواند پاسخ‌ها را به سوالات متداول خودکار کند، مراحل عیب‌یابی را ارائه دهد، یا حتی مشتریان را از طریق جریان‌های کاری پیچیده، مانند به‌روزرسانی جزئیات حساب یا شروع بازگشت، راهنمایی کند. این به عوامل انسانی اجازه می‌دهد تا بر تعاملات پیچیده‌تر، حساس‌تر یا با ارزش‌تر با مشتری تمرکز کنند، که نمونه‌ای واضح از انتخاب کسب‌وکارها برای استقرار هوش مصنوعی در مقابل استخدام‌های جدید در خدمات مشتری است.

علاوه بر این، Intercom Fin می‌تواند تعاملات با مشتری را با استفاده از سابقه مشتری و تعاملات قبلی شخصی‌سازی کند. این تضمین می‌کند که پاسخ‌ها عمومی نیستند، بلکه متناسب با فرد هستند و تجربه کلی مشتری را افزایش داده و وفاداری را تقویت می‌کنند. دستیابی به این سطح از شخصی‌سازی در مقیاس برای عوامل انسانی بسیار پر زحمت خواهد بود.

عامل هوش مصنوعی همچنین در ارائه پشتیبانی 24/7، صرف نظر از مناطق زمانی یا تعطیلات عمومی، عالی عمل می‌کند. این در دسترس بودن مداوم رضایت مشتری را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد، به ویژه برای کسب‌وکارهای جهانی، زیرا مشتریان می‌توانند در هر زمان کمک فوری دریافت کنند و زمان انتظار ناامیدکننده را از بین ببرند. این دسترسی ثابت یک عامل تمایز عمده در مقایسه با مدل‌های پشتیبانی سنتی فقط انسانی است.

قابلیت‌های تحلیلی Intercom Fin بینش‌هایی را در مورد پرسش‌های رایج مشتری و نقاط درد ارائه می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا زمینه‌های بهبود محصول یا گسترش پایگاه دانش را شناسایی کنند. با تجزیه و تحلیل انواع سوالاتی که Fin مدیریت می‌کند و آنهایی که ارتقا می‌دهد، شرکت‌ها می‌توانند درک عمیق‌تری از نیازهای مشتری خود به دست آورند و به طور پیشگیرانه مسائل را قبل از گسترش آنها برطرف کنند. این حلقه بازخورد برای بهبود مستمر ارزشمند است.

برای کسب‌وکارهایی که رشد سریعی را تجربه می‌کنند، Intercom Fin یک راه‌حل مقیاس‌پذیر برای مدیریت حجم فزاینده پرسش‌های مشتری بدون نیاز به افزایش متناسب کارکنان فراهم می‌کند. این ظرفیت الاستیک برای حفظ سطوح بالای خدمات در طول دوره‌های اوج یا گسترش کسب‌وکار ضروری است و اطمینان حاصل می‌کند که پشتیبانی مشتری بدون توجه به نوسانات تقاضا، پاسخگو و کارآمد باقی می‌ماند.

یکپارچه‌سازی Intercom Fin با سیستم‌های CRM و سایر ابزارهای کسب‌وکار، دیدگاهی جامع از مشتری را فراهم می‌کند و امکان راه‌حل‌های آگاهانه‌تر و کارآمدتر را فراهم می‌کند. هنگامی که یک عامل انسانی نیاز به مداخله دارد، رونوشت کاملی از تعامل Fin همراه با داده‌های مربوطه مشتری را دریافت می‌کند و آنها را برای رسیدگی سریع به نیازهای خاص مشتری بدون نیاز به اطلاعات تکراری از مشتری آماده می‌کند. این انتقال روان، تلاش مشتری را کاهش می‌دهد و تجربه کلی پشتیبانی را افزایش می‌دهد.

با این حال، محدودیت‌های Intercom Fin، مانند سایر عوامل هوش مصنوعی مکالمه‌ای، زمانی آشکار می‌شود که مسائل مشتری از الگوهای از پیش تعریف شده منحرف شوند یا نیاز به درک عمیق‌تری از احساسات و زمینه انسانی داشته باشند. در حالی که Fin می‌تواند طیف وسیعی از پرسش‌های رایج را مدیریت کند، معمولاً با مشکلات بسیار فنی که نیاز به قضاوت ذهنی دارند، شکایاتی که نیاز به همدلی و مهارت‌های کاهش تنش دارند، یا موقعیت‌های منحصر به فردی که در پایگاه دانش آن برنامه‌ریزی نشده‌اند، مشکل دارد. در این سناریوها، سیستم به گونه‌ای طراحی شده است که مکالمه را به طور یکپارچه به یک عامل انسانی منتقل کند، که نشان می‌دهد در حالی که پشتیبانی سطح یک را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد، نیاز حیاتی به حل‌کنندگان مشکلات انسانی و ارتباط‌دهندگان همدل در خدمات مشتری باقی می‌ماند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت‌های عامل هوشمند را در کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، ریل‌های پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. TFSF با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، در سطح جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت با روش استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید — 19 سوال، حدود 8 دقیقه، بدون تعهد. یک طرح استقرار سفارشی را ظرف 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری و پیش‌بینی‌های بازگشت سرمایه است. در https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

در اصل در https://tfsfventures.com/blog/roles-companies-filling-agent-infrastructure-instead-full-time-hires منتشر شده است.

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research