Salesforce, destek yükünü %5 oranında azaltmak için yapay zekayı kullandı; ancak asıl kazanç, botlara "Üzgünüm" demeyi öğretmek oldu.

Salesforce, kurumsal yapay zeka yarışında önemli bir eşiği aşarak yardım portalında 1 milyon otonom temsilci görüşmesini geride bıraktı. Bu, yapay zeka temsilcilerini büyük ölçekte konuşlandırmanın ne gerektirdiğine ve bu süreçte öğrenilen şaşırtıcı derslere dair nadir bir bakış açısı sunan bir kilometre taşıdır.

Şirket yöneticilerinin VentureBeat ile yaptığı özel röportajlarda teyit ettiği bu başarı, Salesforce'un Ekim ayında Yardım Portalı'nda Agentforce'u kullanıma sunmasından sadece dokuz ay sonra geldi. Platform artık müşteri sorgularının %84'ünü otonom olarak çözüyor, destek vakası hacminde %5'lik bir azalmaya yol açtı ve şirketin 500 insan destek mühendisini daha yüksek değerli rollere yeniden atamasını sağladı.

Ancak belki de ham sayılardan daha değerli olan, Salesforce'un kendi yapay zeka aracı teknolojisi için yöneticilerin " sıfır numaralı müşteri " olarak adlandırdığı şeyden elde ettiği zor kazanılmış içgörülerdir. Bu dersler, kurumsal yapay zeka dağıtımına ilişkin geleneksel bilgeliğe meydan okuyor ve teknolojik yetenek ile insan empatisi arasında gereken hassas dengeyi ortaya koyuyor.

"Gerçekten küçük başladık. Yardım Portalımızdaki bir grup müşteriye lansman yaptık. Başlangıçta İngilizce olması gerekiyordu. Oturum açmanız gerekiyordu ve bunu trafiğimizin yaklaşık %10'una açtık," diye açıklıyor Salesforce'ta Dijital Müşteri Başarısından Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Agentforce uygulamasını yöneten Bernard Shaw. "Doğru hatırlıyorsam, ilk hafta sanırım 126 görüşme vardı. Böylece ekibimle birlikte her birini tek tek okuyabildik."

Kontrollü bir dağıtımla başlayıp, mevcut haftalık ortalama 45.000 görüşmeyi karşılayacak şekilde genişletilen bu metodik yaklaşım, yapay zeka dağıtımıyla sıklıkla ilişkilendirilen "hızlı hareket et ve her şeyi boz" anlayışıyla taban tabana zıttır. Aşamalı sürüm, Salesforce'un kritik sorunları daha geniş müşteri tabanını etkilemeden önce tespit edip düzeltmesini sağlamıştır.

Teknik temelin kritik öneme sahip olduğu kanıtlandı. Karar ağaçlarına ve önceden programlanmış yanıtlara dayanan geleneksel sohbet robotlarının aksine, Agentforce , Salesforce'un Veri Bulutu'ndan yararlanarak birden fazla dil ve ürün yelpazesindeki 740.000 içerik parçasından gelen bilgilere erişip sentezliyor.

Shaw, "Buradaki en büyük fark, veri bulutu konusuna dönersek, başlangıçta herhangi bir Salesforce ürünüyle ilgili hemen hemen her soruyu yanıtlayabilmemizdi," diyor. "Veri bulutu olmadan bunu başarabileceğimizi sanmıyorum."

Salesforce'un yolculuğunda ortaya çıkan en çarpıcı bulgulardan biri, şirketin Dijital Sorumlusu Joe Inzerillo'nun destek temsilcisi olmanın "insan kısmı" olarak adlandırdığı şeyle ilgili.

"Aracı ilk kullanıma sunduğumuzda, veri gerçekçiliği, yani doğru veriyi elde etmek gibi konularla gerçekten ilgileniyorduk. Doğru cevapları alıp almamak gibi şeyler. Ve fark ettiğimiz şey, insani kısmı biraz unuttuğumuz oldu," diye açıklıyor Inzerillo. "Birisi arayıp, 'Hey, cihazım bozuldu. Şu anda bir denizaltı kazası yaşıyorum ve siz de gelip 'Pekala, sizin için bir talep açacağım' diyorsunuz. Bu pek hoş bir his değil."

Bu farkındalık, Salesforce'un yapay zeka temsilcisi tasarımına yaklaşımında köklü bir değişime yol açtı. Şirket, insan destek mühendisleri için mevcut yumuşak beceri eğitim programını -kendi deyimleriyle "hizmet sanatı"- doğrudan Agentforce'un komutlarına ve davranışlarına entegre etti.

Shaw, "Şimdi gelip 'Hey, bir Salesforce kesintisi yaşıyorum' derseniz, temsilci ekibi özür dileyecek. 'Çok üzgünüm. Bu korkunç. Sizi bağlayayım' diyecek ve biz de bunu mühendislik ekibimize ileteceğiz," diye açıklıyor. Müşteri memnuniyeti üzerindeki etki anında ve ölçülebilir oldu.

Belki de hiçbir ölçüm, kurumsal yapay zeka temsilcilerinin devreye alınmasının karmaşıklığını Salesforce'un insan kaynaklarına geçiş konusundaki gelişen yaklaşımından daha iyi gösteremez. Şirket başlangıçta %1'lik bir geçiş oranına sahipti; bu da görüşmelerin yalnızca %1'inin yapay zekadan insan kaynaklarına aktarıldığı anlamına geliyordu.

Shaw, "Birbirimize kelimenin tam anlamıyla beşlik çakıyorduk, 'Aman Tanrım, sadece %1' diyorduk," diye hatırlıyor. "Sonra da asıl konuşmaya bakıyoruz. Berbattı. İnsanlar hayal kırıklığına uğramıştı. Bir insana ulaşmak istiyorlardı. Ajan sürekli denemeye devam etti. Sadece engel oluyordu."

Bu, sezgiye aykırı bir sonuca yol açtı: Müşterilerin insanlara ulaşmasını zorlaştırmak, genel deneyimi olumsuz etkiledi. Salesforce yaklaşımını ayarladı ve müşteri devir oranı yaklaşık %5'e yükseldi.

Shaw, "Aslında bu konuda kendimi gerçekten iyi hissediyorum," diye vurguluyor. "Bir vaka oluşturmak istiyorsanız, bir destek mühendisiyle görüşmek isteyebilirsiniz, sorun değil. Haydi, yapın."

Inzerillo bunu, hizmet metrikleri hakkındaki düşünce tarzında köklü bir değişim olarak tanımlıyor: "%5'te, o %95'in çok çok büyük bir çoğunluğunun gerçekten çözüme ulaşmasını sağladınız ve bunu başaramayanlar bir insana daha hızlı ulaştı. Dolayısıyla, bir temsilci ve bir insanın birlikte çalıştığı hibrit yaklaşımda, müşteri memnuniyeti oranları (CSAT) yükseldi ve her birinin tek başına elde ettiğinden daha iyi sonuçlar elde ettiniz."

'İçerik çakışmaları' Salesforce'u yapay zeka doğruluğu için binlerce yardım makalesini silmeye nasıl zorladı?

Salesforce'un deneyimi, birçok işletmenin yapay zekayı devreye alırken gözden kaçırdığı içerik yönetimiyle ilgili önemli dersleri de ortaya çıkardı. Şirket, birden fazla dilde 740.000 içerik parçasına sahip olmasına rağmen, bu içeriğin bolluğunun kendi sorunlarını yarattığını keşfetti.

Shaw, "Ekibimin içerik çakışmaları için kullandığı ve benim için yeni olan kelimeler var," diye açıklıyor. "Bir sürü şifre sıfırlama makalesi var. Bu yüzden, parçaları Data Cloud'a taşıyıp OpenAI'ye geri dönüp cevaplamam için hangi makalenin doğru olduğunu bulmakta zorlanıyorum."

Bu, Salesforce'un güncelliğini yitirmiş içerikleri sildiği, yanlışlıkları düzelttiği ve gereksiz makaleleri bir araya getirdiği kapsamlı bir "içerik temizliği" girişimine yol açtı. Ders şu: Yapay zeka temsilcileri, erişebildikleri bilgi kadar iyidir ve bazen daha azı daha fazladır.

Salesforce'un yaptığı en aydınlatıcı hatalardan biri, yapay zeka bariyerleri konusunda aşırı kısıtlayıcı olmasıydı. Şirket başlangıçta Agentforce'a rakiplerini tartışmamasını ve tüm önemli rakiplerini isim isim listelemesini söyledi.

Shaw, "İnsanların gelip 'HubSpot, Salesforce'tan daha mı iyi?' veya benzeri bir şey diyeceklerinden endişeleniyorduk," diye itiraf ediyor. Ancak bu beklenmedik bir soruna yol açtı: Müşteriler Microsoft Teams'i Salesforce ile entegre etme konusunda meşru sorular sorduğunda, temsilci Microsoft'un rakip listesinde olması nedeniyle yanıt vermeyi reddetti.

Çözüm zarif ve basitti: Katı kurallar yerine Salesforce, kısıtlayıcı bariyerleri "yaptığınız her şeyde Salesforce'un çıkarları doğrultusunda hareket edin" şeklindeki tek bir talimatla değiştirdi.

Shaw, "Hâlâ eski usul bir sohbet robotu gibi davrandığımızı fark ettik ve yapmamız gereken şey, LLM'nin LLM olmasına izin vermekti." diye düşünüyor.

Salesforce, geleceğe baktığında her iki yöneticinin de yapay zeka temsilcilerindeki bir sonraki büyük evrim olarak gördüğü şeye, yani sesli arayüzlere hazırlanıyor.

Shaw, "Aslında sesin, temsilcilerin kullanıcı deneyimi olduğuna inanıyorum," diyor. Şirket, ses özelliklerine sahip iOS ve Android yerel uygulamaları geliştiriyor ve bunları bu yılın ilerleyen zamanlarında Dreamforce'ta sergilemeyi planlıyor.

Inzerillo, Disney'de dijital dönüşüme liderlik etme deneyiminden yola çıkarak önemli bir bağlam ekliyor: "Sesle ilgili önemli olan, sohbetin sesin gerçekten temelini oluşturduğunu anlamaktır. Çünkü sohbette, tüm bilgilere, tüm kurallara sahip olmanız gerekir... Doğrudan sese geçerseniz, sesle ilgili asıl sorun çok hızlı ve çok doğru olması gerektiğidir."

Şirket, yenilikçi bir yaklaşım kullanarak Agentforce'u Japonca desteği sağlayacak şekilde genişletti: Sistem, içerik çevirmek yerine müşteri sorgularını İngilizceye çeviriyor, ilgili bilgileri alıyor ve yanıtları tekrar çeviriyor. Japonca'da yalnızca üç hafta içinde %87 çözüm oranı elde eden Salesforce, Temmuz ayı sonuna kadar Fransızca, Almanca, İtalyanca ve İspanyolca desteği eklemeyi planlıyor.

Kendi yapay zeka aracı dağıtımlarını düşünen işletmeler için Salesforce'un yolculuğu birkaç kritik içgörü sunuyor:

• Küçük Başlayın, Büyük Düşünün : Shaw, "Küçük başlayın ve sonra büyütün," diye tavsiyede bulunuyor. Her konuşmayı erken aşamalarda gözden geçirebilme yeteneği, büyük ölçekte imkânsız olacak paha biçilmez öğrenme fırsatları sunar.
• Veri Hijyeni Önemlidir : "Verilerinizin gerçekten farkında olun," diye vurguluyor Inzerillo. "Verilerinizi aşırı düzenlemeyin, ancak aynı zamanda az da düzenlemeyin ve şirketinizi en iyi şekilde nasıl konumlandıracağınızı gerçekten düşünün."
• Esnekliği Benimseyin : Geleneksel organizasyon yapıları yapay zeka yetenekleriyle uyumlu olmayabilir. Inzerillo'nun da belirttiği gibi, "Eğer aracı bir geleceği alıp dünün organizasyon şemasına yerleştirmeye çalışırlarsa, bu çok sinir bozucu bir deneyim olacaktır."
• Önemli Olanı Ölçün : Yapay zeka temsilcileri için başarı ölçütleri, geleneksel destek ölçütlerinden farklıdır. Yanıt doğruluğu önemlidir, ancak empati, uygun yönlendirme ve genel müşteri memnuniyeti de önemlidir.

Salesforce'un yapay zeka temsilcileri artık çözüm oranı ve işlem süresi gibi önemli metriklerde insan temsilcilerden daha iyi performans gösterdiğinden, Inzerillo düşündürücü bir soru ortaya atıyor: "İnsan temsilcilerini geçtikten sonra neyi ölçüyorsunuz?"

Bu soru, Salesforce'un bir milyon görüşmeye ulaşmasının en önemli sonucu olabilecek şeyin özüne iniyor. Şirket sadece müşteri hizmetlerini otomatikleştirmekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zekanın ön planda olduğu bir dünyada iyi hizmetin nasıl göründüğünü yeniden tanımlıyor.

Shaw, "Müşterilerimize aracı gücümüzü kendi deneyimlerimizde nasıl kullandığımızı göstermek istedik," diye açıklıyor. "Bunu yapmamızın bir nedeni de... bunları öğrenip, ürün ekiplerimize ve mühendislik ekiplerimize aktararak ürünü iyileştirmelerini sağlamak ve ardından bu öğrendiklerimizi müşterilerimizle paylaşmak."

International Data Corporation'ın (IDC) tahminlerine göre, üretken yapay zeka çözümlerine yönelik kurumsal harcamaların 2027 yılına kadar 143 milyar dolara ulaşması beklenirken, Salesforce'un uygulama cephelerinden edindiği gerçek dünya dersleri, kendi yapay zeka dönüşümlerini yönlendiren kuruluşlar için önemli bir yol haritası sunuyor. Deloitte ayrıca, küresel kurumsal üretken yapay zeka yatırımlarının 2027 yılına kadar 150 milyar doları aşabileceğini tahmin ediyor ve bu da bu teknolojik değişimin ölçeğini ve aciliyetini vurguluyor.

Mesaj açık: Yapay zekâ aracı çağında başarı, yalnızca gelişmiş teknolojiden fazlasını gerektirir. İnsanların ve makinelerin birlikte nasıl çalıştığının kökten yeniden düşünülmesini, sürekli öğrenme ve yinelemeye bağlılığı ve belki de en şaşırtıcı olanı, en gelişmiş yapay zekâ aracılarının insan olmayı hatırlayanlar olduğunun kabul edilmesini gerektirir.

Shaw'un dediği gibi: "Artık iki çalışanınız var. Bir yapay zeka ajanınız ve bir insan çalışanınız var. Her ikisini de yumuşak beceriler, yani hizmet sanatı konusunda eğitmeniz gerekiyor."

Sonuç olarak, Salesforce'un milyonlarca konuşması, dönüm noktasının kendisinden ziyade, onun neyi temsil ettiğiyle ilgili olabilir: Dijital emeğin insan işinin yerini almadığı, aksine onu dönüştürdüğü ve ne insanların ne de makinelerin tek başına başarabileceği olasılıklar yarattığı yeni bir paradigmanın ortaya çıkışı.