DEBATT | Prabjot Dhanjal
Nå må KI-investeringene betale seg i telekombransjen
Telekombransjen har brukt milliarder på KI og infrastrukturen rundt. Men nå holder det ikke lenger å vise frem piloter. Teknologien må kutte kostnader, redusere kundefrafallet og skape nye inntekter.
Det er ingen hemmelighet at bransjen de siste årene har investert tungt i kunstig intelligens. Modellene blir bedre, infrastrukturen kraftigere og mulighetene flere. Men hva får man egentlig igjen for investeringene? Å demonstrere hva kunstig intelligens kan gjøre har blitt relativt enkelt. Vanskeligere er det å få teknologien til å fungere i stor skala og som en del av den daglige driften.
Det gjelder spesielt agentbasert KI, altså systemer som kan utføre oppgaver og ta beslutninger på egen hånd. Det kan redusere arbeidsmengden, forbedre kundeservicen, effektivisere driften og frigjøre kapasitet til innovasjon og vekst. Men for mange er veien fortsatt lang fra pilot til reelle resultater. Skal telekombransjen lykkes må tre ting være på plass. Riktig formål, bedre prosesser og mennesker som er tett på beslutningene.
Derfor bør det første spørsmålet være hva man faktisk ønsker å løse, ikke hvor en KI-agent kan brukes. Først når det er tydelig, er det et poeng å diskutere teknologi. Kundeservice er et godt eksempel. En KI-agent kan enkelt håndtere en forespørsel om å endre et abonnement. En langvarig fakturatvist er noe helt annet. Der kan teknologien hente frem informasjon, analysere historikken og foreslå løsninger, mens et menneske bør ha ansvaret for den endelige vurderingen. Begge deler er gode bruksområder for KI, men krever helt forskjellige løsninger.
Menneskelige vurderinger vil fortsatt være avgjørende
En annen utfordring er å tro at en KI-agent automatisk gjør en arbeidsprosess bedre. Dersom prosessen allerede er tungvinn, fragmentert eller dårlig organisert, automatiseres problemene. Et eksempel er salg av mobilabonnementer. En enkel løsning er å legge en agent inn i en eksisterende chatbot for å anbefale et nytt abonnement når kunden tar kontakt. Det kan selvsagt fungere godt.
Men dersom arbeidsprosessen redesignes, kan kunstig intelligens analysere bruksmønstre kontinuerlig og oppdage når en kunde faktisk vil ha nytte av et annet abonnement. Slik kan kunden få tilbud om et relevant abonnement før vedkommende i det hele tatt har tenkt på å bytte. I det første tilfellet automatiseres en eksisterende prosess. I det andre brukes teknologien til å endre måten virksomheten jobber på. Det er her den største gevinsten ligger.
KI-agenter kan i praksis gjennomføre hele arbeidsprosesser uten at et eneste menneske er involvert. Likevel vil menneskelige vurderinger fortsatt være avgjørende i mange deler av telekombransjen. Svindelhåndtering er et godt eksempel. KI-agenter kan analysere enorme datamengder og oppdage mistenkelig aktivitet på sekunder. Et menneske kan samtidig vurdere konteksten, se informasjon modellen kanskje ikke har tilgang til og finne en mer balansert løsning.
I praksis
KI skal hjelpe oss med å ta bedre og raskere beslutninger, men mennesker må fortsatt kunne korrigere, utfordre og forbedre beslutningene teknologien tar. Det er også bakgrunnen for at vi i Cognizant beskriver oss som et AI Builder-selskap. Enkelt forklart handler det om mer enn å integrere en KI-modell i eksisterende systemer. For modellen er bare én del av bildet. Like viktig er dataene modellen får tilgang til, hvilke systemer og verktøy den kan bruke, hvordan ulike agenter samarbeider, hvordan beslutninger kontrolleres, hvordan sikkerheten ivaretas og hvordan mennesker involveres. Det handler ikke bare om å kjøpe en modell, men om å bygge systemet rundt den.
Vi ser allerede hva det kan bety i praksis. I et prosjekt vi har gjennomført for en større bredbåndsleverandør, ble kundechatboten bygget på nytt med en kombinasjon av tradisjonell automatisering og agentbasert KI. I løpet av ett år økte andelen henvendelser som ble løst ved første kontakt med 17 prosent, samtidig som bruken av chatboten ble åtte ganger høyere. Løsningen har også fått mer enn 500 forbedringer gjennom en kontinuerlig tilbakemeldingsprosess.
Vi trenger ikke flere piloter bare for å vise at teknologien fungerer. Det vet vi allerede.
Vi trenger ikke flere piloter bare for å vise at teknologien fungerer. Det vet vi allerede.
Nå handler det om å skape verdi, redesigne arbeidsprosessene der det trengs og sørge for at mennesker og KI kan jobbe godt sammen. Først da begynner investeringene å betale seg.
