Искусственный интеллект отвечает на простые вызовы, а лучшие операторы уходят

Во многих контакт-центрах, которые успешно внедрили искусственный интеллект, стал заметен неожиданный эффект. Объёмы звонков снизились, уровень автоматизации вырос, руководители празднуют успех. Все хорошо? Но в то же время операторы начали жаловаться на более высокий уровень стресса, а текучесть кадров возросла.

В технологиях существует понятие смещения сложности – момента, когда поддержка системы начинает перевешивать ту ценность, которую она приносит, когда внутренняя архитектура становится настолько запутанной, что даже простые изменения ощущаются как хирургическая операция с высокими рисками. В контакт-центрах аналогичная динамика начинает наблюдаться не с кодом, а с людьми.

Как автоматизация меняет природу работы

Исторически работа в контакт-центре представляла собой естественное сочетание простых и сложных взаимодействий. Те самые короткие, трёхминутные звонки – проверки статуса, базовые обновления, рутинные запросы – играли незаметную, но важную роль: они давали операторам когнитивную передышку между трудными разговорами, требующими эмоциональных ресурсов и навыков решения проблем.

Когда же ИИ «оттягивает» на себя простые взаимодействия, он не просто уменьшает объём работы. Он трансформирует ту работу, что остаётся на долю операторов.

Представим это на практике. Предположим, что до автоматизации команда могла обрабатывать 100 000 звонков в месяц при среднем времени обработки в шесть минут. После того как ИИ отсекает 60% этого объёма, остаётся 40 000 звонков. Традиционное планирование предполагает, что численность персонала должна сократиться пропорционально.

Но оставшиеся звонки уже совсем не те же самые, что были раньше, до внедрения ИИ. Лёгкие обращения исчезли. Каждый раз, когда у оператора звонит телефон, это означает, что у клиента проблема, достаточно сложная, чтобы автоматизация не смогла её решить. Среднее время обработки стабильно растёт там, где ИИ внедрён успешно.

Объём работы не уменьшился. Но она стала намного более сложной и напряжённой.

Как отметили исследователи из Имперского колледжа Лондона и Microsoft Research в журнале Occupational Medicine: «По мере того как ИИ берёт на себя рутинные задачи, роли людей могут смещаться в сторону координации, решения проблем или эмоционального труда, каждый из которых несёт собственные психологические нагрузки».

Примечание переводчика. По существу абсолютно согласна, но цифры я бы немного поменяла. Среднее время обработки в шесть минут – на мой взгляд, это очень много и не так часто встречается, я бы уменьшила его до трех-четырех минут, (недаром это именно среднее время). Но это, конечно, не принципиально.

Неожиданный поворот с текучестью кадров

На протяжении многих лет все разговоры об искусственном интеллекте в контакт-центрах вращались вокруг одного главного вопроса: заменит ли автоматизация операторов? Мы обсуждали вытеснение и переподготовку, готовясь к тому, что организациям потребуется меньше людей.

Чего мы не ожидали, так это усугубления и без того тяжёлой проблемы текучести кадров. Контакт-центры и раньше сталкивались с уходом 30–45 % персонала в год, что более чем вдвое выше, чем в большинстве отраслей. Теперь же операторы уходят ещё быстрее.

Когда в основе каждого взаимодействия с клиентом – жалоба, кризис или сложная проблема, требующая эмоционального вовлечения, сама работа оператора становится принципиально иной. Разнообразие, которое когда-то делало ее переносимой, исчезает. Раньше был баланс между простыми и сложными обращениями, теперь он исчез. Остались только сложные.

Исследование Forrester подтверждает этот сдвиг. Как отметила старший аналитик Кристина Макаллистер, когда ИИ берёт на себя рутинную работу, ценность отдельного оператора возрастает, и заменить его становится сложнее. «Больше не будет гонки в поисках самой дешёвой рабочей силы, – сказала Макаллистер. – Потребуется фокус на удержании персонала».

Искусственный интеллект перекроил работу операторов и сделал из нее что-то такое, чего они больше не хотят.

Примечание переводчика. По сути, первой линии не осталось – ее функции взял на себя ИИ. А все операторы оказались сотрудниками второй линии, где требуется больше квалификации и выносливости. Правда, и зарплаты там другие.

Слепое пятно планирования

К сожалению, большинство моделей планирования по-прежнему следуют старой логике: падает объём – сокращается штат. Но такая математика работала, когда характер работы оставался неизменным, даже если колебались объёмы.

После внедрения автоматизации такое мышление становится опасным. Сокращение персонала только на основании объёма вызовов, при игнорировании того, что каждое оставшееся взаимодействие стало сложнее, создаёт почву для быстрого выгорания сотрудников. Операторы обрабатывают подряд звонки высокой сложности без времени на восстановление.

Уровень занятости, приемлемый при сочетании простых и сложных звонков, не подходит для ситуации, в которой каждое обращение является сложным.

Адаптация к новым условиям

Организации могут адаптироваться к новой реальности, признав, что старые ориентиры больше не работают. Если среднее время обработки растёт, это может означать, что искусственный интеллект успешно фильтрует простую работу, а вовсе не то, что операторы стали менее эффективны.

Целевые показатели высокой занятости требуют пересмотра. Когда каждое взаимодействие сложное, наличие большего количества нераспланированного времени в течение дня – это не неэффективность, а признание того, что сложной работе необходимо восстановление.

Инструменты поддержки становятся важнее, чем когда-либо. Если сотрудники работают только с теми обращениями, которые не удалось решить автоматизации, им нужен быстрый доступ к знаниям и понятные, не перегруженные системы, действительно помогающие разбирать сложные случаи.

Наконец, следует изменить подход к измерению успеха. Двенадцатиминутный звонок, который полностью решает сложный вопрос, – это победа, а не проблема, которую нужно «выправлять» коучингом. Показатели решения проблемы при первом контакте (FCR) и оценка настроения клиента становятся более значимыми, чем скорость обработки обращения.

Дальнейшие шаги

В принципе, ИИ выполняет ровно ту задачу, которую перед ним ставили организации – избавляет сотрудников от рутинной работы. Однако нельзя передать людям самую сложную и эмоционально напряжённую часть работы и при этом управлять ими так, словно ничего не изменилось.

Повышение эффективности за счёт ИИ реально. Но чтобы в полной мере реализовать этот эффект, необходимо создать условия, при которых сотрудники, работающие с тем, что автоматизация не способна решить, могут успешно справляться со своей ролью – и хотят оставаться в компании.

Рост эффективности за счёт ИИ реален. Однако чтобы полностью раскрыть его потенциал, необходимо обеспечить такие условия, при которых сотрудники, берущие на себя то, с чем не справляется ИИ, могли бы успешно работать и не хотели бы покинуть компанию. 

Источник: www.icmi.com

(https://tinyurl.com/udx6khtk)