Découvrez 9 conseils pour exploiter l’IA dans le service client en 2025. Apprenez comment l’IA améliore les expériences client, optimise les processus de support et aide à la prise de décision. Les conseils clés incluent la définition des objectifs, la formation des outils d’IA, la sécurisation des données et l’activation de l’auto-service.
Avec l’augmentation des attentes des clients et des besoins de personnalisation, il est difficile de ne pas se demander comment l’IA peut vous aider. À mesure que le battage initial s’estompe, l’humanité découvre comment cette technologie peut assister plutôt que remplacer les gens.
Dans cet article, nous examinerons les utilisations pratiques et les avantages de l’intelligence artificielle dans le service client, en offrant des conseils de mise en œuvre sans aliéner les clients ou les employés. Nous dissiperons également les idées fausses et partagerons des exemples inspirants de la vie réelle.
Lorsqu’on parle d’IA dans le service client, les chatbots sont la première chose qui vient à l’esprit, mais les implications sont beaucoup plus larges. Au-delà d’aider à décharger les canaux de support, l’IA automatise également les tâches répétitives, permettant aux agents de se concentrer sur ce qui compte vraiment et aux gestionnaires de prendre des décisions basées sur les données plus rapidement.
Élaborons un cas d’usage idéal affichant toutes les opportunités de l’IA dans le service client.
Rencontrez Greg. Il a rencontré des problèmes avec sa commande de chaussures. En arrivant sur le site Web du détaillant, Greg est accueilli par un bot d’IA dans le coin inférieur droit et choisit de l’utiliser.
Le chatbot utilise un langage positif et communique rapidement. Il connaît l’ensemble du site Web et utilise les informations pour diriger Greg vers le portail d’auto-service. Il peut même être connecté au CRM et répondre à des questions sur la commande exacte de Greg, fournir des expériences et des offres personnalisées, ou servir Greg dans sa langue préférée.
Maintenant, imaginez que Greg ait une question à laquelle le bot ne peut pas répondre.
À ce stade, le bot demandera une clarification ou connectera Greg à un agent humain à la place. De cette façon, il ne restera pas bloqué dans une boucle ou ne répondra pas misérablement aux requêtes des clients, comme c’était souvent le cas dans le passé.
À mesure que la conversation de l’agent humain avec Greg se poursuit, le copilote IA apporte des conseils et des suggestions utiles, aidant l’agent à écrire clairement et à rechercher les informations pertinentes. De cette façon, l’agent peut être beaucoup plus efficace, sans s’arrêter pour considérer son ton, vérifier la verbosité ou devoir rechercher les articles de la base de connaissances pour obtenir des informations. Par exemple, si Greg pose une question sur la politique de retour, le copilote IA peut rapidement extraire les détails pertinents et suggérer une réponse concise et pertinente.
Alors, qu’est-ce que cela signifie pour les parties impliquées ? Pour Greg, cela signifie qu’il reçoit une attention immédiate avec des réponses rapides et polies tout au long de son parcours client, ce qui le fait se sentir valorisé et moins stressé.
Pour les agents, cela signifie qu’ils ne perdront pas de temps à répondre à des questions courantes. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur l’aide aux problèmes complexes des clients et la création de relations.
Et les gestionnaires ? L’IA peut identifier les modèles et les catégoriser correctement. Sur la base de ces données, elle fournit des informations précieuses et prédit le comportement des clients. Par exemple, elle peut montrer que Greg risque de se désabonner en fonction des similitudes avec les clients qui se sont désabonnés dans le passé et fournir des suggestions pour le faire rester.
Les plus grandes raisons de la montée en puissance de l’IA dans le service client sont l’augmentation des attentes des clients et l’accent mis sur la rétention des clients plutôt que sur l’acquisition. Un excellent service client est la réponse aux deux, car c’est le pilier porteur de la satisfaction et de la rétention des clients. Mais c’est beaucoup plus facile à dire qu’à faire.
Pourquoi ajouter l’IA à l’équation ? Regardons les données.
72 % des clients affirment que le service plus rapide les rend fidèles ; de plus, 91 % des entreprises réputées et les meilleures utilisent l’IA pour améliorer leur service client.
Surtout à mesure que votre entreprise se développe, la question de savoir comment faire plus avec moins vient à l’esprit. La réponse est d’utiliser l’IA pour gérer les tâches répétitives, permettant aux humains de se concentrer sur les tâches uniquement humaines.
L’IA existe depuis les années 1960, mais jusqu’à présent, beaucoup avaient des préoccupations concernant sa fiabilité et son intégrité, et à juste titre. Mais nous avons dépassé les chatbots très limités offrant des réponses terribles, se bloquant dans des boucles et étant facilement manipulés par les utilisateurs.
Contrairement à la formation traditionnelle basée sur un ensemble de données fixe, les modèles de langage actuels :
Réduire l’épuisement professionnel des agents : Laisser les tâches mécaniques de routine aux machines peut rendre les agents humains plus humains.
En utilisant l'IA, les agents peuvent vérifier ou modifier leurs réponses et, par conséquent, examiner le problème sous un angle différent, les empêchant de sentir qu'ils font la même chose à plusieurs reprises.Andrej Saxon, responsable des ventes chez LiveAgent
Meilleure formation des nouveaux employés : L’IA peut donner aux nouvelles recrues des conseils et des connaissances à la demande, les aider à écrire et réduire considérablement le temps et les efforts de formation. Elle peut même acheminer les tickets pour refléter le niveau d’expertise actuel de l’agent, augmentant lentement la difficulté.
Réduire les coûts : L’automatisation des tâches de routine et des processus manuels permet aux entreprises de gérer un volume de tickets plus élevé sans augmenter le personnel. C’est particulièrement bénéfique pour les entreprises en expansion.
Fournir un support 24/7 : Les réponses opportunes peuvent être un véritable défi pour les entreprises ayant des clients internationaux et un personnel limité. L’IA excelle dans ce domaine car elle peut aider les clients avec l’auto-service et créer des tickets pour les problèmes qu’elle ne peut pas résoudre.
Vitesse et cohérence : L’IA fournira des réponses instantanées, cohérentes et pertinentes, éliminant les erreurs humaines et permettant aux agents expérimentés de se concentrer sur les cas uniques.
Offrir un support multilingue sans effort : Les moyens de traduire les entrées en temps réel existent depuis un certain temps. Cependant, avec l’aide de la compréhension du langage naturel (NLU), la technologie de l’IA conversationnelle porte cette possibilité à un tout nouveau niveau, principalement en termes de précision de la sortie.
Expériences client personnalisées : Les humains prennent plus de temps pour analyser les données et concevoir un bon plan d’action. L’IA ne prend que quelques secondes pour analyser les préférences et le comportement des utilisateurs et fournir des recommandations adaptées.
Informations sur les données : Cela permet une meilleure prise de décision basée sur les données. Par exemple, elle peut mettre en évidence les problèmes les plus courants des clients et suggérer des solutions.
Service proactif : L’IA peut surveiller des informations telles que les garanties et l’historique des clients pour rappeler de manière proactive aux clients les renouvellements d’abonnement ou les notifier des réductions sur les produits qui pourraient leur plaire.
Pour les petites entreprises, le meilleur plan d’action est de faire en sorte que leur fournisseur de logiciel de service client gère à la fois le côté du service client et les capacités d’IA, non seulement pour la facilité d’utilisation mais aussi pour la sécurité des données et la réduction des coûts.
LiveAgent vous permet d’intégrer de manière transparente des fonctionnalités d’IA éprouvées dans vos flux de travail humains. L’Assistant IA, qui comprend des présets d’invite, est toujours prêt à aider les agents à rédiger des e-mails en un clic. Non seulement cela aide à une meilleure rédaction, mais cela crée également un texte spécifique basé sur le contenu de votre base de connaissances, agissant comme un copilote IA.
Que vous cherchiez à développer votre propre solution ou à commencer à utiliser un logiciel de service client alimenté par l’IA, il y a certaines choses à considérer d’abord.
L’IA peut être une perte de temps et d’argent si elle n’est pas abordée correctement. C’est là que la définition d’objectifs clairs entre en jeu. Analysez vos objectifs commerciaux et ne cherchez que des solutions appropriées.
Quels problèmes rencontrez-vous ? Comment l’IA peut-elle vous aider à les résoudre ?
En termes simples, vous aurez besoin d’une solution très différente pour améliorer la fidélité et l’engagement des clients que pour améliorer les temps de réponse de vos agents. L’IA se présente sous toutes les formes et tailles, et il n’existe pas de solution unique. N’oubliez pas de considérer l’échelle et l’efficacité des coûts de votre solution.
Tout comme l’agent humain apprend de l’expérience pratique, un système d’IA a besoin de connaissances appropriées avant de commencer à aider vos clients. Vous devrez utiliser les bonnes données et les bons modèles de formation pour éviter les réponses douteuses, incorrectes ou carrément nuisibles.
Faire cela vous-même à partir de zéro prend du temps et nécessite une compréhension approfondie de l’apprentissage automatique, de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel. Les fournisseurs de logiciels de service client vous fourniront généralement une IA pré-formée qui comprend les problèmes spécifiques à l’industrie, le ton de la voix et le jargon, la choisissant correctement en fonction de l’intention du client.
L’accès à votre base de connaissances, à votre site Web et à votre CRM lui permettra de fournir des réponses spécifiques et précises. Par exemple, le chatbot URLsLab vous fournira une solution sans code, vous permettant de contrôler les modèles et la formation de votre chatbot via une plateforme conviviale.
Vos clients partageront inévitablement des données personnelles avec le chatbot. Quelle que soit la nature de votre entreprise, vous gérerez au minimum des adresses et des noms complets. Que ce soit par erreur, négligence ou attaques délibérées de chatbot, ne pas sécuriser les données de vos clients peut être coûteux.
Consultez les politiques de votre fournisseur, les méthodes de sécurité et ce qu’il partage avec d’autres parties. Vous devez être transparent avec vos clients sur les données qu’il collecte et fournir une option claire pour donner ou retirer le consentement.
Pour dissuader les mauvais acteurs opportunistes, mettez en œuvre le chiffrement de bout en bout et envisagez d’utiliser l’authentification et l’autorisation avant de permettre aux visiteurs d’interagir avec le chatbot. Vous pouvez également créer plusieurs itérations de chatbot, chacune ayant un niveau différent de connaissances et de compétences. Par exemple, utiliser un chatbot différent pour les visiteurs et les utilisateurs connectés.
Intégrer les directives éthiques de l’IA.
Vous vous souvenez des scandales avec les chatbots proférant des insultes qu’ils ont apprises d’utilisateurs malveillants ?
Vous ne voudriez pas que votre chatbot insulte les clients à cause de quelques mauvaises pommes. C’est précisément pourquoi ces directives sont en place. Les développeurs d’IA font beaucoup d’efforts pour s’assurer que l’IA est respectueuse, appropriée et non discriminatoire.
Vous avez également dû lire la phrase ’ Je suis désolé, mais en tant que modèle de langage d’IA, je ne peux pas… ‘, que ce soit dans une réponse de ChatGPT, un essai d’étudiant paresseux ou un message de spam mal généré. L’IA est maintenant équipée de méthodes de secours, telles que des réponses prédéfinies, qui s’assurent qu’elle ne continue pas à donner des informations fausses et nuisibles avec autorité. D’autres réponses et comportements prédéfinis peuvent être ajoutés pour s’adapter à votre cas d’usage.
Les clients contactent souvent le support simplement parce qu’ils sont pressés ou préfèrent discuter plutôt que de faire des recherches. Selon CMSWire, guider vos clients vers un auto-service réussi est le plus grand avantage que les leaders de l’expérience client voient dans l’IA. En rassemblant les données de votre site Web et de votre base de connaissances, l’IA peut devenir un expert de votre entreprise en quelques minutes. Elle recherchera et liera l’article de la base de connaissances pertinent plus rapidement qu’un humain ne pourrait le faire.
Les chatbots alimentés par l’IA sur votre site Web ne sont qu’une partie de la solution. L’IA peut aider avec la plupart, sinon tous, de vos canaux de service client. Les solutions complètes, telles que LiveAgent, vous permettront de rationaliser votre communication dans un seul tableau de bord, permettant à l’IA d’aider à répondre aux tickets de n’importe quelle source, y compris l’e-mail, WhatsApp ou Slack.
Soyez ouvert avec vos clients sur le moment où ils interagissent avec un agent d’IA, dans quelle mesure votre centre de contact est alimenté par l’IA et quelles précautions vous prenez pour sécuriser leurs données.
La communication transparente crée la confiance et établit des attentes raisonnables des clients.
De plus, si vous utilisez des algorithmes d’IA pour prendre des décisions qui affectent directement vos clients, faites-le leur savoir. Mais surtout, si l’IA échoue, soyez prêt à assumer l’entière responsabilité, en communiquant rapidement ce qui s’est mal passé et ce que vous faites pour y remédier.
L’IA ne sait que ce que nous lui enseignons et ne pense que comme nous le lui disons. Peu importe la qualité de votre solution, elle nécessitera toujours une supervision humaine constante, des ajustements et des mesures pour atteindre son plein potentiel. N’oubliez pas que l’IA est un bon serviteur mais un mauvais maître. Elle peut se perdre dans des tâches complexes et ne peut pas montrer une véritable émotion. Plus l’IA devient omniprésente, plus vous entendez parler de l’améliorer avec une ’ touche humaine ‘. Laissez-la apprendre continuellement de l’expérience en utilisant l’apprentissage automatique en temps réel.
Contrairement à l’apprentissage automatique classique, dans lequel les data scientists fournissent au modèle des données historiques, l’apprentissage en temps réel se produit avec des données en direct au fur et à mesure qu’elles passent. C’est excellent lorsque l’IA doit s’adapter à l’évolution du comportement des clients, à un nombre plus important de nouveaux produits, ou lorsqu’il n’y a pas assez de données pour la former de manière fiable. Comme pour toute nouvelle stratégie, n’oubliez pas de faire des tests A/B en continu.
De plus, gardez à l’esprit les flux de travail automatisés par l’IA. Il ne s’agit pas de remplacer les agents humains mais de les responsabiliser pour qu’ils soient plus réfléchis dans leurs emplois et accomplissent les tâches plus rapidement. Priorisez une approche centrée sur l’humain et communiquez cela à tous les membres de l’équipe.
Avec la bonne formation et l’accès aux données, l’IA peut adopter une approche proactive, fournissant des réponses personnalisées basées sur les préférences, le comportement et bien d’autres choses des clients. De cette façon, les chatbots peuvent jouer le rôle de vendeurs, aidant les clients à franchir les dernières étapes, offrant des réductions ou contactant de manière proactive. Par exemple, lorsqu’un client passe beaucoup de temps à regarder un produit, le chatbot peut vérifier s’il a des questions.
De plus, les commentaires seront toujours le meilleur indicateur du succès du service client. Bien que les métriques vous aident à comprendre les clients, les commentaires sont les clients qui expriment ouvertement leurs pensées, éliminant les conjectures.
Humain ou machine, tous deux peuvent et doivent apprendre des commentaires.
Certaines erreurs, telles que les chatbots insuffisamment formés ou l’accès inadéquat aux agents humains, peuvent endommager les relations avec les clients en masse. Écoutez et agissez sur les commentaires pour rester au top et continuer à optimiser vos solutions d’IA pour atteindre le point idéal.
Certaines entreprises font l’erreur de s’attendre à ce que l’IA résolve tous leurs problèmes d’un coup de baguette magique. Par exemple, elles confient tout leur support client à un chatbot d’IA insuffisamment formé sans intervention ni supervision humaine. Cela conduit à des attentes irréalistes et à des résultats désastreux.
Lorsqu’un chatbot ne peut pas comprendre ou répondre à un ticket, la meilleure option est d’escalader le problème à un agent humain. Si aucun agent humain n’est disponible, l’IA peut être programmée pour recourir à des réponses par défaut, telles que demander une clarification de la demande du client ou lui faire savoir qu’un ticket a été créé et que quelqu’un s’en occupera bientôt.
Le cas d’usage le plus répandu de l’analyse prédictive dans le service client est la personnalisation à grande échelle. Un excellent exemple en est les recommandations personnalisées des applications de streaming comme Netflix. En utilisant les données des interactions client passées, les algorithmes prédisent vos intérêts futurs, créant une expérience personnalisée.
Un autre usage clé est d’identifier les problèmes courants et l’espace d’amélioration. Imaginez que vous combattez une pénurie de la chaîne d’approvisionnement affectant une région particulière. Voyant l’afflux de plaintes de retard de livraison, l’IA peut pointer tous les autres commandes susceptibles d’être affectées. Les informations alimentées par l’IA vous permettent de prédire le problème potentiel et de communiquer à l’avance, réduisant le volume de futurs tickets.
Enfin, votre équipe de service client bénéficiera également de l’analyse prédictive. L’IA peut analyser la demande historique des clients et la capacité des agents. De cette façon, elle peut anticiper les périodes de forte et faible demande, suggérer une allocation appropriée des ressources et s’assurer que vous êtes toujours dotés de personnel pour gérer les moments difficiles.
Nous avons couvert divers aspects de l’IA et élaboré les utilisations pratiques dans le service client. Maintenant, regardons des exemples concrets de la façon dont les grandes marques utilisent l’IA pour atteindre l’excellence du service client.
En pensant aux chatbots aidant les humains, votre esprit dérive naturellement vers les professionnels du service client assis à leurs ordinateurs, mais Macy’s fait quelque chose de nouveau. Le personnel du magasin peut être stressé entre l’aide aux clients, le réapprovisionnement et l’encaissement, c’est pourquoi il est parfois difficile de trouver une assistance en magasin.
Les propriétaires de l’application Macy’s peuvent utiliser une fonctionnalité unique. Un chatbot d’IA les aidera volontiers à trouver des articles, consulter les politiques et bien d’autres choses. Si un associé est nécessaire, l’IA vous aidera à en localiser un, tout comme elle transmettrait votre message à un agent de support humain.
Un autre exemple physique est la façon dont le bot de Domino’s, nommé à juste titre Dom, automatise les commandes via Facebook Messenger. Cela permet au personnel d’obtenir des informations de commande précises et de se concentrer sur les tâches uniquement humaines. Dom peut ensuite suivre les commandes et informer les clients de la progression.
Vous vous souvenez de l’utilisation de l’analyse prédictive pour anticiper l’attrition des clients ? Mais quelles données doivent être utilisées pour les prédictions ? Le géant bancaire American Express analyse les données de transactions historiques pour indiquer la probabilité que les clients ferment leurs comptes. Armés de ces informations, ils contactent de manière proactive pour améliorer les relations avec les clients.
Vous connaissez la frustration de regarder un produit, et juste au moment où vous êtes prêt à acheter, le produit est déjà épuisé ? C’est moins probable si vous faites vos achats chez Zara. Ils utilisent l’analyse prédictive pour gérer leur inventaire. En analysant les données historiques, les tendances de la mode actuelles et les préférences régionales, Zara s’assure que chaque magasin a toujours les bons produits.
L’IA aide à comprendre les clients à grande échelle et dans les cas individuels. L’Oréal utilise la plateforme Clarabridge pour analyser des centaines de tickets, en utilisant les commentaires de divers canaux pour identifier le sentiment global des clients et les thèmes clés. Les conclusions guident ensuite les décisions de L’Oréal. D’autre part, Uber utilise l’analyse des sentiments pour déchiffrer le sentiment des messages individuels immédiatement. Cela les aide à catégoriser les tickets et à s’occuper d’abord des clients en détresse.
Nous vivons actuellement le boom de l’IA. Il semble que l’IA soit partout, mais c’est toujours une technologie relativement nouvelle. Même les plus grandes marques découvrent encore les possibilités et atténuent les lacunes.
En tant que domaine dynamique où la vitesse et la précision des réponses sont cruciales, le service client devrait rester le cas d’usage le plus populaire de l’intelligence artificielle, les chatbots étant prédits comme le canal de service client principal d’ici 2027. D’autres utilisations devraient émerger et continuer à progresser. Les assistants virtuels d’IA véritablement humains sont censés être la prochaine grande chose, révolutionnant la réponse vocale interactive ennuyeuse.
Mais il est important de comprendre qu’il ne s’agit pas de se débarrasser des travailleurs mais de les rendre plus intelligents. Dans un article écrit pour la MIT Sloan Management Review, P.V. Kannan et Josh Bernoff disent que l’avenir du service client réside dans la collaboration machine-humain. ’ Lorsque les machines gèrent les demandes de routine, les clients sont plus heureux. Et lorsque le personnel de service peut se concentrer sur des questions plus complexes — ou répondre à des questions avec un bot qui fait des suggestions — il peut fournir un service bien meilleur ‘, ont-ils déclaré.
Certaines entreprises utilisent des outils alimentés par l’IA dans le support depuis des années, tandis que d’autres ont été incitées à les adopter par le boom récent de l’IA. Dans les deux cas, elles ont dû combattre certaines préoccupations et idées fausses courantes. Vous aussi, vous vous posez peut-être ces questions.
Oui. Les capacités de l’IA ont considérablement progressé, grâce aux grands modèles de langage et à l’apprentissage profond. Le chatbot IA de LiveAgent utilise cette technologie pour comprendre l’intention du client et répondre de manière appropriée. Pour le maintenir en bon état, il est important de mettre à jour le système régulièrement en fonction des interactions réelles et des commentaires. Et si l’IA ne peut pas résoudre un problème, LiveAgent offre des options de secours intégrées pour transférer les tickets aux agents humains en douceur. LiveAgent offre un essai gratuit, vous pouvez donc tester le chatbot IA de LiveAgent dans votre propre environnement et voir de première main comment il améliore l’efficacité et réduit les coûts.
De plus, mettez en place des méthodes de secours pour transférer les tickets aux agents humains si le bot ne peut pas fournir de réponse. En suivant ces étapes, vous pouvez améliorer les performances et la fiabilité de votre IA dans le service client.
À ce stade, l’IA peut imiter efficacement les modèles de parole et les émotions humaines et semble souvent plus positive et plus brillante que les agents humains sans enthousiasme. Il est primordial d’informer clairement les clients quand ils parlent à une IA et quand à un humain. Faire passer les bots d’IA pour des humains est trompeur, et les clients n’apprécieront pas.
Certains clients préféreront toujours l’interaction humaine, surtout dans les situations chargées d’émotion. Assurez-vous qu’un agent de service client humain est toujours disponible.
Comme pour tout changement à grande échelle, passer à un flux de travail d’IA nécessitera du travail acharné et de la détermination. Certains travailleurs peuvent craindre la perte d’emploi, il est donc crucial que les gestionnaires les rassurent en disant que l’IA est là pour assister, non remplacer, l’équipe.
Mettez l’accent sur la valeur des compétences humaines qui resteront essentielles ou deviendront plus importantes. Offrez une formation et des séminaires pour faciliter la transition. Motivez les représentants du service client à s’améliorer. Mais surtout, commencez petit.
La sécurité dans l’IA dépend du déploiement, de la collecte de données et de l’utilisation. Cependant, l’éducation des clients et des professionnels du service est cruciale. Soyez conscient de la façon dont votre IA traite les données, utilisez le chiffrement et d’autres méthodes de sécurité, et communiquez clairement les protocoles de sécurité aux clients et aux employés.
Si vous envisagez l’IA pour réduire les coûts ou éviter les dépenses futures, il est essentiel d’être réaliste quant à vos besoins et votre budget.
Les petites entreprises voudront faire confiance à leur logiciel de service client pour gérer le développement, mais n’oubliez pas qu’il y aura des coûts pour les services d’IA et la formation des employés. La bonne nouvelle est que les coûts initiaux seront couverts à long terme.
Il est facile d’imaginer comment l’IA peut être au cœur de chaque service client. Bien qu’elle ait toujours des limitations, nous sommes indéniablement entrés dans une nouvelle ère où ne pas utiliser l’IA signifie souvent se priver de clients satisfaits et d’agents plus rapides et plus heureux.
Si vous êtes toujours incertain et trouvez le monde de l’IA confus, commencez petit avec un logiciel de service client de confiance. Le chatbot IA de LiveAgent prend le meilleur de l’IA sans aliéner les humains : pas de coûts exagérés ou de solutions extraordinairement compliquées. De plus, vous pouvez essayer un chatbot IA gratuitement pendant 30 jours !
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Rencontrez Jana, la distinguée responsable de la rédaction de contenu WordPress dirigeant les opérations chez LiveAgent, Post Affiliate Pro, URLsLab et FlowHunt. Armée d'un dévouement inébranlable à l'excellence, elle navigue avec diligence dans les paysages complexes du contenu numérique, garantissant une qualité impeccable et une fonctionnalité transparente sur toutes les plateformes. Elle apprécie les activités créatives même en dehors du travail.
Absolument pas. Comme pour toute révolution technologique, l'IA rendra certains postes obsolètes ou réduira le besoin de nouvelles embauches. Lorsque des tâches simples sont prises en charge par l'IA, les travailleurs qualifiés qui savent comment utiliser l'IA à leur avantage tout en ajoutant une touche humaine deviendront encore plus indispensables.
L'IA est une machine qui simule uniquement le langage et l'intelligence humains. Elle ne peut pas avoir des pensées entièrement originales et est incapable d'émotion. Si elle n'est pas formée adéquatement ou programmée correctement, elle échoue à accomplir ses tâches avec précision. La supervision humaine est indispensable.
Tout dépend de votre solution et des dépenses connexes en formation ou en embauche d'employés qualifiés. La plupart des fournisseurs de solutions de service client alimentées par l'IA factureront des frais à l'usage en fonction de votre volume d'utilisation, de votre objectif et du choix du modèle d'IA.
Ils sont certainement formés pour cela et peuvent fournir des réponses dans de tels scénarios. Cependant, certains clients se sentiront manqués de respect par l'empathie apprise de la machine et préféreront parler à un agent humain. C'est l'une des raisons pour lesquelles avoir un agent humain disponible à tout moment est non-négociable.
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