भारत में ग्राहक सेवा कार्यों में एआई एजेंटों का उपयोग बढ़ रहा है। उनकी सफलता केवल त्वरित प्रतिक्रियाओं से नहीं, बल्कि ग्राहक की समस्या को पूरी तरह से हल करने की क्षमता से मापी जाएगी। यही असली मानक है।
एआई का मुख्य लक्ष्य केवल बेहतर या तेज़ उत्तर देना नहीं, बल्कि ग्राहक के मुद्दे का समाधान करना है। इसे एक परिचालन अनुशासन के रूप में देखा जाना चाहिए। इसके लिए तीन मुख्य बातें महत्वपूर्ण हैं: एआई को उपलब्ध संदर्भ, बातचीत से सीखने की उसकी क्षमता, और उसके आउटपुट को सुसंगत तथा अनुपालन योग्य बनाए रखने वाले सुरक्षा उपाय।
ज्ञान का विखंडन एआई के लिए एक बड़ी चुनौती है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक ने शिपमेंट में देरी के बारे में पूछा। एआई ने केवल ट्रैकिंग नंबर देखा और एक स्वचालित जवाब दिया। लेकिन, वह ग्राहक एक प्रीमियम सदस्य था, उसे इस महीने पहले भी दो बार देरी का सामना करना पड़ा था, वह ऐसे क्षेत्र में रहता है जहां लॉजिस्टिक्स की समस्याएँ चल रही हैं, और उसने पिछले सप्ताह एक संबंधित बिलिंग चिंता भी उठाई थी – ये सभी महत्वपूर्ण विवरण एआई एजेंट की पहुँच से बाहर थे।
अधिकांश संगठनों में, उत्पाद संबंधी जानकारी एक सिस्टम में, ग्राहक इतिहास दूसरे में, अनुबंध विवरण कहीं और होते हैं, और अनुभवी एजेंटों के पास मौजूद संस्थागत ज्ञान शायद ही कभी रिकॉर्ड किया जाता है। डेटा के इस विखंडन का सीधा असर सेवा की गुणवत्ता पर पड़ता है। JMNTV द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में, 91% भारतीय ग्राहक अनुभव (CX) नेताओं ने बताया कि असंबद्ध डेटा सीधे तौर पर सेवा की निरंतरता के लिए खतरा है। भारत में यह समस्या और भी बढ़ जाती है, क्योंकि एक ही सेवा दल को अक्सर विभिन्न भाषाओं, क्षेत्रों और ग्राहकों की अपेक्षाओं को एक ही कतार में संभालना पड़ता है। बाजार का विशाल आकार इस समस्या को और भी स्पष्ट कर देता है, क्योंकि छोटी-छोटी विसंगतियाँ विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों, ग्राहक खंडों और उपयोग के मामलों में अलग-अलग तरह से सामने आ सकती हैं।
