Смешанные команды из людей и ИИ

Агент, который управляет ботом, а не только звонком

В течение десятилетия карьерный путь в контакт-центрах был плоским: агент, старший агент, руководитель группы, в основном определяемый объемом звонков и временем обработки. Эта структура сейчас меняется под давлением новых требований. Поскольку ИИ берет на себя растущую долю рутинных, низкорисковых контактов, людям, оставшимся в системе, предлагается делать нечто категорически иное — не отвечать на большее количество звонков, а контролировать, корректировать и обучать системы, которые на них отвечают.

Это тихое перепроектирование, происходящее внутри фронтлайн-операций. Дизайнеры диалогов пишут и совершенствуют то, что говорит бот, калибруя тон и триггеры эскалации. Тренеры ИИ просматривают стенограммы, где модель ошиблась, и вносят исправления обратно в систему. Супервайзеры — роль, которая раньше означала управление людьми — все чаще означает управление ботами: отслеживание дашбордов на предмет отклонений, несоответствий настроений или ответов, которые технически верны, но тонально неверны.

Этот сдвиг происходит не изолированно. Отчет Всемирного экономического форума «Будущее рабочих мест 2025» прогнозирует, что к 2030 году в мире будет создано 170 миллионов новых рабочих мест, даже несмотря на то, что 92 миллиона существующих ролей будут вытеснены, при этом ИИ и большие данные названы самыми быстрорастущими навыками, которые, по словам работодателей, им нужны. Контакт-центры являются наглядным, концентрированным примером этого более крупного изменения: рутинные роли по обработке вытесняются автоматизацией одновременно с созданием совершенно новых категорий работы по фронтлайн-надзору для управления ею.

Работа на передовой больше не определяется тем, сколько звонков вы можете принять. Она определяется тем, насколько хорошо вы можете судить, когда машине нельзя доверять.

Почему это история об опыте сотрудников, а не только о технологиях

Было бы легко отнести это к автоматизации и двигаться дальше. Это упускает более интересный сдвиг. Renascence считает, что это, по сути, перепроектирование опыта сотрудников с прямыми последствиями для CX, потому что людям, выполняющим надзорную работу, требуется другое обучение, другие стимулы и другие определения успеха, чем людям, выполняющим чисто обработочную работу.

Агент, оцениваемый по среднему времени обработки, не имеет стимула тратить двадцать минут на исправление ошибки бота в крайнем случае. Агент, оцениваемый по качеству разрешения в своей контролируемой очереди, имеет. Неправильное использование метрики здесь не только демотивирует персонал — оно напрямую ухудшает ИИ, потому что человеческая коррекция является петлей обратной связи, которая поддерживает точность системы. Маршрутизация на основе навыков работает только в том случае, если люди, направленные на надзорные роли, оснащены и стимулированы выполнять эту работу хорошо.

Пробел в навыках, на который никто не закладывал бюджет

Дизайн диалогов и надзор за ИИ — это не те навыки, для которых нанимали большинство фронтлайн-агентов, и большинство из них не обучались им. Чтение стенограммы, чтобы понять, где рассуждения модели тонко ошиблись, — это другая компетенция, чем деэскалация разгневанного клиента по телефону — связанная, но не та же самая. Это именно тот пробел, на который указывают глобальные прогнозы навыков ВЭФ: грамотность в области ИИ и больших данных растет быстрее всего во всех отраслях, в то время как миллионы работников на вытесненных ролях нуждаются в путях к новым. Организации, которые быстрее всего продвигаются в этом направлении, рассматривают это как официальную программу переквалификации, а не как неформальное ожидание, наложенное на существующие роли.

Это также меняет найм. Некоторые организации теперь напрямую набирают сотрудников на должности по дизайну диалогов и качеству ИИ, а не продвигают их внутри компании, что рискует разорвать карьерную лестницу, которая раньше вела от агента к супервайзеру и менеджеру. Предостережение Renascence здесь: если новые надзорные роли будут полностью заполнены извне, фронтлайн теряет свой традиционный путь вверх, и это имеет последствия для удержания, которые проявляются месяцами позже в виде текучести кадров, а не сразу в виде заголовка. На фоне 92 миллионов рабочих мест, вытесненных по всему миру к 2030 году, операторы контакт-центров, которые не смогут создать внутренние пути к новым ролям, будут конкурировать за дефицитные внешние таланты, а не развивать людей, уже работающих в их операциях.

Что смотреть дальше

Организации, за которыми стоит наблюдать, — это те, которые публикуют новые архитектуры фронтлайн-рабочих мест — официальные названия, официальные программы обучения, официальные метрики для работы по надзору за ИИ — а не те, которые тихо перераспределяют задачи, не называя их. Первое сигнализирует о прочном структурном сдвиге; последнее, вероятно, является временной мерой, которую придется перестраивать, как только неформальная договоренность рухнет под давлением объема.

Для лидеров CX практический вопрос заключается не в том, следует ли смешивать человеческие и ИИ-команды — это уже происходит по умолчанию в большинстве крупных контакт-центров. Вопрос в том, разрабатывается ли это смешение целенаправленно, с четкими определениями ролей и карьерными путями, или собирается ad hoc по мере расширения автоматизации, и никто не владеет результирующей структурой рабочей силы. Более широкий контекст рынка труда, с десятками миллионов рабочих мест, меняющихся к 2030 году, делает этот вопрос таким, который контакт-центры не могут откладывать бесконечно.