Ste pripravení zmeniť pohľad na CX? Agentská AI je tu.

Prvé nasadenia AI agentov prinášajú citeľné zrýchlenie služieb, vyššiu úspešnosť interakcií a dokonca aj celkový nárast spokojnosti so značkou.  

Cesta k úspechu však nie je bez prekážok. Ako zabezpečiť, aby boli vaše operácie na to pripravené? Aká je tá správna digitálna stratégia, keď sa technológie menia doslova zo dňa na deň? A ako zvládnuť obavy týkajúce sa regulácií a ochrany súkromia? 

Naša nová blogová séria, ktorá sa začína práve týmto článkom, sa bude venovať týmto a mnohým ďalším otázkam – a zároveň prinesie reálne skúsenosti z praxe. 

Vitajte vo svete agentskej AI. 

Pre mnohých je dnes generatívna AI (GenAI) prirodzenou súčasťou každodenného života. Riešenia ako ChatGPT, Claude, Gemini či nedávno DeepSeek menia spôsob, akým ľudia pracujú a komunikujú online. 

Dnes však stojíme na prahu novej éry: agentickej AI. 

Agent AI je v podstate entita, ktorá funguje na základe „kognitívnej architektúry“: spája pokyny, modely a metódy (nástroje, vstupy, kontext) s cieľom riešiť konkrétne obchodné potreby. Títo agenti dokážu samostatne vykonávať úlohy – od jednoduchých až po komplexné – a autonómne sa rozhodovať. Neustále sa učia z interakcií, procesov či správania iných agentov a tomu prispôsobujú svoje správanie. 

Agentná AI predstavuje zásadný posun pre každú spoločnosť, ktorá chce zefektívniť alebo transformovať starostlivosť o zákazníka s dôrazom na škálovateľnosť a výkon. Gartner predpovedá, že do štyroch rokov budú aspoň 15 % každodenných rozhodnutí vo firmách prijímať práve AI agenti – oproti dnešným takmer 0 % ide o obrovský skok. 

Zároveň však platí, že srdcom každej úspešnej AI stratégie musia byť ľudia. Aj tá najpokročilejšia technológia nedokáže nahradiť kvalitu ľudskej skúsenosti. Práve preto je hybridný multiagentný model o harmonickom prepojení umelej a ľudskej inteligencie – tak, aby zákazník vždy dostal to najlepšie z oboch svetov. Agenti AI podporujú ľudských agentov, dopĺňajú ich schopnosti a flexibilne reagujú na meniace sa potreby zákazníkov v súlade so značkou. 

Ako v praxi vyzerá hybridný multiagentný model v zákazníckych operáciách? Vo všeobecnosti ide o tri oblasti: 

1. AI ako virtuálny asistent pre zákazníckych agentov 

Ľudskí agenti získavajú podporu v reálnom čase a nástroje na prediktívne rozhodovanie, ktoré zvyšujú ich výkonnosť a efektivitu. Ako súčasť inteligentného systému dokáže AI zlepšiť cielenie a personalizáciu služieb naprieč kanálmi. Výkonná konverzačná analytika odhaľuje nové poznatky z každého kontaktu so zákazníkom, ktoré agenti môžu okamžite využiť pri rozhodovaní. Navyše môžu čerpať z priebežného školenia a personalizovanej podpory. 

2. Virtuálni inteligentní agenti 

Virtuálni agenti (hlasoví alebo chatoví) sú plne integrovaní a ponúkajú plynulú, personalizovanú zákaznícku skúsenosť naprieč kanálmi. Požiadavky zákazníkov vybavujú rýchlo, efektívne a bez potreby zapojenia človeka. Kvalitu zabezpečujú prednastavené kontrolné mechanizmy:
 – „človek ako supervízor“: validácia výstupov AI
– „človek v slučke“: možnosť eskalácie špecifických rozhodnutí na ľudského agenta 

3. Automatizácia back-office procesov 

Inteligentná automatizácia zrýchľuje a zefektívňuje back-office operácie a odstraňuje chybovosť. Špecifické úlohy sa dajú plne automatizovať, čím sa znižujú náklady a zvyšuje rýchlosť. Ide často o tzv. vertikálnych AI agentov – úzko špecializované riešenia pre konkrétne procesy. 

Jedným z najvýraznejších pokrokov je nasadenie kontextovo citlivých AI agentov vďaka malým jazykovým modelom (SLM). Ako uvádza HFS Research, SLM sú navrhnuté pre úzko špecifikované úlohy – napr. prácu so špecifickou terminológiou, kolísavým dopytom alebo zložitým riešením problémov. 

Veľkou výhodou SLM je ich schopnosť fungovať aj v menej výkonnom technologickom prostredí – napríklad na lokálnych serveroch alebo edge zariadeniach. Vďaka tomu sa dajú nasadiť bližšie k zákazníkom a zabezpečiť rýchlu reakciu. Zároveň sú ekonomickejšie než veľké AI modely, hoci ich trénovanie a doladenie si stále vyžaduje investície. 

Vďaka dátovo riadenému zlepšovaniu hybridný multiagentný ekosystém prináša trvalé zlepšovanie zákazníckych služieb aj prevádzkovej efektivity. 

Niektoré riešenia dokonca umožňujú biznis a operatívnym tímom konfigurovať a nasadzovať AI zákaznícke cesty samostatne – bez potreby zásahov vývojárov. Tým sa znižujú náklady a skracuje čas implementácie. Zároveň sa otvárajú dvere k demokratizácii AI, čo dáva firmám väčšiu kontrolu a transparentnosť. 

Aj keď je mnoho organizácií stále len na začiatku cesty, my už v spolupracujúcich firmách vidíme výrazné výsledky: 

• Skrátenie nábehu nového agenta a zvýšenie produktivity o približne 10 %
• Virtuálni agenti vybavujú 50 % objednávok v retaili s vyššou úspešnosťou než ľudia
• Spracovanie pohľadávok sa zrýchlilo o 30 %, chybovosť klesla o 90 % a náklady na inkaso sa znížili o 49 %

 Aj napriek jasným výhodám agentickej AI by mal každý technologický a biznis líder počítať s výzvami – najmä: 

1. Ako efektívne prepojiť technológie a ľudské schopnosti
2. Ako pripraviť organizáciu, zamestnancov a nové prevádzkové modely
3. Ako zabezpečiť dostupnosť a kvalitu firemných dát a know-how
4. Ako udržať súlad výstupov AI s hodnotami a imidžom značky
5. Ako získať rýchlu hodnotu a zároveň udržať dlhodobú flexibilitu, rozšíriteľnosť a prispôsobenie

Na prekonanie týchto výziev je kľúčový jasne definovaný plán nasadzovania AI zameraný na človeka. Na jeho základe hybridná multiagentná stratégia ponúkne škálovateľnú a udržateľnú cestu k lepšej zákazníckej starostlivosti a udržiavaniu pozície lídra v dobe AI transformácie. 

V ďalších blogoch sa budeme venovať tomu, ako pretaviť princípy zamerané na človeka do konkrétnych krokov, ktoré prinesú vašej firme ešte väčšiu hodnotu. 

Zostaňte s nami! 

-
Prispeli Luigi Esposito, vedúci nasadzovania AI pre región EMEA a anglicky hovoriace trhy, a Diana Catalina Velasquez, vedúca nasadzovania AI pre Latinskú Ameriku.