AIモデルが進歩するにつれて、フォーラムでのヘルプやサポートチケットはAI主導になるでしょう。Midjourneyはアート用であり、アートの С manual work をスキップします。フォーラムの С for-fun sections は、楽しんでいる場合にAIが不要であるという事実により、それほど変わりません。AIはコードも書くことができ、コンポーネントを簡単に作成できます。
ヘルプ＆サポートフォーラムではしばらくの間自動化されたプロセスが使用されてきましたが、「本物の」AIツールであるChatGPTを使用することで改善されるかどうかはまだわかりません。私の見たところでは、ChatGPTは技術的な質問を間違える傾向があります。
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長年カスタマーサポートに従事してきたので、この点については深く考えてきました。多くの理由から、質の高いカスタマーサポートは、顧客が過度な手間なく人間に連絡できることが重要だと考えています。ただし、顧客がサポートに関する質問に答えるための最初の試みとして、AI搭載の検索を利用できるようにすることには、十分な根拠があります。
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注意すべき点は、これらのツールが今後数年間でサポートを変革するということです。
「うわー、私には無理」と100%人間でいたいと言うのは簡単です。
しかし、私たちはよりニュアンスのある2つの移行段階に到達します。
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AIベースのトリアージ。顧客がサポートを待つことなくすぐに得られる簡単な一次回答のためにAIを活用します。
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サポートエンジニアの生産性を向上させるAIベースのツール。AIによって作成され、人間によって監督されたものが21%であることは、毒の井戸であり信頼の侵害でしょうか？私はそうは思いません…ここにはニュアンスがあります。
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第一線サポートチームよりも製品について詳しいことを考えると、AIが状況を悪化させることはほとんどないでしょう。音声認識/音声ソフトウェアを使えば、会話がしやすくなるかもしれませんが、AlexaやSiriとの会話はイライラすることもあります。
ある大手ソフトウェア会社では、あまりにも多くのチケットがレベル2または3のサポートにエスカレーションされたため、レベル1グループを迂回する方法を教えてもらいました。
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大規模な社会変革が関わることに関しては、「状況を悪化させることはほとんどない」という主張には懐疑的です。悪化させることができない複雑な問題などほとんどありません。望ましい結果に向けて徐々に進んでいく方が、より合理的なアプローチのように思えます。
私がこれに関心を持つのは、カスタマーサポート担当者として働いた経験があるからです。世界中の何百万人もの同様の仕事をしている人々に対して、親近感を覚えます。「カスタマーサポート担当者」がAIの影響を受けると予想される仕事のリストの上位にあるのを見るのは、懸念すべきことです。疎外されたグループの人々がカスタマーサポートの労働力に多く含まれていることに注意してください。
それは、構造が不十分なサポートシステムのように聞こえます。レベル1グループが必ずしもあなたの問題を解決できる必要はありません。彼らができなければならないのは、あなたの問題を理解し、共感し、それが解決されるように動機づけられることです。
Discourseは、AIがカスタマーサポートシステムにどのように統合されるかという点で、リーダーになる立場にあります。私はそれにあまり貢献できませんが、カスタマーサポートの仕事における人間の理解、共感、そして動機付けの役割を強調しようと試みる以外は。LLMはこれらの属性をある程度模倣できますが、私の見解では、それは技術の適切な使用ではありません。
顧客の視点から見ると、サム・アルトマンが（記憶を頼りに）、「誰もコンピューターに軽んじられるのを好まない」と言ったように。LLMサポートエージェントが人間の懸念を模倣しようとすることは、顧客の不満につながるでしょう。
これは、LLMがフォーラムにどのように影響するかという質問から逸れてきています。Discourseが強化されたカスタマーサポートシステムをAIでどのように構築できるかについての継続的な議論がある場合、それはおそらく別のトピックに移動されるべきでしょう。
**編集：**さらに考えてみると、サム・アルトマンの引用は「誰も機械に叱られるのを好まない」に近かったかもしれません。この訂正を行うことが、人間の動機付けがしばしば是正機能として役立つことの例であることを指摘しておきます。
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誰も「ちゃんと差し込まれていますか？」と聞かれるのは好きではありませんが、私は何度もそれを聞きました。
私もヘルプデスクで何時間も過ごしましたが、ユーザーよりも自分たちの方が詳しいというプライドがあり、ヘルプデスクの監督者や他の人たちから定期的に質問されて、物事を把握しているか確認していました。しかし、最初の一歩は、常にユーザーが何をしようとしているのか、そしてそのことについてユーザーがどれだけ知っているのかを組み合わせることでした。
ヘルプデスクのスタッフは、多くのサポート会話の最初の数分を模倣するElizaプログラムを作成しました。
そのソフトウェア会社が私にレベル3サポートへの直接のパイプラインを提供してくれたとき、私は文句を言いませんでしたし、レベル3チームも文句を言いませんでした。実際、開発者（レベル4）のうちの何人かは、私に直接電話番号を教えてくれ、時々私に電話をかけてくることさえありました！
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彼らがそういった質問で始めない場合、解決策を提示できないのではないかと私は通常懸念する。
彼らが自分で理解していないスクリプトを読んでいる場合、あるいはすぐにOSの完全な再インストールを提案してくる場合、それはイライラする。
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Discourse をいじっていないときは、サポート機能の大規模チームを率いています。現実は、これらのモデルは最終的に人間よりも信頼性が高くなるということです。常にオンで、いつでもどこでも利用できます。人間の交流に対する需要は常にありますが、私はそう信じています。しかし、LLM の次のいくつかのイテレーションにより、AI がニュアンスと感情を特定し、それに応じて応答できることが非常に明確になると考えています。AI の応答はより予測可能になるため、人間よりも効果的になる可能性さえあります。
もちろん、これは推測ですが、コールセンター/フルサービスの戦略は 5 年後にはまったく異なるものになると確信しています。
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これは、AIモデルがより高度になった（GPT-4がある）場合、回答のメインディッシュになるということでしょうか？これにより、人間は回答のために行う作業が少なくなるかもしれません。精度も重要なので、エラーがないか再確認してください。
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100%。それが起こるかどうかではなく、いつ起こるかです。
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検索エンジンはすでに答えのメインコースになっていると合理的に主張できる。それらは事実上、百科事典を廃業に追い込んだ。
ChatGPTを搭載した検索エンジン（冗長かもしれない）は、最終的には人間のチャットパートナーと区別がつかなくなる可能性がある。
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クライアントがChatbotを使用してライブになりました。
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サポートチームの補完として（現在はgpt-4oを使用しています）。主な利点は以下の通りです。
- フォーラムと同様に、夜間や週末を含む24時間365日利用可能
- 人間のサポートチームよりも即時に応答
- フォーラム検索では回答できなかった質問に答えられる可能性がある
確かに、技術的な質問で間違いを犯すこともあります。それを最小限に抑えることが最大の課題でした。人間のチームにチャットをエスカレーションできる機能は非常に重要です。現在、それはチャットの50％未満で発生しています。より詳細なレポートは、運用が長くなり、さらにフィードバックが得られた後に作成します。
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産業平均はどのくらいか推測できますか？非常に高いように聞こえます。一方で、私はかつてアイルランドのコークにあるあるグローバルなタイムシェア企業で働いていましたが、ガイドが米国または英国の顧客が望むものを提示できなかった場合、ほぼすべての電話がエスカレートしたように感じました。それに比べると、半分というのは驚くべき結果です。
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平均値はわかりませんが、サポート対象によって異なることは確かです。
私たちのケースでは、サポートに関する質問の一部は、対応が必要なため、チャットボットでは処理できません。例えば、アカウントの変更や機器の返品（払い戻しや承認が必要）が必要な場合、ボットはそれを行うことができません。
技術サポートの複雑さにも依存します。簡単な質問もあります。ユーザーが適切な用語でフォーラムを検索していれば、答えを見つけることができたでしょう。しかし、質問をして答えを得ることを好むユーザーもいます。その場合、ボットはフォーラムを検索し、答えを見つけて提示するのにかなり役立ちます。しかし、問題の調査や多変量解析が必要な場合、ボットはあまり価値のない一般的な回答をする傾向があります。
しかし、これは予想通りでした。ナレッジベースの構築とプロンプトの改善は継続的な作業です。また、LLMとプラグインも継続的に改善されると予想しています。
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とにかく、他のサポートチャネルからの問い合わせが2件あるごとに、かなりのプレッシャーがかかります。
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