Egy ügyfélvéleményt olyasvalaki írt, aki az eredményt tapasztalta, nem a mögötte lévő folyamatot. Mégis az eredményben gyakran nyomát találjuk annak, hogyan jött létre. Egy vélemény, amely megemlíti, hogy egy árajánlat "egy órán belül" megérkezett, mást mond az azt megalkotó szervezetről, mint egy vélemény, amely arról beszél, hogy "végre két hét után válaszoltak". Mindkettő visszajelzés a sebességről. Csak az egyik utal olyan munkára, amelyet feltehetően már nem csak ember végez.
Ha az AI átveszi egy szolgáltatás mögötti munka egy részét, nem a szolgáltatás maga változik, hanem az a minta, amelyben az ügyfelek azt megélik. A válaszidő egy kérdésre régen attól függött, ki ült aznap az asztalnál. Ott, ahol egy rendszer végzi az első szűrést, és egy munkatárs csak megítéli és eldönti, eltűnik ez a rendelkezésre állástól való függés. Ez nem csak a sebességet változtatja meg, hanem a következetességet is: az az ügyfél, aki este későn ír, ugyanazt a bánásmódot kapja, mint egy hétfő reggeli ügyfél. Azok a vélemények, amelyek egyenletes szolgáltatásról beszélnek szokatlan időpontokban, inkább erre a váltásra utalnak, mint az alkalmi gyorsaságról szóló vélemények.
Ez nem érvényes minden vállalatra ugyanazon a piacon, és pontosan ez a lényeg. Az egyik vállalat egy rendszerrel végzi az első értékelést, amelyet egy munkatárs jóváhagy vagy elutasít indoklással; a másik ezt még teljesen kézzel végzi, egy harmadik pedig még hozzá sem nyúlt a folyamathoz, mert az ügyfélkapcsolat ott tudatosan személyes marad. A különbség nem az ambícióban rejlik, hanem abban, hogy a feladat hol helyezkedik el: teljesen automatizálható, részben felügyelet mellett, vagy változatlanul emberi munka. A vélemények megmutatják, hogy egy versenytárs ennek a hármas felosztásnak melyik oldalán áll, feltéve, hogy tudja, mit keres.
Három jelzés használható anélkül, hogy túl sokat feltételeznénk.
Először: a válaszidő, amely nem változik az időponttól vagy a forgalomtól függően. Egy emberi folyamatnak vannak csúcsai és mélypontjai; egy automatizált első lépésnek általában nincsenek. A hétfői lassú válaszokra vonatkozó panaszok, amelyek hétvégén nem jelentkeznek, emberi munkára utalnak. A következetes gyorsaság, akár a munkaidőn kívül is, olyan rendszerre utal, amely egy részt átvesz.
Másodszor: a válaszok hangneme és pontossága. Azok a vélemények, amelyek arról szólnak, hogy egy válasz "nagyon részletes és pontosan a lényegre tért" volt, arra utalhatnak, hogy egy rendszer már összesítette az adatokat, mielőtt egy munkatárs válaszolt volna. Az általános, kevéssé lényegre törő válaszokra panaszkodó vélemények inkább egy ilyen előfeldolgozás nélküli folyamatra utalnak, vagy egy olyan rendszerre, amely túl sok mindent kezel autonóm módon, korrigáló felügyelet nélkül.
Harmadszor: hogyan kezelik a hibákat. Egy panasz, amelyet gyorsan felkarolnak személyes, indokolt válasszal, emberi felügyeletre utal, amely jóváhagy vagy elutasít indoklással — pontosan a hármas felosztás második kategóriája. Egy panasz, amelyet szabályosan, de általánosan kezelnek, anélkül, hogy bárki tényleg odafigyelne, inkább egy olyan folyamatra utal, amelyet teljesen átadtak korrekciós rétegtől nélkül.
A csapda az, hogy a minőséget az automatizálás bizonyítékaként olvassa, vagy fordítva. Egy lassú válasz lehet tudatos választás a személyes kapcsolat mellett, nem a technológia hiánya. Egy gyors válasz lehet egy kicsi, elhivatott csapat, minden AI-alkalmazás nélkül. A vélemények az eredményre adnak jelzést, nem az okra. Ezenkívül szelektívek is: az elégedett ügyfelek általában kevesebbet írnak, mint az elégedetlenek, aminek következtében a kép szerkezetileg negatívabbnak tűnik, mint a valóság. És a vélemények semmit nem mondanak arról, mit állít egy versenytárs saját magáról; ehhez érdemesebb megnézni, hogyan beszélnek egy versenytárs saját értékesítői a munkamódjukról vagy mit árulnak el az álláshirdetések arról a szerepről, amelyet az AI egy csapatban betölt.
Hogy egy vállalat AI-t alkalmaz-e a munka könnyítésére, ezenkívül más kérdés, mint hogy mit tesz a vállalat az így felszabadult kapacitással — ez utóbbi a saját jogi előírások alá tartozik a személyzeti politika terén, és nem olyan következtetés, amely véleményekből levonható.
A vélemények kiegészítő nyomként érdemesek a figyelemre, nem fő forrásként. Hasznosak, ha más jelzések mellé teszi őket: mit árulnak el az elveszett árajánlatok arról, hol gyorsabb vagy lassabb egy versenytárs, mint Ön, és mit állít egy versenytárs saját weboldala a sebességről és a szolgáltatásról. A vélemények ügyfélszemszögből erősítik meg vagy cáfolják meg ezeket az állításokat. Ettől a nyomtól elszigetelten olvasva egy vélemény elsősorban egyetlen tapasztalatról szóló véleményt jelent, és túl szűk ahhoz, hogy ítéletet lehessen alapozni rá egy egész szervezet AI-alkalmazásáról. Aki strukturáltan szeretne keresni, anélkül hogy a versenytárs maga adna ki számokat, szélesebb megközelítést talál a versenytársakról szóló információszerzés módszerében, amikor azok nem publikálják saját eredményeiket.
Az összes vélemény együtt mond valamit a versenytársakról, de az a kérdés, amely a legtöbbet hozza, a saját szervezetéről szól: melyik munkát lehet itt valóban AI-val átvenni, melyik munka igényel még felügyeletet, és melyik marad emberi munka. Ezt feladatonként térképezi fel az FTE TO AI munkascan-je.
Szeretné tudni, hogy a sebességgel és szolgáltatással kapcsolatos saját feltevései megállnak-e a helyükön? Nevezze meg azokat a dimenziókat, amelyeken Ön szerint nyer, és végezze el az ingyenes dimenzió-ellenőrzést: azonnal látja, mely állítások védhetők bizonyítékkal, és melyek maradnak előzetesen feltevésnek. A teljes benchmark, a bizonyítékmátrixszal és az összehasonlítással a saját peer csoportjához, jelenleg épül.