Gaan AI en Machine Learning service management veranderen?

Artificial Intelligence – AI – en Machine Learning zijn populaire onderwerpen binnen service management. Het is spannend, sexy, en vol beloftes over een betere toekomst. Maar wat heb je er concreet aan? Hoe gaat AI je helpen je service management te verbeteren? Expert Geoffrey Simpson, Product Owner bij TOPdesk, geeft antwoord.

AI: hype of gamechanger?

Artificial Intelligence is een enorm breed begrip. Wat zo’n 20 jaar gelezen als AI werd gezien – denk aan IBM’s schaakcomputer Deep Blue – is nu standaardtechnologie. Als mensen het tegenwoordig over AI hebben, bedoelen ze vaak Machine Learning. Hierbij leert een computer op basis van voorbeelden hoe hij een taak moet uitvoeren.

Dus de hype gaat eigenlijk over Machine Learning. In het Nederlands ook wel machinaal or automatisch leren genoemd. Dat is een techniek met een enorme potentie. Maar wat betekent het precies voor ons dagelijks leven? En hoe gaat het ons werk in service management veranderen? Daar krijgen we een steeds beter beeld van.

Machine Learning lijkt op het toppunt van zijn hype te zitten, blijkt uit ook onderzoek van Gartner. De verwachtingen zijn hooggespannen: soms lijkt men te denken dat binnen een paar jaar de hele servicedesk is vervangen door intelligente chatbots.

We komen er langzaam achter dat veel van die verwachtingen voorlopig nog niet worden ingelost. Mijn voorspelling is dat de torenhoge verwachtingen van machinaal leren deze technologie de komende jaren wat zullen normaliseren, en steeds duidelijker zal worden wat de praktische toepassingen zijn.

Wil je weten hoe wij bij TOPdesk bezig zijn met Artificial Intelligence? Lees dan deze blogs van mijn collega’s over AI: Not just for big tech companies, Decoding the future: TOPdesk’s AI Hackathon of Augmented Intelligence voor een slimmere servicedesk.

Toekomstige toepassingen op service management

Machine Learning is heel goed in het herkennen van trends en afwijkingen daarin. Voor service management betekent dat bijvoorbeeld dat deze techniek snel herkent wanneer er bovengemiddeld veel meldingen binnenkomen, of veel meldingen binnen één categorie, en daar vervolgens op kan acteren.

Stel, er komen opeens meerdere meldingen binnen voor hetzelfde probleem, bijvoorbeeld dat een bepaalde clouddienst niet beschikbaar is. Dan zal Machine Learning dit snel herkennen en een signaal afgeven aan een gespecialiseerde behandelaar, die hierop kan inspelen. Iets geavanceerder is dat de technologie vervolgens zelf een major melding maakt waaraan verdere meldingen worden gekoppeld, en alle behandelaars informeert over de voortgang.

Het kan niet alleen acute storingen, maar ook langlopende problemen herkennen. Probleembeheer is momenteel erg arbeidsintensief, omdat je lange lijsten met meldingen moet doorakkeren. Machinaal leren kan je patronen helpen herkennen in al je meldingen. Dat maakt structurele problemen ontdekken aanzienlijk eenvoudiger.

Een andere toepassing is dat de technologie je helpt met oplossingen vinden voor binnenkomende meldingen. In het begin zal dit vooral gebruikt worden voor servicedesk medewerkers. Zij krijgen bij een binnenkomende melding bijvoorbeeld vergelijkbare, afgehandelde meldingen gepresenteerd, waar informatie in staat die de behandelaar kan gebruiken om zelf de oplossing te formuleren.

Later zal door automatisch leren misschien direct een antwoord worden geformuleerd voor deze binnenkomende meldingen. Zo kun je meldingen automatisch laten oplossen – of zelf voorkomen, als je klant de oplossing al gepresenteerd krijgt terwijl hij typt.

Lees hier ons blog over je klanten zelfredzamer worden dankzij AI »

Gaat service management door deze technologie veranderen?

Het misverstand wat er over Machine Learning bestaat is dat chatbots en virtual assistants binnen een paar jaar servicedeskmedewerkers overbodig gaan maken. Dat gaat de komende 5 jaar niet gebeuren.

Waarom niet? Omdat de technologie nog niet volwassen genoeg is. Technisch kan er een hoop – de experimenten van bijvoorbeeld Google en Microsoft leveren indrukkende resultaten – maar de meeste chatbots voor bedrijfstoepassingen zijn nog vrij duur, en werken niet altijd goed. Iets vragen aan een chatbot heeft nog weinig meerwaarde boven een zoekopdracht intikken in Google.

Daar komt bij: de technologie zal vooral helpen om eenvoudige vragen sneller te beantwoorden. Maar er zijn een hoop meldingen die ingewikkelder zijn; die melding zullen voorlopig nog echt door mensen opgelost moeten worden.

Sterker nog: doordat het helpt de meest eenvoudige vragen op te lossen, komt er juist meer tijd vrij om eindelijk de complexere meldingen op te lossen. Juist die meldingen blijven nu bij veel servicedesks te lang liggen.

Als de technologie steeds handiger wordt in het vinden van de juiste informatie, hebben servicedesk medewerkers hun handen vrij om zich op de klantbeleving te richten. Hoe ga je om met een gefrustreerde klant? Welke toon moet je aanslaan? Welk extraatje kun je bieden om de verwachtingen van je klant te overtreffen? Dat vraagt empathisch handelen. En dat zie ik de technologie voorlopig echt nog niet doen.

Vragen over AI, Machine Learning en service management?

Ik kan mij voorstellen dat Artificial Intelligence, Machine Learning in combinatie met service management een hoop vragen bij je oproept. Stel jouw vraag onder dit blog en dan kom ik hier graag bij je op terug.

Ook hebben wij verschillende podcasts gemaakt over Service Excellence. Vier podcasts gaan over Artificial Intelligence:

• De geschiedenis van AI

• De hedendaagse AI

• De toekomst van AI

• Artificial Intelligence en TOPdesk