Yapay zekanız ne kadar yenilikçi?

Önceki blog gönderimizde bahsettiğimiz üzere bu yıl Barcelona'da düzenlenen Mobile World Congress'te yapay zeka konusundan bahsetmemek olmazdı. Her türden ve ölçekten ve her sektörden şirketin, yapay zeka tabanlı ürün veya hizmetlerin piyasaya çıkarıldığını duyurmasıyla tüm yeni teknolojiler gibi yapay zeka da tam anlamıyla aldatıcı reklamların kurbanı oldu.
Telekomünikasyon şirketleri açısından yapay zeka, son derece büyük bir öncelik olup, özellikle müşteri hizmetlerini ve desteğini yönetme konusunda farklı operasyon ve pazarlama görevleri bakımından olmazsa olmaz bir unsur olarak öne çıktı. Yapay zeka tabanlı birçok hizmet halihazırda piyasaya sunulmuştu ve şimdi yeni ve inovatif hizmetler gelişmeye devam ederken, telekomünikasyon şirketleri iş operasyonlarının farklı noktalarına entegre edilen yapay zekanın meyvelerini alıyor.
Etiya, şirketin kurulduğu ilk günlerinden bu yana OSS ve BSS çözümlerine yapay zekayı sunmanın temelini atıyor. Sözgelimi, yapay zeka tabanlı öneri motorları ilk sunumlarımızdan biri olup, telekomünikasyon şirketleri için bir pazarlama aracı olarak avantajlarının giderek daha fazla kabul görmesiyle birlikte önemleri de giderek artıyor.

Öğrenen makineleri kullanarak, kesinlikle yüksek hacimde karmaşık veriyi bilgiye dönüştürebiliyoruz ve toplu özelleştirme idealine bir adım daha yaklaşabiliyoruz. Bu da seri üretime yakın bir verimlilikle bireysel müşteri ihtiyaçlarını karşılayacak hizmetlerin üretilmesi anlamına geliyor. İleride pazardaki talep belirsizliği ortasında başarıya ulaşabilmek için geleceğe dönük karar verme yetilerini geliştirebilen fiziksel varlıkların dijital kopyalarını ifade eden dijital ikizler kavramı, toplu özelleştirmede artan bir trend. Pazarlama açısında dijital ikizler, pazardaki deneme yanılma yöntemleri olmadan müşterilerin daha iyi anlaşılmasında bir konsept olarak kullanılabilir.
Yapay zeka teknolojisi, uzun süredir, müşterilerin, hizmetlerini ne zaman bırakıp başka bir sağlayıcıyı tercih edebileceğini tahmin edebilen dalgalanma analiz sistemleri oluşturmak için doğal dil işleme (NLP) ve duyarlılık analizini kullanarak müşteri kaybetmeyi önleme ve müşteriyi elde tutma tekniği olarak kullanılıyor. Örneğin, NLP ve tahmine dayalı analiz kullanan Etiya AI teknolojileriyle, telekomünikasyon şirketleri, yapay zekayı yalnızca müşteriyi kaybetmeme ve elde tutma için değil, aynı zamanda işlerini dönüştürmek ve maliyetleri düşürmek için de kullanabilir.
Örneğin yapay zeka müşteri hizmetlerine ve desteğine, temsilci destekli yardıma, kişiselleştirilmiş pazarlamaya ve ürün paketleme önerilerine uygulanabilir. Bunun sonucunda hizmet sağlayıcılar, hedeflenen iş sonuçlarını elde eder, verimliliği artırır ve müşteri deneyimini geliştirirler.
Yapay zeka ile sağlanan daha verimli hizmetlerden bazıları arasında, tekrarlanabilir görevleri otomatikleştirmek için duyarlılık analizi ve makine öğrenimi ile birlikte NLP'yi de kullanan otomatik müşteri hizmetleri yönetimi bulunur. Dijital sanal asistanlar veya sohbet robotları son günlerde her yerde karşımıza çıkıyor ve örneğin, abone davranışlarını anlamak için büyük verileri analiz ederek müşteri sorunlarının çözülmesine yardımcı olmak amacıyla kullanılabilir. Yapay zeka çalışanların operasyonel yükünü en aza indirebilir ve kurumların çalışan verimliliğini artırmasına ve diğer alanlara değer katmasına olanak sağlayabilir.
Yapay zekanın yapabileceği daha çok şey var. Biz de, hizmet sağlayıcıların işlerinde dönüşümü sağlamalarına ve ek otomasyon, veri analizi ve bilişsel bağlılık ile maliyetleri düşürmelerine katkı yapacak yeni çözümler üzerinde çalışıyoruz. Örneğin süreç otomasyonu, ek otomasyona imkan sağlayan bir alan olup, çalışanları daha sıradan görevlerden kurtarır ve değer yaratabilecekleri alanlara odaklanmalarını sağlar. CSP'ler, bir hayatta kalma sorunu olarak işlerini yeniden oluşturmak için büyük baskı altında oldukları bir zamanda işlem süresini ve maliyetlerini azaltabilir.
Daha ileriki süreçte, yapay zeka temel neden analizi gibi süreçleri otomatik hale getirmek ve basitleştirmek için de kullanılabilir. Çoğu durumda temel neden analizi, çok basit sorulara yanıt vermemizi gerektirir ve bu nedenle, yapay zekanın mümkün kıldığı otomasyon teknikleri için açık bir rakiptir. AI ayrıca, bu durumların çoğunda tahmin yürütmeyi ortadan kaldırmaya yardımcı olabilir, performans sorunlarının altında yatan nedenleri otomatik olarak belirleyebilir ve hatta müşterileriniz herhangi bir şeyin yanlış olduğunu fark etmeden önce bunları çözebilir.
Özet olarak, yapay zekanın telekomünikasyon şirketlerinin operasyonel ve ticari yaklaşımlarını temelden değiştirmelerine ne gibi katkılar yaptığını ve yapacağını anlatmaya kelimeler yetmez. Telekomünikasyon hizmetleri gittikçe birer emtia niteliği kazanırken algıyı, daha ucuz ses ve veri hızlarından daha zengin bir müşteri deneyimine kaydırmak için yapay zeka tabanlı yenilikçi adımlara ihtiyaç duyuyorlar.
Bu yeni bilişsel teknolojiler, sohbet botları ve büyük veri analizleri gibi yapay zeka destekli araçları kullanarak müşterilerle ilgilenme, OSS/BSS'lerini yapay zeka ile entegre ederek operasyonlarını yönetme ve yeni ürünler ve hizmetler geliştirme şeklini etkileyecektir. Üstelik yapay zekanın etkisi bunlarla bitmiyor, zira yapay zekanın uygulanmasının, daha iyi ve daha tutarlı bir müşteri deneyimi bakımından markaların algıları yönünden daha geniş etkileri olacak ve bu da bir telekomünikasyon şirketinin müşterilerini hem çekme hem de elinde tutma becerisini etkileyecek.