Διαχείριση Γνώσης με Τεχνητή Νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει συνεχώς νέες καινοτομίες στην τεχνολογία και δεν δείχνει σημάδια επιβράδυνσης. Είναι φυσικό λοιπόν να έχει βρει τον δρόμο της και στη διαχείριση γνώσης.

Τα συστήματα διαχείρισης γνώσης με AI έχουν σχεδιαστεί ώστε να καθιστούν τη διαδικασία εύρεσης και αξιοποίησης της πληροφορίας πιο αποτελεσματική, ακριβή και εξατομικευμένη. Μπορούν να διαχειριστούν τεράστιους όγκους δεδομένων, να εντοπίσουν μοτίβα, να μαθαίνουν από τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών και να παρέχουν πληροφορίες που ίσως διαφύγουν από τους ανθρώπους.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην προσομοίωση της ανθρώπινης νοημοσύνης από μηχανές, κυρίως υπολογιστές. Αυτή η προηγμένη τεχνολογία περιλαμβάνει διαδικασίες όπως η μάθηση (απόκτηση πληροφοριών και κανόνων για τη χρήση αυτών), η συλλογιστική (χρήση κανόνων για εξαγωγή συμπερασμάτων) και η αυτόματη διόρθωση.

Η τεχνολογία AI διακρίνεται συνήθως σε δύο κατηγορίες:

• Στενή AI (Narrow AI) σχεδιάζεται για να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία, όπως η αναγνώριση φωνής – η Siri της Apple, και η Alexa της Amazon.
• Γενική AI (General AI) θεωρητικά μπορεί να εκτελέσει οποιαδήποτε διανοητική εργασία ενός ανθρώπου. Μέχρι στιγμής, δεν υπάρχει τέτοιο σύστημα.

Οι τεχνολογίες AI περιλαμβάνουν τη μηχανική μάθηση, όπου οι μηχανές μαθαίνουν και βελτιώνονται με εμπειρία, και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, που αφορά την αλληλεπίδραση υπολογιστών και ανθρώπινης γλώσσας. Άλλες τεχνολογίες περιλαμβάνουν αναγνώριση φωνής, αναγνώριση εικόνας, προγραμματισμό και ρομποτική.

Αν και για κάποιους μπορεί να φαίνεται ως μια νέα ιδέα, η τεχνητή νοημοσύνη είναι μαζί μας εδώ και δεκαετίες. Η AI έμαθε να παίζει ντάμα το 1965, τα chatbots εμφανίστηκαν τη δεκαετία του ‘90, και στη δεκαετία του 2010 χρησιμοποιήθηκε κυρίως για την απλοποίηση πολύπλοκων εγγράφων πολιτικής. Με την κυκλοφορία του ChatGPT 4, είναι συναρπαστικό να δούμε πού θα οδηγήσει η AI.

Τι είναι η Διαχείριση Γνώσης;

Η διαχείριση γνώσης (Knowledge Management - KM) είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που αναφέρεται στη διαδικασία δημιουργίας, επιμέλειας, διαμοιρασμού, αξιοποίησης και διαχείρισης της γνώσης και των πληροφοριών μέσα σε έναν οργανισμό, ώστε να διευκολύνονται οι αποτελεσματικές αποφάσεις, η επίλυση προβλημάτων, η μάθηση και η καινοτομία. Στόχος των ευέλικτων πρακτικών διαχείρισης γνώσης είναι η αύξηση της αποτελεσματικότητας με τη μείωση της ανάγκης επανεφεύρεσης της γνώσης.

Στη διαχείριση γνώσης, οι γνώσεις και οι εμπειρίες συνιστούν τη γνώση. Αυτές είτε ενσαρκώνονται σε άτομα είτε είναι ενσωματωμένες σε οργανωσιακές διαδικασίες ή πρακτικές. Για καλύτερη κατανόηση, ακολουθούν τα σημαντικότερα συστατικά της διαχείρισης γνώσης σε μια επιχείρηση:

• Άνθρωποι: Είναι οι δημιουργοί της γνώσης. Τα άτομα μέσα σε έναν οργανισμό που δημιουργούν, χρησιμοποιούν και μοιράζονται γνώση. Πρέπει να είναι πρόθυμοι και ικανοί να μοιραστούν αυτά που γνωρίζουν και να αξιοποιήσουν τη γνώση που μοιράζονται οι άλλοι.
• Διαδικασίες: Οι μέθοδοι και οι διαδικασίες για τη δημιουργία, αποθήκευση, διαμοιρασμό και χρήση της γνώσης. Μπορεί να είναι επίσημες, όπως εκπαιδευτικά προγράμματα, ή άτυπες, όπως κοινωνικές αλληλεπιδράσεις.
• Τεχνολογία: Τα εργαλεία και τα εξειδικευμένα συστήματα που υποστηρίζουν τη διαχείριση γνώσης. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει βάσεις δεδομένων, συστήματα διαχείρισης εγγράφων, πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης, μηχανές αναζήτησης κ.ά.
• Κουλτούρα: Αξίες, νόρμες και συμπεριφορές που ενθαρρύνουν ή αποθαρρύνουν τη διάδοση και χρήση της γνώσης. Μια κουλτούρα που εκτιμά τη μάθηση και τη διαμοίραση είναι κρίσιμη για τη διαχείριση γνώσης.
• Δομή: Οι οργανωσιακές δομές που διευκολύνουν ή εμποδίζουν τη διαχείριση γνώσης. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει ιεραρχικές δομές που ελέγχουν ποιος έχει πρόσβαση στη γνώση, αλλά και ανεπίσημες δομές, όπως δίκτυα σχέσεων.

Ποια είναι η Σύνδεση Μεταξύ AI και Διαχείρισης Γνώσης;

Η τεχνητή νοημοσύνη και η διαχείριση γνώσης είναι αλληλένδετες, καθώς η γενετική AI ενισχύει την αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητα της διαχείρισης γνώσης. Παραδοσιακά, η διαχείριση γνώσης περιλαμβάνει πολλές χειροκίνητες, κουραστικές εργασίες. Η AI όχι μόνο αυτοματοποιεί αυτές τις εργασίες, αλλά προσθέτει πλήθος σύνθετων λειτουργιών.

Γιατί είναι Σημαντική η Τεχνητή Νοημοσύνη στη Διαχείριση Γνώσης;

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει κατακτήσει τη θέση της ως αναπόσπαστο εργαλείο στη διαχείριση γνώσης χάρη στην ταχύτητα, την αναλυτική της δύναμη, τις προβλεπτικές της δυνατότητες, τη βελτίωση της προσβασιμότητας και τη δυνατότητα αυτοβελτίωσης. Έτσι, η AI αναδεικνύεται ταχύτατα ως ακρογωνιαίος λίθος στον τομέα της διαχείρισης γνώσης.

Στον πυρήνα της, η σημασία της AI στη διαχείριση γνώσης έγκειται στην ικανότητά της να επεξεργάζεται και να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων, ξεπερνώντας τις ανθρώπινες δυνατότητες. Η ταχύτητα, η ακρίβεια και οι προβλεπτικές της ικανότητες δίνουν στις επιχειρήσεις τη δυνατότητα να εντοπίζουν και να αξιοποιούν κρίσιμες πληροφορίες μέσα στα δεδομένα τους, οδηγώντας σε πιο ενημερωμένες και στρατηγικές αποφάσεις.

Επιπλέον, η AI διευκολύνει την καλύτερη πρόσβαση στην πληροφορία, διασφαλίζοντας ότι η κατάλληλη γνώση φτάνει στο σωστό άτομο τη σωστή στιγμή. Αυτή η σύμπραξη AI και διαχείρισης γνώσης εξασφαλίζει όχι μόνο αποδοτική διαχείριση δεδομένων, αλλά και ένα περιβάλλον που προάγει την καινοτομία, την ευέλικτη λήψη αποφάσεων και τη βαθύτερη κατανόηση εσωτερικών και εξωτερικών δυναμικών της αγοράς.

Οφέλη της AI στη Διαχείριση Γνώσης

Η AI μπορεί να προσφέρει πολλά πλεονεκτήματα στις επιχειρήσεις. Ας εξερευνήσουμε αναλυτικότερα τα οφέλη που μπορεί να φέρει το λογισμικό διαχείρισης γνώσης με AI στις επιχειρηματικές διαδικασίες.

Βελτιωμένη Λήψη Αποφάσεων

Τα εργαλεία με AI επιτρέπουν στις εταιρείες να λαμβάνουν πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις βάσει δεδομένων. Το λογισμικό διαχείρισης γνώσης με AI μπορεί να αναλύει σύνθετα σενάρια και να παρέχει συστάσεις, ενισχύοντας τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Εξοικονόμηση Κόστους

Όπως αναφέρθηκε, η διαχείριση γνώσης μπορεί να είναι αρκετά κουραστική. Με την αξιοποίηση συστημάτων με AI, μπορείτε να αυτοματοποιήσετε επαναλαμβανόμενες εργασίες, οδηγώντας σε μείωση λειτουργικού κόστους και καλύτερη κατανομή πόρων σε άλλες επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Αυξημένη Αποδοτικότητα

Με την ικανότητα της AI να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων με αστραπιαία ταχύτητα, μπορεί να βελτιστοποιήσει όλη τη διαδικασία διαχείρισης γνώσης, καθιστώντας την πιο αποτελεσματική και λιγότερο επιρρεπή σε ανθρώπινα λάθη.

Ενίσχυση Καινοτομίας

Η AI συμβάλλει σημαντικά στην καινοτομία εντός των οργανισμών αναλύοντας τα δεδομένα της βάσης γνώσεων και προτείνοντας αυτόνομα βελτιώσεις προσαρμοσμένες στις ανάγκες της εταιρείας. Αυτό απλοποιεί τη διαδικασία καινοτομίας και διασφαλίζει ότι οι προτεινόμενες αλλαγές είναι σχετικές και ωφέλιμες.

Βελτίωση Εξυπηρέτησης Πελατών

Η γενετική AI στη διαχείριση γνώσης μπορεί να ενισχύσει σημαντικά τις προσπάθειες εξυπηρέτησης πελατών προσφέροντας πιο γρήγορες, ακριβείς και προσωποποιημένες επιλογές.

Οι συχνότερες χρήσεις της γενετικής AI στη διαχείριση γνώσης για την εξυπηρέτηση πελατών περιλαμβάνουν chatbots με προηγμένες συνομιλιακές δυνατότητες και επιλογές αυτοεξυπηρέτησης για 24/7 υποστήριξη χωρίς επαφή. Επίσης, η AI μπορεί να δημιουργεί οδηγούς για την επίλυση συχνών προβλημάτων με βάση προηγούμενα άρθρα γνώσεων και να κατηγοριοποιεί αυτόματα αιτήματα υποστήριξης. Όλα αυτά μπορούν να ξεπεράσουν τις προσδοκίες των πελατών, να αυξήσουν τη διατήρηση πελατών και να συμβάλουν στην επιτυχία της επιχείρησής σας.

Ενισχυμένη Εξατομίκευση

Η AI χρησιμοποιεί σύνθετους αλγόριθμους για να αναλύει τη συμπεριφορά, τα ενδιαφέροντα και τις ανάγκες του χρήστη και να παρέχει εξατομικευμένη γνώση. Ιδιαίτερα τα νευρωνικά δίκτυα εντοπίζουν σχέσεις στα δεδομένα μιμούμενα τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου, παρέχοντας προσωποποιημένα αποτελέσματα όπως άρθρα γνώσεων. Αυτό το επίπεδο εξατομίκευσης βελτιώνει την εμπειρία χρηστών και πελατών.

Πιθανές Προκλήσεις της AI στη Διαχείριση Γνώσης

Όπως κάθε καινοτόμο και ισχυρό σύστημα, έτσι και η χρήση γενετικής AI στη διαχείριση γνώσης συνοδεύεται από προκλήσεις. Ας δούμε τις σημαντικότερες.

Τεχνική Πολυπλοκότητα

Ενώ η γενετική AI μπορεί να ενισχύσει σημαντικά τις διαδικασίες διαχείρισης γνώσης, η πολυπλοκότητα των τεχνολογιών AI μπορεί να φέρει προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπίσουν οι οργανισμοί. Συνηθισμένες δυσκολίες είναι η πολυπλοκότητα υλοποίησης, η ενσωμάτωση με υπάρχοντα συστήματα, η ποιότητα και η ακρίβεια των δεδομένων, καθώς και οι αυξημένες απαιτήσεις σε πόρους. Παρότι οι λύσεις με AI δεν είναι πλήρως αυτόνομες, είναι πολύπλοκες και απαιτούν υψηλή εξειδίκευση.

Ζητήματα Ιδιωτικότητας και Ασφάλειας Δεδομένων

Τα συστήματα AI απαιτούν συχνά πρόσβαση σε μεγάλους όγκους δεδομένων, κάτι που μπορεί να εγείρει ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια. Για παράδειγμα, ένα AI σύστημα στη διαχείριση γνώσης σε νοσοκομείο θα χρειαστεί πρόσβαση σε ευαίσθητα ιατρικά δεδομένα. Αν δεν προστατευτούν σωστά, μπορεί να είναι ευάλωτα σε παραβιάσεις, με σοβαρές νομικές και φήμης συνέπειες.

Κίνδυνος Εξάρτησης από την AI

Η υπερβολική εξάρτηση από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να οδηγήσει σε έλλειψη ανθρώπινης επίβλεψης και κριτικής σκέψης. Αν μια εταιρεία βασίζεται αποκλειστικά σε AI για διαχείριση γνώσης, σημαντικές πληροφορίες που απαιτούν ανθρώπινη διαίσθηση και εμπειρία μπορεί να παραβλεφθούν. Επίσης, αν το σύστημα AI αποτύχει ή κάνει λάθος, ενδέχεται να μην υπάρχει εναλλακτικό σχέδιο.

Πώς να Μετριάσετε τους Κινδύνους των Συστημάτων με AI

Ακολουθούν ορισμένες συμβουλές για τη μείωση των κινδύνων που συνδέονται με τις πλατφόρμες διαχείρισης γνώσης με AI:

• Επενδύστε σε εξειδικευμένους επαγγελματίες AI και εκπαιδεύστε το υπάρχον προσωπικό – Εξασφαλίστε ότι το προσωπικό σας αισθάνεται ικανό να χρησιμοποιήσει τα νέα εργαλεία AI και ότι υπάρχουν έμπειροι επαγγελματίες για την επίλυση προβλημάτων.
• Σχεδιάστε στρατηγικές για συνολική βελτίωση και προεπεξεργασία της ποιότητας των δεδομένων – Ορίστε μια συστηματική προσέγγιση για να διασφαλίσετε ότι τα δεδομένα είναι ακριβή και συνεπή. Εφαρμόστε διαδικασίες τυποποίησης και παρακολουθήστε τα δεδομένα τακτικά για να αποφύγετε κενά γνώσης και υποβάθμιση της ποιότητας.
• Διεξάγετε ενδελεχή έρευνα και πιλοτικά έργα πριν την πλήρη υλοποίηση – Ερευνήστε και δοκιμάστε το νέο σύστημα προτού το χρησιμοποιήσετε σε παραγωγικό περιβάλλον.
• Επιλέξτε λύσεις AI που ευθυγραμμίζονται με τους στόχους και τις τεχνικές δυνατότητες του οργανισμού – Μην υπερβάλλετε τις δυνατότητες σας. Αξιολογήστε τις ανάγκες, τους στόχους και τις τεχνικές δυνατότητές σας για να αποφύγετε την υπερφόρτωση ή το υπερβολικό κόστος.
• Καθιερώστε και τηρήστε αυστηρά πρωτόκολλα για συνεχή συντήρηση, ενημερώσεις και ηθικές πρακτικές, ώστε να προληφθούν παραβιάσεις και προβλήματα ιδιωτικότητας στον κύκλο ζωής της AI. Δώστε προτεραιότητα στην ασφάλεια, την ιδιωτικότητα και τη συμμόρφωση με κρυπτογράφηση δεδομένων, τακτικές αξιολογήσεις κινδύνου και συνεχείς ελέγχους συμμόρφωσης. Έτσι διασφαλίζεται η προστασία των δικών σας και των χρηστών σας δεδομένων.
• Δώστε προτεραιότητα στην ασφάλεια, ιδιωτικότητα και συμμόρφωση σε όλο τον κύκλο ζωής της AI – Εστιάστε σε μέτρα όπως η κρυπτογράφηση, οι τακτικές αξιολογήσεις κινδύνου και οι συνεχείς έλεγχοι συμμόρφωσης για την προστασία των δεδομένων.
• Επικεντρωθείτε στην εκπαίδευση χρηστών και στη διαχείριση αλλαγών για ομαλή υιοθέτηση – Η υιοθέτηση ενός νέου (και μάλιστα σύνθετου) συστήματος όπως μια πλατφόρμα διαχείρισης γνώσης με AI απαιτεί εκπαίδευση όλων των χρηστών και σωστή διαχείριση αλλαγών ώστε να αποφεύγονται κενά γνώσης και να διασφαλίζεται η ομαλή ενσωμάτωση.

Παραδείγματα Χρήσης AI στη Διαχείριση Γνώσης

Αφού καλύψαμε τη θεωρία, ας δούμε μερικά πραγματικά παραδείγματα της AI στη διαχείριση γνώσης.

Ευφυή Chatbots

Ένα από τα πιο εμφανή παραδείγματα γενετικής AI στη διαχείριση γνώσης είναι η χρήση ευφυών chatbots. Αυτοί οι εικονικοί βοηθοί με AI αλληλεπιδρούν φυσικά και ανθρώπινα με τους χρήστες, παρέχοντας άμεσες απαντήσεις, καθοδηγώντας τους σε σύνθετες διαδικασίες και μαθαίνοντας από το ιστορικό αλληλεπιδράσεων για καλύτερη απόδοση στο μέλλον.

Χαρακτηριστικό παράδειγμα εταιρείας που χρησιμοποιεί ευφυή chatbots είναι η IBM με την πλατφόρμα Watson AI. Fun fact: Το Watson της IBM έχει συμμετάσχει και κερδίσει επανειλημμένα στο Jeopardy!

Εμπλουτισμένες Βάσεις Γνώσεων

Οι βάσεις γνώσεων με AI είναι κεντρικά αποθετήρια πληροφοριών με πρόσθετες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης. Οι λειτουργίες που προσφέρει η AI διαφέρουν ανά σύστημα, αλλά συνολικά συμβάλλουν σε πιο ολοκληρωμένες, αυτοματοποιημένες και εύκολες στη χρήση εσωτερικές και εξωτερικές βάσεις γνώσεων.

Ένα καλό παράδειγμα είναι το LiveAgent AI Assist — μια βάση γνώσεων που δημιουργεί αυτόματα άρθρα από αιτήματα και προηγούμενες επικοινωνίες πελατών.

Προηγμένες Λειτουργίες Αναζήτησης

Η AI μπορεί να διασχίσει τεράστιους όγκους δεδομένων για να βρει με ακρίβεια τις πληροφορίες που χρειάζεστε. Χρησιμοποιεί επεξεργασία φυσικής γλώσσας για να κατανοεί την ανθρώπινη γλώσσα, κάνοντας την αναζήτηση γνώσης πιο διαισθητική και ακριβή. Οι έξυπνες δυνατότητες αναζήτησης της AI καταργούν τα εμπόδια για τους εργαζόμενους στη γνώση και τους επιτρέπουν να εργάζονται πιο αποδοτικά.

Στην πράξη, το Einstein της Salesforce είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα AI-υποστηριζόμενης αναζήτησης.

Διαδραστική Περιήγηση

Όταν οι πελάτες ή οι agents αλληλεπιδρούν με βάση γνώσεων με AI, μπορούν να χρησιμοποιούν prompts για να περιηγηθούν στο υπάρχον περιεχόμενο. Αυτό επιτρέπει στοχευμένη πλοήγηση σε σχέση με την απλή πληκτρολόγηση λέξεων-κλειδιών στη γραμμή αναζήτησης.

Αυτές τις δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης θα τις βρείτε στη βάση γνώσεων του LiveAgent με τη λειτουργία Smart Search.

Προγνωστική Ανάλυση

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί προηγμένους αλγόριθμους και τεχνικές μηχανικής μάθησης για να κάνει προβλέψεις για μελλοντικά αποτελέσματα βάσει ιστορικών δεδομένων και μοτίβων. Η προγνωστική ανάλυση με AI αποτελεί κρίσιμη λύση για διαδικασίες όπως η διαχείριση πόρων, η πρόβλεψη απάτης, η ανάλυση τάσεων, η εκτίμηση ρίσκου και η πρόβλεψη αποχώρησης πελατών.

Ένα γνωστό παράδειγμα προγνωστικής ανάλυσης είναι το Netflix, που χρησιμοποιεί προγνωστικά analytics στη μηχανή συστάσεων για να προβλέπει τη συμπεριφορά χρηστών και να προτείνει ταινίες και σειρές.

Εργαλεία Λήψης Αποφάσεων

Η διαχείριση γνώσης με AI σε επίπεδο επιχείρησης επιτρέπει τη λήψη πιο τεκμηριωμένων αποφάσεων. Το λογισμικό διαχείρισης γνώσης με AI μπορεί να αναλύει πολύπλοκα σενάρια και να προτείνει λύσεις, ενισχύοντας έτσι τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Για παράδειγμα, το plugin URLsLab για WordPress χρησιμοποιεί AI για να αναλύει μεγάλες ποσότητες δεδομένων του site και να προτείνει ανεξάρτητα στοιχεία, όπως σχετικά άρθρα, clusters περιεχομένου, ακόμα και να δημιουργεί νέο περιεχόμενο αυτόματα.

Πώς Ενσωματώνει το LiveAgent την AI στη Διαχείριση Γνώσης;

Η ομάδα του LiveAgent εργάζεται εντατικά για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στο υπάρχον σύνολο λειτουργιών και σε διάφορες πτυχές της διαχείρισης γνώσης. Οι λειτουργίες διαχείρισης γνώσης θα ενισχυθούν με νέα AI-υποστηριζόμενη βάση γνώσεων και το Smart Search, που αξιοποιούν την AI για πιο απρόσκοπτη και αποδοτική εμπειρία για τους χρήστες.

Η AI-υποστηριζόμενη βάση γνώσεων του LiveAgent μπορεί να δημιουργεί αυτόματα άρθρα γνώσεων με βάση τα αιτήματα υποστήριξης πελατών και τις προηγούμενες επικοινωνίες, ενώ το Smart Search απαντά σε ερωτήσεις πελατών βάσει υπαρχόντων άρθρων γνώσης.

Οφέλη για τους Τελικούς Χρήστες

Ίσως αναρωτιέστε πώς θα ωφεληθούν οι τελικοί χρήστες από αυτές τις λειτουργίες. Ας εξηγήσουμε.

Πρώτον, η AI-υποστηριζόμενη Βάση Γνώσεων μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο και πόρους στις επιχειρήσεις αυτοματοποιώντας τη δημιουργία άρθρων. Έτσι, οι επιχειρήσεις μπορούν να εστιάσουν στην κύρια λειτουργία τους αντί να αφιερώνουν χρόνο στη συγγραφή άρθρων γνώσης χειροκίνητα.

Δεύτερον, το Smart Search μπορεί να αυξήσει την ικανοποίηση των πελατών, δίνοντας γρήγορες και ακριβείς απαντήσεις στις ερωτήσεις τους. Αυτό οδηγεί σε καλύτερη εμπειρία πελάτη, μεγαλύτερη αφοσίωση και ενδεχομένως περισσότερες πωλήσεις.

Επιπλέον, οι λειτουργίες αυτές βοηθούν στην απλοποίηση των διαδικασιών υποστήριξης πελατών, αυξάνοντας την αποδοτικότητα. Αυτό συνεπάγεται εξοικονόμηση κόστους, καθώς οι επιχειρήσεις μπορούν να διαχειρίζονται αιτήματα πιο γρήγορα και με λιγότερους πόρους.

Τέλος, με τη χρήση AI για τη διαχείριση γνώσης, οι επιχειρήσεις διασφαλίζουν ότι η υποστήριξη πελατών είναι πάντα ενημερωμένη και σχετική. Αυτό συμβάλλει στη διατήρηση της ανταγωνιστικότητας, αφού μπορούν να ανταποκρίνονται άμεσα σε αλλαγές και νέες τάσεις.

Συνολικά, οι λειτουργίες αυτές, μαζί με άλλες AI-υποστηριζόμενες δυνατότητες, θα βελτιώσουν σημαντικά και θα επεκτείνουν τις δυνατότητες του LiveAgent.