Een beginnersguide voor generatieve AI voor bedrijven
Generatieve AI biedt ondersteuning bij het stroomlijnen van workflows, en bij het verbeteren van klantenservice en de prestaties van supportmedewerkers. Lees in onze guide hoe je deze AI-gedreven tools kunt gebruiken.
Door Hannah Wren, Geschreven door een medewerker van Zendesk
Laatst gewijzigd 25 juli 2024
Je kunt het je nauwelijks voorstellen, maar dertig jaar geleden leek internet wel iets uit een sciencefictionverhaal. In slechts enkele decennia is het echter uitgegroeid tot een veelgebruikte tool, met meer dan 5 miljard wereldwijde gebruikers. Door recente technologische doorbraken heeft het grote publiek nu ook toegang tot generatieve AI, waardoor het nog sneller aan populariteit wint dan destijds het internet.
Volgens het Zendesk Customer Experience Trends-rapport 2023 gelooft 65 procent van de bedrijfsleiders dat de AI die ze gebruiken steeds natuurlijker en menselijker aanvoelt. Wij verwachten dat dit alleen maar beter zal worden. Nu steeds meer bedrijven generatieve AI beginnen te gebruiken om hun klantenservice en de werknemerservaring te verbeteren, is het belangrijk om te begrijpen hoe je de kracht van deze nieuwe AI-gedreven technologie optimaal kunt benutten.
In deze uitgebreide guide beschrijven we de soorten, toepassingen, voorbeelden, voordelen en uitdagingen van generatieve AI, zodat je je algehele klantervaring nu en in de toekomst kunt optimaliseren.
Inhoudsopgave:
- Wat is generatieve AI?
- Hoe werkt generatieve AI?
- Wie gebruikt generatieve AI?
- Traditionele AI versus generatieve AI: wat is het verschil?
- Soorten generatieve AI-modellen
- Wat zijn enkele populaire toepassingen van generatieve AI?
- De voordelen van generatieve AI
- De uitdagingen voor generatieve AI
- Hoe gebruik ik generatieve AI voor klantenservice?
- Veelgestelde vragen
Wat is generatieve AI?
Generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) is een AI-gedreven technologie die gebruikmaakt van uitgebreide informatiebibliotheken om nieuwe dingen te genereren, zoals verhalen, foto’s, video’s, muziek en softwarecode.
Forrester geeft een meer technische definitie van generatieve AI, en beschrijft het als “een verzameling technologieën en technieken die gebruikmaken van een zeer grote database met gegevens, inclusief grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-3, om nieuwe inhoud te genereren.”
Hoe werkt generatieve AI?
Generatieve AI gebruikt algoritmen gebaseerd op zelflerende systemen om grote datasets te analyseren. Op die manier kan kunstmatige intelligentie een heleboel bestaande informatie over een onderwerp analyseren, zodat het kan leren en patronen en structuren kan vinden. Op basis van wat het van deze gegevens leert, kan generatieve AI nieuwe, originele inhoud creëren.
Je kunt bijvoorbeeld ChatGPT (de populaire generatieve AI-chatbot op basis van tekst-naar-tekst van OpenAI) vragen om in het Engels een sonnet te schrijven over de gevoelens van Luke Skywalker over zijn vader (Darth Vader), in Shakespeareaanse jambische pentameters. ChatGPT verzamelt snel relevante informatie op internet over de Star Wars-saga en de sonnetten van William Shakespeare en produceert direct nieuwe inhoud op basis van de opgegeven parameters.
En ja, we hebben deze vraag ook echt aan ChatGPT gesteld. Hier is het resultaat:
“Upon the starry canvas of my fate,
A revelation dark did cast its shade,
In shadows deep, a truth I did berate,
My father, once a Jedi, now betrayed.
In crimson mask, he sought to rule the skies,
With heavy breath, he walked a twisted path,
Yet in his heart, a shred of good beliefs,
A conflict fierce, an inner war's cruel math.
O father, kin by blood, but not by deed,
Thy presence haunts my dreams, my waking days,
A legacy of darkness, dark indeed,
But hope persists, a light in Sith's malaise.
Though Vader's grip on me is strong and tight,
My love, my faith, may yet redeem the knight.”
Wie gebruikt generatieve AI?
Bedrijven van alle groottes (starters, kleine bedrijven, middelgrote bedrijven en grote ondernemingen) gebruiken generatieve AI op verschillende manieren. Zo gebruiken ze het voor het stroomlijnen en verbeteren van klantenservice, sales, marketing, IT, ontwikkeling en hr, en om teams te trainen. Enkele voorbeelden van use cases met generatieve AI zijn:
- De bestaande vaardigheden van supportmedewerkers verbeteren met behulp van AI
- Grote hoeveelheden gegevens analyseren voor nauwkeuriger scoren van leads en salesprognoses voor salesteams
- Het personaliseren van marketingcommunicatie
- Het optimaliseren van datacenteractiviteiten voor IT-afdelingen
- Het genereren van code voor softwareontwikkelaars
- Het creëren en bijwerken van interne inhoud en documenten voor hr-afdelingen
- Het stroomlijnen van onboarding en trainen van supportmedewerkers
Deze voorbeelden van generatieve AI zijn slechts het topje van de ijsberg. Naarmate generatieve AI meer mainstream wordt, zullen bedrijven steeds betere manieren vinden om het te implementeren.
Traditionele AI versus generatieve AI: wat is het verschil?
| Traditionele AI | Generatieve AI | |
|---|---|---|
| Doel | Taakspecifiek en op regels gebaseerd | Inhoud genereren |
| Leren | Gebruikt voorgedefinieerde programmering | Identificeert patronen uit grote datasets |
| Output | Taakspecifiek | Nieuwe inhoud of datasamples |
Het verschil tussen traditionele AI en generatieve AI is dat traditionele AI zelflerende systemen, vooraf gedefinieerde regels en geprogrammeerde logica gebruikt om specifieke taken uit te voeren, terwijl generatieve AI leert van grote datasets om inhoud te creëren die van mensen afkomstig lijkt. Bijvoorbeeld:
- Traditionele AI kan ticketsystemen efficiënter maken door het sentiment, het doel en de taal van service-aanvragen van klanten te identificeren en ze automatisch naar de juiste supportmedewerker te routeren op basis van vooraf bepaalde criteria (zoals expertise, capaciteit en beschikbaarheid).
Generatieve AI verhoogt de productiviteit van supportmedewerkers door ze intelligente schrijftools te bieden, waardoor teams aanvragen efficiënter kunnen afhandelen en consistente support kunnen bieden.
Bedrijven kunnen zowel traditionele als generatieve AI gebruiken om gegevens te analyseren. Traditionele AI kan onderbouwde voorspellingen doen op basis van gegevens, terwijl generatieve AI ook nieuwe gegevens kan creëren op basis van de aangeleverde datasets. Generatieve AI kan zich ook aanpassen aan de context en unieke, creatieve inhoud produceren.
Generatieve AI vs. zelflerende systemen
Het verschil tussen zelflerende systemen en generatieve AI is dat zelflerende systemen niet beperkt zijn tot generatieve taken. Beide soorten AI leren van patronen die gevonden worden in grote datasets en interacties, maar zelflerende systemen doen voorspellingen of creëren classificaties en genereren geen nieuwe inhoud.
Soorten generatieve AI-modellen
Generatieve AI heeft verschillende use cases, wat betekent dat er veel verschillende soorten generatieve modellen bestaan. Hier volgen enkele van de meest voorkomende soorten generatieve AI-modellen.
.png)
Generative adversarial networks
Generative adversarial networks (GAN’s) werken door twee verschillende lerende computers (neurale netwerken genaamd) te trainen met dezelfde datasets, zodat na verloop van tijd steeds realistischere inhoud gegenereerd wordt.
De twee netwerken, die de “generator” en de “discriminator” worden genoemd, concurreren met elkaar en stimuleren elkaar om voortdurend betere inhoud te produceren. Zodra het GAN dezelfde informatie ontvangt, creëert de generator een datasample (zoals een afbeelding of tekst) op basis van de trainingsgegevens. De discriminator analyseert vervolgens wat de generator heeft gemaakt en bepaalt of het echte of gegenereerde gegevens zijn.
GAN’s zijn als twee spelers die het tegen elkaar opnemen tijdens een spel. Laten we R2-D2 en C-3PO, de robots uit Star Wars, als voorbeeld van twee spelers nemen.
Het spel bestaat uit R2-D2 (de generator) die afbeeldingen maakt van Ewoks, de Millennium Falcon en andere dingen uit het Star Wars-universum. C-3PO (de discriminator) onderzoekt deze beelden en beslist of ze echt of nep lijken, net zoals een Jedi een lichtzwaard inspecteert om te zien of deze echt is.
Hoe langer ze het spel spelen, hoe beter R2-D2 wordt in het realistisch maken van de beelden, gebaseerd op de feedback van C-3PO.
Transformatoren
Op transformatoren gebaseerde generatieve AI-modellen zijn neurale netwerken die gebruikmaken van deep learning (algoritmen om patronen te vinden in grote hoeveelheden data), waarmee ze nieuwe tekst voorspellen op basis van opeenvolgende gegevens. Transformatoren kunnen context leren en een bepaald type invoer “transformeren” in een ander type uitvoer om tekst te genereren die afkomstig lijkt van mensen, en om vragen te beantwoorden.
Denk bijvoorbeeld aan de functie voor automatische suggesties op messaging-apps. Stel dat Han Solo prinses Leia een tekstbericht wil sturen. Als hij begint te typen, voorspelt generatieve AI het volgende woord en worden hem macro’s geboden (voorgestelde tekst) die hij snel kan selecteren, zodat niet elk woord helemaal getypt hoeft te worden.
Han zou bijvoorbeeld kunnen typen; “May the” waarna de generatieve AI zou kunnen suggereren; “force be with you.”
Variational autoencoders
Variational autoencoders (VAE’s) zijn generatieve modellen die invoergegevens coderen, de gegevenspunten vereenvoudigen en optimaliseren, en ze vervolgens opslaan in een verborgen opslagruimte die “latente ruimte” wordt genoemd. Wanneer er om de gegevens wordt gevraagd, worden deze uit de latente ruimte gehaald, waarna ze gereconstrueerd worden zodat ze op hun oorspronkelijke vorm lijken. VAE’s maken vaak gebruik van generatieve AI om afbeeldingen en teksten te creëren.
Stel je Yoda voor, een machtige Jedi-meester die de Force gebruikt om afbeeldingen te transformeren naar gecodeerde tekst op rollen. Hij transporteert deze vervolgens onmiddellijk naar een afgesloten kist op de afgelegen planeet Dagobah, waarna hij ze op verzoek weer terug naar de oorspronkelijke afbeeldingen transformeert.
Stel dat je Yoda een afbeelding van Chewbacca geeft. Yoda kan er een gecodeerde rol van maken en die veilig bewaren in zijn kist op Dagobah. Een paar dagen later vraag je Yoda om de foto. Hij gebruikt opnieuw de Force om toegang te krijgen tot de rol en de foto terug te brengen naar zijn oorspronkelijke vorm.
Op stromen gebaseerde modellen
Op stromen gebaseerde modellen importeren complexe dataverdelingen en transformeren ze in eenvoudige verdelingen. Dit type model wordt meestal gebruikt voor het genereren van afbeeldingen.
Stel dat de jonge Anakin Skywalker een set bouwstenen heeft en dat elk blok een andere kleur heeft. Als Anakin de blokken zo wil rangschikken dat er een patroon ontstaat, kan hij ze in een willekeurige positie zetten, maar moet hij er wel voor zorgen dat het patroon altijd hetzelfde aantal blokken heeft. Met een op stromen gebaseerd model kan Anakin nieuwe patronen maken of bestaande patronen verfijnen en er tegelijkertijd voor zorgen dat de Force (of het aantal blokken) altijd in balans is.
Recurrent neural networks
Recurrent neural networks (RNN’s) worden gebruikt om gegevensreeksen te verwerken en te genereren. Door met gegevensreeksen te trainen, genereert een RNN nieuwe reeksen die lijken op de geleerde gegevens. RNN’s voorspellen wat er volgt in een reeks op basis van wat er in eerdere reeksen is gebeurd. Het generatieve AI-model achter Siri en Google Voice search bestaat uit RNN’s.
Stel je voor dat prinses Leia en Wicket de Ewok een balletje aan het overgooien zijn in het bos van Endor. Telkens als Leia de bal gooit vangt Wicket hem moeiteloos. Wicket weet de bal consequent te vangen, omdat hij het pad van de bal heeft geleerd te anticiperen en kan voorspellen waar de bal zal landen op basis van alle eerdere worpen (sequenties).
Ontdek wat er nieuw is op gebied van generatieve AI
Bekijk de hoogtepunten van de nieuwste release van Zendesk AI. Tijdens ons wereldwijde evenement bespreken we nieuwe mogelijkheden voor generatieve AI en hoe deze van invloed zijn op de klant- en werknemerservaring en het beveiligen van gegevens.
Wat zijn enkele populaire toepassingen van generatieve AI?
Hoe meer we leren en hoe beter we de voordelen van geavanceerde AI voor klantenservice begrijpen, hoe meer nieuwe toepassingen van generatieve AI er verschijnen. Deze populaire apps met generatieve AI zijn de beste die voortgekomen zijn uit software met kunstmatige intelligentie.
De voordelen van generatieve AI
Generatieve AI biedt talloze voordelen, vooral voor klantenserviceteams. Hier volgen enkele van de meest voorkomende voordelen.
Een betere klantervaring
Met generatieve AI kunnen je klantenserviceteams een betere klantervaring leveren. Zo kunnen ze grote hoeveelheden aanvragen tijdens piekuren afhandelen dankzij snelle, geautomatiseerde antwoorden op vragen van klanten, tools voor messaging en chatbotsoftware.
Generatieve AI kan natuurlijk aanvoelende, gepersonaliseerde gesprekken met accurate informatie produceren. Dit leidt tot een betere klantervaring, hogere klanttevredenheidsscores (CSAT) en loyalere klanten. Generatieve AI kan ook talen herkennen en support bieden in meerdere talen, zodat er 24/7 wereldwijd klantenservice geboden kan worden.
Productievere en efficiëntere supportmedewerkers
Stroomlijn workflows en maak het werk van supportmedewerkers eenvoudiger met generatieve AI-tools. Generatieve AI kan eenvoudige taken afhandelen, zodat supportmedewerkers zich kunnen richten op complexere zaken. Hier volgen een aantal manieren om generatieve AI te gebruiken, zodat de productiviteit en efficiëntie van supportmedewerkers verhoogd kan worden:
- Tickets samenvatten: Genereer samenvattingen van tickets, zodat supportmedewerkers problemen sneller begrijpen en vlot kunnen reageren.
- Geavanceerde bots: Voorkom tickets met bots die datagestuurde suggesties bieden voor snelle, gespreksgerichte support.
- Inhoud aanmaken: Automatiseer en stroomlijn het proces van het maken van inhoud, zodat supportmedewerkers dat niet hoeven te doen.
Zendesk biedt bijvoorbeeld generatieve AI in de uniforme omnichannel workspace voor agents. Zendesk maakt, in samenwerking met OpenAI, gebruik van de kracht van generatieve AI om de productiviteit van supportmedewerkers te verhogen. Dit doen we door het mogelijk te maken op grote schaal inhoud aan kennisbanken toe te voegen. Generatieve AI kan ook lange tickets samenvatten voor supportmedewerkers, en korte reacties op klantaanvragen binnen enkele seconden omzetten in volledig uitgewerkte antwoorden.
Lagere kosten voor support
Dankzij AI op de werkplek kunnen klantenserviceteams meer doen met minder. Met generatieve AI kun je tijd en kosten besparen door het voorkomen van tickets, het stroomlijnen van workflows en het automatiseren van terugkerende taken. Zo blijft de ticketwachtrij beheersbaar en kunnen supportmedewerkers zich richten op complexere problemen, terwijl ze evenveel of meer klanten kunnen helpen.
Managementteams kunnen met behulp van generatieve AI ook zinvollere inzichten verzamelen in welke soorten vragen en problemen van klanten geautomatiseerd kunnen worden. GenAI kan snel gebreken op gebied van automatisering laten zien en aanbevelen doen die nuttig kunnen zijn voor supportmedewerkers en de bedrijfsvoering.
Zo kun je bijvoorbeeld een melding krijgen als een hoog percentage klanten contact opneemt over het resetten van hun wachtwoord of het volgen van bestellingen, zodat supportteams dit soort vragen kunnen doorsturen naar een bot. Beheerders kunnen dan automatiseringen opstellen, waardoor bedrijven tijd en geld besparen.
De uitdagingen voor generatieve AI
Generatieve AI kan veel voordelen bieden en bedrijven helpen om een uitdagende tijd te doorstaan. Maar met zoveel nieuwe technologie kunnen er ook onverwachte dingen gebeuren. Hier noemen we een aantal zaken waar je rekening mee moet houden bij het implementeren van generatieve AI.
Vertekende, verouderde of onbetrouwbare informatie
Generatieve AI-systemen creëren inhoud op basis van de gegevens waarmee ze getraind zijn. Dit kan bevooroordeelde, verouderde of onbetrouwbare gegevens opleveren. Het is belangrijk om gegevensbronnen door te lichten en te valideren om te bevestigen dat je generatieve AI-toepassing betrouwbare informatie verzamelt. Creëer processen en richtlijnen waarmee je onjuiste gegevens kunt opsporen en verwijderen uit je datasets, en controleer en beoordeel inhoud regelmatig om er zeker van te zijn dat alle informatie feitelijk en onbevooroordeeld is.
Zendesk onderwerpt zijn AI bijvoorbeeld aan strenge kwaliteitscontroles en stelt deze pas daarna beschikbaar aan klanten. Elke voorspelling of suggestie van AI moet een bepaalde betrouwbaarheidsdrempel overschrijden voordat deze wordt gebruikt voor geautomatiseerde processen.
Hallucinaties van generatieve AI
Toepassingen met Generatieve AI worden getraind om gebruikers zo betrouwbaar mogelijk te beantwoorden. Dergelijke tools kunnen soms echter compleet verkeerde informatie of onnauwkeurige resultaten produceren die “hallucinaties” worden genoemd.
Er is sprake van een hallucinatie als de toepassing met generatieve AI onjuiste of irrelevante informatie geeft die geen verband houdt met de dataset op basis waarvan het is getraind. Simpel gezegd betekent dit dat het AI-model nieuwe inhoud creëerde op basis van feiten en daar zijn eigen creatieve interpretatie aan toevoegde, wat resulteerde in foute informatie. Dit komt niet vaak voor, maar kan resulteren in verkeerde informatie of ongepaste inhoud.
Zorgen over baanverlies
Hoewel de implementatie van generatieve AI bedoeld is voor het verbeteren van productiviteit en vaardigheden, kan het zijn dat werknemers zich hierdoor zorgen gaan maken over hun baan. Generatieve AI helpt met het automatiseren van taken, maar een echte menselijke band (een cruciaal element van klantenservice) kan het niet bieden.
Consumenten die met een probleem of vraag zitten hebben graag de mogelijkheid om met een mens te spreken. Volgens een recente peiling zegt 81 procent van de consumenten dat toegang tot een supportmedewerker cruciaal is om het vertrouwen in een bedrijf te behouden als er problemen optreden met AI-gedreven klantenservice. Zendesk zorgt altijd voor menselijk toezicht, zodat AI op de juiste manier wordt gebruikt en klanten de service krijgen die ze verwachten.
Hoe gebruik ik generatieve AI voor klantenservice?
Dankzij AI voor klantenservice is het gemakkelijk voor je supportteam om een uitmuntende klantervaring te bieden met menselijk aanvoelende interacties. Hier volgen een paar manieren om generatieve AI te gebruiken voor klantenservice.
Opschalen van selfservice
De mogelijkheden om je selfservice te verbeteren zijn praktisch eindeloos met generatieve AI. Hier volgen enkele manieren om deze technologie te gebruiken om selfservice op te schalen:
Stroomlijn en verbeter de inhoud van je kennisbank door het aanmaken van helpcenterartikelen te automatiseren.
Geef teams die inhoud voor je helpcenter maken een bron van creativiteit met suggesties en aanbevelingen.
Maak klantinteracties met bots natuurlijker en menselijker door je kennisbank te gebruiken om antwoorden op te stellen.
Met Zendesk AI kun je bijvoorbeeld de toon van je helpcenterartikelen aanpassen om ze vriendelijker of formeler te laten klinken. Zo zorg je ervoor dat de inhoud aansluit bij je publiek en dat je een samenhangende toon houdt in je kennisbank. Je kunt ook bots inzetten om selfservice aan te bieden over onderwerpen die vaak terugkomen in klantvragen.
Prestaties van bots optimaliseren
Voor generatief opgestelde vragen wordt informatie uit een bestaande kennisbank gebruikt, zodat je geen nieuwe antwoorden hoeft te ontwikkelen. Zo kun je sneller en efficiënter bots bouwen, en de klantervaring verbeteren door nauwkeuriger antwoord te geven.
Daarnaast maken vooraf getrainde bots gebruik van doelsuggesties. Deze functie laat zien welke vragen klanten vaak stellen, zodat beheerders antwoorden voor die doelen kunnen opstellen om zo de algehele prestaties van de bot te verbeteren. Dit levert ook een aanzienlijke tijdsbesparing op en helpt teams om bots eenvoudig op te schalen. Je kunt zelfs een persoonlijkheid creëren voor je bots, zodat ze een consistente stem krijgen in lijn met de uitstraling van je merk.
De vaardigheden van supportmedewerkers verbeteren
Generatieve AI kan de vaardigheden van je supportmedewerkers aanvullen door taken uit te voeren zoals het samenvatten van tickets. GenAI kan supportmedewerkers snel een samenvatting van een ticket geven, zodat ze niet het hele gesprek hoeven te lezen om een probleem te begrijpen. Dit is vooral handig voor belangrijke of geëscaleerde gesprekken waarbij snel actie moet worden ondernomen.
Generatieve AI kan ook worden gebruikt om transcripties van oproepen samen te vatten. Zendesk biedt bijvoorbeeld Voice AI, dat OpenAI gebruikt om transcripties van oproepen te dicteren en op te slaan in tickets. Hierdoor zijn oproepen volledig doorzoekbaar en gemakkelijk terug te vinden.
Dankzij verbeterde schrijftools kan er gemakkelijk inhoud voor helpcenters worden geproduceerd. Aan de hand van slechts een paar steekwoorden kan generatieve AI een volledig artikel schrijven in de gevraagde stijl en toon.
Supportmedewerkers gemakkelijk onboarden en trainen
Dezelfde functies die gebruikt worden om de ervaring van supportmedewerkers verbeteren, kunnen ook het onboarden en trainen van nieuwe werknemers versnellen. Nieuwe teamleden krijgen door ticketsamenvattingen de meest relevante gespreksinformatie, waardoor ze minder tijd nodig hebben om te leren.
Nieuwe supportmedewerkers kunnen ook hulp krijgen bij het formuleren van antwoorden. Stel dat een nieuwe supportmedewerker het retourbeleid van zijn bedrijf nog moet leren en hulp wil bij het juist beantwoorden van een klant. De medewerker kan een paar woorden typen, waarna generatieve AI de rest van de zin voorspelt en de lege plekken invult met de juiste informatie. Supportmedewerkers kunnen ook hun reacties markeren en de toon van het hele bericht aanpassen.
Met deze generatieve AI-tools kunnen bedrijven de trainingstijd verkorten en supportmedewerkers sneller inwerken.
Veelgestelde vragen
De toekomst van generatieve AI
Door alle hype rond generatieve AI is het moeilijk om er niet enthousiast over te worden. Het is echter van cruciaal belang om een plan van aanpak op te stellen, zodat je nu en in de toekomst kunt blijven profiteren van de voordelen van generatieve AI.
Ontdek in onze guide voor geavanceerde AI voor klantenservice hoe je de kracht van AI optimaal kunt benutten. Wie nu generatieve AI implementeert, kan daar de komende jaren van profiteren. . .