Ingewikkelde klantvraag? Hoe interne AI-systemen helpen snel antwoord te vinden

Sinds jaar en dag worstelen grote organisaties met uitdagingen om hun personeel soepel en vlekkeloos van de juiste informatie te voorzien. Een intern AI-systeem kan een oplossing bieden om medewerkers snel van informatie te voorzien.

Ga naar een grote bouwmarkt, bel de zakelijke helpdesk van een telecomprovider of bezoek een nationale winkelketen, en stel eens een ingewikkelde vraag over een specifiek product. De kans is groot dat medewerkers het antwoord niet uit hun hoofd weten, maar moeten opzoeken in een systeem. Dat is niet verwonderlijk: de hoeveelheid beschikbare informatie binnen dit soort bedrijven is enorm, de omloopsnelheid in personeel is hoog en medewerkers hebben wel wat meer te leren dan alleen feitenkennis over producten.

Bedrijven borgen zulke informatie in kennisbanken, informatieplatforms of andere digitale naslagwerken. Informatie opzoeken in zulke systemen kost echter tijd. Ben je als medewerker niet heel ervaren, of is het desbetreffende systeem niet heel erg slim ingericht, dan slaagt de zoektocht bovendien vaak niet. In het slechtste geval worden klanten daardoor verkeerd of niet geïnformeerd, krijgen of behouden ze geen vertrouwen in je merk, en gaan ze niet tot aankoop over. In het betere geval duren klantgesprekken niettemin onnodig lang, lopen wachttijden op en neemt de productiviteit een duik.

Ondermaatse informatiebeschikbaarheid kost een fortuin

Bedrijven met meer dan 100.000 medewerkers lijden gemiddeld 62,4 miljoen dollar per jaar schade wegens slecht geïnformeerde medewerkers. Het gaat om directe schade in de vorm van gemiste omzet die ontstaat doordat medewerkers hun klanten niet goed kunnen helpen. De indirecte schade van slechte informatiebeschikbaarheid is nog omvangrijker: Fortune-500-bedrijven waren in 2019 gemiddeld 1,2 miljard dollar per jaar kwijt als gevolg van slechte communicatie en ondermaatse informatiebeschikbaarheid.

Het gaat dan om personeel – zoals accountmanagers en binnendienstmedewerkers – dat onvoldoende in staat is om de juiste informatie te vinden op het moment dat die nodig is in hun klantinteractie. Die informatie staat verspreid in allerlei systemen en documenten: een wirwar waarin elke dag opnieuw een belangrijk deel van het personeel zijn weg eenvoudigweg niet vindt.

Geen informatieprobleem, maar communicatieprobleem

Informatie waar een klant om vraagt is bij de meeste bedrijven wel degelijk ergens binnen de organisatie aanwezig. Medewerkers slagen er echter niet in deze kennis altijd uit het systeem te vissen en bij de klant te bezorgen. Er is dus niet zozeer sprake van een informatieprobleem, maar van een communicatieprobleem.

Elk bedrijf dat groeit van enkele tientallen tot enkele honderden medewerkers, of zelfs verder, krijgt te maken met dit interne communicatieprobleem: hoe krijgen we informatie vanuit al onze afdelingen naar ‘de voorkant’, naar de accountmanagers en salesmedewerkers met het klantcontact?

Interne AI schept orde in de chaos

Om dat communicatieprobleem op te lossen, investeren bedrijven nu veel tijd en geld in training en coaching van medewerkers en verbeteringen in de interne informatiesystemen. Ze implementeren nieuwe zoekmachines, ontwikkelen trainingsmodules om personeel te leren om te gaan met kennisbanken en laten dat personeel vervolgens coachen op het gebruik ervan. Dat is echter lang niet altijd succesvol. Bovendien is het een oneindige cyclus, want er is continu sprake van personeelsomloop.

AI-systemen zijn bij uitstek geschikt om zoekwerk uit te voeren en kant-en-klare, begrijpelijke informatie aan te leveren bij een gebruiker. Interne AI kan organisaties die worstelen met het communicatieprobleem dan helpen om orde in de informatiechaos te scheppen.

Interne AI onderscheidt zich op drie punten van externe AI (oftewel: de AI-tools zoals we die inmiddels overal online kunnen gebruiken).

1. Ze hebben toegang tot je interne informatiesystemen en data, waarbij je zelf kiest welke data wel en niet door het systeem wordt ingezien;
2. Je kunt ze limiteren in waar ze hun verdere kennis vandaan halen, en ze kunnen hun input dus niet bij concurrenten of andere onwenselijke bronnen ophalen;
3. Ze kunnen alleen worden gebruikt door eigen medewerkers, en niet door externe partijen of klanten.

Intern AI-systeem leert binnen de muren van je organisatie

Zo’n intern AI-systeem is te implementeren als een vraagbaak voor medewerkers: een chatbot. Het is dan een nieuwe, digitale collega die letterlijk alles weet. Je kunt zo’n chatbot van alles vragen, waarna het systeem in alle intern beschikbare informatie op zoek gaat naar het juiste antwoord. Zo’n chatbot moet dan wel ook direct de vindplaats kenbaar maken aan de medewerker, zodat die de juistheid van het antwoord kan controleren.

Interne AI-systemen gaan echter een stap verder dan alleen een simpele vraagbaak. Ze zijn zelflerend, en leren uitsluitend binnen de muren van je organisatie. Je kunt aan de achterkant volgen welke vragen er allemaal aan de chatbot worden gesteld en hoe het is gesteld met de kwaliteit van de antwoorden die terugkomen. Die inzichten kun je gebruiken om het systeem verder te verbeteren en af te stemmen op de informatiebehoefte van medewerkers.

Medewerkers kunnen met een goed functionerend intern AI-systeem in theorie veel sneller werken. Medewerkers kunnen ook informatie halen uit documenten die wellicht in een taal zijn geschreven die ze minder goed beheersen, waardoor ze zelfstandiger worden. Werknemers die de beschikking hebben over goed functionerende informatie- en communicatiehulpmiddelen zijn bovendien tot wel 25 procent productiever, zo blijkt uit onderzoek van McKinsey.

Succes afhankelijk van adoptie

Interne AI is alleen betrouwbaar als informatiebron als een organisatie haar interne informatiestromen behoorlijk op orde heeft. Het AI-systeem moet één centrale plek hebben waaruit het kan putten en de informatie die daar staat, moet altijd kloppen.

Een intern AI-systeem kan je als organisatie bovendien alleen helpen het interne communicatieprobleem te bestrijden als het door de gehele organisatie wordt gedragen. Medewerkers moeten er actief gebruik van maken en ook feedback geven op de werking van het systeem. Doen ze dat niet, dan wordt het zelflerende vermogen van zo’n systeem niet geactiveerd en verdampt de effectiviteit. Medewerkers moeten bereid zijn om in het begin kinderziektes te accepteren en in die periode mee te blijven helpen aan de optimalisatie van het systeem.

Iedereen binnen de organisatie moet dus meedoen, en dat vergt verandermanagement. Kom je die periode als organisatie succesvol door? Dan staan alle seinen op groen om de vruchten van interne AI te plukken. “Dat zou ik moeten opzoeken” verandert dan uiteindelijk in “Dat vraag ik even aan mijn digitale collega”.

Over de auteur: Quintijn van Kessel is Head of Product & Innovation bij Incubeta.