Vodafone Business Tech4Business, Zandvoort: Hoe generatieve AI het contact met klanten transformeert
Generatieve AI verandert het contact met klanten sneller dan welke eerdere technologische verschuiving dan ook. Tijdens Vodafone Business Tech4Business in Zandvoort in 2024 hebben we onderzocht hoe deze transformatie er onder de oppervlakte echt uitziet. Veel organisaties experimenteren voor het eerst met grote taalmodellen, en hoewel het potentieel enorm is, kan het landschap overweldigend aanvoelen.
Deze sessie gaf deelnemers een duidelijk beeld van wat generatieve AI vandaag de dag kan betekenen voor klantenservice en hoe bedrijven verantwoorde keuzes kunnen maken terwijl de technologie zich verder ontwikkelt. De discussie ging over de basisprincipes van generatieve AI, de praktische waarde van LLM's in interacties met klanten en de technieken die bedrijven kunnen gebruiken om deze modellen betrouwbaar en veilig te houden en af te stemmen op hun doelstellingen.
Inzicht in LLM's in klantcontact
Om AI effectief te gebruiken in de klantenservice, is het nuttig om te begrijpen wat grote taalmodellen eigenlijk doen. Op conceptueel niveau nemen ze tekst, audio of gestructureerde gegevens en genereren ze een zinvolle reactie op basis van statistische relaties die tijdens de training zijn aangeleerd. Hierdoor kunnen ze intenties herkennen, relevante informatie extraheren en nuttige antwoorden in natuurlijke taal produceren.
Tijdens de sessie kregen de deelnemers inzicht in hoe deze modellen context verwerken en hoe dat zowel betere routing als rijkere selfservice-flows mogelijk maakt. We hebben ook de risico's besproken. LLM's zijn krachtig en flexibel, maar zonder de juiste waarborgen kunnen ze afdwalen, hallucineren of gevoelige informatie blootgeven. Daarom zijn sterke validatie en governance essentieel bij het toepassen van AI in klantcontactscenario's.
Waar generatieve AI waarde creëert
Organisaties zien twee belangrijke kansen. De eerste is directe interactie, waarbij AI gesprekken via verschillende kanalen kan ondersteunen of automatiseren. Klanten krijgen sneller en consistenter antwoord en ondersteuningsteams kunnen zich concentreren op de verzoeken die echt menselijke aandacht vereisen.
Het tweede gebied is data-inzichten. Modellen kunnen ongestructureerde tekst verwerken en patronen detecteren die organisaties helpen bij het verbeteren van processen, trainingen of productontwerp. Dit omvat het ontdekken van terugkerende contactfactoren, het identificeren van frictie in customer journeys en het blootleggen van mogelijkheden om onnodig contact te verminderen.
Tijdens de sessie hebben we deze mogelijkheden geïllustreerd aan de hand van praktische, praktijkgerichte voorbeelden. Deze voorbeelden hielpen de deelnemers begrijpen hoe automatisering de klanttevredenheid ondersteunt in plaats van het menselijke element te vervangen.
Technieken die AI onder controle houden
Omdat LLM's zich onvoorspelbaar kunnen gedragen, worden verschillende technieken steeds belangrijker voor bedrijven die veilige en betrouwbare resultaten willen.
Retrieval-Augmented Generation, of RAG, zorgt ervoor dat het model alleen antwoorden geeft op basis van goedgekeurde informatie. Het combineert het taalbegrip van het model met de eigen kennisbronnen van een organisatie, zodat de AI nauwkeurig en gefundeerd blijft.
Door middel van fijnafstemming kan een model zich aanpassen aan domeinspecifieke taal- en zinspatronen. Dit is nuttig voor sectoren met gespecialiseerde terminologie of waar de toon van de boodschap van groot belang is.
Validatiekaders helpen teams om fouten op te sporen, te voorkomen dat kleine onnauwkeurigheden escaleren en de kwaliteit op lange termijn te handhaven. Ze spelen een belangrijke rol bij het opbouwen van vertrouwen, zowel intern als extern.
Inzichten uit nieuw onderzoek
Een van de opvallende discussies in Zandvoort ging over nieuw onderzoek naar de 'denkprocessen' van LLMs. Deze studies onderzoeken hoe modellen persoonlijkheidskenmerken intern weergeven en hoe die kenmerken kunnen worden beïnvloed. Hoewel het nog vroeg is, suggereert dit onderzoek dat gecontroleerde persoonlijkheidssturing een zinvol ontwerpinstrument kan worden voor organisaties die specifieke conversational of mate van assertiviteit willen.
Deelnemers vonden dit bijzonder waardevol omdat het toekomstige innovatie koppelt aan praktische ontwerpkeuzes waar bedrijven vandaag de dag al mee te maken hebben. Het onderstreept ook waarom een dieper inzicht in modelgedrag essentieel wordt naarmate AI een grotere rol gaat spelen in het contact met klanten.
Een sector in snelle transitie
De belangrijkste boodschap van de sessie was duidelijk. Generatieve AI is geen verre toekomstvisie. Het verandert nu al de manier waarop organisaties gesprekken voeren, workflows structureren en klantbehoeften analyseren. Tegelijkertijd evolueert de technologie zo snel dat bedrijven zowel nieuwsgierigheid als voorzichtigheid moeten betrachten. Een doordachte, gestructureerde aanpak maakt het verschil.
Evenementen zoals Tech4Business helpen om die duidelijkheid te creëren. Door concrete voorbeelden, beproefde technieken en eerlijke beperkingen te delen, kunnen organisaties betere beslissingen nemen over hoe ze generatieve AI met vertrouwen kunnen integreren in hun klantcontactlandschap.
