الدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم أدوات مثل روبوتات المحادثة، والمساعدين الافتراضيين، وتعلم الآلة للتعامل مع الاستفسارات الروتينية وتخصيص الخدمة.

تقوم هذه الأنظمة بتفسير استفسارات العملاء والاستفادة من البيانات (تاريخ الشراء، التذاكر السابقة، الأسئلة المتكررة، إلخ) لأتمتة الإجابات أو تصعيد القضايا المعقدة إلى البشر. 

من خلال أتمتة المهام المتكررة واستخلاص الرؤى من بيانات العملاء، يجعل الذكاء الاصطناعي الدعم أسرع وأكثر اتساقًا – مما يسمح للشركات بتقديم المساعدة على مدار الساعة دون إرهاق الوكلاء.

في الواقع، تشير شركة IBM إلى أن الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء “يبسط الدعم، ويساعد العملاء بسرعة، ويخصص التفاعلات”، مما يمكّن المؤسسات من توفير الوقت والمال عن طريق أتمتة سير العمل وتوجيه الوكلاء.

والنتيجة هي تجربة خدمة أكثر سلاسة وكفاءة حيث يحصل العملاء على المساعدة الفورية، وتُتاح للفرق البشرية الفرصة للتركيز على القضايا الحساسة أو ذات القيمة العالية.

لماذا يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في خدمة العملاء

تواجه الشركات توقعات متزايدة للحصول على دعم سريع ومخصص. أظهر استطلاع Salesforce أن 82% من محترفي الخدمة يذكرون أن مطالب العملاء قد ازدادت، وأن 78% من العملاء يشعرون أن الخدمة بطيئة جدًا أو متسرعة. يساعد الذكاء الاصطناعي في سد هذه الفجوة. من خلال تقديم مساعدة مخصصة في الوقت الفعلي، تحول أدوات الذكاء الاصطناعي الخدمة إلى ميزة استراتيجية.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل تاريخ العميل وتقديم توصيات مخصصة أو حل المشكلات بشكل استباقي حتى قبل إجراء المكالمة. الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي بشكل متقدم تحقق مكاسب ملموسة: تشير تقارير IBM إلى زيادة رضا العملاء بنسبة 17% و تقليل مدة المكالمات بنسبة 38% للمتبنين المتقدمين للذكاء الاصطناعي. تشمل الفوائد الرئيسية للدعم المدعوم بالذكاء الاصطناعي:

• دعم فوري على مدار الساعة: روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون لا ينامون أبدًا. يمكنهم الإجابة على الأسئلة الشائعة في أي وقت، مما يقلل بشكل كبير من أوقات الانتظار. على سبيل المثال، بعد تحديث منصة الدعم الخاصة بها، شهدت شركة عالمية للتخييم زيادة بنسبة 40% في تفاعل العملاء بفضل المساعدين الذكاء الاصطناعي المتاحين دائمًا.
• أوقات استجابة أسرع: يرد وكلاء الذكاء الاصطناعي فورًا على الاستفسارات البسيطة، وحتى يقترحون إجابات للوكلاء في الأسئلة الأصعب. هذا يقلل بشكل كبير من أوقات الانتظار، مما يحسن تجربة العميل. تؤكد IBM أن الذكاء الاصطناعي “يجعل العمليات أسرع وأكثر ذكاءً”، محولًا الدعم من مركز تكلفة إلى وظيفة استباقية تدفع العملاء.
• كفاءة في التكاليف: أتمتة المهام الروتينية تعني الحاجة إلى عدد أقل من الموظفين للاستفسارات الأساسية. يتوقع محللو الصناعة أن الذكاء الاصطناعي سي يخفض تكاليف الدعم بحوالي 30% بحلول عام 2029. حتى اليوم، يُقدّر أن روبوتات المحادثة وحدها توفر للشركات ما يصل إلى 30% من نفقات الخدمة. النتيجة: يمكن للشركات إعادة تخصيص الموارد للأنشطة ذات القيمة الأعلى.
• تمكين الوكلاء: يتولى الذكاء الاصطناعي الأعمال المملة، مما يتيح للوكلاء البشريين التركيز على القضايا المعقدة أو الحساسة. تظهر الأبحاث أن تقديم المساعدة بالذكاء الاصطناعي يزيد من إنتاجية الوكلاء بحوالي 14% في المتوسط. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تزويد الوكلاء بالمعلومات ذات الصلة أثناء المحادثة الحية – مثل اقتراح أفضل رد تالي أو تنبيههم لمشاعر العميل – مما يجعل الوكلاء أسرع وأكثر ثقة.
• التخصيص: من خلال تحليل بيانات وسلوك العملاء، يقدم الذكاء الاصطناعي اقتراحات وحلول مخصصة. على سبيل المثال، يمكن للمساعد الذكي أن يوصي بمنتجات أو محتوى دعم يتناسب مع تاريخ العميل. في إحدى الحالات، وجدت IBM أن مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مكّن العملاء من الحصول على اقتراحات منتجات مخصصة أسرع 10 مرات، مما رفع الرضا بنسبة 15%. تشير Salesforce أيضًا إلى أن 81% من محترفي الخدمة يقولون إن العملاء يتوقعون الآن لمسة شخصية، ويساعد الذكاء الاصطناعي الوكلاء على تحقيق هذا التوقع.
• رؤى مستندة إلى البيانات: يجمع الذكاء الاصطناعي ويفحص كميات هائلة من بيانات التفاعل. هذا يوفر رؤى أعمق عن العملاء (الاتجاهات، نقاط الألم، المشاعر) التي تستخدمها الشركات لتحسين المنتجات واستراتيجيات الخدمة. مع مرور الوقت، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمعدلات الفقد أو الإشارة إلى المشكلات الناشئة، مما يمكّن من تقديم رعاية استباقية حقيقية.

مجتمعة، تعني هذه المزايا أن الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل خدمة العملاء ليصبح عملية أسرع، وأكثر ذكاءً، وأكثر تركيزًا على العميل. تكسب الشركات ميزة تنافسية من خلال إسعاد العملاء بمساعدة فورية وذات صلة مع تبسيط تكاليف الدعم.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

يمتلك الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التطبيقات في دعم العملاء. تستخدم الشركات عبر الصناعات هذه الأدوات بالفعل في الممارسة. على سبيل المثال، تنشر العديد من شركات التجارة الإلكترونية والسفر روبوتات المحادثة للتعامل مع الاستفسارات الشائعة حول الطلبات أو الحجوزات – حيث تجيب فورًا على الأسئلة المتعلقة بتغييرات الرحلات أو سياسات الإرجاع وتقلل العبء على الوكلاء البشريين. تشمل الأمثلة الأخرى:

• روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون: تتعامل روبوتات المحادثة المدعومة بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) مع الأسئلة أو المعاملات الروتينية. يمكنها إدارة الأسئلة الشائعة البسيطة (مثل “ما هو رصيد حسابي؟”) وحتى المهام المعقدة (مثل تغيير الحجز) من خلال المحادثة النصية أو الصوتية. تتعلم هذه الوكلاء الذكية من كل تفاعل وتتحسن مع الوقت، مما يحرر الوكلاء للحالات الأكثر تحديًا.
• قواعد المعرفة للخدمة الذاتية: يقوم الذكاء الاصطناعي بتنظيم واقتراح مقالات مركز المساعدة، والأدلة، والأسئلة المتكررة. على سبيل المثال، إذا كتب العميل سؤالًا في بوابة الدعم، يمكن للذكاء الاصطناعي توجيهه فورًا إلى الوثائق ذات الصلة أو حتى توليد إجابة من قواعد المعرفة الداخلية. هذا يقلل من حجم التذاكر ويمكّن العملاء من مساعدة أنفسهم.
• توجيه التذاكر الذكي: عندما يقدم العملاء طلبات (عبر البريد الإلكتروني، الدردشة، أو النماذج)، تحلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المحتوى وتُعيّن التذكرة تلقائيًا إلى الفريق أو المختص الأنسب بناءً على الموضوع والأولوية. يسرّع هذا “التوجيه الذكي” من حل المشكلات ويضمن وصول القضايا إلى الوكلاء ذوي الخبرة المناسبة.
• الذكاء الاصطناعي الصوتي ونظام الرد الصوتي التفاعلي الأذكى: في دعم الهاتف، يمكن لروبوتات الصوت المدعومة بالذكاء الاصطناعي فهم اللغة المنطوقة باستخدام التعرف على الكلام وNLP. بدلاً من الضغط على “1، 2، 3” عبر القوائم، يمكن للمتصلين وصف مشكلتهم بكلمات بسيطة. يقوم الذكاء الاصطناعي بتوجيه المكالمة أو تقديم المساعدة الآلية، مما يجعل دعم الهاتف أكثر سهولة. (شهد بنك كبير في المملكة المتحدة زيادة رضا العملاء بنسبة 150% في بعض الاستفسارات بعد تطبيق هذا النوع من الذكاء الاصطناعي المحادثي في قنوات الدردشة الخاصة به.)
• كشف المشاعر والعواطف: تحلل أدوات الذكاء الاصطناعي المحادثات الحية أو الرسائل لاكتشاف مشاعر العميل (سعيد، محبط، غاضب) ونبرة الصوت. يسمح هذا للنظام بوضع علامة على العملاء الغاضبين أو ذوي القيمة العالية للانتباه الأولوي، أو إرشاد الوكلاء حول أفضل طريقة للرد. يمكن لاكتشاف الاستياء مبكرًا منع التصعيد وإظهار التعاطف عند الحاجة.
• الدعم التنبؤي والاستباقي: من خلال تحليل نشاط الحساب أو السلوك السابق، يمكن للذكاء الاصطناعي توقع الاحتياجات. على سبيل المثال، قد يلاحظ الذكاء الاصطناعي أن ضمان العميل سينتهي قريبًا ويرسل له معلومات التجديد بشكل استباقي، أو يكتشف نشاط تسجيل دخول غير طبيعي وينبه فريق الدعم قبل حدوث المشكلة. يحسن هذا التواصل الاستباقي الولاء ويجنب ظهور التذاكر.
• أتمتة سير العمل: خلف الكواليس، يمكن للذكاء الاصطناعي (غالبًا بالتعاون مع أتمتة العمليات الروبوتية) التعامل مع المهام الروتينية في المكتب الخلفي. يمكنه إرسال رسائل متابعة بعد المحادثة، تحديث حالات القضايا، أو تفعيل الاستطلاعات تلقائيًا. كما تراجع أدوات مراقبة الجودة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تفاعلات الوكلاء في الوقت الحقيقي لتقديم نقاط تدريب أو اكتشاف مشكلات الامتثال.

في الممارسة العملية، تعمل هذه الأدوات عبر جميع القنوات. على سبيل المثال، قد تقترح روبوتات المحادثة على موقع الويب تلقائيًا مقالات مساعدة من قاعدة معرفتك قبل أن ينهي العميل كتابة السؤال. يمكن لمساعدي البريد الإلكتروني المدعومين بالذكاء الاصطناعي صياغة ردود مقترحة للوكلاء.

ويمكن للذكاء الاصطناعي الصوتي ترجمة خطوط الدعم إلى عدة لغات فورًا، مما يجعل الرعاية متاحة عالميًا. مزيج روبوتات المحادثة، والتحليلات، والأتمتة يعني أن المشكلات الروتينية تُحل فورًا، بينما تُحال المشكلات المعقدة إلى البشر مع كل السياق المناسب.

تنفيذ الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

يتطلب إضافة الذكاء الاصطناعي إلى الدعم تخطيطًا وممارسات مثلى. تشمل الاستراتيجيات الرئيسية:

• تحديد أهداف واضحة: ابدأ بتحديد أهداف محددة (مثل “تقليل متوسط وقت الانتظار بنسبة 50%” أو “زيادة معدل الخدمة الذاتية”). هذا يضمن اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع نتائج قابلة للقياس بدلاً من التجربة العشوائية.
• الحفاظ على اللمسة الإنسانية: يجب أن يكمل الذكاء الاصطناعي، لا يحل محل البشر. أفضل حالات الاستخدام هي الاستفسارات الروتينية والمهام التي تعتمد على البيانات. صمم سير العمل بحيث يكون هناك دائمًا مسار واضح للحالات العاطفية أو المعقدة للوصول إلى وكيل بشري مباشر. كما تنصح IBM، استخدم سرعة الذكاء الاصطناعي للمهام البسيطة وتعاطف البشر للحالات الدقيقة.
• الشفافية: أخبر العملاء عندما يتفاعلون مع الذكاء الاصطناعي. تبني الشفافية الثقة – إذا رأى المستخدمون روبوت محادثة ذكي، فسيعرفون ما يتوقعونه. وبالمثل، تأكد من أن استخدام الذكاء الاصطناعي يتوافق مع قوانين الخصوصية (مثل GDPR، CCPA) وسياسات الشركة. التعامل الأخلاقي مع البيانات أمر حاسم للقبول.
• التدريب على بيانات عالية الجودة: نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة بقدر جودة البيانات التي تتعلم منها. زود أنظمة الذكاء الاصطناعي بقاعدة معرفة نظيفة، دقيقة، ومحدثة (معلومات المنتج، النصوص، الأسئلة المتكررة). راجع وقم بتحديث هذه “قاعدة المعرفة” بانتظام لمنع الردود القديمة أو المتحيزة. يحافظ التدريب المستمر (مع نصوص جديدة وردود فعل) على ملاءمة الذكاء الاصطناعي.
• التحسين المستمر: راقب الأداء واجمع التعليقات. استخدم التحليلات على مؤشرات الأداء الرئيسية مثل معدل الحل ورضا العملاء لمعرفة مدى فعالية الذكاء الاصطناعي. اطلب ملاحظات الوكلاء والعملاء وأعد تدريب النماذج لتصحيح الأخطاء مع الوقت. نشر الذكاء الاصطناعي ليس “ضبط وانس” – بل يتحسن بالتكرار.
• التكامل السلس: اختر حلول الذكاء الاصطناعي التي تتكامل مع منصات الدعم الحالية (CRM، نظام التذاكر، الدردشة الحية، إلخ). بهذه الطريقة، يحتفظ الوكلاء بالسياق الكامل في واجهة واحدة، ويحصل العملاء على تجربة موحدة. تؤكد IBM أن الذكاء الاصطناعي يجب أن “يعمل بتناغم” مع الأدوات الحالية.
• تخصيص التفاعلات: استخدم بيانات العملاء التي لديك بالفعل. تأكد من أن الذكاء الاصطناعي يستفيد من تاريخ الطلبات أو التفضيلات لتخصيص الإجابات. يلاحظ العملاء إذا ذكر الذكاء الاصطناعي تفاصيل (مثل اسمهم أو المنتج المملوك) – هذا التخصيص يزيد من الرضا.
• الاستخدام الأخلاقي والمسؤول: ضع في اعتبارك العدالة والخصوصية. تجنب استخدام السمات الشخصية الحساسة كمعايير استهداف. راجع مخرجات الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أي اقتراحات متحيزة أو غير مناسبة. اتبع أفضل ممارسات الخصوصية لحماية بيانات العملاء. تبني العديد من المؤسسات إرشادات أخلاقية للذكاء الاصطناعي لضمان الاحترام والامتثال في كل خطوة.
• تدريب فريقك: أخيرًا، حضّر موظفيك. درّب الوكلاء والمديرين على كيفية عمل الذكاء الاصطناعي ومتى يتجاوزونه. كما تشير Salesforce، هناك فجوة مهارية حقيقية: يشعر 66% من قادة الخدمة بأن فرقهم تفتقر إلى خبرة الذكاء الاصطناعي. أظهر للموظفين أن الذكاء الاصطناعي أداة لمساعدتهم على أداء وظائفهم بشكل أفضل (وليس تهديدًا)، وشاركهم في عملية النشر. هذا يعزز قبول التغيير.

باتباع هذه الاستراتيجيات – الأهداف الواضحة، البيانات الجيدة، الشفافية، والإشراف البشري – يمكن للشركات دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في خدمة العملاء وتعظيم فوائده.

التحديات والاعتبارات

على الرغم من قوته، يجلب الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا. تشمل المخاوف الشائعة:

• الثقة والخصوصية: يقلق العديد من العملاء بشأن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي لبياناتهم. يثق حوالي 42% فقط في الشركات لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي. لبناء الثقة، كن واضحًا بشأن استخدام البيانات وامتثل للوائح. وجود ضوابط مرئية (مثل خيار التحدث إلى إنسان) يساعد في تهدئة العملاء.
• الدقة والتحيز: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي “الهلوسة” أو تقديم إجابات غير صحيحة، خاصة إذا تم تدريبها على بيانات منخفضة الجودة. يمكن أن تسبب الردود الخاطئة أو المتحيزة إحباط العملاء أو حتى مشاكل قانونية. هناك حاجة للمراجعة المنتظمة وفحص البشر للنتائج لاكتشاف الأخطاء. توصي IBM بمراقبة واختبار مخرجات الذكاء الاصطناعي باستمرار.
• الحفاظ على التعاطف: يزيد الإفراط في الأتمتة من خطر فقدان اللمسة الإنسانية. ليست كل التفاعلات تناسب خوارزمية. يجب على الشركات ضمان إمكانية تحويل الحالات الصعبة أو العاطفية بسرعة إلى وكلاء بشريين متعاطفين. أفضل استخدام للذكاء الاصطناعي هو التعامل مع الأعمال الخلفية وترك البشر للعناية.
• فجوات المهارات: يتطلب تنفيذ وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي خبرات جديدة. كما ذُكر، يفتقر العديد من الفرق إلى موظفين مدربين. يجب على المؤسسات الاستثمار في التدريب أو توظيف متخصصي الذكاء الاصطناعي. تشجيع ثقافة “معرفة الذكاء الاصطناعي” (مثل التدريب الأساسي لجميع موظفي الدعم) يعود بالنفع.
• تعقيد التكامل: إضافة الذكاء الاصطناعي قد تكون معقدة تقنيًا. تبدأ العديد من الشركات بمشاريع تجريبية (مثل روبوت محادثة واحد لخط إنتاج واحد) وتتوسع تدريجيًا. هذا النهج منخفض المخاطر – “اختبر مع مجموعة صغيرة قبل النشر” – يتجنب الاضطرابات ويثبت القيمة أولاً.
• القضايا الأخلاقية والقانونية: يجب التعامل مع البيانات المستخدمة لتدريب الذكاء الاصطناعي بمسؤولية. تتطلب قوانين مثل GDPR الموافقة والشفافية. يجب على الشركات تقييم الآثار الأخلاقية (مثل عدم استخدام الذكاء الاصطناعي للتلاعب بالعملاء بشكل غير عادل) ووضع ضوابط ضد سوء الاستخدام.

من خلال توقع هذه التحديات، يمكن لقادة خدمة العملاء تقليل المخاطر. في الممارسة العملية، يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي والإشراف البشري والحفاظ على سياسات واضحة إلى حل معظم المشكلات. تشير Salesforce أيضًا إلى أنه رغم الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي، يجب إدارة المخاوف المتعلقة بتأثيرات الوظائف وخصوصية البيانات بعناية من خلال التواصل والتدريب.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء

دور الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء يتسارع فقط. يتوقع خبراء الصناعة تغييرات جريئة في المستقبل. على سبيل المثال، تتوقع Gartner أنه بحلول عام 2029، ستقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة – التي يمكنها تنفيذ المهام بشكل مستقل – بحل 80% من مشكلات الخدمة الشائعة دون مساعدة بشرية.

قد يؤدي هذا إلى خفض التكاليف التشغيلية بحوالي 30% وتحويل النموذج نحو الدعم “الاستباقي”: ذكاء اصطناعي يحدد ويصلح المشكلات قبل أن يطلب العميل ذلك.

التقنيات الناشئة تشكل هذا المستقبل بالفعل. ستجعل النماذج اللغوية الكبيرة (مثل GPT-4 وما بعدها) والمساعدين الصوتيين المتقدمين التفاعلات أكثر محادثة و “شبيهة بالبشر”.

قريبًا، قد يستخدم العملاء أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم للتفاعل مع الشركات (يحذر أحد محللي Gartner من أن مساعدي الذكاء الاصطناعي على جانب العميل سيشكلون تحديًا لنماذج الدعم التقليدية). سيكسر الذكاء الاصطناعي متعدد اللغات والذكاء الاصطناعي العاطفي حواجز اللغة والوصول.

يزداد الاعتماد بسرعة: تشير التقارير إلى أن ما يقرب من 100% من تفاعلات العملاء من المتوقع أن تشمل الذكاء الاصطناعي بطريقة ما. يؤكد الرئيس التنفيذي لشركة Zendesk هذا قائلاً: “قريبًا، ستشمل 100% من تفاعلات العملاء الذكاء الاصطناعي بشكل أو بآخر”.

في الممارسة، يعني هذا أن كل محادثة، بريد إلكتروني أو مكالمة قد يتم مساعدتها أو التعامل معها جزئيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي – حتى لو شارك وكيل بشري في النهاية. تستثمر المؤسسات بسرعة: لدى العديد منها مشاريع تجريبية نشطة للذكاء الاصطناعي المحادثي وتخطط لنشر روبوتات المحادثة ووكلاء الذكاء الاصطناعي عبر جميع القنوات خلال سنوات قليلة.

ومع ذلك، يؤكد الخبراء على النموذج الهجين: سيعزز الذكاء الاصطناعي البشر لكنه لن يحل محلهم. كما تقول إحدى التقارير، “الذكاء الاصطناعي هو مغير قواعد اللعبة في خدمة العملاء”، لكن النجاح يكمن في الجمع بين سرعة الذكاء الاصطناعي وتعاطف البشر. ستكون خدمة العملاء المستقبلية شديدة التخصيص واستباقية – على سبيل المثال، قد يمتلك الوكلاء الافتراضيون ملفك الشخصي الكامل ويحلّون المشكلات قبل أن تلاحظها. ومع ذلك، سيظل البشر يوجهون هذه الأنظمة ويتعاملون مع الحالات الاستثنائية.

باختصار، من المتوقع أن يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في خدمة العملاء. بحلول عام 2025 وما بعده، توقع أن تصبح روبوتات المحادثة والروبوتات الصوتية أكثر ذكاءً وانتشارًا، تتعامل مع المزيد من المهام. الشركات التي تتقن هذه التكنولوجيا – مع الحفاظ على الثقة والخصوصية والاتصال الإنساني – ستقدم الدعم السريع والمخصص الذي سيطلبه عملاء الغد.

>>> هل ترغب في معرفة المزيد:

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال والتسويق

في الختام، يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في خدمة العملاء من خلال أتمتة الروتين وتعزيز تجربة العميل. توفر روبوتات المحادثة الذكية والوكلاء الافتراضيون إجابات فورية وخدمة على مدار الساعة، مما يعزز الكفاءة والرضا.

وفي الوقت نفسه، يصبح الوكلاء البشريون أكثر تمكينًا للتعامل مع الحالات التي تتطلب التعاطف والحكم. المفتاح هو التوازن: استخدام الذكاء الاصطناعي للتعامل مع المهام المتكررة والمتوقعة، مع الحفاظ على اللمسة الإنسانية للقضايا المعقدة أو الحساسة.

كما تظهر أبحاث الصناعة، تخلق المؤسسات التي تجمع بين سرعة الذكاء الاصطناعي والذكاء العاطفي البشري نتائج خدمة متفوقة. في المستقبل، سيصبح الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء أكثر ذكاءً وانتشارًا – ولكن من خلال دمجه بحكمة، يمكن للشركات إسعاد العملاء، ودعم الوكلاء، وتعزيز النتائج المالية على حد سواء.