AI en de toekomst van klantcontact

Kunstmatige intelligentie: we vinden het allemaal leuk, maar het moet natuurlijk niet onze baan inpikken. Laat staan de wereld overnemen. Hoe we in klantcontact kunnen profiteren van kunstmatige intelligentie stond centraal tijdens de laatste editie van het Content Guru kennisevent op 11 oktober.

De mix van meer data, snellere en goedkopere hardware en betere software zorgt ervoor dat ondernemingen steeds meer gaan concurreren op ‘intelligentie’. Door slim gebruik te maken van data kan je je onderneming meer vraag- in plaats van aanbodgestuurd maken, aldus dagvoorzitter Ben van der Burg. Daarmee kan je activiteiten zoals productie, marketing en sales gerichter uitvoeren, wat leidt tot meer omzet tegen lagere kosten. Denk aan het vullen van vliegtuigstoelen: een vliegtuig dat stil staat of maar halfgevuld vertrekt, kost geld of levert te weinig op. Vraaggestuurd werken betekent dat je luistert naar en inspeelt op de behoeften van de markt zodat je organisatie flexibel kan opereren. En dat is waar klantcontact om de hoek komt.

Megatrends in klantcontact

“Er zijn twee megatrends in klantcontact”, aldus Martine Ferment van KIRC, “Digitalisering en automatisering en de empathy economy. Volgens Deloitte is automatisering de tweede prioriteit na bedrijfscontinuïteit.” Stichting KIRC ziet uitgelezen mogelijkheden voor de inzet van AI: 24×7 dienstverlening door middel van chatbots, het slimmer verwerken van piekvolumes en het gemakkelijker op- en afschalen van operaties. Maar omdat de roadmap van de IT-afdeling meestal een periode van drie tot vijf jaar bestrijkt, staat AI vaak nog niet op de agenda, stelt Ferment. Initiatieven krijgen dan meer een ad hoc karakter. Uit een korte poll van KIRC onder het publiek blijkt dat AI vooral geassocieerd wordt met chatbots en met slim routeren (herkennen van de klantvraag, doorzetten naar de juiste medewerker).

‘Check je re-mail’

Ferment wijst er op dat begrip van de context de belangrijkste succesfactor is bij de inzet van AI. Ze geeft als voorbeeld de vraag die luchtvaartondernemingen vaak krijgen: ‘ik wil mijn ticket wijzigen’. De behandeling van die vraag leidt maar in ruwweg een kwart van de gevallen tot een gewijzigd ticket, bij het grootste deel van de verzoeken wordt na goed doorvragen duidelijk dat een andere oplossing dan wijzigen beter is. Een vergelijkbaar probleem speelt bij de afhandeling van e-mail. Ferment raadt aan om het percentage ‘re-mail’ te gaan meten: vaak is één antwoord niet afdoende. Geen wonder dat het kanaal weinig bijdraagt aan de klanttevredenheid. Hier liggen uitdagingen voor kunstmatige intelligentie. Andere toepassingsmogelijkheden die Ferment noemt zijn realtime gespreksanalyse waarbij de agent aanwijzingen krijgt voor het gesprek op basis van de inhoud van wat de klant zegt of de manier waarop de klant communiceert.

Wordt AI onze beste vriend?

kunstmatige intelligentieDeborah Nas, hoogleraar strategisch design bij TUDelft en ondernemer, legt uit waarom AI naast veel enthousiasme ook de nodige weerstanden oproept. Ons beperkte referentiekader zit regelmatig in de weg. Zo zou de introductie van het schrift ervoor zorgen dat mensen zich niets meer hoefden te herinneren, zouden kranten mensen in een isolement plaatsen omdat er geen weetjes meer zijn uit te wisselen en zou internet ons dom maken. Angst voor het onbekende is een sterkere emotie dan vreugde, aldus Nas en ze meldt dat ook journalisten daaraan bijdragen door vooral negatieve dingen over technologie op te pikken. Soms houden fabrikanten moedwillig rekening met onze gekke vooroordelen en voorkeuren: zo had de eerste Tesla nog een grille in de neus, terwijl een elektrische auto geen koeling nodig heeft.

kunstmatige intelligentie

Nas bracht ook even orde aan in de chaos van de verzamelterm AI. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie – daarbij train je vooraf geprogrammeerde software aan de hand van data – en deep learning is een subvorm van machine learning waarbij de structuur van de software zoveel mogelijk op onze hersenen lijkt. Deze laatste vorm is beter in staat verschillende processen naast elkaar uit te voeren en bijvoorbeeld rekening te houden met context. Je kunt je voorstellen dat een e-mail over printerbenodigdheden spam is wanneer je niets nodig hebt; maar als je printer aangeeft bijna leeg te zijn, ligt dat anders. Inzicht in de context is cruciaal voor AI. De Chiwawa muffin challenge is hiervan een goed voorbeeld.

kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie nog in kinderschoenen

Nas schetst grote en ingrijpende ontwikkelingen voor de komende tien jaar. Voorbeelden: een Shazam voor kleding, dynamic pricing op basis van een veelheid aan variabelen zoals voorraad en conversie, een magazijn waarin geen mensen meer werken, het volledig geautomatiseerd testen van nieuwe software. Daarbij vraagt zij zich af: wie gaat over vijf of tien jaar nog bellen met het contactcenter: mensen of voice assistants? Haar tip: de ontwikkelingen op het vlak van AI gaan erg snel. Als je nu niet instapt, heb je straks een achterstand die moeilijk in te halen is.

Wat kan je nu al toepassen?

Welke AI-technologie kan je vandaag al inzetten in klantcontact? Bram Lenten van Conversationals laat zien dat onze contactcenters de afgelopen jaren zijn veranderd in complexe organisaties, samengesteld uit allerlei eilandjes van kanalen, processen en skills. Vermoedelijk komen er nog meer kanalen aan in de toekomst en tegelijkertijd zijn de chatbots van nu nog niet goed in staat te doen wat we zeggen of te begrijpen wat we bedoelen. Lenten pleit ervoor nog eens goed te kijken naar je online servicepagina. Kan je klant daar direct vragen stellen, zelf dingen regelen en gemakkelijk zijn weg vinden? De grootste uitdaging zit in het herkennen van de klantvraag, zodat je die informatie kunt gebruiken: voor routering naar het juiste antwoord of de juiste agent of voor het ondersteunen van die agent. Een andere uitdaging is om de klant zoveel mogelijk te helpen binnen één platform – dus voorkom een overstap van bijvoorbeeld web naar smartphone. De overstap van bellen naar chat (beiden op je smartphone) kan bijvoorbeeld prima geregeld worden en vraagherkenning kan hierbij helpen, zoals hij via een voorbeeld laat zien. Zijn tip: kies voor high impact, low effort (ook wel bekend als laaghangend fruit).

Hoe een chatbot je uit de puree kan helpen

Paul de Vries liet zien wat er kan gebeuren als je je traditioneel ingerichte klantenservice (telefoon en e-mail) uitbreidt met een nieuw kanaal zoals WhatsApp. De Vries is social media manager bij Decathlon, een (online) retailer met 1.420 winkels in 46 landen, waarvan 13 winkels in ons land. In een paar maanden tijd was WhatsApp goed voor 85 procent van alle klantcontacten. Dat klinkt fijn, maar hoe ga je er mee om als het verkeer in korte tijd explodeert van 4.000 naar 30.000 berichten per maand? Decathlon moest kiezen tussen extra mensen of investeren in het automatiseren van de meest gestelde vragen. Gezien de groeiambities van het bedrijf werd het laatste als meest structurele oplossing gezien. Na drie maanden ontwikkeltijd kon de nieuwe chatbot zo’n 20 procent van de vragen afwikkelen.

De tips van De Vries: onderschat de inzet van WhatsApp niet, klant verwachten dat je net zo snel reageert als hun beste vriend. Het ontwikkelen van een chatbot kost tijd en ook onderhoud is nodig. Decathlon kijkt dagelijks naar de missers van de chatbot en voegt correcte informatie toe. En als laatste: zorg er oor dat de klant weet dat er een chatbot is en laat de communicatie aansluiten op de tone of voice die je voor ogen hebt. Alexander de Ruijter van OBI4wan voegde daar als tip aan toe: ‘don’t try to boil the ocean’: ofwel zet bots alleen dáár in, waar ze echt iets kunnen toevoegen.

1.500 chatbot-applicaties

Klantcontact ontkomt niet aan innovatie en AI hoort daarbij, aldus Peter Jongeneel (Business Development manager, Content Guru). Bedrijven dienen te beseffen dat kinderen technologie veel sneller omarmen dan hun ouders. De voorspelling van Gartner dat in 2020 circa 85% van de contacten tussen bedrijven en hun klanten straks geautomatiseerd verloopt via digitale kanalen is dus meer dan alleen toekomstmuziek. De kunst is om op het juiste moment in te stappen in nieuwe technologie, maar met 1.500 chatbot-applicaties is dat niet eenvoudig. Een goed contactcenterplatform stelt je in staat gemakkelijk te integreren met allerlei nieuwe software, waaronder applicaties die nodig zijn om data te verwerken. Zijn tips: houd een helder doel voor ogen, neem de tijd voor het selectieproces van de beste oplossing en betrek medewerkers bij het proces.

Moet je kunnen lachen om een chatbot?

Aan het eind van de dag gingen Geeske te Gussinklo (Directeur Klantenservice Federatie), Celeste Kettler (data scientist KPN) en Henry van Veldhuizen (product manager Kamer van Koophandel) de discussie aan. We hebben op dit moment 8.000 vacatures in klantcontact; maakt dat de chatbot tot een welkome oplossing, vroeg Te Gussinklo zich af. En moet je een chatbot trainen op het gebied van humor? Ja, omdat klanten een chatbot altijd testen met grappig bedoelde vragen over huwelijkse staat, geslacht, de zin van het leven en voorspellingen over voetbaluitslagen. Nee, omdat die kunstjes geen waarde toe voegen, zo was ook te horen. Het vermogen om grappig uit de hoek te komen kan wel bijdragen aan een hogere funfactor en daarmee verhoog je wellicht de NPS. Om over na te denken.

Contactcentermanager, haak aan

De KSF zou graag zien dat de contactcentermanager zich (nog) meer met de toepassing van technologie gaat bezighouden. Dat is bevorderlijk voor het innovatietempo, want Te Gussinklo hoort in de markt veel juichende verhalen maar als ze doorvraagt blijkt de concrete toepassing van bijvoorbeeld AI tegen te vallen. Aanhaken is ook om een andere reden belangrijk. De tendens is dat de overheid steeds verder gaat in het beschermen van de consument. Zo zijn er bijvoorbeeld wetten in voorbereiding op het gebied van het internet of things. Opletten dus, en zorgen dat je zelf aan de knoppen van de technologie zit zodat het geen ‘natuurverschijnsel’ is dat je overkomt.

Een verkorte versie van dit artikel verscheen eerder op Klantcontact.nl

De overheid heeft geen haast bij de digitale transformatie

We zijn op weg naar 2019. Twee jaar geleden zou de Nederlandse overheid bereikt moeten hebben dat het grootste deel van de dienstverlening volledig digitaal zou verlopen. Het was een van de beloften van het kabinet Rutte II. Die doelen zijn niet gehaald. Er is geen nieuwe doelstelling, wel zijn er recent weer nieuwe regie- en overlegorganen opgetuigd. Voorlopig kost digitalisering geen banen, maar levert het vooral nieuwe banen op.

Als je binnen Amsterdam verhuist, kan je online je nieuwe adres doorgeven. Als je over de juiste documenten beschikt (een scan van een nieuw huurcontract bijvoorbeeld) is dat in een paar minuten geregeld. Wanneer je een auto hebt, moet ook je parkeervergunning meeverhuizen, want die is gebiedsgebonden. Wanneer je die wijziging online wil doorvoeren, moet je rekening houden met tien werkdagen verwerkingstijd. Ga je echter naar het loket, dan is het direct geregeld. Alhoewel, als je aan de gemeentebalie je parkeervergunning wil wijzigen, moet je meerdere formulieren met grotendeels dezelfde gegevens invullen. Een medewerker tikt de gegevens over. En er is een bonus: je krijgt na afloop een flinke stapel formulieren mee naar huis.

Wil je in Amsterdam op de hoogte blijven van nieuwe vergunningsaanvragen in jouw gebied, dan is het mogelijk automatische meldingen te ontvangen per e-mail. Om de achterliggende vergunningsaanvraag in te zien moet je echter een afspraak maken voor een fysiek bezoek aan een kantoor van de gemeente.

En wanneer je in Amsterdam iets wil doorgeven aan de gemeente – bijvoorbeeld over de openbare ruimte, een zogenaamde MORA (melding openbare ruimte Amsterdam) kan dat op allerlei manieren: per telefoon, per webformulier en zelfs via Twitter. Maar wat er met die melding gebeurt, blijft onzichtbaar.

Drie voorbeelden van situaties die al jaren bestaan. Ze laten zien dat het realiseren van de digitale transformatie in de hoofdstad uitermate traag verloopt. Deze week waarschuwde de Raad van State dat Nederlanders niet de dupe mogen worden van de digitalisering bij de overheid. Overheidsorganen pakken digitalisering niet allemaal op dezelfde manier aan, waardoor de burger het spoor bijster kan raken. Hierbij gaat het met name om mensen die afhankelijk zijn van hulp van anderen, aldus de Raad van State.

Digitaal is nooit helemaal digitaal

Burgers kunnen ook het spoor bijster raken omdat de logica in de digitale dienstverlening lijkt te ontbreken. Digitaal is nooit helemaal digitaal: de digitalisering heeft betrekking op delen van processen. Steeds meer instellingen communiceren (ook) via de berichtenbox van MijnOverheid, maar burgers kunnen niet aangeven hoe ze met die instellingen willen communiceren. Dus krijg je als burger niet alleen een serie blauwe enveloppen van de fiscus, maar ook e-mails met de melding dat je naar de Berichtenbox moet omdat daar berichten klaar staan. Maar de voortgang van je aangifte is nergens te volgen.

Generieke Digitale Infrastructuur: klinkt mooi, maar werkt het ook?

Ook onze overheid lift inmiddels mee op de hype over de ‘digitale transformatie’. “De Generieke Digitale Infrastructuur (GDI) legt de basis voor de digitale transformatie van de Nederlandse overheid,” aldus de overheid zelf. “De GDI levert standaarden, producten en voorzieningen die door overheden, publieke organisaties en in een aantal gevallen ook private partijen worden gebruikt om de eigen dienstverlening en de interconnectiviteit tussen organisaties te verbeteren. Met behulp van de GDI kunnen burgers en ondernemers bijvoorbeeld via één kanaal, met één identificatiemiddel zakendoen met de overheid, of in één berichtenbox meldingen van verschillende overheidsorganisaties ontvangen.”

Ambtenaren geven aan dat ministeries langs elkaar heen werken

In voorjaar 2018 werd – niet voor de eerste keer – vastgesteld dat de digitalisering van de overheid niet volgens plan verloopt, maar bovendien twijfelen ambtenaren zelf aan de aanpak: “Behalve dat diverse programma’s vaak langs elkaar aan dezelfde doelen werken, is voor veel ambtenaren ook onduidelijk wat een landelijk programma concreet bijdraagt voor hun eigen organisatie. Bijna de helft (49 procent) kon geen antwoord geven op de vraag of hun organisatie ‘Niet zover geweest was met de digitalisering zonder het programma Digitaal 2017’. Ook ambtenaren van de digitaal meest volwassen gemeenten zijn het maar in 18 tot 20 procent van de gevallen eens met de stelling dat de gemeente het niet zonder het programma Digitaal 2017 had gekund.”

Ambtenaren geven aan dat ministeries langs elkaar heen werken en dat er onvoldoende regie wordt gevoerd. Ook vindt een meerderheid van de gemeenteambtenaren (63%) dat hun gemeente het digitaliseringstempo van de samenleving niet kan bijhouden; bij ambtenaren gespecialiseerd in ICT gaat het om 80%. Bij de oorzaken wordt vooral naar externe factoren gekeken: gebrek aan budget (42%), langlopende contracten met ICT-aanbieders (43%), problemen om gekwalificeerd personeel aan te trekken (34%) en wetgeving die digitalisering onnodig moeilijk maakt (40%).

Nog meer programma’s

De reactie van de overheid is opmerkelijk. Er wordt niet ingezet op meer regie en minder complexiteit, maar er wordt een programma aan toegevoegd. In augustus werd aangekondigd dat er 165 miljoen euro wordt uitgetrokken voor NL Digibeter, de agenda voor de digitale overheid. Ook hier geldt weer een brede en vage doelstelling: “om te zorgen dat middels nieuwe digitale diensten en producten het contact van de overheid met burgers en ondernemers slimmer, toegankelijker en persoonlijker kan”.

Onderdelen van NL Digibeter zijn subsidiepotjes voor lokale en kleinschalige experimenten en verder wordt Mijn Overheid voor Ondernemers gelanceerd. Een deel van het geld is bestemd voor de versterking van GDI, waarbij de berichtenvoorziening in MijnOverheid en de authenticatie met een alternatief voor DigiD vernieuwd moeten worden.

Gemeenten ervaren juist gebrek aan regie

De opstart van wéér een nieuw, rijks breed programma is opmerkelijk omdat gemeenten klagen over gebrek aan regie op hun eigen automatisering. Er is sprake van grote legacy: veel oudere IT-toepassingen bevatten zowel de business rules als de software en de data. Dat bemoeilijkt het integreren en het beschikbaar maken van nieuwe datastromen, die in een hoog tempo op de gemeentelijke overheid zijn afgekomen – het resultaat van digitalisering en decentralisatie.

Het gevolg is dat ook binnen de decentrale overheid de veelheid aan programma’s en samenwerkingsverbanden groeit. Die zijn gericht op het ontkoppelen van data en applicaties. Nu worden data nog gekopieerd van de ene naar de andere omgeving en leidt een wijziging in het ene systeem niet tot een automatische aanpassing in het andere systeem. VNG Realisatie (voorheen KING) gaat gemeenten helpen bij het stapsgewijs (met agile en scrum) werken. Maar gemeenten mogen hun eigen tempo bepalen. Daar staat dan weer tegenover dat gemeenten over een tijdje met dezelfde uniforme processen werken, waardoor toepassingen maar eenmalig hoeven te worden ontwikkeld. Daarbij wordt wel rekening gehouden met lokale verschillen die te maken hebben met eigenschappen als omvang en regio.

Vertalen en zorgen voor webcare

En terwijl alle zeilen worden bijgezet, verzint de Europese Commissie nieuwe taakjes. Binnen nu en vier jaar moeten alle gemeenten in Europa hun online diensten naar minstens één andere officiële Europese taal vertaald hebben en dienen ze ondersteund te worden door webcare.

Anders vliegen – innovatie in de luchtvaart

luchtvaartDe drukte op Schiphol en de belasting van Schiphol op de omgeving gaan hand in hand. De luchthaven en de luchtvaart vormen ook een onderdeel van onze vitale infrastructuur. Doorlopende groei van deze infrastructuren leidt tot steeds grotere problemen. Innovatie in de luchtvaart is noodzaak. 

De afgelopen jaren heeft de luchthaven (in handen van verschillende overheden) de bewuste keuze gemaakt om low cost carriers alle ruimte te geven. De huidige groei in passagiersstromen zijn volgens ING Economisch Bureau voor een belangrijk deel te verklaren door de toename van Europese vluchten door budgetmaatschappijen zoals Ryanair en Easyjet. Daarnaast doen ook home carriers zoals KLM (via eigen budgetdochters zoals Transavia) mee aan deze ‘race to the bottom’.

En tot slot is het een brede groep van consumenten die gretig gebruik maakt van de mogelijkheid om voor twee tot drie tientjes door Europa te vliegen. Toch wordt de maatschappelijk druk vooral bij vliegmaatschappijen en luchthavens gelegd. Vliegmaatschappijen zijn vervuilend en ze verduurzamen niet snel genoeg; luchthavens zijn platformen die alsmaar willen uitdijen in omgevingen waar de ruimte schaars is. Los van de vraag of in de huidige luchtvaart het groeiparadigma nog te handhaven is: de druk om te innoveren is groot.

luchtvaart

Laaghangend fruit: motoren en brandstof

Vliegtuigmotoren zijn in de afgelopen veertig jaar tijd al 75% stiller, 70% zuiniger en schoner geworden, aldus ICAO. Maar ander laaghangend fruit blijft lastig bereikbaar. Er wordt al jaren geëxperimenteerd met (bio)brandstof, dat de CO2-uitstoot met 80% verlaagt. Maar bij KLM is biofuel goed voor slechts 0,04 procent van het totale brandstofverbruik van KLM: het aanbod is niet groot genoeg en blijkbaar is opschalen van de productie niet interessant voor de langere termijn.

Internationale luchtvaart

Een van de meest hardnekkige problemen die relatief gemakkelijk op te lossen is, is de vorming van de Single European Sky (SES). Hierdoor kunnen vliegroutes aanzienlijk ingekort worden, kan in de luchtvaart meer gebruik worden gemaakt van glijpaden en kan de verkeersleiding aan efficiency winnen. Dat draagt allemaal bij aan minder lawaai rond luchthavens, meer kostenbesparing, een lager brandstofverbruik en tijdswinst. Over SES wordt al decennia lang gepraat, maar de vooruitgang is gering: de eigen politieke en economische belangen van Europese landen zijn te groot.

Een ander en vergelijkbaar hardnekkig probleem is de subsidies die overheden aan vliegmaatschappijen geven. In verschillende landen van Europa wordt geen accijns in rekening gebracht op brandstof en geen btw op tickets; relatief jonge en snelgroeiende maatschappijen uit het Midden-Oosten ontvangen ook overheidssubsidies. Hierdoor ontbreekt het aan een level playing field.

Transitie, net als energiesector en banken

Ondertussen blijft de druk om te besparen op kosten – een gevolg van de opkomst van nieuwe gesubsidieerde maatschappijen en van low cost carriers die ook op intercontinentale vluchten concurreren. Dat maakt het extra lastig om te investeren in innovaties, maar vanuit welbegrepen eigenbelang – de publieke opinie wordt steeds negatiever en dwingt verduurzaming van het businessmodel af – is dit onvermijdelijk. De luchtvaart is in in dit opzicht in een zelfde positie aan het komen als energiebedrijven (die nu met enige moeite weg bewegen van fossiel) en banken (die aan de slag moeten met legacy op het gebied van verdienmodellen, HR en IT). In alle drie de sectoren is sprake van een transitie, want zowel financieel als technologisch ligt er nog geen kant en klaar operating model.

Kosten besparen

Innovatie in de luchtvaart gaat over meer dan alleen motoren en brandstof. Met de opkomst van drones [link toii] neemt de kennis over onbemande luchtvaart toe, met name bij de klassieke marktleiders zoals Boeing en Airbus; IT wordt goedkoper en sneller waardoor de mogelijkheden systemen slimmer te maken ook groeien. Als opmaat naar het onbemande vliegtuig wordt nu gesproken over halvering van de bezetting in de cockpit. Afgaand op de arbeidsmarktprognose van Airbus duurt het nog een lange tijd voordat onbemande vliegtuigen werkelijkheid zijn. Het bedrijf schat in dat de komende twintig jaar de groei in passagiers sneller gaat dan de innovatie en verwacht dat er tot 2038 nog meer dan een half miljoen piloten nodig is. De vliegtuigfabrikant lanceert daarom een eigen opleidingsprogramma voor piloten.

Hoewel er ook een fikse uitstroom te verwachten is van babyboomers, is de relatief lage pensioenleeftijd bij veel maatschappijen al omhoog gegaan. Pilots met onbemande vliegtuigen worden wel opgestart bij vrachtvluchten.

Elektrisch vliegen

De Duits/Franse vliegtuigbouwer Airbus werkt aan de ontwikkeling van een deels elektrisch aangedreven passagiersvliegtuig. Daarbij wordt op een moderne manier geïnnoveerd en geëxperimenteerd: één van de vier motoren van een Avro RJ100 wordt vervangen door een elektrisch exemplaar, om zo de vliegeigenschappen te testen. In de luchtvaart is met name de capaciteit van accu’s een bottleneck. Daarom is elektrisch vliegen op dit moment vooral interessant voor drones gericht op korte afstanden, zoals de Airbus Alpha One, of drones gericht op vrachtvervoer. Ook vliegtuigbouwer Boeing investeert in de ontwikkeling van drones, maar neemt daar meteen een nieuw businessmodel voor een bezorgdienst in mee. Daarnaast werkt Boeing samen met JetBlue aan een elektrisch vliegtuig voor 12 passagiers, dat in 2022 zou moeten vliegen.

luchtvaart

Ondertussen wordt er ook hard gewerkt aan innovatie op accu-gebied. Het Noorse Instituut voor Energietechnologie heeft een manier gevonden om de capaciteit van batterijen met 300% tot 500% te verhogen, dankzij de inzet van nanotechnologie.

Private drones

Zelfsturende vliegtuigen die verticaal opstijgen en waarbij elektromotoren het werk doen: nieuwkomer in de luchtvaart Ashton Martin ontwikkelt in samenwerking met onder meer Rolls Royce (in de luchtvaart een van de grootste leveranciers van turbinemotoren) de Volante eVTOL, een high-end hybride driezitter die 320 km/h moet halen over een afstand van 400 km. Geschatte kosten: meer dan tien miljoen euro.

Rolls Royce werkt ook zelfstandig aan de ontwikkeling van een vliegende taxi voor vijf personen die tot 800 km ver moet komen. Net als bij het prototype van Ashton Martin is de aandrijving hybride: gasturbines in combinatie met accu’s en elektromotoren. Beide toestellen moeten in de loop van volgend jaar gereed zijn en over drie tot vijf jaar beschikbaar voor de markt.

Materialen

De inzet van nieuwe materialen, zoals composiet in plaats van aluminium, is volledig omarmd in de luchtvaart. Alles wat vliegt of moet gaan vliegen is gehouden aan strenge wet- en regelgeving, niet alleen op het gebied van operaties maar ook op het vlak van onderhoud. Hoewel ‘elektrificatie’ dat onderhoud enigszins zal vereenvoudigen, is er nog veel vernieuwing mogelijk op het vlak van predictive maintenance. Daarbij wordt met behulp van historische data, realtime sensor informatie en algoritmen de veilige belastbaarheid van systemen en onderdelen geoptimaliseerd. Dat reduceert de kans op onverwachte uitval en verlengt de levensduur van die onderdelen.

Omdenken in de luchtvaart

Er is daarnaast veel aandacht voor nieuwe concepten in de luchtvaart. Denk aan een bus die verandert in een vliegtuig, waarbij de romp wordt beschouwd als iets wat zowel door de lucht als over het spoor kan worden verplaatst. Vergelijkbare initiatieven in de logistieke keten van de luchtvaart zijn het apart laten reizen van bagage (wat een flinke winst kan opleveren in de turn-around time van toestellen en dus in de omzet per toestel). Luchthavens hebben al enorme sprongen gemaakt in het automatiseren van de processen aan de grond, zoals het doorvoeren van selfservice bij check-in van passagiers en bagage en het invoeren van robots die standaard bagagecontainers vullen. Door die containers pas op het laatste moment in een vliegtuig te schuiven en informatie over de inhoud vast te leggen kan er veel tijd bespaard worden als bij het boarden een passagier niet komt opdagen.

Innovatie lastig

In juni 2016 zei KLM-COO René de Groot het als volgt: “We zouden het proces rondom de passagier graag anders willen inrichten: thuis inchecken, je bagage laten afhalen, zo vanuit de hal doorlopen naar het vliegtuig, alles met automatische identificatie. De eerste KLM-medewerker die je tegenkomt, heet je welkom aan boord.” Maar het feit dat innovaties en procesveranderingen een groot aantal stakeholders raken (drie ministeries – Financiën wegens de Staat als aandeelhouder, Defensie vanwege de inzet van de marechaussee en Infrastructuur & Milieu als toezichthouder –, de slotcoördinator, de luchthaven Schiphol, omwonenden en de luchtverkeersleiding) maakt innovatie lastig. “Alleen al het koppelen van de irisscan aan je paspoort vraagt om samenwerken met heel veel instanties.”

Teleportatie of toch hyperloop

De kans bestaat dat al deze voorbeelden van (incrementele) innovatie over enige tijd de laatste stuiptrekkingen zijn van een sector die bleef geloven in het uitgangspunt van vliegen. Misschien is de hyperloop straks de meest snelle, efficiënte en veilige langeafstandsverbinding. Of is het vliegtuig straks net zo verouderd als de postduif, omdat we voor teleportatie gaan.

Chatbots zetten de klok weer terug

De klantcontactsector heeft al een tijd een nieuw speeltje. Het heet ‘chatbot’. Steeds meer bedrijven kiezen voor deze vorm van automatisering. Dat staat echter haaks op het streven naar excellente customer experience. Bovendien waarschuwt Gartner dat een aanzienlijk deel van de chatbots die nu worden ingezet, over een paar jaar de prullenbak alweer in kunnen.

Op dit moment is de toepassing van chatbots in contactcenters een hype. Bij bezoek aan een website tref je steeds vaker een online chatvenster aan. Zit aan de andere kant van dat schermpje een mens of een algoritme? Vaak wordt na een paar vragen snel duidelijk of we te maken hebben met een mens of een bot. Is de hype rondom chatbots terecht en vormt deze technologie een waardevolle aanvulling?

Vergelijkbaar met FAQ

Eerst een kijkje bij recente artikelen die bijdragen aan de hooggespannen verwachtingen rondom chatbots. Naser Bakhshi van Deloitte Consulting geeft op Emerce.nl een overzicht van verschillende soorten chatbots en de voordelen die bedrijven met de inzet van chatbots kunnen behalen. Hij deelt ze in op basis van ‘vermogens’. De eenvoudigste bot is ‘scripted’ en signaleert bepaalde kernwoorden of -zinnen in een gesprek waarop vooraf vastgestelde antwoorden worden gegeven. Bakhsi vergelijkt deze botvariant met het presenteren van een soort FAQ-functie.

Op de tweede plaats ziet Deloitte de bots die de intentie van de klant kunnen herkennen, omdat ze via machine learning in staat zijn relaties tussen woorden te analyseren. En op de derde plaats zijn er virtuele agenten, die begrijpen wat een mens probeert te bereiken met de interactie en zelf een gesprek kunnen voeren. Of die vorm bestaat, wordt in het midden gelaten, net als de definitie van ‘een gesprek voeren’.

Processen verbeteren

Volgens Deloitte kunnen bedrijven met bots hun processen verbeteren. De kwaliteit van de klantinteractie kan omhoog omdat bots 24/7 actief zijn en altijd consistente antwoorden geven. Deloitte stelt ook dat bedrijven efficiencywinst kunnen boeken: bots nemen agents werk uit handen. Klanten worden eerder te woord gestaan en medewerkers kunnen zich focussen op de complexere taken. En de derde verbetermogelijkheid ziet Deloitte op het gebied van customer centricity; met geautomatiseerde dialogen krijgen bedrijven een beter zicht op de gestelde vragen, de kwaliteit van de antwoorden en wat er leeft bij de consument.

Dat bots 24×7 in de weer zijn, is een voordeel. Het geven van consistente antwoorden lijkt een voordeel, totdat de processen of de context veranderen waardoor een ander antwoord nodig is. Bij een eenvoudige en overzichtelijke chatbotfunctie is het doorvoeren van aanpassingen makkelijk uitvoerbaar. Het is de vraag of dit ook het geval is bij complexe organisaties die grote kennissystemen in huis hebben.

Ook de claim van Deloitte dat een chatbot bijdraagt aan efficiency en customer centricity roept vragen op. Als een organisatie op de servicepagina’s al een FAQ-sectie heeft staan (al dan niet doorzoekbaar), is een chatbot daarop een aanvulling. Net als een FAQ-sectie zal ook een chatbot niet uitputtend kunnen informeren, maar het verschil is dat aan de klant een extra kanaal wordt aangeboden waarbij vooraf niet zichtbaar is waartoe de chatbot wel en niet in staat is.

Die onzichtbare beperking is zelfs aan de orde bij een chatbot die wordt gepresenteerd als deskundig op een gebied, denk aan het boeken van vliegtickets. Chatbots zullen regelmatig ‘conversaties’ moeten doorsturen naar een medewerker. De kans dat een klant teleurgesteld wordt en dat een medewerker een gesprek moet overnemen is dus groot. En daar gaat de efficiencywinst.
Uit onderzoek van Teleperformance blijkt dat vooral jongere consumenten het geen probleem vinden om zaken te doen met chatbots. Maar misschien herinnert u zich nog de hoogtijdagen van de keuzemenu’s? Dat was vooral handig voor de organisatie; de consument vond het maar niks.

Klant als proefkonijn

Het inzetten van technologie waarvan vooraf duidelijk is dat die in een groot aantal gevallen niet succesvol is, staat haaks op de focus die contactcentermanagers proberen te leggen op het overtreffen van verwachtingen: excellente service en prettige klantbeleving bieden. Bedrijven die chatbots inzetten, zetten op dit vlak de klok een jaar of tien terug, zo blijkt uit het voorbeeld dat CustomerFirst opvoert.

Bij Reaal wordt gebruikgemaakt van de chatbot van Embot.ai. Daar lag het oplospercentage bij de introductie op 35 procent. Volgens de verzekeraar moet dat percentage gaandeweg naar 70 procent. Interessant is dat Reaal koos voor automatisering van de 70 meest gestelde vragen. Wat die vragen zijn, weet de klant niet vooraf (dat is een belangrijk verschil met een FAQ-overzicht). De kans is dus groot dat de klant die vol enthousiasme een vraag aan de chatbot stelt, tijdens de dialoog teleurgesteld raakt.
Ook Deloitte stelt met droge ogen dat je bij de introductie van een chatbot ‘de klantverwachtingen moet managen – kondig aan dat ze met een bot praten en dat die nog niet zo slim is’. De klant blootstellen aan dit leerproces roept op z’n minst vragen op. Waarom wordt de chatbot niet achter de schermen getraind?

Moment of truth

Met name bedrijven waar het moment of truth een rol speelt, zoals in de reiswereld, nemen met de inzet van chatbots een risico, aldus Don Fluckinger, journalist bij TechTarget. Hij haalt Jason Baker aan, senior vice president of operations bij Entertainment Benefits Group (EBG) dat discounttickets voor 61 werknemers van 40.000 werkgevers regelt. Het bedrijf heeft meerdere contactcenters. EBG streeft naar ‘persoonlijk en memorabele ervaringen’, aldus Baker. Hij zegt: “A chatbot – I understand the reason behind it, and, depending upon the type of environment, it might make sense – but in the travel and entertainment industry, you have to have the personalized touch with all interactions.”

De huidige generatie chatbots maakt de belofte van een menselijk gesprek niet waar, aldus techjournalist Thomas van Manen in zijn artikel in CustomerFirst. Chatbots zijn tot nu toe alleen geschikt voor conversaties die neerkomen op ‘vooraf uitgestippelde klikpaden’. Afwijking van het vooraf gedefinieerde script leidt tot het einde van het gesprek of menselijk ingrijpen.

Ook Bart van der Mark van Cognizant, die tijdens Chatbot Conference van Entopic sprak, benadrukt dat bots goed zijn in één activiteit – zoals het boeken van een vliegticket. Zijn advies: “Maak het niet complex. Want standalone bots die de intentie van de klant tijdens een normale conversatie geheel begrijpen en hem volledig kunnen servicen zijn er niet.”
Adfiz, de branchevereniging van onafhankelijke financiële adviseurs, is zelfs heel conservatief in de voorspellingen: het duurt nog tien jaar voordat adviesrobots volwaardige adviesgesprekken kunnen voeren met klanten.

In de prullenbak

Vermoedelijk ontwikkelt de chatbottechnologie zich sneller dan Adfiz inschat; het is belangrijk dat bedrijven ‘aangesloten’ blijven op deze ontwikkelingen. Volgens Gartner zal in 2022 70 procent van de klantcontacten afgehandeld worden met de inzet van machine learning-toepassingen, chatbots of mobile messaging. Tegen 2022 zal 20 procent volledig door AI worden afgehandeld. Dat betekent dat er de komende jaren nog een behoorlijke slag moet worden gemaakt.

Gartner verwacht ook dat rond 2022 telefonisch klantcontact ongeveer 10 procent van alle customer service-interacties zal uitmaken – al zullen medewerkers nog in vier op de tien gevallen betrokken zijn bij klantcontact. Let wel, tegenover de huidige opmars van chatbots staat dat in 2020 vier van de tien chatbottoepassingen gelanceerd in 2018 vervangen zal zijn, aldus het onderzoek- en adviesbureau. Contactcentermanagers die nu aan de slag gaan met chatbottechnologie kunnen hun CFO dus al vast inlichten: over een paar jaar is er vermoedelijk een tweede generatie chatbots beschikbaar.

Blackbox

Wat voor klantcontactmedewerkers geldt, is ook van toepassing op chatbots: het oplospercentage is de belangrijkste graadmeter voor succes. Bedrijven die chatbots inzetten, moeten beseffen dat ze een digitale medewerker toevoegen aan hun frontoffice die hoogstens goed is in één taak, maar zelfs daarbij een afbreukrisico oplevert: chatbots zijn een blackbox waarvan niet duidelijk is wat de uiteindelijk effecten zijn op de ervaring van de klant.

Dit artikel verscheen eerder op Klantcontact.nl

Innovatie in klantcontact – connected bierglazen en snapcash

Met 8.000 bezoekers en 270 exposanten is Callcenter World (CCW, jaarlijks in februari in Berlijn) Europa’s grootste contactcenterbeurs, die zich richt op de vraag hoe bedrijven het contact met hun klanten onderhouden. Een rondgang maakt duidelijk waar de prioriteiten liggen van de industrie. Digitalisering is een dominant thema, innovatie wordt daarmee geassocieerd. Veel aandacht gaat uit naar kunstmatige intelligentie en chatbots, ook op het meerdaagse congres dat bij de beurs hoort.

Toch is opvallend dat er weinig echte innovaties worden gepresenteerd. In de wereld van customer experience bestaan vooral veel volgers. Het meest in het oog springend: het connected (bier)glas van RASTAL; of hoe je bij het drinken van een biertje de interactie met het biermerk kunt aangaan.

Het andere smartglass

Samen met Deutsche Telekom ontwikkelde glasfabrikant RASTAL het smartglass, niet te verwarren met de smartglass van Google. De innovatie werd een jaar geleden voor het eerst gepresenteerd tijdens technologiebeurs CeBIT en tijdens de innovatiedag van CCW nog eens afgestoft. Het voorbeeld laat zien dat ook op minder voor de hand liggende plekken zoals de bar innovatieve benaderingen van klantinteractie mogelijk zijn. De connected glazen zijn verbonden met de cloud, waarmee je kunt spreken over een Internet of Things-toepassing. Hiermee wordt het mogelijk voor de horeca om over te stappen van historische data en schattingen op realtime informatie, iets wat vooral interessant is voor grootverbruikers zoals festivals en grote clubs. Het smartglass bevat een chip die informatie bevat over het volume van het glas, het drankje wat er in zit en de tijd en plaats waarop het gevuld is. Zo krijgt een horeca-locatie realtime inzicht in het consumptiepatroon en gedrag van de klant. Het glas wordt uitgelezen door het op de speciale connected bar te plaatsen, waarmee realtime managementinformatie wordt toegevoegd aan dashboards voor barpersoneel en de bar-exploitant.

Einde van de bartender?

Vanuit klantperspectief opent het connected glas ook nieuwe mogelijkheden. Consumenten krijgen met hun smartphone (mits uitgerust met een NFC-chip) de mogelijkheid om via een branded app direct een refill te bestellen of de interactie aan te gaan met het drankmerk. RASTAL CEO Thomas Nieraad denkt hierbij aan prepaid kopen van drankjes via selfservice, loyality-programma’s en kortingsacties (bestel nog drie keer en het derde rondje is van ons). De link tussen consument en bar wordt hiermee digitaal, wat verlies door verkeerde bestellingen verkleint. Daarnaast wordt het smartglass via de bodem (!) gevuld via een speciale magnetische sluiting, wat geknoei (en dus verspilling) tegen gaat. Overigens is het ‘connected drankje’ niet helemaal nieuw; Coca-Cola was al eerder bezig met het verbinden van alle frisdrankautomaten om meer zicht te krijgen op gedrag van zowel consumenten als exploitanten.

SnapCash

Sascha Lobo - CCW2018. Foto: Erik Bouwer/Toii.nlAltijd even oppassen als er een goeroe op het podium staat. Sascha Lobo, aangekondigd als ‘Internetpionier & Digital-Philosoph’ heeft een wekelijkse podcast op Spiegel-online. Hij heeft niet alleen een opvallend kapsel, maar ook een duidelijke boodschap: wat u heeft als werk (klantcontact, callcenters) heeft de nieuwe generatie consumenten al zelf georganiseerd: in hun hoofd, in hun smartphone. Lobo stelt dat messagingplatforms de toekomst hebben. Een van de meest aansprekende voorbeelden van de kracht van platforms is WeChat (waarover verderop meer), maar soms komen de platformtoepassingen uit onverwachte hoek en zijn ze het resultaat van het bereikte aantal actieven gebruikers, zoals bij SnapChat. Met SnapCash (een spin off van Snapchat dat 150 miljoen gebruikers heeft) kan je direct geld overmaken naar personen uit je adresboek. Het intikken van een bedrag en de geadresseerde volstaat. Laagdrempeliger, goedkoper (gratis) en sneller kan het niet. Wat kunnen banken hier nog aan toevoegen? Kan een fintech-initiatief zoals SnapCash een succes worden? Lobo rekent event voor: PayPal verwerkte in 2016 6 miljard transacties. WeChat, het Chinese messagingplatform, verwerkte 46 miljard financiële transacties. Op één dag wel te verstaan, namelijk op 29 januari 2017.

Voeg kunstmatige intelligentie toe aan een platform en de disruptieve potentie is duidelijk. Wat Lobo betreft ligt de toekomst in de combinatie AI en CRM en dat is meteen ook zijn belangrijkste advies aan de klantcontactsector. De grootste en ook meest waardevolle techbedrijven (Apple, Amazon, Google, Microsoft en Facebook) zijn allemaal bezig met platformen, vier er van hebben ook een voice assistant ontwikkeld. Dat sommige innovaties op de muziek vooruitlopen (“Ik heb een Apple Watch, maar zou niet weten wat ik er mee moet”, aldus Lobo) doet daar volgens Lobo niets aan af.

Chatbots voorlopig nog te dom voor een echte dialoog

Tot slot een korte update over chatbots, een van de dominante thema’s op CCW. Uit een rondvraag onder verschillende aanbieders blijkt dat de functionaliteit van chatbots de komende jaren beperkt blijft. Ze zijn goed in één taak (specialisatie), maar missen het vermogen om een volwaardige dialoog aan te gaan waarbij context een rol speelt. Rekening houden met relevante eigenschappen of omstandigheden van de klant, inspelen op de vraag achter de vraag, dat is de grootste uitdaging van kunstmatige intelligentie (AI) op dit moment.
De snelheid waarmee AI werkelijk intelligent wordt, wordt vooral bepaald door het beperkte aantal ontwikkelaars dat in staat is klantdialogen als leermateriaal aan te bieden. Dat de industrie chatbots op dit moment massaal omarmt (volgens Business Insider wil 80% van de bedrijven in 2020 met chatbots werken) moet vooral worden beschouwd als tussenstap – om eenvoudige contacten te automatiseren en om er van te leren.


Andreas Klug, ITyX, over intelligente chatbots

 

Dit artikel is een bewerking van twee artikelen die eerder op Klantcontact.nl zijn gepubliceerd.

Wachten op kunstmatige intelligentie die context begrijpt

De afgelopen twee jaar zijn zowel spraakherkenning als spraaksynthese enorm verbeterd. Ook het aanbod aan spraakgestuurde systemen, dat twee jaar geleden nog werd gedomineerd door Siri, Cortana en Google Assistant, heeft zich verder ontwikkeld: zo is in twee jaar tijd Amazon’s Alexa marktleider geworden. Het enige wat nog ontbreekt is begrip van de context – een absolute voorwaarde om spraakbesturing echt tot een leidende technologie te maken. Een update over chatbots en virtuele assistenten.

Spraakherkenning heeft een nauwkeurigheid bereikt waarbij het verschil met mensen grotendeels is weggevallen. De Chinees-Engelse vertaalmachine iFlytek maakt minder dan 2 procent fouten, mede dankzij de 4,5 miljard spraakfiles die per dag aan het systeem worden toegevoegd. iFlytek is een startup uit 1999, opgezet door een doctoraalstudent van een regionale universiteit in Hefei, China. Ook Google haalt met gemak 95 procent. Maar de grootste stap voor spraaktechnologie moet nog gezet worden. En dat is de stap naar grootschalige toepassing door consumenten, bijvoorbeeld door het gebruik van virtuele assistenten.

Ecosystemen in aanbouw

Hoewel drie van de vier platformen (Siri, Cortana en Google Assistant) al enige tijd aanwezig zijn, heeft met name de komst van Amazons Alexa voor een versnelling gezorgd. In de consumentenmarkt is zichtbaar dat de ecosystemen rondom de spraakassistenten groeien. Amazon’s Alexa werkt naadloos samen met andere hardware (denk aan Sonos of Hue), met online contentplatformen zoals Spotify en met digitale platformen zoals IFTTT. Naast de samenwerkingsverbanden met hardwareproducenten (waarmee ongemerkt het Internet of Things tot stand komt) kennen de assistenten ook ‘skills’ (Alexa) of ‘actions’ (Google) – geautomatiseerde interacties die met een druk op de knop aangezet kunnen worden. Zo kan Alexa op verzoek boeren laten of zelfs een boerwedstrijd organiseren, maar er zijn ook nuttiger skills zoals ‘find my phone’. Ook de concurrenten van Amazon werken ondertussen hard aan hun eigen ecosystemen, maar Amazon heeft met de meeste skills een voorsprong.

Goed in spraakverwarring

Deze ontwikkelingen wekken de indruk dat spraakgestuurde interacties met systemen goed verlopen, maar de werkelijkheid is anders. Google, Alexa of Siri missen nog steeds de intelligentie om de context te begrijpen, wat zichtbaar wordt in een demo waarbij Google, Alexa en Siri elkaar niet herkennen als ‘collega’s’ en evenmin begrijpen dat ze bij hun groepsgesprek in een oneindige loop belanden. Daar staat tegenover dat spraakassistenten er prima in slagen om onderling volkomen abstracte dialogen aan te gaan. Ook het geven van gevatte antwoorden op lastige vragen (de zogenaamde easter eggs) is voor de meeste systemen geen probleem. De assistenten gaan ook de mist in als ze moeten luisteren terwijl mensen door elkaar (of door muziek) heen praten. Zo is Alexa uitstekend in staat om op verzoek een specifieke Spotifytrack af te spelen, maar is ze tijdens dat afspelen wel slechthorend: wil je Alexa vragen naar het volgende nummer te zappen, dan moet je je stem verheffen.

Hardware gedreven

Anders dan Alexa zijn Siri en Google ingebouwd in smartphones, tablets en pc’s en dat zou een voordeel kunnen zijn, ware het niet dat Siri op je mobiele device niet met spraak geactiveerd kan worden. Siri’s spraak klinkt bovendien minder goed dan die van Alexa (dat kan verklaard worden doordat Alexa zich tot de grotere talen beperkt terwijl Siri ook Nederlands spreekt). Siri heeft daarnaast de sterke neiging om als respons op een vraag met een webpagina te komen – begrijpelijk omdat Siri deel uitmaakt van apparaten met een scherm. Het verschil tussen Siri en Alexa komt ook op een andere manier tot uiting: Alexa is (als los apparaat) een verkoop-hit, terwijl Siri ‘ontdekt’ moet worden in een Apple device.

amazon installed base and skills

Hooggespannen verwachtingen

Of het nu met of zonder spraak is, de verwachtingen ten aanzien van geautomatiseerde dialogen zijn enorm. Capgemini verwacht dat de spraak-assistent in retail de komende drie jaar een ‘dominante factor’ wordt in de klantinteractie. De verwachtingen zijn hooggespannen en leiden dan ook tot hysterische uitspraken als “Klanten die een spraakgestuurde assistent gebruiken, zijn bovendien bereid om tot 500% meer uit te geven dan tot nu toe het geval is via deze vorm van interactie.” Die hooggespannen verwachting is vooral gebaseerd op voorkeuren van consumenten en dus niet op gedrag: grofweg een kwart (24%) van de respondenten gebruikt tegenwoordig liever een spraakgestuurde assistent dan een website, aldus de onderzoekers. De komende drie jaar zal dit percentage stijgen tot 40%. Cap brengt de toename in het verwachte gebruik van spraakassistenten direct in verband met een verdere daling van het bezoek aan winkels. Met een spraak-assistent kan je immers online aankopen doen – het is online shoppen, maar dan spraakgestuurd. Volgens Cap gebruikt op dit moment een derde van de respondenten (35%) spraakgestuurde assistenten voor het doen van boodschappen en de aanschaf van huishoudelijke artikelen of kleding. Andere populaire uitgaven zijn het bestellen van een maaltijd (34%) en het doen van betalingen (28%).

Bankkantoor vervangen door chatbot

De hype rondom chatbots en virtuele assistenten moet met de nodige relativering moet worden bekeken. In Zweden hebben de grootste banken hun kantorennetwerk uitgedund en ingezet op chatbots. Hoe blij consumenten ook zijn met de mogelijkheden rondom selfservice en online bankieren, in Zweden was het eindresultaat in ieder geval niet dat de klanttevredenheid toenam. Het kunnen identificeren van de klant, het begrijpen van de vraag en het herkennen van emoties is allemaal mogelijk, maar niet voldoende.

swedish banks swedish banks

Het aangaan van een volwaardige, dus betekenisvolle dialoog blijft namelijk nog een hele uitdaging. Allereerst: het enige verschil tussen spraakgestuurde assistenten zoals Siri en Alexa en een chatbot is dat de chatbot tekstgebaseerd werkt – de vertaalslag van spraak naar tekst blijft achterwege. In het bedrijfsleven wordt al gesproken over conversational service en conversational commerce, maar chatbots zijn nog niet in staat tot een dialoog.

Chatbots zijn nog behoorlijk dom

De intelligentie beperkt zich tot het begrijpen van de ingevoerde vraag en het genereren van het bijbehorende standaardantwoord (eventueel voorzien van klantgerelateerde gegevens die uit systemen worden opgehaald, denk aan boekingen of bestellingen). Zelfs chatbots die verder doorontwikkeld zijn, zoals Mitsuku, lopen gemakkelijk vast (of eindigen met standaardantwoorden) omdat ze niet met context kunnen omgaan. Een goed voorbeeld van gebrek aan intelligentie is de chatbot van Transavia, die via Facebook Messenger aangeeft dat je ‘direct kunt starten’. Als je een vraag intikt in het Nederlands, komt er eerst een vraag in welke taal je wilt communiceren. Als je geen antwoord geeft, komt de chatbot ook niet met eigen initiatief; als je een ticket naar NYC vraagt, laat de reactie zien hoe de bot werkt.

chatbot chatbot

Chatbots en virtuele assistenten kunnen nog niet anticiperen, ze kunnen niet creatief denken, niet zelf bepalen uit welke systemen ze welke informatie moeten halen, niet bepalen welke controlevragen ze moeten stellen in welke situatie. Soms is het zelfs nodig om te weten wie (in een bepaalde ruimte met meerdere sprekers) iets zegt.

alexa

Wachten op contextgevoelige AI

Kortom, bots missen het vermogen om context te kunnen begrijpen. Context is ook het tussen de regels door kunnen lezen en het kunnen combineren van eerder vergaarde kennis of elders aanwezige kennis of informatie. Veel van die informatie is wel beschikbaar, maar niet gemakkelijk te vinden, laat staan bruikbaar. Aan een klant vragen of het hotel kindvriendelijk moet zijn heeft geen zin als de chatbot had kunnen weten dat de klant geen kinderen heeft: bijvoorbeeld uit een eerdere conversatie of uit klantgegevens. De vraag ‘wie van mijn vrienden is wel eens op Corsica geweest?’ is bijvoorbeeld te beantwoorden met een check van Facebook, maar de kans dat op deze manier een sluitend en correct antwoord wordt gevonden, is niet zo groot. De ontwikkelaars van Ally Assist van Ally Bank hebben wel geprobeerd toe te werken naar een ‘gecontextualiseerde user experience’. Klanten van de Ally Bank hebben de optie om te chatten of te spreken en Ally Assist houdt rekening met eerdere interacties. De assistent onthoudt eerdere vragen (en antwoorden) en presenteert informatie op maat. Zelfstandige virtuele agents zoals Alexa moeten het doen met een internetverbinding en de opgeslagen dialoog. Alexa is bijvoorbeeld niet in staat om als stand alone oplossing aan technische trouble shooting te doen.

Context: grote technologie-uitdaging

Het is vooral deze veelheid aan context die gedurende een conversatie kan veranderen die het lastig maakt: in welke systemen moet de chatbot zoeken? Omgekeerd geldt voorlopig de wet dat een chatbot beter is in zijn taak als dat een gespecialiseerde taak is.

Het betekent ook dat we de komende jaren veelvuldig te maken zullen krijgen met chatbots en virtuele assistenten die ons proberen te helpen, maar daar volstrekt in falen. Daarom is dit artikel van Arjan van Hessen (Telecats/TU Twente) relevant: hij vraagt zich af of het niet tijd wordt voor fatsoensregels voor onze omgang met virtuele assistenten. Alexa kan je het zwijgen opleggen door te zeggen ‘Alexa, stop’, maar ‘Alexa, shut up’ werkt even goed. Hoe weinig ontwikkeld ze ook zijn, we kunnen de assistenten en bots op dit moment wel degelijk beschouwen als een soort robots waar we in de toekomst nauw mee gaan samenwerken, -wonen en –leven.

context

Banken, energie- en telecombedrijven: de toekomst van commodities

Wat is het verschil tussen Eneco, E-ON, Engie, Essent of Nuon? En wat maakt ING anders dan ABN AMRO of Rabobank? Als je mobiel belt via Vodafone of T-Mobile, merk je dan altijd een verschil? Voor je apparaten en verlichting maakt het niet uit of de stroom je stopcontact groen of grijs heet en wie het levert. Zo heeft ook iedere bank tegenwoordig een mobiele app en doet iedere mobiele telecomprovider aan uitgebreide selfservice. In elk van deze drie sectoren gaan diensten, producten en prijzen steeds meer op elkaar lijken. Het zijn commodities. Wat is straks hun onderscheidend vermogen? 

Commodity-spelers gaan allemaal door een vergelijkbare digitale transformatie heen, elk op hun eigen manier. Voor energiebedrijven geldt dat het einde van hun traditionele rol als energieproducent in zicht is. Centrale opwekking maakt plaats voor decentrale opwekking via een mix van natuurlijke bronnen zoals wind, zon en water. Door de consolidatie in de Europese energiemarkt zijn er een paar grote spelers over, die allemaal voor dezelfde uitdaging staan: nieuwe verdienmodellen zoeken. Van productie en levering schakelen ze over naar het organiseren van een intelligente demand & supply, het geven van advies over energieopwekking, -verbruik en –besparing, het regelen van de financiële transacties en het leveren van aanvullende diensten op het gebied van domotica.

Op zoek naar toegevoegde waarde

Telecombedrijven hebben hun oude verdienmodel al jaren geleden omgebouwd: van telefoontikken naar data. De verschillen tussen aanbieders gaan nu nog over datavolumes en snelheden, maar over een paar jaar is iedereen altijd en overal online en met de komst van 5G netwerken valt het verschil tussen mobiele en bedrade connectiviteit weg en verdwijnt ook het onderscheid tussen aanbieders van (mobiele) connectiviteit.

Ook kabelmaatschappijen, die voorheen geld verdienden met het doorgeven van pakketten met radio- en televisiekanalen (content), zijn veranderd in databoeren. Ook in de kabel- en telecomsector heeft consolidatie plaatsgevonden, waardoor een paar grote spelers zijn overgebleven die vergelijkbare diensten aanbieden: triple en quad play, een combinatie van vaste telefonie, mobiele telefonie, internet en televisie. De komende jaren wordt de toegevoegde waarde van deze spelers vooral bepaald door exclusieve content zoals sport of slimme aanvullende diensten – ook hier staat domotica op het lijstje.

Nieuwe marktspelregels

Ook banken krijgen te maken met verder gaande ‘commoditization’. De PSD2-wetgeving (Payment Services Directive 2, die oorspronkelijk op 13 januari geëffectueerd zou worden) maakt een eind aan de monopoliepositie die banken hebben op het gebied van financiële transacties. Betaalverkeer was al grotendeels geautomatiseerd; het wordt nu een commodity en straks bovendien real time. Net als energiebedrijven zullen ook de traditionele Nederlandse grootbanken (ING, Rabo en ABN AMRO) op zoek moeten naar nieuwe verdienmodellen. Er gelden nog steeds strenge regels voor bestaande en nieuwe spelers (denk aan een bankvergunning), maar de concurrentie staat klaar om nieuwe diensten uit te rollen. Denk aan slimme huishoudboekjes, aan frictieloos betalen, aan slimme koppelingen met e-commerce en aan geheel nieuwe benaderingen van loyaliteit: niets zegt meer over bestedingspatronen dan je bankrekening.

Waardecreatie persoonlijk maken

Hoe verander je van een grijze muis in een onderneming die vraaggestuurde, gemakkelijke, flexibele, relevante en gepersonaliseerde diensten levert aan consumenten? Op de eerste plaats moeten ze vooral (meer) data-driven worden, want dat is de enige mogelijkheid om gepersonaliseerde verdienmodellen haalbaar te maken. Kennis over de klant is cruciaal. Je zou dus verwachten dat banken zich nu al zouden richten op het aanbieden van gepersonaliseerde financiële diensten. Maar banken en verzekeraars blijven net als energiebedrijven reactief. Alleen telecomoperators lijken oog te hebben voor een proactieve klantbenadering. Ericsson stelt dat consumenten klaar staan voor aanvullende diensten en heeft voor telco’s een overzicht gemaakt.

click to enlarge
Massa = kassa, omvang is zwakte

Voor de drie commodityspelers in onze economie – nutsbedrijven, banken/verzekeraars en telecombedrijven – is de bereikte schaalgrootte zowel een kracht als een zwakte. Hun omvang vergroot het potentieel als ze er in slagen nieuwe verdienmodellen te realiseren (massa = kassa). Maar die omvang is ook een vertragende factor door de logheid van organisaties: dat er gepraat wordt over ketengebaseerd werken en het vergroten van de wendbaarheid betekent niet dat silo’s zijn verdwenen en legacy is geëlimineerd. Groter betekent niet beter, zoals te zien is bij UPC-Ziggo-Vodafone, waar klanten (en medewerkers) eerst door het dal van de integratie moeten.

Banken, verzekeraars, nutsbedrijven en telecombedrijven hebben de afgelopen jaren bovendien veel geïnvesteerd in operational excellence, terwijl dat steeds minder bijdraagt aan het onderscheidend vermogen. Daarbij zijn met name banken na de bankencrisis van 2008 bezig geweest met saneren van diensten, producten, personeelsbestand en het kantorennetwerk (ABN AMRO ging in zes jaar tijd van 600 naar 200 kantoren).

Voor de meeste Europese energiebedrijven geldt dat zij nog volop worstelen met hun assets zoals bruinkoolmijnen (RWE) en centrales (Vattenfall). Commodityspelers investeren daarnaast sterk in het vergroten van hun wendbaarheid – werken met bijvoorbeeld DevOps, lean en agile staat volop in de schijnwerpers – zodat ze sneller kunnen inspelen op verandering. Het idee dat alleen startups snel, wendbaar en creatief zijn, gaat niet meer op: ook gevestigde spelers zorgen er voor dat ze deze competenties in huis halen via overnames of partnerships met startups.

Aan de voorkant weinig verschil

Kortom, aan de binnenkant en achterkant wordt doorlopend aan de organisatie gesleuteld, met als resultaat dat de commodityspelers aan de voorkant steeds meer op elkaar zijn gaan lijken, zowel op het gebied van prijs als kwaliteit van dienstverlening. De omkering van commodityspeler naar klant- en vraaggerichte onderneming is nog niet echt zichtbaar.

Wat is wel zichtbaar? De oude verdienmodellen van banken, telecomspelers en energiebedrijven zijn een aflopende zaak. De commodity-spelers zetten verkennende stappen richting een onzekere toekomst. ING heeft een zeer succesvolle app ontwikkeld, maar ook (met de nodige tamtam) de interne organisatie aangepakt (met agile werken in tribes) en het denken omgevormd van ‘producten’ naar ‘journeys’, ofwel van ‘hypotheken’ naar ‘wonen’. ABN AMRO zet in op duurzaamheid – denk aan het verstrekken van leningen voor het verduurzamen van huizen en de financiering van lokale energieopwekking. Ook energiebedrijf Eneco gaat aan de slag met duurzame energie, maar zet daarbij in op smart producten en diensten zoals oplossingen om de elektrische auto op te laden, apps voor energiemanagement en batterijen voor energieopslag.

De slimme meter en het platform Toon zijn de springplank voor nieuwe, voor de klant relevante diensten op het gebied van domotica en beveiliging, maar inmiddels heeft vrijwel ieder energiebedrijf een eigen app. Energiebedrijf NUON ziet vooral kansen in mobiliteit en in het helpen verduurzamen van grote ondernemingen. Het is de vraag waar kabelaars en telecomspelers voor gaan kiezen met data als commodity: opschuiven op richting IT (denk aan cloudtoepassingen) of richting media (denk aan het aanbieden van exclusieve content zoals sportwedstrijden).

Een berg aan data

Maar alle apps, tribes, omnichannel strategieën en datadriven businessmodellen ten spijt: geen van de commodity-spelers heeft de weg weten te vinden naar gepersonaliseerde en realtime dienstverlening. Dat is dienstverlening die qua prijs en inhoud precies en op het juiste moment aansluit op de behoefte van de klant. Standaardisatie is nog niet ingeruild voor adaptief. Dat is vreemd, want banken, verzekeraars, energiebedrijven en telecombedrijven zitten al jaren op een berg aan data. Daar hebben ze tot nu toe weinig proactiefs mee gedaan. Bent u al een keer gebeld door uw bank/energiebedrijf/telefoonbedrijf om te vragen hoe het afgelopen jaar ging, en wat het komend jaar beter zou kunnen? Is er al een aanbod geweest waaruit blijkt dat ze weten wie u bent of wat u potentieel aan energie zou kunnen besparen? Of moet u nog steeds zelf bedenken hoeveel data u nodig heeft? Heeft uw ziektekostenverzekeraar – met het jaarlijkse, miljoenen verslindende overstapcircus – in oktober geïnformeerd wat uw plannen voor januari komend jaar zijn? Is er al een verzekering op maat?

De kans dat er straks geen banken meer bestaan, acht ik niet zo groot. Maar de commodityspeler die kiest voor een proactief partnership met de klant waarbij een gedeeld belang en ontzorging voorop staan (en wat bijdraagt aan een duurzame relatie), die heeft straks een voorsprong. Helemaal als het grootste deel van de consumenten straks bestaat uit mensen die pragmatisch naar commodities kijken en weinig loyaal aan merken zijn.

Lees ook: Adaptieve producten zetten de economie op z’n kop

Het contactcenter in 2020 is data-driven

Digitale transformatie is meer dan een verandering in businessmodellen. Digitalisering betekent ook letterlijk dat er iedere seconde ongekende hoeveelheden data door cyberspace heen gaan. Toenemende rekenkracht en sterk verbeterde algoritmen stellen bedrijven in staat meer te doen met data: om onbekende kansen te ontdekken; om bestaande processen te optimaliseren door scherpere keuzes te maken; en om processen te vergemakkelijken en versnellen door professionals te voorzien van bruikbare informatie. Wat is de impact van digitaal op klantcontact?

Het begrip ‘digitale transformatie’ wordt overal te pas en te onpas gebruikt, net als het inmiddels bijna versleten concept ‘agile’. Wat is digitale transformatie? Het is de omslag naar een (meer) data-gedreven bedrijf, zodat er optimaal kan worden aangehaakt op de digitale economie. Criticasters van de digitale economie hebben dan ook bij voorkeur een paar honderd euro aan bankbiljetten in een oude sok: denk het internet ‘weg’ en ga na wat er allemaal tot stilstand komt.

De meeste vergezichten die een paar jaar geleden werden geschetst als het ging om digitale transformatie, zijn inmiddels bewaarheid geworden. De manier waarop bedrijven en klanten interacteren is de afgelopen jaren ingrijpend veranderd. We kopen steeds meer online en steeds minder in fysieke winkels. We verzamelen onze informatie digitaal en we werken en communiceren digitaal. Naast de cliché-voorbeelden van de digitale economie (Airbnb en Uber) komen er steeds nieuwe voorbeelden bij waaruit blijkt dat de digitale economie voor versnelling en verstoring zorgt. Tesla’s leggen inmiddels vele kilometers af terwijl ze zelf sturen, maar Elon Musk gaat ook aan de slag met autoverzekeringen. Daarmee zet Tesla een complete keten buitenspel. Ook banken en verzekeraars reageren op disruptie, bijvoorbeeld door in te spelen op de deeleconomie en ‘autoverzekeringen per uur’ aan te bieden – iets waar verzekeraar NN aan werkt. De komende tijd gaat er ook het nodige veranderen in hoe klanten en bedrijven contact met elkaar hebben. In dit artikel vijf facetten van klantcontact.

1. Interactie wordt digitaal

Contactcenters gaan de komende drie jaar ‘dure’ kanalen afstoten en focussen op die kanalen die het beste passen bij de meest renderende klanten. Omdat consumenten uit zichzelf ook steeds meer online interacteren met bedrijven, ontstaan er meer mogelijkheden voor bedrijven om interacties met weinig toegevoegde waarde te automatiseren. Daarbij zijn er drie kanalen waarvan het voorbestaan onder druk staat. Op de eerste plaats de briefpost, een geheel ten onrechte vergeten categorie. Grote organisaties ontvangen jaarlijks nog honderdduizenden brieven. Het CAK is goed voor ruim 300.000, de NS voor 243.000. De grootste vereniging van Nederland ontving in 2014 nog ruim 744.000 brieven, een aantal dat in 2016 was teruggelopen tot ruim 512.000. Energiebedrijf NUON ziet ook dalende volumes: 150.000 brieven in 2013, 115.000 in 2016 en 100.000  in 2017 (bronnen: Toii.NL). Brieven zijn bewerkelijk om af te handelen en vormen een enorme kostenpost voor de backoffice.

data-driven

Op de tweede plaats zetten steeds meer organisaties het e-mail-kanaal ‘uit’, omdat ook dit kanaal relatief bewerkelijk is. In plaats van e-mail schakelen organisaties over op chat. En tot slot, op de derde plaats, komen er steeds meer bedrijven die niet meer bereikbaar zijn per telefoon. Dat wil zeggen: je kunt hoogstens een terugbelverzoek indienen. InShared werkte hier al langere tijd mee, maar nu is ook Oxxio over de brug. Kortom, bedrijven zoeken naar manieren om klantinteractie digitaal te maken, want dan is het te automatiseren en levert het meer data op. Inspelen op die tendens is een van de facetten van digitale transformatie.

2. Algoritme bepaalt wie je als klant ‘aan de lijn’ krijgt

Contactcenters gaan klanten die contact opnemen, aan medewerkers toewijzen (routeren) op basis van klant-eigenschappen en klantwaarde. Waar Sanoma medewerkers met een bepaald retentie-resultaat koppelt aan klanten met bepaalde kenmerken zoals klantwaarde, ontwikkelt softwareleverancier Telecats (onderdeel van Webhelp) een oplossing voor intelligente routering op basis van machine learning. Die houdt aan de ene kant rekening met eigenschappen en voorkeuren van de klant – klantwaarde, klantvoorkeuren, persoonlijke eigenschappen, sociale en gezinssituatie, actuele context zoals een vooraf ingesproken vraag, et cetera. En aan de andere kant houdt intelligente routering ook rekening met het medewerker-profiel. Door de uitkomsten van gerealiseerde ‘matches’ te meten wordt deze matching steeds nauwkeuriger – met andere woorden, hierbij wordt machine learning ingezet als tool om klantcontact data-driven te maken.

 3. Anders plannen

Hoewel het flexibel kunnen beschikken over personeel essentieel is voor ieder contactcenter, keert de wal het schip. Contactcenters stevenen af op een periode van ernstige arbeidsmarktkrapte. Dat heeft te maken met de aantrekkende economie, die samenvalt met een (lang geleden reeds voorspelde) arbeidsmarktontwikkeling. Werkgevers slagen er steeds minder goed in om hun claim op flexibele beschikbaarheid te compenseren met ‘nice place to work’-programma’s.

data-drivenVerschillende werkgevers zijn daarom begonnen met een roostermethodiek die werkschema’s beter voorspelbaar maakt voor medewerkers, waardoor de werk/privé-balans gunstiger wordt. Hiermee kunnen ze het verloop – in sommige contactcenters 400 procent op jaarbasis – terugdringen. Dat heeft een positief effect op medewerker- en klanttevredenheid, maar ook op de kosten: de kosten van verloop zijn 1-2 maandsalarissen per medewerker.

Daarnaast liggen er kansen om de hoogte van de beloning te koppelen aan de populariteit van tijdstippen, zodat het werken op impopulaire uren aantrekkelijker wordt. Overigens is ‘anders plannen’ een (vermoedelijke geslaagde) vorm van symptoombestrijding, aangezien het besturingsmodel  van contactcenters geleidelijk steeds minder goed past bij wat jongere generaties verwachten.

4. De rol van facilitaire contactcenters verandert

Facilitaire contactcenters bereiden zich voor op de digitale transformatie. Voor het realiseren van toegevoegde waarde werken ze aan de ontwikkeling van innovatieve diensten. Ze zullen wel moeten, want Forrester suggereert dat callvolumes – facilitaire contactcenters bestaan bij de gratie van schaalvoordeel – de komende twee jaar hard gaan dalen. De facilitaire spelers zullen krimpen in personele omvang en het wordt een hele uitdaging om met minder mensen een betere marge te realiseren. Dat kan alleen als ze opklimmen in de waardeketen van hun opdrachtgevers door hoogwaardige diensten (specifieke softwareoplossingen, data-analytics, consultancy) aan te bieden. Het Franse Webhelp is tot nu toe vooral bezig met het overnemen van technologiespelers. Door de overname van Telecats maakt Webhelp zijn spraakherkenningsoplossingen nu beschikbaar voor ook de Franse markt, waarmee Webhelp de Nederlandse best practices van het spraakbedrijf kan gaan exporteren. Marktleider Teleperformance vliegt innovatie aan over de as van partnerships, pilots en experimenten, daarbij kiezend voor samenwerking met technologiepartners.

5. Data-driven klantcontact

data-drivenEr gaat een schifting ontstaan tussen contactcenters die het uiterste uit data weten te halen – dat is de kern van de digitale transformatie – en contactcenters die blijven focussen op kostenvoordeel. Aan de ene kant neemt het volume aan contacten af, omdat eenvoudige interacties geautomatiseerd worden. Aan de andere kant wordt het resterende ingewikkelder van aard, waardoor er meer gevraagd wordt aan competenties en dat maakt het duurder. Deze ontwikkeling verhoogt de druk om in te blijven zetten op zoveel mogelijk automatisering van klantcontact. Voor deze digitale transformatie is kennis van en inzicht in data cruciaal: zowel voor de dienstverleners – om hun opdrachtgevers te helpen inde transformatie – als voor de opdrachtgevers: data is de nieuwe olie. De tijd van concurreren op volumematig kostenvoordeel in arbeidskosten is vrijwel voorbij.

Lees ook: De toekomst van facilitaire contactcenters (2016)

Een chatbot die de bocht uitvliegt – de grenzen van kunstmatige intelligentie

kunstmatige intelligentieRelevantie is het sleutelwoord voor sales, service en marketing. Waar het bij sales en marketing gaat om het doen van het juiste aanbod, moet customer service gericht zijn op het doen van de juiste dingen op het juiste moment: personalisatie is de hoogst mogelijke vorm van klantgerichtheid. En om service gepersonaliseerd te maken heb je data nodig. Kunstmatige intelligentie (AI) helpt om die data om te zetten in de best passende acties, maar de inzet van AI is niet zonder risico’s. Rob Walker, Vice President Decisioning & Analytics bij Pegasystems: “Als een systeem kan doen alsof het iets begrijpt, begrijpt het systeem dat dan ook?” Ofwel: wat gebeurt er als je AI inzet, maar het niet meer begrijpt?

Walker vroeg zich in een interview in online vakblad Customer Relations & Technology in 2012 al af wanneer er een tipping point komt in de bereidheid van consumenten om hun data (meestal ongemerkt) af te staan aan organisaties. Nu bedrijven steeds meer aan de slag gaan met kunstmatige intelligentie, neemt het vermogen van bedrijven om beslissingen op die data te baseren toe. Walker, zowel informaticus als gepromoveerd filosoof, pleit voor een onderscheid tussen AI die transparant is en AI die ondoorzichtig is. In het eerste geval is volstrekt duidelijk op basis van welke regels het systeem tot beslissingen komt. In het tweede geval is er sprake van een black box. In veel situaties komt de analysekracht van bedrijven al akelig dicht in de buurt van die black box. Facebook maakt op basis van 10 likes betere inschattingen over jou dan je collega’s, zo legde hij uit. Bij 300 likes kent Facebook jouw voorkeuren beter dan je partner. Facebook is inmiddels in staat om geslacht en leeftijd vrijwel foutloos te voorspellen.

Facebook is ‘small data’

De Facebook-voorbeelden gaan in feite over ‘small data’, aldus Walker – het is niets vergeleken met big data. Hoe kan je AI dan nog controleren of beslissingen herleiden? Walker komt met een voorbeeld van een antenne die NASA inzet bij ruimtevaartuigen. De ideale antenne met de eigenschappen werd ontwikkeld door AI. NASA is blij met het resultaat, maar weet nog steeds niet waarom het ontwerp van het AI-systeem de beste functionerende antenne is.

kunstmatige intelligentieMicrosoft kwam in maart 2016 met de chatbot Tay naar buiten. Tay kreeg ook een twitteraccount en bleek zich op dat medium na verloop van tijd te ontpoppen – het resultaat van machine learning – als een racist die geen moeite had met genocide. Stel je voor, aldus Walker, dat deze chatbot was ingezet voor customer service. Zowel de antenne van NASA als Tay roepen de vraag op in hoeverre AI zichzelf kan uitleggen – of in hoeverre de organisatie die er gebruik van maakt de werking kan uitleggen. Voor Walker is het duidelijk: AI kan niet zonder menselijke supervisie. En daarnaast pleit hij voor het grondig testen van AI, ook op bias. Daarmee kan je voorkomen dat AI – dus ook die vriendelijke chatbot – dingen gaat doen die jouw bedrijf grote schade toebrengen. Dat geldt niet alleen voor chatbots, maar vooral ook voor de inzet van algoritmen.

GDPR dwingt bedrijven tot openheid

De komende jaren wordt het vraagstuk rondom AI alleen maar complexer. De nieuwe privacywetgeving GDPR dwingt bedrijven open te zijn over hoe ze data verwerken, maar AI heeft daarin nog geen plekje. Dat is met name een probleem voor ondoorzichtige AI. Op het moment dat een organisatie systemen inzet waarvan de werkingsmechanismen niet geheel bekend is (of nog sterker, ook de uitkomsten niet volledig voorspelbaar zijn, zoals bij chatbot Tay) ontstaat er een risico. Technologie, ook AI-aangedreven tools, wordt meestal ingekocht van leveranciers die niet tot nauwelijks een rol spelen bij de praktische inrichting van systemen. Dat laatste is aan de klant in samenwerking met een system integrator. Klantorganisaties proberen marketing en service menselijk te houden, maar het is de vraag of we dat station niet al lang gepasseerd zijn.

Data is het nieuwe goud, maar dat was het al lang. We krijgen via AI wel steeds meer en krachtiger mogelijkheden om er iets mee te doen. Het is de vraag of bedrijven aan hun eigen klanten kunnen uitleggen waarom hun AI-toepassingen niet creepy (of juist wel creepy) zijn. Daarom is de meest praktische oplossing wellicht dat bedrijven aan klanten gaan vragen hoeveel voordeel ze willen, in ruil voor het inleveren van data en privacy. Een tweede oplossing kan zijn dat bedrijven hun klanten gaan voorlichten over de wijze waarop ze AI inzetten. Of wordt het tijd voor een nieuw soort disclaimer: “Dit aanbod/advies is mede tot stand gekomen op basis van kunstmatige intelligentie”?

[dit artikel verscheen eerder op Klantcontact.nl]

Een robot met gevoel

kunstmatige emotionele intelligentieHet wordt ook wel de vierde industriële revolutie genoemd: de totale digitalisering van de samenleving. In de digitale economie doen mensen steeds vaker zaken met systemen, software en algoritmen in plaats van met andere mensen. Kunstmatige intelligentie staat daarbij centraal. Binnenkort staan we voor de vraag of we accepteren dat een robot beschikt over kunstmatige emotionele intelligentie. 

Na de efficiencyslag van de derde industriële revolutie (de opkomst van de eerste automatiseringsgolf) brengt ook de vierde industriële revolutie veel kansen met zich mee. Met data als grondstof en software als machine kunnen we informatie veel beter benutten. De keerzijde is dat hardware en software zich zo snel hebben ontwikkeld, dat computers ook veel taken kunnen overnemen die voorheen exclusief aan mensen waren voorbehouden. Optimisten stellen dat iedere technologische revolutie voor het verdwijnen van banen heeft gezorgd, maar ook nieuwe werkgelegenheid heeft gecreëerd. Sommigen hebben het bij die vierde revolutie over nieuwe banen zoals ‘head of humanity’ – want ook voor de verdere ontwikkeling van kunstmatige intelligentie zijn mensen nodig.

Van hulpmiddel naar vervanger

In zijn boek ‘The Rise of the Robots’ legt Martin Ford haarfijn uit waarom de vierde industriële revolutie anders is dan de voorgaande drie revoluties. De computer verandert de komende jaren van een ‘complementair hulpmiddel’ in een ‘vervanger’ van de mens. Het ontstaan van nieuwe technologiebanen kan niet compenseren dat grote groepen op de arbeidsmarkt – inclusief hoogopgeleide kenniswerkers – hun voorsprong op de computer zullen verliezen. Ford is relatief behoudend: hij voorspelt dat kunstmatige intelligentie over tien tot twintig jaar tot maatschappelijke ontwrichting zal leiden door grootschalig verlies van werkgelegenheid. Hij zegt er meteen bij dat veel Silicon Valley-ondernemers denken dat die toekomstscenario’s al over vijf tot tien jaar aan de orde zijn.

We doen al jaren zaken met systemen

Het grote onderscheid tussen mensen en kunstmatige intelligentie is dat de laatste variant nog niet beschikt over empathisch vermogen en evenmin in staat is creatief te denken. Daarom lijkt de computer vooralsnog geen bedreiging voor beroepen waar intensieve interactie met mensen centraal staat – iets wat ook Ford in zijn boek betoogt. Maar hoe belangrijk ze ook mogen zijn, de interacties tussen mensen (klant en leverancier, patiënt en arts, student en docent) bevatten ook altijd eenvoudiger, repeterende en routinematige elementen. Veel daarvan is in de afgelopen jaren al geautomatiseerd: denk aan het zelf inchecken van passagiers en bagage bij luchthavens, de ontwikkeling van online selfservice bij klantenservice, de opkomst van e-learning en het zelf regelen van bankzaken via apps en websites. Ook het ingewikkelde werk aan de ‘achterkant’ van die interactie – zoals het verwerken van schadeclaims of het opstellen van analyses en adviezen – wordt in toenemende mate geautomatiseerd. Wat overblijft, zijn de interacties tussen mensen waar onvoorspelbaarheid, creativiteit en empathie een rol spelen. Je kunt het ook omdraaien: waar de huisarts nu nog zelf een diagnose stelt, kan hij straks terugvallen op een systeem en wordt zijn taak beperkt tot het tonen van empathie. Totdat kunstmatige emotionele intelligentie zijn intrede doet.

De computer begrijpt wat ik bedoel

Of we het als mens accepteren dat ‘systemen’ onze emoties en intenties gaan begrijpen, is de vraag, maar er wordt in ieder geval aan gewerkt. Watson Engagement Advisor – ja, een telg uit de IBM Watson kwekerij – is in staat in natuurlijke taal te communiceren. Watson heeft daarvoor 300 miljoen Engelse woorden gelezen en begrijpt natuurlijke taal inclusief de nuances. Watson gebruikt bovendien deep learning. IBM stelt dat dit alles voldoende is voor het herkennen van de achterliggende intentie van een vraag, ongeacht hoe die vraag wordt gesteld.

 

kunstmatige emotionele intelligentie

 

In bovenstaand voorbeeld – can I change my flight? – is het de intentie dat de vlucht wordt gecancelled. Watson kan uiteraard veel aanvullende vragen stellen om dichter bij de juiste beslissing te komen – ben je een trouwe klant? Zijn er nog andere zaken om rekening mee te houden? Wat moet Watson bijvoorbeeld doen als de klant meldt dat hij een fervent blogger is? Wanneer Watson tot het inzicht komt dat hij niet alle informatie met voldoende zekerheid kan verwerken, zet hij de vraag door naar een menselijke collega. Watson kan rationeel gezien dus een heel eind komen, maar mist nog wel dat wat hem onderscheidt van mensen: emotionele intelligentie.

De computer begrijpt wat ik voel

Juist in intensieve interacties tussen mensen is empathie een van de belangrijkste zaken om tot het juiste begrip van de ander te komen. Wanneer systemen in staat zijn de juiste ‘emotionele’ informatie te verzamelen – denk bijvoorbeeld aan de ooguitdrukking, spraaksnelheid en volume, lichaamshouding – kunnen ook zij tot een beter begrip komen. Deze tweede tak van sport wordt affective computing genoemd – of kunstmatige emotionele intelligentie. Analistenbureau Markets and Markets voorspelt dat de markt voor affective computing over drie jaar (in 2020) 42 miljard dollar zal omvatten. De belangrijkste toepassingsgebieden: retail, zorg, overheid en defensie; met name op die plaatsen waar informatie moet worden verzameld, waar wordt samengewerkt en waar informatie wordt verstrekt. Tien jaar geleden verschenen de eerste houterige chatbots op het toneel. Virtuele assistenten of chatbots zijn tegenwoordig in staat om op basis van tekst het sentiment in een dialoog met een mens te beoordelen.

Kunstmatige emotionele intelligentie

kunstmatige emotionele intelligentieOp dit moment wordt op Carnegie Mellon University hard gewerkt aan de eerste ‘chatbot met sociaal inzicht’, genaamd SARA. Die naam staat voor Socially-Aware Robot Assistant en SARA is in staat om sociaal gedrag te herkennen in conversaties. SARA verwerkt realtime visuele informatie (lichaamstaal, gelaatsuitdrukking), intonatie, volume en snelheid van de spraak en verbale informatie (spraakherkenning) van de gesprekspartner. Bij het bepalen van de respons wordt er zowel rationeel als sociaal geanalyseerd. Wat is de beste oplossing voor het vraagstuk dat is voorgelegd? En wat is de beste manier om de respons te geven: met welke gelaatsuitdrukking, lichaamstaal en stemgebruik? Daarna wordt de respons via een Natural Language Generation module uitgesproken op een manier die aansluit bij de gesprekspartner.

Software is eating the world

Gaan mensen accepteren dat een robot invoelend gedrag vertoont? De attitude ten aanzien van nieuwe technologie kan snel veranderen zoals dit beroemde filmpje uit 1999 laat zien. De acceptatie van ‘kunstmatige intelligentie met gevoel’ zal afhangen van kwaliteit, geloofwaardigheid en vertrouwen. We zijn de afgelopen jaren al een heel eind opgeschoven van mensen naar machines: denk aan bankzaken (van kasmedewerker tot mobiele app), informatie verzamelen (van bibliothecaris of encyclopedie-redacteur naar internet) en het nemen van aankoopbeslissingen (van letterlijke mond-tot-mondreclame naar klantbeoordeling op een webpagina). We vertrouwen op gegevens op ons scherm in plaats van op het oordeel of vermogen van een levend medemens. En in plaats van ervaringen met echte mensen te delen, delen we data via systemen. Software is eating the world.

Pikant detail is dat de conversaties die nu worden gevoerd in customer service het ideale leermateriaal zijn voor de invoelende robot. Veel van deze gesprekken worden digitaal vastgelegd, inclusief schermhandelingen. Daarnaast wordt vaak aan klanten gevraagd een oordeel te geven over de interactie in de vorm van een klanttevredenheidscijfer. Op deze manier lijken contactcentermedewerkers mee te werken aan de automatisering van hun eigen werk. Wellicht geldt dat straks voor meer beroepen.