过去，人们对自动化服务曾抱有疑虑——“机器人既不理解问题，又总是给出相同的答案”。而如今的局面已截然不同。人工智能（AI）的演进，尤其是生成式模型的问世，为品牌与消费者之间的互动开辟了新的可能性。当前的前沿领域在于创建多个协同运作的 AI 智能体，它们以协调一致的方式工作，从而提升服务的个性化程度、效率和规模。
这种新方法融合了双方的优势：将人类智慧应用于制定策略和服务流程，同时利用人工智能近乎无限的适应、学习和个性化响应能力，实现实时运作。
多智能体协作：重塑客户体验
“这是一条没有回头路的路径。消费者不再愿意等待，也不愿在不同部门之间被转来转去。他们希望得到快速、准确的回答，更重要的是，希望被理解。”IRRAH TECH集团产品与业务负责人Jenifer Ferraz表示，该公司专注于为零售业提供生成式AI解决方案。
在实践中，企业面临的最大挑战是摆脱传统模式——即使用一个试图满足所有类型需求的单一聊天机器人——转向更复杂的逻辑，由多个专家代理协同工作。正是在这一背景下，IRRAH TECH 押注其核心产品：GPT Maker。
“我们的提案不仅仅是自动化回复，而是利用人工智能创造令人难忘的品牌体验，让客户无论通过何种渠道或在旅程的哪个阶段，都感到自己被倾听、被理解并得到良好的服务。”
GPT Maker：打造无缝个性化服务
Jenifer 解释说：“该工具允许您以简单直观的方式创建多个具有不同个性、知识和目标的助手。每个助手都可以针对特定功能进行训练：一个专门处理产品问题的代理，另一个专注于退换货流程，还有一个侧重于销售，帮助解决更复杂的问题，如产品配置或技术故障，甚至有一个采用品牌语调的代理，以加强关系。”
该专业人士还指出，“GPT Maker 让客户甚至意识不到自己正在与不同的智能体进行交互。对客户端而言，体验是流畅且个性化的。在幕后，每个智能体都经过精心准备，以在其最擅长的领域发挥作用。”
人机协同：保留上下文的高效过渡
该技术的另一个关键点是人工智能代理与人工客服之间的集成。“当客户提出更复杂的问题或需要共情能力的问题时，系统会触发操作员介入，但不会丢失对话上下文，确保无缝过渡”，他解释道。
“这种混合模型避免了必须为人工客服重复所有操作的经典摩擦。历史记录存在，上下文得以保留。这提高了客户满意度并缩短了平均服务时间”，他说。
此外，GPT Maker 使企业能够在无需增加客服人员数量的情况下扩展服务规模。人工智能承担了大部分重复性需求，让人力团队能够专注于更具战略性和敏感性的案例。
对 Jenifer 而言，客户服务的未来必然涉及规模化定制。“消费者希望感受到独特性，但企业必须以可行且可持续的方式实现这一点。生成式 AI 通过多智能体协作，是目前平衡这两种需求的最强大技术。”
“我们的提案不仅仅是自动化回复，而是利用人工智能打造令人印象深刻的品牌体验，让客户无论通过何种渠道或处于旅程的哪个阶段，都能感受到被倾听、被理解并得到优质服务。”
数据洞察：生成式AI驱动服务升级
根据 Zendesk《2024 年客户体验趋势报告》，客户服务个性化是客户体验的决定性因素：67% 的消费者期望互动具有个性化，59% 的消费者希望企业利用现有数据提供更个性化的体验。此外，70% 的消费者表示他们期望企业提供实时支持，64% 的消费者期望这种支持在所有渠道中均可获得。
此外，Forbes 发表的研究显示，57% 的客户体验领导者认为，生成式 AI 将在未来两年内对聊天支持产生重大影响；而在已采用该技术的公司中，83% 的公司报告称投资回报率（ROI）为正值。
在巴西，ServiceNow 的一项研究表明，87% 的消费者重视优质的聊天机器人服务，尽管在更复杂的情况下，仍有 59% 的消费者更倾向于与人工客服交谈，这进一步凸显了技术的重要性。
Jenifer 总结道：“客户服务不再是一项成本，而是为企业创造价值和关系的战略性资产。”