Klarna har lanserat sin första generation av en AI-assistent och kan efter en månad rapportera om radikala produktivitets- och användarförbättringar. Lösningen hanterar uppgifter motsvarande över 700 kundservicemedarbetare, både snabbare och med bättre svarskvalitet.
Kan alla “göra en Klarna” och skapa motsvarande lösningar?
Det korta svaret är JA, men först lite om lösningen.
Tekniken
Det är en skräddarsydd lösning som bygger på generativ AI från Open AI (de som ligger bakom ChatGPT). Den hanterar kundtjänstfrågor och finansiella personliga frågor på över 35 språk. 2/3 av Klarnas kundtjänstfrågor är i och med detta helt automatiserade. Den förväntas spara 40 miljoner US$ åt Klarna redan under 2024.
Lösningen är en av de första AI-assistenterna baserad på generativ AI som lanserats i större skala. Frågan om huruvida teknologin är mogen för skalbara lösningar ännu kan väl anses vara död i och med detta.
Reflektioner
Användarupplevelsen är generellt bra, med några nytänkande lösningar. Det märks att det är en första generationens lösning, som inte ännu riktigt utnyttjar möjligheterna fullt ut. I våra utvalda användartester har vi fått otroligt bra, konsekventa och korrekta svar, något pratiga svar, om än levererade i en god, lite opersonlig ton.
Var finns ”Klarna-känslan” i konversationen?
Med det sagt: Hellre korrekt än onödigt! Bra första release!
En fråga som påpekats av många i media är vad som händer med de 700 kundtjänstmedarbetarna?
Det är en relevant fråga, som vi anser måste adresseras som en etisk aspekt och som en del i AI-policyn. Huvuddelen av Klarnas kundtjänst är extern, så egna anställda påverkas inte lika mycket, dock.
Effekten har istället synts i börsnoterade kundtjänstbolag, vars aktiekurser straffats hårt av Klarnas pressrelease.
Hur ska du tänka?
Ett lite mer uttömmande svar på frågan ”Kan alla göra en Klarna?”. Har man en stor kundtjänst, med mycket direktkontakt till kunder (både B2C och B2B) alternativt en äldre omodern chatbot, så är svaret definitivt ja.
Alla företag är också olika och för en del är kanske inte kundtjänst och effektivisering det viktigaste. Det kan också vara möjligt att använda generativ AI till att vara en köp-assistent, onboarding-guide eller annat.
Vi har i projekt också skapat lösningar som först kommit den egna kundtjänstpersonalen till godo, där de snabbt får snygga svar på kundernas frågor (istället för att slå i manualer eller liknande) för att ge svaret till kunden.
Men vi har också byggt liknande lösningar som Klarnas. Oavsett så har vi sett samma typ av radikala förbättringar i produktivitet och kundupplevelse.
Avslutningsvis några saker att tänka på:
- Jämfört med ett ”traditionellt” chatbot-projekt, som inte är baserad på moderna stora språkmodeller (LLM), så är ett projekt liknande Klarnas avsevärt snabbare och billigare.
- Med det sagt, som all teknik, så är det ändå aldrig så enkelt som det i förstone kan tyckas. Det går inte att applicera gamla metoder, verktyg och kompetenser på ett projekt med generativ AI. Det finns mängder med fallgropar och det finns mängder med genvägar. För detta krävs specialistkompetens och erfarenhet. Anlita någon med erfarenhet!
- Om den önskade affärseffekten förväntas vara stor, så kan projektet inte behandlas som ett innovationsprojekt (vilket är vanligt inom området). Resurser, tid och engagemang måste allokeras för snabb och varaktig ROI.
- Kom till en första startpunkt snabbt. Ta hjälp med att identifiera vad just era startpunkter kan vara. Det kan handla om att identifiera business case, use case, strategi eller en POC. Det viktiga är att komma igång.
Sammanfattningsvis så finns det all anledning för i princip alla företag och organisationer att ta sig an området. Teknologin är mogen och vinsterna är snabba.
Om du undrar var du ska börja, hör av dig till erik@talkingtome.se
