Stefan Preusler, administrerende direktør for LeapLytics
Engang sidste år havde jeg et af de øjeblikke, hvor man tænker: Det her kan ikke være rigtigt. Vores team havde netop besvaret nøjagtig det samme spørgsmål for tredje gang på en enkelt uge - hvordan man licenserer vores Power BI-visualiseringer, når en virksomhed både har skabere og rene seere. Samme spørgsmål. For tredje gang. På en fredag eftermiddag, hvor ingen rigtig havde lyst til at sidde ved skrivebordet længere.
Problemet var ikke spørgsmålet - det var timingen
Vores kunder kommer fra forskellige tidszoner. En stor del af vores brugere er baseret i Sydamerika, primært Argentina og Brasilien. De skriver til os ved midnat vores tid. Og når vi svarer, er de allerede faldet i søvn. Dette loop af tidszoneforskelle og gentagne spørgsmål koster os flere timer, end jeg har lyst til at indrømme.
Den første idé var enkel: Lav en FAQ-side. Det gjorde vi. Ingen læste den. Eller i hvert fald ikke de rigtige mennesker på det rigtige tidspunkt. Jeg kan ikke rigtig bebrejde dem - jeg foretrækker også bare at skrive et spørgsmål i et søgefelt i stedet for at scrolle gennem dokumentation.
Det andet forsøg var et chatbot-værktøj fra hylden - integrer det, skriv et par svarskabeloner, færdig. Det fungerede heller ikke. Svarene var for statiske, for generiske. I det øjeblik nogen formulerede deres spørgsmål lidt anderledes, end skabelonen forventede - ingenting. Stilhed. Eller endnu værre: et svar, der slet ikke ramte plet.
Vendepunktet: RAG
Det var der, vi for alvor begyndte at tænke på RAG - Retrieval-Augmented Generation. Det lyder teknisk, men kerneidéen er enkel: I stedet for at hardcode svar ind i botten, giver du den adgang til dine egne dokumenter, produktbeskrivelser, supportbilletter, ofte stillede spørgsmål - og den henter selv de relevante oplysninger, før den svarer.
Det var det øjeblik, hvor det hele klikkede for os.
Vi begyndte systematisk at indsamle vores hyppigste support-emner. Ikke baseret på mavefornemmelse, men ved rent faktisk at spørge vores kunder: Hvad var dit første spørgsmål, da du begyndte at bruge vores produkt? Hvilket problem kostede dig mest tid? Nogle af svarene overraskede os - ting, vi anså for at være selvforklarende, var det tydeligvis ikke.
Vi førte dette indhold ind i chatbottens vidensbase. Og det vigtigste er, at vi kan udvide den dynamisk. Nye produktlanceringer, nye tilbagevendende spørgsmål - vi tilføjer det til basen, og boten kender det fra det tidspunkt. Ingen genopbygning fra bunden, ingen IT-billetter, ingen ventetid.
Sprogproblemet - og hvordan vi løste det
Her er en detalje, som jeg undervurderede: Mange af vores produktdata, dokumentation og interne beskrivelser er på engelsk. Men vores kunder i Sydamerika skriver på spansk. Og de forventer med rette et svar på spansk.
Det lyder som et lille problem. Det var det ikke. En bot, der bliver spurgt om noget på spansk og svarer på engelsk, er ikke support - det er frustration.
Løsningen var at konfigurere botten til at registrere brugerens sprog og svare på det sprog - selv når den underliggende information er på engelsk. Det fungerer nu pålideligt. Vores kunder i Buenos Aires får deres svar på spansk, selv når vores team sover.
Hvad robotten rent faktisk gør i dag
Tre måneder efter, at vi gik i luften, ser vi, at ca. 60-70% af indgående supportanmodninger løses fuldt ud af botten - uden menneskelig indblanding. De resterende spørgsmål lander stadig i vores indbakke, men med en afgørende forskel: Robotten har allerede fanget konteksten, kategoriseret forespørgslen, og vi kan straks se, hvad den handler om.
Men der er en anden effekt, som jeg ikke havde forudset: Chatbotten hjælper kunderne med at afklare deres egne spørgsmål. Nogle gange ved man ikke helt, hvad ens problem er - man taster noget ind, boten spørger om en opfølgning, og pludselig indser man: Ah, det var faktisk det, jeg mente. Det var ikke en planlagt funktion. Det skete bare.
Hvad jeg gerne vil have, at du tager med dig
Hvis du har et lille team, der bliver ved med at besvare de samme supportspørgsmål igen og igen - så start ikke med teknologien. Start med at indsamle og forstå disse spørgsmål. Se derefter på, om en RAG-baseret tilgang giver mening for dig.
Robotten er ikke en erstatning for menneskelig støtte. Men den giver os den tid tilbage, vi har brug for til at håndtere virkelig komplekse problemer - og til rent faktisk at sove igennem om natten.
Stefan Preusler er grundlægger og CEO af LeapLytics, en softwarevirksomhed med speciale i Power BI-visualiseringer og datavisualisering. Han bygger produkter, der gør dataprocesser enklere og mere tilgængelige for virksomheder.
