Nowoczesna obsługa klienta: Co zmienia sztuczna inteligencja?

W dzisiejszym odcinku podcastu „Business Tech Talks powered by BlueSoft” rozmawiamy o tym, jak budować nowoczesny Customer Service w erze sztucznej inteligencji i rosnących oczekiwań klientów. Nasi goście – przedstawiciele Salesforce, BlueSoft oraz Craftware – pokazują, jak połączyć technologię, integrację systemów i dobrze zaprojektowane procesy, aby obsługa klienta stała się realnym wsparciem sprzedaży i budowania lojalności. Rozmawiamy o roli AI, integracji danych, modelu omnichannel oraz o tym, dlaczego bez uporządkowanych fundamentów nawet najlepsza technologia nie przyniesie oczekiwanych efektów. Poniżej skrót transkrypcji odcinka. 

Goście i model współpracy 

W rozmowie udział biorą: Piotr Lempkowski (Salesforce), Łukasz Rychliński (BlueSoft) oraz Kacper Zieliński (Craftware). 

Ich współpraca opiera się na komplementarnych kompetencjach: 

• Salesforce dostarcza platformę CRM i rozwiązania AI, 

• BlueSoft odpowiada za integrację systemów IT i digitalizację procesów, 

• Craftware realizuje wdrożenia oraz zapewnia wsparcie powdrożeniowe. 

Firmy BlueSoft i Craftware działają w ramach jednej grupy, oferując klientom kompleksowe wsparcie – od strategii, przez implementację, po rozwój i utrzymanie. 

Customer Service jako element strategii biznesowej 

Obsługa posprzedażowa nie jest dziś dodatkiem – to kluczowy element całej ścieżki klienta. 

Statystyki pokazują, że nawet co trzeci klient (ok. 43–45%) rezygnuje z marki po jednym negatywnym doświadczeniu. Z drugiej strony dobrze zaprojektowany Customer Service może przekształcić klienta w ambasadora marki. 

Co istotne, utrzymanie lojalnego klienta jest znacznie tańsze niż pozyskiwanie nowego. Dlatego inwestycja w jakość obsługi to realna decyzja biznesowa – nie koszt, lecz długoterminowa strategia wzrostu. 

Nowe nawyki konsumentów i wpływ technologii 

Klienci przyzwyczajeni do wygody aplikacji takich jak Netflix czy Spotify oczekują podobnych standardów w każdej branży. Wśród kluczowych trendów eksperci wskazują: 

• Self-service – użytkownicy chcą samodzielnie i szybko uzyskiwać odpowiedzi, bez konieczności kontaktu z konsultantem. 

• Agentic commerce – zakupy realizowane bezpośrednio przez interfejsy AI (np. ChatGPT), co wymusza na markach budowanie doświadczeń także poza własnymi kanałami. 

Oznacza to konieczność projektowania Customer Experience w sposób spójny, dostępny i maksymalnie uproszczony. 

Szybkość, personalizacja i omnichannel 

Podstawowe oczekiwania klientów pozostają niezmienne: 

szybkość, skuteczność i personalizacja. 

Największym źródłem frustracji jest brak płynności w modelu omnichannel. Klienci nie chcą powtarzać tych samych informacji przy przechodzeniu między telefonem, e-mailem czy formularzem online. Brak ciągłości danych oznacza spadek satysfakcji i zaufania. 

Wyzwania po stronie organizacji 

Z perspektywy firm głównym problemem jest fragmentaryzacja systemów. Konsultanci często pracują równolegle na wielu narzędziach (ERP, POS, CRM), co: 

• obniża efektywność, 

• wydłuża czas obsługi, 

• zwiększa frustrację pracowników, 

• sprzyja wysokiej rotacji w zespołach. 

Rozwiązaniem jest unifikacja danych i stworzenie widoku klienta 360°, który umożliwia pracę w jednym, spójnym środowisku. 

Integracja jako fundament – rola API i MuleSoft 

Aby AI mogła realnie wspierać biznes, dane muszą być dostępne i spójne. Oznacza to konieczność integracji rozproszonych silosów informacyjnych – także w starszych systemach. 

Nowoczesne interfejsy API oraz narzędzia takie jak MuleSoft umożliwiają: 

• bezpieczne łączenie systemów, 

• udostępnianie danych w całej organizacji, 

• budowę architektury gotowej na automatyzację i AI. 

Dzięki temu możliwe staje się wdrażanie agentów AI, którzy potrafią samodzielnie przeprowadzić proces – od weryfikacji dostępności produktu po zlecenie wysyłki. 

Jak podejść do wdrożenia? Najpierw fundamenty 

Eksperci podkreślają, że wdrożenie AI bez uporządkowanych procesów i danych to „budowanie domu od komina”. 

Rekomendowana ścieżka obejmuje: 

• Analizę stanu obecnego (as-is) – często poprzez bezpośrednią obserwację pracy konsultantów. 

• Zdefiniowanie celów biznesowych – redukcja kosztów, automatyzacja, poprawa retencji pracowników czy wzrost satysfakcji klientów. 

• Uporządkowanie i ujednolicenie danych – ponieważ AI jest tak skuteczna, jak dane, na których pracuje. 

Trzy fale AI w Customer Service 

Rozwój AI w obsłudze klienta można podzielić na trzy etapy: 

1. AI predykcyjne – analiza historii i rekomendacja kolejnych działań (next best action). 

2. Generative AI – wsparcie pracowników (automatyczne podsumowania rozmów, klasyfikacja spraw, generowanie odpowiedzi). 

3. Agenci AI – autonomiczne systemy realizujące konkretne zadania w ramach zdefiniowanych reguł (guardrails), minimalizujących ryzyko błędów czy tzw. halucynacji. 

To właśnie trzeci etap otwiera drogę do realnej transformacji modelu operacyjnego. 

Personalizacja a bezpieczeństwo danych 

Granica między personalizacją a prywatnością wymaga świadomego zarządzania zgodami klienta. 

Dane transakcyjne są naturalnym elementem obsługi, jednak działania marketingowe oparte na analizie zachowań wymagają wyraźnych zgód. W branżach regulowanych – takich jak finanse czy medycyna – kluczowe znaczenie ma wybór rozwiązań spełniających najwyższe standardy bezpieczeństwa oraz niewykorzystujących danych do trenowania zewnętrznych modeli. 

Podsumowanie 

Nowoczesny Customer Service powinien być integralną częścią strategii organizacji – nie wyłącznie centrum kosztów. 

Kluczem do sukcesu jest właściwa kolejność działań: 

1. Audyt i uporządkowanie procesów. 

2. Integracja systemów i unifikacja danych. 

3. Dopiero potem automatyzacja i wdrażanie AI. 

Takie podejście pozwala przekształcić obsługę klienta w narzędzie budowania lojalności, przewagi konkurencyjnej i wzrostu sprzedaży – zgodnie z filozofią BlueSoft: technologia ma realnie wspierać biznes i dawać organizacjom poczucie kontroli oraz bezpieczeństwa w procesie transformacji. ”, są dziś dostępne nie tylko dla korporacji, ale i dla mniejszych organizacji.