AI ქმნის კონტენტს, მაგრამ შეუძლია ბრენდის რეპუტაციის გადარჩენა?

გაიგეთ, სად გადის ზღვარი ტექნოლოგიასა და ადამიანურ პასუხისმგებლობას შორის

საკუთარ მოსაზრებას გვიზიარებს AI სპეციალისტი, თამარ ხატიაშვილი, რომელიც AI agent -ზე, ავტომატიზაციებზე და ახალ ამბებზე მუშაობს

AI-ისა და ავტომატიზაციის ახალი ინსტრუმენტების განვითარებას ყოველდღიურად ვაკვირდები. განსაკუთრებით მაინტერესებს მათი პრაქტიკული შესაძლებლობები და ის, თუ როგორ შეიძლება ტექნოლოგიების გამოყენება რეალური სამუშაო პროცესების გასამარტივებლად.

ერთ-ერთი საინტერესო მიმართულება, რომელიც ჩემს ყურადღებას იქცევს, ბრენდის რეპუტაციის მართვაში AI-ის გამოყენებაა.

წარმოიდგინეთ, ონლაინმაღაზიის გვერდზე ერთი უკმაყოფილო მომხმარებელი წერს: „შეკვეთა ისევ დაგვიანდა. მესამე დღეა, არავინ მპასუხობს“.

ცოტა ხანში იმავე პრობლემაზე სხვებიც იწყებენ საუბარს. კომენტარები იმატებს, უკმაყოფილება ვრცელდება, კომპანია კი ჯერ კიდევ ცდილობს გაარკვიოს, რა მოხდა.

შეუძლია AI-ს ასეთი პრობლემის დროულად აღმოჩენა და რაც მთავარია, შეუძლია თუ არა მისი მოგვარებაც?

რატომ არის სწრაფი რეაგირება მნიშვნელოვანი?

2026 წელს Sprout Social-მა აშშ-ში, დიდ ბრიტანეთსა და ავსტრალიაში სოციალური მედიის 2 250 მომხმარებელი გამოკითხა.

გამოკითხულთა 84% ამბობს, რომ კომპანიის რეაგირების სისწრაფე გავლენას ახდენს იმაზე, როგორ აღიქვამს ბრენდის კრიზისს. 64%-ისთვის კი მნიშვნელოვანია, რომ კომპანიამ პრობლემას საჯაროდ, სოციალურ ქსელშივე უპასუხოს და მხოლოდ ოფიციალური განცხადებით არ შემოიფარგლოს.

სწორედ აქ ჩნდება AI-ის გამოყენების საინტერესო შესაძლებლობა. კომპანიას აღარ უწევს მხოლოდ თანამშრომლების რესურსზე დაყრდნობა დიდი რაოდენობით ხელმისაწვდომი კომენტარებისა და შეფასებების გასაანალიზებლად.

მაგრამ როგორ მუშაობს ეს პრაქტიკაში?

როცა AI მხოლოდ ინფორმაციას კი არ აანალიზებს, მოქმედებაშიც გვეხმარება

ამისთვის უკვე არსებობს სპეციალური ინსტრუმენტები. მაგალითად, Brandwatch-ს შეუძლია მისთვის ხელმისაწვდომი ონლაინ საუბრების გაანალიზება, კომენტარების დადებით, უარყოფით და ნეიტრალურ კატეგორიებად დაყოფა და მომხმარებელთა განწყობის ცვლილებაზე დაკვირვება.

დავუბრუნდეთ ონლაინმაღაზიის მაგალითს.

წარმოიდგინეთ სამუშაო პროცესი, სადაც AI აანალიზებს მომხმარებელთა შეფასებებს, აფიქსირებს განმეორებად საჩივრებს, ხოლო ავტომატიზაციის საშუალებით შესაბამის თანამშრომელს შეტყობინება ეგზავნება.

შესაძლებელია პასუხის მონახაზის მომზადებაც, რომელსაც თანამშრომელი გადაამოწმებს და გადაწყვეტს, რა რეაგირება იქნება მიზანშეწონილი.

მსგავსი პროცესის შექმნა სხვადასხვა AI ინსტრუმენტისა და ავტომატიზაციის ტექნოლოგიის ერთმანეთთან დაკავშირებით შეიძლება, შესაბამის მონაცემებზე წვდომისა და ტექნიკური შესაძლებლობების გათვალისწინებით.

ჩემთვის, როგორც ადამიანისთვის, რომელიც AI აგენტების შესაძლებლობებს პრაქტიკულად ცდის და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციით არის დაინტერესებული, სწორედ ასეთი გამოყენების სცენარებია საინტერესო.

თუმცა შესაძლებლობებთან ერთად მნიშვნელოვანია მათი შეზღუდვების ცოდნაც.

სად გადის AI-ის შესაძლებლობების ზღვარი?

Brandwatch-ის მონაცემებით, მისი Listen მოდულის განწყობის ანალიზის სავარაუდო სიზუსტე მხარდაჭერილ ენებზე, ჩვეულებრივ, 60–75%-ის ფარგლებშია და მონაცემების ტიპზეა დამოკიდებული.

ქართული ენის შემთხვევა განსაკუთრებით საყურადღებოა. Brandwatch-ს ქართული ტექსტის ენის ამოცნობა შეუძლია, თუმცა ქართულ ენაზე განწყობის ანალიზი ოფიციალურად მხარდაჭერილი არ აქვს.

ამას ემატება კონტექსტისა და სარკაზმის ამოცნობის სირთულეც.

მაგალითად, მომხმარებელი წერს: „დიდი მადლობა, ისევ დროულად მოიტანეთ!“

თუ შეკვეთამ სამი დღით დააგვიანა, ეს უკმაყოფილების ირონიული გამოხატულებაა. თუმცა AI-მ შესაძლოა კომენტარი დადებითად შეაფასოს.

მსგავსმა შეცდომამ შეიძლება კომპანიას არასწორი წარმოდგენა შეუქმნას მომხმარებელთა განწყობაზე. კიდევ უფრო საყურადღებოა შემთხვევები, როდესაც AI მომხმარებელს დამოუკიდებლად პასუხობს და დაუზუსტებელ ინფორმაციას აწვდის.

სწორედ ამიტომ, ავტომატიზაციის დაგეგმვისას მნიშვნელოვანია წინასწარ განვსაზღვროთ, რომელ დავალებებს შევასრულებინებთ AI-ს და სად დარჩება გადაწყვეტილების მიღება ადამიანის პასუხისმგებლობად.

შეუძლია AI-ს დაკარგული ნდობის დაბრუნება?

Salesforce-ის State of the AI Connected Customer ანგარიშის მიხედვით, გამოკითხულთა 72%-ისთვის მნიშვნელოვანია იცოდეს, AI აგენტს ესაუბრება თუ ადამიანს.

ეს კიდევ ერთხელ გვახსენებს, რომ ტექნოლოგიის შესაძლებლობებთან ერთად მომხმარებლისთვის გამჭვირვალობაც მნიშვნელოვანია.

AI-ის განვითარებაზე დაკვირვებისა და ახალი ინსტრუმენტების პრაქტიკული გამოყენებისას სულ უფრო საინტერესო ხდება ჩემთვის არა ცალკეული ფუნქციები, არამედ მათი ერთმანეთთან დაკავშირების შესაძლებლობა.

თუმცა ნებისმიერი ავტომატიზაციის საბოლოო ღირებულება იმით განისაზღვრება, თუ რამდენად ეხმარება ის რეალური პრობლემის გადაჭრას.

თუ მომხმარებელს შეკვეთა არ მიუვიდა, იდეალურად დაწერილი ბოდიში ამ პრობლემას ვერ მოაგვარებს.

AI-ს შეუძლია პირველმა შეგვამჩნევინოს, რომ ნდობა ირყევა. ავტომატიზაციას შეუძლია ეს ინფორმაცია დროულად მიაწოდოს შესაბამის ადამიანს. მაგრამ დაკარგული ნდობის დაბრუნება კომპანიის რეალურ ქმედებებზეა დამოკიდებული.