Le principal obstacle au déploiement d'agents IA pour l'expérience client — celui auquel tous les fournisseurs sont confrontés et que les entreprises de taille moyenne ressentent le plus vivement — est le fossé opérationnel: l'écart entre l'achat d'une solution d'expérience client basée sur des agents et sa mise en œuvre effective et fiable avec vos clients, vos produits et vos cas particuliers, sans qu'une équipe dédiée ait à la surveiller en permanence.

Voici pourquoi ce phénomène touche le plus durement les entreprises de taille moyenne. Tous les fournisseurs, à tous les niveaux, proposent des démonstrations impeccables. Un client potentiel de grande envergure assiste à cette démo, se laisse convaincre, puis mobilise une équipe de mise en œuvre de six personnes, quelques ingénieurs d’application du fournisseur ainsi qu’un partenaire intégrateur pendant quatre mois pour alimenter le système en données, affiner ses réponses, mettre en place des garde-fous, configurer les intégrations et gérer les 200 cas limites que les clients réels lui soumettent. Les entreprises du marché intermédiaire ne peuvent pas se le permettre. Elles disposent peut-être d’un seul responsable des opérations et d’un responsable de l’expérience client qui gère également 30 agents. Elles ont besoin que le système fonctionne — pas lors d’une démonstration, ni après un contrat de services professionnels de 150 000 dollars — mais en quelques jours, avec la base de connaissances désordonnée dont elles disposent déjà.

Cela se traduit par trois difficultés spécifiques que personne n’a encore réussi à résoudre. Premièrement, l’intégration des connaissances: comment faire en sorte que l’IA comprenne réellement votre activité spécifique sans recourir à un projet d’ingénierie des données ? La plupart des solutions nécessitent encore une curation manuelle des bases de connaissances, l’importation de FAQ structurées ou de longues périodes d’« apprentissage ». Deuxièmement, le maintien continu de la précision: les produits évoluent, les politiques sont mises à jour, des cas limites apparaissent. Qui maintient l'IA à jour lorsque vous ne disposez pas d'une équipe dédiée aux opérations IA ? Troisièmement, l'ajustement de la confiance: les dirigeants des entreprises de taille moyenne doivent savoir quand l'IA gérera les choses de manière autonome, par opposition à « nous aurons bientôt quelques cas d'utilisation supplémentaires validés par des POC et nous partirons de là… ». De la clarté.

Vous pourriez être tenté de répondre « facilité d'utilisation » ou « simplicité de configuration » — et ces aspects sont certes liés, mais ils constituent des critères de base, pas des facteurs de différenciation. Zendesk et Intercom ont déjà le monopole de l'argument « facile à configurer ». Ce qu’il faut retenir, c’est que la facilité de configuration est différente de la facilité de mise en œuvre. Vous pouvez mettre en place un chatbot en 10 minutes qui donne des réponses erronées dans 30 % des cas et qui transfère 50 % des demandes à un humain, ce qui n’est pas son scénario idéal.
C’est une configuration facile, mais une mise en œuvre catastrophique.

Glassix propose une « expérience client (CX) basée sur des agents qui fonctionne réellement en production pour les entreprises de taille moyenne — sans nécessiter une armée de ressources », et c'est là un créneau qu'aucun des quatre types de fournisseurs n'a réussi à s'approprier : les fournisseursde modèles de base opèrent à un niveau trop bas. Les plateformes d'automatisation ne comprennent pas l'expérience client. Les acteurs des systèmes d'exploitation basés sur des agents se contentent de courir après les logos des grandes entreprises. Quant aux acteurs historiques de l'expérience client, ils se contentent d'ajouter de l'IA à des architectures existantes qui n'ont pas été conçues pour fonctionner de manière autonome.

Et si vous pouviez, en quelques jours, mettre en place une équipe de conseillers clientèle qui comprennent votre activité, parlent le langage de votre entreprise et continuent à le faire à mesure que votre entreprise évolue ? Et non, vous n’avez pas besoin de commander des plateaux de pizza pour une armée d’ingénieurs chargés du déploiement, car ils ne sont pas nécessaires (ni les ingénieurs, ni les pizzas).