Από τα παραδοσιακά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σε ένα νέο αυτόνομο λειτουργικό μοντέλο που μειώνει το κόστος και βελτιώνει την εμπειρία πελάτη
Ο κλάδος των εταιρειών κοινής ωφέλειας βρίσκεται μπροστά σε μια κρίσιμη καμπή. Η αυξανόμενη πίεση για μείωση του κόστους, η ανάγκη για καλύτερη εμπειρία πελατών και οι αυξημένες απαιτήσεις για άμεση και αποτελεσματική εξυπηρέτηση οδηγούν τις επιχειρήσεις στην αναζήτηση νέων λύσεων.
Η τεχνητή νοημοσύνη με αυτόνομους πράκτορες (Agentic AI) αναδεικνύεται ως μια τεχνολογία που δεν περιορίζεται στη βελτίωση επιμέρους διαδικασιών, αλλά επιτρέπει τον συνολικό επανασχεδιασμό του τρόπου λειτουργίας των οργανισμών σύμφωνα με μελέτη της McKinsey.
Μέσω της αξιοποίησης δεδομένων, της αυτοματοποίησης σύνθετων εργασιών και της συνεργασίας ανθρώπων και ψηφιακών πρακτόρων, οι εταιρείες κοινής ωφέλειας μπορούν να μετατρέψουν την εξυπηρέτηση πελατών από μια αντιδραστική διαδικασία σε μια προληπτική, εξατομικευμένη και αποδοτική εμπειρία.
Η μετάβαση αυτή απαιτεί αλλαγή νοοτροπίας: η AI δεν πρέπει να αντιμετωπίζεται απλώς ως ένα ακόμη τεχνολογικό εργαλείο, αλλά ως θεμέλιο ενός νέου λειτουργικού μοντέλου. Οι οργανισμοί που θα προχωρήσουν σε αυτόν τον μετασχηματισμό έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν σημαντικά το λειτουργικό κόστος, να ενισχύσουν την ικανοποίηση των πελατών και να δημιουργήσουν πιο ευέλικτες και ανθεκτικές υπηρεσίες για το μέλλον.
Αντιμέτωπες με τη μείωση της ικανοποίησης των πελατών, οι εταιρείες κοινής ωφέλειας στη Βόρεια Αμερική στρέφονται στην Agentic AI (τεχνητή νοημοσύνη με αυτόνομουςπράκτορες) για να μετασχηματίσουν την εμπειρία πελατών προς το καλύτερο, μειώνοντας παράλληλα το κόστος.
Για πολλές εταιρείες κοινής ωφέλειας, η βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών αποτελεί μια διαρκή πρόκληση αλλά και στρατηγική προτεραιότητα. Ωστόσο, η προσθήκη ενός ακόμη εργαλείου τεχνητής νοημοσύνης ή ενός πιλοτικού προγράμματος δεν αρκεί για τον μετασχηματισμό που χρειάζονται οι λειτουργίες εξυπηρέτησης πελατών. Αντίθετα, οι ηγέτες του κλάδου χρησιμοποιούν την Agentic AI για να αλλάξουν ριζικά τον τρόπο παροχής υπηρεσιών προς τους πελάτες, βελτιώνοντας την εμπειρία τους και μειώνοντας το κόστος σύμφωνα με μελέτη της McKinsey.
Η εφαρμογή αυτού του μετασχηματισμού μπορεί να είναι δύσκολη. Η πλήρης αξιοποίηση των δυνατοτήτων της Agentic AI απαιτεί ανασχεδιασμό των λειτουργιών εξυπηρέτησης πελατών από άκρη σε άκρη, σε όλες τις ροές εργασίας, τις διαδρομές πελατών (customer journeys), τα συστήματα και τις ομάδες.
Η ικανοποίηση των πελατών μειώνεται
Οι εταιρείες κοινής ωφέλειας αντιμετωπίζουν αυξανόμενες πιέσεις. Σύμφωνα με έρευνα του 2025 σε περισσότερους από 10.000 πελάτες εταιρειών κοινής ωφέλειας, η συνολική ικανοποίηση έχει μειωθεί.
Το ποσοστό των πελατών που δηλώνουν «πολύ ικανοποιημένοι» μειώθηκε κατά 11 ποσοστιαίες μονάδες από το 2018, ενώ το 29% των πελατών (έναντι 18% το 2018) δηλώνουν δυσαρεστημένοι.
Ένας ακόμη παράγοντας πίεσης είναι η οικονομική προσιτότητα. Το 70% των πελατών εκφράζει ανησυχία σχετικά με το κόστος των υπηρεσιών κοινής ωφέλειας.
Παράλληλα, οι πελάτες αλληλεπιδρούν πλέον περισσότερο με τις εταιρείες τους από ποτέ, αυξάνοντας τη ζήτηση προς ήδη πιεσμένες ομάδες εξυπηρέτησης. Η χρήση των καναλιών επικοινωνίας έχει αυξηθεί κατά 3% έως 16%, ανάλογα με το κανάλι, από το 2023.
Ταυτόχρονα, τα ψηφιακά κανάλια παρουσιάζουν υψηλότερη ικανοποίηση σε σχέση με τα παραδοσιακά κανάλια, δημιουργώντας μια ευκαιρία για κάλυψη της αυξανόμενης ζήτησης με χαμηλότερο κόστος εξυπηρέτησης.
Το μήνυμα είναι σαφές και επείγον:\ Μείωση κόστους και ταυτόχρονη βελτίωση της ικανοποίησης πελατών.
Η Agentic AI μπορεί να καταστήσει εφικτούς και τους δύο στόχους, αναδιαμορφώνοντας ολόκληρη τη λειτουργία εξυπηρέτησης πελατών — όχι μέσω μεμονωμένων πιλοτικών εφαρμογών, αλλά μέσω συνολικού μετασχηματισμού.
Οι εταιρείες δεν χρειάζεται να αλλάξουν τα πάντα ταυτόχρονα. Μπορούν να ξεκινήσουν από ροές εργασίας υψηλής αξίας, να αποκομίσουν άμεσα οφέλη και στη συνέχεια να προχωρήσουν σε πλήρη μεταμόρφωση.
Η αξία που διακυβεύεται είναι πραγματική και σημαντική Κατά την τελευταία δεκαετία, οι εταιρείες κοινής ωφέλειας έχουν επενδύσει σημαντικά σε τεχνολογίες εξυπηρέτησης πελατών, όπως:
συστήματα διαδραστικής φωνητικής απόκρισης (IVR),
εφαρμογές κινητών,
chatbots,
εργαλεία υποστήριξης εργαζομένων.
Οι επενδύσεις αυτές βελτίωσαν την εξυπηρέτηση, αλλά σπάνια αντιμετώπισαν τις βαθύτερες αιτίες της ζήτησης πελατών (όπως διαχείριση διακοπών ρεύματος, προβλήματα χρέωσης κ.λπ.).
Η Agentic AI είναι διαφορετική.
Αλλάζει τη μονάδα μετασχηματισμού από μια σειρά μικρών βελτιώσεων σε μια συστημική αλλαγή, μεταφέροντας την εστίαση από μεμονωμένα κανάλια και εργασίες σε ολοκληρωμένες διαδρομές πελατών και ροές εργασίας.
Με αυτόν τον τρόπο επανασχεδιάζει θεμελιωδώς τον τρόπο με τον οποίο πραγματοποιείται η εργασία.
Οι κορυφαίες εταιρείες ήδη εφαρμόζουν AI σε μεγάλη κλίμακα, επιτυγχάνοντας:
μείωση κόστους κατά 30% έως 50%,
βελτίωση της ικανοποίησης πελατών έως και 20%.
To παράδειγμα της E.ON Next
Η εταιρεία δεχόταν περισσότερες από 7 εκατομμύρια κλήσεις εξυπηρέτησης πελατών ετησίως.
Ωστόσο, βασιζόταν κυρίως σε ανεπίσημες πληροφορίες και υποκειμενική κατηγοριοποίηση κλήσεων για να κατανοήσει τους λόγους επικοινωνίας των πελατών.
Η εταιρεία χρησιμοποίησε μια λύση Agentic Voice Analytics (AVA) για:
ανάλυση και κατηγοριοποίηση κλήσεων μεγάλης κλίμακας,
κατανόηση των πραγματικών αιτιών επικοινωνίας,
σχεδιασμό νέας στρατηγικής καναλιών εξυπηρέτησης.
Με βάση αυτά τα δεδομένα, δημιούργησε έναν πίνακα προτιμώμενων καναλιών ανά τύπο αιτήματος και ένα σχέδιο δράσης.
Στη συνέχεια εγκατέστησε έναν βοηθό φωνής AI που αντικατέστησε το παραδοσιακό IVR για κλήσεις σχετικά με λογαριασμούς.
Αποτελέσματα:
μείωση εισερχόμενων κλήσεων περίπου κατά 50%,
αύξηση ικανοποίησης πελατών κατά 6 μονάδες.
Οι εταιρείες μπορούν να ξεκινήσουν από τις σημαντικότερες διαδρομές πελατών
Για να αξιοποιήσουν την AI σε μεγάλη κλίμακα, οι εταιρείες κοινής ωφέλειας πρέπει να μετασχηματίσουν τόσο την εμπειρία πελάτη όσο και τις εσωτερικές λειτουργίες που τη στηρίζουν.
Μια αποτελεσματική στρατηγική είναι η προτεραιοποίηση των διαδικασιών που προκαλούν τη μεγαλύτερη τριβή, με βάση:
τη ζήτηση πελατών,
τα παράπονα,
την επιχειρησιακή πολυπλοκότητα,
τον όγκο εργασίας.
Για τις περισσότερες εταιρείες, οι μεγαλύτερες ευκαιρίες βρίσκονται στους τομείς:
χρέωσης και πληρωμών,
διαχείρισης διακοπών,
αιτημάτων πεδίου και μετρητών,
εισπράξεων.
Χρέωση και πληρωμές
Η χρέωση και οι πληρωμές αντιπροσωπεύουν το 40% έως 50% όλων των κλήσεων πελατών.
Η ικανοποίηση μειώνεται σημαντικά όταν:απαιτούνται πολλές επικοινωνίες,
η επίλυση ενός προβλήματος διαρκεί περισσότερο από μία εβδομάδα.
Η Agentic AI μπορεί να:
εντοπίζει τις βασικές αιτίες προβλημάτων,
εξηγεί χρεώσεις,
αναλύει κατανάλωση,
προτείνει τις καλύτερες επόμενες ενέργειες.
Έχουν καταγραφεί μειώσεις 20% έως 50% στις κλήσεις που σχετίζονται με χρεώσεις και πληρωμές.
Διαχείριση διακοπών
Οι διακοπές υπηρεσιών αποτελούν μία από τις μεγαλύτερες πηγές δυσαρέσκειας.
Παρότι οι ομάδες εξυπηρέτησης δεν μπορούν να ελέγξουν τη διάρκεια ή τη συχνότητα των διακοπών, η επικοινωνία αποτελεί το 54% της ικανοποίησης κατά τη διάρκεια αυτών των περιστατικών.
Η Agentic AI βοηθά μέσω:
προληπτικών ενημερώσεων σε πραγματικό χρόνο,
αυτόματης επικοινωνίας με πελάτες,
μείωσης κλήσεων λόγω διακοπών έως και 50%.
Αιτήματα υπηρεσιών πεδίου και μετρητών
Οι διαδικασίες αυτές συχνά καθυστερούν λόγω κατακερματισμένων συστημάτων.
Η Agentic AI μπορεί να:
διαγνώσει προβλήματα,
προγραμματίσει ραντεβού,
συντονίσει έγγραφα,
ενημερώνει προληπτικά τους πελάτες.
Οι κορυφαίες εταιρείες έχουν επιτύχει:
αύξηση παραγωγικότητας προσωπικού πεδίου κατά 20% έως 25%,
ταχύτερες συνδέσεις υπηρεσιών.
Εισπράξεις
Οι καθυστερούμενες οφειλές αυξήθηκαν σημαντικά:
από 8,05 δισ. δολάρια το 2019,
σε 20,7 δισ. δολάρια το 2025.
Η Agentic AI βοηθά:
στον έγκαιρο εντοπισμό πελατών υψηλού κινδύνου,
στην εξατομικευμένη επικοινωνία,
στη σύνδεση πελατών με προγράμματα βοήθειας και διακανονισμών.
Οι κορυφαίες εταιρείες έχουν μειώσει τις οφειλές κατά 15% έως 20%, ενώ παράλληλα μειώνουν παράπονα και κλιμακώσεις προβλημάτων.
Μια σταδιακή προσέγγιση για το μέλλον
Για να αντιμετωπίσουν προκλήσεις όπως:
παλαιά συστήματα,
κατακερματισμένα δεδομένα,
κανονιστική πολυπλοκότητα,
οι εταιρείες κοινής ωφέλειας χρειάζεται να προχωρήσουν σε έναν συνολικό ανασχεδιασμό λειτουργίας.
Οι κορυφαίες εταιρείες ακολουθούν μια σταδιακή προσέγγιση.
Βήμα 1: Δημιουργία οδικού χάρτη βασισμένου στην αξία
Εντοπισμός σημείων υψηλού όγκου, κόστους και τριβής.
Χαρτογράφηση ολόκληρων διαδρομών πελατών.
Εστίαση στην επίλυση των πραγματικών αιτιών και όχι μόνο στην ταχύτερη διεκπεραίωση.
Ιεράρχηση ευκαιριών με βάση αξία, εφικτότητα, κίνδυνο και επίδραση στον πελάτη.
Βήμα 2: Άμεσα οφέλη και παράλληλη δημιουργία υποδομών
Έναρξη με πράκτορες AI χαμηλού κινδύνου.
Δημιουργία ενιαίας βάσης δεδομένων πελατών, χρεώσεων, μετρητών και υπηρεσιών.
Χρήση APIs ώστε η AI να συνεργάζεται με υπάρχοντα συστήματα.
Νέο μοντέλο λειτουργίας όπου άνθρωποι και AI συνεργάζονται με μηχανισμούς ελέγχου.
Βήμα 3: Κλιμάκωση σε όλους τους τομείς
Επαναχρησιμοποίηση δεδομένων, ολοκληρώσεων και μοντέλων AI.
Μετάβαση από μεμονωμένα πιλοτικά έργα σε πλήρη μετασχηματισμό.
Παρακολούθηση μετρήσιμων αποτελεσμάτων:
λιγότερη ζήτηση,
λιγότερες επαναλαμβανόμενες επαφές,
χαμηλότερο κόστος εξυπηρέτησης,
ταχύτερη επίλυση,
υψηλότερη ικανοποίηση πελατών.
Οι ομάδες εξυπηρέτησης πελατών πρέπει να αντιμετωπίσουν την AI όχι απλώς ως ένα νέο εργαλείο, αλλά ως τη βάση ενός νέου λειτουργικού μοντέλου.
Η επιτυχία του μετασχηματισμού θα εξαρτηθεί εξίσου από τους ανθρώπους και την τεχνολογία.
Οι εταιρείες κοινής ωφέλειας που θα πραγματοποιήσουν αυτή τη μετάβαση θα χρειαστούν:
σωστή διαχείριση αλλαγής,
εκπαίδευση εργαζομένων,
σαφή ρόλους,
κατάλληλα κίνητρα,
ισχυρή διακυβέρνηση.
Με αυτόν τον τρόπο, οι πράκτορες AI δεν αντικαθιστούν απλώς την εργασία· ενισχύουν τις ανθρώπινες ομάδες και δημιουργούν έναν πιο αποτελεσματικό, προληπτικό και πελατοκεντρικό τρόπο λειτουργίας.
www.worldenergynews.gr
