关于生成式人工智能（AI）的潜在能力，外界有诸多炒作，但很难找到其现实世界的应用实例。虽然这项技术可能会永远改变工作世界，但目前其应用主要集中在几个关键领域——其中之一就是客户体验（CX）。

Forrester（一家市场研究公司）预计，到2024年，生成式AI将给CX团队带来巨大推动。这家技术研究公司表示，服务代理将使用AI驱动的工具来提出自然语言问题，并接收针对客户问题的答案，而不是在数据库中搜索信息。

专业服务公司Genpact也预计，更多企业将使用生成式AI来寻找新的方式来衡量和重塑客户体验。

一些先驱组织已经开始将AI用于客户体验。以软件专家MHR为例，它使用Clari Revenue Platform和供应商提供的AI工具来让员工了解销售业绩。

MHR的销售赋能主管蒂姆·兰斯洛特（Tim Lancelot）解释了Clari Copilot如何使用AI来总结对话，并创建智能操作，这些操作会集成到MHR的Salesforce平台中。

“Copilot对话智能技术的一大卖点在于它内置于我们现有的Clari Revenue Platform中，”他说。“例如，我可以查看交易，并在销售阶段检查我们的员工是否讨论了某些事情，比如合同。”

兰斯洛特表示，销售团队现在受益于客户的单一视图，他们通过创建一个整合的技术栈而迅速达到了这一点。

“无法衡量的东西就无法管理。如果不能实时衡量，就无法有效管理。成功的关键是总结信息，帮助你有效地做出下一个决策——这正是Clari所做的，”他说。

与此同时，卡鲁瑟斯和杰克逊报告称，仅有5%的企业拥有高水平的AI成熟度、已建立的AI部门或明确的AI流程。

阿尔科克表示，组织必须关注确保数据高效、安全使用的流程、标准和政策：“我认为，在如何为AI模型设定非常明确的界限方面，治理将变得更加重要。”

这一观点与索菲·加拉伊（Sophie Gallay）产生了共鸣。她是全球数据和客户IT总监，于2023年2月加入法国零售商Etam。她正在为关键数据问题制定一项集团范围内的战略，如架构、工具、治理和价值。

该战略的第一阶段将持续到2024年底，重点是使用Snowflake技术构建一个新的数据平台。随着Etam完成战略的第一阶段，加拉伊将寻找新的方法，帮助Etam充分利用其数据，包括生成式AI。

她说：“我想让他们把时间用在重要的话题上。而且我确信，一款由生成式AI驱动的出色产品可以回答我们客户的一级请求。”

但是，加拉伊的当务之急是展示AI的益处——这完全在于建立基础、调整业务期望和证明价值。

她说：“现在对我们来说是一个很好的时机，因为我们拥有必要的团队进行测试，一旦我们准备好，我们还拥有技术和数据成熟度来大规模创建产品。”

“最糟糕的情况是一年前就开始做某事，发现它有着巨大的价值，然后停下来说，'对不起，我们无法扩大规模，因为我们没有数据平台、数据和治理。'我想确保，从我们说‘好吧，它有价值，让我们扩大规模’的那一刻起，我们就有这样做的能力。”