Przy skali przekraczającej miliard przesyłek rocznie nawet niewielki odsetek klientów potrzebujących pomocy oznacza ogromną liczbę kontaktów z działem obsługi. InPost zdecydował się odpowiedzieć na to wyzwanie, wdrażając agenta AI, który nie tylko prowadzi rozmowę z klientem, ale również wykonuje w czasie rzeczywistym konkretne operacje w systemach firmy – od sprawdzenia statusu przesyłki po zdalne otwarcie skrytki Paczkomatu.
Rozwiązanie powstało we współpracy InPost i polskiej firmy technologicznej Zowie. Jest już wykorzystywane produkcyjnie w Polsce, Wielkiej Brytanii i Francji, a projekt ma docelowo objąć kolejne kanały kontaktu i rynki Grupy InPost.
Od skryptowego voicebota do rozmowy opartej na LLM
Automatyzacja obsługi klienta nie jest dla InPost nowym obszarem. Firma od lat korzystała z tradycyjnych voicebotów działających według wcześniej zaprojektowanych scenariuszy. Rozwiązania tego typu dobrze radziły sobie z prostymi i przewidywalnymi sprawami, ale ich ograniczenia stawały się widoczne, gdy rozmowa przestawała przebiegać zgodnie ze skryptem.
Problem pojawiał się na przykład wtedy, gdy klient podczas jednego połączenia pytał jednocześnie o status paczki, możliwość jej przekierowania i termin odbioru z Paczkomatu. Klasyczny bot musiał rozpoznać odpowiednią ścieżkę dialogową, a zmiana tematu mogła powodować utratę kontekstu rozmowy.
InPost szukał więc rozwiązania łączącego dwa światy: naturalny dialog zapewniany przez duże modele językowe oraz możliwość bezpiecznego wykonywania ściśle określonych operacji biznesowych. W praktyce oznaczało to konieczność stworzenia systemu, który z jednej strony rozumie swobodnie formułowane pytania i potrafi prowadzić wielowątkową rozmowę, a z drugiej – nie „improwizuje” tam, gdzie wykonuje operację w systemach logistycznych.
Żadna z gotowych platform dostępnych na rynku nie była przygotowana do prowadzenia naszych operacji na taką skalę. Zowie było partnerem, który potrafił zbudować rozwiązanie odpowiadające naszym wymaganiom. Rozmowa musi być naturalna, ale kiedy AI otwiera Paczkomat, nie ma miejsca na błędy czy dowolność interpretacji – mówi Dariusz Wójcik, Head of Customer Care Technology Development w InPost.
Współpraca z InPostem to dla nas dowód na to, jak technologia może transformować obsługę klienta na niespotykaną dotąd skalę. Nasz silnik AI został zaprojektowany tak, aby zapewnić maksymalną elastyczność operacyjną. To nie jest tylko kolejne wdrożenie gotowego bota, ale stworzenie solidnego fundamentu technologicznego, który płynnie obsługuje złożone procesy biznesowe i rośnie razem z globalnymi ambicjami Grupy InPost – mówi Maciej Ciołek, współtwórca i CRO Zowie AI.
InPost projektuje proces, Zowie dostarcza silnik
Model współpracy pomiędzy firmami zakłada wyraźny podział kompetencji. Zespół InPost odpowiada za projektowanie procesów biznesowych, definiowanie reguł obsługi klienta oraz konfigurację scenariuszy. Zowie rozwija natomiast warstwę technologiczną: infrastrukturę pozwalającą agentowi rozumieć intencje użytkownika, prowadzić rozmowę i komunikować się z systemami przedsiębiorstwa.
Takie podejście było istotne również z punktu widzenia kontroli nad rozwiązaniem. InPost nie chciał uzależniać całej architektury od jednego modelu językowego ani jednego dostawcy technologii syntezy mowy.
System został więc zaprojektowany tak, aby możliwe było wymienianie wykorzystywanych modeli wraz z rozwojem rynku generatywnej AI. To istotna różnica względem wielu pierwszych wdrożeń chatbotów opartych na LLM, które koncentrowały się przede wszystkim na generowaniu odpowiedzi. W przypadku InPost agent AI został połączony z procesami operacyjnymi przedsiębiorstwa.
AI nie tylko odpowiada. Wykonuje operacje
Podczas jednej rozmowy agent może przejść przez kilka różnych procesów bez konieczności rozpoczynania kolejnego kontaktu. System może m.in.:
- zweryfikować klienta i sprawdzić status przesyłki;
- pomóc w zmianie parametrów doręczenia lub przekierowaniu paczki;
- zmienić termin doręczenia, jeżeli pozwala na to dany proces;
- zdalnie otworzyć skrytkę Paczkomatu podczas rozmowy;
- ponownie wysłać kod odbioru;
- przekazać klientowi informacje umożliwiające kontakt z kurierem;
- skorygować status przesyłki w określonych przypadkach, np. gdy nadawca zamknął pustą skrytkę;
- przekazać informacje dotyczące usług, takich jak płatność przy odbiorze, Paczka w Weekend, gabaryty przesyłek czy terminy odbioru;
- utworzyć zgłoszenie w systemie InPost, nadać mu numer i poinformować klienta o przewidywanym czasie odpowiedzi.
Agent analizuje również warunki, w jakich prowadzona jest rozmowa. Jeżeli system wykrywa hałas charakterystyczny np. dla otoczenia Paczkomatu, może uwzględnić ten kontekst w przebiegu obsługi.
Najważniejszym wskaźnikiem z perspektywy firmy nie jest przy tym sama liczba rozmów przejętych przez AI, lecz odsetek spraw rozwiązanych w trakcie pierwszego kontaktu – bez konieczności ponownego telefonu, rozpoczęcia czatu lub wysłania wiadomości innym kanałem.
Automatyzacja z bezpiecznikiem
Projekt nie zakłada całkowitego zastąpienia konsultantów. Każdy klient rozpoczyna rozmowę z agentem AI, ale system może w ciągu kilku sekund przekazać połączenie człowiekowi. Konsultant otrzymuje wtedy transkrypcję oraz kontekst wcześniejszej części rozmowy, dzięki czemu klient nie musi ponownie wyjaśniać całej sytuacji.
Jeszcze przed zaprojektowaniem zachowania samego agenta InPost określił kategorie spraw, które powinny trafiać do człowieka. Pod uwagę brane są m.in. określone frazy, charakter problemu czy język wskazujący na silne emocje rozmówcy.
Kluczem do sukcesu AI w obsłudze klienta nie jest zastąpienie ludzi, ale bezszwowa integracja technologii z procesami biznesowymi. System, który dostarczamy, doskonale rozpoznaje moment, w którym klient potrzebuje ludzkiej empatii, przekazując sprawę konsultantowi InPost w ułamku sekundy, wraz z pełnym kontekstem. To właśnie ta synergia tworzy nową jakość na rynku – mówi Maja Schaefer, współtwórczyni i CEO Zowie.
W efekcie model opiera się nie na całkowitej automatyzacji, lecz na podziale zadań. AI przejmuje przede wszystkim dużą liczbę powtarzalnych procesów, podczas gdy pracownicy mogą koncentrować się na sprawach bardziej złożonych, nietypowych lub wymagających indywidualnej oceny.
Problem vendor lock-in w świecie szybko zmieniającego się AI
Jednym z ciekawszych elementów projektu jest podejście do architektury technologicznej. Rynek generatywnej AI rozwija się na tyle szybko, że wybór jednego modelu językowego jako stałego fundamentu rozwiązania mógłby w przyszłości stać się ograniczeniem. Dlatego system nie został trwale związany z jednym dostawcą LLM ani technologii text-to-speech.
Pozwala to testować kolejne modele i dobierać je w zależności od jakości, kosztu, szybkości działania czy wymagań konkretnego rynku. W praktyce warstwa technologiczna rozwijana przez Zowie ma pozwalać InPost korzystać z kolejnych generacji modeli bez konieczności projektowania całego systemu obsługi od początku.
Ma to szczególne znaczenie w przypadku organizacji działającej w wielu krajach. Agent musi bowiem radzić sobie nie tylko z różnymi językami, ale także odmiennymi procesami, usługami i systemami wykorzystywanymi przez poszczególne spółki Grupy.
Z Polski do Wielkiej Brytanii i Francji
Rozwiązanie działa obecnie produkcyjnie w Polsce, Wielkiej Brytanii i Francji. Projekt stopniowo wychodzi również poza kanał głosowy i obejmuje komunikację tekstową. To element szerszego modelu określanego przez InPost jako „Vision One”. Założeniem jest stworzenie jednej warstwy obsługi klienta działającej niezależnie od tego, czy kontakt rozpoczyna się przez infolinię, stronę internetową, aplikację mobilną, czat, e-mail czy media społecznościowe.
W takim modelu klient nie kontaktowałby się z osobnymi systemami dla każdego kanału. Z punktu widzenia technologicznego byłby obsługiwany przez tego samego agenta, dysponującego wspólnym kontekstem i dostępem do procesów przedsiębiorstwa.
AI jako warstwa operacyjna, a nie tylko chatbot
Przypadek InPost pokazuje zmianę, jaka zachodzi obecnie w podejściu dużych przedsiębiorstw do generatywnej sztucznej inteligencji. Pierwsza fala wdrożeń koncentrowała się przede wszystkim na chatbotach odpowiadających na pytania użytkowników. Kolejnym etapem stają się systemy agentowe, które nie tylko interpretują język naturalny, ale również wykonują określone działania w środowisku przedsiębiorstwa.
To właśnie połączenie warstwy konwersacyjnej z systemami operacyjnymi staje się jednym z najważniejszych wyzwań związanych z wdrażaniem agentów AI w biznesie. W przypadku firmy logistycznej oznacza ono konieczność pogodzenia naturalności rozmowy z rygorystycznymi regułami dotyczącymi takich operacji jak zmiana statusu przesyłki czy otwarcie skrytki.
InPost i Zowie budują rozwiązanie właśnie według tego modelu: duży model językowy odpowiada za rozumienie rozmowy, natomiast krytyczne procesy biznesowe pozostają podporządkowane wcześniej określonym regułom. Jeżeli takie podejście uda się skalować na kolejne kanały i rynki, agent AI może przestać być jedynie kolejnym narzędziem contact center i stać się wspólną warstwą dostępu klienta do usług firmy.
