Hyper効率の高いAI搭載の顧客サービスの約束は、重要な現実チェックに直面しています。 AmazonやSalesforceなどのハイテク大手からの多額の投資にもかかわらず、2025年7月からの新しい研究では、コールセンターのAIアシスタントが人間の対応者により多くの作業を作成することが多いことが明らかになりました。サポートボットの発明企業ポリシーなどの注目度の高い障害は、テクノロジーのマーケティングと現実世界のパフォーマンスとの間のギャップの拡大を強調しています。
これらの欠陥のあるシステムは、従業員を負担し、信頼を損ない、提供することを意図している顧客を疎外する可能性があります。コアの問題は、約束された自動化と人間の監視がまだ不可欠であるという現実との間の切断です。
最近の学術研究は、このギャップを強調しています。 研究はACM CSCW 2025会議に受け入れられました中国のユーティリティのコールセンターでAIアシスタントを調べました。調査結果は厳しいものでした。 AIは、アクセントや数値を正確に転写するなどの基本的なタスクに苦労しました。
特定の障害には、同性愛者の誤解、電話番号を役に立たない断片に分割すること、強い地域のアクセントを持つ発信者の理解に失敗しました。 AIの感情認識システムも信頼できないことがわかり、しばしば通常のスピーチを否定的と誤解しています。彼らは、不正確な要約を手動で修正し、冗長なテキストを削除する必要がありました。この研究の著者は、これが顧客サービス担当者（CSR）に新しい「学習」と「コンプライアンス」の負担を生み出したと述べた。
研究者は、「技術的な期待と実際の実装との間の不一致は、効率を過大評価しながら、新しいシステムへのadaptingの暗黙的な学習burdensを過小評価している間の効率性を過大評価するテクノロジーデザイナーの共通の監視を反映している」と結論付けた。この隠れた労働は、そもそもこのような高価なAIシステムを採用するための主要な正当化である効率の向上と直接矛盾しています。 2025年4月、AI Code Editor Company Cursorは、ボットが偽のポリシーを「幻覚」したサポートボットを直接体験しました。ボットは、サブスクリプションが単一のデバイスに制限されていることをユーザーに誤って伝えました。
誤った情報は急速に広がり、ユーザーの反発を引き起こしました。カーソルの共同設立者であるマイケル・トルエルは、a ハッカーニュースなどのプラットフォームでの公開謝罪を発行する必要がありました。彼は、エラーが「最前線のAIサポートボット」に起因すると考えました。
問題を悪化させるために、セッションセキュリティに関連する本物の技術的バグは個別のログイン問題を引き起こし、ユーザーの欲求不満の完全な嵐を生み出しました。ボットは、自信を持っているが虚偽の答えはカオスを増幅するだけです。
この事件は警告物語として機能します。 AIの応答に単純にラベルを付けるだけでは、AIによって応答が生成されたことがユーザーロイヤルティを回復するには不十分な尺度であることをユーザーに知らせるのに十分ではありません。 2025年6月、アナリストの会社Gartnerは。現在、2027年までに、サポートスタッフをAIに置き換えることを期待していたすべての組織の半分がそれらの計画を放棄すると予測しています。
新しいコンセンサスはハイブリッドモデルを指します。 GartnerのシニアディレクターアナリストであるKathy Rossは、「AIと人間のエージェントがタンデムで働くハイブリッドアプローチは、卓越した顧客体験を提供するための最も効果的な戦略である」と主張しています。このアプローチは、複雑な相互作用や繊細な相互作用のために本質的な人間の要素を維持する一方で、それがうまくいくためにAIを活用しています。現在、人間のエージェントを廃止するのではなく、より効果的にするツールを作成することに焦点が当てられています。彼らは引き続き洗練されたAIエージェントプラットフォームを販売し、開発し、デジタル労働の未来としてフレーミングしています。 Salesforceは、AgentForceプラットフォームで特に攻撃的でした。
2025年5月、同社は内部の従業員サポートを自動化するように設計されたHRサービスのAgentForceを立ち上げました。これは、2024年後半にコアエージェントフォースプラットフォームの一般的な可用性に続きました。同社は、独自の内部展開から96％のセルフサービス解像度レートを宣伝し、独自のテクノロジーの主要なユーザーとしての位置付けられています。一方、2024年6月に3,500万ドルを調達したデカゴンのような資金提供された新興企業も、成長市場の一部を争っています。中央の紛争は未解決のままです。市場は投資と野心に溢れていますが、まだ基本的な信頼性に苦しんでいるテクノロジーです。