NICEAI 评分3232NICE：将人类与AI代理视为统一劳动力以优化客户体验增长
在混合劳动力模式下，若仅分别管理人类员工与AI代理，会导致质量标准和绩效可见性割裂，使领导者无法掌握整体服务状况。建立共享控制层、统一衡量指标并重点监控“交接”环节，是实现客户体验增长的关键。 许多组织目前通过两个独立的控制塔管理客户旅程：AI代理处理咨询和触发工作流，而人类团队处理剩余部分。这种分离导致升级路径、质量标准及绩效数据不一致。成功的组织正在构建一个共享的控制层，制定明确的路由和升级规则，并将两组人员置于共同的客户成果指标下进行衡量。这要求从单纯的人力劳动力管理转向对“工作”本身的管理，涵盖人类、AI、技能和流程的编排。 随着AI吸收简单任务，人类角色趋向专业化，如关系经理、领域专家或AI监督者。世界经济论坛2025年未来就业报告指出，77%的雇主计划因AI提升员工技能。然而，真正的挑战在于人机协作的“交接”环节。单独查看AI仪表盘（显示成功拦截）或人类仪表盘（显示较长处理时间）都无法解释客户体验受损的原因。混合绩效模型需同时监测AHT、CSAT以及交接频率、原因、情感倾向等指标，以便诊断是技能问题、AI识别错误还是工作流缺陷。 业务案例显示，协调良好的混合劳动力能解耦咨询量与人力增长。例如，Lufthansa利用NICE Cognigy自动化了1600万次对话，退款和改签自动化率达80%，峰值每分钟处理12,000条消息。这表明AI容量增加后，人类更多处理复杂、情感化或高后果的交互，因此需要更精细的技能发展和实时监督机制，以确保服务质量不因自动化规模扩大而下降。