Agentforce w akcji: 4 realne scenariusze zwiększające efektywność obsługi klienta z AI

Agentforce to innowacyjna technologia, która wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do wspierania zespołów obsługi klienta bez konieczności pisania kodu. W ramach wirtualnego hackathonu Salesforce, społeczność Trailblazer zaprezentowała cztery rzeczywiste przypadki użycia tej platformy. Każdy z nich pokazuje, że AI może być nie tylko nowoczesną zabawką, ale także potężnym narzędziem zwiększającym wydajność i satysfakcję klienta.

Nie tylko chatbot: jak AgentForce rozszerza możliwości obsługi klienta

AgentForce to komponent Salesforce Service Cloud, który integruje sztuczną inteligencję bezpośrednio w interfejsie użytkownika, umożliwiając agentom szybsze, trafniejsze i kontekstowe odpowiedzi. Co ważne, nie wymaga on wiedzy programistycznej – co przyciągnęło uczestników hackathonu z różnych środowisk biznesowych i technicznych. W czasie wydarzenia zaprezentowano cztery rzeczywiste przypadki użycia, które najlepiej pokazują potencjał AgentForce w prawdziwych środowiskach pracy.

Projekty zgłoszone do wirtualnego hackathonu przedstawiają różnorodne scenariusze użycia – od wspierania pracowników pierwszej linii, przez automatyzację procesów personalizacji klienta, aż po zarządzanie zasobami ludzkimi. To nie są już laboratoria R&D – to użycia, które można wdrożyć w firmach już dziś. Każdy przypadek został przedstawiony w formie krótkiej prezentacji wideo, którą można obejrzeć na oficjalnym kanale Salesforce na YouTube (zob. poniżej).

Use Case 1: Sztuczna inteligencja jako pracownik pierwszego kontaktu

Pierwszy projekt, przygotowany przez zespół Surfboard, prezentuje zastosowanie AgentForce jako inteligentnego asystenta dla agentów contact center. Problem, który rozwiązano, dotyczył dużego wolumenu powtarzalnych zgłoszeń od klientów, związanych m.in. z dystrybucją i reklamacjami. Zamiast kierować każde zgłoszenie do człowieka, AgentForce analizuje treść wiadomości przychodzącej i samodzielnie generuje odpowiadające rozwiązanie – bazując na wiedzy zawartej w dokumentacji firmowej.

Co ważne, system pozwala agentom edytować sugestie AI przed wysłaniem, co zapewnia pełne bezpieczeństwo komunikacji. Zastosowany model AI opierał się o Retrieval-Augmented Generation (RAG), czyli kombinację przeszukiwania pamięci firmy i generowania odpowiedzi przez dużą sieć neuronową. Efekt? Skrócenie czasu odpowiedzi o 40% i wzrost satysfakcji klienta.

Use Case 2: Spersonalizowane wsparcie dla klientów z sektora retail

Zespół Trailblazers zaprezentował drugie rozwiązanie, które odpowiada na rosnące oczekiwania klientów w e-commerce i handlu detalicznym. W ich wersji, AgentForce analizował dane klienta z różnych źródeł w Service Cloud — m.in. historii zakupowej, zapisów z call center, opinii oraz danych z marketing automation — aby zaproponować najbardziej dopasowaną odpowiedź agentowi obsługi.

Z pomocą Salesforce Flows i AgentForce stworzono inteligentny „Customer Context Dashboard”, który nie tylko podpowiada, co odpowiedzieć, ale podsuwa również kontekstowe elementy (np. rekomendowane produkty lub status realizacji zamówienia). Całość działa w trybie low-code, dzięki czemu może być utrzymywana przez zespoły biznesowe.

Rozwiązanie to celuje w sektor handlu detalicznego, gdzie personalizacja doświadczenia klienta ma bezpośrednie przełożenie na liczbę zwrotów i konwersję zakupową.

Use Case 3: Onboarding agentów z pomocą AI

Trzeci przypadek użycia został zaprezentowany przez zespół z Accenture. Pokazano w nim, jak AgentForce może wspierać agentów call center w firmach, które zatrudniają dużą liczbę nowych pracowników. W wielu przypadkach onboarding agentów trwa tygodniami i wymaga utrzymania przez nich ogromnej ilości dokumentacji oraz skomplikowanych procedur.

Accenture wykorzystało AgentForce, by „wbudować AI w kokpit pracy agenta”. Nowi pracownicy, zamiast przekopywać się przez dokumenty i makra, mogą po prostu zapytać AgentForce o konkretne informacje — np. jak obsłużyć nietypowy przypadek zgłoszenia klienta. System nie tylko zwraca sugerowaną odpowiedź, ale również powiązane źródła wiedzy.

Dzięki temu czas wymagany do pełnego wdrożenia nowych agentów skrócił się z tygodni do kilku dni – co ma ogromne znaczenie w firmach z rotacją pracowników.

Use Case 4: Automatyzacja procesów HR z AgentForce

Ostatni scenariusz przygotowany przez grupę AI-Excelerators skupia się na zastosowaniu AgentForce wewnętrznie — w działach HR. System został skonfigurowany tak, aby odpowiadać na najczęstsze pytania pracowników: o urlop, zasady pracy hybrydowej, wynagrodzenia czy politykę firmową.

Przedsiębiorstwa, które przetwarzają setki zgłoszeń HR miesięcznie, często borykają się z przeciążeniem zespołu. AI w postaci AgentForce działa tu jako pierwsza linia wsparcia: odpowiada natychmiast, odsyła do odpowiednich sekcji Intranetu, a w trudniejszych przypadkach tworzy zgłoszenie do prawdziwego człowieka — bez potrzeby logowania się w wielu systemach.

To rozwiązanie może być szczególnie przydatne dla dużych firm, gdzie sprawność komunikacji wewnętrznej przekłada się na efektywność całej organizacji.

Przyszłość AgentForce: AI w służbie człowieka, nie zamiast niego

Analiza tych czterech przypadków pokazuje jasno: AgentForce nie jest kolejnym chatbotem czy zabawką dla działu IT. To platforma, która może znacząco poprawić zarówno efektywność pracy agentów, jak i jakość obsługi klienta – pod warunkiem, że zostanie dobrze skonfigurowana i osadzona w realnej strukturze organizacyjnej. Kluczem jest wykorzystanie AI jako wsparcia, a nie zamiennika człowieka.

W każdym zaprezentowanym przypadku AgentForce nie tylko wspomagał technicznie, ale stawał się częścią codziennego workflow – pomagał szybciej podejmować decyzje, lepiej rekomendować odpowiedzi i uczył się z doświadczeń agentów. Dla firm to szansa na zbudowanie nowej kultury pracy z AI, która nie wypiera kompetencji ludzkich, lecz je wzmacnia.

Czy zatem nadszedł czas, aby każda firma z zespołem wsparcia klienta rozważyła wdrożenie AgentForce? A może to tylko przedsmak dużo większej rewolucji na styku AI i obsługi klienta?