Kopen of bouwen? Het dilemma van generatieve AI voor klantenservice

In de snelle wereld van het bedrijfsleven is de aantrekkingskracht van het gebruik van generatieve AI om klantenservice te transformeren onmiskenbaar. Maar voordat bedrijven de sprong wagen, staan ze voor een tijdloos vraagstuk: moeten ze kopen of bouwen? Dit oude dilemma is niet uniek voor AI; bedrijven hebben lange tijd gedebatteerd over de vraag of ze maatwerkoplossingen moeten ontwikkelen of kiezen voor kant-en-klare software. Met de vooruitgang in AI-technologie en de evolutie van de markt verschuiven echter de dynamiek van deze beslissing.

Hoewel het bouwen van maatwerk software ooit ongeëvenaarde flexibiliteit bood, wordt het kopen van kant-en-klare oplossingen steeds aantrekkelijker—met name voor grotere ondernemingen die mogelijk niet over de gespecialiseerde expertise beschikken. Wat moeten bedrijven overwegen bij het navigeren door het dilemma kopen versus bouwen voor generatieve AI in klantenservice?

Inzichten van experts: onderzoek naar de keuze tussen bouwen en kopen

Volgens een Gartner-rapport geeft 60% van de ondernemingen de voorkeur aan het kopen van software boven het in-house ontwikkelen ervan. De redenen? Snellere implementatie, lagere ontwikkelingskosten en het voordeel van leveranciersondersteuning. Onderzoek van Forrester suggereert echter dat de wens naar maatwerk niet helemaal is verdwenen; 35% van de organisaties overweegt nog steeds interne ontwikkeling voor sterk gespecialiseerde behoeften.

Het onderzoek belicht verschillende belangrijke drijfveren achter de verschuiving naar kopen, waaronder de toenemende complexiteit van AI-technologie, het snelle tempo van technologische vooruitgang en de gespecialiseerde vaardigheden die vereist zijn. Hoewel bouwen het potentieel biedt voor op maat gemaakte oplossingen, maken de uitdagingen van kosten, tijd en technische expertise kopen een meer pragmatische keuze voor veel bedrijven.

De voor- en nadelen van interne ontwikkeling

Enerzijds stelt het ontwikkelen van AI-oplossingen in-house bedrijven in staat tot volledige maatwerk. Bedrijven kunnen hun systemen afstemmen op hun unieke werkstromen, gegevensverwerkingsvereisten en klantinteracties. Bovendien behouden ze de volledige eigendom en controle over hun oplossing en intellectueel eigendom.

De nadelen zijn echter aanzienlijk. Het ontwikkelen van AI vereist een aanzienlijke initiële investering in gespecialiseerde talenten, hardware en software, om nog maar te zwijgen van doorlopende kosten voor onderhoud en verbetering. Het bouwen vanaf nul betekent ook een langere implementatietijd, wat de realisatie van de voordelen van AI vertraagt. En laten we de complexiteit en risico’s niet vergeten; veel bedrijven hebben gewoonweg niet de ervaring om deze ingewikkelde systemen effectief te bouwen, te schalen en te onderhouden.

De voordelen van kant-en-klare oplossingen

Aan de andere kant biedt het kopen van kant-en-klare software een snellere route naar de implementatie van AI in klantenservice. Bedrijven kunnen bijna onmiddellijk beginnen met het benutten van de voordelen, zonder de lange ontwikkeltijd. Gevestigde leveranciers brengen een schat aan AI-expertise met zich mee, en ondersteunen bedrijven bij integratie, training en schaalvergroting van hun oplossingen in de loop van de tijd.

Kopen stelt bedrijven ook in staat om zich te concentreren op hun kerncompetenties, terwijl de AI-ontwikkeling en -onderhoud aan de experts worden overgelaten. Hoewel kant-en-klare software mogelijk niet aan elke unieke eis direct voldoet, is de afweging in maatwerk vaak de moeite waard gezien de voordelen op het gebied van snelheid, kosten en betrouwbaarheid.

De juiste Gen AI-partner kiezen

Als je kiest voor een kant-en-klare oplossing, waar moet je dan naar zoeken in een Gen AI-partner? Toekomstbestendige technologie is cruciaal, met ondersteuning voor de integratie van verschillende Large Language Models (LLMs) om optimale prestaties te garanderen zonder leveranciersbinding. Naadloze integratie in bestaande ecosystemen is ook essentieel, waarbij de huidige operaties worden verbeterd zonder werkstromen te verstoren.

Een uniforme, omnichannel klantenervaring over e-mail, chat, sociale media en andere platforms is essentieel. De ideale Gen AI-tool moet gebruiksvriendelijk zijn, met intuïtieve interfaces die toegankelijk zijn voor gebruikers van alle vaardigheidsniveaus. En natuurlijk moet het de eindgebruikerservaring verbeteren door duidelijke, beknopte en nuttige antwoorden op klantinteracties te bieden.

Uitgebreide rapportage voor data-gedreven verbeteringen is een andere vereiste, zodat je AI meegroeit met je bedrijf. En ten slotte, betrouwbaarheid en ondersteuning zijn niet onderhandelbaar; kies een Gen AI-aanbieder die bekend staat om zijn betrouwbaarheid, snelle oplossingen en consistente prestaties.

De conclusie: balans tussen kopen en bouwen

Uiteindelijk hangt de beslissing om generatieve AI-software voor klantenservice te kopen of te bouwen af van de unieke doelen, technische capaciteit en tijdslijnen van een onderneming. Hoewel bouwen diepgaande maatwerk mogelijk maakt, is het middelenintensief en riskant. Kopen daarentegen biedt een snellere, minder risicovolle route naar het benutten van de voordelen van AI, ondersteund door deskundige ondersteuning en bewezen technologie.

De optimale aanpak? Een balans. Overweeg het kopen van technologie voor niet-USP-processen zoals klantenservice, en het bouwen van maatwerkoplossingen voor unieke gebruiksgevallen. Door strategisch kant-en-klare oplossingen en interne ontwikkeling te combineren, kunnen bedrijven de kracht van generatieve AI benutten terwijl ze risico’s minimaliseren en resultaten maximaliseren. De sleutel is het vinden van de juiste Gen AI-partner om je reis te ondersteunen—een partner die de perfecte mix van innovatie, integratie en betrouwbaarheid biedt.