事实上，人工智能不再局限于基本的自动化或基于规则的响应；它的血管和动脉正在向CX世界的各个角落生长。

然而，尽管有希望，代理人工智能往往缺乏一些深刻的人性：视觉。

即使是最先进的系统也可能误判或停滞，而无法实时看到发生了什么。

TechSee售前总监Brion Johnson解释说，视觉支持在数据解决方案中的作用是“呈现信息的绝佳方式”。

“如果您有路由器或Wi-Fi扩展器，但不知道如何设置，TechSee可以在您的图像上提供详细的视觉说明，指导您如何设置、正确插入并确保连接正确的电缆。”

可见性差距：为什么上下文仍然可以避开人工智能

无论是损坏的电器、损坏的产品还是配置错误的设备，人工智能系统都经常依赖二手描述，这些描述往往不完整、模糊或不精确。

这种“可见性差距”导致延迟解决、误诊和过度依赖人为干预。

真正的问题？没有视觉输入，人工智能无法评估环境背景，确认视觉线索，或适应非言语变量。

Johnson接受了这个想法，“通过我们的引导式解决方案，用户可以在故障排除的每一步拍照，被告知他们是否在做正确的事情，并在每一步进行视觉引导。”

“这些工具允许人工智能和座席共同访问客户看到的内容，将物理环境转化为可操作的情报和实用的指导。”

TechSee的平台引领了这一发展，提供了与现有CX系统无缝集成的视觉交互层。

联络中心需要验证问题是否已成功解决。Johnson认为，最好的方法是捕捉图像、注释实时提要和叠加分步指导。

SophieAI代理介绍

TechSee通过其SophieAI代理站在缩小可见度差距的第一线。

Sophie的视觉代理人工智能不断从每一次交互和系统资产中学习，捕捉并构建组织专业知识。

它利用这一不断发展的知识来增强或自动化跨入职、联络中心和现场运营的服务体验。

SophieAI代理通过自然语言（包括聊天和语音）与用户互动，再加上增强现实覆盖，提供现实世界的视觉支持。

结合视觉输入、文本、语音和上下文数据，使人工智能“对问题有深入的理解，并提供直观的视觉指导”。

这缩小了体验差距，即使是新手用户也能轻松解决复杂问题。

增强人类与人工智能的伙伴关系——眼见为实

这项技术赋予用户权力，视觉数据可以成为解锁联络中心代理和现场团队重大障碍的关键。

视觉AI非但没有取代座席，反而提升了座席。联络中心团队在与客户联系时可以清楚地了解情况。

这种信心转化为更快的互动、更少的压力和更好的结果。

与此同时，人工智能充当了一个沉默的合作伙伴，指导座席并减少了通常会阻碍服务调用的猜测。

我们不仅看到了问题；我们还可以看到解决方案。

Johnson补充道：“几家公司需要七个电话才能完全关闭一张工单。从视觉上看，这是一张工单，仅此而已。”

代理AI需要眼睛，而不仅仅是大脑

Johnson解释说：“以一名实习现场服务技术人员为例。也许他们不知道技术问题的答案。他们给谁打电话？他们如何获得所需的支持？我们的观点是直观的。”

通过视觉效果，这个假设的受训者可以让主题专家检查问题，并更有效地提供他们需要的指导。

为了释放智能人工智能的全部潜力，我们必须让它“看到”。

视觉交互不仅仅是一种技术附加；它们可以成为一种基础能力，是主动性和理解、自动化和同理心之间的桥梁。