这些公司的集体经验表明，成功的AI实施不仅仅需要关注找到正确的技术解决方案，客户体验的成功还需要战略合作伙伴关系、有效的组织变革管理，以及公司对待客户服务运营方式的根本性转变。

英国嘉年华：知识管理的必要性

当John Wells接手英国嘉年华的客户服务运营时，他面临了一个熟悉的企业挑战：每年125万次客户互动通过互不连接的遗留系统进行，这些系统甚至无法将客户的电话与他们的电子邮件查询关联起来。

“我们的系统是孤立的，”公司客服中心主任Wells解释道，“如果客人打电话或发邮件给我们，我们无法知道一次互动与下一次之间的联系。”

这家邮轮公司在18个月内的转型代表了一种重新构想客户体验的愿望。“这不仅仅是一个技术变革计划，”Wells强调道，“这是一个由技术变革支持的业务变革计划。”英国嘉年华明白，数据质量是提供成功客户体验的关键。公司花了六个月时间整合来自多个系统的分散知识，认识到AI的成功完全依赖于信息架构。

“知识管理和结构化你的知识对于你的成功与AI管理同样重要，”Wells发现，“将数据和知识放在正确的位置，并以正确的方式结构化，使你能够成功开发AI。”

AI防护栏是设计和实施的机制和策略，旨在确保AI系统，特别是GenAI，在安全、道德和法律范围内运行。英国嘉年华对知识管理的系统化方法使其能够创建防护栏，确保AI响应符合公司政策，同时保持豪华邮轮客户期望的优质服务体验。

英国嘉年华的关键教训：像对待新员工一样对待AI。“你不会只是把一个新团队成员安排到位就让他们自行其是，”Wells解释道，“你必须训练和指导他们，你必须每天与他们一起工作，调整流程，并指引他们在正确的方向上。”

迪士尼：领导力和安全优先作为客户体验的基础

迪士尼客户体验高级副总裁Arun Chandra分享了迪士尼构建全球最佳客户体验计划的愿景，该计划为100多个地区的超过1.5亿客户提供服务。迪士尼的方法采用了三个基本原则，解决了AI实施中经常被忽视的组织动态问题。

首先，迪士尼坚持高层领导的直接参与，认识到高管必须与他们的团队并肩工作，以区分真正的AI能力与营销炒作。这种亲力亲为的方法确保AI计划与业务目标保持一致，而不是陷入技术可能性中。

其次，迪士尼对数据隐私、法律要求和安全挑战给予了非凡的重视。公司关注关键问题，如数据使用和管理。例如，什么数据训练了AI模型，以及这些数据是否是迪士尼专有的?它还必须评估使用基于外部和可能不准确数据源训练的模型的影响。

迪士尼明白，如果管理不当，AI实施可能会创造新的安全漏洞。对于一家在主题公园、流媒体服务和商品运营中处理数百万客户互动的公司来说，数据治理不仅仅是合规问题，它是保护数据和提供无缝体验的关键。

第三，迪士尼将变革管理视为AI实施成功的基石。公司认识到，AI转型不仅影响面向客户的代理，还影响整个组织的工作力量。

“AI影响组织中的每个人，因为每个人最终都为服务客户和利益相关者做出贡献。”Chandra说。

迪士尼的关键教训：AI实施需要全面的组织变革，而不是孤立的部门部署。成功取决于提前解决安全问题，并确保高层领导在整个过程中保持积极参与。

沃尔玛：整合与战略合作伙伴关系以扩大客户体验规模

沃尔玛的历程为企业AI采用提供了独特的视角，强调了产品与战略合作伙伴关系之间的关键区别。沃尔玛的Anderson Wilkins解释了公司的理由：“我们选择NiCE作为联络中心平台，不是因为它完美，而是因为我们找到了一个战略合作伙伴。我们创建了一个共同创新的共享愿景，通过微服务架构和自动扩展来按需扩展容量。”

这种方法对于处理沃尔玛的巨大规模挑战至关重要。“当每个人都在黑色星期五给我们打电话时，我们的许多品牌都统一在沃尔玛的一个联络中心平台下。”

沃尔玛分享了它如何收集利益相关者的反馈来管理对变革的组织抵制，其成功的关键是关于转型路线图的透明度：“我们分享了如何降低成本、简化技术、消除摩擦，并给他们一个可以更快交付变化的平台的路线图。”Wilkins说。

沃尔玛的关键教训：企业AI的成功不仅仅取决于技术能力，还取决于具有不同优先级和关切的多样化业务部门之间的组织接受度。

客户体验转型中的共同点

尽管战略方法不同，但迪士尼、沃尔玛和英国嘉年华都遇到了惊人的相似障碍，揭示了客户体验中企业AI实施的普遍挑战，如遗留系统集成、组织抵制和数据质量与治理问题。

最普遍的问题是遗留系统集成，每个组织都发现，其现有基础设施为无缝客户体验创造了障碍。英国嘉年华的孤立系统阻止了代理将客户的电话与之前的电子邮件查询关联起来，而迪士尼跨越主题公园、流媒体服务和零售的复杂多平台操作需要协调多个数据源，同样，沃尔玛的多样化品牌组合和大量商店需要集成策略，能够在不牺牲每个品牌独特要求的情况下，将多个业务部门统一在一个联络中心平台下。

组织抵制是另一个在所有三个实施中都出现的重大障碍，每个公司在引入AI支持的联系中心系统时都面临了内部阻力，因为员工担心工作安全和流程变化，这些公司了解到，成功不仅仅需要技术部署——它还需要积极的变革管理、关于转型目标的透明沟通，以及具体展示AI将如何造福而非取代人类工作者。

规模需求带来了独特的挑战，考验了每个组织的基础设施决策。无论是管理邮轮客人查询的高峰预订季节、处理迪士尼在假期期间的大规模主题公园运营，还是支持沃尔玛的黑色星期五购物热潮，所有三家公司都需要能够动态扩展而无需手动干预的AI解决方案。这一要求影响了它们的架构选择和合作伙伴策略，因为它们寻求能够根据需求自动调整容量的平台，而不是需要持续的人工监督。

数据治理问题在所有实施中都被证明同样关键。每个组织都认识到，AI的成功从根本上取决于干净、结构良好的数据和强大的安全协议。这不仅仅是一个技术上的勾选框，而是一个商业必需品，影响着从客户信任到竞争定位的一切。这些公司发现，数据质量差可能会破坏即使是最复杂的AI能力，而强大的数据治理则为AI的持续成功奠定了基础。

所有三个实施中的共同主题是耐心和方法论。成功的公司没有急于部署最新的AI功能，而是投入时间进行组织准备、数据质量和战略合作伙伴关系建设。

对于着手进行AI计划的企业领导者来说，一个教训是明确的，最多，技术正确只是战斗的一半，真正的挑战在于组织转型、数据治理以及为AI客户体验成功创造文化条件，那些掌握这些基本要素的公司不仅为自己赢得了即时的AI好处，还为在日益由AI驱动的市场中赢得长期竞争优势做好了准备。

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