لما موظف الدعم يلاقي نفسه بينسخ ويلزق نفس الرد للمرة العشرين في نفس الشيفت، دي علامة واضحة إن الفريق جاهز للذكاء الاصطناعي التوليدي. الدورة التدريبية العملية دي من أكاديمية الزمالة العربية البريطانية بتاخد الإحباط اليومي ده كنقطة بداية، وبتوضح لمتخصصي خدمة العملاء إزاي أدوات زي بناء نماذج GPT المخصصة، وGem من Google، والذكاء الاصطناعي المرئي من Anthropic تقدر تشيل عنهم المهام المتكررة مع الحفاظ على ردود دقيقة وسريعة وشخصية.

بدل ما نتعامل مع الذكاء الاصطناعي كمفهوم نظري، الدورة مبنية على تمارين عملية ودراسات حالة واقعية: المشاركون هيعملوا إعداد لنموذج GPT مخصص، وهيؤتمتوا سير عمل بريد إلكتروني، وهيشغّلوا فحص بالذكاء الاصطناعي المرئي على مشكلة منتج، وكل ده مع تعلم الحفاظ على اللمسة الإنسانية اللي العملاء لسه بيتوقعوها. وبدمج هندسة التعليمات مع أفضل ممارسات الأتمتة، الدورة بتخرّج فرق خدمة عملاء جاهزة تقلل تأخير الردود، وترفع قيمة كل تفاعل مع العميل، وتواكب التغيير الحقيقي في طبيعة شغل الدعم.

الأهداف

بنهاية الدورة، هيكون المشاركون قادرين على:

• تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة التعليمات الفعالة في مهام خدمة العملاء اليومية.
• بناء نموذج GPT مخصص من بيانات خدمة العملاء لتوليد ردود شخصية على تذاكر الدعم.
• أتمتة الدعم عبر البريد الإلكتروني بدمج Google Gem مع Gmail.
• تنفيذ مشروع تحليل مرئي بأدوات Anthropic لاكتشاف عيوب المنتجات واقتراح توصيات.

الفئة المستهدفة

• ممثلو مكاتب المساعدة ووكلاء مراكز الاتصال ومديرو نجاح العملاء اللي عايزين يشتغلوا أسرع بالذكاء الاصطناعي.
• قادة فرق الدعم المهتمين بتقليل وقت الاستجابة وأتمتة المهام المتكررة.
• المهنيين في التجزئة والمالية والرعاية الصحية والدعم التقني اللي محتاجين مهارات عملية في الذكاء الاصطناعي.
• مش لازم يكون عندك خبرة سابقة بالذكاء الاصطناعي عشان تحضر.

الفوائد اللي هيحصل عليها المشاركون

• أتمتة الردود وتبسيط معالجة التذاكر وتقليل وقت الاستجابة باستخدام أدوات زي ChatGPT ونماذج اللغة الكبيرة.
• تحسين رضا العملاء عبر تواصل متسق ومدعوم بالذكاء الاصطناعي في كل نقطة تواصل.
• تفسير بيانات العملاء لحل حتى أعقد مشكلات الدعم في الوقت الفعلي.
• توسيع خدمات الدعم بتكلفة معقولة باستخدام روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين من غير ما تكبّر الفريق.
• تدريب عملي على أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة لخدمة العملاء.
• ربط الذكاء الاصطناعي التوليدي بمنصات CRM زي Salesforce وHubSpot وZendesk.
• استخدام الرؤى والتحليلات المولّدة بالذكاء الاصطناعي لتحسين أداء الفريق وتفاعل العملاء.
• تخصيص الردود بناءً على تاريخ العميل وسلوكه وتفضيلاته.
• تطبيق ممارسات الاستخدام المسؤول – خصوصية البيانات والأخلاقيات ومنع التحيز – في كل تفاعل.
• بناء ميزة تنافسية مستدامة من خلال إتقان الذكاء الاصطناعي في خدمة العملاء.

الوحدة 1: هندسة التعليمات كنقطة انطلاقك

• إيه هي هندسة التعليمات ولماذا هي مهمة لسيناريوهات الدعم.
• كتابة تعليمات بتنتج ردود دقيقة ومتماشية مع هوية العلامة التجارية.
• جلسات تدريب عملية باستخدام ChatGPT لمهام الدعم الفوري.

الوحدة 2: من البيانات لنموذج GPT مخصص شغال

• جمع وهيكلة بيانات خدمة العملاء.
• ضبط أو تخصيص نموذج GPT لاستخدامات الدعم.
• نشر النموذج لتوليد ردود على التذاكر.

الوحدة 3: أتمتة البريد الإلكتروني والتواصل اليومي

• التعرف على أدوات GenAI من Google، بما فيها Gemini/Gem.
• إعداد سير عمل معتمد على الذكاء الاصطناعي للردود على البريد الإلكتروني.
• أتمتة المتابعات والأسئلة الشائعة عبر تكامل Gmail.

الوحدة 4: الذكاء الاصطناعي المرئي لمشكلات المنتج والجودة

• فهم أدوات Anthropic وقدرات التحليل المرئي.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف عيوب المنتجات واقتراح الحلول.
• تطبيق الذكاء الاصطناعي المرئي ضمن سير العمل الحالي.

الوحدة 5: ربط الذكاء الاصطناعي بـCRM والتخصيص والحالات الواقعية

• ربط الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنظمة CRM (Salesforce، Zendesk، HubSpot).
• تخصيص الدعم بناءً على ملفات العملاء وسلوكياتهم السابقة.
• دراسات حالة قطاعية في التجزئة والمالية والرعاية الصحية والتكنولوجيا، مع حل مشكلات جماعي.

الوحدة 6: استخدام الذكاء الاصطناعي بمسؤولية

• فهم المخاطر: خصوصية البيانات، الانحياز، الشفافية.
• إرشادات للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في التواصل مع العملاء.
• الموازنة بين الأتمتة والتعاطف البشري.

الوحدة 7: قياس أثر الذكاء الاصطناعي والحفاظ عليه

• تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية لفرق الدعم المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
• استخدام لوحات المعلومات لتتبع فعالية الذكاء الاصطناعي.
• التحسين المستمر من خلال التغذية الراجعة والتحليلات.