根据联络中心AI与自动化平台Laivly上周发布的一项调查，客户体验领域的AI项目正陷入一种矛盾的境地：三分之二的领导者声称最近的AI项目取得了成功，但现实数据却暴露了另一番景象——超过一半的AI项目已经超出预算，43%的项目出现延迟或停滞，更有近三成的受访者坦言，AI反而导致了收入损失。

具体来看，28%的客户体验领导者认为，由于AI无法应对客户的复杂需求，已经造成了直接的收入损失；另有20%的人表示确实出现了收入下滑，但无法量化具体影响。换句话说，将近一半的受访者在某种程度上承认，AI不但没能帮上忙，反而拖了业绩的后腿。

Gartner客户服务与支持团队分析师总监Ian Elliot指出，这种领导者眼中的“成功”与实际成果之间的脱节，根源在于服务部门负责人在推动AI应用时承受的巨大压力。“领导层在人工智能成功方面存在的脱节，源于巨大的市场压力、个人激励机制不匹配、对有缺陷的绩效指标的依赖，以及人工智能工具本身准确率低下。”Elliot在邮件中解释道。

在他看来，投资者正在积极奖励那些宣称在AI领域取得进展并实现成本节约的公司，这迫使CEO们向服务部门负责人施压，要求他们尽快部署AI并满足不切实际的期望。而这种压力还伴随着个人利益的捆绑——Gartner发现，到2026年，超过一半的服务领导者（56%）的激励措施将直接与AI成果挂钩。

“为了急于证明这些预期的成本节约，一些企业甚至过早地裁员，仅仅是为了腾出资金来支持其AI计划，而不是因为AI部署真正成功而自然减少人员编制。”Elliot表示，“这一切在高管层营造出一种表面的降本成功叙事，但若查看具体数据，这种成效并不明显。”

问题的另一面在于，许多AI工具本身就被过度炒作了。Sinch在5月发布的一项调查显示，四分之三的企业已经撤回了部分AI部署，主要原因包括客户数据泄露、模型幻觉或品牌风险，以及无法准确定位问题所在。

Laivly的调查也印证了这一点。三分之一的领导者表示，AI工具带来了合规性和语气方面的风险；36%的人认为客服人员在使用AI工具时存在困难，因为这些工具缺乏跨交互的上下文理解能力。Elliot进一步指出：“尽管领导者根据使用情况和人员减少来报告成功，但实际情况是，这些技术往往无法有效支持员工工作。不到一半的客服人员认为他们目前使用的系统可靠，仅有56%的人信任这些系统所提供的信息的准确性。”

结果就是，一线客服人员不得不反复核实AI提供的信息，反而拖慢了原本期望由AI带来的效率提升。