Chatboty i boty głosowe AI. Przyszłość komunikacji biznesowej | Sztuczna inteligencja w biznesie #10

Sztuczna inteligencja pomaga nam komunikować się z naszymi urządzeniami za pomocą języka naturalnego – po prostu zadając pytania i formułując polecenia. Chatboty AI, znane również jako boty konwersacyjne lub konwersacyjna AI, to programy komputerowe oparte na sztucznej inteligencji, które symulują i przetwarzają ludzkie rozmowy – pisane lub mówione – umożliwiając ludziom interakcję z urządzeniami cyfrowymi tak, jakby rozmawiali z prawdziwą osobą. Przewiduje się, że globalny rynek chatbotów osiągnie przychody w wysokości 454,8 mln dolarów w 2027 r., w porównaniu z 40,9 mln dolarów w 2018 r. To rzeczywiście dużo.

Jak działają chatboty i boty głosowe?

Zanim zaczniesz zastanawiać się, co wybrać, aby pomóc w rozwoju swojego biznesu, odpowiedzmy sobie na pytanie: Jak działa chatbot? Chatboty tekstowe oparte na sztucznej inteligencji pozwalają użytkownikom zadawać pytania w języku naturalnym za pośrednictwem tekstu i uzyskiwać naturalnie brzmiące i znaczące odpowiedzi. Dzieje się tak dlatego, że obsługują technologie rozumienia języka naturalnego (NLU) i generowania języka naturalnego (NLG).

Z kolei Voicebot umożliwia dzwoniącym poruszanie się po systemie interaktywnej odpowiedzi głosowej (IVR) za pomocą głosu. Dzięki nim dzwoniący nie muszą słuchać menu telefonu i wciskać odpowiednich cyfr na klawiaturze. Rozmawiają z IVR na żywo, co jest uproszczoną symulacją połączenia operatora.

Dzieje się tak dlatego, że korzystają z następujących technologii:

• Rozpoznawanie mowy – konwersja głosu rozmówcy na tekst,
• Rozumienie języka naturalnego (NLU) – analizowanie rozumienia, analizowanie jednostek znaczeniowych, wydobywanie
• Language Generation (NLG) – generowanie odpowiedniej odpowiedzi na podstawie zrozumienia zapytania,
• Technologia syntezy mowy – przekształcanie odpowiedzi na mowę i dostarczanie jej osobie dzwoniącej.

Oba boty mogą wykorzystywać duże modele językowe (LLM) jako podstawę do tworzenia odpowiedzi przypominających ludzkie na zapytania w języku naturalnym. LLM to algorytmy komputerowe, które przetwarzają dane wejściowe w języku naturalnym i przewidują następne słowo na podstawie rozpoznanych wzorców. Wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML) do analizowania i generowania tekstu lub mowy.

LLM zapewniają możliwość dostarczania autentycznych, spójnych, kontekstowych odpowiedzi poprzez szkolenie na ogromnych ilościach danych tekstowych. LLM poprawia zatem zdolność chatbotów i botów głosowych do rozumienia i generowania języka naturalnego. Na przykład LLM może pomóc robotom głosowym w obsłudze złożonych zapytań lub długich dialogów.

Chatboty oparte na LLM mają wiele zastosowań w biznesie, takich jak obsługa klienta, sprzedaż, marketing, edukacja, zdrowie, turystyka i inne.

Rodzaje chatbotów AI

Chatboty można podzielić na typy ze względu na sposób, w jaki się komunikują, czyli tekst i głos, a także ze względu na ich złożoność i zastosowanie:

• Chatboty zadaniowe – oparte na regułach i zadaniach, najprostsze w obsłudze i wdrożeniu,
• Predykcyjne chatboty i boty głosowe oparte na danych – wymagające integracji z bazą danych lub aplikacją, których działanie najbardziej przypomina ludzką rozmowę.

Wyjaśnienie, jak działa chatbot tekstowy lub głosowy AI, zależy od typu, który omawiamy. Przyjrzyjmy się więc bliżej każdemu z nich.

Chatboty AI i boty głosowe zadaniowe

Chatboty zadaniowe skupiają się na wykonywaniu jednej funkcji, takiej jak przekazywanie informacji lub finalizowanie prostych transakcji. Kierują się regułami, przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i odrobiną ML, aby generować odpowiedzi na zapytania użytkowników, które są zautomatyzowane, ale nieco przypominają naturalną rozmowę.

Chatboty oparte na regułach są wysoce wyspecjalizowane, a ich odpowiedzi muszą być ustrukturyzowane, dlatego często wykorzystuje się je do wspierania działów obsługi klienta i wsparcia. Przykładowo chatbot zadaniowy może odpowiadać na pytania dotyczące godzin otwarcia, zakresu działalności czy realizować proste zamówienia. Chatboty zadaniowe radzą sobie z typowymi pytaniami, ale nie są zbyt elastyczne i nie potrafią dostosować się do nowych sytuacji.

Podobnie oparte na regułach roboty głosowe postępują zgodnie z predefiniowanymi regułami i skryptami, aby wykonywać proste i specyficzne zadania. Może to być na przykład rezerwacja lotu lub sprawdzenie pogody przez telefon. Są łatwe w budowie, ale mają ograniczone możliwości i niewielkie możliwości adaptacji.

Przykładową różnicę pomiędzy sposobem działania chatbota zadaniowego opartego na regułach a chatbotem wykorzystującym zaawansowaną sztuczną inteligencję ilustruje następujący fragment dialogu:

Przytoczony dialog pokazuje elastyczność chatbota AI – już od krótkiego pytania „ O której godzinie zamykasz? – domyśla się z kontekstu, że pytanie dotyczy godzin otwarcia sklepu i dzisiejszego dnia. Takiego chatbota można też nauczyć odpowiadać w określonym stylu, który podtrzymuje wrażenie rozmowy z konkretną osobą.

Predykcyjne chatboty i boty głosowe AI

Chatboty i boty głosowe oparte na danych korzystają z danych z różnych źródeł, takich jak:

• profile użytkowników,
• preferencje i ustawienia,
• zapisy zachowań użytkowników,
• informacja zwrotna

Wszystko po to, aby zapewnić spersonalizowane i trafne odpowiedzi. Mogą również wykorzystywać dane do uczenia się i stopniowego poprawiania swojej wydajności i dokładności.

Dane służą przede wszystkim przewidywaniu potrzeb, intencji, emocji użytkowników oraz dostarczaniu proaktywno-predykcyjnych – reakcji . Chatboty mogą go również używać do generowania nowych pomysłów i sugestii dla użytkowników.

Najbardziej zaawansowane są predykcyjne chatboty AI oparte na danych. Można je także personalizować i wykorzystywać jako cyfrowi asystenci, którzy uczą się preferencji użytkownika i mogą samodzielnie inicjować rozmowy. Te dwa typy są często łączone, aby stworzyć bardziej angażujących i inteligentnych agentów konwersacyjnych.

Wykorzystują świadomość kontekstu, rozumienie języka naturalnego (NLU), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML), aby uczyć się z biegiem czasu. Na przykład oparty na danych i predykcyjny chatbot może pomóc użytkownikom w nauce języków poprzez interaktywne dialogi i ćwiczenia lub zaproponować produkty na podstawie profili użytkowników i przeszłych zachowań.

Przykłady chatbotów AI w biznesie

Chatboty zadaniowe realizują jedną funkcję, np. przekazywanie informacji czy finalizowanie prostych transakcji. Na przykład chatbot zadaniowy może:

• zarezerwować pokój w hotelu lub bilet lotniczy,
• zamówić jedzenie lub artykuły spożywcze online,
• sprawdź pogodę lub stan dróg,
• zaplanuj spotkanie,
• odpowiadać na najczęściej zadawane pytania (FAQ),
• obsługa klienta.

Popularne przykłady dobrze wdrożonych chatbotów zadaniowych:

• Chatbot Expedii – do wyszukiwania i rezerwacji hoteli i lotów za pośrednictwem Facebook Messenger,
• Chatbot Domino Pizza – aby zamówić pizzę i śledzić dostawę poprzez Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho – aby zobaczyć prognozę pogody i alerty za pośrednictwem Facebook Messenger i Slack,
• Chatbot kajakowy – do planowania wycieczek i porównywania cen za pośrednictwem Facebook Messenger, Slack i Alexa.

Bardziej zaawansowane, oparte na danych i predykcyjne chatboty tekstowe są dostępne w:

• nauka języków lub umiejętności – jak chatbot Duolingo, który pomaga użytkownikom uczyć się języków obcych poprzez interaktywne dialogi i ćwiczenia w aplikacji Duolingo,
• sugerowanie produktów lub usług na podstawie profili użytkowników i przeszłych zachowań,
• generowanie nowych pomysłów lub treści do kreatywnych projektów,
• pomoc w powtarzalnych zadaniach zawodowych, takich jak zarządzanie finansami, kalendarzami, e-mailami itp., np. Google Bard, cyfrowy asystent tekstowy, który może generować SMS-y i wysyłać je pocztą elektroniczną za pośrednictwem Google Workspace

Oto kilka popularnych komercyjnych przykładów predykcyjnych chatbotów AI ogólnego przeznaczenia:

• Siri firmy Apple, cyfrowy asystent głosowy, który może wykonywać różne zadania i odpowiadać na pytania za pośrednictwem urządzeń z systemem iOS.
• Amazon Alexa, cyfrowy asystent głosowy, który może sterować inteligentnymi urządzeniami domowymi, odtwarzać muzykę, zamawiać produkty i wykonywać inne czynności za pośrednictwem urządzeń Echo.

Przykłady botów głosowych w biznesie

Jeśli klient zadzwoni, aby zablokować kartę kredytową, robot głosowy może pomóc w przejściu przez wszystkie etapy bez angażowania człowieka. Aby zapewnić bezproblemową obsługę klienta, boty głosowe mogą również pomóc w zwiększeniu produktywności pracowników, automatyzując zadania, takie jak zatwierdzanie wniosków, zamawianie materiałów eksploatacyjnych, wypełnianie formularzy lub automatyzując zadania biurowe, takie jak planowanie spotkań.

Do najlepszych rozwiązań rynkowych dla botów głosowych należą:

• Amazon Lex – usługa umożliwiająca programistom tworzenie interfejsów konwersacyjnych za pomocą głosu i tekstu. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i syntezę mowy. Integruje się również z Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend itp.
• Google Dialogflow – platforma do tworzenia naturalnych i bogatych doświadczeń konwersacyjnych za pomocą głosu i tekstu. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i syntezę mowy. Integruje się również z Asystentem Google, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech itp.
• IBM Watson Assistant — umożliwia programistom projektowanie rozwiązań konwersacyjnych za pomocą głosu i tekstu. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i syntezę mowy. Integruje się także z usługami IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer itp.

Chatboty AI czy Voiceboty – Który wybrać dla swojego biznesu?

Chatboty i boty głosowe to dwa rodzaje sztucznej inteligencji konwersacyjnej, które mogą pomóc firmom zautomatyzować interakcje z klientami i zapewnić lepszą obsługę. Mają jednak różne mocne strony i ograniczenia w zależności od kontekstu i preferencji użytkownika. Oto kilka kryteriów wyboru rozwiązania:

• Interfejs użytkownika – chatboty AI są bardziej odpowiednie dla użytkowników, którzy potrzebują dostępu do informacji wizualnych, takich jak obrazy lub linki. Z kolei Voiceboty są bardziej odpowiednie dla tych, którzy muszą szybko się porozumieć lub np. prowadzić samochód lub obsługiwać maszynę podczas rozmowy.
• Doświadczenie użytkownika – oba opierają się na rozumieniu języka naturalnego (NLU) w celu przetwarzania żądań i intencji użytkowników. Roboty głosowe są bardziej wciągające, ale ich reakcje muszą być prawdziwie ludzkie, aby mogły spełniać swoją funkcję. Roboty głosowe wymagają również rozpoznawania i syntezy mowy, co może wprowadzić więcej błędów lub opóźnień w rozmowie. Z drugiej strony chatboty mogą przekazywać użytkownikowi więcej informacji zwrotnych i wskazówek za pomocą przycisków, menu lub emotikonów. Co więcej, łatwiej je szkolić i doskonalić.
• Zastosowanie - oba mogą znaleźć zastosowanie w obsłudze klienta, sprzedaży, rezerwacji lub wyszukiwaniu informacji. Niektóre jednak mogą być bardziej funkcjonalne w przypadku jednego konkretnego zadania, w zależności od jego złożoności, pilności lub wrażliwości. Na przykład chatboty tekstowe mogą być lepsze w przypadku zadań wymagających uwierzytelnienia, weryfikacji lub potwierdzenia, natomiast boty głosowe mogą być lepsze w przypadku zadań wymagających szybkości, wygody lub personalizacji.

Aby zdecydować, który z nich będzie lepiej pasował do Twojej firmy, odpowiedz na następujące pytania:

1. Kim są Twoi docelowi klienci, jakie są ich preferencje i zachowania?

To pytanie pomoże Ci zrozumieć potrzeby i oczekiwania Twoich klientów, a także preferowany przez nich sposób komunikacji. Na przykład, jeśli Twoi klienci są młodzi, obeznani z technologią i zorientowani na urządzenia mobilne, mogą preferować chatboty od botów głosowych. Jeśli Twoi klienci są starsi, mniej komfortowo piszą lub mają problemy z dostępnością, mogą preferować roboty głosowe.

2. Jakie są cele i problemy Twoich klientów i jak możesz je rozwiązać?

To pytanie pomoże Ci zdefiniować propozycję wartości i przypadek użycia Twojego konwersacyjnego rozwiązania w zakresie sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli klienci chcą szybko zamówić pizzę lub zarezerwować lot, mogą preferować roboty głosowe od chatbotów. Jeśli klienci chcą porównać produkty, przeczytać recenzje lub uzyskać szczegółowe informacje, mogą preferować chatboty.

3. Z jakich kanałów i platform korzystają klienci wchodząc w interakcję z Twoją firmą?

To pytanie pomoże Ci wybrać najlepszą metodę dostarczania i opcje integracji dla Twojego rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli Twoi klienci kontaktują się z Tobą za pomocą mediów społecznościowych, aplikacji do przesyłania wiadomości lub witryn internetowych, mogą preferować chatboty zamiast robotów głosowych. Jeśli Twoi klienci kontaktują się z Tobą za pomocą połączeń telefonicznych, inteligentnych głośników lub asystentów głosowych, mogą preferować roboty głosowe zamiast chatbotów.

4. Jakimi zasobami technicznymi i finansowymi dysponujesz, aby rozwijać i utrzymywać rozwiązanie oparte na konwersacyjnej sztucznej inteligencji?

To pytanie pomoże Ci ocenić wykonalność i skalowalność Twojego rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli masz ograniczone zasoby lub wiedzę, możesz wolić chatboty od botów głosowych. Chatboty są na ogół łatwiejsze i tańsze w opracowywaniu i utrzymaniu. Roboty głosowe wymagają bardziej zaawansowanych technologii i umiejętności, takich jak rozpoznawanie i synteza mowy, co może zwiększać koszt i złożoność rozwiązania.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja. Przyszłość komunikacji w biznesie

Ponieważ firmy starają się budować głębsze, bardziej znaczące relacje ze swoimi klientami, wybór między chatbotami a botami głosowymi nie opiera się tylko na technologii, ale na zrozumieniu i przewidywaniu ludzkich potrzeb.

Połączenie sztucznej inteligencji z możliwością prowadzenia rozmowy przypominającej ludzką, obiecuje nie tylko efektywność, ale także transformację sposobu, w jaki firmy wchodzą w interakcję z klientami. Być może w tym właśnie leży przyszłość komunikacji biznesowej – bardziej intuicyjna, spersonalizowana i paradoksalnie bardziej ludzka.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
5. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
6. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
7. Biznesowe NLP dziś i jutro
8. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
9. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
10. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
11. Czym jest inteligencja biznesowa?
12. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
13. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
14. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
15. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
16. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
17. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
18. RPA i API w cyfrowej firmie
19. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
20. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
21. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
22. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
23. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
24. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
25. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
26. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
27. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
28. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
29. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
30. Narzędzia AI dla menedżera
31. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
32. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
33. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
34. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
35. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
36. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
37. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
38. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych