Chatbot AI și voicebots. Viitorul comunicării în afaceri | AI în afaceri #10

Inteligența artificială ne ajută să comunicăm cu dispozitivele noastre prin limbaj natural – pur și simplu punând întrebări și formulând comenzi. Chatboții AI, cunoscuți și sub denumirea de roboti conversaționali sau AI conversaționale, sunt programe de calculator bazate pe inteligență artificială care simulează și procesează conversații umane – scrise sau vorbite – permițând oamenilor să interacționeze cu dispozitivele digitale ca și cum ar vorbi cu o persoană reală. Se estimează că piața globală de chatbot va atinge venituri de 454,8 milioane de dolari în 2027, față de 40,9 milioane de dolari în 2018. Este foarte mult.

Cum funcționează chatbot-urile și voicebot-urile?

Înainte de a începe să vă gândiți pentru care să optați pentru a vă ajuta afacerea să se dezvolte, să răspundem la întrebarea: Cum funcționează un chatbot? Chatbot-urile de text bazate pe inteligența artificială le permit utilizatorilor să pună întrebări în limbaj natural prin intermediul textului și să obțină răspunsuri naturale și semnificative. Acest lucru se datorează faptului că dispun de tehnologii Natural Language Understanding (NLU) și Natural Language Generation (NLG).

Voicebot, pe de altă parte, permite apelanților să navigheze prin sistemul de răspuns vocal interactiv (IVR). Cu ele, apelanții nu trebuie să asculte un meniu de telefon și să apese numerele corespunzătoare de pe o tastatură. Ei vorbesc cu IVR în direct, o simulare simplificată a unui apel de operator.

Acest lucru se datorează faptului că folosesc următoarele tehnologii:

• Recunoașterea vorbirii – conversia vocii apelantului în text,
• Înțelegerea limbajului natural (NLU) – analiza înțelegerii analizând unități de sens, extragerea
• Language Generation (NLG) – generarea unui răspuns adecvat bazat pe înțelegerea interogării,
• Tehnologia de sinteză a vorbirii – conversia răspunsului în vorbire și transmiterea acestuia către apelant.

Ambii roboți pot folosi modele de limbaj mari (LLM) ca bază pentru crearea de răspunsuri asemănătoare omului la interogările în limbaj natural. LLM-urile sunt algoritmi de computer care procesează intrarea în limbaj natural și prezic următorul cuvânt pe baza modelelor pe care le recunosc. Ei adoptă procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automată (ML) pentru a analiza și genera text sau vorbire.

LLM-urile oferă capacitatea de a oferi răspunsuri contextuale autentice, consecvente prin instruire pe cantități masive de date textuale. Prin urmare, LLM îmbunătățește capacitatea chatbot-urilor și a vocii de a înțelege și genera limbaj natural. De exemplu, LLM poate ajuta boboții vocali să gestioneze interogări complexe sau dialoguri lungi.

Chatbot-urile bazate pe LLM au multe aplicații în afaceri, cum ar fi servicii pentru clienți, vânzări, marketing, educație, sănătate, turism și altele.

Tipuri de chatbot AI

Chatbot-urile pot fi împărțite în tipuri în funcție de modul în care comunică, și anume text și voce, și după complexitatea și aplicațiile lor:

• Chatbot-uri bazate pe sarcini – bazate pe reguli și orientate pe sarcini, cele mai simple de operat și implementat,
• Chatbot și voicebot predictivi, bazați pe date – care necesită integrare cu o bază de date sau cu o aplicație, a cărei funcționare este cel mai asemănătoare cu o conversație umană.

Explicarea modului în care funcționează un chatbot AI text sau vocal depinde de tipul pe care îl discutăm. Deci, să aruncăm o privire mai atentă la fiecare.

Chatboți AI și roboti vocali de sarcini

Chatbot-urile bazate pe sarcini se concentrează pe îndeplinirea unei singure funcții, cum ar fi furnizarea de informații sau finalizarea tranzacțiilor simple. Ei urmează reguli, procesarea limbajului natural (NLP) și un pic de ML pentru a genera răspunsuri la interogările utilizatorilor care sunt automate, dar seamănă oarecum cu o conversație naturală.

Chatboții bazați pe reguli sunt foarte specializați și răspunsurile lor trebuie structurate, astfel încât sunt adesea folosiți pentru a sprijini departamentele de asistență și servicii pentru clienți. De exemplu, un chatbot orientat spre sarcini poate răspunde la întrebări despre programul de lucru, domeniul de activitate sau poate procesa comenzi simple. Chatbot-urile orientate spre sarcini pot face față întrebărilor tipice, dar nu sunt foarte flexibile și nu se pot adapta la situații noi.

În mod similar, boboții vocali bazați pe reguli urmează reguli și scripturi predefinite pentru a gestiona sarcini simple și specifice. Acestea ar putea fi, de exemplu, rezervarea unui zbor sau verificarea vremii prin telefon. Sunt ușor de construit, dar au capacități limitate și puțină adaptabilitate.

Un exemplu de diferență dintre modul în care funcționează un chatbot bazat pe sarcini bazat pe reguli și un chatbot care utilizează AI avansată este ilustrat de următorul fragment dintr-un dialog:

Dialogul citat arată flexibilitatea unui chatbot AI – de la scurta întrebare „ La ce oră închizi? ” ghicește din context că întrebarea este despre programul de funcționare al magazinului și ziua de astăzi. Un astfel de chatbot poate fi, de asemenea, învățat să răspundă într-un stil specific care susține impresia unei conversații cu o anumită persoană.

Chatbot și voicebot predictivi AI

Chatbot-urile și voicebot-urile bazate pe date folosesc date din diverse surse, cum ar fi:

• profilurile utilizatorilor,
• preferințe și setări,
• înregistrări ale comportamentului utilizatorului,
• părere

Toate acestea sunt pentru a oferi răspunsuri personalizate și relevante. De asemenea, pot folosi datele pentru a învăța și pentru a-și îmbunătăți treptat performanța și acuratețea.

Datele sunt utilizate în principal pentru a prezice nevoile, intențiile, emoțiile utilizatorilor și pentru a oferi răspunsuri proactiv-predictive . Chatboții îl pot folosi și pentru a genera idei și sugestii noi pentru utilizatori.

Chatbot-urile AI predictive bazate pe date sunt cele mai avansate. De asemenea, pot fi personalizați și utilizați ca asistenți digitali care învață preferințele utilizatorilor și pot iniția conversații pe cont propriu. Aceste două tipuri sunt adesea combinate pentru a crea agenți conversaționali mai antrenați și inteligenți.

Ei folosesc conștientizarea contextului, înțelegerea limbajului natural (NLU), procesarea limbajului natural (NLP) și învățarea automată (ML) pentru a învăța în timp. De exemplu, un chatbot predictiv și bazat pe date poate ajuta utilizatorii să învețe limbi străine prin dialoguri și exerciții interactive sau poate sugera produse bazate pe profilurile utilizatorilor și comportamentul din trecut.

Exemple de chatbot AI în afaceri

Chatbot-urile orientate spre sarcini îndeplinesc o singură funcție, cum ar fi furnizarea de informații sau finalizarea tranzacțiilor simple. De exemplu, un chatbot orientat către sarcini poate:

• rezervați o cameră de hotel sau un bilet de avion,
• comanda alimente sau produse alimentare online,
• verifica starea vremii sau a drumului,
• întâlnire de planificare,
• răspunde la întrebări frecvente (FAQs),
• relații Clienți.

Exemple populare de chatbot bine implementați orientați spre sarcini:

• Chatbot-ul Expedia – pentru a găsi și rezerva hoteluri și zboruri prin Facebook Messenger,
• Chatbot Domino Pizza – pentru a comanda pizza și a urmări livrarea prin Facebook Messenger,
• Poncho chatbot – pentru a vedea prognozele meteo și alertele prin Facebook Messenger și Slack,
• Chatbot cu caiac – pentru a planifica excursii și a compara prețurile prin Facebook Messenger, Slack și Alexa.

Chatbot-uri de text mai avansate, bazate pe date și predictive sunt disponibile în:

• învățarea limbilor sau abilități – cum ar fi chatbot-ul Duolingo, care ajută utilizatorii să învețe limbi străine prin dialoguri interactive și exerciții în aplicația Duolingo,
• sugerând produse sau servicii pe baza profilurilor utilizatorului și a comportamentului din trecut,
• generarea de noi idei sau conținut pentru proiecte creative,
• asistență în sarcini de lucru repetitive, cum ar fi gestionarea finanțelor, calendarele, e-mailurile etc., cum ar fi Google Bard, un asistent digital bazat pe text care poate genera texte și le poate trimite prin e-mail prin Google Workspace

Câteva exemple comerciale populare de chatbot AI predictivi de uz general sunt:

• Siri de la Apple, un asistent vocal digital care poate efectua diverse sarcini și poate răspunde la întrebări prin intermediul dispozitivelor iOS.
• Alexa de la Amazon, un asistent vocal digital care poate controla dispozitivele inteligente de acasă, poate reda muzică, poate comanda produse și multe altele prin intermediul dispozitivelor Echo.

Exemple de voicebot în afaceri

Dacă un client sună pentru a bloca un card de credit, un robot vocal poate ajuta să găsească drumul prin toți pașii fără a implica un agent uman. Pentru a oferi servicii fără probleme pentru clienți, voicebots pot ajuta, de asemenea, la îmbunătățirea productivității angajaților prin automatizarea sarcinilor precum aprobarea cererilor, comandarea consumabilelor, completarea formularelor sau automatizarea sarcinilor de birou, cum ar fi programarea întâlnirilor.

Unele dintre cele mai bune soluții de pe piață pentru voicebots sunt:

• Amazon Lex – Un serviciu care permite dezvoltatorilor să creeze interfețe conversaționale folosind voce și text. Oferă recunoașterea vorbirii, înțelegerea limbajului natural, generarea limbajului natural și capabilitățile de sinteză a vorbirii. De asemenea, se integrează cu Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend etc.
• Google Dialogflow – O platformă pentru a crea experiențe conversaționale naturale și bogate folosind vocea și textul. Oferă recunoașterea vorbirii, înțelegerea limbajului natural, generarea limbajului natural și capabilitățile de sinteză a vorbirii. De asemenea, se integrează cu Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech etc.
• IBM Watson Assistant – Permite dezvoltatorilor să proiecteze soluții conversaționale prin voce și text. Oferă recunoașterea vorbirii, înțelegerea limbajului natural, generarea limbajului natural și capabilitățile de sinteză a vorbirii. De asemenea, se integrează cu IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer etc.

Chatbots sau voicebots AI – Pe care să-l alegi pentru afacerea ta?

Chatbots și voicebots sunt două tipuri de inteligență artificială conversațională care pot ajuta companiile să automatizeze interacțiunile cu clienții și să ofere servicii mai bune. Cu toate acestea, ele au puncte forte și limitări diferite în funcție de context și de preferințele utilizatorului. Iată câteva criterii pentru alegerea unei soluții:

• Interfață cu utilizatorul – chatbot-urile AI sunt mai potrivite pentru utilizatorii care au nevoie de acces la informații vizuale, cum ar fi imagini sau link-uri. Voicebots, pe de altă parte, sunt mai potriviti pentru cei care au nevoie să comunice rapid sau, de exemplu, să conducă o mașină sau să opereze o mașină în timp ce vorbesc.
• Experiența utilizatorului – ambele se bazează pe înțelegerea limbajului natural (NLU) pentru a procesa cererile și intențiile utilizatorilor. Voicebots sunt mai antrenați, dar răspunsurile lor trebuie să fie cu adevărat umane pentru a-și îndeplini funcția. Voicebots necesită, de asemenea, recunoașterea și sinteza vorbirii, ceea ce poate introduce mai multe erori sau întârzieri în conversație. Pe de altă parte, chatboții pot oferi mai mult feedback și îndrumare utilizatorului prin butoane, meniuri sau emoticoane. În plus, sunt mai ușor de antrenat și îmbunătățit.
• Aplicație - ambele se pot încadra în serviciul pentru clienți, vânzări, rezervare sau regăsire informații. Cu toate acestea, unele pot fi mai funcționale pentru o anumită sarcină, în funcție de complexitatea, urgența sau sensibilitatea acesteia. De exemplu, chatboții text pot fi mai buni pentru sarcini care necesită autentificare, verificare sau confirmare, în timp ce roboții vocali pot fi mai buni pentru cei care vizează viteză, confort sau personalizare.

Pentru a decide care dintre ele se va potrivi mai bine în afacerea ta, răspunde la următoarele întrebări:

1. Cine sunt clienții tăi țintă și care sunt preferințele și comportamentele lor?

Această întrebare vă va ajuta să înțelegeți nevoile și așteptările clienților dvs., precum și metoda lor preferată de comunicare. De exemplu, dacă clienții dvs. sunt tineri, cunoscători de tehnologie și orientați spre dispozitive mobile, ei pot prefera chatboții în loc de voicebots. Dacă clienții dvs. sunt mai în vârstă, sunt mai puțin confortabili la tastare sau au probleme de accesibilitate, ar putea prefera boboții vocali.

2. Care sunt obiectivele și punctele dure ale clienților dvs. și cum le puteți rezolva?

Această întrebare vă va ajuta să definiți propunerea de valoare și cazul de utilizare a soluției dvs. de inteligență artificială conversațională. De exemplu, dacă clienții doresc să comande rapid o pizza sau să rezerve un zbor, ei pot prefera boboții vocali în locul chatboților. Dacă clienții doresc să compare produse, să citească recenzii sau să obțină informații detaliate, ar putea prefera chatboții.

3. Ce canale și platforme folosesc clienții pentru a interacționa cu afacerea dvs.?

Această întrebare vă va ajuta să alegeți cea mai bună metodă de livrare și opțiunile de integrare pentru soluția dvs. de inteligență artificială conversațională. De exemplu, dacă clienții dvs. folosesc rețelele sociale, aplicații de mesagerie sau site-uri web pentru a vă contacta, ei pot prefera chatboții decât cei vocali. Dacă clienții dvs. folosesc apeluri telefonice, difuzoare inteligente sau asistenți vocali pentru a vă contacta, ei pot prefera boboții vocali în locul chatboților.

4. Ce resurse tehnice și financiare aveți la dispoziție pentru a vă dezvolta și menține soluția de inteligență artificială conversațională?

Această întrebare vă va ajuta să evaluați fezabilitatea și scalabilitatea soluției dvs. de inteligență artificială conversațională. De exemplu, dacă aveți resurse sau experiență limitată, este posibil să preferați chatboții în detrimentul vocii. Chatbot-urile sunt în general mai ușor și mai puțin costisitoare de dezvoltat și întreținut. Voicebots necesită tehnologii și abilități mai avansate, cum ar fi recunoașterea și sinteza vorbirii, care pot crește costul și complexitatea soluției.

Inteligența artificială conversațională. Viitorul comunicării în afaceri

Pe măsură ce companiile încearcă să construiască relații mai profunde și mai semnificative cu clienții lor, alegerea între chatbot și voicebot nu se referă doar la tehnologie, ci și la înțelegerea și anticiparea nevoilor umane.

Combinând inteligența artificială cu capacitatea de a avea o conversație care să semene cu cea a unui om, promite nu numai eficiență, ci și o transformare a modului în care companiile interacționează cu clienții lor. Căci poate aici se află viitorul comunicării de afaceri – mai intuitiv, personalizat și, paradoxal, mai uman.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
3. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
4. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
5. Chatbot text asistați de inteligență artificială
6. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
7. Business NLP astăzi și mâine
8. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
9. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
10. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
11. Ce este Business Intelligence?
12. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
13. Postări automate pe rețelele sociale
14. Inteligența artificială în managementul conținutului
15. AI creativ de astăzi și de mâine
16. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
17. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
18. RPA și API-uri într-o companie digitală
19. Servicii și produse noi care operează cu AI
20. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
21. AI verde și AI pentru Pământ
22. EdTech. Inteligența artificială în educație
23. Care sunt punctele slabe ale ideii mele de afaceri? O sesiune de brainstorming cu ChatGPT
24. Folosind ChatGPT în afaceri
25. Actori sintetici. Top 3 generatoare video AI
26. 3 instrumente utile de proiectare grafică AI. AI generativ în afaceri
27. 3 scriitori AI minunați pe care trebuie să-i încercați astăzi
28. Explorarea puterii AI în crearea muzicii
29. Navigarea noilor oportunități de afaceri cu ChatGPT-4
30. Instrumente AI pentru manager
31. 6 plugin-uri minunate ChatGTP care vă vor face viața mai ușoară
32. 3 graficow AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
33. Care este viitorul AI conform McKinsey Global Institute?
34. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
35. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
36. Procesarea automată a documentelor
37. Google Translate vs DeepL. 5 aplicații de traducere automată pentru afaceri
38. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților