कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आईए) पर आधारित वर्चुअल सहायक की गोद लेने की प्रक्रिया लैटिन अमेरिका में तेजी से बढ़ रही है, लेकिन अधिकांश कंपनियां अभी भी इन परियोजनाओं की स्केलेबिलिटी के सबसे बड़े चुनौतियों में से एक को कम आंकती हैं, जो कि प्रत्येक देश, क्षेत्र और यहां तक कि सामाजिक समूह में बॉट्स की सांस्कृतिक और भाषाई अनुकूलन की आवश्यकता है। एक स्पेनिश या पुर्तगाली सहायक को लागू करना प्रोटोटाइप में तो काम कर सकता है, लेकिन यह वास्तविक उपयोगकर्ताओं के हजारों वातावरण में टिकना मुश्किल है। संवादात्मक एआई के चैनल के रूप में वादे की रणनीतिक संलग्नता केवल तभी पूरी होती है जब बॉट्स उस जनता जैसी दिखने में सक्षम होते हैं, जिसमें उच्चारण, अभिव्यक्तियों, संदर्भों और यहां तक कि संवाद की आदतें भी शामिल हैं।
क्षेत्रीय विस्तार परियोजनाओं में एक सामान्य त्रुटि भाषा अनुकूलन को केवल अनुवाद के रूप में मानना है। हालांकि, मेक्सिको में अच्छी तरह से काम करने वाला एक बॉट अर्जेंटीना में कृत्रिम या यहां तक कि अपमानजनक लग सकता है। इसी तरह, पुर्तगाली के लिए भी, एक ब्राजीलियाई चैटबॉट जो स्लैंग और अनौपचारिकताओं को नजरअंदाज करता है, उपयोग किए जाने वाले स्थान के आधार पर दूरी और संलग्नता की कमी पैदा कर सकता है।
भाषा केवल जानकारी का माध्यम ही नहीं है, बल्कि सामाजिक निकटता और सांस्कृतिक वैधता का भी माध्यम है। संवादात्मक एआई में, इसका अर्थ है NLU (प्राकृतिक भाषा समझ), संवाद प्रवाह, इरादे के उदाहरण और यहां तक कि फallback उत्तरों में गहरे समायोजन की आवश्यकता। सिर्फ़ "मुझे समझ में नहीं आया, क्या आप दोहरा सकते हैं?" कहना एक संदर्भ में स्वीकार किया जा सकता है, लेकिन दूसरे में इसे अप्रभावी और रोबोटिक माना जाता है।
एक महत्वपूर्ण बिंदु इरादों की परिभाषा और प्रशिक्षण में है। हालांकि देशों के बीच इरादे अर्थपूर्ण रूप से समान हो सकते हैं, जैसे "आदेश का पालन करें" या "पासवर्ड रीसेट करें", उपयोगकर्ता इस आवश्यकता को व्यक्त करने के तरीके भिन्न होते हैं। कोलंबिया में, ग्राहक टाइप कर सकता है "quiero rastrear mi compra"; चिली में, "dónde está mi pedido?"; और मेक्सिको में, "en qué va mi envío?"। इन अभिव्यक्तियों को एक ही उद्देश्य के तहत समूहित करना केवल मात्रा में प्रशिक्षण ही नहीं बल्कि सांस्कृतिक चयन भी आवश्यक है।
यह जेनरेटिव भाषा मॉडल के उपयोग के साथ और अधिक खराब हो जाता है, जो सामान्यतः एक अधिक तटस्थ और वैश्विक भाषा का पुनरुत्पादन करने की प्रवृत्ति रखते हैं। क्षेत्रीय डेटा के साथ ट्यूनिंग प्रक्रिया के बिना, ये मॉडल सामान्य उत्तर प्रदान करते हैं और स्थानीय संदर्भ से कम जुड़े होते हैं।
एक और जटिलता का स्तर टोन और आवाज़ के डिज़ाइन से आता है। जबकि ब्राज़ील जैसे देशों में अनौपचारिकता आकर्षण पैदा कर सकती है, पेरू या चिली जैसे बाजारों में अधिक आरामदायकता को पेशेवरता की कमी के रूप में देखा जा सकता है। मेक्सिको में युवा दर्शकों को आकर्षित करने वाली वही हल्की मजाक कोलंबिया में अधिक पारंपरिक दर्शकों के लिए अनुचित लग सकती है।
इस बिंदु पर, अनुकूलन का कार्य भाषाविदों, संवाद डिज़ाइनरों और सांस्कृतिक विश्लेषकों को शामिल करता है। शब्दों, इमोजी या संरचना का प्रत्येक का भावनात्मक प्रभाव समझना आवश्यक है, केवल पर्यायवाची चुनने से अधिक। सहानुभूति सामान्य नहीं हो सकती, इसे सांस्कृतिक रूप से कोडित होना चाहिए।
वास्तविक और स्थानीय डेटा के साथ सतत प्रशिक्षण
बहु-सांस्कृतिक बॉट्स को केवल एक अच्छी प्रारंभिक योजना की आवश्यकता नहीं है, बल्कि प्रत्येक बाजार के डेटा के साथ निरंतर निगरानी भी आवश्यक है। संवाद विश्लेषण उपकरणों को देश के अनुसार इंटरैक्शन को विभाजित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए, ताकि वास्तविक उपयोग के आधार पर मॉडल को बेहतर बनाया जा सके। छोड़ने की दर, इरादों का पुनः कार्य या संस्थाओं का कम पता लगाने जैसे व्यवहार ऐसे समस्याओं को दर्शाते हैं जिनके जड़ें सांस्कृतिक हो सकती हैं और केवल तकनीकी नहीं।
इसके अलावा, सक्रिय प्रतिक्रिया, विभाजित ग्राहक संतुष्टि स्कोर मूल्यांकन और क्षेत्रीय विभाजन परीक्षण जैसी प्रथाएँ अक्सर कई देशों में संचालन करने वाली कंपनियों में सामान्य केंद्रीयता पूर्वाग्रह से बचने में मदद करती हैं। संवादात्मक एआई को बुद्धिमत्ता की आवश्यकता है, हाँ, लेकिन सुनने की भी।
एक स्केलेबल कस्टमाइज़ेशन का रास्ता
ताकि संवादात्मक एआई अपने भूमिका को निभाए जैसे कि लैटिन अमेरिका में संलग्नता और दक्षता का इंजन, इसे तकनीक के लिए लागू भाषाविज्ञान के एक अनुशासन के रूप में माना जाना चाहिए, न कि केवल एक डिजिटल सेवा समाधान के रूप में। क्षेत्रीयकरण, जिसे अक्सर एक अतिरिक्त लागत के रूप में देखा जाता है, वास्तव में वही है जो महत्वपूर्ण मात्रा में लाभ प्राप्त करने की अनुमति देता है, उन बॉट्स से बचते हुए जो बहुत बोलते हैं, लेकिन जुड़ते नहीं हैं।
एक बहुस्तरीय दृष्टिकोण अपनाना, जो क्षेत्रीय रूप से प्रशिक्षित मॉडल, लचीले प्रवाह, सांस्कृतिक क्यूरेटर और स्थानीय शासन को मिलाता है, सबसे मजबूत तरीका है वास्तव में बहुभाषी और बहुसांस्कृतिक सहायक बनाने का। एक महाद्वीप में जहां 600 मिलियन से अधिक लोग रहते हैं, जिनकी भाषाएँ करीब हैं, लेकिन संस्कृतियाँ गहरी भिन्न हैं, यह केवल एक तकनीकी अंतर नहीं है, बल्कि बाजार की आवश्यकता है।
