برسوں سے، بہت سی کمپنیوں کا خیال تھا کہ صارفین کی خدمت کے لیے صرف "چیٹ" کی پیشکش کافی ہے۔ عملی طور پر، جو موجود تھا وہ ایک FAQ تھا جس میں بات چیت کا انٹرفیس تھا، بار بار اور محدود۔ صارف نے ایک سوال ٹائپ کیا اور سیاق و سباق سے قطع نظر ہمیشہ ایک ہی جواب موصول کیا۔ کوئی سیکھنے کا وکر، کوئی موافقت، کوئی روانی نہیں۔
یہ روایتی بوٹس کے پیچھے منطق ہے، جو پہلے سے طے شدہ بہاؤ پر بنائے گئے ہیں۔ وہ سخت مینو اور غیر لچکدار ٹیکسٹ بلاکس کے اندر کام کرتے ہیں۔ وہ تعینات کرنے میں آسان ہیں اور اٹھنے اور چلانے میں تیز ہیں، لیکن مایوسی پیدا کرنے میں بھی تیز ہیں۔ سب کے بعد، منصوبہ بند راستے سے ایک سادہ انحراف صارف کے لیے عمومی ردعمل کا سامنا کرنے کے لیے کافی ہے یا اس سے بھی بدتر، خوفناک غلطی کا پیغام: "معذرت، میں سمجھ نہیں پایا۔"
بڑے پیمانے پر زبان کے ماڈلز (LLMs) کی آمد کے ساتھ، یہ نمونہ بدل گیا ہے۔ مقررہ راستوں پر عمل کرنے کے بجائے، AI نے حقیقی وقت میں قدرتی زبان پر کارروائی شروع کر دی ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ یہ ارادے میں تغیرات کو سمجھتا ہے، اپنے ردعمل کو سیاق و سباق کے مطابق ڈھالتا ہے، اور ہم آہنگی کو برقرار رکھتا ہے یہاں تک کہ جب صارف موضوع کو تبدیل کرنے یا گفتگو کے پچھلے مراحل پر واپس جانے کا فیصلہ کرتا ہے۔
بہاؤ کو دوبارہ شروع کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ ڈیٹا کا کوئی نقصان نہیں ہے۔ پہلی رعایت پر کوئی منجمد نہیں ہے۔ ہر تعامل کے ساتھ، ماڈل معلومات کو دوبارہ ترتیب دیتا ہے اور مکالمے کو زندہ، روانی اور ذہین رکھتا ہے۔
یہ صلاحیت تین اہم نکات میں ترجمہ کرتی ہے: ایک ہی ان پٹ ڈیٹا، متعدد ممکنہ آؤٹ پٹ؛ ایک ہی کاروباری مقصد، متعدد زبان کی حکمت عملی؛ اور اسی توجہ کا دورانیہ، جس کے نتیجے میں کم رگڑ اور زیادہ تبدیلی ہوتی ہے۔
عمل میں فرق
کسٹمر سروس، کلیکشن اور سیلز جیسے اہم شعبوں میں، یہ تبدیلی بہت اہم ہے۔ ڈیل کو بند کرنے یا ٹائمنگ سے محروم ہونے کے درمیان فرق AI کی بہاؤ کو توڑے بغیر اپنے استدلال کو برقرار رکھنے کی صلاحیت میں مضمر ہے۔
تصور کریں کہ ایک صارف قسط کی ادائیگی کے بارے میں پوچھتا ہے۔ روایتی چیٹ بوٹ میں، قدر میں کوئی بھی تبدیلی صارف کو عمل کو دوبارہ شروع کرنے پر مجبور کرتی ہے۔ ایک LLM (لوڈ ایبل لائف ٹائم مینجمنٹ) سسٹم، تاہم، تبدیلی کو سمجھتا ہے، پیشکش کو ایڈجسٹ کرتا ہے، اور بات چیت جاری رکھتا ہے۔ ہر منٹ کی بچت ڈیل کو بند کرنے کے امکانات کو بڑھا دیتی ہے۔
مزید برآں، جب کہ فکسڈ فلو میکانیکل اور بار بار لگتا ہے، جدید ماڈلز ہر گفتگو میں منفرد ردعمل پیش کرتے ہیں۔ صارف کو ایسا محسوس نہیں ہوتا کہ وہ اسکرپٹ سن رہے ہیں، بلکہ حقیقی مکالمے میں مشغول ہیں۔ اگرچہ اعداد و شمار اور معلومات ایک ہی رہیں، بات چیت کا طریقہ مختلف ہوتا ہے۔ گفتگو کی یہ ہیومنائزیشن وہی ہے جو AI کو سادہ آٹومیشن سے ممتاز کرتی ہے۔
سچ یہ ہے کہ بہت سے کاروبار اب بھی AI کے بھیس میں "مینیو" کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ تاہم، صارفین کو فوری طور پر احساس ہوتا ہے کہ جب وہ کسی ایسی چیز سے بات کر رہے ہوتے ہیں جو پہلے سے پروگرام شدہ جوابات کو دہراتا ہے۔ اس کے برعکس، LLMs پر مبنی تعاملات تحرک، لچک، اور قابل پیمائش تبادلوں کے نتائج فراہم کرتے ہیں۔
جو چیز مارکیٹ کو سمجھنے کی ضرورت ہے وہ آسان ہے: کسٹمر سروس اب دہرائی نہیں جا سکتی۔ اسے ذہین ہونے کی ضرورت ہے.
اس کا مطلب ہے "کوئیک شارٹ کٹ" منطق کو ترک کرنا جو صرف جدت طرازی کو ظاہر کرتا ہے لیکن حقیقی قدر پیدا نہیں کرتا۔ آج کا صارف پہلے ہی بتا سکتا ہے کہ انہیں کب سخت تعامل کا سامنا کرنا پڑتا ہے اور وہ لامتناہی مینوز پر تشریف لے جانے میں وقت ضائع کرنے کو قبول نہیں کرتے۔ وہ روانی، وضاحت، اور سب سے بڑھ کر ایسے جوابات کی توقع کرتے ہیں جو ان کے مخصوص تناظر میں معنی خیز ہوں۔
وہ کمپنیاں جو اب بھی مستحکم چیٹ بوٹس کے ساتھ کام کرنے پر اصرار کرتی ہیں، مقررہ بہاؤ کی بنیاد پر، نہ صرف تکنیکی طور پر پیچھے ہیں: وہ کاروباری مواقع سے محروم ہیں۔ ہر مایوس گاہک ایک رکاوٹ مذاکرات، کھوئی ہوئی ادائیگی، تاخیر سے فروخت ہوتا ہے۔ دوسری طرف، وہ لوگ جو LLMs کو اپناتے ہیں وہ ہر تعامل کو آپس میں تعلق پیدا کرنے، رگڑ کو کم کرنے، اور حقیقی وقت میں تبادلوں کو بڑھانے کے موقع میں تبدیل کرتے ہیں۔
بالآخر، یہ صرف زیادہ جدید ٹیکنالوجی کو اپنانے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ فیصلہ کرنے کے بارے میں ہے کہ آیا کمپنی ایسا تجربہ پیش کرنا چاہتی ہے جو گاہک کے وقت اور ذہانت کا احترام کرے۔ اور اس مقام پر، کوئی درمیانی بنیاد نہیں ہے: یا تو کسٹمر سروس ذہین گفتگو کی طرف تیار ہوتی ہے، یا یہ بار بار جوابات اور محدود نتائج کے ماضی میں پھنسی رہے گی۔
سوال باقی ہے: کیا آپ کی کسٹمر سروس ورک فلو سے آگے بڑھ گئی ہے، یا یہ اب بھی مینو میں پھنسی ہوئی ہے؟
Danielle Francis برازیل میں ایک معروف گفتگو کرنے والی AI کمپنی Fintalk کی COO ہیں۔ ای میل: finatalk@nbpress.com.br
