Daugelį metų daugelis kompanijų manė, kad pakanka pasiūlyti “chat”, kad aptarnautų klientus Praktiškai tai, kas egzistavo, buvo DUK su pokalbio sąsaja, pasikartojanti ir ribota Vartotojas įvedė klausimą ir visada gavo tą patį atsakymą, nepriklausomai nuo konteksto.jokio mokymosi, jokio prisitaikymo, jokio sklandumo.
Tai yra tradicinių robotų logika, pastatytas iš anksto apibrėžtų srautų Jie veikia standžių meniu ir teksto blokus gipso Jie yra lengva dislokuoti ir greitai įdėti į orą, bet dar greičiau generuoti nusivylimą. galų gale, tai yra pakankamai nukrypimas nuo planuojamo maršruto vartotojui susidurti su bendriniais atsakymais arba, dar blogiau, su baisu klaidos pranešimą: “Atsiprašau, aš nesupratau”.
Atsiradus Didelio masto kalbos modeliams (LLM), ši paradigma pasikeitė. Užuot sekęs fiksuotus takelius, AI pradėjo apdoroti natūralią kalbą realiuoju laiku. Tai reiškia, kad jis supranta ketinimų variacijas, pritaiko atsaką į kontekstą ir išlaiko nuoseklumą net tada, kai vartotojas nusprendžia pakeisti temą arba grąžinti pokalbio etapus.
Nereikia iš naujo paleisti srauto Nėra duomenų praradimo Nėra strigties dėl pirmosios išimties Su kiekviena sąveika modelis pertvarko informaciją ir palaiko dialogą gyvą, sklandų ir protingą.
Ši galimybė virsta trimis centriniais taškais kaip tie patys įvesties duomenys, keli galimi išėjimai, tas pats verslo tikslas, kelių kalbų strategijos ir tas pats dėmesio langas, mažesnė trintis ir daugiau konversijų.
Praktikos skirtumas
Kritinėse srityse, tokiose kaip įvykdymas, atsiskaitymas ir pardavimas, šis pokytis yra lemiamas Skirtumas tarp derybų užbaigimo ar laiko praleidimo slypi AI gebėjime palaikyti samprotavimus nepažeidžiant srauto.
Įsivaizduokite, kad klientas klausia apie siuntinį Tradiciniame robote bet koks vertės pokytis verčia vartotoją iš naujo paleisti procesą Jau LLM supranta pakeitimą, koreguoja pasiūlymą ir seka derybas Kiekviena išsaugota minutė padidina uždarymo tikimybę.
Be to, nors fiksuoti srautai skamba mechaniškai ir pasikartoja, pažangūs modeliai kiekviename pokalbyje pateikia unikalius atsakymus Vartotojas sėdi ne priešais scenarijų, o realiame dialoge Nors skaičiai ir informacija išlieka nuoseklūs, jų bendravimo būdas skiriasi Šis kalbos humanizavimas yra tai, kas išskiria AI nuo paprasto automatizavimo.
Tiesa ta, kad daugelis įmonių vis dar veikia su “menuuzinhos, užmaskuotais kaip AI. Tačiau vartotojai greitai supranta, kai jie kalba su kažkuo, kas tik kartoja iš anksto užprogramuotus atsakymus. Priešingai, LLM pagrindu sukurta sąveika suteikia dinamiškumo, lankstumo ir išmatuojamų rezultatų konvertuojant.
Tai, ką rinka turi suprasti, yra paprasta: paslauga nebegali būti kartojimas, ji turi būti intelektas.
Tai reiškia, kad reikia atsisakyti logikos “greitas”, kuris tik padeda suteikti naujovių išvaizdą, bet nesukuria realios vertės Dabartinis vartotojas jau suvokia, kai susiduria su aktorių sąveika, ir nebesutinka gaišti laiko naršydamas begaliniuose meniu. jis tikisi sklandumo, aiškumo ir, svarbiausia, atsakymų, kurie turi prasmę jo konkrečiam kontekstui.
Įmonės, kurios vis dar reikalauja veikti su statiniais pokalbių robotais, remiantis fiksuotais srautais, atsilieka ne tik technologiškai: praranda verslo galimybesKiekvienas nusivylęs klientas yra nutrūkusios derybos, prarastas mokestis, atidėtas pardavimas. Kita vertus, tie, kurie priima LLM, kiekvieną sąveiką paverčia galimybe sukurti obligaciją, sumažinti trintį ir padidinti konversiją realiuoju laiku.
Galų gale, tai ne tik apie modernesnės technologijos priėmimą, Tai yra apie sprendimą, ar įmonė nori pasiūlyti patirtį, kuri gerbia laiką ir klientų intelektą Ir šiuo metu nėra vidurio kelio: arba paslauga vystosi į protingus pokalbius, arba ji liks įstrigusi pasikartojančių atsakymų ir ribotų rezultatų praeityje.
Lieka klausimas: ar jūsų paslauga jau išėjo iš srauto, ar vis dar įstrigo meniu?
*Danielle Francis yra pirmaujančios pokalbių AI įmonės Brazilijoje Fintalk COO. El. paštas: finatalk@nbpress.co.uk
