Vsi potrošniki pričakujejo hitro in prilagojeno podporo za svoje potrebe, ne glede na kanal, ki ga izberejo za začetek dialoga z blagovno znamko. Ni presenetljivo, da se te blagovne znamke zaradi vse večjega števila pogovorov na vse bolj raznolikih platformah soočajo z izzivi pri zagotavljanju zanesljivih izkušenj v velikem obsegu. Zato se mnogi obračajo na pogovorno umetno inteligenco – ki ni le orodje umetne inteligence, temveč predstavlja celovito, inteligentno strategijo za storitve za stranke.
Kaj pa pravzaprav je pogovorna umetna inteligenca? Ob toliko novih izrazih in orodjih, ki se danes pojavljajo zaradi revolucije umetne inteligence, ki se je začela v zadnjih letih, ni vedno jasno, kaj je kaj, predvsem pa, kakšne so funkcionalnosti in možnosti posameznega orodja. V primeru pogovorne umetne inteligence govorimo o tehnologiji, ki je splošno znana po tem, da stoji za interakcijami med strankami in blagovnimi znamkami, vendar je podobna človeškim interakcijam, čeprav jih izvaja umetna inteligenca. Uporablja se v kontekstu zagotavljanja pametnejše in hitrejše podpore prek telefona, WhatsAppa, klepeta in drugih digitalnih kanalov.
Razumevanje delovanja pogovorne umetne inteligence je ključnega pomena za sprostitev njenega polnega potenciala. V svojem bistvu strategija pogovorne umetne inteligence uporablja napredne modele za analizo naravnega jezika, interpretacijo namere strank in avtomatizacijo ali izboljšanje interakcij na več kanalih.
Umetna inteligenca ima avtonomijo, da pomaga stranki, ki začne dialog, lahko pa pogovor tudi usmeri k človeškemu agentu, če je potreben človeški stik, pri čemer predvsem ohrani kontekst za človeškega agenta.
Ta agent lahko poleg prejema zgodovine s pomembnimi točkami pogovora analizira situacijo glede na termometer zadovoljstva strank, ki ga je že ocenila umetna inteligenca, in ve, na kaj se osredotočiti, pri čemer upošteva priporočila umetne inteligence.
Ta postopek omogoča podjetjem, da ponudijo učinkovite in povezane izkušnje v velikem obsegu, hkrati pa naredijo vsako interakcijo pametnejšo, ne glede na kanal ali kompleksnost vprašanja stranke.
Pogovorna umetna inteligenca v primerjavi s klepetalnim robotom
Pri raziskovanju rešitev za digitalno podporo se mnogi sprašujejo o razliki med pogovorno umetno inteligenco in tehnologijo klepetalnih robotov. Čeprav se ta izraza včasih uporabljata kot sopomenki, predstavljata zelo različni ravni zmogljivosti in vrednosti.
Tradicionalni klepetalni roboti delujejo s preprostim, napovednim namenom. Zanašajo se predvsem na vnaprej določeno vsebino in odločitvena drevesa, da ponudijo že pripravljene odgovore na predvidljiva vprašanja. Zaradi tega so primerni za osnovne ali ponavljajoče se primere uporabe, kot je odgovarjanje na pogosto zastavljena vprašanja na spletnem mestu, kjer se pogovoru ni treba prilagajati ali razvijati. Njihova sposobnost simuliranja človeških pogovorov je omejena, saj ne morejo ustvariti jezika, ki zveni naravno, ali razumeti konteksta zunaj fiksnega nabora scenarijev.
Pogovorna umetna inteligenca pa je kontekstualno zavedna. Uporablja strojno učenje in obdelavo naravnega jezika za razumevanje namere, pomnjenje preteklih interakcij ter celo učenje in izboljšanje skozi čas. Namesto da bi preprosto sledila vnaprej določenemu scenariju, lahko pogovorna umetna inteligenca prilagodi odgovore glede na zgodovino, čustva in potek pogovora, zaradi česar so interakcije veliko bolj naravne in intuitivne. Prav tako lahko orkestrira podatke zunaj vaših pogovorov, kot so CRM, OSS/BSS, zgodovina spletnega prometa in še veliko več. To je 360-stopinjski pogled, ki ga večina podjetij težko ustvari.
Ti sistemi lahko razumejo namen, razrešijo kontekst in celo sklepajo prek večstopenjskih interakcij, zaradi česar so idealni za bolj kompleksne uporabniške izkušnje. Druga pomembna razlika je sposobnost razumevanja in pomnjenja konteksta. Medtem ko klepetalni roboti ponujajo le preprosto razumevanje in imajo malo sposobnosti sklepanja, lahko pogovorna umetna inteligenca spremlja zgodovino pogovorov, izkorišča strokovno znanje o zadevni temi in prilagaja odgovore glede na kontekst. To vodi do pogovorov, ki so bolj podobni človeški interakciji.
Najboljše pogovorne platforme umetne inteligence ponujajo resnično prilagodljivost za prilagajanje delovnih procesov, kanalov in integracij poslovnim potrebam. Poleg tega omogočajo hitro in enostavno nastavitev ter hitro širitev, da se nove avtomatizacije ali kanali vzpostavijo in zaženejo v tednih, ne v mesecih. To pomeni manj čakanja in bolj neposreden vpliv na uporabniško izkušnjo in operativno učinkovitost.
Ko vaše podjetje raste ali vaše podporne operacije postajajo bolj zapletene, bi se morala vaša pogovorna platforma umetne inteligence nemoteno prilagajati. Poiščite infrastrukturo, pripravljeno za podjetja, ki podpira velike količine interakcij, globalne ekipe in večkanalno komunikacijo, ne da bi pri tem ogrozila zmogljivost ali zanesljivost. Prilagodljivost zagotavlja, da vaša platforma ostane trdna podlaga za prihodnje inovacije.
*Vsebino je priredil José Eduardo Ferreira, regionalni podpredsednik prodaje za Latinsko Ameriko pri Twiliu, po izvirnem gradivu » Kaj je pogovorna umetna inteligenca? Twiliova strategija za pametnejšo podporo « , ki ga je napisala Ravleen Kaur iz podjetja Twilio.
