Kwa miaka mingi, makampuni mengi yaliamini kwamba kutoa tu "gumzo" kulitosha kuwahudumia wateja. Kiuhalisia, kilichokuwepo kilikuwa Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara yenye kiolesura cha mazungumzo, kinachojirudia na chenye kikomo. Mtumiaji aliandika swali na kila mara alipokea jibu lile lile, bila kujali muktadha. Hakuna mkondo wa kujifunza, hakuna marekebisho, hakuna utelezi.
Hii ndiyo mantiki iliyo nyuma ya roboti za kitamaduni, zilizojengwa juu ya mtiririko uliofafanuliwa awali. Zinafanya kazi ndani ya menyu ngumu na vizuizi vya maandishi visivyobadilika. Ni rahisi kusambaza na ni haraka kuanza na kufanya kazi, lakini hata haraka kusababisha kuchanganyikiwa. Baada ya yote, kupotoka rahisi kutoka kwa njia iliyopangwa kunatosha kwa mtumiaji kukutana na majibu ya jumla au, mbaya zaidi, ujumbe wa hitilafu unaotisha: "Samahani, sikuelewa."
Kwa kuwasili kwa Mifano ya Lugha Kubwa (LLM), dhana hii imebadilika. Badala ya kufuata njia zisizobadilika, AI imeanza kusindika lugha asilia kwa wakati halisi. Hii ina maana kwamba inaelewa tofauti katika nia, hurekebisha mwitikio wake kwa muktadha, na inadumisha uthabiti hata wakati mtumiaji anapoamua kubadilisha mada au kurudi kwenye hatua za awali za mazungumzo.
Hakuna haja ya kuanzisha upya mtiririko. Hakuna upotevu wa data. Hakuna kuganda kwa ubaguzi wa kwanza. Kwa kila mwingiliano, modeli hupanga upya taarifa na kuweka mazungumzo yakiwa hai, yakibadilika, na yenye akili.
Uwezo huu hutafsiriwa katika mambo matatu muhimu: data sawa ya kuingiza data, matokeo mengi yanayowezekana; lengo moja la biashara, mikakati mingi ya lugha; na muda sawa wa umakini, na kusababisha msuguano mdogo na ubadilishaji zaidi.
Tofauti katika mazoezi
Katika maeneo muhimu kama vile huduma kwa wateja, makusanyo, na mauzo, mabadiliko haya ni muhimu. Tofauti kati ya kufunga mpango au kukosa muda iko katika uwezo wa AI kudumisha mantiki yake bila kuvunja mtiririko.
Hebu fikiria mteja akiuliza kuhusu malipo ya awamu. Katika chatbot ya kawaida, mabadiliko yoyote ya thamani humlazimisha mtumiaji kuanzisha upya mchakato. Hata hivyo, mfumo wa LLM (Loadable Lifetime Management) unaelewa mabadiliko, hurekebisha ofa, na kuendelea na mazungumzo. Kila dakika iliyohifadhiwa huongeza nafasi ya kufunga ofa.
Zaidi ya hayo, ingawa mtiririko usiobadilika unasikika kama wa kiufundi na unaojirudia, mifumo ya hali ya juu hutoa majibu ya kipekee katika kila mazungumzo. Mtumiaji hajisikii kama anasikiliza hati, lakini anashiriki katika mazungumzo halisi. Ingawa nambari na taarifa hubaki sawa, njia ya kuwasiliana hutofautiana. Uundaji huu wa mazungumzo ya kibinadamu ndio unaotofautisha AI na otomatiki rahisi.
Ukweli ni kwamba biashara nyingi bado zinafanya kazi zikiwa na "menyu" zilizojificha kama AI. Hata hivyo, watumiaji hugundua haraka wanapozungumza na kitu kinachorudia majibu yaliyopangwa tayari. Kwa upande mwingine, mwingiliano unaotegemea LLM hutoa mabadiliko, unyumbulifu, na matokeo ya ubadilishaji yanayopimika.
Kile ambacho soko linahitaji kuelewa ni rahisi: huduma kwa wateja haiwezi kurudiwa tena; inahitaji kuwa na busara.
Hii ina maana ya kuachana na mantiki ya "njia ya mkato ya haraka" ambayo hutumika tu kutoa mwonekano wa uvumbuzi lakini haileti thamani halisi. Mtumiaji wa leo anaweza tayari kujua wakati anakabiliwa na mwingiliano mgumu na hakubali tena kupoteza muda kupitia menyu zisizo na mwisho. Wanatarajia mtiririko, uwazi, na, zaidi ya yote, majibu yenye maana katika muktadha wao maalum.
Makampuni ambayo bado yanasisitiza kufanya kazi na vibodi vya gumzo visivyobadilika, kulingana na mtiririko usiobadilika, hayako nyuma kiteknolojia tu: yanakosa fursa za biashara. Kila mteja aliyekasirika ni mazungumzo yaliyokatizwa, malipo yaliyopotea, mauzo yaliyocheleweshwa. Kwa upande mwingine, wale wanaotumia LLM hubadilisha kila mwingiliano kuwa nafasi ya kujenga uhusiano, kupunguza msuguano, na kuongeza ubadilishaji kwa wakati halisi.
Hatimaye, si tu kuhusu kutumia teknolojia ya kisasa zaidi. Ni kuhusu kuamua kama kampuni inataka kutoa uzoefu unaoheshimu muda na akili ya mteja. Na katika hatua hii, hakuna msingi wa kati: ama huduma kwa wateja hubadilika na kuwa mazungumzo ya busara, au itabaki imekwama katika historia ya majibu yanayojirudia na matokeo machache.
Swali linabaki: je, huduma yako kwa wateja imehamia zaidi ya mtiririko wa kazi, au bado imekwama kwenye menyu?
Danielle Francis ni Mkurugenzi Mtendaji wa Fintalk, kampuni inayoongoza ya mazungumzo ya AI nchini Brazil. Barua pepe: finatalk@nbpress.com.br
