Yıllarca, birçok şirket müşterilere hizmet etmek için bir “sohbet” sunmanın yeterli olduğuna inanıyordu.Pratikte, var olan şey, tekrarlayan ve sınırlı bir konuşma arayüzüne sahip bir SSS idi.Kullanıcı bir soru yazdı ve bağlamdan bağımsız olarak her zaman aynı cevabı aldı.Öğrenme yok, adaptasyon yok, akışkanlık yok.
Bu, önceden tanımlanmış akışlarda yerleşik geleneksel botların mantığıdır. Alçıdaki sert menüler ve metin blokları üzerinde çalışırlar. Dağıtımları kolaydır ve yayına koymaları hızlıdır, ancak hayal kırıklığı yaratmak için daha da hızlıdırlar. Sonuçta, kullanıcının genel yanıtlarla karşılaşması veya daha da kötüsü korkunç hata mesajıyla karşılaşması için planlanan rotadan bir sapma yeterlidir: “Üzgünüm, anlamadım”.
Büyük Ölçekli Dil Modellerinin (LLM'ler) gelişiyle bu paradigma değişti.Sabit izleri takip etmek yerine, AI doğal dili gerçek zamanlı olarak işlemeye başladı.Bu, niyetteki varyasyonları anladığı, yanıtı bağlama uyarladığı ve kullanıcı konuyu değiştirmeye veya konuşmanın geri dönüş aşamalarını değiştirmeye karar verdiğinde bile tutarlılığı koruduğu anlamına gelir.
Akışı yeniden başlatmaya gerek yok Veri kaybı yok İlk istisna üzerinde çökme yok Her etkileşim ile model bilgiyi yeniden düzenler ve diyaloğu canlı, akıcı ve akıllı tutar.
Bu yetenek, aynı girdi verileri, birden fazla olası çıktı, aynı iş hedefi, birden fazla dil stratejisi ve aynı dikkat penceresi, daha az sürtünme ve daha fazla dönüşüm gibi üç merkezi noktaya dönüşür.
Uygulamadaki farklılık
Yerine getirme, faturalandırma ve satış gibi kritik alanlarda, bu değişiklik belirleyicidir.Bir müzakereyi tamamlamak veya zamanlamayı kaçırmak arasındaki fark, AI'nın akışı bozmadan akıl yürütmeyi sürdürme yeteneğinde yatmaktadır.
Bir parsel hakkında soru soran bir müşteri düşünün Geleneksel botta, değerdeki herhangi bir değişiklik kullanıcıyı süreci yeniden başlatmaya zorlar. Zaten bir LLM değişikliği anlar, teklifi ayarlar ve müzakereyi takip eder. Korunan her dakika kapanma şansını artırır.
Buna ek olarak, sabit akışlar kulağa mekanik ve tekrarlı gelirken, gelişmiş modeller her konuşmada benzersiz cevaplar sunar.Kullanıcı bir komut dosyasının önünde değil, gerçek diyalogda oturur.Rakamlar ve bilgiler tutarlı kalsa da iletişim biçimleri farklılık gösterir.Konuşmanın bu insanileştirilmesi, yapay zekayı basit otomasyondan ayıran şeydir.
Gerçek şu ki, birçok işletme hala “Yapay zeka kılığına girmiş menüuzinho'larla çalışıyor. Ancak tüketiciler, yalnızca önceden programlanmış yanıtları tekrarlayan bir şeyle konuştuklarında bunu hemen fark ediyorlar. Buna karşılık, LLM'lere dayalı etkileşimler, dönüşümde dinamizm, esneklik ve ölçülebilir sonuçlar sağlıyor.
Piyasanın anlaması gereken şey basit: hizmet artık tekrarlanamaz, zeka olması gerekir.
Bu, yalnızca yenilik görünümü vermeye hizmet eden, ancak gerçek değer üretmeyen “hızlı” mantığını terk etmek anlamına gelir. Mevcut tüketici, oyuncu kadrosu etkileşimiyle karşı karşıya kaldığında zaten farkına varır ve artık sonsuz menülerde gezinerek zaman kaybetmeyi kabul etmez. akışkanlık, netlik ve her şeyden önce kendi özel bağlamı için anlamlı olan yanıtlar bekler.
Sabit akışlara dayalı statik chatbot'larla çalışmakta hala ısrar eden şirketler sadece teknolojik olarak geride değil: iş fırsatlarını kaybediyorlar. Hayal kırıklığına uğramış her müşteri kesintiye uğramış bir pazarlık, kayıp bir ücret, ertelenmiş bir satıştır. Öte yandan, LLM'leri benimseyenler her etkileşimi gerçek zamanlı olarak bağ oluşturma, sürtünmeyi azaltma ve dönüşümü artırma şansına dönüştürür.
Sonunda, sadece daha modern bir teknolojiyi benimsemekle ilgili değil.Şirketin zamana ve müşteri zekasına saygılı bir deneyim sunmak isteyip istemediğine karar vermekle ilgili.Ve bu noktada, orta yol yok: ya hizmet akıllı konuşmalara evriliyor ya da tekrarlayan tepkiler ve sınırlı sonuçlarla dolu bir geçmişe takılıp kalacak.
Geriye kalan soru şu: Hizmetiniz zaten akışın dışına mı çıktı yoksa hala menülerde mi sıkıştı?
*Danielle Francis, Brezilya'nın önde gelen sohbete dayalı yapay zeka şirketi Fintalk'ın COO'sudur. E-posta: finatalk@nbpress.co.uk
