Inleiding tot chatbots

"Chatbot" is een overkoepelende term voor alle software die menselijke gesprekken in interacties met gebruikers simuleert. Chatbots zijn te vinden op websites, apps, sociale media en slimme apparaten. Ze voeren taken uit zoals klantenservice, softwarenavigatie en persoonlijke assistentie, zoals het onthouden van boodschappenlijsten of het verzenden van waarschuwingen en herinneringen.

In dit artikel zullen we het volgende onderzoeken:

• Algemene termen, definities en use cases met betrekking tot chatbots
• De verschillen tussen chatbots, AI-chatbots, copilots en meer
• De voordelen en risico's van het gebruik van AI-chatbots
• Tips voor het implementeren van een chatbot

Over het algemeen vallen chatbots in een van de twee hoofdcategorieën: op regels gebaseerde chatbots en AI-chatbots.

Wat is een op regels gebaseerde chatbot?

Op regels gebaseerde chatbots communiceren met behulp van een set regels die is geprogrammeerd door de ontwerper van de bot. Deze regels zijn over het algemeen gebaseerd op het herkennen van trefwoorden in gebruikersinvoer en het koppelen ervan aan een specifiek antwoord, een methode die patroonmatching wordt genoemd.

Een van de eerste chatbots was een op regels gebaseerde bot genaamd ELIZA, opgericht in 1966 bij MIT. ELIZA gebruikte patroonmatching om voorgeprogrammeerde reacties te activeren die bedoeld waren om een psychotherapeut te simuleren.

Hoewel chatbots met patronen scriptreacties kunnen leveren in een conversatiestijl, begrijpen ze geen menselijke taal en kunnen ze geen context, intentie of invoervariaties interpreteren die niet overeenkomen met hun geprogrammeerde patronen.

Ze zijn echter nog steeds handige tools voor eenvoudige taken met beperkte en voorspelbare gebruikersinvoer, zoals het helpen van een klant bij het registreren van een ticket of het routeren van een beller via een telefoonstructuur. Hun beperkingen maken ze ook sneller en goedkoper om te ontwikkelen en te implementeren dan AI chatbots.

Wat is een AI-chatbot?

Moderne AI-chatbots zoals Siri, Alexa en ChatGPT zijn gebouwd op AI-technologie (kunstmatige intelligentie) waarmee ze menselijke taal op natuurlijke en betekenisvolle manieren kunnen begrijpen, verwerken en erop kunnen reageren.

Met behulp van tools zoals machine learning (ML), Natural Language Processing (NLP), grote taalmodellen (LLM's) en deep learning kunnen chatbots op basis van AI complexe gebruikersinvoer begrijpen en unscripted, genuanceerde reacties genereren voor een meer geavanceerde en vloeiende gesprekservaring.

Sommige AI-chatbots kunnen ook continu leren van eerdere gebruikersinteracties, waarbij ze hun taalmodellen optimaliseren om nauwkeuriger te voorspellen en te reageren op een steeds breder scala aan ingangen.

In tegenstelling tot chatbots die patronen matchen, zijn conversationele AI-chatbots in staat tot contextueel bewustzijn. Dit betekent dat ze natuurlijke taalkennis (NLU) kunnen gebruiken om meer open gebruikersinvoer te interpreteren terwijl ze rekening houden met variabelen zoals typefouten of vertaalproblemen.

AI-chatbots zijn ideaal voor taken met een hoge mate van interactievariabiliteit en personalisering, zoals dynamische klantenserviceomgevingen en AI-copilots.

Chatbots vs. AI-agenten versus copilots: wat is het verschil?

Zoals eerder vermeld, is "chatbot" de algemene term voor elk programma dat is ontwikkeld om mensachtige conversatie te simuleren. Het kan verwijzen naar eenvoudige patroonmatchingbots, conversationele AI-chatbots en meer gespecialiseerde AI-chatbotsubtypen, zoals copilots en AI-agents.

Hoewel deze termen nauw met elkaar verbonden zijn, zijn er belangrijke – doch subtiele – verschillen in hun mogelijkheden en doeleinden.

Wat is een AI-agent?

Chatbots communiceren meestal via tekst, zoals via berichten of e-mail. AI-agents, ook wel virtuele agents of virtuele assistenten genoemd, hebben deze beperking niet.

AI-agents kunnen interactieve, gespreksgerichte antwoorden en tekstantwoorden bieden. Ze worden vaak gebruikt in callcenters als het enige aanspreekpunt voor klantenondersteuning en technische assistentie.

Wat is een copiloot?

AI-copilots zijn een verdere evolutie van AI-chatbotprogrammering, met gespecialiseerde mogelijkheden voor het bieden van taakgebaseerde begeleiding. AI-agents of digitale assistenten kunnen gebruikers gepersonaliseerde informatie of resources bieden, maar copilots kunnen gebruikers helpen door complexe software te navigeren en te helpen bij het uitvoeren van taken.

In tegenstelling tot meer elementaire chatbots, kunnen copilots de software of applicatie waarmee het zelf is geïntegreerd namens een gebruiker bedienen, wat alles kan betekenen, van het schrijven van e-mails en het maken van afbeeldingen tot het analyseren van gegevens en het genereren van rapporten.

Hoe werken chatbots?

Hoe een chatbot werkt, varieert sterk afhankelijk van het type bot. Op regels gebaseerde chatbots werken, zoals besproken, een vast aantal vooraf geprogrammeerde reacties of acties af.

Stel dat een gebruikerstype "ik moet mijn wachtwoord resetten" in een supportchat. De bot analyseert de invoer voor herkende trefwoorden: in dit geval "reset" and "password". De chatbot koppelt deze trefwoorden vervolgens aan de relevante respons in de database om een antwoord te activeren. Als het geen trefwoord kan vinden, zal de chatbot de gebruiker vragen om zijn vraag te herformuleren of af te geven aan een menselijke agent.

De manier waarop conversationele AI-chatbots werken is aanzienlijk complexer dan de dialoogboomstijl van op regels gebaseerde bots.

Belangrijkste processen in hoe AI-chatbots werken

AI-chatbots bieden gebruikers directe antwoorden, maar achter de schermen vinden er een aantal kritieke, onderling verbonden processen plaats:

• Invoerinterpretatie: ten eerste interpreteert de AI van de bot de invoer van de gebruiker in tekst- of spraakvorm, waarbij spraakinvoer wordt omgezet in tekst met spraakherkenningstechnologie.
• NLP en NLU: de AI gebruikt NLP om de tekst op te splitsen en te analyseren en vervolgens NLU om de context en intentie erachter te begrijpen. Deep learning helpt AI de potentiële nuances, dubbelzinnigheden en contextueel woordgebruik van de invoer te interpreteren.
• Dialoogbeheer: dit bepaalt de flow van het gesprek op basis van intentie, context en systeemcapaciteit. Het begeleidt de interactie tijdens het opvragen van databases of het uitvoeren van acties die nodig zijn voor nauwkeurigere en relevantere reacties.
• Antwoorden genereren: de AI biedt vervolgens het meest geschikte antwoord op de vraag van de gebruiker, door een antwoord te kiezen uit een set vooraf gedefinieerde opties of door ML te gebruiken om direct een nieuw antwoord te genereren.
• Continu leren en aanpassen: met behulp van ML verbetert het AI-systeem dat de chatbot aanstuurt voortdurend, door te leren van elk gesprek, omdat het de mogelijkheid verbetert om diverse verzoeken te voorspellen en erop te reageren.
• Feedbackloop: door gebruikersfeedback in het systeem op te nemen, kan het zijn gespreksmodellen opnieuw kalibreren en de prestaties en nauwkeurigheid van toekomstige interacties verder verfijnen.

Wat zijn de voordelen van een chatbot?

Het vermogen van een AI-chatbot om natuurlijke menselijke taalinvoer te verwerken en gepersonaliseerde, autonome services te bieden, kan aanzienlijke voordelen bieden voor consumenten en bedrijven.

Echter, zoals met elk instrument, moet het correct worden gebruikt om de voordelen volledig te plukken. Chatbots werken het beste wanneer ze zijn gemaakt met LLM's die zijn getraind op hoogwaardige gegevens voor een duidelijk gedefinieerd doel en de functionaliteit om aan de behoeften van de gebruiker te voldoen.

De voordelen van chatbots voor consumenten

• Mensen die op zoek zijn naar klantenondersteuning voor vragen, klachten of dringende problemen willen niet uren of zelfs dagen wachten op een antwoord. Chatbots kunnen grote volumes gelijktijdige interacties beheren, waardoor wachttijden worden verkort met directe reacties.
• Door meertalige mogelijkheden te combineren met 24x7 wereldwijde supportdekking, kunnen chatbots gebruikers helpen de informatie of diensten te krijgen die ze nodig hebben op elk gewenst moment, overal ter wereld.
• AI-chatbots kunnen gebruikersgegevens en voorkeuren analyseren om gepersonaliseerde services te leveren die alles kunnen omvatten, van aanbevelingen over hardloopschoenen tot training op maat met een virtuele loopcoach.
• Het brede scala aan communicatiemethoden en interactiestijlen van een chatbot kan betere toegankelijkheidsopties bieden voor gebruikers met beperkingen of die anderszins moeite hebben met het gebruik van een standaard webinterface.

De voordelen van chatbots voor bedrijven

• Bedrijven kunnen chatbots gebruiken om hun activiteiten te stroomlijnen door workflowgoedkeuringen, verlofaanvragen en andere interne processen te automatiseren.
• Door de meest voorkomende klantenservicevragen of -problemen aan AI-agents over te dragen, kunnen menselijke agenten klanten helpen met complexe problemen die meer tijd nodig hebben.
• Chatbots kunnen helpen de conversiepercentages te verhogen door vragen over een product of dienst te beantwoorden en de klant naar een aankoop te sturen.
• Als chatbots de interactie met klanten rond de klok afhandelen, is het niet meer nodig om buiten de uren te werken.

De uitdagingen en risico's van chatbots

Hoewel het gebruik van chatbots veel voordelen biedt, heeft de technologie wel zijn grenzen. Daarnaast is het belangrijk om een duidelijk inzicht te hebben in de uitdagingen en potentiële risico's van AI-chatbotcreatie, -training en -gebruik.

Data

Het AI-model voor een chatbot is slechts zo goed als de data waarop het is getraind. De kwaliteit van de gegevenssets die in de training worden gebruikt, bepaalt de kwaliteit van de uitvoer van een bot en dicteert het modelgedrag.

Slechte datakwaliteit beperkt de prestaties en functionaliteit van een chatbot ernstig. Onvolledige of onnauwkeurige trainingsgegevens verhogen ook het risico op "AI-hallucinatie", dit is wanneer een chatbot onjuiste of onzinnige antwoorden geeft op gebruikersvragen.

Training

Het vermogen van een chatbot op basis van AI om continu te verbeteren door van elke interactie te leren, kan een aantrekkelijk verkooppunt zijn. Het doorlopende opleidingsproces vereist echter omvangrijke, specifieke middelen, zoals geavanceerde machinelearningmogelijkheden, continue prestatiebewaking en updates van trainingsgegevens.

Beveiliging

Hoewel een bedrijf mogelijk vindt dat de mogelijkheden van op regels gebaseerde chatbots te beperkt zijn, kan het kiezen voor krachtigere generatieve AI-chatbots of -copiloten een hoog risico op potentiële beveiligingsproblemen en compliance-uitdagingen met zich meebrengen.

Een van de belangrijkste beveiligingsproblemen is een datalek - wanneer gegevens die worden gebruikt om een LLM onbedoeld te trainen, extra, mogelijk gevoelige informatie bevatten - wat kan leiden tot een bot die per ongeluk de privéinformatie van een bedrijf of zijn klanten blootstelt.

Veelvoorkomende use cases voor chatbot

AI-chatbots transformeren interacties en processen voor consumenten en bedrijven op verschillende platforms en branches. Naast services op maat en 24x7-ondersteuning worden chatbots ook gebruikt om taken te automatiseren, zoals afspraakplanning, incidentrapportage en het genereren van ondertiteling en ondertiteling.

Andere opmerkelijke use cases zijn:

E-commerce: gepersonaliseerde klantaanbevelingen bieden, inkoopprocessen stroomlijnen en klanten opnieuw betrekken met verlaten winkelwagens.

Gezondheidszorg: patiënten helpen bij het vinden van zorgverleners, het boeken van onderzoeken, het op tijd nemen van medicijnen en het waarschuwen van toekomstige afspraken.

Onderwijs: het ondersteunen van studenten binnen het klaslokaal met gepersonaliseerde tutoring en studiehulpmiddelen, en daarbuiten door inschrijvingsassistentie met informatie over cursusbeschikbaarheid en -vereisten.

Bankieren: gebruikers helpen hun onkosten bij te houden, geautomatiseerde betalingen in te stellen en intelligent financieel advies te geven op basis van uitgavenpatronen, transactiehistorie en financiële doelen van een gebruiker.

Productie: processen voor de supply chain en onderhoudsplanning automatiseren, apparatuur bewaken en samenwerken met andere industriële IoT-apparaten.

HR: begeleid nieuwe werknemers door processen zoals de aanmelding van secundaire arbeidsvoorwaarden, het bieden van directe antwoorden met informatie over salarisadministratiegegevens of bedrijfsbeleid, en zelfs het aanbevelen van gepersonaliseerde trainingen.

Overheid: gebruikers helpen sociale voorzieningen en diensten aan te vragen, zich te registreren om te stemmen en toegang te krijgen tot informatie over openbare programma's, licenties, vergunningen en regelgeving.

Tips en best practices voor het kiezen van een chatbotplatform

Als het gaat om het implementeren en implementeren van een chatbot, is de eerste stap of u een chatbotplatform wilt gebruiken of een custom bot vanaf het begin wilt bouwen.

Kiezen voor het bouwen van een AI-chatbot of digitale assistent vanaf de grond biedt aanzienlijk meer vrijheid voor aanpassing, terwijl de volledige controle over de chatbot behouden blijft. Het kan echter ook een zeer tijdrovend en duur proces zijn, vooral bij het maken van overwegingen zoals:

• Voor welke taken de chatbot wordt gebruikt
• Hoe complex het moet zijn om deze taken uit te voeren
• Als er een schaalbare infrastructuur nodig is
• De tijd en kosten van intern werk versus het aannemen van externe ontwikkelaars
• Of de organisatie beschikt over de benodigde tools en resources voor training

Het gebruik van een platform kan een einde maken aan veel van de uitdagingen die deze overwegingen met zich meebrengen. Een goed AI-chatbotplatform zal de tools, training en infrastructuur hebben die nodig zijn om chatbots te creëren, implementeren, onderhouden en optimaliseren.

Hoe kiest u een chatbotplatform

Als u vooral wilt experimenteren of als uw bedrijf niet over technische expertise beschikt, overweeg dan een platform te kiezen dat no-code en low-code opties biedt, samen met robuuste trainingsresources.

Veelvoorkomende functies van no-code en low-code platforms zijn:

• Drag-and-dropinterfaces die het ontwerpen en starten van chatbots vereenvoudigen
• Vooraf aangemaakte sjablonen voor algemene use cases uit de branche die de ontwikkeling van bots versnellen
• Aanpasbare componenten waarmee de gebruiker bots kan integreren met bestaande bedrijfssystemen

Voor bedrijven met grotere projecten die een oplossing op ondernemingsniveau willen creëren, is het de moeite waard om op zoek te gaan naar een platform dat uitgebreide ondersteuning biedt voor schaalbaarheid, beveiliging, governance en testen.

Andere belangrijke chatbotplatformfuncties om rekening mee te houden

• NLP- en NLU-mogelijkheden om de intentie en context van gebruikers te begrijpen
• Multichannelintegratie voor implementatie via web, mobiel en social media
• Aanpassings- en personaliseringstools om gesprekken af te stemmen op individuele gebruikers of specifieke bedrijfsbehoeften
• Analytics en rapportage voor inzicht in gebruikersinteracties en botprestaties
• Beveiligings- en compliancetools voor het handhaven van gegevensbescherming en het naleven van wettelijke normen
• Verantwoorde AI-begeleiding om ervoor te zorgen dat u AI op een verantwoorde en ethische manier implementeert

Lees verder