Overzicht van conversationele AI

Conversationele AI stelt machines in staat om menselijke taal op natuurlijke en betekenisvolle manieren te begrijpen, verwerken en erop te reageren. De eerste conversationele bot, ELIZA, werd in 1966 gemaakt. Het gebruikte een methode genaamd patroonmatching om vooraf geprogrammeerde antwoorden te geven in reactie op specifieke woorden in de invoer van gebruikers. Ruim een halve eeuw later gebruiken veel bots nog steeds patroonmatching. Met de komst van krachtige AI-technologieën zoals natuurlijke-taalverwerking (NLP), machine learning (ML), large language models (LLM) en deep learning, is het nu mogelijk om conversationele bots te creëren, waaronder AI-copiloten, die in staat zijn om menselijker gesprekken, leren en logica te creëren.

Wat zijn de voordelen van conversationele AI?

Conversationele AI-bots bieden handige, naadloze servicelevering. Ze kunnen worden geïntegreerd in applicaties, zodat gebruikers verschillende taken kunnen uitvoeren zonder dat ze afzonderlijke apps nodig hebben om ze te openen.

Maar net als bij elke technologie werken conversationele bots het beste wanneer ze zijn gemaakt met een duidelijk inzicht in de behoeften en voorkeuren van gebruikers. Wanneer er tekortkomingen zijn in het ontwerp of de ondersteunende IT-infrastructuur, kunnen gebruikers de ervaring frustrerender dan nuttig vinden. Maar als het goed gaat, bieden bots consumenten en bedrijven een indrukwekkend scala aan voordelen:

Verbeterde klantenservice: Chatbots bieden 24x7 klantenservice, bieden directe antwoorden op vragen, verkorten wachttijden en verbeteren de klanttevredenheid.

Gestroomlijnde processen: het goedkeuren van workflows, het aanvragen van vakantietijd, het boeken van reizen en het vinden van informatie uit meerdere bronnen zijn slechts een paar use cases voor bedrijven.

Kostenefficiëntie: door routinematige vragen en taken te automatiseren, stelt conversationele AI werknemers in staat om zich te richten op taken met meer waarde. Dit leidt tot besparingen op arbeidskosten en verhoogde werknemerstevredenheid.

Schaalbaarheid: Bots schalen gemakkelijk om een groot aantal gelijktijdige interacties te verwerken, zorgen voor consistente servicekwaliteit tijdens piektijden en verminderen de noodzaak om het personeel te verhogen.

Gepersonaliseerde ervaringen: AI-chatbots en spraakassistenten kunnen gebruikersgegevens analyseren om gepersonaliseerde aanbevelingen, ondersteuning en services te leveren.

Data-inzichten: bedrijven kunnen data uit interacties verzamelen, inzichten bieden in klantgedrag, voorkeuren en feedback, die kunnen dienen als basis voor strategieën en besluitvorming.

Meertalige ondersteuning: De mogelijkheid om meerdere talen te ondersteunen maakt het gemakkelijker en kosteneffectiever om te voorzien in een wereldwijd publiek.

Toegankelijkheid: Voor degenen die problemen hebben met het gebruik van traditionele web- of app-interfaces, bieden conversationele bots een alternatieve manier van interactie.

Efficiënte probleemoplossing en besluitvorming: AI-gestuurde systemen kunnen snel enorme hoeveelheden data verwerken en analyseren om te helpen bij het nemen van beslissingen en het oplossen van problemen.

Integratie en automatisering: één chatbot kan worden geïntegreerd met meerdere systemen voor naadloze automatisering van taken, zoals het boeken van afspraken en het uitvoeren van transacties, en integreren met consumenten- en industriële Internet of Things (IoT)-systemen.

Wat zijn de uitdagingen van conversationele AI?

Met behulp van conversationele AI-technologie hebben bedrijven belangrijke stappen gezet in het verbeteren van de interactie met klanten en het stroomlijnen van processen. Deze oplossingen kunnen echter complex zijn en het implementeren van elke AI-oplossing vereist speciale overwegingen:

Inzicht in nuances en context

Een van de belangrijkste uitdagingen voor conversationele bots is het nauwkeurig interpreteren van de nuances en context van menselijke taal. Subtiliteiten zoals sarcasme, idiomen en culturele referenties kunnen leiden tot misverstanden en ongepaste reacties.

Gespreksflow onderhouden

Een gesprek op natuurlijke wijze laten verlopen is cruciaal voor een positieve gebruikerservaring. Conversationele bots kunnen moeite hebben om complexe interacties aan te pakken of overgangen tussen onderwerpen soepel te beheren, wat de conversatiestroom kan verstoren.

Gegevensprivacy en -beveiliging

Het veilig omgaan met persoonsgegevens is een belangrijk punt van zorg bij alle AI-applicaties, vooral bij het omgaan met gevoelige informatie. Het naleven van de regelgeving inzake gegevensbescherming en het beschermen van de privacy van gebruikers zijn cruciale uitdagingen.

Schaalbaarheid

Naarmate bedrijven groeien, moeten conversationele AI-systemen dienovereenkomstig schalen, wat technisch uitdagend kan zijn. Voor het verwerken van grotere interactievolumes zonder verminderde prestaties of snelheid is een robuuste infrastructuur en continue optimalisatie vereist.

Continu leren en aanpassing

Conversationele AI-systemen moeten voortdurend leren van interacties om hun nauwkeurigheid en relevantie te verbeteren. Deze voortdurende training vereist aanzienlijke resources en geavanceerde mogelijkheden voor machine learning.

Voorbeelden van conversationele AI per branche

Conversationele AI transformeert klantinteractie en operationele processen in verschillende branches. Van het automatiseren van zorgafspraken tot het automatiseren van supplychainprocessen: deze technologieën maken het mogelijk om aangepaste zakelijke AI-oplossingen te maken die de efficiëntie verbeteren, de betrokkenheid van gebruikers vergroten en innovatie stimuleren. Hier volgen enkele opmerkelijke voorbeelden van conversationele AI:

Automotive

Klanten in staat stellen om inventaris te zoeken, testritten te boeken, terugroepinformatie te ontdekken en onderhoudsafspraken in te plannen.

Opleiding

Het personaliseren van tutoring, het transcriberen van collegenotities en het verbeteren van het leren van talen door middel van realtime gesprekken en coaching.

Energie en natuurlijke hulpbronnen

Werknemers snel toegang geven tot veiligheidsprotocollen en incidentrapportage stroomlijnen.

Financiële dienstverlening

Verbeter de klantenservice en operationele efficiëntie door gepersonaliseerd financieel of verzekeringsadvies te bieden, bij transacties te helpen en claims te verwerken.

Gezondheidszorg

Het verbeteren van patiëntresultaten en operationele efficiëntie door geautomatiseerde afspraakplanning en het bieden van eenvoudigere toegang tot persoonlijke gezondheidsgegevens, met behoud van privacy.

Hightech

Het bieden van technische ondersteuning en het betrekken van gebruikers in feedback loops om producten te verbeteren.

Productie

Snelle reacties op operationele problemen mogelijk maken, supplychainprocessen automatiseren en communiceren met industriële IoT-apparaten.

Media en telecommunicatie

Stuur klantondersteuningsverzoeken door, maak ondertiteling en audioboeken en help klanten de films, tv-programma's en muziek te vinden waarin ze geïnteresseerd zijn.

Publieke sector

De betrokkenheid van burgers verbeteren door serviceverzoeken te stroomlijnen en geautomatiseerde antwoorden te bieden op algemene vragen.

Detailhandel

Verbeter online en in-store winkelen door klantvragen te versnellen, producten aan te bevelen, bestellingen te verwerken en ondersteuning na verkoop te bieden.

Hoe werkt conversationele AI?

AI-gebaseerde chatbots gebruiken ML, NLP en natuurlijke-taalbegrip (NLU) om de input van gebruikers te begrijpen en mensklinkende conversatiestromen te bieden. Deep learning , een subset van machine learning met verschillende neurale netwerken, is een essentiële conversationele AI-technologie waarmee bots direct kunnen leren en intelligente beslissingen kunnen nemen.

Belangrijkste processen in hoe conversationele AI-technologie werkt

Invoerinterpretatie

Het proces begint met de AI die de invoer van de gebruiker interpreteert, die in tekst- of spraakvorm kan zijn. Spraakinvoer wordt eerst omgezet in tekst met behulp van spraakherkenningstechnologieën.

NLP, NLU en deep learning

Met NLP kan de AI de tekst uitsplitsen en analyseren. NLU, een subset van NLP, gaat dieper door de context en intentie achter de input van de gebruiker te begrijpen. Het gebruikt deep learning om nuances, dubbelzinnigheden en de specifieke betekenissen van woorden in verschillende contexten te begrijpen, waardoor een nauwkeurigere interpretatie van de behoeften van de gebruiker mogelijk is.

Dialoogbeheer

Dit orkestreert het gesprek met de gebruiker en leidt de interactie op basis van de intentie, context en systeemmogelijkheden. Het kan gaan om het doorzoeken van databases of het uitvoeren van specifieke acties om nauwkeurige en relevante reacties te geven.

Antwoordgenerering

De AI stelt een antwoord samen dat aansluit bij het verzoek van de gebruiker en de context van het gesprek. Dit kan bestaan uit het kiezen van een passend antwoord uit een set vooraf gedefinieerde opties of het genereren van een nieuwe reactie via automatisch leren.

Continu leren en aanpassing

Door machine learning verbetert het AI-systeem voortdurend en leert het van elke interactie. Dit verbetert de taalmodellen en verbetert het vermogen om diverse verzoeken te voorspellen en erop te reageren.

Feedbackloop

Door gebruikersfeedback te gebruiken, kan het systeem zijn prestaties verfijnen, de gespreksmodellen aanpassen en nauwkeurigere antwoorden leveren in toekomstige interacties.

Het is belangrijk om op te merken dat zelfs chatbots die deep learning gebruiken minder geavanceerde technologieën zoals eenvoudige algoritmen en patroonmatching kunnen bevatten. Deze oudere technologieën zijn nog steeds handig wanneer de botontwikkelaar of -ontwerper gebruikers door een specifieke reeks acties moet leiden of hen moet begeleiden naar vooraf bepaalde resources.

Soorten conversationele AI

Conversationele bots kunnen worden ingedeeld in drie typen op basis van hun onderliggende technologie: patroonmatching, algoritme en NLP/ML.

Patroonmatchende chatbots zijn vaak sneller en goedkoper te ontwikkelen en zijn effectief voor smalle of goed gedefinieerde applicaties waar het bereik van gebruikersquery's beperkt en voorspelbaar is. Ze zijn vooral handig voor taken die eenvoudige, vooraf gedefinieerde antwoorden vereisen, maar ze kunnen context, intentie of variaties in invoer die niet overeenkomen met hun geprogrammeerde patronen niet begrijpen.

Algoritmische chatbots volgen een reeks logische bewerkingen of algoritmen en werken goed voor applicaties waar reacties kunnen worden bepaald door middel van een duidelijke set stappen of berekeningen. Hoewel ze conversationeel kunnen klinken, begrijpen ze de menselijke taal niet echt. Ze zijn echter effectief in scenario's waarin antwoorden meer afhankelijk zijn van logica dan taalbegrip of leren van interacties uit het verleden.

NLP en ML-gebaseerde chatbots bieden geavanceerde en vloeiende conversationele ervaringen, geschikt voor het interpreteren van een breed scala aan menselijke ingangen. Ze begrijpen context, leren iteratief van interacties en kunnen reageren met genuanceerde reacties. Ze zijn ideaal voor applicaties die een hoge mate van interactievariabiliteit en personalisering vereisen, zoals dynamische klantenserviceomgevingen en AI-copilots.

De keuze tussen de drie typen is afhankelijk van de specifieke behoeften, het budget en de gewenste gebruikerservaring met de bot. Hoewel de initiële investering in NLP- en ML-chatbots hoger is, kan hun vermogen om te leren en aan te passen een interessantere gebruikerservaring bieden, en mogelijk de langetermijnkosten verlagen door de behoefte aan constante updates van algoritmen en patroondatabases te verminderen.

Hoe u conversationele AI kunt bouwen

Het maken van conversationele bots vereist een systematisch proces om ervoor te zorgen dat ze effectief, boeiend en in staat zijn om menselijke input te begrijpen en erop te reageren. Bots zijn meestal ontworpen en gebouwd op een conversationeel AI-platform, dat we in het volgende deel behandelen. Hier volgt een kort overzicht van elke fase in het proces:

Ontwerp

Deze fase richt zich op het definiëren van het doel, de functionaliteit en de omvang van gesprekken die de bot aankan. Dit omvat het identificeren van de doelgebruikers, de soorten vragen die de bot zal beantwoorden, zijn persoonlijkheid en de conversatiestromen. De ontwerpers beslissen ook over de platforms (web, mobile, social media) waar de bot zal worden ingezet.

Trainen

Training omvat het voeden van de bot met een grote dataset van dialogen, vragen en antwoorden om hem te helpen de nuances van de menselijke taal te leren en te begrijpen. Deze fase maakt gebruik van NLP- en ML-algoritmen, inclusief deep learning modellen, om de bot in staat te stellen intenties te herkennen, relevante informatie te extraheren en adequaat te reageren.

Build

In de buildfase coderen ontwikkelaars de bot, integreren de getrainde modellen en implementeren de ontworpen conversatiestromen. Deze fase omvat ook het instellen van integraties met externe systemen of API's voor acties die de bot uitvoert, zoals het boeken van afspraken of het ophalen van gegevens.

Test

Testen is cruciaal om problemen op het gebied van begrip, responsnauwkeurigheid en gebruikerservaring te identificeren en op te lossen. Het omvat het simuleren van gesprekken om ervoor te zorgen dat de bot zich gedraagt zoals verwacht in verschillende scenario's en ingangen. Feedback van deze tests wordt gebruikt om de reacties en functionaliteit van de bot te verfijnen.

Verbinden

Eenmaal getest, wordt de bot verbonden met de gekozen platforms of interfaces waar hij met gebruikers zal communiceren. Dit omvat het implementeren van de bot op websites, sociale media, berichtenapps of andere digitale kanalen. Zorgen voor naadloze integratie en toegankelijkheid voor het beoogde publiek is van cruciaal belang.

Monitor

Na implementatie is continue monitoring essentieel om de prestaties en gebruikerstevredenheid van de bot te evalueren en verbeterpunten vast te stellen. Bewakingstools kunnen gesprekken in realtime volgen, zodat ontwikkelaars de trainingsgegevens van de bot kunnen bijwerken, de algoritmen kunnen verfijnen en nieuwe functies kunnen toevoegen op basis van gebruikersfeedback en veranderende behoeften.

Gedurende deze fasen is samenwerking tussen functieoverschrijdende teams, waaronder UX-ontwerpers, ontwikkelaars, datawetenschappers en contentmakers, essentieel om een conversationele AI-bot op te bouwen die gebruiksvriendelijk, intelligent en schaalbaar is.

Moet ik een platform gebruiken om conversationele AI te bouwen?

Goede conversationele AI-platforms bieden de tools, training en infrastructuur die nodig zijn om chatbots en spraakassistenten te creëren, implementeren, onderhouden en optimaliseren. Als uw project klein is of u alleen maar wilt experimenteren, overweeg dan een platform dat no-code en low-code opties biedt, plus solide trainingsbronnen. Als u daarentegen een oplossing op ondernemingsniveau wilt creëren, kunt u het beste een platform kiezen dat uitgebreide ondersteuning biedt voor beveiliging, governance, testen en schaalbare infrastructuur.

Belangrijke zaken om rekening mee te houden bij het kiezen van een conversationeel AI-platform

No-code en low-code: deze mogelijkheden stellen gebruikers zonder diepgaande technische expertise in staat om conversationele apps te bouwen en te implementeren. No-code en low-code platforms hebben vaak de volgende functies:

• Drag-and-drop interfaces om het ontwerp en de stroom van gebruikersinteracties te vereenvoudigen.
• Kant-en-klare sjablonen om de ontwikkeling van bots te versnellen voor algemene use cases uit de branche.
• Aanpasbare componenten zodat de bot kan integreren met bestaande bedrijfssystemen.

NLP en NLU mogelijkheden: Voor het begrijpen van de intentie en context van de gebruiker.

Multichannel integratie: maakt implementatie mogelijk op web-, mobiele en sociale mediaplatforms.

Schaalbaarheid: De mogelijkheid om verschillende gespreksvolumes te verwerken zonder verslechtering van de prestaties.

Aanpassing en personalisatie: tools om gesprekken af te stemmen op individuele gebruikers of specifieke bedrijfsbehoeften.

Analytics en rapportage: voor inzicht in gebruikersinteracties en botprestaties, waardoor continue verbetering mogelijk is.

Beveiliging, compliance en verantwoordelijke AI: zorgen voor gegevensbescherming en naleving van wettelijke normen, evenals begeleiding om ervoor te zorgen dat je AI op een verantwoorde en ethische manier implementeert.

Eigen versus open source: Propriëtaire platforms bieden meestal uitgebreide ondersteuning en naadloze integratie voor specifieke applicaties. Open sourceplatforms bieden meer maatwerk en gemeenschapsgestuurde innovatie, maar kunnen meer technische expertise vereisen om te implementeren en te onderhouden.

Vergelijking van eigen platforms versus open sourceplatforms

Conclusie: van ELIZA naar echt conversationele AI

Velen van ons gebruiken al jaren conversationele bots in de vorm van stemassistenten zoals Alexa of Siri om te winkelen, het web te doorzoeken en toegang te krijgen tot digitale media. De technologie is ook een veelgebruikte, al dan niet onwelkome manier geworden om met bedrijven te communiceren via geautomatiseerde telefoonmapsystemen, productselectiewizards en webchatbots. Onwelkome ervaringen kunnen echter al snel tot het verleden behoren nu NLP- en NLU-technologieën conversationele AI-bots echt conversationeel maken.

Veelgestelde vragen