Introduksjon til chatboter

"Chatbot" er et paraplybegrep for enhver programvare som simulerer menneskelig samtale i interaksjoner med brukere. Chatbots finnes på nettsteder, apper, sosiale medier og smartenheter. De utfører oppgaver som kundestøtte, programvarenavigasjon og personlig assistanse, for eksempel å huske handlelister eller sende varsler og påminnelser.

I denne artikkelen skal vi utforske:

• Vanlige begreper, definisjoner og brukstilfeller knyttet til chatboter
• Forskjellene mellom chatboter, AI chatbots, copilots og mer
• Fordelene og risikoene ved å ta i bruk KI-chatboter
• Tips om hvordan du implementerer en chatbot

Generelt faller chatboter i en av to hovedkategorier: regelbaserte chatboter og AI-chatboter.

Hva er en regelbasert chatbot?

Regelbaserte chatboter kommuniserer ved hjelp av et sett med regler programmert av botens designer. Disse reglene er vanligvis basert på gjenkjenning av nøkkelord i brukerinndata og tilpasning av dem til en spesifikk respons, en metode kjent som mønstertilpasning.

En av de første chatbotene var en regelbasert bot kalt ELIZA, opprettet i 1966 ved MIT. ELIZA brukte mønstertilpasning for å utløse forhåndsprogrammerte responser ment å simulere en psykoterapeut.

Mens mønstermatchende chatboter kan levere skriptede svar i en samtalestil, forstår de ikke menneskelig språk og kan ikke tolke noen kontekst, hensikt eller inndatavariasjoner som ikke samsvarer med deres programmerte mønstre.

De er imidlertid fortsatt nyttige verktøy for enkle oppgaver med begrensede og forutsigbare brukerinnganger, som å hjelpe en kunde med å logge en billett eller rute en oppringer gjennom et telefontre. Deres begrensninger gjør dem også raskere og billigere å utvikle og implementere enn AI chatbots.

Hva er en KI-chatbot?

Moderne AI-chatboter som Siri, Alexa og ChatGPT er bygget på kunstig intelligens (AI)-teknologi som gjør at de kan forstå, behandle og reagere på menneskelig språk på naturlige og meningsfulle måter.

Ved hjelp av verktøy som maskinlæring (ML), behandling av naturlig språk (NLP), store språkmodeller (LLM) og dyp læring, kan KI-drevne chatboter forstå komplekse brukerinndata og generere uskriptede, nyanserte svar for en mer avansert og flytende samtaleopplevelse.

Noen AI chatbots kan også kontinuerlig lære fra tidligere brukerinteraksjoner, optimalisere sine språkmodeller for å mer nøyaktig forutsi og svare på et stadig bredere spekter av innganger.

I motsetning til mønstermatchende chatboter, er samtale-AI-chatboter i stand til kontekstavhengig bevissthet. Dette betyr at de kan bruke naturlig språkforståelse (NLU) for å tolke mer åpne brukerinndata mens de regner med variabler som skrivefeil eller oversettelsesvansker.

KI-chatboter er ideelle for oppgaver med høy grad av interaksjonsvariabilitet og persontilpasning, for eksempel dynamiske kundeservicemiljøer og KI-kopiloter.

Chatbots vs. KI-agenter vs. kopiloter – hva er forskjellen?

Som tidligere nevnt, er "chatbot" det generelle begrepet for ethvert program bygget for å simulere menneskelignende samtale. Det kan referere til grunnleggende mønstermatchende boter, samtale-AI-chatboter og mer spesialiserte AI-chatbot-undertyper, for eksempel kopiloter og KI-agenter.

Selv om disse begrepene er nært beslektet, er det viktige – hvis de er subtile – forskjeller i deres evner og formål.

Hva er en KI-agent?

Chatboter kommuniserer vanligvis via tekst, for eksempel via meldinger eller e-post. KI-agenter, også ofte referert til som virtuelle agenter eller virtuelle assistenter, har ikke denne begrensningen.

AI-agenter kan gi interaktive talesvar og tekstsvar. De brukes vanligvis i callsentre som eneste kontaktpunkt for kundestøtte og teknisk assistanse.

Hva er en kopilot?

AI copilots er en ytterligere utvikling av AI chatbot programmering, med spesialiserte funksjoner for å gi oppgavebasert veiledning. Mens KI-agenter eller digitale assistenter kan gi personlig informasjon eller ressurser til brukere, kan kopiloter hjelpe brukere med å navigere i kompleks programvare og hjelpe til med å utføre oppgaver.

I motsetning til mer grunnleggende chatbots, kan copilots drive programvaren eller programmet det er integrert med av seg selv på vegne av en bruker, noe som kan bety alt fra å skrive e-post og lage bilder til å analysere data og generere rapporter.

Hvordan fungerer chatboter?

Hvordan en chatbot fungerer varierer sterkt avhengig av typen bot. Regelbaserte chatboter, som diskutert, arbeider av et bestemt antall forhåndsprogrammerte svar eller handlinger.

La oss si en bruker typer " Jeg må tilbakestille passord og quot; i en support chat. Botfunksjonen analyserer inndataene for gjenkjente nøkkelord – i dette tilfellet "tilbakestill" og "passord.&tilbud; Chatboten matcher deretter disse nøkkelordene med det relevante svaret i databasen for å utløse et svar. Hvis det ikke kan finne et nøkkelord, vil chatboten be brukeren om å sette spørsmålet sitt på nytt eller levere dem til en menneskelig agent.

Måten samtale-AI chatbots fungerer er betydelig mer kompleks enn dialog-tree stil av regelbaserte roboter.

Nøkkelprosesser i hvordan KI-chatboter fungerer

Mens AI-chatboter gir brukerne øyeblikkelige svar, er det en rekke kritiske, sammenkoblede prosesser som skjer bak kulissene:

• Inngangstolkning: For det første tolker botens AI brukerens inndata i tekst eller taleform, og konverterer taleinnganger til tekst med talegjenkjenningsteknologi.
• NLP og NLU: AI bruker NLP til å bryte ned og analysere teksten og deretter NLU for å forstå konteksten og hensikten bak den. Dyp læring hjelper AI å tolke innspill potensielle nyanser, tvetydigheter og kontekstuell ordbruk.
• Dialogstyring: Dette bestemmer samtalens flyt basert på hensikt, kontekst og systemfunksjon. Den veileder interaksjonen ved spørring i databaser eller utføring av aktiviteter etter behov for mer nøyaktige og relevante svar.
• Generering av svar: KI gir deretter det mest passende svaret på brukerens spørsmål, enten ved å velge et svar fra et sett med forhåndsdefinerte alternativer eller ved hjelp av ML for å generere et nytt svar dynamisk.
• Kontinuerlig læring og tilpasning: Gjennom ML forbedrer KI-systemet chatboten kontinuerlig, læring fra hver samtale etter hvert som det forbedrer evnen til å forutsi og svare på ulike forespørsler.
• Tilbakemeldingssløyfe: Innlemme brukertilbakemelding i systemet gjør det mulig å rekalibrere sine samtalemodeller og ytterligere forbedre ytelsen og nøyaktigheten i fremtidige interaksjoner.

Hva er fordelene med en chatbot?

En KI-chatbots evne til å behandle naturlige menneskelige språkinnganger og gi persontilpassede, autonome tjenester kan tilby betydelige fordeler for forbrukere og bedrifter.

Men som med et hvilket som helst verktøy, må det brukes riktig for å fullt ut høste fordelene. Chatbots fungerer best når de opprettes med LLM-er som er trent på data av høy kvalitet for et klart definert formål og funksjonaliteten for å møte brukernes behov.

Fordelene med chatboter for forbrukere

• Folk som søker kundestøtte for spørsmål, klager eller presserende problemer, ønsker ikke å vente timer eller dager for et svar. Chatbots kan administrere store volumer av samtidige interaksjoner, kutte ned ventetider med umiddelbare svar.
• Ved å kombinere flerspråklige funksjoner med 24x7 global støttedekning, kan chatbots hjelpe brukere med å få informasjonen eller tjenestene de trenger når som helst, fra hvor som helst på planeten.
• AI chatbots kan analysere brukerdata og preferanser for å levere persontilpassede tjenester som kan inkludere alt fra anbefalinger om løpesko til skreddersydd trening med en virtuell løpetrener.
• En chatbots brede spekter av kommunikasjonsmetoder og interaksjonsstiler kan gi bedre tilgjengelighetsalternativer for brukere med svekkelser eller som ellers har problemer med å bruke et standard webgrensesnitt.

Fordelene med chatboter for forretninger

• Bedrifter kan bruke chatboter til å effektivisere operasjonene ved å automatisere godkjenninger av arbeidsflyt, fraværssøknader og andre interne prosesser.
• Ved å fjerne de vanligste kundeservicespørsmålene eller problemene til KI-agenter, kan menneskelige agenter hjelpe kunder med komplekse problemer som krever større tidsforpliktelser.
• Chatbots kan bidra til å øke konverteringsfrekvensen ved å svare på spørsmål om et produkt eller en tjeneste og utvikle kunden mot et kjøp.
• Å ha chatboter håndterer kundeinteraksjoner døgnet rundt eliminerer behovet for kostbar bemanning utenfor arbeidstiden.

Utfordringene og risikoene ved chatboter

Mens det er mange fordeler med å bruke chatbots, har teknologien sine grenser. I tillegg er det viktig å ha en klar forståelse av utfordringene og de potensielle risikoene som er involvert i oppretting, opplæring og bruk av KI-chatbot.

Data

KI-modellen for en chatbot er bare like god som dataene den er trent med. Kvaliteten på datasett som brukes i treningen bestemmer kvaliteten på botens utganger og dikterer modellatferd.

Dårlig datakvalitet begrenser alvorlig en chatbots ytelse og funksjonalitet. Ufullstendige eller unøyaktige treningsdata øker også risikoen for "AI hallusinasjon," som er når en chatbot gir feil eller meningsløse svar på brukerspørsmål.

Opplæring

En KI-drevet chatbots evne til kontinuerlig forbedring ved å lære fra hver interaksjon kan være et overbevisende salgsargument. Den pågående opplæringsprosessen krever imidlertid betydelige, dedikerte ressurser, for eksempel avanserte maskinlæringsfunksjoner, kontinuerlig ytelsesovervåking og oppdatering av opplæringsdata.

Sikkerhet

Mens en bedrift kan finne mulighetene til regelbaserte chatboter til å være for begrenset, kan valg for kraftigere generative KI-chatboter eller kopiloter bære en høy risiko for potensielle sikkerhetsproblemer og konformitetsutfordringer.

En av de største sikkerhetsbekymringene er datalekkasje – når data som brukes til å trene en LLM utilsiktet inneholder ekstra, muligens sensitiv informasjon – som kan føre til at en bot ved et uhell eksponerer den private informasjonen til en bedrift eller dets kunder.

Vanlige brukstilfeller for chatbot

KI-chatboter transformerer interaksjoner og prosesser for både forbrukere og bedrifter på tvers av en rekke plattformer og bransjer. I tillegg til å tilby skreddersydde tjenester og støtte 24x7, brukes chatboter også til å automatisere oppgaver som avtaleplanlegging, hendelsesrapportering og undertittel og bildetekstgenerering.

Andre kjente brukstilfeller inkluderer:

E-handel: Tilby personlige kundeanbefalinger, effektivisere innkjøpsprosesser og engasjere kunder på nytt med forlatte handlekurver.

Helsevesen: Hjelpe pasienter med å finne helsepersonell, bestille undersøkelser, minne dem på å ta medisin i tide, og varsle dem om kommende avtaler.

Utdanning: Støtter studenter både i klasserommet med personlig veiledning og studiehjelpemidler, og utenfor det gjennom påmeldingshjelp med informasjon om kurstilgjengelighet og krav.

Bankvirksomhet: Hjelpe brukere med å spore utgiftene sine, sette opp automatiserte betalinger og gi intelligente økonomiske råd basert på en brukers utgiftsmønstre, transaksjonshistorikk og økonomiske mål.

Produksjon: Automatisering av forsyningskjedeprosesser og vedlikeholdsplanlegging, overvåking av utstyr og grensesnitt med andre IoT-industrienheter.

HR: Veilede nye ansatte gjennom prosesser som ytelsesregistrering, gi øyeblikkelige svar med informasjon om lønnsdetaljer eller firmaets retningslinjer, og til og med anbefale persontilpassede opplæringskurs.

Regjering: Hjelpe brukere til å søke om sosiale ytelser og tjenester, registrere seg for å stemme og få tilgang til informasjon om offentlige programmer, lisenser, tillatelser og forskrifter.

Tips og beste praksis for å velge en chatbotplattform

Når det gjelder å implementere og distribuere en chatbot, bestemmer det første trinnet om du skal bruke en chatbotplattform eller å bygge en egendefinert bot fra bunnen av.

Å velge å bygge en AI chatbot eller digital assistent fra grunnen av gir betydelig mer frihet for tilpasning samtidig som total kontroll over chatboten opprettholdes. Imidlertid kan det også være en svært tidkrevende og kostbar prosess, spesielt når man gjør betraktninger som:

• Hvilke oppgaver chatboten skal brukes til
• Hvor komplisert det må være å utføre disse oppgavene
• Dersom det krever en skalerbar infrastruktur
• Tiden og kostnaden for internt arbeid vs. ansettelse av eksterne utviklere
• Om organisasjonen har de nødvendige verktøyene og ressursene for opplæring

Bruk av en plattform kan eliminere mange av de utfordringene disse hensynene bringer. En god AI-chatbotplattform vil ha verktøyene, opplæringen og infrastrukturen som kreves for å opprette, distribuere, vedlikeholde og optimalisere chatboter.

Hvordan velge en chatbotplattform

Hvis du hovedsakelig ønsker å eksperimentere eller hvis bedriften din mangler teknisk ekspertise, bør du vurdere å velge en plattform som ikke tilbyr kode- og lavkodealternativer, sammen med robuste opplæringsressurser.

Felles egenskaper ved plattformer uten kode og med lite koding omfatter:

• Dra-og-slipp-grensesnitt som forenkler utforming og start av chatboter
• Forhåndsbygde maler for felles bransjebrukstilfeller som gir raskere botutvikling
• Komponenter som kan tilpasses, som lar brukeren integrere botfunksjoner med eksisterende forretningssystemer

For bedrifter med større prosjekter som ønsker å skape en løsning på bedriftsnivå, er det verdt å søke etter en plattform som gir omfattende støtte for skalerbarhet, sikkerhet, styring og testing.

Andre viktige chatbotplattformfunksjoner å vurdere

• NLP og NLU evner til å forstå brukerens hensikt og kontekst
• Integrasjon av flere kanaler for distribusjon på tvers av kanaler for web, mobil og sosiale medier
• Tilpasnings- og persontilpasningsverktøy for å skreddersy samtaler til enkeltbrukere eller spesifikke forretningsbehov
• Analyser og rapportering for innsikt i brukerinteraksjoner og botytelse
• Sikkerhets- og samsvarsverktøy for å opprettholde databeskyttelse og overholdelse av lovbestemte standarder
• Ansvarlig KI-veiledning for å sikre at du implementerer KI ansvarlig og etisk

Les mer