Konversasjonell KI-oversikt

Konversasjonell KI gjør det mulig for maskiner å forstå, behandle og respondere på menneskelig språk på naturlige og meningsfulle måter. Den første samtaleboten, ELIZA, ble opprettet i 1966. Den brukte en metode som kalles mønstertilpasning for å gi forhåndsprogrammerte svar som svar på bestemte ord i brukernes innganger. Over et halvt århundre senere bruker mange roboter fortsatt mønstermatching. Men med innføringen av kraftige AI-teknologier som naturlig språkbehandling (NLP), maskinlæring (ML), store språkmodeller (LLM) og dyp læring, er det nå mulig å lage samtaleboter – inkludert KI-kopiloter – i stand til mer menneskelignende samtaler, læring og logikk.

Hva er fordelene med konversasjonell KI?

Konversasjonell KI-roboter tilbyr praktisk, sømløs tjenestelevering. De kan bygges inn i applikasjoner, slik at brukerne kan utføre ulike oppgaver uten å trenge separate apper for å få tilgang til dem.

Men som med enhver teknologi, fungerer samtaleboter best når de er opprettet med en klar forståelse av brukernes behov og preferanser. Når det er mangler i designen eller støtter IT-infrastrukturen, kan brukerne finne opplevelsen mer frustrerende enn nyttig. Men når det gjøres bra, tilbyr roboter forbrukere og bedrifter en imponerende rekke fordeler:

Forbedret kundeservice: Chatbots gir 24x7 kundesupport, gir umiddelbare svar på forespørsler, reduserer ventetider og forbedrer kundetilfredsheten.

Effektiviserte operasjoner: Det er bare noen få brukstilfeller å godkjenne arbeidsflyter, be om ferietid, bestille reiser og finne informasjon på tvers av flere kilder.

Kostnadseffektivitet: Ved å automatisere rutinemessige henvendelser og oppgaver gjør samtale-KI ansatte i stand til å fokusere på oppgaver med høyere verdi. Dette fører til besparelser i arbeidskostnader og økt medarbeidertilfredshet.

Skalerbarhet: Bots skaleres enkelt for å håndtere et høyt volum av samtidige interaksjoner, noe som sikrer konsistent servicekvalitet i topptidene og reduserer behovet for å øke staben.

Persontilpassede opplevelser: KI-chatboter og taleassistenter kan analysere brukerdata for å levere personlige anbefalinger, støtte og tjenester.

Datainnsikt: Bedrifter kan samle inn data fra interaksjoner, gi innsikt i kundeatferd, preferanser og tilbakemeldinger, som kan informere strategier og beslutningstaking.

Flerspråklig støtte: Muligheten til å støtte flere språk gjør det enklere og mer kostnadseffektivt å imøtekomme et globalt publikum.

Tilgjengelighet: For de som har problemer med å bruke tradisjonelle web- eller appgrensesnitt, tilbyr samtaleboter et alternativt interaksjonsmiddel.

Effektiv problemløsning og beslutningstaking: KI-drevne systemer kan raskt behandle og analysere store mengder data for å hjelpe til med beslutningstaking og problemløsning.

Integrasjon og automatisering: En enkelt chatbot kan integreres med flere systemer for sømløs automatisering av oppgaver, for eksempel reservering av avtaler og gjennomføring av transaksjoner – i tillegg til integrering med forbruker- og industrielle IoT-systemer (Internet of Things).

Hva er utfordringene med konversasjonell KI?

Ved hjelp av KI-samtaleteknologi har bedrifter gjort viktige fremskritt for å forbedre hvordan de samhandler med kundene og effektivisere driften. Disse løsningene kan imidlertid være komplekse, og implementering av en hvilken som helst AI-løsning krever spesielle hensyn:

Forstå nyanser og kontekst

En av de viktigste utfordringene for samtaleboter er å nøyaktig tolke nyansene og konteksten til menneskespråket. Subtleties som sarkasme, idiomer og kulturelle referanser kan føre til misforståelser og upassende svar.

Opprettholde samtaleflyt

Å holde en samtale flytende naturlig er avgjørende for en positiv brukeropplevelse. Konversasjonsroboter kan slite med å håndtere komplekse interaksjoner eller administrere overganger mellom emner uten problemer, noe som kan forstyrre samtaleflyten.

Databeskyttelse og sikkerhet

Sikker håndtering av persondata er en stor bekymring for alle AI-applikasjoner, spesielt når det gjelder håndtering av sensitiv informasjon. Å overholde databeskyttelsesforskrifter og ivareta brukernes personvern er kritiske utfordringer.

Skalerbarhet

Etter hvert som bedrifter vokser, må KI-samtalesystemer skaleres tilsvarende, noe som kan være teknisk utfordrende. Håndtering av økte interaksjonsvolumer uten fall i ytelse eller hastighet krever robust infrastruktur og kontinuerlig optimalisering.

Kontinuerlig læring og tilpasning

Konversasjonelle KI-systemer må kontinuerlig lære av interaksjoner for å forbedre nøyaktighet og relevans. Denne pågående opplæringen krever betydelige ressurser og avanserte maskinlæringsfunksjoner.

Eksempler på KI-samtaler etter bransje

Konversasjonell KI transformerer kundeinteraksjon og operative prosesser på tvers av ulike bransjer. Fra automatisering av avtaler i helsevesenet til automatisering av forsyningskjedeprosesser. Disse teknologiene gjør det mulig å opprette egendefinerte KI-løsninger for bedrifter som forbedrer effektiviteten, forbedrer brukerengasjementet og fremmer innovasjon. Her er en titt på noen bemerkelsesverdige eksempler på samtale-KI:

Bilbransjen

Gi kundene mulighet til å søke i inventar, bestille teststasjoner, oppdage tilbakekallingsinformasjon og planlegge vedlikeholdsavtaler.

Utdanning

Tilpasse veiledning, transkribere forelesningsnotater og forbedre språklæring gjennom samtaler og coaching i sanntid.

Energi og naturressurser

Gir arbeidstakere rask tilgang til sikkerhetsprotokoller og effektiviserer hendelsesrapportering.

Finansielle tjenester

Øke kundeservice og driftseffektivitet ved å tilby personlig økonomisk eller forsikringsrådgivning, bistå med transaksjoner og håndtere skadebehandling.

Helsevesen

Forbedring av pasientresultater og driftseffektivitet gjennom automatisert avtaleplanlegging og enklere tilgang til personlige helsedata – samtidig som personvernet opprettholdes.

Høyteknologi

Gi teknisk støtte og engasjere brukere i tilbakemeldingssløyfer for å forbedre produkter.

Produksjon

Muliggjøre raske svar på driftsproblemer, automatisere forsyningskjedeprosesser og kommunisere med industrielle IoT-enheter.

Medier og telekommunikasjon

Ruting av kundesupportforespørsler, lage undertekster og lydbøker, og hjelpe kundene med å finne filmene, TV-programmene og musikken de er interessert i.

Offentlig sektor

Forbedring av borgerengasjement ved å effektivisere serviceforespørsler og gi automatiserte svar på vanlige henvendelser.

Detaljhandel

Utvide online og i butikk shopping ved å fremskynde kundeforespørsler, anbefale produkter, behandle bestillinger og gi ettersalgsstøtte.

Hvordan fungerer samtale-KI?

KI-baserte chatboter bruker ML, NLP og naturlig språkforståelse (NLU) til å forstå brukernes innspill og gi menneskeskapende samtaleflyt. Dyp læring , et delsett av maskinlæring som involverer flerlags nevrale nettverk, er en kritisk samtale-KI-teknologi for å gjøre det mulig for roboter å lære og ta intelligente beslutninger umiddelbart.

Viktige prosesser i hvordan samtale-AI-teknologi fungerer

Inndatatolkning

Prosessen begynner med at AI tolker brukerens inndata, som kan være i tekst eller taleform. Taleinnganger konverteres først til tekst ved hjelp av talegjenkjenningsteknologier.

NLP, NLU og dyp læring

NLP lar KI bryte ned og analysere teksten. NLU, et delsett av NLP, går dypere ved å forstå konteksten og hensikten bak brukerens innspill. Den bruker dyp læring for å forstå nyanser, tvetydigheter og de spesifikke betydningene av ord i ulike sammenhenger, noe som muliggjør en mer nøyaktig tolkning av brukerens behov.

Dialogadministrasjon

Dette organiserer samtalen med brukeren og veileder interaksjonen basert på hensikt, kontekst og systemfunksjoner. Det kan innebære å spørre om databaser eller utføre bestemte tiltak for å gi nøyaktige og relevante svar.

Tiltaksgenerering

AI konstruerer et svar som samsvarer med brukerens forespørsel og konteksten i samtalen. Dette kan innebære å velge et passende svar fra et sett med forhåndsdefinerte alternativer eller generere et nytt svar via maskinlæring.

Kontinuerlig læring og tilpasning

Gjennom maskinlæring forbedrer KI-systemet kontinuerlig, og lærer fra hver interaksjon. Dette forbedrer språkmodellene og forbedrer evnen til å forutsi og svare på ulike forespørsler.

Tilbakemeldingssløyfe

Ved å innlemme tilbakemeldinger fra brukere kan systemet forbedre ytelsen, justere samtalemodellene og levere mer nøyaktige svar i fremtidige interaksjoner.

Det er viktig å merke seg at selv chatboter som bruker dyp læring kan inkludere mindre avanserte teknologier som enkle algoritmer og mønster-matching. Disse eldre teknologiene er fortsatt nyttige når botutvikleren eller designeren trenger å veilede brukerne gjennom en bestemt serie av handlinger, eller for å veilede dem til forhåndsbestemte ressurser.

Typer av konversasjonell KI

Konversasjonsroboter kan kategoriseres i tre typer basert på deres underliggende teknologi: mønstermatching, algoritmisk og NLP/ML.

Mønster-matchende chatboter er ofte raskere og billigere å utvikle og er effektive for smale eller veldefinerte applikasjoner hvor utvalget av brukerspørringer er begrenset og forutsigbart. De er spesielt nyttige for oppgaver som krever enkle, hermetiske svar, men de kan ikke forstå kontekst, hensikt eller variasjoner i inndata som ikke samsvarer med deres programmerte mønstre.

Algoritmiske chatboter følger et sett med logiske operasjoner eller algoritmer, og fungerer bra for applikasjoner hvor svar kan bestemmes gjennom et klart sett med trinn eller beregninger. Selv om de kanskje høres samtalebasert ut, forstår de faktisk ikke menneskelig språk. De er imidlertid effektive i scenarioer der svarene avhenger mer av logikk enn språkforståelse eller læring fra tidligere interaksjoner.

NLP og ML-baserte chatboter tilbyr avanserte og flytende samtaleopplevelser, i stand til å tolke et bredt spekter av menneskelige innganger. De forstår kontekst, lærer iterativt fra interaksjoner, og kan svare med nyanserte svar. De er ideelle for applikasjoner som krever en høy grad av interaksjonsvariabilitet og personalisering, for eksempel dynamiske kundeservicemiljøer og AI-kopiloter.

Valget mellom de tre typene avhenger av bestemte behov, budsjett og ønsket brukeropplevelse med botfunksjonen. Mens den første investeringen i NLP og ML chatbots er høyere, kan deres evne til å lære og tilpasse seg gi en mer engasjerende brukeropplevelse - og potensielt redusere langsiktige kostnader ved å redusere behovet for stadige oppdateringer av algoritmer og mønsterdatabaser.

Hvordan bygge konversasjonell KI

Å skape samtaleboter innebærer en systematisk prosess for å sikre at de er effektive, engasjerende og i stand til å forstå og svare på menneskelige innganger. Bots er vanligvis designet og bygget på en samtalebasert AI-plattform, som vi dekker i neste del. Her er en kort oversikt over hvert trinn i prosessen:

Design

Denne fasen fokuserer på å definere botens formål, funksjonalitet og omfanget av samtaler den kan håndtere. Dette inkluderer å identifisere målbrukerne, hvilke typer spørsmål boten vil svare på, personligheten og samtaleflytene. Designerne bestemmer også på plattformene (web, mobil, sosiale medier) hvor boten vil bli distribuert.

Lær opp

Trening innebærer å mate boten et stort datasett av dialoger, spørsmål og svar for å hjelpe den med å lære og forstå nyansene i menneskelig språk. Denne fasen bruker NLP- og ML-algoritmer, inkludert dype læringsmodeller, for å gjøre det mulig for botfunksjonen å gjenkjenne hensikter, ekstrahere relevant informasjon og svare på riktig måte.

Build

I byggefasen koder utviklere boten, integrerer de opplærte modellene og implementerer de utformede samtaleflytene. Denne fasen omfatter også oppsett av integrasjoner med eksterne systemer eller API-er for handlinger som botfunksjonen utfører, for eksempel reserveringsavtaler eller henting av data.

Test

Testing er avgjørende for å identifisere og rette opp problemer i forståelse, responsnøyaktighet og brukeropplevelse. Det innebærer å simulere samtaler for å sikre at boten oppfører seg som forventet på tvers av en rekke scenarier og inndata. Tilbakemelding fra disse testene brukes til å finjustere botens svar og funksjonalitet.

Tilknytt

Når den er testet, er boten koblet til de valgte plattformene eller grensesnittene der den vil samhandle med brukerne. Dette inkluderer distribusjon av botfunksjonen på nettsteder, sosiale medier, meldingsapper eller andre digitale kanaler. Sikring av sømløs integrasjon og tilgjengelighet for det tiltenkte publikum er nøkkelen.

Overvåk

Etter utrulling er kontinuerlig overvåkning viktig for å evaluere botens ytelse, brukertilfredshet og for å identifisere områder for forbedring. Overvåkingsverktøy kan spore samtaler i sanntid, slik at utviklere kan oppdatere botens treningsdata, finjustere algoritmene og legge til nye funksjoner basert på tilbakemeldinger fra brukere og endrede behov.

Gjennom disse stadiene er samarbeid mellom tverrfunksjonelle team – inkludert UX-designere, utviklere, dataforskere og innholdsskapere – avgjørende for å bygge en samtalebasert AI-bot som er brukervennlig, intelligent og skalerbar.

Bør jeg bruke en plattform til å bygge konversasjonell KI?

Gode KI-plattformer for samtaler gir verktøyene, opplæringen og infrastrukturen som trengs for å opprette, distribuere, vedlikeholde og optimalisere chatboter og taleassistenter. Hvis prosjektet ditt er lite eller du bare ønsker å eksperimentere, bør du vurdere en plattform som ikke tilbyr kode og lavkodealternativer, i tillegg til solide opplæringsressurser. Hvis du derimot ønsker å lage en løsning på bedriftsnivå, kan det være best å velge en plattform som gir omfattende støtte for sikkerhet, styring, testing og skalerbar infrastruktur.

Viktige ting å vurdere ved å velge en samtalebasert AI-plattform

Ingen kode og lite koding: Disse funksjonene gjør det mulig for brukere uten dyp teknisk ekspertise å bygge og distribuere samtaleapper. Plattformer uten kode og med lite koding har ofte følgende funksjoner:

• Dra-og-slipp-grensesnitt for å forenkle utformingen og flyten av brukerinteraksjoner.
• Forhåndsbygde maler for å akselerere botutvikling for vanlige bransjebrukstilfeller.
• Komponenter som kan tilpasses slik at botfunksjonen kan integreres med eksisterende forretningssystemer.

NLP og NLU evner: For å forstå brukerens hensikt og kontekst.

Multikanalintegrasjon: Tillater distribusjon på tvers av plattformer for web, mobil og sosiale medier.

Skalerbarhet: Evnen til å håndtere varierende volum av samtaler uten forringelse i ytelse.

Tilpasning og persontilpasning: Verktøy for å skreddersy samtaler til enkeltbrukere eller spesifikke forretningsbehov.

Analyser og rapportering: For innsikt i brukerinteraksjoner og botytelse, tilrettelegger for kontinuerlig forbedring.

Sikkerhet, overholdelse og ansvarlig KI: Sikre databeskyttelse og overholdelse av lovbestemte standarder, samt veiledning for å følge at du implementerer AI ansvarlig og etisk.

Proprietær vs. åpen kildekode: Proprietære plattformer gir vanligvis omfattende støtte og sømløs integrasjon for spesifikke applikasjoner. Plattformer med åpen kildekode tilbyr større tilpasning og samfunnsdrevet innovasjon, men kan kreve mer teknisk ekspertise for å implementere og vedlikeholde.

Sammenligning av proprietære vs. åpen kildekode-plattformer

Konklusjon: fra ELIZA til virkelig konversasjonell AI

Mange av oss har brukt samtaleroboter i årevis i form av taleassistenter som Alexa eller Siri til å handle, søke på nettet og få tilgang til digitale medier. Teknologien har også blitt en vanlig – om noen ganger underveldende – måte å samhandle med bedrifter gjennom automatiserte telefonkatalogsystemer, veivisere for produktvalg og nettstedchatboter. Men underveldende opplevelser kan snart bli en ting fra fortiden nå som NLP og NLU teknologier gjør samtaler AI roboter mer virkelig konversasjonelle.

Ofte stilte spørsmål