Wykorzystanie sztucznej inteligencji sprawia, że możemy komunikować się z naszymi urządzeniami używając języka naturalnego – zwyczajnie zadając pytania i formułując polecenia. W biznesie najczęstszym zastosowaniem technologii nazywanej konwersacyjną AI (conversational AI) są głosowe odpowiedniki czatbotów, czyli voiceboty odpowiadające na pytania dotyczące produktów i usług. W dzisiejszym artykule skupimy się na działaniu i biznesowym zastosowaniu voicebotów.

O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów – omówione zagadnienia:

  1. Czym jest mind mapping?
  2. Brzmienie i znaczenie
  3. Biznesowe voiceboty
  4. Podsumowanie

Wstęp

 

Voiceboty opierają się na interfejsach głosowych. Do niedawna kojarzone były głównie z narzędziami umożliwiającymi osobom niedowidzącym korzystanie z urządzeń elektronicznych. Odczytywały one na głos widoczny na ekranie tekst i przyjmowały proste polecenia głosowe. Niestety ich działanie było bardzo niedoskonałe. Trudno było zrozumieć zdania pozbawione intonacji i rytmu, wypowiadane słowo po słowie. Również wydawanie komend było ograniczone. Ich rozpoznawanie było zdeterminowane charakterystyką dźwiękową nagranego wcześniej polecenia, nie mogło więc zostać wypowiedziane przez kogoś innego. A głośne otoczenie praktycznie uniemożliwiało korzystanie z urządzenia.

Brzmienie i znaczenie

 

W kwestii głosowej komunikacji z urządzeniami ogromnie wiele zmienił gwałtowny rozwój technologii usprawniających:

  • rozpoznawanie mowy (speech recognition), które pozwala przekształcać mowę w tekst (speech-to-text) zrozumiały dla urządzenia
  • syntezę mowy (speech synthesis) – czyli upowszechnienie rozwiązań przekształcających tekst w mowę (text-to-speech)

To właśnie ich usprawnienie umożliwiło powstanie dzisiejszych rozwiązań określanych jako konwersacyjna sztuczna inteligencja (conversational AI). Samo rozumienie mowy to jednak dopiero początek konwersacji. Rozmowy ze sztuczną inteligencją, choć wydają nam się najbardziej naturalnym sposobem komunikacji, są bowiem bardzo skomplikowane z technologicznego punktu widzenia.

Pierwszym wyzwaniem jest brzmienie słów, często wypowiadanych na tle innych dźwięków, na przykład miejskiego gwaru albo grającej w tle muzyki. Aby sztuczna inteligencja mogła odpowiedzieć na pytanie, musi najpierw wyodrębnić i przetworzyć nasz głos, czyli dźwiękowy komunikat. W tym celu konieczne jest rozpoznawanie mowy (speech recognition). Pobrany z mikrofonu dźwięk przetwarzany jest na tekst. Dzieje się to bardzo sprawnie dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych poszukujących zestawu słów najbardziej pasujących do wzorca (pattern recognition).

Następnym wyzwaniem jest ustalenie znaczenia słów,czyli to, czy sztuczna inteligencja zrozumiała pytanie. Więcej na temat przetwarzania języka naturalnego i jego rozumienia przez AI pisaliśmy w tym osobnym artykule. Tutaj wspomnimy tylko, że ogromnie ważne jest nie tylko rozpoznanie słów, lecz również:

  • języka, w jakim zostały wypowiedziane
  • kontekstu
  • intencji
  • wyrazu emocjonalnego

Połączenie tych rozwiązań z działaniem sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego (Machine Learning, ML), przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) oraz wykorzystanie wielkoskalowych modeli języka (large language models (LLMs)), radykalnie zmieniło sposób w jaki maszyny rozumieją język, a także poszerzyło zakres ich biznesowych zastosowań.

Biznesowe voiceboty

 

Prowadzenie głosowych rozmów ze sztuczną inteligencją otwiera bardzo szerokie pole dla biznesowych zastosowań konwersacyjnej AI.

Pierwszym często stosowanym rozwiązaniem wykorzystującym sztuczną inteligencję sprzężoną z interfejsem głosowym jest obsługa infolinii. Jest ono często stosowane przez banki oraz e-commerce działający na dużą skalę. Tego typu rozwiązania są również nazywane AI dialogową. Takie voiceboty są też wykorzystywane do marketingu telefonicznego, choć tutaj w dalszym ciągu dominują jednak automaty głosowe starszego typu. Często wykorzystują one nagrane wcześniej przez lektorów dłuższe partie tekstu. Bazują na rozpoznawaniu słów kluczowych w wypowiedzi klienta. W odpowiedzi na nie odtwarzają właściwe nagranie. Służą natomiast zwykle do pozyskiwania danych osobowych i pierwszego kontaktu z potencjalnymi klientami.

Powszechnie znanym i często używanym zastosowaniem jest również użycie głosowych komend w nawigacji samochodu oraz w inteligentnym domu.

Bardzo interesujący potencjał mają także zastosowania edukacyjne i szkoleniowe, jakie posiadają voiceboty. Mogą one służyć do:

  • nauki języków obcych
  • przeprowadzania onboardingu pracowników
  • skutecznego szkolenia nowych klientów w zakresie obsługi oprogramowania oferowanego przez firmę

Jednak najbardziej rozpoznawalna jest rola głosowego czatbota – asystenta sprzedaży dostępnego na stronach internetowych czy w aplikacjach sklepów. Jej podstawowa forma jest bardzo zbliżona do funkcjonalności, o której pisaliśmy w przypadku tekstowych botów. Najprostszy głosowy asystent w sklepie odpowiadania na pytania o produkty i działanie sklepu w formie głosowej. Jednak bardziej złożone voiceboty mogą łączyć w sobie funkcje:

  • sprzedawcy
  • przedstawiciela handlowego
  • działu wsparcia

odpowiadając na podstawowe pytania i przekierowując rozmowę do pracownika tylko w przypadku zadań nietypowych lub wymagających podjęcia decyzji wykraczającej poza standardowe procedury postępowania.

jak działają voiceboty

Według prognoz przygotowanych przez Gartnera, do końca 2024 roku 75% firm korzystających dziś z pilotażowych programów głosowej obsługi klienta przez AI wdroży je na stałe. Oznacza to dla nich łatwiejsze skalowanie biznesu, ograniczenie kosztów, a także możliwość poświęcenia czasu pracowników na swobodniejsze rozmowy z tymi klientami, którzy naprawdę potrzebują wsparcia konsultanta.

Na koniec warto wspomnieć także o sztucznej inteligencji trenowanej po prostu do prowadzenia rozmów, a nie wykonywania poleceń i odpowiadania na praktyczne pytania. Jednym z jej najciekawszych wcieleń jest Leta, sztuczna inteligencja działająca w modelu GPT-3. Opiszemy szerzej jej działanie i potencjalne zastosowania w artykule poświęconym kreatywnej sztucznej inteligencji.

Podsumowanie

 

Konwersacyjna sztuczna inteligencja jest w stanie nie tylko rozumieć mowę, lecz także radzić sobie z kontekstem wypowiadanych zdań, analizować intencje i wyraz emocjonalny wypowiedzi. Kontakt z infoliniami obsługiwanymi przez voiceboty i mówiąca nawigacja samochodowa to już dziś zastosowania, które spotykamy na co dzień, zaś przyszłość voicebotów wiąże się ściśle z obsługą sprzedaży, pozyskiwaniem klientów, oraz obsługą działów wsparcia użytkownika, a także z integracją z wirtualnymi asystentami.

Jeśli zainteresowały Cię voiceboty, przeczytaj także: Najlepsze programy dyktujące

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów | AI in business #10 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  9. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji