Wykorzystanie sztucznej inteligencji sprawia, że możemy komunikować się z naszymi urządzeniami używając języka naturalnego – zwyczajnie zadając pytania i formułując polecenia. Chatboty AI, znane są również jako boty konwersacyjne lub konwersacyjna sztuczna inteligencja. Są to programy komputerowe oparte na sztucznej inteligencji, które symulują i przetwarzają ludzkie rozmowy – pisane lub mówione – umożliwiając ludziom interakcję z urządzeniami cyfrowymi tak, jakby rozmawiali z prawdziwą osobą. Przewiduje się, że w 2027 roku światowy rynek chatbotów osiągnie 454,8 miliona dolarów przychodu, w porównaniu do 40,9 miliona dolarów w 2018 roku. To naprawdę bardzo dużo.

Jak działają voiceboty i chatboty AI?

Zanim zaczniesz zastanawiać się nad wyborem chatbota lub voicebota, który pomoże Twojej firmie się rozwijać, odpowiedzmy sobie na pytanie, jak działa chatbot? Oparte na sztucznej inteligencji chatboty tekstowe pozwalają użytkownikowi zadawać pytania w języku naturalnym za pomocą tekstu i uzyskiwać naturalnie brzmiące i znaczące odpowiedzi. Posługują się bowiem technologiami rozumienia języka naturalnego (NLU) oraz generowania języka naturalnego (NLG).

Z kolei voicebot pozwala rozmówcy poruszać się po interaktywnym systemie odpowiedzi głosowej (IVR) za pomocą głosu. Dzięki nim rozmówcy nie muszą słuchać telefonicznego menu i naciskać odpowiednich numerów na klawiaturze. Rozmawiają z IVR na żywo, korzystając z uproszczonej symulacji połączenia z operatorem.

Bot głosowy działa bowiem za pomocą:

  • rozpoznawania mowy (Speech Recognition)– która konwertuje głos rozmówcy na tekst,
  • rozumienia języka naturalnego (NLU) – która analizuje tekst i wyodrębnia intencje i jednostki znaczeniowe,
  • generowanie języka naturalnego (NLG) – generuje odpowiednią odpowiedź na podstawie rozumienia zapytania,
  • technologii syntezy mowy – która konwertuje odpowiedź na mowę i dostarcza ją dzwoniącemu.

Zarówno chatboty tekstowe, jak i głosowe mogą wykorzystywać duże modele językowe (LLM) jako podstawę do tworzenia odpowiedzi podobnych do ludzkich na zapytania w języku naturalnym. LLM to algorytmy komputerowe, które przetwarzają dane wejściowe w języku naturalnym i przewidują następne słowo na podstawie wzorców, które rozpoznały. Wykorzystują one metody takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML) do analizowania i generowania tekstu lub mowy.

LLM zapewniają możliwość generowania spójnych, kontekstowych odpowiedzi dzięki szkoleniu na ogromnych ilościach danych tekstowych. LLM poprawia zatem zdolność chatbotów i voicebotów do rozumienia i generowania języka naturalnego. Na przykład, LLM może pomóc botom głosowym w obsłudze złożonych zapytań czy długich dialogów.

Chatboty oparte na LLM mają wiele zastosowań w biznesie, takich jak obsługa klienta, sprzedaż, marketing, edukacja, zdrowie, turystyka i inne.

Rodzaje chatbotów

Chatboty można podzielić na rodzaje w zależności od sposobu komunikacji, czyli na tekstowe oraz głosowe oraz ze względu na ich złożoność i zastosowania:

  • Chatboty zadaniowe – oparte na regułach i zorientowane na zadania, najprostsze w działaniu i implementacji,
  • Chatboty i voiceboty predykcyjne, bazujące na danych – wymagające integracji z bazą danych lub aplikacją, których działanie jest najbardziej podobne do konwersacji z człowiekiem.

Wyjaśnienie sposobu działania chatbota tekstowego lub głosowego AI zależy od typu, który omawiamy. Przyjrzyjmy się zatem bliżej każdemu z nich.

Chatboty i voiceboty zadaniowe

Zadaniowe chatboty koncentrują się na wykonywaniu jednej funkcji, takiej jak dostarczanie informacji lub finalizowanie prostych transakcji. Wykorzystują one reguły, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i odrobinę ML do generowania odpowiedzi na zapytania użytkowników, które są zautomatyzowane, ale nieco przypominają naturalną konwersację.

Chatboty oparte na regułach są bardzo wyspecjalizowane, a ich odpowiedzi muszą mieć odpowiednią strukturę, dlatego są często wykorzystywane do wspierania działów obsługi klienta i pomocy technicznej. Przykładowo, chatbot zorientowany zadaniowo może odpowiadać na pytania dotyczące godzin otwarcia, zakresu działalności biznesowej lub przetwarzać proste zamówienia. Zorientowane na zadania chatboty radzą sobie z typowymi pytaniami, ale nie są zbyt elastyczne i nie potrafią dostosować się do nowych sytuacji.

Analogicznie, voiceboty oparte na regułach postępują zgodnie z predefiniowanymi regułami i skryptami, aby obsługiwać proste i konkretne zadania. Mogą to być na przykład rezerwacje lotu lub sprawdzenie pogody przez telefon. Są łatwe w budowie, ale mają ograniczone możliwości i małą zdolność do adaptacji.

Przykładową różnicę pomiędzy sposobem działania zadaniowego czatbota opartego na regułach i czatbota wykorzystującego zaawansowaną AI obrazuje poniższy fragment dialogu:

CZATBOT OPARTY NA REGUŁACH
CZATBOT KORZYSTAJĄCY Z AI
Bot: Jak mogę Ci pomóc? Zadaj pytanie wpisując “Godziny otwarcia”, “Polityka prywatności”, albo “Program ochrony kupujących”. Jak mogę Ci pomóc?
Klient: O której godzinie zamykacie? O której godzinie zamykacie?
Bot: Niestety nie rozumiem. Zadaj pytanie wpisując “Godziny otwarcia”, “Polityka prywatności”, Dzisiaj, w poniedziałek, sklep jest czynny do godziny 17. Zapraszamy!
Klient: Ale ja tylko chcę wiedzieć, o której zamykacie! Dzięki 🙂

W cytowanym dialogu widać elastyczność czatbota korzystającego z AI – z krótkiego pytania “O której godzinie zamykacie?” domyśla się z kontekstu, że pytanie dotyczy godzin działania sklepu i dzisiejszego dnia. Takiego czatbota można również nauczyć udzielania odpowiedzi w określonym stylu podtrzymującym wrażenie rozmowy z konkretną osobą.

Predykcyjne chatboty i voiceboty

Oparte na danych chatboty i voiceboty wykorzystują dane z różnych źródeł, takich jak:

  • profile użytkowników,
  • preferencje i ustawienia,
  • zapis zachowania użytkowników, czy
  • informacje zwrotne.

Wszystko to, aby zapewnić spersonalizowane i trafne odpowiedzi. Mogą również wykorzystywać dane do uczenia się i stopniowej poprawy własnej wydajności i dokładności.

Dane służą przede wszystkim do przewidywania potrzeb użytkowników, ich intencji, emocji oraz dostarczania proaktywnych – predykcyjnych – odpowiedzi. Chatboty mogą również wykorzystywać je do generowania nowych pomysłów i sugestii dla użytkowników.

Oparte na danych predykcyjne chatboty AI są najbardziej zaawansowane. Mogą też być personalizowane i używane jako cyfrowi asystenci, którzy uczą się preferencji użytkownika i mogą sami inicjować rozmowy. Te dwa typy są często ze sobą łączone w celu stworzenia bardziej angażujących i inteligentnych agentów konwersacyjnych.

Aby uczyć się w czasie, wykorzystują one świadomość kontekstu, rozumienie języka naturalnego (NLU), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML). Na przykład, zorientowany na dane i predykcyjny chatbot może pomagać użytkownikom w nauce języków obcych poprzez interaktywne dialogi i ćwiczenia lub sugerować produkty w oparciu o profile użytkowników i ich wcześniejsze zachowania.

Przykłady wykorzystania chatbotów AI w biznesie

Chatboty zorientowane na zadania wykonują jedną funkcję, taką jak dostarczanie informacji lub finalizowanie prostych transakcji. Przykładowo, chatbot zorientowany zadaniowo może być wykorzystywany do:

  • rezerwacji pokoju hotelowego lub biletu lotniczego,
  • zamawiania jedzenia lub artykułów spożywczych online,
  • sprawdzania pogody lub warunków drogowych,
  • planowania spotkań,
  • odpowiadania na najczęściej zadawane pytania (FAQ),
  • wsparcia klienta.

Popularne przykłady świetnie wdrożonych chatbotów zorientowanych na zadania to:

  • chatbot Expedii – pomaga użytkownikom znaleźć i zarezerwować hotele i loty za pośrednictwem Facebook Messengera,
  • chatbot Domino Pizza – pozwala użytkownikom zamawiać pizzę i śledzić dostawę przez Facebook Messengera,
  • Poncho chatbot – dostarcza prognozy pogody i alerty za pośrednictwem Facebook Messengera i Slacka,
  • chatbot Kayak – pomaga użytkownikom planować podróże i porównywać ceny za pośrednictwem Facebook Messengera, Slacka i Alexy.
    • Bardziej zaawansowane, zorientowane na dane i predykcyjne chatboty tekstowe mogą być wykorzystywane do:

      • nauki języków obcych lub umiejętności – tak jak chatbot Duolingo, który pomaga użytkownikom uczyć się języków obcych poprzez interaktywne dialogi i ćwiczenia w aplikacji Duolingo,
      • sugerowania produktów lub usług w oparciu o profile użytkowników i ich wcześniejsze zachowania,
      • generowania nowych pomysłów lub treści dla kreatywnych projektów,
      • pomagania w powtarzalnych zadaniach zawodowych, takich jak zarządzanie finansami, kalendarzami, e-mailami itp., jak na przykład Google’s Bard, tekstowy asystent cyfrowy, który może generować teksty i przesyłać je mailem za pośrednictwem Google Workspace

      Niektóre popularne komercyjne przykłady chatbotów predykcyjnych o ogólnych zastosowaniach to:

      • Siri firmy Apple – cyfrowy asystent głosowy, który może wykonywać różne zadania i odpowiadać na pytania za pośrednictwem urządzeń z systemem iOS.
      • Alexa firmy Amazon – cyfrowy asystent głosowy, który może sterować inteligentnymi urządzeniami domowymi, odtwarzać muzykę, zamawiać produkty i nie tylko za pośrednictwem urządzeń Echo.

      Przykłady wykorzystania voicebotów w biznesie

      Jeśli klient dzwoni w celu zablokowania karty kredytowej, voicebot może poprowadzić użytkownika przez kolejne kroki bez angażowania ludzkiego agenta. Aby zapewnić płynną obsługę klienta, voiceboty mogą być również wykorzystywane do poprawy produktywności pracowników poprzez automatyzację zadań takich jak zatwierdzanie wniosków, zamawianie materiałów eksploatacyjnych, wypełnianie formularzy, czy automatyzacja zadań biurowych, m.in. planowanie spotkań.

      Niektóre z najlepszych rozwiązań rynkowych dla voicebotów to:

      • Amazon Lex – Usługa, która pozwala programistom tworzyć interfejsy konwersacyjne wykorzystujące głos i tekst. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i możliwości syntezy mowy. Integruje się również z Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend itp.
      • Google Dialogflow – Platforma, która pozwala programistom tworzyć naturalne i bogate doświadczenia konwersacyjne przy użyciu głosu i tekstu. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i możliwości syntezy mowy. Integruje się również z Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech itp.
      • IBM Watson Assistant – Platforma umożliwiająca deweloperom tworzenie rozwiązań konwersacyjnych z wykorzystaniem głosu i tekstu. Zapewnia rozpoznawanie mowy, rozumienie języka naturalnego, generowanie języka naturalnego i możliwości syntezy mowy. Integruje się również z usługami IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer itp.

      Chatbot czy voicebot – który wybrać dla swojej firmy?

      Chatboty i voiceboty to dwa rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji, które mogą pomóc firmom zautomatyzować interakcje z klientami i zapewnić lepszą obsługę. Mają one jednak różne mocne strony i ograniczenia w zależności od kontekstu i preferencji użytkownika. Oto kilka kryteriów wyboru rozwiązania:

      • Interfejs użytkownika – chatboty AI są bardziej odpowiednie dla użytkowników, którzy potrzebują dostępu do informacji wizualnych, takich jak obrazy lub linki. Voiceboty są zaś bardziej odpowiednie dla użytkowników, którzy potrzebują szybkiej komunikacji lub na przykład prowadzą samochód czy obsługują maszynę podczas rozmowy.
      • Doświadczenie użytkownika – chatboty i voiceboty polegają na rozumieniu języka naturalnego (NLU) w celu przetwarzania żądań i intencji użytkowników. Boty głosowe są bardziej angażujące, ale ich odpowiedzi muszą być naprawdę podobne do ludzkich, aby spełniały swoją funkcję. Voiceboty wymagają również rozpoznawania i syntezy mowy, co może wprowadzać więcej błędów lub opóźnień w rozmowie. Z drugiej strony, chatboty mogą dostarczać użytkownikowi więcej informacji zwrotnych i wskazówek za pomocą przycisków, menu lub emotikonów. Co więcej, są one łatwiejsze do trenowania i udoskonalania.
      • Zastosowanie – Chatboty AI i voiceboty mogą służyć do obsługi klienta, sprzedaży, rezerwacji lub wyszukiwania informacji. Jednak niektóre przypadki użycia mogą być bardziej odpowiednie dla jednego lub drugiego, w zależności od złożoności, pilności lub wrażliwości zadania. Na przykład chatboty tekstowe mogą być lepsze do zadań wymagających uwierzytelnienia, weryfikacji lub potwierdzenia, podczas gdy voiceboty mogą być lepsze do zadań wymagających szybkości, wygody lub personalizacji.

      Aby zdecydować, czy użyć w swojej firmie chatbota AI czy voicebota, odpowiedz sobie na następujące pytania:

      1. Kim są Twoi docelowi klienci oraz jakie są ich preferencje i zachowania?
      2. To pytanie pomoże ci zrozumieć potrzeby i oczekiwania klientów, a także preferowany przez nich sposób komunikacji. Na przykład, jeśli Twoi klienci są młodzi, obeznani z technologią i zorientowani na urządzenia mobilne, mogą preferować chatboty zamiast voicebotów. Jeśli Twoi klienci są starsi, mniej wygodni w pisaniu na klawiaturze lub mają problemy z dostępnością, mogą preferować chatboty głosowe zamiast chatbotów.

      3. Jakie są cele i bolączki twoich klientów i jak możesz je rozwiązać?
      4. To pytanie pomoże ci zdefiniować propozycję wartości i przypadek użycia twojego rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli klienci chcą szybko zamówić pizzę lub zarezerwować lot, mogą preferować boty głosowe zamiast chatbotów. Jeśli klienci chcą porównać produkty, przeczytać recenzje lub uzyskać szczegółowe informacje, mogą preferować chatboty zamiast voicebotów.

      5. Jakich kanałów i platform używają klienci do interakcji z Twoją firmą?
      6. To pytanie pomoże ci wybrać najlepszą metodę dostarczania i opcje integracji dla twojego rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli Twoi klienci korzystają z mediów społecznościowych, aplikacji do przesyłania wiadomości lub stron internetowych, aby się z Tobą skontaktować, mogą preferować chatboty zamiast voicebotów. Jeśli Twoi klienci korzystają z połączeń telefonicznych, inteligentnych głośników lub asystentów głosowych, aby się z Tobą skontaktować, mogą preferować boty głosowe zamiast chatbotów.

      7. Jakimi zasobami technicznymi i finansowymi dysponujesz, aby rozwijać i utrzymywać swoje rozwiązanie konwersacyjnej sztucznej inteligencji?
      8. To pytanie pomoże ci ocenić wykonalność i skalowalność twojego rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli masz ograniczone zasoby lub wiedzę, możesz preferować chatboty zamiast voicebotów. Chatboty są generalnie łatwiejsze i tańsze w rozwoju i utrzymaniu niż voiceboty. Voiceboty wymagają bardziej zaawansowanych technologii i umiejętności, takich jak rozpoznawanie i synteza mowy, co może zwiększyć koszty i złożoność tego rozwiązania.

        voiceboty

      Konwersacyjna sztuczna inteligencja. Przyszłość komunikacji w biznesie

      Ponieważ firmy dążą do budowania głębszych, bardziej znaczących relacji ze swoimi klientami, wybór między chatbotami i voicebotami dotyczy nie tylko technologii, ale zrozumienia i przewidywania ludzkich potrzeb.

      Połączenie sztucznej inteligencji z możliwością prowadzenia konwersacji, która przypomina rozmowę z człowiekiem obiecuje nie tylko wydajność, ale także zmianę sposobu interakcji firm z klientami. Być może tutaj leży bowiem przyszłość komunikacji biznesowej – bardziej intuicyjnej, spersonalizowanej i – paradoksalnie – bardziej ludzkiej.

      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 marta matylda kania avatarbackground

      Autor: Marta Matylda Kania

      Założycielka Superpowered by AI. Opracowuje dla biznesu procesy tworzenia treści przez generatywną sztuczną inteligencję. Interesuje się przyszłością AI w biznesie, pisze zaawansowane prompty i prowadzi szkolenia z ChataGPT dla firm.

      AI w biznesie:

      1. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
      2. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
      3. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
      4. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
      5. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
      6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
      7. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
      8. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
      9. Dziś i jutro biznesowego NLP
      10. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
      11. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
      12. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
      13. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
      14. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
      15. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
      16. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
      17. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
      18. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
      19. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
      20. Narzędzia AI dla managera
      21. Sześć pluginów do ChatGPT, które ułatwiają prowadzenie biznesu
      22. Czat GPT wchodzi do biznesu
      23. Burza mózgów z czatem GPT
      24. Syntetyczni prezenterzy. Najciekawsze narzędzia AI do tworzenia video
      25. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
      26. Muzyka i głosy AI w materiałach firmowych
      27. Czat GPT-4 - nowe możliwości dla biznesu
      28. Przyszłość AI według raportu McKinsey Global Institute
      29. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
      30. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
      31. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
      32. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
      33. Czym jest Business Intelligence?
      34. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
      35. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
      36. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie