Time-To-Market of Conversational AI: Apakah Chatbots Layak?

Konten
-Mengapa Beberapa Proyek AI Percakapan Terlalu Lama untuk Diluncurkan
-Mengapa Chatbot Pembelajaran Mesin Gagal?
-Zero-Training AI: Cara Cepat Meluncurkan Chatbot
-Jadi… Apakah Chatbot Cukup Efektif?

Salah satu pertanyaan pertama yang muncul ketika membayangkan proyek AI percakapan baru adalah berapa banyak waktu yang diperlukan untuk menjalankannya. 

Beberapa orang meremehkan waktu implementasi dalam hal solusi chatbot, tetapi juga waktu yang dibutuhkan untuk mencapai hasil yang baik. Meskipun laba atas investasi (ROI) selalu menjadi metrik utama, jika proyek Anda membutuhkan waktu berbulan-bulan atau satu tahun untuk berfungsi sepenuhnya, nilai investasi mungkin menurun. 

Waktu-ke-pasar yang lambat pasti dapat membuat atau menghancurkan kesuksesannya.

Mengapa Beberapa Proyek AI Percakapan Terlalu Lama untuk Diluncurkan?

Ada banyak alasan mengapa beberapa proyek AI membutuhkan waktu lebih lama dari yang diharapkan untuk memberikan hasil yang diinginkan. 

Pertama: Perencanaan Proyek Chatbot

Sementara beberapa pelanggan mungkin sudah memiliki rencana implementasi yang dirancang yang mendefinisikan tim yang bertanggung jawab atas proyek, anggaran, tujuan, dan hasil yang diharapkan, beberapa pelanggan lain mulai memikirkannya hanya setelah membeli perangkat lunak. Ini memperpanjang waktu sampai beberapa hasil nyata terlihat.

Kedua: Konten Dukungan untuk Chatbot

Ini mungkin termasuk FAQ, jawaban, alur percakapan, dan sumber konten lainnya. Anda mungkin memiliki solusi AI Percakapan yang sangat kuat, tetapi jika Anda belum membuat konten apa pun untuk menjawab pertanyaan umum dari pengguna Anda, maka semuanya sia-sia.

Ketiga, dan yang paling penting: teknologi itu sendiri.

Tergantung pada pendekatan Anda AI percakapan digunakan, mungkin diperlukan lebih banyak atau lebih sedikit waktu agar proyek Anda berfungsi dengan baik sesuai standar yang baik. Itulah mengapa Anda perlu tahu apa yang diharapkan dari berbagai teknologi AI Percakapan di pasar. Kami akan menganalisisnya di bawah.

Jadi, apakah chatbots benar-benar sepadan dengan investasi dan waktu? 

Meskipun menghadapi beberapa tantangan, sangat jarang perusahaan memutuskan bahwa chatbot tidak sepadan dengan investasinya. Tarif swalayan saat ini dapat mencapai hingga 90%, tetapi bahkan dengan chatbot yang sangat tidak dioptimalkan, AI Percakapan dapat dengan mudah menjawab 40-50% pertanyaan dengan sendirinya. 

Mengapa Chatbot Pembelajaran Mesin Gagal?

Salah satu teknologi yang paling umum digunakan untuk chatbots adalah Pembelajaran mesin, yang mengambil pendekatan statistik untuk memecahkan kueri. 

Ini berarti chatbot atau asisten virtual hanya akan dapat menjawab pertanyaan jika mereka pernah melihat permintaan serupa sebelumnya. Inilah sebabnya mengapa chatbot perlu diberi makan dengan data, yaitu frasa dan ucapan yang berbeda dari permintaan pelanggan. Itu yang kami sebut 'pelatihan' AI.

Pelatihan Machine Learning membutuhkan banyak data, agar algoritme dapat memutuskan secara statistik cara menjawab pertanyaan tertentu. Selama beberapa tahun terakhir, hype dan janji pembelajaran mesin berhasil tidak membuat kabur dari masalah yang luar biasa ini. Untuk menghasilkan hasil yang layak, pelanggan membutuhkan banyak data.

Saat kami tidak memiliki data ini, chatbot yang didukung oleh pembelajaran mesin tidak memiliki konteks, dan tidak tahu bagaimana mengatasi ambiguitas, yang mengarah pada hasil yang kurang optimal dan frustrasi di antara pengguna. 

Selain itu, pelatihan membutuhkan banyak waktu dan sumber daya: insinyur pembelajaran mesin, dan berminggu-minggu mengumpulkan data sehingga solusi dapat mulai menjawab permintaan dengan akurat.

Zero-Training AI: Cara Cepat Meluncurkan Chatbot

Untuk mengatasi masalah 'pelatihan', beberapa solusi AI Percakapan telah memilih untuk bertaruh pada pendekatan yang berbeda. 

Hasil? Untuk menghilangkan pelatihan yang panjang, dan mempercepat waktu ke pasar untuk chatbot, asisten virtual, dan proyek AI Percakapan lainnya. Juga, untuk membuat hidup pengguna lebih mudah dan mengurangi dugaan mencari ucapan baru yang potensial. 

AI Neuro-Simbolik adalah pendekatan hibrid yang menggunakan hubungan semantik untuk membuat koneksi antara kueri pengguna dan maksud. 

Katakanlah kita menjalankan perusahaan asuransi dan kami menyiapkan chatbot untuk membantu pelanggan yang ada dan calon pelanggan. Jika kita membutuhkan asuransi, kita mungkin bertanya 'Saya ingin mengasuransikan properti saya' atau 'Saya membutuhkan asuransi rumah' atau bahkan 'bagaimana cara melindungi rumah saya dari pencuri'. 

Perusahaan asuransi mungkin ingin menjawab semua pertanyaan ini dengan jawaban yang sama, memandu pengguna untuk memilih asuransi rumah yang paling sesuai dengan mereka, namun, bagaimana kita bisa memastikan bahwa kita tidak harus membayangkan semua kemungkinan ungkapan?

Neuro-Symbolic AI Inbenta hadir dengan leksikon pra-terlatih yang mampu mencocokkan 'properti' dengan 'rumah' atau 'rumah', serta 'mengasuransikan' dengan 'asuransi' dan bahkan 'melindungi'. Dengan cara ini, chatbot dapat menemukan jawaban yang tepat, apa pun salah satu dari tiga pertanyaan ini yang digunakan tanpa pelatihan apa pun. 

Selain itu, kami menambahkan beberapa lapisan Machine Learning untuk belajar dari perilaku pengguna, sambil tetap memberikan hasil sejak hari pertama.

Jadi… Apakah Chatbots Cukup Efektif?

Jawaban singkatnya adalah ya. Chatbots dapat sangat memengaruhi kinerja tim Anda, memberi mereka waktu untuk fokus pada permintaan yang kompleks sambil mengotomatiskan sebagian besar permintaan dan menjawab hingga 90% permintaan pelanggan Anda.

Namun, jika Anda ingin mereka efektif sejak hari pertama, Anda mungkin ingin memilih teknologi yang sudah dilatih sebelumnya, dapat memberikan jawaban tanpa memerlukan banyak data dan cukup pintar untuk memahami konteks dan maksud sebenarnya di balik kueri. 

Jika Anda ingin mencobanya, daftar untuk uji coba gratis 14 hari di sini dan temukan keajaiban AI tanpa pelatihan.

Lihat artikel kami yang serupa