זמן יציאה לשוק של בינה מלאכותית לשיחה: האם צ'אטבוטים שווים את זה?

תוֹכֶן
-למה לוקח לכמה פרויקטים של AI לשיחה יותר מדי זמן להשיק
-מדוע צ'אטבוטים של למידת מכונה נכשלים?
אפס-אימון AI: כיצד להפעיל במהירות צ'טבוט
אז... האם צ'אטבוטים יעילים מספיק?

אחת השאלות הראשונות שעולות כשחושבים על פרויקט AI חדש לשיחה היא כמה זמן ייקח להפעיל אותו. 

חלקם מזלזלים בזמני הטמעה בכל הנוגע לפתרונות צ'טבוט, אבל גם בזמן הדרוש להשגת תוצאות טובות. למרות שהחזר על ההשקעה (ROI) הוא תמיד מדד מפתח, אם הפרויקט שלך לוקח חודשים או שנה להתפקד לחלוטין, ערך ההשקעה עשוי לרדת. 

זמן איטי לשוק יכול בהחלט לגרום או לשבור את הצלחתו.

מדוע לוקח לחלק מפרויקטי בינה מלאכותית לשיחה זמן רב מדי להשיק?

ישנן סיבות רבות מדוע פרויקטים מסוימים של AI לוקחים זמן רב מהצפוי כדי לתת את התוצאות הרצויות. 

ראשית: תכנון פרויקט צ'אטבוט

בעוד שלחלק מהלקוחות יש כבר תוכנית יישום מעוצבת המגדירה את הצוות שאחראי על הפרויקט, התקציב, היעדים והתוצאות הצפויות, יש אחרים שמתחילים לחשוב על זה רק לאחר רכישת התוכנה. זה מאריך את הזמן עד שנראה תוצאות אמיתיות.

שנית: תוכן תמיכה עבור הצ'אטבוט

אלה עשויים לכלול שאלות נפוצות, תשובות, זרימות שיחות ומקורות תוכן אחרים. אולי יש לך פתרון AI חזק מאוד לשיחה, אבל אם לא בנית שום תוכן כדי לענות על שאלות נפוצות מהמשתמשים שלך, אז הכל לחינם.

שלישית, והכי חשוב: הטכנולוגיה עצמה.

תלוי בגישה שלך AI שיחה משתמש, ייתכן שייקח יותר או פחות זמן עד שהפרויקט שלך יעבוד כראוי בסטנדרטים טובים. לכן אתה צריך לדעת למה לצפות מטכנולוגיות הבינה המלאכותית השונות השונות בשוק. ננתח אותם להלן.

האם, אם כן, צ'אטבוטים באמת שווים את ההשקעה והזמן? 

למרות כמה אתגרים מתמודדים, לעתים רחוקות מאוד חברה תחליט שצ'אטבוט לא שווה את ההשקעה. תעריפי שירות עצמי נוכחיים יכולים להגיע עד 90%, אבל אפילו עם צ'אטבוט מאוד לא אופטימלי, Conversational AI יכול לענות בקלות על 40-50% מהשאילתות בעצמו. 

מדוע צ'אטבוטים של למידת מכונה נכשלים?

אחת הטכנולוגיות הנפוצות ביותר המשמשות לצ'אט בוטים היא למידת מכונה, הנוקטת בגישה סטטיסטית לפתרון שאילתות. 

המשמעות היא שצ'אט בוט או עוזר וירטואלי יוכלו לענות על שאלה רק אם הם ראו בקשה דומה בעבר. זו הסיבה שצריך להזין את הצ'אט בוט בנתונים, כלומר ניסוחים ואמירות שונות של בקשות לקוחות. לזה אנחנו קוראים 'הַדְרָכָה' ה-AI.

הדרכות Machine Learning דורשות טונות של נתונים, על מנת שהאלגוריתמים יחליטו סטטיסטית כיצד לענות על שאלה ספציפית. במהלך השנים האחרונות, ההייפ וההבטחות של למידת מכונה לא הצליחו לעשות רעש מהנושא האדיר הזה. כדי להפיק תוצאות הגונות, הלקוחות זקוקים להרבה נתונים.

כשאין לנו נתונים אלה זמינים, צ'אטבוטים המופעלים על ידי למידת מכונה חסרים הקשר, ואינם יודעים כיצד לפתור אי בהירות, מה שמוביל לתוצאות לא אופטימליות ותסכול בקרב המשתמשים. 

בנוסף, הכשרות דורשות הרבה זמן ומשאבים: מהנדסי למידת מכונה, ושבועות על גבי שבועות של איסוף נתונים כדי שהפתרון יוכל להתחיל לענות על בקשות בדיוק.

אפס-אימון AI: כיצד להפעיל במהירות צ'טבוט

כדי להתמודד עם בעיית 'האימון', כמה פתרונות בינה מלאכותית לשיחה בחרו להמר על גישות שונות. 

המטרה? כדי לבטל הכשרות ממושכות, ולהאיץ את זמן היציאה לשוק עבור צ'אטבוטים, עוזרים וירטואליים ופרויקטים אחרים של AI Conversational. כמו כן, כדי להקל על חיי המשתמש ולהפחית את הניחוש של חיפוש אחר אמירות פוטנציאליות חדשות. 

AI נוירו-סימבולי היא גישה היברידית המשתמשת בקשרים סמנטיים כדי ליצור קשרים בין השאילתה של המשתמש לבין הכוונה. 

נניח שאנו מפעילים א חברת ביטוח ואנחנו מקימים צ'אט בוט כדי לסייע ללקוחות קיימים ופוטנציאליים. אם אנחנו צריכים ביטוח, אולי נלך ונשאל 'אני מחפש לבטח את הרכוש שלי' או 'אני צריך ביטוח דירה' או אפילו 'איך אני מגן על הבית שלי מפני גנבים'. 

ייתכן שהמבטח ירצה לענות על כל השאלות הללו באותה תשובה, ולכוון את המשתמשים לבחור את ביטוח הדירה המתאים להם ביותר, אולם כיצד נוכל לוודא שלא נצטרך לדמיין את כל הניסוחים האפשריים?

AI Neuro-Symbolic של Inbenta מגיע עם א לקסיקון שהוכשר מראש שמסוגל להתאים בין 'נכס' ל'בית' או 'בית', כמו גם 'לבטח' ל'ביטוח' ואפילו 'להגן'. בדרך זו, הצ'אטבוט יכול למצוא את התשובה הנכונה, לא משנה באיזו אחת משלוש השאילתות הללו נעשה שימוש ללא כל הכשרה מעורבת. 

בנוסף, אנו מוסיפים כמה שכבות של Machine Learning כדי ללמוד מהתנהגות המשתמשים, תוך מתן תוצאות מהיום הראשון.

אז... האם צ'אטבוטים יעילים מספיק?

התשובה הקצרה היא כן. צ'אטבוטים יכולים להשפיע רבות על הביצועים של הצוותים שלך, לתת להם זמן להתמקד בבקשות מורכבות תוך אוטומציה של חלק גדול מהבקשות ולענות על עד 90% מבקשות הלקוחות שלך.

עם זאת, אם אתה רוצה שהם יהיו יעילים מהיום הראשון, אתה כנראה רוצה לבחור בטכנולוגיה שכבר הוכשרה מראש, יכולה לתת תשובות מבלי לדרוש טונות של נתונים והיא חכמה מספיק כדי להבין את ההקשר ואת הכוונה האמיתית מאחורי שאילתות. 

אם אתה רוצה לנסות, הירשם ל-14 יום ניסיון חינם כאן ולגלות את נפלאות הבינה המלאכותית ללא אימון.

עיין במאמרים הדומים שלנו