Przewodnik po chatbotach AI – definicje i kluczowe pojęcia w 2024 roku
Wykorzystanie chatbotów AI do zwiększenia zaangażowania klientów, usprawniania operacje wewnątrz firmy i oferowania bardziej spersonalizowane doświadczenia staje się coraz popularniejsze. Dlatego też znajomość najnowszych trendów związanych ze sztuczną inteligencją jest ważniejsza niż kiedykolwiek. Nasz artykuł gromadzi wszystkie istotne definicje technologii i pojęć, które napędzają chatboty AI, podkreślając ich potencjał. Ten przewodnik po chatbotach AI dostarczy wiedzy, dzięki której będziesz mógł wykorzystywać je do wspierania swoich celów biznesowych.
Czym są chatboty AI i dlaczego są ważne?
Chatbot AI to zaawansowane oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję (ang. artificial intelligence, AI) do symulowania rozmów z ludźmi. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów opartych na regułach, które polegają na z góry zdefiniowanych skryptach i drzewach decyzyjnych, chatboty AI wykorzystują uczenie maszynowe (ang. machine learning, ML) i przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP). Dzięki nim mogą zrozumieć kontekst każdej interakcji i reagować na komunikaty użytkownika w bardziej ludzki i dynamiczny sposób. Ta zdolność pozwala im na obsługę skomplikowanych zapytań, uczenie się na podstawie poprzednich interakcji i samodoskonalenie się z czasem.
Chatboty AI zyskały ostatnio na popularności dzięki wprowadzeniu Chata GPT w 2022 roku. Pokazał on potencjał generatywnej AI, który można wykorzystać do prowadzenia naturalnych rozmów oraz generowania spójnego i sensownego tekstu. Od tego czasu wdrażanie generatywnej AI stało się gorącym tematem w różnych branżach. Firmy wykorzystują tę technologię do automatyzacji obsługi klienta, personalizowania doświadczeń użytkowników i usprawniania operacji biznesowych. Wpływ generatywnej AI na chatboty udoskonala sposób, w jaki firmy prowadzą interakcje z klientami.
Kluczowe definicje i pojęcia związane z chatbotami AI
Zrozumienie podstawowych pojęć i technologii związanych z chatbotami AI jest kluczowe dla pełnego wykorzystania ich potencjału. Poniżej znajdują się najważniejsze terminy i definicje, które warto znać, aby zgłębić ich możliwości.
Sztuczna inteligencja (AI)
Sztuczna inteligencja oznacza zdolność maszyn do naśladowania inteligencji człowieka. W chatbotach AI wykorzystywana jest do rozwijania algorytmów, które pozwalają systemom uczyć się na podstawie danych, podejmować logiczne decyzje oparte na danych i rozwiązywać problemy naśladując ludzki sposób myślenia. Dzięki temu chatboty mogą automatyzować interakcje z użytkownikami, obsługiwać skomplikowane zapytania, rozumieć kontekst danej rozmowy i dostarczać dokładnych odpowiedzi bez interwencji człowieka. Chatboty AI różnią się od siebie poziomem zaawansowania – od prostych systemów opartych na regułach do zaawansowanej konwersacyjnej AI.
Dwa kluczowe pojęcia, które pokazują możliwości AI to:
Automatyzacja odnosi się do wykorzystania technologii do wykonywania zadań z minimalną interwencją człowieka. Dzięki niej można obsługiwać powtarzalne zadania, takie jak odpowiadanie na najczęstsze zapytania, przetwarzanie zamówień lub umawianie wizyt. Dzięki automatyzacji tych zadań chatboty AI mogą zmniejszyć obciążenie pracowników i zapewnić szybszą, bardziej spójną obsługę, zwiększając efektywność i skalowalność firmy.
Chatboty AI są zaprojektowane do symulowania rozmowy z człowiekiem. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów opartych na z góry zdefiniowanych skryptach i regułach, chatboty AI wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego do zapewnienia bardziej dynamicznych i spersonalizowanych interakcji. Są one stosowane w wielu sektorach, takich jak obsługa klienta, e-commerce i opieka zdrowotnej. Pomagają automatyzować rutynowe zadania, odpowiadać na najczęściej zadawane pytania i prowadzić użytkowników przez złożone procesy.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na interakcjach między komputerami a ludźmi za pomocą naturalnego języka. NLP umożliwia chatbotom sensowne zrozumienie, interpretację i generowanie języka. Można to zrobić za pomocą kilku procesów, takich jak tokenizacja, w której chatbot dzieli tekst na mniejsze części składowe, oraz analiza semantyczna, która określa znaczenie słów lub fraz. NLP jest kluczowe dla zrozumienia komunikatów użytkownika i dostarczania odpowiedzi trafnych kontekstowo, co sprawia, że interakcje z chatbotami brzmią bardziej naturalnie.
Aby zagłębić się w ten temat, przeczytaj nasz artykuł o chatbotach NLP.
Uczenie maszynowe (ML)
Uczenie maszynowe umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawę ich wydajności bez konieczności programowania. W chatbotach AI modele ML są szkolone na dużych zbiorach danych w celu rozpoznawania wzorców, dokonywania prognoz i adaptowania się do nowych sytuacji. Dzięki temu chatboty mogą doskonalić swoje odpowiedzi na podstawie interakcji z użytkownikami, czyniąc je bardziej innowacyjnymi i sensownymi poprzez dokładne rozumienie zapytań. ML jest niezbędne do personalizowania doświadczeń użytkowników i ciągłego doskonalenia możliwości chatbota.
Omnichannel
Omnichannel reprezentuje płynne i zintegrowane doświadczenie klienta jednocześnie w różnych kanałach komunikacji, takich jak strony internetowe, aplikacje mobilne, media społecznościowe, czy mail. Dla chatbotów AI oznacza to, że mogą one wchodzić w interakcje z użytkownikami na dowolnej platformie, zapewniając spójne i logiczne rozmowy niezależnie od tego, gdzie rozpoczyna się lub trwa interakcja. To podejście zwiększa satysfakcję użytkowników, zapewniając elastyczność i utrzymanie kontekstu w różnych punktach kontaktu.
Text-to-speech (TTS)
Technologia przetwarzania tekstu na mowę konwertuje tekst pisany na wypowiadane słowa, umożliwiając chatbotom komunikację z użytkownikami za pomocą głosu. Jest to szczególnie przydatne w tworzeniu bardziej angażujących i dostępnych doświadczeń użytkowników, zwłaszcza dla osób z zaburzeniami wzroku lub w sytuacjach, gdy czytanie tekstu jest niepraktyczne. Technologia TTS jest często łączona z automatycznym rozpoznawaniem mowy w celu stworzenia całkowicie interaktywnych chatbotów opartych na głosie.
Rozpoznawanie intencji
Rozpoznawanie intencji to proces, dzięki któremu chatbot określa, co użytkownik chce osiągnąć na podstawie wprowadzanego komunikatu. Chatbot dostarcza bardziej trafne i adekwatne odpowiedzi, identyfikując intencje użytkownika. Rozpoznawanie intencji zazwyczaj obejmuje analizę słów kluczowych, fraz i kontekstu w wiadomości użytkownika. Ta funkcja jest kluczowa dla dostarczania znaczących interakcji i zapewnienia, że chatbot może skutecznie obsługiwać różne zapytania użytkowników.
Zarządzanie relacjami z klientami (CRM)
Systemy zarządzania relacjami z klientami (ang. customer relationship management, CRM) pomagają firmom zarządzać interakcjami z obecnymi i potencjalnymi klientami. Integracja chatbotów AI z systemami CRM umożliwia automatyzację takich zadań, jak wprowadzanie danych, zarządzanie leadami i wsparcie klienta. Dzięki dostępowi do danych klientów przechowywanych w systemach CRM chatboty mogą dostarczać spersonalizowanych odpowiedzi, śledzić interakcje z klientami na wielu kanałach i pomagać firmom lepiej rozumieć ich potrzeby i preferencje.
Big Data
Big data odnosi się do ogromnych wolumenów danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, które są codziennie generowane przez firmy. Big data to kluczowe źródło danych do trenowania modeli uczenia maszynowego w chatbotach AI, umożliwiające im analizę zachowań użytkowników, identyfikację trendów i podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Zdolność do przetwarzania i uczenia się na podstawie big data pozwala chatbotom na dostarczanie wysoce spersonalizowanych i zgodnych z kontekstem interakcji, poprawiając satysfakcję klientów i wyniki biznesowe.
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
GPT to model AI wykorzystujący techniki głębokiego uczenia do generowania tekstów przypominających te stworzone przez człowieka. Modele te są wstępnie trenowane na ogromnych ilościach danych tekstowych i mogą generować spójne i kontekstowe odpowiedzi. Modele GPT są podstawą zaawansowanych systemów konwersacyjnych AI, które umożliwiają chatbotom generowanie bardziej naturalnego i zaawansowanego języka, poprawiając jakość interakcji z użytkownikami.
Oto dwa przykłady, pokazujące w jaki sposób wykorzystaliśmy model GPT do poprawy doświadczenia klienta:
- Dla Lancerto, polskiej marki mody męskiej, wdrożyliśmy Actionbota w celu poprawy interakcji z klientami na platformie e-commerce. Nasz asystent AI dostarcza spersonalizowane rekomendacje modowe, odpowiada na pytania dotyczące produktów i pomaga w realizacji zamówień, co gwarantuje lepsze doświadczenie zakupowe.
Interfejs programowania aplikacji (API)
API (ang. application programming interface) to zbiór protokołów umożliwiających komunikację między różnymi aplikacjami. W kontekście chatbotów AI, API umożliwiają integrację chatbotów z innymi systemami, takimi jak CRM, ERP czy platformy e-commerce. Ta integracja pozwala chatbotom na dostęp do danych, wykonywanie działań i świadczenie bardziej kompleksowych usług użytkownikom. API są niezbędne do tworzenia spójnego i funkcjonalnego ekosystemu chatbotów.
Analiza sentymentu
Analiza sentymentu to technika używana do wykrywania i interpretowania emocji wyrażonych w komunikatach wprowadzonych przez użytkownika. Analizując ton i sentyment za słowami, chatboty mogą dostosowywać swoje odpowiedzi do emocjonalnego stanu użytkownika, prowadząc do bardziej empatycznych i adekwatnych interakcji. Ta funkcja jest szczególnie cenna w obszarach obsługi klienta, w których zrozumienie emocji może znacznie poprawić jakość udzielanego wsparcia.
ChatOps
ChatOps to praktyka integracji chatbotów z narzędziami operacyjnymi w celu usprawnienia przepływów pracy i poprawy współpracy między zespołami. Pozwala zespołom DevOps bezpośrednio zarządzać zadaniami, takimi jak wdrażanie, monitorowanie i zarządzanie incydentami, za pośrednictwem czatu. ChatOps zwiększa efektywność operacyjną i pomaga zespołom szybciej reagować na problemy, automatyzując rutynowe zadania i dostarczając potrzebnych informacji w czasie rzeczywistym.
Konwersacyjna AI
Konwersacyjna AI obejmuje wszystkie technologie, które umożliwiają maszynom prowadzenie rozmów przypominających te między ludźmi. Obejmuje to NLP, ML i rozpoznawanie mowy. W przeciwieństwie do podstawowych chatbotów, które mogą polegać na skryptowanych odpowiedziach, systemy konwersacyjne AI potrafią rozumieć kontekst, zarządzać dialogami i dostarczać bardziej zniuansowane odpowiedzi. Są one bardziej zdolne do adaptacji oraz praktyczne w wielu obszarach, od obsługi klienta po wykorzystanie wirtualnych asystentów.
Baza wiedzy
Baza wiedzy to scentralizowane repozytorium informacji, z którego chatbot może korzystać, aby dostarczać dokładne i spójne odpowiedzi na zapytania użytkowników. Mogą to być np. FAQ, instrukcje, czy polityki prywatności. Skuteczność chatbota często zależy od jakości i kompleksowości jego bazy wiedzy, ponieważ bezpośrednio wpływa to na dokładność jego odpowiedzi. Bazy wiedzy powinny być regularnie aktualizowane, aby zapewnić użyteczność chatbotów.
Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR)
Technologia automatycznego rozpoznawania mowy (ang. automatic speech recognition, ASR) umożliwia chatbotom konwersję języka mówionego na tekst. Jest to kluczowy komponent dla chatbotów opartych na głosie, pozwalający im na przetwarzanie i rozumienie werbalnych komunikatów użytkowników. Technologia ASR jest stosowana w połączeniu z NLP i TTS w celu stworzenia w pełni interaktywnych chatbotów opartych na głosie, które mogą angażować się w rozmowę.
Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation to wykorzystanie programów do automatyzacji powtarzalnych zadań, które zwykle wykonują ludzie. W kontekście chatbotów, RPA może automatyzować procesy, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie zamówień i obsługa klienta. Integracja RPA z chatbotami AI pozwala firmom na zwiększenie efektywności, obniżenie kosztów operacyjnych oraz gwarantuje spójność w wykonywaniu zadań.
Dowiedz się więcej z naszego wpisu na blogu o chatbotach RPA.
Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition to technologia przekształcania różnych dokumentów, takich jak skany czy pliki PDF, na edytowalne dane. W chatbotów, OCR może wyodrębniać informacje z obrazów lub dokumentów wprowadzanych przez użytkowników, umożliwiając ich przetwarzanie i reagowanie na zapytania związane z fizycznymi dokumentami, takimi jak faktury czy formularze.
Interactive Voice Response (IVR)
Technologia Interactive Voice Response umożliwia komputerowi interakcję z ludźmi za pomocą klawiatury przy użyciu głosu i tonów DTMF. Systemy IVR są używane w obsłudze klienta głównie do przekierowywania połączeń do odpowiedniego działu lub udzielania automatycznych odpowiedzi na najczęstsze zapytania. Gdy IVR jest zintegrowane z AI, może oferować bardziej zaawansowane interakcje, takie jak rozumienie naturalnych komunikatów i dostarczanie bardziej spersonalizowanych odpowiedzi.
