تم تعيين روبوتات المحادثة المستندة إلى ChatGPT و LLM لتحسين تجربة العملاء

برزت روبوتات محادثة الذكاء الاصطناعي (AI) الكبيرة القائمة على نموذج اللغة إلى الصدارة في الأسابيع الأخيرة ، وجذبت انتباه قادة المؤسسات عبر مختلف الصناعات. أحدث روبوت المحادثة هذا ، ChatGPT ، موجات ملحوظة بشكل خاص في عالم التكنولوجيا ، حصد أكثر من مليون مستخدم في غضون أسبوع من إطلاقه.

من المقرر أن تلعب ChatGPT وغيرها من النماذج والروبوتات ذات الشحن التوربيني دورًا مهمًا في تفاعلات العملاء في السنوات القادمة ، وفقًا لأبحاث جونيبر. يتنبأ تقرير حديث صادر عن شركة المحللين أن روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ستتعامل مع ما يصل إلى 70٪ من محادثات العملاء بحلول نهاية عام 2023.

>> اتبع تغطية ChatGPT المستمرة لـ VentureBeat <

يسلط هذا الضوء على الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء (CX) وتبسيط التفاعلات. مع تزايد شبهة روبوتات المحادثة بالإنسان في محادثاتهم ، هناك العديد من الفرص للشركات لاستخدام هذه التكنولوجيا لتحسين استراتيجيات التسويق وتقديم خدمات مخصصة وزيادة الكفاءة بشكل عام.

في حين أن التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لهما تاريخ طويل في إدارة العملاء وأتمتة مراكز الاتصال ، فإن روبوتات المحادثة الجديدة التي تعتمد على نموذج اللغة الكبيرة (LLM) يمكن أن تغير بشكل كبير مستقبل تجربة العملاء ، وفقًا للمحاربين القدامى في هذا المجال.

قال شون مولاني ، كبير التكنولوجيا في منصة SaaS لمحرك البحث Algolia ، لموقع VentureBeat: “تعمل LLM على تغيير طريقة عمل خوارزميات البحث بشكل أساسي”. قال إن محركات البحث التقليدية تطابق الكلمات الفردية من استعلام مع الكلمات الموجودة في فهرس كبير للمحتوى ، لكن LLMs تفهم بشكل فعال معنى الكلمات ، ويمكنها استرداد محتوى أكثر صلة.

مع ظهور روبوتات المحادثة القائمة على LLM والمساعدين الافتراضيين ، يمكن للعملاء الآن التفاعل مع الشركات بطريقة أكثر طبيعية وتحدثية. لقد كانت هذه خطوة مهمة إلى الأمام في توفير تجربة عملاء أفضل طوال رحلة العميل. نتيجة لذلك ، أصبحت LLMs حلاً جاهزًا للشركات التي تتطلع إلى تعزيز دعم العملاء والمبيعات وجهود التسويق.

لكن تنفيذ الروبوتات الجديدة لن يكون بدون تحديات. النجاح ليس أمرًا مفروغًا منه ، كما أظهر الجيل الأول من روبوتات المحادثة بالفعل.

على الرغم من تعدد استخداماتها ، فإن العديد من روبوتات المحادثة من الجيل الأول تكافح لفهم الطلبات أو الأسئلة المعقدة وتكون محدودة في الحفاظ على السياق طوال التفاعل. وقد أدى ذلك في بعض الأحيان إلى تجربة عملاء متينة أو جامدة ، حيث غالبًا ما تقتصر روبوتات المحادثة على مجموعة محدودة من التفاعلات. في كثير من الحالات ، يتم توجيه التفاعلات في النهاية إلى الإنسان.

أظهر استطلاع حديث أجرته شركة كونفيرسيكا AI أن الجيل الأول من روبوتات الدردشة التي يختبرها المستخدمون لا ترقى إلى مستوى توقعات العملاء. قالت الشركة إن أربعة من كل خمسة مشترين يتخلون عن تجربة الدردشة إذا كانت الإجابات لا تلبي احتياجاتهم الفريدة.

قال جيم كاسكيد ، الرئيس التنفيذي لشركة كونفيرسيكا: “تعتمد روبوتات المحادثة من الجيل الأول على نصوص برمجية محددة مسبقًا ومملة من أجل البرمجة بل ويصعب الحفاظ عليها”. “بالإضافة إلى ذلك ، فهم لا يفهمون الأسئلة البسيطة ، ويقصرون المستخدمين على الردود المطروحة كرسائل مكتوبة مسبقًا.” وتابع أن التطبيقات الجاهزة للمؤسسات والمجهزة بالذكاء الاصطناعي مع LLMs مثل GPT يمكن أن تحدث فرقًا.

يغير ChatGPT مشهد الذكاء الاصطناعي للمحادثة

من خلال دمج أنماط المحادثة المختلفة ونغمات المحتوى ، يمكن أن تمنح LLMs المستوحاة من ChatGPT الشركات القدرة على تقديم محتواها بشكل أكثر جاذبية لعملائها. يمكن أن يتعلم LLM أيضًا ويتكيف بناءً على تفاعلات العملاء ، ويحسن باستمرار جودة ردودهم وتجربة العملاء بشكل عام.

يعتقد دان أوكونيل ، كبير المسؤولين الإستراتيجيين في منصة ذكاء العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي Dialpad ، أن روبوتات الدردشة القائمة على LLM مثل ChatGPT يمكن أن تعمل كأدوات تحرير / اقتراح للوكلاء من حيث مساعدتهم على التفاعل بشكل أفضل مع العملاء. وقال أوكونيل لـ VentureBeat إنها “يمكن استخدامها بعدة طرق لتوفير الوقت وإلحاق السجلات ، ولكن أيضًا لتحديد الموضوعات وعناصر العمل ومشاعر الخريطة بشكل فعال”.

مرحبًا ، أنا ChatGPT. اسألني اي شئ!

تسمح روبوتات المحادثة التقليدية بالتفاعل بطريقة محادثة ذكية على ما يبدو ، بينما تنتج بنية البرمجة اللغوية العصبية الخاصة بـ GPT-3 مخرجات تجعلها تبدو وكأنها “تفهم” السؤال والمحتوى والسياق. ومع ذلك ، فإن الإصدار الحالي من ChatGPT له أيضًا عيوبه ، مثل توليد معلومات يحتمل أن تكون خاطئة وحتى ردود غير صحيحة سياسيًا. حتى أن فريق OpenAI قد نصح بعدم الاعتماد على ChatGPT للاستفسارات الواقعية.

تكمن مشكلة نماذج مثل ChatGPT في أن ChatGPT “حفظت” كل شيء يمكن أن تجده على الإنترنت في 175 مليار رقم فقط (5000 مرة أقل من الدماغ البشري). قال بيتر بوتينيرس ، مدير منصة الاتصالات السحابية Sinch Labs: “من المستحيل تذكر كل التفاصيل الدقيقة ، خاصة إذا كنا نتحدث عن تخزين كل المعرفة على الإنترنت. لذلك في كل موقف ، سوف يفسد أول ما يتبادر إلى الذهن.

على الرغم من عيوبه ، يتمتع ChatGPT المبتدئ بميزة رئيسية واحدة على روبوتات المحادثة الأخرى: فهو يتفوق في فهم نية المستخدم ، والحفاظ على السياق والبقاء تفاعليًا للغاية طوال المحادثة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إمكانات ChatGPT في البرمجة اللغوية العصبية والقدرة على الرد بكفاءة على الاستفسارات جعلت المؤسسات تعيد التفكير في هياكل روبوتات الدردشة الحالية التي تهدف إلى تعزيز تجربة العملاء.

قال جوناثان روزنبرغ ، كبير التكنولوجيا ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي في مزود منصة مركز الاتصال Five9 ، إن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم بدون طلقة – كما فعل ChatGPT – سيكون المفتاح لتطوير LLM بقدرات استثنائية. التعلم بدون طلقة هو مثال حيث يواجه نموذج التعلم الآلي مدخلات لم تتم تغطيتها أثناء تدريب الآلة.

قال روزنبرغ لموقع VentureBeat: “ما يجعل GPT-3 مختلفًا هو أنه أصبح كبيرًا بما يكفي للقيام بأشياء لم يستطع أسلافه القيام بها – وهو إنتاج مخرجات متماسكة لأي سؤال ، دون أن يتم تدريبه بشكل صريح عليه”. “ليس الأمر أن شيئًا ما يختلف اختلافًا جذريًا في تصميم GPT-3 مقارنة بسابقاتها. بدلاً من ذلك ، لم يكن التعلم بدون طلقة دقيقًا بدرجة كافية حتى تجاوز حجم النموذج حدًا معينًا ، وعند هذه النقطة بدأ للتو في العمل بشكل أفضل “.

قال Kurt Muehmel ، المستشار الإستراتيجي اليومي للذكاء الاصطناعي في منصة التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي Dataiku: “لن تتمكن نماذج مثل ChatGPT من استبدال كل ما تفعله الشركات داخل مركز الاتصال بذكاء اصطناعي تقليدي للمحادثة”. “تحتاج الشركات التي تنشرها إلى بناء عمليات لضمان وجود مراجعة ثابتة للردود من قبل خبراء بشريين واختبار الأنظمة وصيانتها بشكل مناسب لضمان عدم تدهور أدائها بمرور الوقت”.

ومع ذلك ، يجب على الشركات أن ترى روبوتات المحادثة و LLM مثل GPT ليس مجرد حيل ولكن كأدوات قيمة لأداء مهام محددة. يجب على المنظمات تحديد وتنفيذ حالات الاستخدام التي تقدم فوائد ملموسة للأعمال التجارية لتعظيم تأثيرها. من خلال القيام بذلك ، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي هذه أن تلعب دورًا تحويليًا في تبسيط العمليات وقيادة النجاح.

حيث تكمن الفرص مع ChatGPT في أن هذه التقنية يمكنها فهم المزيد من الفروق العاطفية في النص. قال يارون جيتا ، كبير مسؤولي التكنولوجيا في Glassbox ، “لن يحل هذا تمامًا محل ما تفعله الشركات داخل مركز الاتصال لأن العنصر البشري لا يزال بحاجة إلى لعب دور حاسم”. “حيث ستحقق أكبر فائدة هي أن الشركات ستكون قادرة على تقليل انحراف المكالمات بين قناة الدردشة ومركز الاتصال ، حيث يمكن أن يجعل ChatGPT تجربة المستخدم النهائي أفضل داخل تفاعلات الدردشة.”

ضبط وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة

يتجلى تنوع نماذج المحادثة مثل GPT في مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ، وهندسة البرمجيات ، والبحث العلمي والتطوير.

“يتمثل الجزء الصعب في ضبط النماذج لحل مشكلات محددة للعملاء ، مثل التجارة الإلكترونية أو دعم العملاء حيث لا تتوفر الإجابات من قاعدة التدريب. بالإضافة إلى ذلك ، تحتاج حالات الاستخدام هذه إلى بيانات الشركة المملوكة لضبطها لتلبي حالات الاستخدام الخاصة بالمجال مثل كتالوجات المنتجات أو مقالات مركز المساعدة “.

وبالمثل ، يشير Yori Lavi ، الخبير السحابي في منصة تحليلات البيانات Sqream ، إلى أنه من الأهمية بمكان أن نتذكر أن التدريب والاختبار والمراقبة المستمرة أمر بالغ الأهمية. وقال إن الأهم من ذلك ، أن النماذج مثل GPT تحتاج غالبًا إلى أن تكون على دراية بقيمة / مخاطر إجاباتها.

يجب دائمًا التحقق من / تقييم القرارات عالية الخطورة التي تتخذها روبوتات المحادثة. لذلك ، لتحسين تجربة العملاء الخاصة بك ، يجب على الشركات العمل على إنشاء روبوتات محادثة يمكنها العثور على إجابات للاحتياجات المعقدة والبناء على الأسئلة / السياق السابق لضبط نتائجها ، “قال لافي.

الاستفادة من LLMs المتقدمة من أجل تجربة عملاء أفضل

تعتقد Deanna Ballew ، نائب الرئيس الأول للمنتج ، DXP في شركة Acquia لصناعة منصات الخبرة الرقمية ، أن LLMs المتقدمة مثل ChatGPT ستصبح مجموعة بيانات وقدرة على الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، بينما ستعمل التقنيات الأخرى على تطوير ChatGPT للتدريب عليها.

“سنشهد الكثير من التجارب في عام 2023 وظهور منتجات جديدة لإضافة قيمة تجارية إلى ChatGPT. وسوف يمتد هذا أيضًا إلى كيفية استجابة وكلاء الدعم للمستهلكين ، إما باستخدام الروبوتات الآلية أو الحصول بسرعة على إجابة من خلال الاستفادة من ChatGPT في مجموعة البيانات الخاصة بهم ، “قال باليو.

وبالمثل ، تقول دانييل دافني ، الرئيس التنفيذي لشركة Peech الناشئة للذكاء الاصطناعي ، إن الاستخدام المتزايد لهذه النماذج في خدمة العملاء والدعم يعني أن الشركات ستحتاج إلى مواصلة الاستثمار في تطوير روبوتات محادثة أكثر تعقيدًا ، مما يؤدي إلى تحسين تجربة العملاء. ومع ذلك ، هناك مردود.

قال دافني لموقع VentureBeat: “الشركات التي تتبنى هذه النماذج لتحسين قدرة روبوت المحادثة الحالي على التعرف على المشاعر والاستجابة لها في التفاعلات والقدرات الأخرى ستكون في وضع جيد لتقديم دعم وتجربة أفضل للعملاء”.

“ستستمر ChatGPT وروبوتات الدردشة LLM التقليدية في التقدم وتصبح أكثر تعقيدًا في قدرتها على فهم تفاعلات العملاء والاستجابة لها. مع زيادة الوعي العام ، يتوقع المزيد من العملاء مستوى GPT من قدرة المحادثة من وظائف الدردشة ، مما يترك الجيل الأول من الروبوتات النصية في الغبار “، كما يتنبأ Kaskade من كونفيرسيكا.

وقال إن التطورات الحالية هي مجرد نقطة تحول لاعتماد حلول الدردشة على الإنترنت بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليفية. ويتوقع أن تكون هذه في كل مكان عبر B2B و B2C في السنوات الثلاث المقبلة.