Érdemes feltárni a társalgási mesterséges intelligencia és a generatív mesterséges intelligencia egyedi jellemzőit, megvizsgálni erősségeiket és korlátaikat, és végül megvitatni integrációjuk előnyeit a tisztán látás érdekében. A két technológia erősségeinek kombinálásával leküzdhetjük saját korlátaikat, és átalakíthatjuk az ügyfélélményt (CX), elérve az ügyfél elégedettség soha nem látott szintjét.
A társalgási mesterséges intelligencia olyan úttörő technológiaként jelent meg, mely lehetővé teszi a gépek számára, hogy természetes nyelvű beszélgetéseket folytassanak az emberekkel. A természetes nyelvfeldolgozás (NLP), a gépi tanulás és a beszédfelismerés terén elért eredmények felhasználásával a társalgási MI rendszerek forradalmasították a technológiával való interakcióinkat. Ez az átalakító technológia jelentős vonzerőre tett szert az ügyfélszolgálatokra támaszkodó iparágakban, mint például az e-kereskedelem, a biztosítás, az ingatlanügyletek, az utazás, az oktatás, az egészségügy és a pénzügy, ahol a chatbotok értékes eszközként szolgálnak a személyre szabott élmények nyújtásában és a műveletek racionalizálásában.
A társalgási (avagy beszélő sokak számára) MI globális piaca ráadásul az előrejelzések szerint figyelemre méltó növekedésnek lesz tanúja, a becslések szerint 2030-ra 32,62 milliárd dollárra emelkedik. Ez az exponenciális növekedés alátámasztja a társalgási MI-technológiák növekvő elismertségét és elfogadottságát az iparágakban. Ahogy a vállalkozások és szervezetek egyre inkább elfogadják az MI-vezérelt beszélgetések erejét, készen állnak arra, hogy kihasználják ezt a jövedelmező piaci lehetőséget, és felszabadítsák a benne rejlő hatalmas potenciált.
Mi az a társalgási mesterséges intelligencia?
A társalgási MI a mesterséges intelligencia azon területére utal, mely az emberhez hasonló beszélgetések folytatására képes intelligens rendszerek létrehozására összpontosít. Ezek a rendszerek képesek megérteni, értelmezni és reagálni a felhasználók természetes nyelvi inputjára. Az emberi társalgási képességek szimulálásával a társalgási MI célja a zökkenőmentes és személyre szabott interakciók biztosítása. Figyelemre méltó, hogy a chatbotokat a jobb ügyfélélmény és a működési hatékonyság érdekében kihasználó öt legfontosabb ágazat az ingatlanügyletek, melyek a megvalósítások 28%-át teszik ki; ezt követi az turisztikai és utazási ágazat 16%-kal; az oktatás 14%-kal; az egészségügy 10%-kal; és a pénzügyek, melyek a chatbotok megvalósításainak 5%-át teszik ki. Ezek az iparágak nemcsak felismerték a chatbotok átalakító potenciálját, hanem hatékonyan integrálták is azokat a működésükbe a növekedés elősegítése és az ügyfelek elégedettségének növelése érdekében, igazodva az uralkodó társalgási MI trendekhez.
Hogyan működik?
A természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a gépi tanulás (ML) erejének kombinálásával a társalgási MI-rendszerek forradalmasítják a technológiával való interakcióinkat. A társalgási tervezési elvek által vezérelt „gépi elmés” rendszerek célja, hogy megértsék a felhasználói lekérdezéseket és kéréseket, és úgy válaszoljanak rájuk, hogy az emberi beszélgetést jól utánozzák. A társalgási tervezés az intuitív és vonzó társalgási élmények létrehozására összpontosít, figyelembe véve olyan tényezőket, mint a felhasználói szándék, a személyiség és a kontextus. Ez a megközelítés személyre szabott és interaktív interakciókkal javítja a felhasználói élményt, ami jobb felhasználói elégedettséghez és nagyobb elkötelezettséghez vezet.
A következő összetevők a társalgási mesterséges intelligencia folyamatának szekvenciális sorrendjét szemléltetik:
- Bemenetgenerálás: A felhasználók különböző csatornákon, például weboldalakon, mobilalkalmazásokon vagy hangalapú asszisztenseken keresztül adják meg kérdéseiket vagy kéréseiket. Ezek a bemenetek lehetnek írott szöveg vagy beszélt nyelvi formájában is.
- Bemenetelemzés: Miután a felhasználó bemenete beérkezett, elemzésnek vetik alá, hogy levezessék annak jelentését és szándékát. Szövegalapú bemenetek esetén a szöveg értelmezésére NLP-technikákat alkalmaznak, beleértve a természetes nyelvi megértést (NLU), figyelembe véve a szövegkörnyezetet, a szintaxist és a szemantikát. A hangalapú bemenetek esetében az automatikus beszédfelismerő (ASR) technológiát használják a beszélt szavak szöveggé történő átírására, melyet az NLU segítségével elemeznek.
- Párbeszédkezelés: A bemenet elemzése és a felhasználó szándékának meghatározása után a rendszer folytatja a folyamatban lévő beszélgetés kezelését. A párbeszédkezelés magában foglalja a megfelelő válasz meghatározását az azonosított szándék alapján és a kontextus fenntartását a beszélgetés során.
- Kimenet generálása: A párbeszéd kezelése után a társalgási mesterséges intelligencia rendszer megfogalmazza a felhasználó kérdésére vagy kérésére adott választ. Ez a válasz természetes nyelvi generálási (NLG) technikák segítségével generálható. Az NLG a mesterséges intelligenciamodelleket használja ki az ember által olvasható szöveg vagy beszéd létrehozásához, mely a releváns információt közvetíti a felhasználónak.
- Erősítéses tanulás: A társalgási mesterséges intelligencia rendszerek képesek tanulni és idővel fejlődni a megerősítő tanulás révén. Ez magában foglalja a válaszok finomítását a felhasználói visszajelzések alapján és a mögöttes ML modellek folyamatos frissítését.
Ezen összekapcsolt összetevők kihasználásával a társalgási MI-rendszerek képesek feldolgozni a felhasználói kéréseket, megérteni a mögöttük álló kontextust és szándékot, valamint megfelelő és értelmes válaszokat generálni.
A társalgási MI előnyei
A társalgási MI számos előnyt kínál a vállalkozásoknak, többek között a 24/7-es támogatással, a személyre szabott interakciókkal és az automatizálással javított ügyfélélményt. Növeli a hatékonyságot a nagy mennyiségű lekérdezések kezelésével, a hibák csökkentésével és a költségek csökkentésével. A társalgási MI skálázhatósága biztosítja az egységes válaszokat a csúcsidőszakokban is. Értékes, adatvezérelt betekintést generál, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy megértsék az ügyfelek preferenciáit és optimalizálják ajánlataikat. Emellett a társalgási MI időt és pénzt takarít meg a feladatok automatizálásával, ami gyorsabb válaszidőt és nagyobb ügyfél elégedettséget eredményez. Valójában minden másodperccel, mellyel a chatbotok a gyakran feltett kérdések 80%-ának megoldásával csökkentik a call centerek átlagos kezelési idejét, a call centerek akár 1 millió euró éves ügyfélszolgálati költséget is megtakaríthatnak. A társalgási MI összességében emeli a vállalat imázsát, ápolja az ügyfélkapcsolatokat, és megmutatja az innováció és az ügyfélközpontúság iránti elkötelezettséget az éles verseny jellemezte piacon, ezáltal elősegítve az üzleti sikert.
A hangalapú kommunikáció sikere
A társalgási MI forradalmasította a vállalkozások és az ügyfelek közötti interakciókat különböző területeken. A csevegőrobotok, melyek jelenleg a vállalkozásokban az MI legelterjedtebb formája, az előrejelzések szerint a következő két-öt évben közel megduplázzák az elfogadottsági arányukat. Ezek a chatbotok azonnali válaszokat adnak, végigvezetik a felhasználókat a folyamatokon, és javítják az ügyfélszolgálatot. Az olyan virtuális asszisztensek, mint a Siri, a Google Assistant és az Alexa a társalgási MI-ra támaszkodnak a felhasználói kérések teljesítése és a napi feladatok egyszerűsítése érdekében.
A hangalapú felületek szintén ugrásszerűen megnőttek, 2022-ben a felnőttek több mint 90%-a aktívan használja a hangalapú asszisztenseket. A társalgási mesterséges intelligencia továbbá döntő szerepet játszik a nyelvi fordításban, megkönnyítve a különböző nyelveket beszélő személyek közötti valós idejű kommunikációt. A természetes nyelvfeldolgozás, a gépi tanulás és az intelligens párbeszédkezelés kombinálásával a társalgási MI rendszerek értelmes válaszokat generálnak, és folyamatosan javítják az ügyfélélményt. Az MI-chatbot lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy 24/7 támogatást nyújtsanak, automatizálják a feladatokat és könnyedén skálázódjanak. A további fejlesztésekkel még zökkenőmentesebb és intuitívabb interakciókra számíthatunk, ami átalakítja a technológiával való kapcsolatunkat.
Mi is az a generatív mesterséges intelligencia?
A generatív AI a mesterséges intelligencia egy erőteljes ágaként jelent meg, mely az eredeti és kreatív tartalom előállítására összpontosít. Az olyan technikákat, mint a mélytanulás és a neurális hálózatok, kihasználva a generatív MI-modellek képesek új kimenetek létrehozására, legyen szó szövegről, képről vagy akár zenéről. Merüljünk el mélyebben a generatív mesterséges intelligencia legfontosabb aspektusaiban.
A mesterséges intelligencia dinamikus birodalmában van egy technológia, mely valósággal meghódította a világot: ez a ChatGPT. Hatása tagadhatatlan, az amerikai felnőttek 40%-a már ismeri ezt az úttörő programot. Meglepően rövid idő alatt ez a generatív MI szoftver figyelemre méltó mérföldkövet ért el, hiszen elképesztően sok, mára több mint egymillió fizetős felhasználót vonzott. Ez a példátlan siker a generatív mesterséges intelligenciában rejlő óriási potenciálról tanúskodik, mely a mesterséges intelligencián belül egy olyan innovatív terület, mely nemcsak friss és fantáziadús, hanem figyelemre méltóan élethű tartalmak létrehozására törekszik.
A hagyományos MI-modellekkel ellentétben, melyek merev szabályokra és előre meghatározott mintákra támaszkodnak, a generatív MI-modellek erejüket a kiterjedt adatelemzésből merítik, és így olyan kimeneteket képesek létrehozni, melyek az emberhez hasonló mintákat és jellemzőket tükröznek. Az adatvezérelt tanulás és a kreatív generálás képességének ötvözésével a generatív MI-megoldások a lehetőségek világát nyitják meg, ahol a technológia újraértelmezheti és átformálhatja mindennapi életünk számos aspektusát.
Hogyan működik a generatív MI?
A neurális hálózatok által működtetett generatív MI-modellek képesek a meglévő adatok elemzésére, bonyolult minták és struktúrák feltárására, hogy friss és hiteles tartalmat hozzanak létre. E modellek jelentős áttörése az, hogy a képzési folyamat során képesek különböző tanulási megközelítéseket, például a felügyelet nélküli vagy félig felügyelt tanulást kihasználni. Ez az előrelépés kitágítja a kreatív lehetőségek horizontját. A különböző tanulási technikák kiaknázásával a generatív mesterséges intelligencia modellek felszabadítják a lehetőséget, hogy eredeti és magával ragadó alkotásokat hozzanak létre, amelyek az innováció határait feszegetik.
A figyelemre méltó generatív mesterséges intelligencia modellek közül kettő szerzett jelentős elismerést:
A generatív adverzális hálózatok (GAN): Ezek a fejlett technológiák kiválóan alkalmasak vizuális és multimédiás kimenetek előállítására képi és szöveges inputok felhasználásával. A GAN-ok kétkomponensű architektúrát alkalmaznak, amely egy generátorból és egy diszkriminátorból áll. A generátor véletlenszerű zaj vagy konkrét bemeneti jelek felhasználásával hoz létre tartalmat, míg a diszkriminátor értékeli a létrehozott tartalom hitelességét. Egy ellenséges képzési folyamat révén a generátor arra törekszik, hogy a valós adatoktól megkülönböztethetetlen kimeneteket hozzon létre, míg a diszkriminátor egyre jobban képes különbséget tenni a valós és a generált tartalom között. Érdekes módon az előrejelzések szerint az összes mesterséges intelligencia beruházás 25-30%-át a GAN-okra fogják fordítani.
Transzformátor-alapú modellek: Az egyik kiemelkedő példa a generatív előképzett (GPT) nyelvi modellek. Ezek a modellek az internetről gyűjtött kiterjedt adatokat hasznosítják, és kiválóan alkalmasak szöveges tartalmak generálására, a webhelycikkektől kezdve a sajtóközleményeken át a fehér könyvekig. A transzformátor-architektúra alkalmazásával a GPT modellek képesek megérteni a bemeneti adatok kontextuális jelentését. A képzési adatokon belüli minták és kapcsolatok rögzítésével ezek a modellek képesek összefüggő és kontextuálisan releváns szöveget generálni a megadott utasítások alapján. Nem meglepő, hogy az ilyen modellek napról napra népszerűbbek, és a ChatGPT az éllovasnak számít, amely 2023 áprilisában 173 millió felhasználóval büszkélkedhetett.
A generatív MI olyan gépi tanulási algoritmusokra támaszkodik, melyek nagy mennyiségű vizuális vagy szöveges adatot dolgoznak fel. Ezek az adatok, melyeket gyakran az internetről gyűjtenek, segítenek a modelleknek megtanulni bizonyos elemek együttes megjelenésének valószínűségét. Az algoritmusok tervezési folyamata olyan rendszerek kifejlesztését jelenti, melyek a tervezett kimenet alapján képesek azonosítani a vonatkozó „entitásokat2. Például a ChatGPT-hez hasonló chatbotok a szavakra és mondatokra összpontosítanak, míg a DALL-E-hez hasonló modellek a vizuális elemeket helyezik előtérbe. A képzési adatok kiterjedt korpuszából merítve, a generatív MI-modellek a felszólításokra reagálva olyan kimeneteket generálnak, melyek igazodnak a korpuszból levezetett valószínűségekhez.
A generatív mesterséges intelligencia számos előnyt kínál a vállalkozásoknak. Lehetővé teszi a kreatív tartalomgenerálást, egyedi és testre szabott kimenetek előállítását, melyek erősítik a márkaidentitást. Az adatelemzési és szimulációs képességekkel a generatív MI értékes betekintést nyújt az adatvezérelt döntéshozatalhoz, és felgyorsítja a prototípusok készítését és az innovációt. Természetes nyelvi feldolgozási és kommunikációs funkciói javítják az ügyfél interakciókat, áttörik a nyelvi korlátokat, és javítják az ügyféltámogatás hatékonyságát. Továbbá egy 2023 februárjában végzett felmérésből kiderült, hogy a generatív MI, konkrétan a ChatGPT jelentősnek bizonyult a költségmegtakarítások elérésében.
Az amerikai vállalatvezetők mintegy 25%-a számolt be jelentős, 50.000 és 70.000 dollár közötti megtakarításokról a bevezetés eredményeként. A generatív MI emellett megkönnyíti a személyre szabást is, rendkívül testre szabott élményeket és ajánlásokat nyújt, melyek növelik az ügyfelek elégedettségét. Összességében a generatív MI képessé teszi a vállalkozásokat arra, hogy vonzó tartalmakat hozzanak létre, megalapozott döntéseket hozzanak, javítsák az ügyfelek elkötelezettségét, és olyan személyre szabott élményeket nyújtsanak, melyek megkülönböztetik őket a versenytársaktól.
A generatív mesterséges intelligencia erőteljes technológiává vált, mely figyelemre méltó képességekkel rendelkezik a legkülönbözőbb területeken, amint azt a ChatGPT és a generatív MI közelmúltbeli statisztikái is bizonyítják. A generatív generáció számos alkalmazásban bizonyította potenciálját, többek között a szöveggenerálás, a képgenerálás, a zenei kompozíció és a videószintézis területén. Az OpenAI GPT-3 és 4-hez hasonló nyelvi modellek összefüggő és a kontextus szempontjából releváns szöveget, míg a StyleGAN-hoz hasonló modellek a semmiből valósághű képeket képesek létrehozni. A generatív mesterséges intelligencia a zeneszerzésben is jelentős előrelépést ért el, lehetővé téve dallamok és teljes zeneművek generálását. Emellett új képkockák generálásával videókat is képes szintetizálni, lehetőséget kínálva a továbbfejlesztett vizuális élményekre. A generatív mesterséges intelligencia képességei izgalmat és innovációt váltottak ki, figyelemre méltó módon átalakítva a tartalomkészítést, a művészi kifejezést és a szimulációs technikákat.
A társalgási és generatív MI összehasonlítása
A társalgási mesterséges intelligencia és a generatív mesterséges intelligencia közötti különbségek jobb megértéséhez hasonlítsuk össze őket a legfontosabb tényezők alapján. A társalgási MI és a generatív MI számos szempontból különbözik egymástól, beleértve a céljukat, az interakciós stílusukat, az értékelési metrikákat és egyéb jellemzőiket. A társalgási mesterséges intelligenciát interaktív, emberhez hasonló beszélgetésekre tervezték, a párbeszédalapú interakciókat utánozva. Nagymértékben támaszkodik a beszélgetési adatokra, és célja a kontextus fenntartása a beszélgetések során. Értékelési mérőszámai közé tartozik a relevancia, az elégedettség és a beszélgetés folyamata. A társalgási mesterséges intelligencia rugalmasan alkalmazkodik a nyelvi, stílusbeli és felhasználói preferenciákhoz, és kontextuálisan releváns szövegalapú válaszokat generál. A képzési folyamat a társalgási adatokon történő megerősítő tanulást foglalja magában, és alkalmas valós idejű interakciókhoz, hangsúlyozva a természetes felhasználói élményt.
Ezzel szemben a generatív MI az eredeti és kreatív tartalom közvetlen felhasználói interakció nélküli generálására összpontosít. Egyirányú tartalomgenerálási stílust mutat, és kevésbé támaszkodik a társalgási adatokra, szélesebb bemeneti tartományt figyelembe véve. A generatív MI-ból hiányzik a kontextuális megértés, a hangsúlyt a statisztikai mintákra helyezi. Értékelési mérőszámai közé tartozik a perplexitás, a sokszínűség, az újszerűség és a kívánt kritériumokkal való összhang. A generatív MI korlátozott felhasználói interakciós rugalmasságot kínál az előre meghatározott minták miatt, és elsősorban offline működik, így kevésbé alkalmas valós idejű interakciókhoz. A generatív mesterséges intelligencia középpontjában a magas minőségű, kreatív tartalomgenerálás áll, és a képzés összetettsége viszonylag magas, gyakran nem felügyelt tanulási és finomhangolási technikákat foglal magában.
Szinergia az üzleti siker érdekében
Összességében a generatív mesterséges intelligencia és a társalgási mesterséges intelligencia különböző technológiák, melyek mindegyike sajátos erősségekkel és korlátokkal rendelkezik. Fontos tudomásul venni, hogy ezek a technológiák nem cserélhetők fel egyszerűen, mivel kiválasztásuk az egyedi igényektől és követelményektől függ. A generatív MI és a társalgási MI integrálásával viszont még nagyobb potenciál szabadulhat fel.
Rengeteg vállalat összpontosít ma az új technológia átvételére és a chatbotjaik generatív MI-chatbottá fejlesztésére, mely számos funkcionalitással rendelkezik. Például az Infobip webes chatbotja és a WhatsApp chatbotja, mindkettő a ChatGPT által működtetett, a generatív MI alkalmazások egyik kiemelkedő példájaként szolgál. Ezek a chatbotok lehetővé teszik az ügyfelek számára, hogy kényelmesen elérjék és megtalálják a szükséges információkat a termékdokumentációs portálon belül.
A ChatGPT társalgási MI-platformba történő integrálásával jelentősen javíthatjuk annak pontosságát, gördülékenységét, sokoldalúságát és általános felhasználói élményét. Ma már lehetőség van arra, hogy az OpenAI megoldását beépítsük a céges társalgási folyamatokba, hatékony, a társalgási MI-ból származó válaszokat adjunk, és az ügyfelek kérdéseire az ő szemszögükből válaszoljunk.
(Kiemelt kép: Unsplash+)
