カスタマーサービス: 課題は AI の使用方法を知ることです。幻覚はありません。.

以前は、注目の中心はテクノロジー自体、そのモデル、アルゴリズム、技術的精度でした。現在、競争上の差異は、テクノロジーで何が行われるか、つまり、戦略とビジネスの目的に沿って実装されるかどうかを知るためのランダムな実験ではなくなりました。.

近年、特に AI モデルの進歩により、最先端のテクノロジーが企業や政府機関のさまざまなプロファイルに広くアクセスできるようになりました。今日では、AI を通じて事前にトレーニングされた大規模なモデルを使用して特定のタスクを実行し、計画の不安定さを阻止できる結果を得ることができます。.

競争上の差異はもはやテクノロジーへのアクセスではなく、それをビジネスにインテリジェントに適用できることです。.

会話型 AI は、上手に話すことで価値を生み出すのではなく、実際の問題を解決し、顧客の状況を理解し、企業戦略と統合することで価値を生み出します。.

実証済みの例では、顧客と話すことはユーザーが望むものにできるだけ近いことができることを示しています。私たちは友人に、食品業界、特に食肉市場の仮想エージェントと話すように依頼しました。.

彼の最近の健康診断を所有して、彼は前糖尿病の人にとってどのような肉が理想的であるかを尋ねます 彼は質問の種類を考慮して答えを期待していませんでした しかし、エージェントは彼女が懸念を理解していると説明しましたが、彼女は医学的または栄養学的前糖尿病について医師または栄養士と話すのが良いです。.

しかし、彼女は次のような肉の赤身の切り身を示しました フィレミニョン e アヒルの子, 、およびより軽い準備モードを提案しました。.

これが会話型 AI の新しい現実です。つまり、その範囲に関連するトピックについて話すことができるということです。これは、プロジェクトがブランドとの会話で顧客の期待のすべてのニュアンスを考慮した場合にのみ可能です。.

このモデルでは、次のことが考慮されました:

''単に質問に答えるのではなく、ニーズを予測するAIエージェントを持つ;
^^^^^堅牢で正確な知識ベースからの回答をextualize;
顧客履歴コンテキスト; で応答を提供します;
効率的な会話フローによる内部プロセスの自動化.

テクノロジーは依然として重要です

商品にはなり得ない その利用はビジネス目標と整合しなければならず、会話型AIは顧客の期待に結びつけられなければならない 適切なモデルがなければ実行は失敗する可能性がある しかし、技術的基盤が弱いと、ソリューションは機能せず、顧客はブランドとの会話のためにすぐには戻ってこない。.

Conversational AIの成功のために考慮しなければならない側面

私たちは、企業の実行と戦略が困難であり、多くの企業が依然として明確なユースケースの定義、データガバナンス、成功指標、そしてこの新しい現実への組織の文化的適応に迷っていることを知っています。.

テクノロジーは無限の多様な用途への扉を開きました。しかし、今日では「プロジェクトの目的を満たす効率的なモデルとそれをどのように使用するかが差別化されています。真の価値は、実際の影響に焦点を当てて計画と実行することです。方法論、ビジョン、戦略的調整が必要なもの」です。.

ルイス タルデッリ の é CEO Getbots.