Samtale AI

3 Hindringer for utviklingen av konversasjonell AI

Takket være pågående fremskritt innen kunstig intelligens og maskinlæring, kan datamaskiner utføre et økende antall kognitive oppgaver. Som et resultat er bedrifter i stand til å stole på maskiner for kritiske funksjoner som en gang var umulig å automatisere. Spesielt har fremveksten av konversasjons-AI-plattformer som chatbots og virtuelle kognitive agenter gitt organisasjoner i et bredt spekter av bransjer muligheten til å forbedre kundestøtten og HR-aktiviteter – og disse plattformene blir bare smartere.

Interessen for konversasjons-AI skjøt i været i 2020, og det samme gjorde bedriftens investeringer i maskinlæringsplattformer. Dette var i stor grad på grunn av COVID-19-pandemien, som tvang selskaper i nesten alle sektorer til å finne måter å gjøre mer med mindre. Den plutselige økningen i kundehenvendelser mottatt av banker, forhandlere og flyselskaper, avslørte for eksempel begrensningene til menneskelige kundestøtteteam og det presserende behovet for automatiserte funksjoner. Dessuten har pandemien endret forventningene våre som forbrukere, og økt etterspørselen etter digital-first-kundeopplevelser.

Så hvor er vi nå?

Så hvor er Shaip nå? En Salesforce-undersøkelse utført før pandemien avslørte at 62% av forbrukerne var åpne for bedrifter som integrerte AI i kundeinteraksjoner. Denne prosentandelen har sannsynligvis økt, i likhet med mulighetene til AI-plattformer. For at samtaler AI virkelig skal bli allestedsnærværende som et verktøy for kundeengasjement, må noen hindringer fremdeles overvinnes:

  1. Å oppdage følelser:

    For det første er de fleste plattformer fremdeles relativt lite sofistikerte når det gjelder å oppdage følelser. Menneskelig kommunikasjon avhenger like mye av følelser som språk, og en endring i tonen kan endre betydningen av muntlig eller skriftlig dialog. For å trene datamaskiner til å oppdage subtile kontekstuelle signaler, trenger produktteam data som inneholder mange forskjellige menneskelige stemmer. Å finne alle disse dataene er ingen liten utfordring.

  2. Lære nye språk:

    De fleste av verdens befolkning snakker ikke engelsk. Globale organisasjoner som håper å bruke konversasjons-AI for å samhandle med kunder utenfor USA, trenger plattformer som forstår ikke bare forskjellige språk, men også forskjellige regionale dialekter og kulturelle forskjeller. Igjen, dette vil kreve store mengder flerspråklig tale- og lyddata fra forskjellige samfunn og et bredt spekter av situasjoner (f.eks. TED-foredrag, debatter, telefonsamtaler, monologer, osv.), og at data må dekke en rekke emner .

  3. Identifiser den rette stemmen:

    Å trene opp AI for å oppdage en enkelt høyttaler blant en rekke stemmer er en annen utfordring, en som sannsynligvis er kjent for alle med en smarthøyttaler i hjemmet som Google Home eller Amazons Alexa. I en overfylt stue kan disse plattformene svare på kommandoer som ikke er ment for dem, eller de kan være ute av stand til å skille kommandoer over flere samtaler. Dette skaper vanligvis mindre frustrasjon og kanskje litt komisk lettelse, men når forretningstransaksjoner som involverer sensitiv kundedata utføres via talekommandoer, er det avgjørende at AI ikke forvirrer brukerkontoer.

La oss diskutere AI Training Data-kravet i dag.

Til tross for disse hindringene, har samtale-AI et enormt potensial for virksomheter av alle slag. Shaip er her for å hjelpe deg med å låse opp det potensialet, og det hele starter med data. Vi kan gi produktteam timer med transkriberte, kommenterte lyddata på mer enn 50 språk. Ved å bruke vår proprietære datainnsamlingsapp er vi i stand til å strømlinjeforme distribusjonen av datainnsamlingsoppgaver til globale team av erfarne datainnsamlere. App-grensesnittet lar leverandører av datainnsamling og merknader enkelt se sine tildelte innsamlingsoppgaver, gjennomgå detaljerte prosjektretningslinjer inkludert prøver, og raskt sende inn og laste opp data for godkjenning av prosjektrevisorer.

Brukes i forbindelse med ShaipCloud-plattformen, er appen vår bare ett av mange verktøy som utstyrer oss til å kilde, transkribere og kommentere data i praktisk talt alle skalaer som trengs for å trene sofistikerte algoritmer for bruk i virkelige kundeinteraksjoner. Vil du lære hva annet som gjør oss til ledere innen konversasjons-AI? Ta kontakt, og la oss få AI i tale.

Sosial Share