اليوم، لا يفضل الناس التواصل الفوري فحسب؛ يتوقعون ذلك. يقود الذكاء الاصطناعي التحادثي (AI) مهمة كسر الحواجز بين الشركات وجمهورها. تتيح هذه الفئة من الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين، عمليات تبادل سلسة وشخصية تشبه تلك التي يقوم بها الإنسان.

ما وراء فقاعة الدردشة المبسطة للذكاء الاصطناعي التحادثي، يكمن مزيج معقد من التقنيات، مع معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية) تحتل مركز الصدارة. تقوم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بترجمة كلمات المستخدم إلى إجراءات الآلة، مما يمكّن الآلات من فهم استفسارات العملاء والرد عليها بدقة. يعمل هذا الأساس المتطور على دفع الذكاء الاصطناعي للمحادثة من مفهوم مستقبلي إلى حل عملي.

تعمل العديد من العمليات الفرعية للغة الطبيعية ضمن البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بشكل تعاوني لإنشاء الذكاء الاصطناعي للمحادثة. على سبيل المثال، فهم اللغة الطبيعية (NLU) تركز على الفهم، وتمكين الأنظمة من فهم السياق والمشاعر والنية وراء رسائل المستخدم. يمكن للمؤسسات استخدام NLU لتقديم تجارب مخصصة لمستخدميها على نطاق واسع وتلبية احتياجات العملاء دون تدخل بشري.

ويكمل توليد اللغة الطبيعية (NLG) ذلك من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من توليد استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية. تسمح NLG لروبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بتقديم إجابات ذات صلة وجذابة وطبيعية. أدى ظهور NLG إلى تحسين جودة أدوات خدمة العملاء الآلية بشكل كبير، مما جعل التفاعلات أكثر متعة للمستخدمين، وتقليل الاعتماد على الوكلاء البشريين في الاستفسارات الروتينية.

تعلم الآلة (ML) و التعلم العميق (DL) تشكل الأساس لتطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثة. تفهم خوارزميات ML اللغة في العمليات الفرعية لـ NLU وتولد لغة بشرية ضمن العمليات الفرعية لـ NLG. بالإضافة إلى ذلك، تعمل تقنيات التعلم الآلي على تشغيل مهام مثل التعرف على الكلام وتصنيف النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات. تعتبر هذه الأمور ضرورية لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة من فهم استفسارات المستخدم ونواياه، وإنشاء الاستجابات المناسبة.

DL، وهي مجموعة فرعية من ML، تتفوق في فهم السياق وتوليد استجابات شبيهة بالإنسان. يمكن لنماذج DL أن تتحسن بمرور الوقت من خلال المزيد من التدريب والتعرض لمزيد من البيانات. عندما يرسل المستخدم رسالة، يستخدم النظام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل المدخلات وفهمها، غالبًا باستخدام نماذج DL لفهم الفروق الدقيقة والهدف.

تتكامل التحليلات التنبؤية مع البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الآلي (ML) والتعلم التعلم (DL) لتعزيز قدرات اتخاذ القرار واستخراج الرؤى واستخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالسلوك والتفضيلات والاتجاهات المستقبلية. تقع ML وDL في قلب التحليلات التنبؤية، مما يمكّن النماذج من التعلم من البيانات وتحديد الأنماط والتنبؤ بالأحداث المستقبلية.

تمكن هذه التقنيات الأنظمة من التفاعل والتعلم من التفاعلات والتكيف وتصبح أكثر كفاءة. تستفيد المؤسسات عبر الصناعات بشكل متزايد من الأتمتة المتطورة التي تتعامل بشكل أفضل مع الاستعلامات المعقدة وتتنبأ باحتياجات المستخدم. في الذكاء الاصطناعي للمحادثة، يُترجم هذا إلى قدرة المؤسسات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات تتماشى مع توقعات العملاء وحالة السوق.

يمثل الذكاء الاصطناعي للمحادثة أكثر من مجرد تقدم في تطبيقات المراسلة الآلية أو التطبيقات الصوتية. إنه يدل على تحول في التفاعل البشري الرقمي، ويقدم للمؤسسات طرقًا مبتكرة للتفاعل مع جمهورها، وتحسين العمليات، وزيادة تخصيص تجربة عملائها.

قيمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة

وفقًا أبحاث السوق المتحالفة (الرابط موجود خارج IBM.com)، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى 32.6 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. ويعكس اتجاه النمو هذا الإثارة المتزايدة حول تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للمحادثة، خاصة في مشهد الأعمال اليوم، حيث أصبحت خدمة العملاء أكثر أهمية من أي وقت مضى. بعد كل شيء، يوفر الذكاء الاصطناعي للمحادثة بوابة دائمة للمشاركة عبر مختلف المجالات والقنوات في عالم الأعمال العالمي الذي يعمل على مدار 24 ساعة.

في الموارد البشرية (HR)، تتعامل التكنولوجيا بكفاءة مع الاستفسارات الروتينية وتشارك في المحادثة. في خدمة العملاء، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة تحديد المشكلات التي تتجاوز نطاقها وإعادة توجيه العملاء إلى موظفي مركز الاتصال المباشر في الوقت الفعلي، مما يسمح للوكلاء البشريين بالتركيز فقط على تفاعلات العملاء الأكثر تعقيدًا. عند دمج التعرف على الكلام وتحليل المشاعر وإدارة الحوار، يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثة الاستجابة بشكل أكثر دقة لاحتياجات العملاء. 

التمييز بين روبوتات الدردشة والذكاء الاصطناعي التحادثي والمساعدين الافتراضيين 

AI chatbots و  مساعدين افتراضيين تمثل نوعين متميزين من الذكاء الاصطناعي للمحادثة. إن روبوتات الدردشة التقليدية، التي تعتمد في الغالب على القواعد وتقتصر على نصوصها البرمجية، تحد من قدرتها على التعامل مع المهام بما يتجاوز المعلمات المحددة مسبقًا. بالإضافة إلى ذلك، فإن اعتمادهم على واجهة الدردشة والبنية القائمة على القائمة يعيقهم عن تقديم استجابات مفيدة لاستفسارات وطلبات العملاء الفريدة. 

هناك نوعان رئيسيان من روبوتات الدردشة: 

1. روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي: استخدم التقنيات المتقدمة لمعالجة الاستفسارات الأساسية بكفاءة، مما يوفر الوقت ويعزز كفاءة خدمة العملاء. 
2. روبوتات المحادثة المستندة إلى القواعد: تُعرف أيضًا باسم الروبوتات المستندة إلى شجرة القرار أو البرامج النصية، وهي تتبع بروتوكولات مبرمجة مسبقًا وتولد استجابات بناءً على قواعد محددة مسبقًا. وهي مثالية للتعامل مع الاستعلامات المتكررة والمباشرة، وهي مناسبة بشكل أفضل للشركات التي لديها متطلبات أبسط لتفاعل العملاء. 

في المقابل، المساعد الافتراضي هو برنامج متطور يفهم الأوامر الصوتية باللغة الطبيعية وينفذ المهام للمستخدم. تشمل الأمثلة المعروفة للمساعدين الافتراضيين Apple’s Siri وAmazon Alexa وGoogle Assistant، والتي تستخدم في المقام الأول للمساعدة الشخصية، والتشغيل الآلي للمنزل، وتقديم المعلومات أو الخدمات الخاصة بالمستخدم. في حين يمكن للمؤسسات دمج الذكاء الاصطناعي للمحادثة في العديد من الأنظمة، مثل روبوتات دعم العملاء أو الوكلاء الافتراضيين للشركات، يتم استخدام المساعدين الافتراضيين عادةً لتقديم مساعدة ومعلومات مخصصة للمستخدمين الفرديين.

ما الذي يجعل المحادثة جيدة بالذكاء الاصطناعي؟

يؤدي الجمع بين ML وNLP إلى تحويل الذكاء الاصطناعي للمحادثة من آلة بسيطة للإجابة على الأسئلة إلى برنامج قادر على إشراك البشر بشكل أعمق وحل المشكلات. تعمل خوارزميات تعلم الآلة المتطورة على دفع الذكاء الكامن وراء الذكاء الاصطناعي للمحادثة، مما يمكنها من التعلم وتعزيز قدراتها من خلال التجربة. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل الأنماط في البيانات، والتكيف مع المدخلات الجديدة، وتحسين استجاباتها بمرور الوقت، مما يجعل التفاعلات مع المستخدمين أكثر مرونة وطبيعية. 

تعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الرقمي (DL) جزءًا لا يتجزأ من منصات الذكاء الاصطناعي للمحادثة، حيث يلعب كل منهما دورًا فريدًا في معالجة وفهم اللغة البشرية. تركز البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تفسير تعقيدات اللغة، مثل بناء الجملة والدلالات، ودقة الحوار البشري. فهو يزود الذكاء الاصطناعي للمحادثة بالقدرة على فهم القصد من وراء مدخلات المستخدم واكتشاف الفروق الدقيقة في اللهجة، مما يتيح استجابات ذات صلة بالسياق ومصاغة بشكل مناسب.

تعزز التعلم عن بعد هذه العملية من خلال تمكين النماذج من التعلم من كميات هائلة من البيانات، ومحاكاة كيفية فهم البشر للغة وتوليدها. يتيح هذا التآزر بين البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم عن بعد (DL) للذكاء الاصطناعي التحادثي إنشاء محادثات شبيهة بالإنسان بشكل ملحوظ من خلال تكرار تعقيد وتنوع اللغة البشرية بدقة.

يمتد تكامل هذه التقنيات إلى ما هو أبعد من التواصل التفاعلي. يستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة رؤى من التفاعلات السابقة للتنبؤ باحتياجات المستخدم وتفضيلاته. تتيح هذه القدرة التنبؤية للنظام الرد مباشرة على الاستفسارات وبدء المحادثات بشكل استباقي أو اقتراح المعلومات ذات الصلة أو تقديم المشورة قبل أن يطلب المستخدم ذلك صراحة. على سبيل المثال، قد تستفسر فقاعة الدردشة عما إذا كان المستخدم يحتاج إلى المساعدة أثناء تصفح قسم الأسئلة الشائعة (FAQs) على موقع الويب الخاص بالعلامة التجارية. تمثل هذه التفاعلات الاستباقية تحولًا من مجرد أنظمة تفاعلية إلى أنظمة مساعدة ذكية تتوقع احتياجات المستخدم وتلبيها.

الاستخدامات الشائعة في الصناعة في العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي التحادثي 

لا يوجد نقص في أمثلة الذكاء الاصطناعي للمحادثة. إن انتشاره في كل مكان هو شهادة على فعاليته، وقد أدى تعدد استخداماته إلى تغيير كيفية عمل المجالات التالية يوميًا إلى الأبد:

1. خدمة العملاء:

يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة على تحسين روبوتات الدردشة لخدمة العملاء في الخط الأمامي لتفاعلات العملاء، مما يحقق وفورات كبيرة في التكاليف ويعزز مشاركة العملاء. تقوم الشركات بدمج حلول الذكاء الاصطناعي للمحادثة في مراكز الاتصال وبوابات دعم العملاء الخاصة بها.

يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة على تحسين خيارات الخدمة الذاتية للعملاء بشكل مباشر، مما يؤدي إلى تجربة دعم أكثر تخصيصًا وكفاءة. فهو يقلل بشكل كبير من أوقات الانتظار المرتبطة عادةً بمراكز الاتصال التقليدية من خلال توفير استجابات فورية. تعمل قدرة التكنولوجيا على التكيف والتعلم من التفاعلات على تحسين مقاييس دعم العملاء، بما في ذلك وقت الاستجابة ودقة المعلومات المقدمة ورضا العملاء وكفاءة حل المشكلات. يمكن لهذه الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إدارة رحلة العميل بدءًا من الاستفسارات الروتينية وحتى معالجة المهام الأكثر تعقيدًا وحساسة للبيانات. 

من خلال التحليل السريع لاستفسارات العملاء، يمكن للذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة وتقديم استجابات دقيقة ومناسبة، مما يساعد على ضمان حصول العملاء على المعلومات ذات الصلة وعدم اضطرار الوكلاء إلى قضاء الوقت في المهام الروتينية. إذا تجاوز الاستعلام قدرات الروبوت، فيمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه توجيه المشكلة إلى الوكلاء المباشرين المجهزين بشكل أفضل للتعامل مع تفاعلات العملاء المعقدة والدقيقة.

إن دمج أدوات الذكاء الاصطناعي للمحادثة في أنظمة إدارة علاقات العملاء يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستفادة من تاريخ العميل وتقديم نصائح وحلول مخصصة فريدة لكل عميل. توفر روبوتات الذكاء الاصطناعي خدمة على مدار الساعة، مما يساعد على ضمان حصول استفسارات العملاء على الاهتمام في أي وقت، بغض النظر عن الحجم الكبير أو أوقات الذروة للمكالمات؛ خدمة العملاء لا تعاني.

2. التسويق والمبيعات:

أصبح الذكاء الاصطناعي للمحادثة أداة لا تقدر بثمن لجمع البيانات. إنه يساعد العملاء ويجمع بيانات العملاء المهمة أثناء التفاعلات لتحويل العملاء المحتملين إلى عملاء نشطين. يمكن استخدام هذه البيانات لفهم تفضيلات العملاء بشكل أفضل وتصميم استراتيجيات التسويق وفقًا لذلك. فهو يساعد الشركات في جمع وتحليل البيانات لاتخاذ القرارات الاستراتيجية. يوفر تقييم مشاعر العملاء وتحديد طلبات المستخدمين الشائعة وجمع تعليقات العملاء رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.  

3. الموارد البشرية والعمليات الداخلية:

تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة على تبسيط عمليات الموارد البشرية من خلال معالجة الأسئلة الشائعة بسرعة، وتسهيل عملية تأهيل الموظفين بشكل سلس وشخصي، وتعزيز برامج تدريب الموظفين. كما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة إدارة وتصنيف تذاكر الدعم، وترتيب أولوياتها بناءً على مدى إلحاحها وملاءمتها.

4. البيع بالتجزئة:

يمكن للعملاء إدارة تجربة التسوق الخاصة بهم بالكامل عبر الإنترنت — بدءًا من تقديم الطلبات وحتى التعامل مع الشحن والتغييرات والإلغاءات والإرجاعات وحتى الوصول إلى دعم العملاء — كل ذلك دون تدخل بشري. في النهاية، تعمل هذه المنصات على تحسين إدارة المخزون وتتبع المخزون لمساعدة تجار التجزئة في الحفاظ على توازن المخزون الأمثل. 

عندما تتفاعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة مع العملاء، فإنها تجمع أيضًا البيانات التي توفر رؤى قيمة حول هؤلاء العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العملاء في العثور على العناصر وشرائها بسرعة، وغالبًا ما يكون ذلك من خلال اقتراحات مصممة خصيصًا لتفضيلاتهم وسلوكهم السابق. يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة التسوق ويؤثر بشكل إيجابي على مشاركة العملاء والاحتفاظ بهم ومعدلات التحويل. في التجارة الإلكترونية، يمكن لهذه الإمكانية أن تقلل بشكل كبير من التخلي عن عربة التسوق من خلال مساعدة العملاء على اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة.

5. الخدمات المصرفية والمالية:

تعمل الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على جعل الخدمات المصرفية أكثر سهولة وأمانًا، بدءًا من مساعدة العملاء في المعاملات الروتينية وحتى تقديم المشورة المالية والكشف الفوري عن الاحتيال.

6. وسائل التواصل الاجتماعي:

يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثة إشراك المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الفعلي من خلال مساعدي الذكاء الاصطناعي، أو الرد على التعليقات، أو التفاعل في الرسائل المباشرة. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستخدم وتفاعلاته لتقديم توصيات أو محتوى أو استجابات مخصصة للمنتج تتوافق مع تفضيلات المستخدم وسلوكه السابق. تجمع أدوات الذكاء الاصطناعي البيانات من حملات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحلل أدائها، وتجميع الأفكار لمساعدة العلامات التجارية على فهم فعالية حملاتها، ومستويات مشاركة الجمهور، وكيف يمكنها تحسين الاستراتيجيات المستقبلية. 

7. متعددة الأغراض:

تعرض تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT وGemini (المعروفة سابقًا باسم Bard) تنوع الذكاء الاصطناعي للمحادثة. في هذه الأنظمة، يتدرب الذكاء الاصطناعي للمحادثة على مجموعات بيانات ضخمة تُعرف باسم نماذج اللغة الكبيرة، مما يسمح لها بإنشاء محتوى، واسترجاع معلومات محددة، وترجمة اللغات، وتقديم رؤى لحل المشكلات للمشكلات المعقدة.

ويحقق الذكاء الاصطناعي للمحادثة أيضًا خطوات كبيرة في صناعات أخرى مثل التعليم والتأمين والسفر. وفي هذه القطاعات، تعمل التكنولوجيا على تعزيز مشاركة المستخدمين، وتبسيط تقديم الخدمات، وتحسين الكفاءة التشغيلية. كما يوفر دمج الذكاء الاصطناعي للمحادثة في إنترنت الأشياء (IoT) إمكانيات واسعة، مما يتيح بيئات أكثر ذكاءً وتفاعلية من خلال الاتصال السلس بين الأجهزة المتصلة.

أفضل الممارسات لتطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة في عملك 

يوفر دمج الذكاء الاصطناعي للمحادثة في عملك نهجًا موثوقًا به لتعزيز تفاعلات العملاء وتبسيط العمليات. يكمن مفتاح النشر الناجح في تنفيذ العملية بشكل استراتيجي ومدروس.

• عند تطبيق الذكاء الاصطناعي للمحادثة في عملك، يعد التركيز على حالة الاستخدام التي تتوافق بشكل أفضل مع احتياجات مؤسستك وتعالج مشكلة معينة بشكل فعال أمرًا بالغ الأهمية. يساعد تحديد حالة الاستخدام المناسبة على ضمان أن مبادرة الذكاء الاصطناعي التحادثية الخاصة بك تضيف قيمة ملموسة إلى عمليات عملك أو تجربة العملاء. 
• يعد استكشاف أنواع مختلفة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة وفهم كيفية ملاءمتها لنموذج عملك أمرًا حيويًا في المراحل المبكرة. تعتبر هذه الخطوة ضرورية لمواءمة قدرات الذكاء الاصطناعي مع أهداف عملك. 
• يؤدي تحديد أولويات مقاييس التتبع إلى قياس مدى نجاح التنفيذ بدقة. يمكن أن توفر مؤشرات الأداء الرئيسية مثل مشاركة المستخدم ومعدل الدقة ورضا العملاء رؤى حول فعالية حل الذكاء الاصطناعي. 
• تعد البيانات النظيفة أمرًا أساسيًا لتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تؤثر جودة البيانات التي يتم إدخالها في نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك بشكل مباشر على التعلم والدقة. إن المساعدة في التأكد من أن البيانات ذات صلة وشاملة وخالية من التحيز أمر بالغ الأهمية للتدريب العملي على الذكاء الاصطناعي. 
• التدريب على الذكاء الاصطناعي هو عملية مستمرة. يساعد تحديث الذكاء الاصطناعي بانتظام ببيانات وملاحظات جديدة على تحسين استجاباته وتحسين قدراته التفاعلية. يعد هذا التدريب المستمر ضروريًا للحفاظ على أهمية الذكاء الاصطناعي وفعاليته. 
• يعد اختبار نظام الذكاء الاصطناعي بدقة قبل النشر الكامل أمرًا بالغ الأهمية. تساعد هذه الخطوة في تحديد أي مشكلات أو مجالات للتحسين وتساعد على ضمان عمل الذكاء الاصطناعي على النحو المنشود. 
• إن إشراك المنظمة في عملية التنفيذ، بما في ذلك تدريب الموظفين ومواءمة مبادرة الذكاء الاصطناعي مع العمليات التجارية، يساعد على ضمان الدعم التنظيمي لمشروع الذكاء الاصطناعي. 
• عندما تختار النظام الأساسي المناسب للذكاء الاصطناعي للمحادثة، تأكد من أن اختيارك قابل للتطوير وآمن ومتوافق مع الأنظمة الحالية. ويجب أن يوفر أيضًا الأدوات والدعم اللازمين لتطوير حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك وصيانته. 
• أخيرًا، يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي للمحادثة على المدى الطويل على الدعم الأساسي لمرحلة ما بعد الإنتاج. يتضمن هذا الدعم الصيانة والتحديث واستكشاف الأخطاء وإصلاحها بانتظام للمساعدة في ضمان عمل الذكاء الاصطناعي بفعالية وتطوره مع احتياجات عملك. 

مستقبل الذكاء الاصطناعي للمحادثة 

واستنادا إلى الاتجاهات الحالية والتقدم التكنولوجي، يمكننا أن نتوقع العديد من التطورات في السنوات الخمس المقبلة: 

1. تعزيز فهم اللغة الطبيعية: يمكننا أن نتوقع تحسينات كبيرة في فهم ومعالجة اللغة الطبيعية، مما يؤدي إلى تفاعلات أكثر دقة ووعيًا بالسياق. سوف يجعل الذكاء الاصطناعي المحادثات غير قابلة للتمييز بشكل متزايد عن تلك التي تجري مع البشر. 
2. اضافة الطابع الشخصي: من المرجح أن يرتفع الذكاء الاصطناعي للمحادثة في قدرات التخصيص. وباستخدام تحليلات البيانات والتعلم الآلي، ستوفر هذه الأنظمة تجارب فردية للغاية، ومصممة استجابات بناءً على تفاعلات المستخدم السابقة وتفضيلاته وأنماط سلوكه. 
3. زيادة التكامل والتواجد في كل مكان: سوف يندمج الذكاء الاصطناعي للمحادثة بسلاسة أكبر في حياتنا اليومية. وسيكون وجودها واسع النطاق، مما يجعل التفاعل مع التكنولوجيا أكثر طبيعية وبديهية، من المنازل والسيارات الذكية إلى الخدمات العامة والرعاية الصحية.
4. التقدم في تكنولوجيا الصوت: سوف يتقدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة الصوتية بشكل ملحوظ. ستؤدي التحسينات في التعرف على الكلام وتوليده إلى تفاعلات صوتية أكثر مرونة ودقة، مما يؤدي إلى توسيع استخدام المساعدين الصوتيين في مجالات متنوعة. 
5. الذكاء العاطفي: الحدود التالية للذكاء الاصطناعي التحادثي تتضمن تطوير الذكاء العاطفي. من المرجح أن تتحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف المشاعر البشرية والاستجابة لها بشكل مناسب، مما يجعل التفاعلات أكثر تعاطفاً وجاذبية. 
6. التوسع في تطبيقات الأعمال: في عالم الأعمال، سيلعب الذكاء الاصطناعي للمحادثة دورًا حاسمًا في مختلف قطاعات الأعمال مثل خدمة العملاء والمبيعات والتسويق والموارد البشرية. إن قدرتها على أتمتة وتعزيز تفاعلات العملاء وجمع الأفكار ودعم اتخاذ القرار ستجعل منها أداة عمل لا غنى عنها. 
7. الاعتبارات الأخلاقية والخصوصية: نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي للمحادثة أصبح أكثر تقدمًا وانتشارًا، ستصبح المخاوف الأخلاقية والخصوصية أكثر بروزًا. ومن المرجح أن يؤدي هذا إلى زيادة التنظيم وتطوير المبادئ التوجيهية الأخلاقية لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي. 
8. قدرات متعددة اللغات والثقافات: سيعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثة على تحسين قدرته على التفاعل بلغات متعددة والتكيف مع السياقات الثقافية، مما يجعل هذه الأنظمة أكثر سهولة في الوصول إليها وأكثر عملية على مستوى العالم. 
9. تطبيقات الرعاية الصحية: في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي للمحادثة دورًا حاسمًا في التشخيص ورعاية المرضى والصحة العقلية والطب الشخصي، حيث يقدم الدعم والمعلومات للمرضى ومقدمي الرعاية الصحية. 
10. الأدوات التعليمية والتدريبية: سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة على نطاق واسع في تجارب التعلم التعليمية والدروس الخصوصية والتدريب. إن قدرتها على التكيف مع أساليب التعلم الفردية وسرعتها يمكن أن تحدث ثورة في المنهجيات التعليمية. 

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي للمحادثة، ظهرت العديد من الاتجاهات الرئيسية التي تعد بتعزيز كيفية تفاعل هذه التقنيات مع المستخدمين ودمجها في حياتنا اليومية بشكل كبير.

• تحسين البرمجة اللغوية العصبية: تتيح التطورات في تقنيات البرمجة اللغوية العصبية مثل تحليل المشاعر والكشف عن السخرية للذكاء الاصطناعي التحادثي أن يفهم بشكل أفضل النوايا والعواطف الكامنة وراء مدخلات المستخدم، مما يؤدي إلى تفاعلات أكثر طبيعية وجاذبية. 

• التكامل عبر الوسائط: إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي للمحادثة والتقنيات الأخرى مثل رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصوت سيسهل تفاعلات أكثر ثراءً وأكثر تخصيصًا. تخيل مساعدًا افتراضيًا يمكنه فهم الأشياء الموجودة في غرفتك ودمجها في استجاباته أو ضبط لهجته بناءً على حالتك العاطفية.

• أقسام الذكاء الاصطناعي الداخلية: مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي، يرتفع سعر السحابة. تعمل العديد من المؤسسات على جلب قدرات الذكاء الاصطناعي داخل الشركة لإدارة التكاليف واكتساب المرونة، بدلاً من الاعتماد فقط على موفري الخدمات السحابية للتعامل مع معظم أحمال الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي للمحادثة. قد تكرس بعض الأقسام نفسها للبحث والتطوير، بينما قد يركز البعض الآخر على تطبيق الذكاء الاصطناعي على مشاكل عمل محددة.

- تطور الاحتياجات والتوقعات المجتمعية 

يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي للمحادثة بسرعة، مدفوعًا بالعوامل الرئيسية التي تشكل تطوره واعتماده في المستقبل:

• تزايد الطلب على مساعدي الذكاء الاصطناعي: نظرًا لأننا نعتمد بشكل متزايد على التكنولوجيا في حياتنا اليومية، فإن الطلب على المساعدين الأذكياء القادرين على التعامل مع مختلف المهام والمحادثات سوف يستمر في النمو. 
• التركيز على تجربة المستخدم: سيعطي المطورون الأولوية لإنشاء الذكاء الاصطناعي الذي لا يعمل بشكل جيد فحسب، بل يوفر أيضًا تجربة تفاعلية ممتعة. وقد يتضمن ذلك دمج الفكاهة والتعاطف والإبداع في شخصيات الذكاء الاصطناعي. 
• الاعتبارات الاخلاقية: ومع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي، سيكون هناك تركيز أكبر على تطوير المبادئ التوجيهية الأخلاقية والمساعدة في ضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي التحادثي. 

ومع ذلك، هناك أيضًا تحديات وقيود محتملة يجب مراعاتها: 

• تحيز البيانات: تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات المقدمة من البشر، والتي يمكن أن تكون متحيزة بطرق مختلفة. يعد ضمان العدالة والشمولية في الذكاء الاصطناعي للمحادثة أمرًا بالغ الأهمية. 
• الشرح والثقة: إن فهم كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مخرجاتها سيؤدي إلى بناء الثقة في قدراتها. 
• السلامة والأمن: تعتبر التدابير الأمنية القوية ضرورية لمنع الجهات الخبيثة من التلاعب بأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة أو المساس بها.

بينما تتنقل المؤسسات عبر التعقيدات والفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي للمحادثة، لا يمكنها المبالغة في أهمية اختيار منصة قوية وذكية. تحتاج الشركات إلى حل متطور وقابل للتطوير لتعزيز مشاركة العملاء وتبسيط العمليات. اكتشف كيف يمكن لـ IBM watsonx™ Assistant الارتقاء بإستراتيجية الذكاء الاصطناعي للمحادثة الخاصة بك واتخاذ الخطوة الأولى نحو إحداث ثورة في تجربة خدمة العملاء الخاصة بك.

تجربة قوة مساعد Watsonx