Tegenwoordig geven mensen niet alleen de voorkeur aan directe communicatie; ze verwachten het. Conversationele kunstmatige intelligentie (AI) loopt voorop bij het slechten van barrières tussen bedrijven en hun doelgroepen. Deze klasse van AI-gebaseerde tools, waaronder chatbots en virtuele assistenten, maakt naadloze, mensachtige en gepersonaliseerde uitwisselingen mogelijk.

Naast de simplistische chatbubbel van conversationele AI ligt een complexe mix van technologieën natuurlijke taalverwerking (NLP) staat centraal. NLP vertaalt de woorden van de gebruiker in machinehandelingen, waardoor machines vragen van klanten nauwkeurig kunnen begrijpen en erop kunnen reageren. Deze geavanceerde basis stuwt conversationele AI van een futuristisch concept naar een praktische oplossing.

Verschillende natuurlijke taalsubprocessen binnen NLP werken samen om conversatie-AI te creëren. Bijvoorbeeld, begrip van de natuurlijke taal (NLU) richt zich op begrip, waardoor systemen de context, het sentiment en de intentie achter gebruikersberichten kunnen begrijpen. Bedrijven kunnen NLU gebruiken om hun gebruikers op grote schaal gepersonaliseerde ervaringen te bieden en aan de behoeften van de klant te voldoen zonder menselijke tussenkomst.

Natuurlijke taalgeneratie (NLG) vult dit aan door AI in staat te stellen mensachtige reacties te genereren. Met NLG kunnen conversatie-AI-chatbots relevante, boeiende en natuurlijk klinkende antwoorden geven. De opkomst van NLG heeft de kwaliteit van geautomatiseerde klantenservicetools dramatisch verbeterd, waardoor interacties voor gebruikers aangenamer zijn geworden en de afhankelijkheid van menselijke agenten voor routinematige vragen is verminderd.

machine learning (ML) en diepgaand leren (DL) vormen de basis van de ontwikkeling van conversationele AI. ML-algoritmen begrijpen taal in de NLU-subprocessen en genereren menselijke taal binnen de NLG-subprocessen. Bovendien maken ML-technieken taken mogelijk zoals spraakherkenning, tekstclassificatie, sentimentanalyse en entiteitsherkenning. Deze zijn van cruciaal belang om conversatie-AI-systemen in staat te stellen de vragen en intenties van gebruikers te begrijpen en passende antwoorden te genereren.

DL, een subset van ML, blinkt uit in het begrijpen van de context en het genereren van mensachtige reacties. DL-modellen kunnen in de loop van de tijd verbeteren door verdere training en blootstelling aan meer gegevens. Wanneer een gebruiker een bericht verzendt, gebruikt het systeem NLP om de invoer te ontleden en te begrijpen, vaak door DL-modellen te gebruiken om de nuances en bedoelingen te begrijpen.

Voorspellende analyses kunnen worden geïntegreerd met NLP, ML en DL om de besluitvormingsmogelijkheden te verbeteren, inzichten te verkrijgen en historische gegevens te gebruiken om toekomstig gedrag, voorkeuren en trends te voorspellen. ML en DL vormen de kern van voorspellende analyses, waardoor modellen van gegevens kunnen leren, patronen kunnen identificeren en voorspellingen kunnen doen over toekomstige gebeurtenissen.

Deze technologieën zorgen ervoor dat systemen kunnen communiceren, van interacties kunnen leren, zich kunnen aanpassen en efficiënter kunnen worden. Organisaties in alle sectoren profiteren steeds meer van geavanceerde automatisering die complexe vragen beter afhandelt en gebruikersbehoeften voorspelt. Bij conversationele AI vertaalt dit zich in het vermogen van organisaties om datagestuurde beslissingen te nemen die aansluiten bij de verwachtingen van de klant en de toestand van de markt.

Conversationele AI vertegenwoordigt meer dan een vooruitgang in geautomatiseerde berichtenuitwisseling of spraakgestuurde applicaties. Het betekent een verschuiving in de mens-digitale interactie en biedt bedrijven innovatieve manieren om met hun publiek in contact te komen, hun activiteiten te optimaliseren en hun klantervaring verder te personaliseren.

De waarde van conversationele AI

Think Geallieerd marktonderzoek (link bevindt zich buiten IBM.com) zal de conversationele AI-markt in 32.6 naar verwachting 2030 miljard dollar bereiken. Deze groeitrend weerspiegelt de toenemende opwinding rond conversationele AI-technologie, vooral in het huidige zakelijke landschap, waar klantenservice belangrijker is dan ooit. Conversatie-AI biedt immers een altijd toegankelijk portaal voor betrokkenheid via verschillende domeinen en kanalen in een mondiale 24-uurs zakenwereld.

Op het gebied van Human Resources (HR) handelt de technologie routinevragen efficiënt af en gaat hij gesprekken aan. Op het gebied van de klantenservice kunnen conversatie-AI-apps problemen identificeren die buiten hun bereik vallen en klanten in realtime doorverwijzen naar live contactcenterpersoneel, waardoor menselijke agenten zich uitsluitend kunnen concentreren op complexere klantinteracties. Door spraakherkenning, sentimentanalyse en dialoogbeheer te integreren, kan conversationele AI nauwkeuriger reageren op de behoeften van klanten. 

Onderscheid maken tussen chatbots, conversationele AI en virtuele assistenten 

AI chatbots en virtuele assistenten vertegenwoordigen twee verschillende soorten conversationele AI. Traditionele chatbots, die voornamelijk op regels zijn gebaseerd en beperkt zijn tot hun scripts, beperken hun vermogen om taken uit te voeren die verder gaan dan vooraf gedefinieerde parameters. Bovendien verhindert hun afhankelijkheid van een chatinterface en een op menu's gebaseerde structuur hen om nuttige antwoorden te geven op unieke vragen en verzoeken van klanten. 

Er zijn twee hoofdtypen chatbots: 

1. AI-aangedreven chatbots: Gebruik geavanceerde technologieën om basisvragen efficiënt te beantwoorden, waardoor u tijd bespaart en de efficiëntie van de klantenservice verbetert. 
2. Op regels gebaseerde chatbots: Ze worden ook wel beslissingsboom- of scriptgestuurde bots genoemd en volgen voorgeprogrammeerde protocollen en genereren reacties op basis van vooraf gedefinieerde regels. Ze zijn optimaal voor het afhandelen van repetitieve, eenvoudige vragen en het meest geschikt voor bedrijven met eenvoudigere vereisten voor klantinteractie. 

Een virtuele assistent is daarentegen een geavanceerd programma dat spraakopdrachten in natuurlijke taal begrijpt en taken voor de gebruiker uitvoert. Bekende voorbeelden van virtuele assistenten zijn Apple's Siri, Amazon Alexa en Google Assistant, die vooral worden gebruikt voor persoonlijke assistentie, domotica en het leveren van gebruikersspecifieke informatie of diensten. Hoewel organisaties conversatie-AI kunnen integreren in tal van systemen, zoals klantondersteuningsbots of virtuele agenten voor bedrijven, worden virtuele assistenten doorgaans gebruikt om op maat gemaakte hulp en informatie aan individuele gebruikers te bieden.

Wat maakt een goede AI-gesprekspartner?

Door ML en NLP te combineren, transformeert conversationele AI van een eenvoudige vraag-antwoordmachine in een programma dat in staat is om mensen dieper te betrekken en problemen op te lossen. Geavanceerde ML-algoritmen zorgen voor de intelligentie achter conversationele AI, waardoor deze door ervaring kan leren en zijn mogelijkheden kan verbeteren. Deze algoritmen analyseren patronen in gegevens, passen zich aan nieuwe input aan en verfijnen hun reacties in de loop van de tijd, waardoor interacties met gebruikers vloeiender en natuurlijker worden. 

NLP en DL zijn integrale componenten van conversationele AI-platforms, waarbij elk een unieke rol speelt bij het verwerken en begrijpen van menselijke taal. NLP richt zich op het interpreteren van de fijne kneepjes van de taal, zoals syntaxis en semantiek, en de subtiliteiten van de menselijke dialoog. Het biedt conversatie-AI de mogelijkheid om de intentie achter gebruikersinvoer te begrijpen en nuances in de toon te detecteren, waardoor contextueel relevante en passend geformuleerde reacties mogelijk worden.

DL verbetert dit proces door modellen in staat te stellen te leren van enorme hoeveelheden gegevens, en na te bootsen hoe mensen taal begrijpen en genereren. Deze synergie tussen NLP en DL zorgt ervoor dat conversationele AI opmerkelijk mensachtige gesprekken kan genereren door de complexiteit en variabiliteit van menselijke taal nauwkeurig te repliceren.

De integratie van deze technologieën gaat verder dan reactieve communicatie. Conversationele AI maakt gebruik van inzichten uit eerdere interacties om de behoeften en voorkeuren van gebruikers te voorspellen. Dankzij dit voorspellende vermogen kan het systeem direct reageren op vragen en proactief gesprekken initiëren, relevante informatie voorstellen of advies geven voordat de gebruiker er expliciet om vraagt. Een chatballon kan bijvoorbeeld vragen of een gebruiker hulp nodig heeft tijdens het bladeren door de sectie met veelgestelde vragen (FAQ's) op de website van een merk. Deze proactieve interacties vertegenwoordigen een verschuiving van louter reactieve systemen naar intelligente assistenten die anticiperen op en tegemoetkomen aan de behoeften van gebruikers.

Populair gebruik van conversationele AI in de echte wereld 

Er is geen tekort aan voorbeelden van conversationele AI. De alomtegenwoordigheid ervan is een bewijs van de effectiviteit ervan, en de veelzijdigheid van de toepassing ervan heeft voor altijd de manier veranderd waarop de volgende domeinen dagelijks opereren:

1. Klantenservice:

Conversationele AI verbetert de chatbots van de klantenservice in de frontlinie van klantinteracties, waardoor aanzienlijke kostenbesparingen worden gerealiseerd en de klantbetrokkenheid wordt vergroot. Bedrijven integreren conversatie-AI-oplossingen in hun contactcentra en klantondersteuningsportalen.

Conversationele AI verbetert de zelfbedieningsopties voor klanten direct, wat leidt tot een persoonlijkere en efficiëntere ondersteuningservaring. Het vermindert de wachttijden die normaal gesproken gepaard gaan met traditionele callcenters aanzienlijk door directe reacties te bieden. Het vermogen van de technologie om zich aan te passen aan en te leren van interacties verfijnt de statistieken van de klantondersteuning verder, waaronder responstijd, nauwkeurigheid van de verstrekte informatie, klanttevredenheid en efficiëntie bij het oplossen van problemen. Deze AI-gestuurde systemen kunnen het klanttraject beheren, van routinevragen tot het aanpakken van meer complexe en gegevensgevoelige taken. 

Door vragen van klanten snel te analyseren, kan AI vragen beantwoorden en nauwkeurige en passende antwoorden geven, waardoor ervoor wordt gezorgd dat klanten relevante informatie ontvangen en dat agenten geen tijd hoeven te besteden aan routinetaken. Als een vraag de mogelijkheden van de bot te boven gaat, kunnen deze AI-systemen het probleem doorsturen naar live agenten die beter zijn toegerust om ingewikkelde, genuanceerde klantinteracties af te handelen.

Door conversatie-AI-tools te integreren in klantrelatiebeheersystemen kan AI putten uit de klantgeschiedenis en op maat gesneden advies en oplossingen bieden die uniek zijn voor elke klant. AI-bots bieden 24 uur per dag service en zorgen ervoor dat vragen van klanten op elk moment aandacht krijgen, ongeacht de hoge belvolumes of piekmomenten; klantenservice lijdt er niet onder.

2. Marketing en verkoop:

Conversationele AI is een hulpmiddel van onschatbare waarde geworden voor het verzamelen van gegevens. Het helpt klanten en verzamelt cruciale klantgegevens tijdens interacties om potentiële klanten om te zetten in actieve klanten. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om de voorkeuren van klanten beter te begrijpen en marketingstrategieën daarop af te stemmen. Het helpt bedrijven bij het verzamelen en analyseren van gegevens om strategische beslissingen te onderbouwen. Het evalueren van klantgevoelens, het identificeren van veelvoorkomende gebruikersverzoeken en het verzamelen van klantfeedback levert waardevolle inzichten op die datagestuurde besluitvorming ondersteunen.  

3. HR en interne processen:

Conversationele AI-toepassingen stroomlijnen de HR-activiteiten door veelgestelde vragen snel te beantwoorden, een soepele en gepersonaliseerde onboarding van medewerkers te vergemakkelijken en de trainingsprogramma's voor medewerkers te verbeteren. Ook kunnen conversatie-AI-systemen supporttickets beheren en categoriseren, waarbij ze prioriteit krijgen op basis van urgentie en relevantie.

4. Detailhandel:

Klanten kunnen hun volledige winkelervaring online beheren, van het plaatsen van bestellingen tot het afhandelen van verzendingen, wijzigingen, annuleringen, retourzendingen en zelfs toegang tot klantenondersteuning, allemaal zonder menselijke tussenkomst. Aan de achterkant verbeteren deze platforms het voorraadbeheer en volgen ze de voorraad om detailhandelaren te helpen een optimaal voorraadevenwicht te behouden. 

Wanneer conversationele AI-toepassingen met klanten communiceren, verzamelen ze ook gegevens die waardevolle inzichten over die klanten opleveren. De AI kan klanten helpen bij het snel vinden en kopen van artikelen, vaak met suggesties die zijn afgestemd op hun voorkeuren en gedrag uit het verleden. Dit verbetert de winkelervaring en heeft een positieve invloed op de klantbetrokkenheid, retentie en conversiepercentages. In de e-commerce kan deze mogelijkheid het verlaten van een winkelwagentje aanzienlijk verminderen, doordat klanten snel weloverwogen beslissingen kunnen nemen.

5. Bank- en financiële diensten:

AI-gestuurde oplossingen maken bankieren toegankelijker en veiliger, van het helpen van klanten bij routinematige transacties tot het geven van financieel advies en het onmiddellijk opsporen van fraude.

6. Sociale media:

Conversationele AI kan gebruikers op sociale media in realtime betrekken via AI-assistenten, reageren op opmerkingen of communiceren in directe berichten. AI-platforms kunnen gebruikersgegevens en interacties analyseren om op maat gemaakte productaanbevelingen, inhoud of reacties te bieden die aansluiten bij de voorkeuren van de gebruiker en het gedrag uit het verleden. AI-tools verzamelen gegevens van sociale-mediacampagnes, analyseren de prestaties ervan en verzamelen inzichten om merken te helpen de effectiviteit van hun campagnes, de betrokkenheid van het publiek te begrijpen en hoe ze toekomstige strategieën kunnen verbeteren. 

7. Multifunctioneel:

Generatieve AI-applicaties zoals ChatGPT en Gemini (voorheen Bard) tonen de veelzijdigheid van conversationele AI. In deze systemen traint conversationele AI op enorme datasets die bekend staan ​​als grote taalmodellen, waardoor ze inhoud kunnen creëren, specifieke informatie kunnen ophalen, talen kunnen vertalen en probleemoplossende inzichten kunnen bieden voor complexe problemen.

Conversationele AI boekt ook aanzienlijke vooruitgang in andere sectoren, zoals het onderwijs, de verzekeringen en de reisbranche. In deze sectoren verbetert de technologie de betrokkenheid van gebruikers, stroomlijnt de dienstverlening en optimaliseert de operationele efficiëntie. Het integreren van conversationele AI in het Internet of Things (IoT) biedt ook enorme mogelijkheden, waardoor intelligentere en interactievere omgevingen mogelijk worden gemaakt door naadloze communicatie tussen verbonden apparaten.

Best practices voor het implementeren van conversationele AI in uw bedrijf 

Het integreren van conversationele AI in uw bedrijf biedt een betrouwbare aanpak om klantinteracties te verbeteren en activiteiten te stroomlijnen. De sleutel tot een succesvolle implementatie ligt in het strategisch en doordacht implementeren van het proces.

• Wanneer u conversationele AI in uw bedrijf implementeert, is het van cruciaal belang dat u zich concentreert op de use case die het beste aansluit bij de behoeften van uw organisatie en die een specifiek probleem effectief aanpakt. Het identificeren van de juiste use case helpt ervoor te zorgen dat uw conversational AI-initiatief tastbare waarde toevoegt aan uw bedrijfsvoering of klantervaring. 
• Het verkennen van verschillende soorten conversationele AI-toepassingen en begrijpen hoe deze in uw bedrijfsmodel kunnen passen, is van cruciaal belang in de vroege stadia. Deze stap is cruciaal voor het afstemmen van AI-mogelijkheden op uw bedrijfsdoelen. 
• Door prioriteit te geven aan trackingstatistieken wordt het succes van uw implementatie nauwkeurig gemeten. Belangrijke prestatie-indicatoren zoals gebruikersbetrokkenheid, oplossingspercentage en klanttevredenheid kunnen inzicht geven in de effectiviteit van de AI-oplossing. 
• Schone data zijn van fundamenteel belang voor het trainen van uw AI. De kwaliteit van de gegevens die in uw AI-systeem worden ingevoerd, heeft een directe invloed op het leervermogen en de nauwkeurigheid ervan. Ervoor zorgen dat de gegevens relevant, alomvattend en vrij van vooroordelen zijn, is van cruciaal belang voor praktische AI-training. 
• AI-training is een continu proces. Door de AI regelmatig bij te werken met nieuwe gegevens en feedback, kunnen de reacties worden verfijnd en de interactiemogelijkheden worden verbeterd. Deze voortdurende training is essentieel om de AI relevant en effectief te houden. 
• Het grondig testen van het AI-systeem voordat het volledig wordt geïmplementeerd, is van cruciaal belang. Deze stap helpt bij het identificeren van eventuele problemen of verbeterpunten en zorgt ervoor dat de AI functioneert zoals bedoeld. 
• Het betrekken van de organisatie bij het implementatieproces, inclusief het trainen van medewerkers en het afstemmen van het AI-initiatief op de bedrijfsprocessen, draagt ​​bij aan het waarborgen van organisatorische steun voor het AI-project. 
• Wanneer u het juiste platform voor uw conversationele AI kiest, zorg er dan voor dat uw keuze schaalbaar, veilig en compatibel is met bestaande systemen. Het moet ook de nodige tools en ondersteuning bieden voor het ontwikkelen en onderhouden van uw AI-oplossing. 
• Ten slotte is het succes van uw conversatie-AI op de lange termijn afhankelijk van essentiële postproductieondersteuning. Deze ondersteuning omvat regelmatig onderhoud, updates en probleemoplossing om ervoor te zorgen dat de AI effectief werkt en meegroeit met uw zakelijke behoeften. 

De toekomst van conversationele AI 

Op basis van de huidige trends en technologische ontwikkelingen kunnen we de komende vijf jaar anticiperen op verschillende ontwikkelingen: 

1. Verbeterd begrip van natuurlijke taal: We kunnen aanzienlijke verbeteringen verwachten in het begrijpen en verwerken van natuurlijke taal, wat leidt tot meer genuanceerde en contextbewuste interacties. AI zal er steeds meer voor zorgen dat gesprekken niet meer te onderscheiden zijn van gesprekken met mensen. 
2. Personalisatie: Conversationele AI zal waarschijnlijk de personalisatiemogelijkheden vergroten. Door gebruik te maken van data-analyse en ML zullen deze systemen zeer geïndividualiseerde ervaringen bieden, waarbij de reacties worden afgestemd op de eerdere interacties, voorkeuren en gedragspatronen van een gebruiker. 
3. Verhoogde integratie en alomtegenwoordigheid: Conversationele AI zal naadloos meer in ons dagelijks leven worden geïntegreerd. De aanwezigheid ervan zal wijdverspreid zijn, waardoor interacties met technologie natuurlijker en intuïtiever worden, van slimme huizen en auto's tot openbare diensten en gezondheidszorg.
4. Vooruitgang in stemtechnologie: Op stem gebaseerde conversatie-AI zal aanzienlijk vooruitgaan. Verbeteringen in spraakherkenning en -generatie zullen leiden tot vloeiendere en nauwkeurigere steminteracties, waardoor het gebruik van stemassistenten op diverse gebieden zal toenemen. 
5. Emotionele intelligentie: De volgende grens voor conversationele AI betreft het ontwikkelen van emotionele intelligentie. AI-systemen zullen waarschijnlijk beter worden in het detecteren en adequaat reageren op menselijke emoties, waardoor interacties empathischer en boeiender worden. 
6. Uitbreiding in zakelijke toepassingen: In de zakenwereld zal Conversational AI een cruciale rol spelen in verschillende bedrijfssectoren zoals klantenservice, verkoop, marketing en HR. Het vermogen om klantinteracties te automatiseren en te verbeteren, inzichten te verzamelen en besluitvorming te ondersteunen, maakt het tot een onmisbare zakelijke tool. 
7. Ethische en privacyoverwegingen: Naarmate conversationele AI geavanceerder en wijdverspreider wordt, zullen ethische en privacykwesties prominenter worden. Dit zal waarschijnlijk leiden tot meer regelgeving en de ontwikkeling van ethische richtlijnen voor de ontwikkeling en het gebruik van AI. 
8. Meertalige en interculturele capaciteiten: Conversationele AI zal zijn vermogen om in meerdere talen te communiceren verbeteren en zich aanpassen aan culturele contexten, waardoor deze systemen mondiaal toegankelijker en praktischer worden. 
9. Toepassingen in de gezondheidszorg: In de gezondheidszorg zou conversationele AI een cruciale rol kunnen spelen in diagnostiek, patiëntenzorg, geestelijke gezondheidszorg en gepersonaliseerde geneeskunde, door ondersteuning en informatie te bieden aan patiënten en zorgverleners. 
10. Educatieve en trainingsinstrumenten: Conversationele AI zal op grote schaal worden gebruikt in educatieve leerervaringen, bijles en training. Het vermogen om zich aan te passen aan individuele leerstijlen en -tempo kan een revolutie teweegbrengen in onderwijsmethodologieën. 

Terwijl conversationele AI zich blijft ontwikkelen, komen er verschillende belangrijke trends naar voren die beloven de manier waarop deze technologieën met gebruikers omgaan aanzienlijk te verbeteren en in ons dagelijks leven te integreren.

• Verbeterde NLP: Dankzij vooruitgang in NLP-technieken zoals sentimentanalyse en sarcasmedetectie kan conversationele AI de bedoelingen en emoties achter gebruikersinvoer beter begrijpen, wat leidt tot natuurlijkere en boeiendere interacties. 

• Cross-modale integratie: Het combineren van conversationele AI met andere technologieën zoals computervisie en stemherkenning zal rijkere, meer gepersonaliseerde interacties mogelijk maken. Stel je een virtuele assistent voor die de objecten in je kamer kan begrijpen en deze in zijn reacties kan verwerken of de toon kan aanpassen op basis van je emotionele toestand.

• Interne AI-afdelingen: Naarmate de adoptie van AI toeneemt, stijgen de prijzen voor de cloud. Veel organisaties brengen AI-mogelijkheden intern om de kosten te beheersen en flexibiliteit te verkrijgen, in plaats van uitsluitend te vertrouwen op cloudproviders om het grootste deel van de computerlast van conversationele AI af te handelen. Sommige afdelingen wijden zich wellicht aan onderzoek en ontwikkeling, terwijl andere zich richten op de toepassing van AI op specifieke bedrijfsproblemen.

Evoluerende maatschappelijke behoeften en verwachtingen 

Het landschap van conversationele AI evolueert snel, gedreven door sleutelfactoren die de toekomstige ontwikkeling en adoptie ervan vormgeven:

• Groeiende vraag naar AI-assistenten: Omdat we in ons dagelijks leven steeds meer afhankelijk zijn van technologie, zal de vraag naar intelligente assistenten die verschillende taken en gesprekken kunnen uitvoeren, blijven groeien. 
• Nadruk op gebruikerservaring: Ontwikkelaars zullen prioriteit geven aan het creëren van AI die niet alleen goed functioneert, maar ook een plezierige interactie-ervaring biedt. Dit kan inhouden dat humor, empathie en creativiteit in AI-persoonlijkheden worden geïntegreerd. 
• Ethische overwegingen: Naarmate AI krachtiger wordt, zal er meer aandacht komen voor het ontwikkelen van ethische richtlijnen en het helpen garanderen van een verantwoord gebruik van conversationele AI. 

Er zijn echter ook potentiële uitdagingen en beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden: 

• Vooringenomenheid van gegevens: AI-modellen zijn afhankelijk van door mensen verstrekte gegevens, die op verschillende manieren vertekend kunnen zijn. Het garanderen van eerlijkheid en inclusiviteit in conversationele AI is van cruciaal belang. 
• Uitlegbaarheid en vertrouwen: Als u begrijpt hoe AI-modellen tot hun resultaten komen, zal het vertrouwen in hun capaciteiten toenemen. 
• Veiligheid en beveiliging: Robuuste beveiligingsmaatregelen zijn nodig om te voorkomen dat kwaadwillende actoren conversatie-AI-systemen manipuleren of compromitteren.

Terwijl organisaties navigeren door de complexiteit en kansen die conversatie-AI biedt, kunnen ze het belang van het kiezen van een robuust, intelligent platform niet genoeg benadrukken. Bedrijven hebben een geavanceerde, schaalbare oplossing nodig om de klantbetrokkenheid te vergroten en hun activiteiten te stroomlijnen. Ontdek hoe IBM Watsonx™ Assistant uw conversationele AI-strategie naar een hoger niveau kan tillen en de eerste stap kan zetten in de richting van een revolutie in uw klantenservice-ervaring.

Ervaar de kracht van Watsonx Assistant