Idag föredrar människor inte bara direktkommunikation; de förväntar sig det. Konversationell artificiell intelligens (AI) leder ansvaret för att bryta ner barriärer mellan företag och deras publik. Denna klass av AI-baserade verktyg, inklusive chatbots och virtuella assistenter, möjliggör sömlösa, mänskliga och personliga utbyten.

Bortom den förenklade chattbubblan av konversations-AI ligger en komplex blandning av teknologier, med naturlig språkbehandling (NLP) i centrum. NLP översätter användarens ord till maskinåtgärder, vilket gör det möjligt för maskiner att förstå och svara på kundförfrågningar korrekt. Denna sofistikerade grund driver konversations-AI från ett futuristiskt koncept till en praktisk lösning.

Flera naturliga språkunderprocesser inom NLP arbetar tillsammans för att skapa konversations-AI. Till exempel, naturlig språkförståelse (NLU) fokuserar på förståelse, vilket gör det möjligt för system att förstå sammanhanget, känslan och avsikten bakom användarmeddelanden. Företag kan använda NLU för att erbjuda personliga upplevelser för sina användare i stor skala och möta kundernas behov utan mänsklig inblandning.

Naturlig språkgenerering (NLG) kompletterar detta genom att göra det möjligt för AI att generera mänskliga svar. NLG tillåter samtalsbaserade AI-chatbotar att ge relevanta, engagerande och naturligt klingande svar. Framväxten av NLG har dramatiskt förbättrat kvaliteten på automatiserade kundtjänstverktyg, vilket gör interaktionen trevligare för användarna och minskar beroendet av mänskliga agenter för rutinförfrågningar.

Maskininlärning (ML) och djupt lärande (DL) utgör grunden för konversations-AI-utveckling. ML-algoritmer förstår språket i NLU-delprocesserna och genererar mänskligt språk inom NLG-delprocesserna. Dessutom använder ML kraftuppgifter som taligenkänning, textklassificering, sentimentanalys och enhetsigenkänning. Dessa är avgörande för att göra det möjligt för konversations-AI-system att förstå användarfrågor och avsikter och för att generera lämpliga svar.

DL, en delmängd av ML, utmärker sig på att förstå sammanhang och generera mänskliga svar. DL-modeller kan förbättras över tid genom vidareutbildning och exponering för mer data. När en användare skickar ett meddelande använder systemet NLP för att analysera och förstå indata, ofta genom att använda DL-modeller för att förstå nyanserna och avsikten.

Predictive analytics integreras med NLP, ML och DL för att förbättra beslutsfattande förmåga, extrahera insikter och använda historisk data för att förutsäga framtida beteende, preferenser och trender. ML och DL ligger i kärnan av prediktiv analys, vilket gör det möjligt för modeller att lära av data, identifiera mönster och göra förutsägelser om framtida händelser.

Dessa teknologier gör det möjligt för system att interagera, lära sig av interaktioner, anpassa sig och bli mer effektiva. Organisationer inom olika branscher drar alltmer nytta av sofistikerad automatisering som bättre hanterar komplexa frågor och förutsäger användarbehov. I konversations-AI översätts detta till organisationers förmåga att fatta datadrivna beslut i linje med kundernas förväntningar och marknadsläget.

Conversational AI representerar mer än ett framsteg inom automatisk meddelandehantering eller röstaktiverade applikationer. Det innebär en förändring i mänsklig-digital interaktion, och erbjuder företag innovativa sätt att engagera sig med sin publik, optimera verksamheten och ytterligare anpassa sin kundupplevelse.

Värdet av konversations-AI

Enligt Allierad marknadsundersökning (länken finns utanför IBM.com), förväntas marknaden för konversations-AI nå 32.6 miljarder USD år 2030. Denna tillväxttrend återspeglar ökande spänning kring konversations-AI-teknik, särskilt i dagens affärslandskap, där kundservice är viktigare än någonsin. När allt kommer omkring ger konversations-AI en alltid-på-portal för engagemang över olika domäner och kanaler i en global 24-timmars affärsvärld.

Inom mänskliga resurser (HR) hanterar tekniken på ett effektivt sätt rutinförfrågningar och deltar i samtal. Inom kundtjänst kan AI-appar för konversation identifiera problem utanför deras räckvidd och omdirigera kunder till live kontaktcenterpersonal i realtid, vilket gör att mänskliga agenter enbart kan fokusera på mer komplexa kundinteraktioner. När taligenkänning, sentimentanalys och dialoghantering ingår, kan konversations-AI svara mer exakt på kundernas behov. 

Att skilja mellan chatbots, konversations-AI och virtuella assistenter 

AI chatbots och virtuella assistenter representerar två distinkta typer av konversations-AI. Traditionella chatbotar, övervägande regelbaserade och begränsade till sina skript, begränsar deras förmåga att hantera uppgifter utöver fördefinierade parametrar. Dessutom hindrar deras beroende av ett chattgränssnitt och en menybaserad struktur dem från att ge användbara svar på unika kundfrågor och förfrågningar. 

Det finns två huvudtyper av chatbots: 

1. AI-drivna chatbots: Använd avancerad teknik för att effektivt hantera grundläggande frågor, spara tid och förbättra kundserviceeffektiviteten. 
2. Regelbaserade chatbots: Även kända som beslutsträd eller skriptdrivna bots, de följer förprogrammerade protokoll och genererar svar baserat på fördefinierade regler. Optimala för att hantera repetitiva, enkla frågor, de är bäst lämpade för företag med enklare krav på kundinteraktion. 

Däremot är en virtuell assistent ett sofistikerat program som förstår röstkommandon på naturliga språk och som utför uppgifter åt användaren. Välkända exempel på virtuella assistenter är bland annat Apples Siri, Amazon Alexa och Google Assistant, som främst används för personlig assistans, hemautomatisering och för att leverera användarspecifik information eller tjänster. Medan organisationer kan integrera konversations-AI i många system, som kundsupportrobotar eller virtuella agenter för företag, används virtuella assistenter vanligtvis för att erbjuda skräddarsydd hjälp och information till enskilda användare.

Vad gör en bra AI-konversatör?

Genom att kombinera ML och NLP förvandlas konversations-AI från en enkel fråga-svarsmaskin till ett program som kan engagera människor djupare och lösa problem. Sofistikerade ML-algoritmer driver intelligensen bakom konversations-AI, vilket gör det möjligt för den att lära sig och förbättra sina möjligheter genom erfarenhet. Dessa algoritmer analyserar mönster i data, anpassar sig till nya input och förfinar sina svar över tid, vilket gör interaktioner med användare mer flytande och naturliga. 

NLP och DL är integrerade komponenter i konversations-AI-plattformar, där var och en spelar en unik roll för att bearbeta och förstå mänskligt språk. NLP fokuserar på att tolka språkets krångligheter, såsom syntax och semantik, och subtiliteterna i mänsklig dialog. Den utrustar konversations-AI med förmågan att förstå avsikten bakom användarinmatningar och upptäcka nyanser i tonen, vilket möjliggör kontextuellt relevanta och lämpligt formulerade svar.

DL förbättrar denna process genom att göra det möjligt för modeller att lära av enorma mängder data, efterlikna hur människor förstår och genererar språk. Denna synergi mellan NLP och DL tillåter konversations-AI att generera anmärkningsvärt människoliknande konversationer genom att exakt replikera komplexiteten och variationen i mänskligt språk.

Integrationen av dessa teknologier sträcker sig bortom reaktiv kommunikation. Conversational AI använder insikter från tidigare interaktioner för att förutsäga användarnas behov och preferenser. Denna prediktiva förmåga gör det möjligt för systemet att direkt svara på förfrågningar och proaktivt initiera konversationer, föreslå relevant information eller ge råd innan användaren uttryckligen frågar. Till exempel kan en chattbubbla fråga om en användare behöver hjälp när han surfar på ett varumärkes webbplats med vanliga frågor (FAQs). Dessa proaktiva interaktioner representerar ett skifte från enbart reaktiva system till intelligenta assistenter som förutser och adresserar användarbehov.

Populära verkliga användningar av konversations-AI 

Det råder ingen brist på exempel på konversations-AI. Dess allestädes närvarande är ett bevis på dess effektivitet, och mångsidigheten i dess tillämpning har för alltid förändrat hur följande domäner fungerar dagligen:

1. Kundtjänst:

Conversational AI förbättrar chatbots för kundtjänst i frontlinjen av kundinteraktioner, vilket uppnår betydande kostnadsbesparingar och ökar kundengagemang. Företag integrerar konversationsbaserade AI-lösningar i sina kontaktcenter och kundsupportportaler.

Conversational AI förbättrar kundernas självbetjäningsalternativ direkt, vilket leder till en mer personlig och effektiv supportupplevelse. Det minskar avsevärt väntetider som vanligtvis förknippas med traditionella callcenter genom att ge omedelbara svar. Teknikens förmåga att anpassa sig och lära av interaktioner förfinar kundsupportmåtten ytterligare, inklusive svarstid, noggrannhet i tillhandahållen information, kundnöjdhet och problemlösningseffektivitet. Dessa AI-drivna system kan hantera en kundresa från rutinförfrågningar till att hantera mer komplexa och datakänsliga uppgifter. 

Genom att snabbt analysera kundfrågor kan AI svara på frågor och leverera korrekta och lämpliga svar, vilket hjälper till att säkerställa att kunder får relevant information och att agenter inte behöver lägga tid på rutinuppgifter. Om en fråga överträffar botens kapacitet kan dessa AI-system dirigera problemet till liveagenter som är bättre rustade att hantera intrikat, nyanserad kundinteraktion.

Genom att integrera verktyg för konversation av AI i system för hantering av kundrelationer kan AI dra ur kundhistorik och ge skräddarsydda råd och lösningar unika för varje kund. AI-bots tillhandahåller service dygnet runt, vilket hjälper till att säkerställa att kundförfrågningar uppmärksammas när som helst, oavsett hög volym eller högtrafik; kundtjänst lider inte.

2. Marknadsföring och försäljning:

Conversational AI har blivit ett ovärderligt verktyg för datainsamling. Det hjälper kunder och samlar in avgörande kunddata under interaktioner för att omvandla potentiella kunder till aktiva. Dessa data kan användas för att bättre förstå kundernas preferenser och skräddarsy marknadsföringsstrategier därefter. Det hjälper företag att samla in och analysera data för att informera strategiska beslut. Att utvärdera kundernas känslor, identifiera vanliga användarförfrågningar och sammanställa kundfeedback ger värdefulla insikter som stödjer datadrivet beslutsfattande.  

3. HR och interna processer:

Konversationsbaserade AI-applikationer effektiviserar HR-verksamheten genom att snabbt lösa vanliga frågor, underlättar smidig och personlig introduktion av anställda och förbättrar utbildningsprogram för anställda. Konversations-AI-system kan också hantera och kategorisera supportbiljetter, prioritera dem baserat på brådskande och relevans.

4. Detaljhandel:

Kunder kan hantera hela sin shoppingupplevelse online – från att lägga beställningar till att hantera frakt, ändringar, avbokningar, returer och till och med få tillgång till kundsupport – allt utan mänsklig interaktion. I backend förbättrar dessa plattformar lagerhantering och spårar lager för att hjälpa återförsäljare att upprätthålla en optimal lagerbalans. 

När konversationsbaserade AI-applikationer interagerar med kunder samlar de också in data som ger värdefulla insikter om dessa kunder. AI kan hjälpa kunder att hitta och köpa varor snabbt, ofta med förslag som är skräddarsydda efter deras preferenser och tidigare beteende. Detta förbättrar shoppingupplevelsen och påverkar kundernas engagemang, retention och konverteringsfrekvens positivt. Inom e-handel kan den här kapaciteten avsevärt minska att vagnen överges genom att hjälpa kunder att fatta välgrundade beslut snabbt.

5. Bank- och finansiella tjänster:

AI-drivna lösningar gör bankverksamhet mer tillgänglig och säker, från att hjälpa kunder med rutintransaktioner till att ge finansiell rådgivning och omedelbar upptäckt av bedrägerier.

6. Sociala medier:

Conversational AI kan engagera användare på sociala medier i realtid genom AI-assistenter, svara på kommentarer eller interagera i direktmeddelanden. AI-plattformar kan analysera användardata och interaktioner för att erbjuda skräddarsydda produktrekommendationer, innehåll eller svar som är i linje med användarens preferenser och tidigare beteende. AI-verktyg samlar in data från kampanjer i sociala medier, analyserar deras resultat och skaffar insikter för att hjälpa varumärken att förstå effektiviteten av sina kampanjer, nivåer på publikens engagemang och hur de kan förbättra framtida strategier. 

7. Multifunktion:

Generativa AI-applikationer som ChatGPT och Gemini (tidigare Bard) visar upp mångsidigheten hos konversations-AI. I dessa system tränar konversations-AI på massiva datamängder som kallas stora språkmodeller, vilket gör att de kan skapa innehåll, hämta specifik information, översätta språk och erbjuda problemlösningsinsikter för komplexa frågor.

Conversational AI gör också betydande framsteg i andra branscher som utbildning, försäkring och resor. Inom dessa sektorer ökar tekniken användarnas engagemang, effektiviserar tjänsteleveransen och optimerar operativ effektivitet. Att integrera konversations-AI i Internet of Things (IoT) erbjuder också stora möjligheter, vilket möjliggör mer intelligenta och interaktiva miljöer genom sömlös kommunikation mellan anslutna enheter.

Bästa metoder för att implementera konversations-AI i ditt företag 

Att integrera konversations-AI i ditt företag erbjuder ett tillförlitligt tillvägagångssätt för att förbättra kundinteraktioner och effektivisera verksamheten. Nyckeln till en framgångsrik implementering ligger i att strategiskt och genomtänkt implementera processen.

• När du implementerar konversations-AI i din verksamhet är det avgörande att fokusera på det användningsfall som bäst överensstämmer med din organisations behov och effektivt åtgärdar ett specifikt problem. Att identifiera rätt användningsfall hjälper till att säkerställa att ditt konversations-AI-initiativ tillför ett påtagligt värde till din affärsverksamhet eller kundupplevelse. 
• Att utforska olika typer av konversationsbaserade AI-applikationer och förstå hur de kan passa in i din affärsmodell är avgörande i de tidiga stadierna. Det här steget är avgörande för att anpassa AI-kapaciteten till dina affärsmål. 
• Prioritering av spårningsstatistik mäter exakt framgången för din implementering. Nyckelprestandaindikatorer som användarengagemang, upplösningshastighet och kundnöjdhet kan ge insikter om effektiviteten av AI-lösningen. 
• Ren data är grundläggande för att träna din AI. Kvaliteten på data som matas in i ditt AI-system påverkar direkt dess inlärning och noggrannhet. Att hjälpa till att säkerställa att data är relevant, heltäckande och fri från fördomar är avgörande för praktisk AI-utbildning. 
• AI-träning är en kontinuerlig process. Att regelbundet uppdatera AI med ny data och feedback hjälper till att förfina dess svar och förbättra dess interaktionsmöjligheter. Denna pågående utbildning är avgörande för att hålla AI relevant och effektiv. 
• Att noggrant testa AI-systemet innan full implementering är avgörande. Det här steget hjälper till att identifiera eventuella problem eller områden för förbättring och hjälper till att säkerställa att AI:n fungerar som avsett. 
• Att involvera organisationen i implementeringsprocessen, inklusive utbildning av anställda och anpassa AI-initiativet till affärsprocesser, hjälper till att säkerställa organisatoriskt stöd för AI-projektet. 
• När du väljer rätt plattform för din konversations-AI, se till att ditt val är skalbart, säkert och kompatibelt med befintliga system. Det bör också tillhandahålla nödvändiga verktyg och stöd för att utveckla och underhålla din AI-lösning. 
• Slutligen är din konversations-AI:s långsiktiga framgång beroende av viktigt efterproduktionsstöd. Detta stöd innebär regelbundet underhåll, uppdatering och felsökning för att säkerställa att AI fungerar effektivt och utvecklas med dina affärsbehov. 

Framtiden för konversations-AI 

Baserat på nuvarande trender och tekniska framsteg kan vi förutse flera utvecklingar under de kommande fem åren: 

1. Förbättrad förståelse av naturligt språk: Vi kan förvänta oss betydande förbättringar i att förstå och bearbeta naturligt språk, vilket leder till mer nyanserade och kontextmedvetna interaktioner. AI kommer alltmer att göra konversationer omöjliga att skilja från de med människor. 
2. personalisering: Conversational AI kommer sannolikt att öka i personaliseringsmöjligheter. Genom att använda dataanalys och ML kommer dessa system att ge mycket individualiserade upplevelser, skräddarsy svar baserat på en användares tidigare interaktioner, preferenser och beteendemönster. 
3. Ökad integration och allestädes närvarande: Conversational AI kommer sömlöst att integreras i våra dagliga liv mer. Dess närvaro kommer att vara utbredd, vilket gör interaktioner med teknik mer naturliga och intuitiva, från smarta hem och bilar till offentliga tjänster och hälsovård.
4. Framsteg inom röstteknik: Röstbaserad konversations-AI kommer att utvecklas avsevärt. Förbättringar i taligenkänning och generering kommer att leda till mer flytande och exakt röstinteraktioner, vilket utökar användningen av röstassistenter inom olika områden. 
5. Emotionell intelligens: Nästa gräns för konversations-AI handlar om att utveckla emotionell intelligens. AI-system kommer sannolikt att förbättras när det gäller att upptäcka och reagera på mänskliga känslor, vilket gör interaktioner mer empatiska och engagerande. 
6. Expansion inom affärsapplikationer: I affärsvärlden kommer Conversational AI att spela en avgörande roll i olika affärssektorer som kundservice, försäljning, marknadsföring och HR. Dess förmåga att automatisera och förbättra kundinteraktioner, samla in insikter och stödja beslutsfattande kommer att göra det till ett oumbärligt affärsverktyg. 
7. Etiska och integritetsfrågor: När konversations-AI blir mer avancerad och utbredd, kommer etiska frågor och integritetsproblem att bli mer framträdande. Detta kommer sannolikt att leda till ökad reglering och utveckling av etiska riktlinjer för utveckling och användning av AI. 
8. Flerspråkig och tvärkulturell förmåga: Conversational AI kommer att förbättra sin förmåga att interagera på flera språk och anpassa sig till kulturella sammanhang, vilket gör dessa system mer globalt tillgängliga och praktiska. 
9. Hälsoapplikationer: Inom vården kan konversations-AI spela en avgörande roll i diagnostik, patientvård, mental hälsa och personlig medicin, och erbjuda stöd och information till patienter och vårdgivare. 
10. Utbildnings- och träningsverktyg: Conversational AI kommer att användas i stor utsträckning i pedagogiska inlärningsupplevelser, handledning och träning. Dess förmåga att anpassa sig till individuella inlärningsstilar och takt kan revolutionera utbildningsmetoder. 

När konversations-AI fortsätter att utvecklas, dyker flera nyckeltrender upp som lovar att avsevärt förbättra hur dessa tekniker interagerar med användare och integreras i våra dagliga liv.

• Förbättrad NLP: Framsteg inom NLP-tekniker som sentimentanalys och sarkasmdetektering tillåter konversations-AI att bättre förstå avsikten och känslorna bakom användarinmatning, vilket leder till mer naturliga och engagerande interaktioner. 

• Tvärmodal integration: Att kombinera konversations-AI med andra tekniker som datorseende och röstigenkänning kommer att underlätta rikare, mer personliga interaktioner. Föreställ dig en virtuell assistent som kan förstå föremålen i ditt rum och införliva dem i sina svar eller justera sin ton baserat på ditt känslomässiga tillstånd.

• Interna AI-avdelningar: När AI-anpassningen ökar, stiger molnpriserna. Många organisationer tar med AI-kapacitet internt för att hantera kostnader och få flexibilitet, i motsats till att enbart förlita sig på molnleverantörer för att hantera det mesta av konversations-AI:s datorbelastning. Vissa avdelningar kan ägna sig åt forskning och utveckling, medan andra kan fokusera på att tillämpa AI på specifika affärsproblem.

Utveckling av samhälleliga behov och förväntningar 

Landskapet för konversations-AI utvecklas snabbt, drivet av nyckelfaktorer som formar dess framtida utveckling och adoption:

• Ökande efterfrågan på AI-assistenter: I takt med att vi i allt högre grad förlitar oss på teknik i våra dagliga liv kommer efterfrågan på intelligenta assistenter som kan hantera olika uppgifter och samtal att fortsätta att växa. 
• Tonvikt på användarupplevelse: Utvecklare kommer att prioritera att skapa AI som inte bara fungerar bra utan också ger en trevlig interaktionsupplevelse. Detta kan handla om att införliva humor, empati och kreativitet i AI-personligheter. 
• Etiska betänkligheter: I takt med att AI blir kraftfullare kommer det att finnas ett större fokus på att ta fram etiska riktlinjer och hjälpa till att säkerställa en ansvarsfull användning av konversations-AI. 

Men det finns också potentiella utmaningar och begränsningar att ta hänsyn till: 

• Databias: AI-modeller förlitar sig på data från människor, som kan vara partiska på olika sätt. Att säkerställa rättvisa och inkludering i konversations-AI är avgörande. 
• Förklarlighet och tillit: Att förstå hur AI-modeller når fram till sina resultat kommer att bygga förtroende och förtroende för deras kapacitet. 
• Säkerhet och trygghet: Robusta säkerhetsåtgärder är nödvändiga för att förhindra illvilliga aktörer från att manipulera eller äventyra konversations-AI-system.

När organisationer navigerar i komplexiteten och möjligheterna med konversations-AI, kan de inte överskatta vikten av att välja en robust, intelligent plattform. Företag behöver en sofistikerad, skalbar lösning för att öka kundernas engagemang och effektivisera verksamheten. Upptäck hur IBM watsonx™ Assistant kan lyfta din AI-strategi för samtal och ta det första steget mot att revolutionera din kundtjänstupplevelse.

Upplev kraften i watsonx Assistant