Dlaczego przyszłość sztucznej inteligencji w biznesie nie jest tylko automatyzacją, ale inteligentną konwersacją

Przez lata, dyskusja o sztucznej inteligencji w biznesie koncentrowała się na automatyzacji. Główny nacisk kładziono na pomoc organizacjom w pracy wydajniej, redukowaniu wysiłku manualnego i poprawie efektywności. Chociaż te korzyści są rzeczywiste, nie opowiadają one całej historii. Następna faza sztucznej inteligencji nie dotyczy już tylko automatyzacji zadań. Dotyczy umożliwienia bardziej inteligentnych, adaptacyjnych i kontekstowo-świadomych interakcji między firmami a ludźmi, którym one służą.

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zdolna do zrozumienia intencji, utrzymania kontekstu i uczenia się z doświadczenia, przechodzi od wykonywania workflow do czegoś o wiele potężniejszego: konwersacji.

Dlaczego wciąż myślimy o sztucznej inteligencji jako o automatyzacji

Kontekst, w którym wkraczamy w ten moment z sztuczną inteligencją, kształtuje wiele tego, jak możemy ją wykorzystać w naszych firmach.

Od czasu, gdy używaliśmy technologii do przebudowy procesów biznesowych, celem było wydajność lub efektywność. Skoncentrowaliśmy się na robieniu rzeczy szybciej lub lepiej. To, czego rzadko rozważaliśmy, to jak moglibyśmy dostarczyć proces biznesowy w inny sposób.

Dlatego nasz domyślny sposób myślenia o sztucznej inteligencji dzisiaj to automatyzacja. Spoglądamy na istniejący proces i pytamy, jak sztuczna inteligencja może go przyspieszyć. W wielu przypadkach jest to cenne i korzystne dla firmy.

To, czego jeszcze w pełni nie zbadaliśmy, to jak wprowadzić narzędzie kognitywne, takie jak sztuczna inteligencja, do operacji biznesowych. Wymaga to innego sposobu myślenia. Wymaga od nas rozważenia, co się zmienia, gdy kognicja (sztuczna inteligencja) staje się dostępna na dużą skalę. To jest fundamentalnie nowy paradygmat.

Wyzwanie budowania prawdziwie konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Jednym z powodów, dla których ten przełom zajmuje trochę czasu, jest to, że zaangażowanie konwersacyjne jest intrinsicznie trudne.

Większość systemów komputerowych została zbudowana do przetwarzania danych cyfrowych, a nie głosu analogowego. Informacje cyfrowe są uporządkowane i przewidywalne. Głos nie jest. Ludzka konwersacja jest nieuporządkowana, emocjonalna i wypełniona sygnałami, które sięgają daleko poza same słowa.

Wyzwanie staje się jeszcze bardziej oczywiste, gdy spoglądamy na to, jak działa komunikacja. Tradycyjne systemy komputerowe działają głównie w modelu pół-duplex, gdzie informacje poruszają się w jednym kierunku, a następnie z powrotem w drugim. Ludzka konwersacja działa w modelu pełnego-duplex, z informacjami płynącymi oboma kierunkami jednocześnie.

Wspieranie bogatych konwersacji głosowych wymaga całkowicie innych modeli i narzędzi niż te używane do przetwarzania tradycyjnych informacji cyfrowych.

Podsumowując, technologia wymagana do zrozumienia i zaangażowania w konwersację jest fundamentalnie inna niż technologia zaprojektowana do przetwarzania danych.

Co sprawia, że interakcja z sztuczną inteligencją wydaje się ludzka

Najważniejsza różnica w sztucznej inteligencji konwersacyjnej polega na tym, czy system rozumie, czy po prostu reaguje.

Interakcja z chatbotem podąża za scenariuszem. Ma ograniczoną liczbę ścieżek, a w momencie, gdy wyjdzie poza jedną z nich, łamie się lub wraca do początku. Jest to jak system IVR, czekający, aż powiesz coś, co już wie, jak obsłużyć.

Wysokiej jakości interakcja z sztuczną inteligencją wykonuje pracę kognitywną konwersacji w czasie rzeczywistym. Rozumie, czego potrzebujesz, a nie tylko to, co powiedziałeś. Utrzymuje kontekst przez całą wymianę, więc nie musisz powtarzać informacji wiele razy. Wie, kiedy zadać pytanie wyjaśniające i kiedy po prostu działać. Najważniejsze, gdy coś nieoczekiwanego się wydarzy, adaptuje się zamiast zawieść.

Test, który zawsze stosuję, jest prosty: Czy klient opuścił konwersację z uczuciem zrozumienia, czy z uczuciem przetworzenia? Systemy chatbot przetwarzają. Przenoszą ludzi przez workflow. Prawdziwe systemy sztucznej inteligencji konwersacyjnej rozumieją, a zrozumienie jest aktem kognitywnym, a nie workflow.

Przechodząc poza workflow i w kierunku kognicji

Przez dziesięciolecia, oprogramowanie było budowane w ten sam sposób. Zmapowaliśmy każdą ścieżkę, którą mógłby podążyć użytkownik, napisaliśmy logikę dla każdego scenariusza i zaakceptowaliśmy, że wszystko, czego nie przewidzieliśmy, po prostu nie będzie działać. To jest to, czym jest workflow. Jest to drzewo decyzyjne, które ktoś narysował z wyprzedzeniem. Inteligencja mieszkała w osobie, która zaprojektowała oprogramowanie, a nie w samym oprogramowaniu.

To, co się zmienia teraz, to to, że inteligencja mieszka w systemie. Zamiast podążać za wcześniej ustaloną ścieżką, nowoczesne platformy sztucznej inteligencji używają wiedzy, kontekstu i rozumowania, aby określić, co powinno się wydarzyć dalej. Konwersacja nie jest już podróżą przez wcześniej ustaloną ścieżkę. Staje się serią decyzji podejmowanych w tym momencie, poinformowanych przez wszystko, co system wie o firmie i wszystko, czego nauczył się z poprzednich interakcji.

To jest zmiana, której wiele osób nie docenia. Zaszkodowany system jest ograniczony od dnia wdrożenia. Jest dokładnie tak mądry w dniu 500, jak był w dniu 1. System kognitywny poprawia się z doświadczeniem, ponieważ każda interakcja pomaga mu nauczyć się, co działa.

Technologia nie jest już tylko narzędziem, które ludzie operują. Staje się zdolnością, która adaptuje się, kumuluje i skaluje poprzez użycie.

Dlaczego zaufanie staje się jeszcze ważniejsze w skali

Gdy firmy umieszczają sztuczną inteligencję w centrum interakcji z klientami, zaufanie staje się jednym z najważniejszych wymagań projektowych.

Gdy sztuczna inteligencja rozmawia z klientami, skutecznie staje się firmą. Każda konwersacja jest Twoją marką, która mówi. W mniejszych objętościach ludzie mogą nadzorować interakcje i interweniować, gdy jest to konieczne. W skali to staje się niemożliwe. Firmy będą musiały nauczyć się ufać systemowi, aby reprezentował je dokładnie w tysiącach konwersacji, których nigdy osobiście nie usłyszą. Ten poziom odpowiedzialności wymaga zaufania, które jest inżynierią, a nie założeniem.

Dla mnie sprowadza się to do kilku podstawowych zobowiązań:

• System reprezentuje firmę dokładnie i nie wymyśla rzeczy.
• Gdy nie wie czegoś, mówi o tym, zamiast wymyślać odpowiedź.
• Traktuje każdą interakcję z klientem jako początek relacji.

To nie są funkcje, które dodaje się później. Są to wytyczne projektowe, które buduje się w platformie od samego początku.

Firmy, które z powodzeniem skalują sztuczną inteligencję, rozumieją to. Firmy, które mają trudności, często są tymi, które wdrożyły coś imponującego, zanim uczyniły to godnym zaufania, i odkryły, że pewna odpowiedź na dużą skalę może powodować realne szkody. Zaufanie nie jest miękkim elementem. Jest to infrastruktura.

Następna ewolucja sztucznej inteligencji: oprogramowanie jako siła robocza

Wkraczamy w okres, w którym oprogramowanie zaczyna wykonywać pracę, a nie tylko ją organizować.

Dla firm zmienia to jeden z podstawowych założeń, pod którymi działały przez pokolenia: że wyjście jest powiązane z dostępnością ludzi. Gdy sztuczna inteligencja staje się bardziej zdolna do sprzedaży i obsługi klienta, rutynowa praca kognitywna nie zależy już całkowicie od tego, kto akurat jest dostępny w danym momencie. To nie czyni ludzi mniej ważnymi. W wielu waysach czyni ich bardziej ważnymi. Gdy praca powtarzalna przechodzi do maszyn, wartość ludzi przechyla się w kierunku osądu, kreatywności, relacji i decyzji o tym, co się liczy.

Firmy, które wygrają w ciągu najbliższych dziesięciu lat, nie będą tymi, które po prostu używają sztucznej inteligencji do redukcji kosztów. Będą tymi, które rozpoznają ją jako nowy rodzaj zdolności i zadają większe pytanie niż jak to zrobić szybciej. Zadają, co staje się możliwe, gdy inteligentna konwersacja i kognicja są dostępne na dużą skalę.