‘Sohbet Botu’ Bir Küfür Kelimesi Olduğunda: İş Liderlerinin Konuşma AI Hakkında 3 Yanlış Anlama

OpenAI’nin ChatGPT’si, Meta’nın Llama’sı ve Anthropic’in Claude’u gibi LLM’lerin yayılması, her durumda bir sohbet botuna yol açmıştır. Kariyer danışmanlığı için sohbet botları, kariyer tavsiyesi için sohbet botları, gelecek kendinizle konuşmanıza izin veren sohbet botları ve hatta bir tavuk sohbet botu vardır ve yemek tavsiyesi verir.

Ancak bunlar on yıl önceki sohbet botları değildir – o zamanlar, dar ve esnek olmayan “konuşmalar” ile sınırlıydılar, genellikle çoklu seçim veya eşdeğer yanıtlarla büyük bir akış şemasına dayanıyordu. Aslında, pre-internet IVR telefon menülerinden biraz daha gelişmişlerdi.

Bugün ise “sohbet botları” genellikle daha geniş yeteneklere ve kullanım örneklerine sahip bir araç olan konuşma AI’ya atıfta bulunuyor. Ve şimdi ourselves generatif AI hype döngüsünün ortasındayız, bu nedenle bu üç terim de birbirinin yerine kullanılıyor. Maalesef, bir sonucu olarak, özellikle finans gibi yüksek derecede düzenlenmiş endüstrilerde iş liderleri arasında konuşma AI’ye yatırım yapmanın riskleri, kullanım örnekleri ve getirisi hakkında birçok yanlış anlama var.

Bu nedenle, “sohbet botları” hakkında bazı ortak yanlış anlamaları düzeltmek istiyorum, aslında konuşma AI hakkında konuştuğumuzda.

Efsane 1: Müşteriler Sohbet Botlarından Nefret Ediyor

Tüketiciler, son on yıldan fazla bir süredir insan ajanları mı yoksa sohbet botları mı tercih ettiklerini sordu – bu, bir profesyonelin masajı mı yoksa bir alışveriş merkezi masaj koltuğunda oturmak mı istediğini sormak gibi.

Ancak 2022’de ChatGPT’nin çıkışı (ve ondan doğan tüm araçlar) bir sohbet botunun yeteneklerinin algısını tamamen değiştirdi. Yukarıda bahsedildiği gibi, eski sohbet botları komut dosyalarına dayanıyordu, bu nedenle önceden belirlenmiş yollarından herhangi bir sapma genellikle karışıklığa ve etkisiz yanıtlara yol açıyordu. Bağlam ve kullanıcı niyetini anlamakta unable, verilen yanıtlar genellikle geneldi ve yardımsızdı ve bilgi toplamak, depolamak ve sunmak için sınırlı bir kapasiteye sahipti.

Karşılaştırıldığında, konuşma AI, insan konuşmasını taklit eden doğal konuşmalarda insanları etkileşimde bulundurur, daha akıcı ve sezgisel bir değişime izin verir. Beklenmeyen sonuçlara karşı dikkat çekici bir esneklik ve adaptasyon gösterir. Kullanıcı niyetinin etrafındaki bağlamı anlamak, duyguları tespit etmek ve empatik bir şekilde yanıt vermek için能力.

Bu daha derin düzeyde anlama, bugünün AI’sinin kullanıcıları hızlı bir şekilde insan asistanlarına yönlendirmek gerektiğinde hedeflerine doğru mantıklı yollar boyunca yönlendirmesine olanak tanır. Ayrıca, gelişmiş bilgi filtreleri, alma mekanizmaları ve ilgili verileri saklama ve sunma yeteneği, sorun çözme yeteneklerini önemli ölçüde artırır, bu da daha iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar.

Bu nedenle, müşterilerin sohbet botlarından nefret ettiği değil, kötü hizmetten nefret ettiği, önceki sohbet botu sürümlerinin kesinlikle böyle bir hizmeti sunmaktan suçlu olduğu söylenebilir. Bugünün konuşma ajanları o kadar gelişmiştir ki, tüketicilerin dörtte biri, insan ve AI ajanları arasında ayrım yapma yeteneklerinde kendilerine güvenmediklerini hissetmektedir ve bazıları AI sohbet botlarını belirli görevlerde insan muadillerinden daha iyi olarak algılar.

Test pilotlarında, şirketimiz AI ajanlarının lead dönüşüm oranlarını üç katına çıkardığını gördü, bu, işin kalitesinin önemli bir göstergesi, bot olup olmamasının değil.

Efsane 2: Sohbet Botları Çok Riskli

AI hakkında iş liderleriyle yapılan tartışmalarda, hallucinations, veri koruma ve önyargı gibi konular etrafında endişeler ortaya çıkıyor ve bunlar düzenleyici ihlallere yol açabilir. Bu riskler, fine tuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve prompt mühendisliği gibi birkaç farklı yaklaşım yoluyla hafifletilebilir.

Tüm LLM’lerde mevcut olmasa da, fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir görev veya alan için uzmanlaştırabilir, bu da AI’nin belirli ihtiyaçlara daha uygun hale gelmesini sağlar. Örneğin, bir sağlık şirketinin bir modeli tıbbi sorulara daha iyi cevap vermek için uzmanlaştırması mümkündür.

RAG, sohbet botunun external bilgiyi dinamik olarak entegre ederek doğruluğunu artırır. Bu, sohbet botunun external veritabanlarından güncel bilgileri almasına olanak tanır. Örneğin, bir finansal hizmetler sohbet botu, RAG kullanarak hisse senedi fiyatları hakkında gerçek zamanlı yanıtlar verebilir.

Son olarak, prompt mühendisliği, sohbet botunun daha doğru veya bağlamda farkında yanıtlar üretmesine yardımcı olmak için promptları optimize eder. Örneğin, bir e-ticaret platformu, müşterilerin tercihlerine ve arama geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için uyarlanmış promptlar kullanabilir.

Bu yaklaşımlardan birini veya daha fazlasını kullanarak, ayrıca bir konuşma AI’nın yaratıcılık “sıcaklığını” hallucinations’i önlemek için kontrol edebilirsiniz. API çağrıları içinde daha düşük bir sıcaklık ayarlama, AI’nin daha deterministik ve tutarlı yanıtlar vermesini sağlar, özellikle de belirtilen, güvenilir veri kümelerinden yararlanmak için bir bilgi tabanı ile birleştirildiğinde. Riskleri daha da hafifletmek için, AI’yi önyargı veya yanlış bilginin yasal sorunlara yol açabileceği karar alma rollerinde dağıtmaktan kaçının.

Veri gizliliği için, external AI sağlayıcıların düzenlemelere uymasını sağlayın veya kendi altyapınızda açık kaynaklı modelleri dağıtarak veri kontrolünü tamamen elinizde tutun, bu da GDPR uyumluluğu için gereklidir.

Son olarak, olası senaryolarda işletmeleri kapsayacak profesyonel sorumluluk sigortasına yatırım yapmak her zaman akıllıcadır, bu da AI’yi kullanırken marka ve müşteri güvenliğini korumanıza olanak tanır.

Efsane 3: Sohbet Botları Karmaşık Görevler İçin Hazır Değil

Büyük teknoloji şirketlerinin AI araçlarını dağıtmaktaki sorunları gördükten sonra, bir KOBİ’nin daha kolay bir zaman geçireceğini düşünmek saçma görünüyor. Ancak AI şu anda “her şeyin usta, hiçbir şeyin efendisi değil” ifadesinin pek de yanlış olmadığı bir aşamada. Bu, bu araçların çok fazla farklı görevi farklı ortamlarda gerçekleştirmeye çalışmasından kaynaklanıyor, bu ortamlar henüz etkili AI dağıtımı için tasarlanmamış. Diğer bir deyişle, onlar buzlu bir gölette kaymak için figura yapmak zorunda kalıyorlar.

Örneğin, silo ve/veya düzensiz verilerle dolu organizasyonlar, AI’nin eski, yanlış veya çelişkili bilgileri ortaya çıkarmaya daha eğilimlidir. İronik olarak, bu karmaşıklığın bir sonucudur! Eski sohbet botları basitçe temel bilgileri lineer bir şekilde geri verirken, konuşma AI, çeşitli etkili faktörleri aynı anda dikkate alarak en uygun yolu ileriye doğru çizebilen güçlü veri kümelerini analiz edebilir.

Dolayısıyla, konuşma AI ile başarı, veri kaynakları ve görevler hakkında kesin parametreler ve sınırlar ile belirlenir. Doğru eğitim verisi ve uzmanca tasarlanmış promptlar ile, konuşma AI’nin işlevselliği basit bir sohbet botunun kapsamının çok ötesine geçebilir. Örneğin, müşteri konuşmalarından veri toplamak ve bu verileri otomatik olarak bir CRM’ye güncellemek için kullanılabilir. Bu, yalnızca idari görevleri basitleştirmez, aynı zamanda müşteri bilgilerinin her zaman doğru ve güncel olmasını sağlar. Bu tür görevleri otomatikleştirmek, işletmelerin idari yüklerden ziyade stratejik faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır.

Eğer “sohbet botu” terimini kullanmaya devam edeceksak, keskin konuşma AI’yi entegre eden platformları, dünün sınırlı araçlarından ayırt etmemiz çok önemlidir. Aynı şekilde bugün “telefon” kelimesi, spiral-kordlu bir sabit hattan ziyade bir dokunmatik akıllı telefonu akla getiriyor, “sohbet botu”nun da gelişmiş AI ajanlarından ziyade hantal çoklu-seçim avatarlarını temsil etmekten uzaklaşacağına inanıyorum.