AI chatbotų populiarėjimas klientų aptarnavimo srityje sukėlė diskusijas apie galimą darbuotojų, aptarnaujančių klientus, pakeitimą. Tačiau pramonės ekspertai sutinka, kad AI, esamoje jo stadijoje, nėra pasirengęs visiškai pakeisti žmones dirbant su klientais.
Neseniai įvykiai, pavyzdžiui, programuotojo manipuliavimas chatbotu, kad jis parduotų mašiną tik už dolerį, atkreipia dėmesį į generatyvinio AI apribojimus ir iššūkius. Viena didžiausių problemų yra nuolatinis įsivaizdavimas, kai AI modeliai generuoja neteisingus ar beprasmius atsakymus. Nepaisant to, kad modeliai, panašūs į GPT-4 yra tobulinami ir mokomi pagal įmonės duomenis, vis dar egzistuoja rizika pateikti klaidinančią informaciją.
Nepaisant šių iššūkių, generatyvinis AI gali ženkliai pagerinti efektyvumą ir klientų patirtį klientų aptarnavimo srityje. Pasak Sanjeevo Menono, įmonės E42.ai bendra įkūrėjo ir produkto ir technologijos vadovo, atidus dizainas ir tinklo sureglavimas su konkrečiais duomenimis gali pagerinti AI chatbotų veikimą. Tačiau būtina visiškai suprasti šių modelių galimybes ir ribas.
Nors daugelis įmonių integruoja AI valdomus chatbotus į savo platformas, tai neneigia žmogiškos intervencijos poreikio. Žmonės vaidina svarbų vaidmenį užtikrinant teigiamą ir saugią klientų aptarnavimo sąveiką. Tikrinimas, ar pranešimas yra toksiškas, duomenų atnaujinimai ir priežiūra sudėtingose ar jautriose situacijose yra būtini, norint išlaikyti tikslumą ir užtikrinti patikimą patirtį.
Gaurav Singh, įmonės Verloop.io įkūrėjas ir generalinis direktorius, siūlo žmogiškiems agentams suteikti vartotojo kokybės kontrolės įgaliojimus. Nors dauguma užklausų gali būti veiksmingai tvarkomos AI chatbotais, nežinios situacijos reikalauja sklandaus pereinamojo perdavimo žmogiškiems agentams patikros ir redagavimo tikslais.
Maži kalbos modeliai (MLM) siūlo labiau pritaikytą sprendimą, atitinkantį konkrečioms pramonės specifikos klientų aptarnavimo poreikiams. Šie modeliai gali būti tobulinami ar mokomi atsižvelgiant į konkretų srities žargoną ir kontekstą. Įmonės gali turėti daugiau kontrolės per mokymo procesą ir suderinti modelį su savo konkrečiais reikalavimais.
Nepaisant to, MLM vis dar susiduria su „įsivaizdavimo” rizika. Pavyzdžiui, Yellow.ai naudoja modelio patikrintuvo ir patvirtintojo struktūrą, kad būtų galima patvirtinti atsakymų aktualumą ir tikslumą. Nepaisant šių pažangų, domeno konkretaus modelio su žmogaus dalyvavimu pasilieka geriausia priemonė rizikoms mažinti ir užtikrinti puikų klientų aptarnavimą.
Išvada, nors generatyvusis AI turi savo privalumus, hibridinės strategijos, kurios jungia AI automatizavimo ir žmonių intervencijos pranašumus, yra būtinos, norint užtikrinti efektyvų ir patikimą klientų aptarnavimą. Pasiekti pusiausvyrą tarp emocinio intelekto, niuansuoto supratimo ir kompleksinio problemų sprendimo garantuoja, kad jų kokybė nekompromituojama.
The source of the article is from the blog papodemusica.com