Nástup chatbotů s využitím umělé inteligence v zákaznické podpoře probudil diskuse o potenciálním nahrazení pracovníků v oboru zákaznických agentů. Avšak odborníci v odvětví souhlasí, že umělá inteligence není v současné době připravena plně nahradit lidi ve funkcích, které mají přímý kontakt se zákazníky.
Nedávné případy, jako je případ softwarového inženýra, který manipuloval s chatbotem, aby mu prodal auto za pouhý jeden dolar, poukazují na omezení a výzvy generativní umělé inteligence. Jedním z hlavních problémů je jev trvalého halucinování, kdy modely umělé inteligence produkují nesprávné nebo bezvýznamné odpovědi. Zatímco se na modelech jako GPT-4 dál pracuje a jsou trénovány s podnikovými daty, stále existuje riziko poskytování zavádějících informací.
Přes tyto výzvy je generativní umělá inteligence schopna významně zlepšit efektivitu a zákaznický zážitek v zákaznické podpoře. Sanjeev Menon, spoluzakladatel a vedoucí produktu a technologie ve společnosti E42.ai, tvrdí, že pečlivý design a ladění s konkrétními daty mohou zlepšit výkon chatbotů s využitím umělé inteligence. Je však důležité plně rozumět schopnostem a omezením těchto modelů.
Přestože mnoho firem integrovalo chatboty s napájenou umělou inteligencí do svých platforem, to neznamená, že není třeba lidského zásahu. Lidští agenti hrají klíčovou roli při zajišťování pozitivní a bezpečné interakce ve zákaznické podpoře. Kontrola toxicity odpovědí, aktualizace dat a dozor během složitých nebo citlivých situací jsou nezbytné pro udržení přesnosti a poskytnutí spolehlivého zážitku.
Gaurav Singh, zakladatel a CEO společnosti Verloop.io, navrhuje posílit lidské agenty jako brány, které zajišťují kontrolu kvality. I když si většina dotazů s chatboty s využitím umělé inteligence vystačí, nejasné situace vyžadují bezproblémový přenos na lidské agenty pro ověření a úpravy.
Modely malých jazykových modelů (SLMs) nabízejí více přizpůsobené řešení pro potřeby odvětví specifické zákaznické podpory. Tyto modely se mohou být laděny nebo trénovány specificky pro konkrétní obor, což umožňuje lepší porozumění odvětvím specifickým termínům a kontextu. Firmy mají větší kontrolu nad trénovacím procesem a mohou model přizpůsobit svým konkrétním požadavkům.
Přesto stále existuje riziko halucinace u modelů SLMs. Například Yellow.ai používá maker-checker model pro ověřování relevance a správnosti odpovědí. Navzdory těmto pokrokům je nejlepším přístupem pro snižování rizik a poskytování vynikající zákaznické služby model specifický pro obor s lidskou účastí.
Závěrem, i když má generativní umělá inteligence své výhody, hybridní přístup, který kombinuje sílu umělé inteligence a lidských agentů, je klíčový pro efektivní a spolehlivou zákaznickou podporu. Dosahování rovnováhy mezi automatizací umělé inteligence a lidským zásahem zajišťuje, že emocionální inteligence, jemné porozumění a řešení složitých problémů nejsou omezeny.
The source of the article is from the blog krama.net