Tehisintellekti vestlusrobotite kasutuselevõtt klienditeeninduses on tekitanud arutelusid klienditeenindajate võimaliku töökoha väljavahetamise üle. Siiski on tööstuse eksperdid ühel meelel, et praegusel tasemel ei ole tehisintellekt veel valmis täielikult asendama inimesi klienditeeninduse rollides.
Hiljutised juhtumid, nagu tarkvaraarendaja, kes manipuleeris vestlusrobotit ja müüs sellelt endale auto vaid ühe dollari eest, rõhutavad generatiivse tehisintellekti piiranguid ja väljakutseid. Üks peamisi probleeme on püsivad hallutsinatsioonid, kus tehisintellekti mudelid toodavad väärad või arusaamatud vastused. Kuigi mudeleid nagu GPT-4 timmitakse ja õpetatakse ettevõtete andmetega, eksisteerib endiselt oht eksitava informatsiooni esitamiseks.
Hoolimata nendest väljakutsetest, saab generatiivne tehisintellekt oluliselt suurendada efektiivsust ja kliendikogemust klienditeeninduses. Sanjeev Menon, E42.ai kaasasutaja ja toote- ja tehnoloogiajuht, väidab, et hoolikas disain ja timmimine spetsiifiliste andmetega võivad tõsta tehisintellekti vestlusrobotite jõudlust. Siiski on oluline täielikult mõista nende mudelite võimeid ja piiranguid.
Kuigi paljud ettevõtted on integreerinud tehisintellekti toega vestlusrobotid oma platvormidesse, ei kõrvalda see vajadust inimsekkumise järele. Inimesest klienditeenindajad mängivad olulist rolli positiivse ja turvalise klienditeeninduse suhtluse tagamisel. Promptne toksilisuse kontroll, andmete ajakohastamine ja järelevalve keerulistes või tundlikes olukordades on vajalikud, et säilitada täpsus ja pakkuda usaldusväärset kogemust.
Verloop.io asutaja ja tegevjuht Gaurav Singh soovitab anda inimagentidele võime kvaliteedikontrolliks. Kuigi enamus päringuid saab tõhusalt käsitseda tehisintellekti vestlusrobotite abil, vajavad ebakindlad olukorrad sujuvat üleminekut inimagentidele kontrollimiseks ja redigeerimiseks.
Väiksed keelemudelid (SLM) pakuvad klienditeenindusele spetsiifilisemaid lahendusi. Neid mudeleid saab spetsialiseerida või treenida konkreetsele valdkonnale, mis võimaldab paremini mõista valdkonnaspetsiifilist terminoloogiat ja konteksti. Ettevõtetel on rohkem kontrolli koolitusprotsessi üle ja nad saavad mudeli vastavusse viia oma konkreetsete nõuetega.
Siiski eksisteerib SLM-ides endiselt hallutsinatsiooni oht. Näiteks kasutab Yellow.ai maker-checker mudelit, et kontrollida vastuste asjakohasust ja täpsust. Hoolimata nendest edusammudest on piirkonnaspetsiifiline mudel inimsekkumisega siiski parim lähenemisviis riskide maandamiseks ja suurepärase klienditeeninduse pakkumiseks.
Kokkuvõtteks, kuigi generatiivse tehisintellektil on omad eelised, on hübriidlähenemine, mis ühendab tehisintellekti ja inimage
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar