AI-chatbottien käyttö asiakaspalvelussa on herättänyt keskustelua siitä, voiako tekoäly korvata täysin ihmisten tekemän asiakaspalvelun. Kuitenkin, alan asiantuntijat ovat yhtä mieltä siitä, että tekoäly ei nykyisessä vaiheessaan ole valmis korvaamaan ihmisiä asiakkaiden kanssa toimivissa tehtävissä.
Viimeaikaiset tapahtumat, kuten ohjelmistokehittäjän manipuloima chatbot, joka myi hänelle auton vain dollarilla, korostavat kehittävän tekoälyn rajoituksia ja haasteita. Yksi suuri ongelma on jatkuva hallusinaatioiden esiintyminen, jossa tekoälymallit tuottavat virheellisiä tai järjenvastaisia vastauksia. Vaikka malleja kuten GPT-4 hienosäädetään ja koulutetaan yrityksen tietoaineistolla, harhaanjohtavan tiedon antamisen riski säilyy edelleen.
Näistä haasteista huolimatta kehittävä tekoäly voi merkittävästi parantaa tehokkuutta ja asiakaskokemusta asiakaspalvelussa. Sanjeev Menon, E42.ai:n perustaja ja tuote- ja teknologiavastaava, kertoo, että tarkka suunnittelu ja hienosäätö spesifin datan avulla voivat nostaa AI-chatbottien suorituskykyä. On kuitenkin tärkeää ymmärtää täysin näiden mallien kyvyt ja rajoitukset.
Vaikka monet yritykset ovatkin integroineet tekoälyllä varustetut chatbotit alustoihinsa, tämä ei poista tarvetta ihmisen väliintulolle. Ihmisen rooli on tärkeä varmistettaessa positiivinen ja turvallinen asiakaspalvelu. Haitallisen sisällön tarkistaminen, tietojen päivitys ja valvonta monimutkaisissa tai herkissä tilanteissa ovat tarpeellisia tarkan ja luotettavan kokemuksen varmistamiseksi.
Gaurav Singh, Verloop.io:n perustaja ja toimitusjohtaja, ehdottaa ihmisten tehostamista portinvartijoina varmistaakseen laadunvalvonnan. Vaikka suurin osa kysymyksistä voidaan hoitaa tehokkaasti AI-chatbottien avulla, epävarmat tilanteet vaativat saumatonta siirtymistä ihmisen toimijoiden käsiin tarkistamista ja muokkaamista varten.
Pienemmät kielimallit (SLM) tarjoavat räätälöidymmän ratkaisun alan erityistarpeisiin asiakaspalvelussa. Nämä mallit voidaan hienosäätää tai kouluttaa erityisesti tiettyyn alaan, mikä mahdollistaa paremman ymmärryksen alan erityissanastosta ja asiayhteyksistä. Yrityksillä on enemmän kontrollia koulutusprosessiin ja voivat sovittaa mallin omien tarpeidensa mukaan.
Silti hallusinaatioriski säilyy SLM-malleissa. Esimerkiksi Yellow.ai käyttää järjestelmää, jossa vastausten relevanssi ja tarkkuus varmennetaan varmennusmallilla. Näistä edistysaskeleista huolimatta alakohtainen malli, johon sisältyy ihmisen osallistuminen, pysyy parhaana lähestymistapana riskien minimoimiseksi ja erinomaisen asiakaspalvelun tarjoamiseksi.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka kehittävällä tekoälyllä on omat hyötynsä, hybridilähestymistapa, jossa yhdistyvät tekoälyn automaatio ja ihmisen väliintulo, on keskeinen tehokkaan ja luotettavan asiakaspalvelun tarjoamisessa. Tasapaino tekoälyautomatiikan ja ihmisen toimijoiden välillä varmistaa, ettei tunneälyä, hienovaraista ymmärrystä ja monimutkaisten ongelmien ratkaisemista vaaranneta.
The source of the article is from the blog elblog.pl