A több mint 375 Global 500 ügyfelet tömörítő szervezetem által végzett belső felmérés alapján a vállalati világban a portaszolgálati és ügyfélszolgálati erőfeszítések nagyjából 80%-át a végfelhasználóknak nyújtott információs szolgáltatások nyújtására fordítják, legyenek azok alkalmazottak vagy ügyfelek. Bár természetesen vannak olyan helyzetek, amikor beszélni kell egy emberi lénnyel, ezek gyakran olyan tételekre vonatkozó kérések, amelyek egy alkalmazotti kézikönyvben vagy az ügyfél GYIK-ben vannak eltemetve, és kétségtelenül gyorsabb egyszerűen felhívni valakit és keressenek meg neked. Ez logikus, de egyben súlyos működési terhet is jelent minden vállalkozás számára, mivel az ügyfél- és portaszolgálatokat sokszor fizikai munkaerő és elkötelezett csapat irányítja.

Az információs szolgáltatások szükségletek, de egyben időeltolódás is. Egy ideális világban azt szeretné, ha a csapat más feladatokra fordítaná az energiáit, amelyek több ítélkezést igényelnek, vagy magasabb szintű szolgáltatásokra, amelyek megkövetelik az ügyfelek kéztartását. Ezt tetézik azok az egyre összetettebb dokumentumok is, amelyeket mind üzleti életben, mind fogyasztóként aláírunk – többrétegű szolgáltatási feltételek és adatvédelmi szabályzatok, ügyfelekkel vagy vállalkozókkal kötött megállapodások, amelyek általában sűrűek.

A keresés túl bonyolult és nehézkes lehet

Ez a probléma súlyosbodik a vállalkozásban. A vállalati tartalmak gyakran különböző adatforrások alá vannak temetve különféle adattárolási csatornákon, ami rendkívül nehézzé teszi a laikusok számára, hogy maguktól rájöjjenek. Ésszerű elvárás lehet, ha azt gondoljuk, hogy van egy központi adattár az összes tartalom tárolására – és egy keresési termék meg tudja oldani ezt a problémát.

A tartalomkeresés koncepciója azon a feltevésen működik, hogy a felhasználót érdekli a témakörök kiszűrése az indexelt tartalomból a keresési lekérdezés szempontjából való relevancia alapján. Tehát potenciálisan csak annyit tehet a felhasználó a kereséssel, hogy kiszűri az általa elolvasott témákat, és kitalálja, mit akar a kulcsszó alapú tartalomból. Keresnek, kattintanak és újra keresnek a rendelkezésükre álló információk alapján, majd remélhetőleg a „helyes” válaszra jutnak a tennivalók alapján.

Az eredmények már csak ilyenek – eredmények. Ezek nem egy konkrét kérdés tényleges válaszának és mérlegelésének számításai. Nem válaszolnak közvetlenül a kérdésre – azt adják meg, ami esetleg lehetséges – ellenőrzés nélkül.

Tehát mi kell ahhoz, hogy a végfelhasználó választ adjon a kérdésére?

Hogyan replikálja a mesterséges intelligencia az emberi megismerést, hogy válaszokat találjon

Ezt a problémát rendkívül nehéz technikailag megoldani, mert nem csupán a felhasználó kérdésének szemantikáját kell megérteni, hanem a végfelhasználó számára személyre szabott tartalom kontextusát is. Gondoljon arra, hogy megválaszol egy kérdést, amit valaki feltesz neked – akár valami egyszerűre is, például: „Találkozhatsz velem délután 5 órakor?”

Ehhez nemcsak azt kell mérlegelnie, hogy szabad-e az adott időpontban, hanem azt is, hogy tud-e beszélni (pl. hely szerint – zsúfolt szobában van?), logisztikailag (lesz-e telefonjelzése, ahol tartózkodik? ), mentálisan (elég éber leszel?) és így tovább, abban az időben. Ezeket a számításokat az agyunk végzi, de az információk hatalmas tárházában kontextualizálni kell a rendelkezésre álló információk, maga a kérdés és a potenciálisan külső tényezők alapján.

Miután válaszolt a végfelhasználónak, rendkívül pontosnak kell lennie – válaszolnia kell a kérdésre, de a lehetséges egyéb kérdésekre is, vagy segítséget kell nyújtania a felhasználó további segítségére szolgáló információk megtalálásában. Most adjuk hozzá a tartalomformátumok kitalálásának bonyolultságát, a tartományspecifikus ismeretek beépítését és a végfelhasználónak való valós idejű válaszadást, amelyet tovább bonyolít, ha ezt vállalati szinten, változatos tartalommal és rengeteg adattal teszi.

Ezen a ponton megérzi, milyen kihívást jelent ezt a problémát megoldani.

A társalgási AI használata válaszok keresésére

A mesterséges intelligencia használatával a mély tanulási technikák és a természetes nyelv szintetizálni és megérteni képes az elhallgatott információs tárolókban elérhető tartalmat, és lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy egyszerű beszédben tegyen fel kérdéseket, és válaszoljon rá. Ez egy hihetetlenül összetett probléma, amelyet meg kell oldani, és különböző technikákat kell kombinálnia ahhoz, hogy valami hasonlót hozzon létre, mint az emberi agy döntéshozatala.

A tartalommegértés többrétegű probléma. Ez nem csupán az adatok kinyerését foglalja magában a rendkívül strukturálatlan tartalomból különböző formátumokban, hanem a mögöttes szemantika értelmezését, az entitáskapcsolatok azonosítását, az információk strukturálását és kategorizálását is, amelyek elengedhetetlenek a végfelhasználói kérdések megválaszolásához a befogadott tartalommal összefüggésben. Ez nem egyszerűen lenyelésről szól, hanem arról, hogy képesek vagyunk felügyelet nélkül tanulni a dokumentum „megértésére”, és válaszokat adni a felhasználók által feltehető kérdésekre.

Ez végül a dokumentumokkal való kommunikációnk újratervezése. Megszoktuk, hogy elolvassuk őket, majd megkérdezünk valakit (vagy keresünk), ha nem találjuk a szövegből. Az igazi megoldás az új mesterséges intelligencia-algoritmusok, valamint a gépi tanulási technikák és a természetes nyelv megértése kombinációja, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy kérdést tegyenek fel egy dokumentumnak, és pontos választ kapjanak, akárcsak egy ember.

Megfontolandó kihívások

A társalgási AI egy gyorsan fejlődő technológia, amely fénysebességgel mozog. Technológiai beszállítóként nem teszünk magunknak szívességet azzal, hogy minden tevékenységünkre liberálisan alkalmazzuk az „AI-mosást”. Leendő technológiavásárlóként fontolja meg a párbeszédes AI alkalmazását kezdetben egy adott felhasználási esetre, amely időigényes és nagy a felhasználói frusztráció. Létfontosságú, hogy az eredményeket két dimenzióból ellenőrizzük – a termelékenység és a felhasználói élmény szempontjából. A felhasználói élmény nagymértékben diktálja a sikert és az elfogadást. Ha sikeres kezdeti projektje van, könnyebb a szélesebb körű alkalmazása.

A társalgási mesterséges intelligencia technológia vállalati szintű megvalósítása több időt szabadíthat fel a 21. századi tudásmunkás számára – jelentősen hatékonyabbá teheti vállalkozását.

Szerző – Ram Menon, alapító és vezérigazgató, Avaamo

Ez a cikk először a Forbes oldalon jelent meg.