По мере того как разговорный искусственный становится все более совершенным, он находит свое место в различных бизнес-приложениях. Ватсал Гия, генеральный директор и соучредитель компании Shaip, более чем 20 лет работающий в области ПО и сервисов ИИ в здравоохранении, рассказывает на портале Enterprisers Project о будущем этой инновационной технологии.

Если вы когда-нибудь просили виртуального помощника, такого как Siri или Alexa, узнать прогноз погоды или проверяли статус заказа с помощью чатбота или мессенджера, вы испытали на себе силу разговорного ИИ. Этот инструмент использует обработку естественного языка (NLP) для понимания и реагирования на человеческую речь.

Но разговорный ИИ включает в себя гораздо больше, чем просто виртуальные помощники и чатботы. Это быстро развивающаяся область с широким спектром применения и большим потенциалом для инноваций.

Согласно отчету Grand View Research, объем мирового рынка разговорного ИИ в 2020 г. оценивался в 12,9 млрд. долл. и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом (CAGR) 37,3% с 2023 по 2030 гг. Этот экспоненциальный рост отражает растущее значение этой технологии для предприятий и отраслей по всему миру.

Давайте посмотрим на будущее разговорного ИИ и обсудим семь ключевых тенденций, которые будут определять развитие этой сферы.

Разговорный ИИ за последние годы прошел большой путь, и он продолжает развиваться головокружительными темпами. В ближайшие годы следующие несколько тенденций разговорного ИИ, скорее всего, займут центральное место в улучшении клиентского опыта.

1. Поиск на основе разговорного ИИ

Одной из наиболее значимых тенденций в разговорном ИИ является использование разговорных поисковых систем, использующих естественный язык. Это означает, что пользователи могут задавать вопросы так, как они задали бы их человеку, а поисковая система поймет их и выдаст соответствующие результаты.

Появление разговорных поисковых систем меняет то, как люди взаимодействуют с технологиями. Вместо того чтобы набирать ключевые слова и фразы, пользователи могут вести естественный разговор со своими устройствами. Эта тенденция, вероятно, будет продолжать развиваться, поскольку все больше людей привыкают к голосовому поиску и ожидают более разговорного общения.

2. ИИ-чатботы для обеспечения персонализации

ИИ-чатботы существуют уже давно, но становятся все более сложными и персонализированными. Они уже не просто отвечают на простые вопросы или предоставляют основную информацию. Вот некоторые способы, с помощью которых чатботы могут обеспечить персонализацию:

  • Обработка естественного языка. Чатботы могут использовать NLP для понимания намерений пользователя и предоставления персонализированных ответов.
  • Адаптированные ответы. Чатботы могут настраивать ответы на основе предыдущих взаимодействий пользователя с ботом.
  • Индивидуально подобранный контент. Чатботы могут предлагать индивидуальный контент, например, статьи, видео или продукты на основе интересов пользователя или истории поиска.

Ключом к успеху чатботов с ИИ является способность понимать контекст разговора и предоставлять релевантные ответы. По мере совершенствования они будут лучше понимать, что говорит пользователь и почему он это говорит. Это позволит им предоставлять еще более персонализированные ответы, учитывающие потребности и предпочтения пользователей.

3. Голосовые помощники

Голосовые помощники, такие как Alexa, Google Assistant и Siri, стали повсеместно распространенными. Они позволяют пользователям управлять своими «умными» домами, слушать музыку и получать информацию, просто разговаривая. По мере того, как эти голосовые помощники будут совершенствоваться благодаря более качественным речевым данным, они станут еще более интегрированными в нашу повседневную жизнь.

Голосовые помощники уже используются в различных отраслях, включая здравоохранение, банковское дело, гостеприимство, СМИ и развлечения. С их помощью можно назначать встречи, заказывать рецепты и даже бронировать номера в отелях. По мере расширения распространения они станут еще более мощным инструментом взаимодействия предприятий с клиентами.

4. Разговорный ИИ для метавселенной

Метавселенная — это виртуальный мир, который становится все более популярным, особенно среди молодого поколения.

Согласно Accenture, значительное число руководителей глобальных компаний — 71%, если быть точным, — оптимистично оценивают положительное влияние метавселенной на их организации, и некоторые бренды уже вплотную ей занимаются. Инвестируя, в том числе, значительные средства в разработку передовых технологий разговорного ИИ, которые могут придать человеческий оттенок каждому аспекту и способствовать естественному общению в различных сценариях.

По мере развития метавселенной мы можем ожидать, что все больше компаний будут использовать разговорный ИИ для взаимодействия с клиентами в этой новой среде.

5. ИИ-чатботы с высоким эмоциональным интеллектом

Одной из самых интересных тенденций в разговорном ИИ является разработка чатботов с высоким эмоциональным интеллектом. Такие чатботы способны распознавать человеческие эмоции и реагировать на них, что делает их еще более эффективными в общении с клиентами.

Хотя эмоциональный ИИ находится в зачаточном состоянии, он обладает огромным потенциалом для изменения того, как мы взаимодействуем с технологиями. Чатботы с эмоциональным интеллектом могут быть использованы для оказания эмоциональной поддержки, помощи клиентам в сложных ситуациях и даже определения того, что клиент недоволен, и предложения решения для устранения его проблем.

Чатботы с ИИ могут использовать алгоритмы ИИ и машинного обучения для анализа больших массивов данных об эмоциональном взаимодействии людей. Модель может научиться распознавать и реагировать на различные эмоциональные состояния, что повышает способность технологии предоставлять персонализированный и сопереживающий клиентский опыт.

6. Проактивное обслуживание клиентов

Разговорный ИИ также может улучшить клиентский опыт благодаря предоставлению проактивной поддержки.

Например, чатботы могут отслеживать действия клиента на сайте или в приложении и предлагать помощь или рекомендации до того, как клиент обратится за помощью. Это может сэкономить время и усилия клиента и дать ему возможность почувствовать, что его ценят и о нем заботятся.

Кроме того, разговорный ИИ может анализировать клиентские данные для выявления закономерностей и тенденций. Это позволит компаниям предвидеть и удовлетворять потребности клиентов еще до того, как они возникнут. Это поможет уменьшить разочарование и повысить общую удовлетворенность клиентов.

7. Сбор данных для обучения ИИ

Сбор данных для обучения голосовых помощников может быть трудоемким и сложным. Для эффективного сбора данных важно использовать такие источники, как записи реальных разговоров и расшифровки устных высказываний. Аннотирование данных имеет решающее значение и должно включать идентификацию говорящего, интонацию и эмоции. Необходимо собирать сбалансированный набор данных с различными дикторами, полами, акцентами и эмоциями. Чистые данные, удаляющие фоновый шум, ошибки и выбросы, также имеют важное значение.

Следующие пять лет принесут более оптимизированный ИИ-опыт, функции безопасности, которые улучшат взаимодействие с ИИ, и многое другое.