Dacă ar trebui să „angajați“ un chatbot în compania voastră ca să preia din sarcinile departamentului de relații cu clienții, ce ați alege – unul „clasic“, care funcționează pe bază de reguli, sau un „avansat“, care folosește inteligența artificială? Desigur, tentația e mare și majoritatea ar înclina către chatbotii „inteligenți“, capabili să înțeleagă solicitări diverse, să își adapteze dinamic răspunsurile, să învețe singuri etc. Răspunsul însă ţine mai mult de scenariul d eutilizare decât de tehnologie. Pentru că, dincolo de avantajele indiscutabile ale chatbotilor „AI-powered“, alegerea este dictată de nevoile specifice fiecărei companii, de resursele de care aceasta dispune și de bunele practici existente în domeniul respectiv de activitate.
În prezent, există deja sute de scenarii de utilizare validate și consacrate pe industrii – aruncați o privire în Galeria noastră de chatboti ca să va faceți o imagine despre diversitatea ofertei.
Pentru a face o alegere în cunoștință de cauză, trebuie să înțelegeți care sunt diferențele esențiale între cele două tipuri de chatboti. Astfel:
• „Rule-based chatbots“ – sunt chatbotii clasici, care funcționează pe baza unui sistem clar de reguli predefinite și care respectă, în mare, principiul unui arbore decizional. Regulile, definite cu ajutorul unor limbaje specifice, precum AIML (Artificial Intelligence Markup Language), pot fi simple sau complexe pentru a acoperi diferite tipuri de scenarii. Însă, oricât de elaborate ar fi aceste reguli, este practic imposibil ca ele să acopere fiecare scenariu posibil. De asemenea, chatbotii „rule-based“ își arată rapid limitările atunci când solicitările adresate nu respectă tiparele după care au fost „antrenați“. Chatbotii clasici nu sunt capabili să înțeleagă contextul sau să identifice și extragă intenția interlocutorului, modelul de conversație fiind unul logic, de tipul „If this/Then that“. De aceea, pentru a depăși imitările și a nu irosi timpul iterlocutorilor, chatbotii de acest tip sunt „antrenați“ să semnaleze automat situațiile când nu înțeleg solicitările și/sau să integreze opțiuni care să permită preluarea rapidă de către un operator uman.
• „AI-powered chatbots“ – sunt chatboti de noua generație, cu un nivel de complexitate crescut, care utilizează tehnologii avansate precum Natural Language Processing (NLP) și algoritmi de Machine Learning (ML). Spre deosebire de soluțiile „rule-based“, chatbotii „AI-powered“ se dezvoltă în mod continuu, fiind antrenați de către specialiștii umani să descifreze conversațiile libere. Unele soluții de acest tip permit supervizarea conversațiilor – prin așa-numită metodă Human-on-the-Loop (HITL) – și să intervină atunci când chatbotii eșuează în înțelegerea solicitărilor sau au un nivel de încredere mai mic de un prag predefinit. Un chatbot care se dorește a fi cu adevărat inteligent are nevoie de o bază de date în care să fie stocate informațiile pe baza cărora, soluția învață să identifice datele relevante și răspunsurile asociate și de un „sistem nervos central“ (de tipul Microsoft LUIS, IBM Watson etc.), cu ajutorul căruia să extragă, coreleze și prelucreze datele pentru a furniza răspunsuri și a învăța din greșeli.
Fiecare tip de chatbot are avantajele și limitările proprii. De exemplu, cei „rule-based“ sunt mai limitați, dar sunt mai ieftini, mai ușor de dezvoltat și dat în folosință și asigură niveluri predictibile de eficiență și satisfacție a clienților. Acestea sunt și principalele motive pentru care Amazon, de exemplu, a renunțat la un moment dat la o bună parte din chatbotii „AI-powered“ în favoarea celor „dumb“. Chatbotii avansați au o arie de acoperire mai mare, însă și costuri de exploatare mai mari. În plus, atunci când eșuează în misiunea lor de a livra răspunsurile solicitate, este dificil de depistat unde logica rețelei neurale a dat rateuri și este necesară un proces complex de tip „Reverse engineering“.
Există deci numeroase criterii pe care trebuie să le luați în calcul atunci când preconizați adoptarea unei soluții chatbot. Cele prezentate mai sus au doar un caracter orientativ – dacă doriți mai multe detalii, echipa RolaxIT vă stă la dispoziție pentru a vă ajuta să faceti alegerea optimă adaptată nevoilor și resurselor de care dispuneți.
