AI i machine learning: technologie składowe głosowych asystentów
Machine learning jest dzisiaj kluczową technologią dla voicebotów, ponieważ wspiera głosowe rozpoznawanie mowy. Gdyby nie ML, w zasadzie nie istniałyby voiceboty. Dzięki „ugłosowieniu” systemy konwersacyjne nie tylko wzmocniły swoją pozycje w obszarach, w których były już obecne, ale też zyskały kolejną przestrzeń do pracy – infolinie.
Machine learning to też doskonałe narzędzie do testowania baz wiedzy (to dzięki nim bot potrafi odpowiadać na pytania), a czasem też trenowania bota.
Szeroko rozumiana sztuczna inteligencja jest również stosowana w procesie „uczenia się” botów. Rozwiązanie to, choć obiecujące, wciąż ma jednak swoje wady (np. nieprzewidywalne zachowania ze strony algorytmów). Nie zmienia to faktu, że boty są coraz częściej zasilane sztuczną inteligencją i doskonalenie botów bazujących na AI to również jeden z trendów przewodnich na najbliższe lata.
Chmura: voiceboty „na licencji”
Jako pierwsze voiceboty zaczęły wdrażać największe korporacje i instytucje. Jeszcze do niedawna były to przede wszystkim wdrożenia on-premise. Dzisiaj dostawcy coraz bardziej stawiają na SaaS oraz dostępność w chmurze. To podejście umożliwiło korzystanie z voicebotów i chatbotów „nowej generacji” (tych wspartych ML, AI i technologiami głosowymi) także małym i średnim przedsiębiorstwom. Rozłożenie kosztów wdrożenia na miesięczne opłaty, brak konieczność samodzielnego utrzymywania oprogramowania obniżyło „próg wejścia” dla mniejszych organizacji. W efekcie z voicebotem coraz częściej możemy porozmawiać nie tylko w bankach czy na infolinii największych firm, ale też w mniejszych organizacjach. Trend ten będzie się upowszechniał i już niedługo voicebot będzie odbierał słuchawkę na infolinii czy doradzał podczas zakupów, na przykład w sklepie internetowym, częściej niż ludzie.
Automatyzacja procesów: dlaczego pomogą voiceboty?
Automatyzacja procesów w organizacjach i instytucjach to wielkie wyzwanie, z jakim mierzą się przedsiębiorcy i osoby zarządzające np. call center. Wszędzie tam, gdzie większość procesów odbywa się automatycznie, jednym z możliwych narzędzi jest właśnie voicebot. Asystent głosowy jest więc chętnie „zatrudniany”, ponieważ jego wdrożenie jest coraz mniej skomplikowane a działanie skuteczne. Przykład? Prowadzenie wstępnych rozmów z kandydatami podczas procesu rekrutacji. Zamiast angażować pracownika HR w najmniej kluczowy obszar działania (wstępna selekcja CV), angażuje się go dopiero wtedy, gdy proces wymaga podjęcia decyzji. Takie podejście pozwala oszczędzić mnóstwo czasu i kosztów. Podobnie voicebot pomaga na infolinii. Można np. skonfigurować go tak, aby odpowiadał samodzielnie na najczęściej zadawane pytania. Szacuje się, że na infolinie 80% zapytań powtarza się wielokrotnie.
Voicebotowe trendy: co za nami, co przed nami?
Tak zwane „boty pierwszej generacji”, które już kilka lat temu miały zawładnąć rynkiem nowych technologii okazały się tylko częściowo spełniać swoje zadania. Dopasowanie odpowiedzi jedynie na podstawie słów kluczowych, nie spełniało oczekiwań użytkowników. W skrócie oznaczało to, że boty często nie rozumiały kontekstu wypowiedzi, a wiele pytań użytkowników i tak musiało być kierowanych do konsultantów. Dostawcy chatbotów szybko jednak podjęli działania mające na celu „poprawę efektywności” systemów konwersacyjnych. I to z dobrym skutkiem. Wsparcie chatbotów sztuczną inteligencją, machine learning, wykorzystanie ich jako narzędzia automatyzacji procesów otworzyło przed nimi nowe możliwości.
Obecne trendy, zarówno te związane ze sztuczną inteligencją oraz machine learning, jak i korzystaniem z rozwiązań technologicznych (coraz popularniejsza „chmura”) jasno wskazują dalszy kierunek rozwoju dla voicebotów. Coraz wyższa skuteczność w rozumieniu pytań użytkowników, „samouczące się” rozwiązania oraz dystrybucja rozwiązań do coraz szerszego grona odbiorców, to podstawowe powody, dla których voiceboty czeka szczyt popularności.