Pohled na AI a chatboty pro byznys (1. díl)

Pojem AI (artificial intelligence, umělá inteligence) je v současné době asi nejfrekventovanějším výrazem posledních let v oblasti internetu nebo IT vůbec. V třídílném seriálu se podíváme, jak využít AI pro tvorbu chatbota. První díl se věnuje především tomu, co si představit pod AI a jaká je realita.

Co si kdo pod AI může představit

Filip Korbel

Laická veřejnost si představuje počítač, který dokáže sám „přemýšlet“ a dojít k nějakému závěru. Odborná část veřejnosti si vybaví rozsáhlé neuronové sítě, které je třeba připravit na pochopení tématu či dat a následné „trénování“, strojové učení. Byznysově orientované publikum si zase vybaví nástroj, který bude schopen dokonale plánovat správný čas a směr pro obchodování titulu na burze. Bezpečnostní složky si představují nástroj, který dokáže předcházet rizikům, nebo plánovat taktiku na základě historických zkušeností. Prodejní konglomeráty budou tušit, že umělá inteligence doporučí zboží nebo službu na základě interakce se zákazníkem, případně pomůže v komunikaci s podporou nebo servisem. Výrobci a průmysl mohou očekávat optimalizaci v procesech, řízení jakosti a přecházení výpadkům v produkci.

Jaká je realita

Jak je patrné z uvedeného výčtu, vždy jde o hledání odpovědi nebo dosažení nějakého zjištění na základě předchozích zkušeností. Bez přípravy, trénování a ověřování, vzdělání umělé inteligence, bude AI pouze prázdnou nádobou, stejně jako mozek narozeného dítěte.

Umělá inteligence je schopná se učit historickým datům, událostem, textu a spojovat je s dosaženým cílem. AI dokáže číst e-maily, konverzace na sociálních sítích, SMS zprávy, procházet nahrávané fotografie do alba na internetu a chápat, zda jde o úředníka, vašeho potomka či psa. Dokáže se učit poznávat povrchy předmětů na fotografiích nebo optikou a laserem sebrané informace o struktuře povrchu chápat jako identifikátor materiálu. Dokáže se naučit překládat a brzy již asi nahradit překlady mluveného slova, které bude možná za běhu filmu překládat pluginem v přehrávači do titulků zvoleného jazyka. Už velmi brzo se také naučí rozpoznávat s vysokou přesností emoce v hlase nebo psaném textu nebo pohybu těla a adekvátně na ně reagovat, chovat se jako velmi dobrá simulace partnera s emocemi nebo první pomoc psychologa. Jako zářný příklad lze uvést využívání AI Watson od IBM v onkologii, kdy se neuronová síť snaží doporučit na základě získaných znalostí o markrech a dalších indikátorech postupy, které můžou zvýšit úspěch v léčbě pacienta s rakovinou.

Přínosy chatbotu založeného na AI

Nejednoduší nasazení, a to jak z pohledu funkcí a trénovaní AI jsou call-centra a helpdesky. AI se nejlépe učí na opakovatelných událostech a podobnostech. Těch je v zákaznické podpoře nejvíce a nejbanálnějších zcela jistě naprostá většina. Lze odhadnout, že v oblasti bankovnictví bude 50 % dotazů směrovat na otázku, proč nedopadla karetní transakce nebo zda proběhla vůbec po chybové hlášce. Zkuste si jako provozovatel takové podpory představit, že elegantním řešením nad identickým dotazem zákazníků dokážete uvolnit 50 % zdrojů na důležitější aktivity, jako například outbound calling.

Chatbot může velmi jednoduše položit dvě-tři kontrolní otázky uživateli o čase, částce a případně ID transakce. Označení a čas se spojí s databází provedených karetních transakcí probíhající někde odděleně a vrátí se potvrzením pro uživatele, že transakce proběhla úspěšně. Takový dotaz na podpoře může být odbaven v řádu desítek sekund.

Přijímání chatbotů cílovými skupinami

Odpovědět jednou větou asi nelze. Téma přijímání chatbotů ve společnosti je totiž složitější, jak vyplývá ze studií o absorpci nových technologií různými skupinami. Mileniáni patří jednoznačně do spektra uživatelů, pro které je chatbot běžným nástrojem vedle Facebook Mesengeru nebo chatu s obsluhou e-shopu. Prostě raději pošlou krátkou zprávu s dotazem, než by se přesunuli ke svému telefonu a zavolali. To vlastně ani nemusí, protože jsou k němu vlastně velmi navázáni. Je to také jasný signál pro výstavbu komunikačních kanálů pro tuto skupinu. Telefon odemknou více než 100x za den a stráví na něm přes 220 minut za den.

Uživatelem chatbotů jsme ale skoro my všichni, aniž si to můžeme uvědomit.

V další části seriálu se podrobněji podíváme mimo jiné na Ne-úspěšnost chatbotů a její příčiny, historiská data, kvality chatbota a datové vědce.

Filip Korbel donedávna zastával pozici obchodního ředitele IBM pro segment Commercial a CSP v Čechách a na Slovensku.

Exit mobile version