Společnost AddAI se opět setkala se svými partnery a zákazníky, aby je seznámila se svým vývojem v konverzační AI od roku 2017 do 2023 a s platformou, kterou otevírají k prodeji.
V AddAI ostupným vývojem v oblasti konverzační AI a po validaci use-cases zjistili, kde „to není ono“ a přestože už měli za sebou řadu úspěšných projektů (Asistentka Alzee, Aneta na lince, Asistentka Raia apod.) musejí jinak. Hledali, kde jsou silní, a jak bude vypadat konverzační AI. Projeli konference, mluvili se zákazníky a v podstatě hledali sami sebe.
Spojení světů NLP a LLM přináší výhody
Jazykové modely LLM jsou pokročilé nástroje generativní umělé inteligence, které dokáží porozumět textu a generovat jej, což umožňuje vytvářet přirozené konverzace a např. automatizovat zákaznickou podporu. Například modely GPT jsou vhodné na úlohy od zkrácení textů přes MagicFlow až na další pokročilé aplikace, Llama zase na shrnutí textů, Llama 2 je mj. dobrá i na češtinu.
Výsledkem úvah AddAI bylo spojení NLP (Natural Language Processing; typ. IBM Watson, RASA) s plochou strukturou a kontextem a LLM (Large Laguage Models; typ. GPT, Llama3) tam, kde je silné. Spojení světů NLP a LLM umožňuje lépe vytvářet virtuální asistenty s AI, zejména na podnikové úrovni se zabezpečením odpovídajícím bankovním standardům přesně přizpůsobených pro úspěch firmy.
Stupeň rozpoznání dotazů
Aktuálně rozumějí asistenti od AddAI rozpoznat 83 % dotazů, což je jedno z nejlepších porozumění asistentů na trhu. Spojením NLP a LLM rozpozná na naučeném scope (rozsahu výrazů) až 97 %, s vylepšením LLM v AddAI tvrdí, že půjdou na 87 % až 90 % na všech dotazech. Očekávají, že zhruba 70 % až 80 % vyřeší s NLP echnologií IBM Watson a u 20 % až 30 % zapojí funkce LLM, přičemž tento poměr se může časem posouvat s výhledem na 60 %, nejdříve však za dva až čtyři roky a nejvíce se budou rozvíjet malé modely LLM.
V každém případě platí v oblasti LLM pořekadlo „shit in – shit out“, což znamená, že je zde třeba využívat jen ověřená data. LLM dnes také mění i svět přechodu do jiného jazyka, ale zatím pouze do angličtiny.
Obecné metriky pro AI boty
Pro firmy znamenají jazykové modely možnost zlepšit efektivitu interní komunikace, urychlit zpracování dokumentů a nabízet personalizované služby zákazníkům bez nutnosti lidského zásahu.
Ukazuje se, že u zákazníků poptávka po AI roste. Pokud pak AI není schopna odpovědět, pak teprve přepne na jiného operátora, který 97 % případů vyřeší. Zákazická zkušenost (CX) je pro zákaznickou základnu velmi silná veličina a měří se. Proč například proč vyplňovat IBAN, když je zákazník identifikován a znám.
Pro měření úspěšnosti AI botů pak existuje podle analytických společností řada metrik, mezi Top 10 patří ROI (Return of Investment; Forrester), produktivita (PwC), úspory nákladů (Forrester), zlepšení zákaznické zkušenosti (CX; McKinsey), rychlost zpracování dotazů (PwC), přesnost předpovědi (Gartner), míra dokončení nákupů (Forrester), zvýšení prodejů (Forrester), zlepšení kvality dat (McKinsey) a míra odpovědí na dotazy (Deloitte).
Otevření platformy od AddAI
AddAI svoji platformu AI otevírá, aby získali zpětnou vazbu a firmy, které ji budou používat, si nemusely procházet podobným „peklem“ řešením stejných věcí od začátku, což mj. zjistili i na konferencích, kterých se zúčastnili. To by mělo dva negativní důsledky – uživatelé, kteří mají čím dále větší chuť si AI vyvíjet sami, by měli daleko větší náklady, a také by u nich vypadla ze hry zpětná vazba.
AddAI roste
Společnost AddAI kromě toho roste i personálně, za poslední období o 40 %. Provedli výběrové řízení se 170 kandidáty, z nich vybrali stážisty, z nichž zakotvilo v AddAI sedm lidí.
