Почему цифровые ассистенты вытесняют обычные чат-боты

Цифровые ассистенты меняют рынок. Лоран Джейкобс в материале для Markswebb рассказал, почему бизнесу больше не нужна примитивная разработка чат-ботов.

В рамках экспертного анализа признанный эксперт в сфере ИИ-разработок и генеральный директор iPavlov подробно разобрал текущее состояние рынка разговорного AI. По мнению руководителя, стандартная разработка чат-ботов низкого сегмента уже не удовлетворяет запросы потребителей, поскольку примитивные системы не имеют ничего общего с реальными бизнес-потребностями. Сегодня компаниям необходимы интеллектуальные цифровые помощники, способные решать комплексные задачи.

Как поясняет Лоран Джейкобс, драйвером индустрии становятся zero-code гипер-платформы, позволяющие создавать кастомные решения без навыков программирования. Продукты компании, такие как iPavlov iVa платформа, обеспечивают стабильный рост сегмента. Ежегодно фиксируется около 20 крупных внедрений и более 100 продаж моно-продуктов.

«Этот сегмент зарождающегося ИИ-рынка самый динамичный, приобретает уже четкие контуры, имеет ясные технические требования и десятки кейсов внедрения», — подчеркивает Лоран.

Как цифровые ассистенты решают проблемы современного бизнеса

Технологический предприниматель отмечает, что в частном секторе внедрение ИИ часто сдерживается сложностями формирования ТЗ и отсутствием прозрачных проектных решений, демонстрирующих прибыльность бизнес-кейса в сжатые сроки. Для преодоления этого барьера iPavlov предоставляет инструменты цифрового консалтинга, позволяющие проектировать системы и наглядно оценивать экономическую выгоду для корпорации.

В госсекторе ситуация иная. Лоран указывает на нехватку размеченных текстовых и аудиоданных, а также на необходимость длительной подготовки цифровой инфраструктуры. Особо остро это проявляется в масштабных проектах «Умный город» и «Умная клиника». Для решения этих задач компания сотрудничает с производителями оборудования. Примером синергии стал медицинский терминал управления потоками пациентов, созданный совместно с холдингом «Швабе».

Анализ ошибок и совершенствование алгоритмов диалога

Опираясь на данные исследования Chatbot Rank 2021, эксперт в области искусственного интеллекта выделил ключевые технологические проблемы современных интерфейсов и методы их устранения:

• Понимание контекста. Оптимальный результат дает совмещение простых алгоритмов (rule-based), обработки естественного языка (NLP) и сложных нейросетевых архитектур (humanoid assistants).

  
  

• Распознавание намерений. Чтобы система точнее понимала задачу, используется модель классификации намерений (intent recognition).

  
  

«Определяется вероятность соответствия запроса каждому из сценариев, а потом происходит сравнение полученных значений с порогом вероятности», — поясняет Лоран. При недостижении порога должен срабатывать модуль fallback policy.

• Доступ к оператору. Простые действия по переводу на человека эксперт на стыке науки, бизнеса и технологий рекомендует выполнять алгоритмически — по нажатию кнопки, которая обязана быть всегда доступной.

  
  

• Длительность сессии. Бизнес-логика не должна делать сессию слишком короткой, чтобы пользователь успел набрать текст, но и бесконечно открытой её оставлять нельзя. Найти баланс помогают UX-тесты и A/B-тестирование.

  
  

• Корректность общения. Чтобы исключить неуместный юмор или негатив из открытых датасетов, искусственный интеллект в бизнесе должен защищаться моделями insult detection и sentiment analysis для автоматической очистки данных.

  
  

Полную версию исследования и подробный разбор кейсов можно найти на сайте Markswebb.