Искусственный интеллект разговора находится в поворотном моменте. В дополнение к поддержке клиентов эти решения в области маркетинга, продаж, ИТ и даже на поисковых платформах указаны на раннее вездесущее. В 2023 году доля рынка разговорного ИИ составила 5,8 миллиарда долларов США. Это должно быть запланировано встретиться к 2028 году 31,9 миллиарда долларов СШАПолем

Это не чат -боты или разочаровывающие IVR (интерактивные языковые ответы), которые вы можете запомнить. Эти разговоры -KI могут включать звук и настроение из разговора, привлечь исторические данные человека для более четкого контекста и ответить на все более сложные вопросы … если он будет реализован правильно.

Существует недоразумение, что только ИИ-это самостоятельная панацея: вы соединяете его со своим техническим стеком и выходите на улицу. Тем не менее, успех или стагнация AI разговора зависит от невидимой архитектуры: потоки данных в реальном времени, гибкая архитектура и непрерывная итерационная цикл. Как компания, для того, чтобы внедрить разговоры для лучшей лояльности клиентов, и именно ее основания способствует разумным масштабам, производить или разрушать свои способности.

Убедитесь в трубопроводах данных в режиме реального времени для решений с разделением секунды

Когда ИИ работает так, как предполагалось, ваше издание немедленно, точно и конкретно для конечного пользователя. Но легкость этих обменов считает сложную архитектуру данных ниже.

С каждым входящим запросом агент KI извлекает данные из нескольких источников: ваш CRM, ваше хранилище данных, профили клиентов и канал в социальных сетях. В то же время исторические данные (например, более ранние журналы поддержки клиентов или соглашения о покупке) должны проанализировать вместе с входящим текстом или аудио, чтобы сформулировать лучший ответ.

Затем существует сложная комбинация структурированных и неструктурированных данных, в результате чего язык является прекрасным примером. Телефонные звонки синхронны и требуют быстрого туда -сюда. Это не номерной знак отличного опыта.

Поскольку аудио является неструктурированным данных, агент ИИ должен быть во время телефонного звонка:

1. Преобразовать аудио в текст (язык в текст) с учетом различных акцентов или языковых шаблонов.
2. Стройте текст для анализа приложения AI.
3. Преобразовать ответы из текста в аудио (текст в речь) с естественным языком.
4. Сделайте все это в миллисекундах.

По мощности данных в реальном времени имеют важное значение для этих ответов с низкой задержкой. Они также позволяют агенту ИИ запрашивать и обогащать профиль человека во время разговора одновременно и обогатить путь для благоприятной хорошей персонализации. Например, если агент ИИ помогает кому -то снова забронировать свой полет, он также может получить доступ к своему наиболее распространенному статусу флаера и обеспечить обновление.

Будущее -безопасное с гибкими композиционными архитектурами

Поскольку организации сосредотачиваются на выборе между крупными языковыми моделями (LLMS) и дебатами решений Build-VS-Buy, они часто упускают из виду еще один решающий компонент: как действовать в области разговора по всей бизнес-экосистеме.

Даже самые требовательные голосовые модели ограничены, когда они заключены в технические бункеры, а агенты искусственного интеллекта висят в цикле статических, плоских ответов.

Мы знаем, что точность AI разговора зависит от его доступа в реальном времени к данным из нескольких источников. Это также зависит от бесшовной интеграции в различные каналы и системы рабочего процесса (например, ERP или CRM). Таким образом, агент ИИ может выполнять задачи, например, B. Предоставление билета на поддержку или даже бронирование назначения врача по запросу пользователя.

Тот факт, что технологические стеки постоянно развиваются, затрудняет ситуацию. Организации часто ориентируются в сложном сочетании устаревших и облачных систем или борются за поддержание специфических для клиента интеграций.

Ввиду этого «будущее доказательство» стало самым популярным ключевым словом, но охота на последнюю LLM не является ответом на процесс. Есть новые, более продвинутые модели каждую минуту. Скорее, обеспечение будущего — это упражнение в адаптируемости.

Чтобы масштабировать разговоры, сосредоточиться на создании гибкой, композиционной архитектуры и использования стандартизированных API и веб -крючков. Таким образом, вы можете с легкостью отключить и обновлять компоненты, не нарушая доступ ИИ к источникам и системам данных.

Проверьте, проанализируйте, повторите

Что произойдет, если агент KI понимает это неправильно? Ответ может варьироваться от разочарования клиентов до юридическая ответственность В худшем случае, сценарии.

В то время как ИИ добился огромного прогресса в понимании и имитации естественного языка, разные каналы имеют разные кадохи и стили общения. Все, от пунктуации до словесных признаков, таких как «Got It», может повлиять на то, насколько естественно звучит ИИ в каждой среде.

Чтобы разговоры могли быстро развиваться, любое взаимодействие должно рассматриваться как вариант обучения.

Давайте воспользуемся примером агента ИИ, который неверно внедряет запрос. Это должно вызвать цепочку интеллектуальных ответов: ошибка ошибки, разговор передается человеческому агенту (при необходимости), а звуковые и языковые шаблоны анализируются для оптимизации будущих ответов.

Этот близкий цикл аудитов и анализа ускоряет изучение вашего ИИ. Наконец, ИИ должен прогрессировать в точке ожидания и профилактики недоразумений, прежде чем он произойдет на основе поддержки уведомлений о разговорах.

Диплом

Когда ИИ разговора становится все более и более вездесущим, организации сталкиваются с двумя проблемами: быстро захватить эти системы и гарантировать, что их ИИ выделяется из конкуренции. Как всегда, ограничения на то, что может сделать ИИ, связаны с пределами его основной инфраструктуры.

Оркестрация данных в реальном времени, бесшовная интеграция и непрерывные петли обучения являются основными частями интеллекта и функций ИИ. Самые большие ограничения, которые будут происходить, — это основа, которую они не могли построить.

Энди О’Дауэр — вице -президент по продукту в сумеркиГлава команды продукта для видеопродуктов Twilio Voice и Twilio, чтобы помочь клиентам создать следующее поколение лояльности клиентов.