تتجنب مشاريع chatbot الناجحة هذه الأخطاء

ما هو روبوت المحادثة؟ روبوت الدردشة هو برنامج يمكنه إجراء محادثة شبيهة بالإنسان مع المستخدم. يمكن للمستخدم إما التحدث إليه أو مراسلته من خلال تطبيق الدردشة ، وسوف يستجيب حسب الاقتضاء من خلال التحدث أو كتابة شيء ما أو عرض شيء بياني. حالة الاستخدام الرئيسية ل chatbots في الوقت الحالي في دعم العملاء حيث يتم استخدامها للإجابة على أسئلة بسيطة ومتكررة وتصعيد الأسئلة الأكثر تعقيدا إلى الوكلاء البشريين.

على الرغم من وجود بعض المشكلات التي يجب حلها قبل استخدامها على نطاق واسع لتمكين العملاء (بخلاف منتجات طلب Amazon Alexa وبعض الأمثلة الأخرى) ، يتم اعتماد واجهة المحادثة بسرعة لوظائف دعم العملاء .

من وجهة نظر الأعمال ، يجب تقييم مشروع chatbot ، مثل أي مشروع آخر ، من حيث المخاطر والعوائد.

في هذه الورقة ، سوف ندرس تحديات تنفيذ chatbot المحتملة وكيفية تجنبها.

يمكن تجنب العديد من المخاطر التي تم تسليط الضوء عليها هنا لأن العديد من المشكلات التي واجهها المتبنون الأوائل أصبحت الآن معروفة جيدا.

لا مفر من ذلك chatbots وسيصبح الصوت قريبا معتمدا على نطاق واسع لدعم العملاء لأن عائد الاستثمار لروبوت الدردشة في كثير من الحالات أعلى من 1,000٪ وهذا ليس فقط بسبب توفير التكاليف ، ولكن أيضا بسبب زيادة مشاركة العملاء ورضاهم وفرص الإيرادات التي تؤدي من ذلك.

لقد نضجت منصات الروبوت الموجودة هناك لدرجة أن هذا أصبح الآن فاكهة معلقة منخفضة للمؤسسات. ليس فقط سوف chatbots تستخدم على نطاق واسع لدعم العملاء ، ولكن حالات الاستخدام ستتوسع بسرعة إلى تمكين العملاء والتي ستهيمن في النهاية على دعم العملاء باعتبارها حالة الاستخدام الرئيسية.

‍

ما وراء الضجيج

غالبا ما يكون من الصعب تقييم تقنية جديدة لأنك تعلم أن بعض الضجيج حول المنتج هو مجرد ضجيج. تقدم شركات التكنولوجيا جميع أنواع الوعود الجريئة حول ما سيحدث عندما تنفذ تقنيتها ، لكنك بالطبع تعلم أن الأمر ليس بهذه السهولة ، ولا شيء مضمون ، وهم بالتأكيد لا يؤكدون على الجوانب السلبية. الأمر نفسه ينطبق على chatbots.

Chatbots مرت بمراحل عديدة من الضجيج. الكثير من هذا الضجيج له علاقة بالمبالغة في تقدير ما chatbots يمكن أن تفعل.

صحيح أنه كانت هناك بعض الاختراقات الحقيقية في الذكاء الاصطناعي المتعلقة بروبوتات الدردشة في السنوات القليلة الماضية ، وأن هذه الاختراقات تحتاج إلى فهم أن يكون لها صورة حقيقية لما يمكن توقعه من chatbots.

كانت الاختراقات الرئيسية في ثلاث تقنيات أساسية ، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتعرف على الكلام على نطاق واسع (للمساعدين الصوتيين) وتوليد اللغة الطبيعية.

تسمح البرمجة اللغوية العصبية لروبوت الدردشة بتحديد الهدف المشترك وراء عبارات اللغة الطبيعية المختلفة التي لها نفس المعنى. على سبيل المثال ، "حجز رحلة" أو "أريد السفر إلى باريس" لهما نفس النية في "حجز رحلة". يمكن لمطور البرامج ترميز ما يجب القيام به بمجرد تحديد هذه النية.

يستخدم التعرف على الكلام تقنية تترجم الكلمات المنطوقة إلى نص. على الرغم من أن التعرف على الكلام كان موجودا منذ فترة طويلة ، إلا أنه تقدم فقط في أداء أجهزة الكمبيوتر والقدرة على تفويض العمل إلى cloud وهذا يجعل من الممكن لهذه الأنظمة أن تكون قادرة على تحديد ملايين الكلمات لأن الخوارزميات كثيفة الحوسبة.

يأخذ توليد اللغة الطبيعية مجموعة من المعلمات ويولد جملة صحيحة نحويا في اللغة الطبيعية.

كل هذه التقنيات قد تقدمت إلى حد ما بسبب التطورات الحديثة إلى حد ما في قوة الحوسبة.

الضجيج في أقصى الحدود هو أن chatbots سيحل قريبا محل العوامل البشرية بالكامل. الحقيقة هي أن chatbots أداء جيد للغاية في مجال ضيق حيث يكون السياق محدودا وأداء أفضل عند الإجابة على أسئلة لمرة واحدة ليس لها سياق.

هذا لا يعني أن التكنولوجيا الأساسية ليست قوية ومفيدة. إنه من دواعي سروري. هذا لا يعني أن chatbots لا يمكن أن تولد عائدا ضخما على الاستثمار (ROI). يستطيعون.

هذا يعني ، مع ذلك ، أن تجربة chatbot تحتاج إلى صياغة مع وضع القيود في الاعتبار.

‍

الأخطاء الشائعة لمشروع روبوت المحادثة

هدف خاطئ

هناك العديد من الطرق التي قد يكون الهدف الذي تم اختياره عند تنفيذ chatbot خاطئا. يمكن أن يكون هناك العديد من المشاكل في تحديد الأهداف ، مثل حل مشكلة غير موجودة ، أي استخدام chatbot للقيام بشيء أفضل من خلال واجهة رسومية.

أكبر خطأ يمكن أن ترتكبه هو شراء الضجيج ومحاولة تنفيذ روبوت محادثة شبيه بالإنسان يشارك في محادثة مع العملاء على المستوى البشري تقريبا. لقد جربت العديد من الشركات هذا وفشلت. إن محاولة إنشاء روبوت محادثة خارج نطاق الأشياء التي يقوم بها بشكل جيد يمثل مشكلة دائما.

أفضل تجارب chatbot هي تجربة محادثة موجهة وليست تجارب محادثة مفتوحة. ال Botpress يحدد البرنامج ، على سبيل المثال ، مسارا سعيدا وهو مسار موجه يحتاجه البرنامج لإبقاء المستخدم عليه. إذا انحرف المستخدم عن هذا المسار ، فسيحاول البرنامج إعادته إلى المسار السعيد أو إتاحة الفرصة له لبدء مسار آخر ، لكنه لن يسمح له بالانطلاق في الظل.

مشاكل التصميم والتطوير السيئة

يتسبب روبوت الدردشة المصمم بشكل سيئ في استخدام المستخدمين له بطريقة غير مقصودة. من الواضح أن هذا يسبب الإحباط وله كل أنواع التداعيات السلبية.

Chatbots يجب أن يتم تصميمها بشكل متحفظ ، ويجب توضيح النطاق بشكل كبير ويجب تصعيد المحادثة إلى إنسان في كثير من الأحيان بدلا من عدم تكرارها في كثير من الأحيان (أو يجب استخدام استراتيجية مكافئة لحالة الاستخدام المعنية).

وغني عن القول أن المطورين الذين يعملون على الروبوت بحاجة إلى أن يكونوا أكفاء وعلى دراية بأفضل الممارسات في هذا المجال.

‍

نهج تكنولوجي خاطئ

Chatbots اليوم هي مزيج من البرمجة اللغوية العصبية وأشجار القرار. تسمح البرمجة اللغوية العصبية للمستخدم بطرح أسئلة مفتوحة في مجال ضيق للغاية وتأخذ أشجار القرار المستخدم من خلال شجرة القرار (المسار السعيد) لحل مشكلة أو إكمال مهمة. كما ذكر أعلاه فيما يتعلق بالطرق الالتفافية ، هناك مجال محدود للمستخدم للانحراف عن المسار السعيد.

من الخطأ اختيار نهج الصندوق الأسود للمحادثات. حلول الصندوق الأسود هي حلول تعتمد على البيانات حيث يتم الاحتفاظ بالمنطق بشكل أساسي في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. المشكلة في ذلك هي أنه لا أحد يعرف على وجه اليقين ما سيفعله الحل الذكاء الاصطناعي ، ومن الصعب للغاية تصحيحه ، ولا يمكن اختباره بشكل شامل وقد تغير المعلومات الجديدة سلوكه.

في حين أن حتى Botpress يستخدم بعض هذه التكنولوجيا ، فهو يحد من المجال الذي يمكن أن يعمل فيه الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" هذا إلى النطاق الضيق حول المسار السعيد. لذلك فإن الهدف من الذكاء الاصطناعي هو إعادة المستخدم دائما إلى المسار السعيد أو السماح له بالانتقال إلى مسار جديد. هذا أسهل بكثير في الفهم والتصحيح.

يجب أن أذكر أن الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" هذا يعمل بشكل جيد للغاية في المجالات المحدودة وحيث يوجد قدر هائل من البيانات ذات الصلة المحيطة بالمهمة المطروحة. هذا هو السبب في الذكاء الاصطناعي يمكنهم ممارسة الألعاب بشكل جيد. تكمن مشكلة اللغة في أن لها أبعادا لا حصر لها لأن أي بيان يعني أشياء مختلفة اعتمادا على السياق الذي يتضمن العبارات التي تم الإدلاء بها سابقا والمعلومات الأخرى ذات الصلة التي يجب أن يكون وكيل المحادثة على دراية بها.

يشبه تنفيذ الذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود للمحادثات باستخدام الحالة الحالية للتكنولوجيا خطأ محاولة تنفيذ روبوت محادثة مفتوح.

بالإضافة إلى ذلك ، على الرغم من العيوب المذكورة أعلاه ، فإن هذا النوع من نهج الصندوق الأسود كثيف للغاية للبيانات وبالتالي يكلف ثروة لتنفيذه. وحقيقة أنه صندوق أسود يعني أنه من الصعب جدا تبديل البائعين مما يعني تكلفة تحويل عالية للغاية وبالتالي تأمينه.

من الأفضل استخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية البسيطة وشجرة القرار لبناء برامج الروبوت ثم استخدام الذكاء الاصطناعي ذات النطاق المحدود حول الحواف لإعادة المستخدم إلى إكمال المهمة المطروحة. لقد وجدنا أن الشركات فوجئت بالفعل بمدى سهولة الوصول إلى التكنولوجيا وسهولة استخدامها. يمكن للمطور المختص تعلم كيفية إنشاء روبوت يستخدم البرمجة اللغوية العصبية وأشجار القرار في غضون ساعات قليلة.

من المهم أيضا فهم أن المحادثات مع chatbots لا ينبغي تكرار المحادثات مع البشر. الواجهات الرسومية ، على سبيل المثال ، أكثر كفاءة في الاستخدام في كثير من الحالات من النص أو الصوت. أزرار الخيارات أسرع في النقر من كتابة استجابة أو نطقها. سيكون هذا صحيحا حتى لو كان من الممكن إنشاء روبوت محادثة على المستوى البشري. غالبا ما يتم التغاضي عن هذا الواقع في استخدام الصندوق الأسود أو النهج الذكاء الاصطناعي القائم على الكلمات في المقام الأول.

‍

منصة خاطئة

قد لا تكون مشاكل اختيار إطار عمل الروبوت الخاطئ واضحة على الفور ولكنها ستصبح واضحة بمرور الوقت.

أسرع طريقة لإنشاء روبوت محادثة هي استخدام نظام أساسي للسحب والإفلات. المشكلة في هذا هو أنه في معظم الحالات سرعان ما يواجه المطورون قيودا صارمة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن النهج العام المستخدم يعني أن ما يجب أن يكون ميزات بسيطة يتم اختراقه في النظام مما يجعله عالي الكعب ويصعب على المسؤولين استخدام الروبوت.

الجانب الآخر من الطيف عبارة عن منصات ملكية قائمة على التعليمات البرمجية تسمح للمطورين بترميز الروبوت من البداية. تكمن مشكلة هذا النهج في أن الأمر يستغرق وقتا طويلا جدا لبناء روبوتات بسيطة.

أفضل نهج هو إطار يوفر جميع المكونات الضرورية والواجهات المرئية ، بما في ذلك واجهات السحب والإفلات ، خارج الصندوق ، ولكن في نفس الوقت يسمح بتخصيص جميع هذه المكونات والواجهات بسهولة للمهمة المطروحة.

هذا مهم بشكل خاص لأن رعاة الروبوت عادة ما يركزون معظم انتباههم على كيفية عمل الروبوت للمستخدمين النهائيين. تكمن المشكلة في ذلك في وجود العديد من المكونات والواجهات الأخرى المهمة للمستخدمين الآخرين للروبوت مثل المسؤولين (الذين يرغبون في مراقبة تحليلات chatbot وإدارة الوصول إلى الواجهة الخلفية) ، والمبدعين التقنيين وغير التقنيين (الذين يرغبون في تعديل سلوك الروبوتات ومحتواها) والوكلاء البشريين (الذين يستجيبون للمحادثات التي يتم تصعيدها بواسطة الروبوت).

بناء هذه المكونات من الصفر هو ممارسة تستغرق وقتا طويلا للغاية. بالطبع ، تحتوي أطر السحب والإفلات البسيطة على إصدارات عامة ومحدودة للغاية من هذه الوظيفة ولا يمكن تخصيصها بسهولة.

تعد القدرة على التخصيص ضرورية لروبوت المستخدم النهائي نفسه ، حتى لو لم يكن واضحا مقدما. على سبيل المثال، عند إنشاء التدفقات باستخدام منشئ تدفق السحب والإفلات، قد تكون هناك بعض المهام التي تحتاج إلى تكرارها مرارا وتكرارا في تدفقات مختلفة، مثل مصادقة مستخدم بنظام شركة أو معالجة دفعة.

يجب أن يسمح لك إطار العمل بإضافة هذه المكونات كمكونات مرئية إلى منشئ التدفق بحيث يمكن لمنشئي المحتوى الأقل تقنية إضافة هذه الوظائف بسهولة إلى العمليات.

النظام الأساسي الذي لا يتم تخصيصه بسهولة سيجعل من الصعب تقديم طرق للمستخدمين غير التقنيين لتحديث المحتوى لأن طرق القيام بذلك تحتاج إلى "اختراق" في إطار العمل. يجب أن يسهل إطار العمل الذي يسمح بتخصيص كل شيء إنشاء شاشات مصممة لغرض للمستخدمين غير التقنيين سهلة الاستخدام وبديهية.

بالإضافة إلى ذلك ، من المفيد جدا للمطورين الوصول إلى شفرة المصدر الأساسية للنظام. سيسمح لهم ذلك بفهم كيفية القيام بالأشياء بسرعة أكبر وسيمكنهم من تحديد المشكلات بسرعة إذا ظهرت.

الشيء المهم للغاية لإطار العمل هو القدرة على التحكم في بياناتك وترحيلها. يجب أن تسمح المنصة للمؤسسات بنشر الروبوت في أي مكان تختاره ، سواء كان ذلك على جهاز خاص cloud أو في مكان العمل (على الخوادم الداخلية).

عائد الاستثمار هو أيضا اعتبار مهم من حيث النظام الأساسي. يجب أن تجعل المنصة من الممكن إعادة استخدام العمل من روبوت واحد لروبوتات أخرى ، أي من خلال بناء وظائف لروبوت واحد يسهل إنشاء الروبوت التالي. هذا يجعل التوسع من روبوت واحد إلى العديد من الروبوتات أرخص بشكل تدريجي مما يؤثر على تحسين عائد الاستثمار الإجمالي.

أحد الأمثلة على ذلك هو أن الأنظمة الأساسية سيئة التصميم ستجعلك تنشئ روبوتا جديدا لكل لغة جديدة تضيفها بدلا من مجرد السماح لك بتقديم نفس المحتوى بلغة مختلفة. حتى عدم فصل تصميم التدفق عن المحتوى يجعل إدارة المحتوى أكثر صعوبة وعرضة للخطأ لأن الموظفين غير التقنيين يحتاجون إلى تحرير التدفقات الفعلية بدلا من مجرد تحديث المحتوى.

إن السماح للمسؤولين والمستخدمين الآخرين بالقيام بعملهم بطريقة فعالة وسهلة يوفر أيضا الأوقات ويؤدي إلى تقليل الأخطاء مما يحسن عائد الاستثمار.

‍

تأمين البائع

يمثل تأمين البائع مشكلة بعدة طرق.

إذا كنت مجبرا على استخدام تقنيتهم ، أي أن النظام الأساسي لا يسمح لك باستخدام مكونات الطرف الثالث ، فأنت تراهن على أن جميع مكوناتها ستكون الأفضل في فئتها إلى الأبد. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فستضطر إلى استخدام تقنية قديمة بينما يتحرك بقية السوق أو يخضع لعملية تبديل مكلفة للغاية.

إذا كانت هناك أي مكونات مفقودة ، أو إذا كنت بحاجة إلى تغيير كيفية عمل شيء ما ، فأنت بحاجة إلى الاعتماد عليها للقيام بالتطوير المخصص الذي لا يسبب التأخير فحسب ، بل قد يكون تمرينا مكلفا.

أخيرا ، إذا كنت عميلا أسيرا ، فيمكنهم تحديد الأسعار التي قد تكون باهظة الثمن. إنهم يعلمون أن تكاليف التحويل المحملة بالكامل يمكن أن تكون مرتفعة للغاية ، خاصة إذا كانت تجعل من الصعب ترحيل البيانات والتعليمات البرمجية إلى منصات أخرى.

إن استخدام نظام خاص بدلا من نظام مفتوح يجعل القفل أكثر احتمالا وتكاليف التبديل أعلى. بالإضافة إلى ذلك ، اختيار نهج معقد ل chatbots لا يمكن تنفيذ ذلك إلا من قبل متخصصي البيانات يعني أن الهروب من القفل سيكون أكثر صعوبة وتكاليف القفل أعلى.

‍

عدم إشراك أصحاب المصلحة

هذا خطأ شائع وواضح لأي مشروع برمجي يستلزم تغيير السلوكيات الحالية والحلول معروفة جيدا. بالطبع ، وكلاء خدمة العملاء مهمون بشكل خاص في عالم الروبوتات حيث يمكن أن يشعروا بالتهديد من هذه التكنولوجيا. يجب إعادة تدريبهم من أجل تقديم مجموعة من الخدمات التي تكمل الخدمات التي يقدمها الروبوت ، خاصة لتقديم خدمات أعمق للعملاء الذين لديهم احتياجات أكثر تعقيدا لا يمكن حلها بواسطة الروبوتات.

‍

تجاهل عائد الاستثمار

هناك طريقتان يمكن أن يؤدي من خلالهما تجاهل عائد الاستثمار إلى الفشل. الأول هو أنه بدون رقم عائد استثمار مقنع ، لن يتم رعاية المشروع ، حتى لو كانت هناك رعاية ل POC لإثبات التكنولوجيا. والثاني هو أن أصحاب المصلحة في المشروع يدركون أنه لا يوجد عائد استثمار بمجرد تشغيل المشروع.

لا يوجد سبب لعدم حساب عائد الاستثمار المتوقع [حساب عائد الاستثمار] مقدما ثم تحديث هذا الرقم عندما تحصل على مزيد من المعلومات حول حالة الاستخدام والسياق. هناك العديد من حالات الاستخدام التي لها عائد استثمار مرتفع للغاية ، لذا لا ينبغي أن يكون العثور على حالات الاستخدام أمرا صعبا.

‍

عدم بناء الروبوت بشكل تدريجي

بالطبع ، يمكن تجنب العديد من المخاطر المذكورة أعلاه باتباع نهج تنفيذ الروبوت بشكل تدريجي.

من السهل للغاية بناء حلول يمكن اختبارها بشكل تدريجي. ابدأ بحالة استخدام واحدة POC وقم بتوجيه عدد قليل من المستخدمين النهائيين إلى الروبوت لتقييم الأداء. بهذه الطريقة يمكن اختبار فعالية الحل ، بما في ذلك استجابة المستخدمين ، وتحسينها بتكلفة زهيدة في كل خطوة.

بالطبع من المهم تحديد حالات الاستخدام التي تتحدى الافتراضات الأكثر "عرضة للخطر" عند اختيار حالة استخدام لهذا التمرين حتى يتم اختبار الافتراضات الأكثر غموضا وحرجا مقدما.

يرغب العديد من البائعين في جعلك تشارك في نهج الانفجار الكبير حيث يتم بذل قدر كبير من العمل والجهد مقدما قبل تقديم روبوت عامل ، حتى POC ، للمستخدمين. ليس ذلك فحسب ، بل يصر البائعون على أن الاستشاريين ذوي الأسعار المرتفعة فقط هم القادرون على إدارة الروبوت ومراقبته نيابة عنك. يجب أن يكون هذا علما أحمر كبيرا.

‍

استنتاج

هناك العديد من الاعتبارات التي يجب وضعها في الاعتبار عند إنشاء روبوت محادثة. طالما أنك على دراية بالمخاطر الرئيسية وتتبع نهجا تدريجيا للتنفيذ ، فلديك فرصة كبيرة لبناء روبوت محادثة ناجح وتحقيق عائد الاستثمار الهائل الذي يأتي مع القيام بذلك.

‍