Ang mga Matagumpay na Proyekto ng Chatbot ay Iwasan ang Mga Pagkakamali na Ito

Ano ang chatbot? Ang chatbot ay software na maaaring magsagawa ng isang tao tulad ng pakikipag-usap sa isang user. Ang isang user ay maaaring makipag-usap dito o mag-message dito sa pamamagitan ng isang chat application, at ito ay tutugon kung naaangkop sa pamamagitan ng pagsasalita, pag-type ng isang bagay o pagpapakita ng isang bagay na graphical. Ang pangunahing kaso ng paggamit para sa mga chatbot sa ngayon ay nasa suporta sa customer kung saan ginagamit ang mga ito upang sagutin ang mga simple, paulit-ulit na tanong at idulog ang mas kumplikadong mga tanong sa mga ahente ng tao.

Bagama't may ilang mga isyu na dapat lutasin bago sila magamit nang malawakan para sa pagpapagana ng customer (lampas sa pag-order ng mga produkto ng Amazon Alexa at ilang iba pang mga halimbawa), ang interface ng pakikipag-usap ay mabilis na pinagtibay para sa mga function ng suporta sa customer .

Mula sa pananaw ng negosyo , ang isang proyekto sa chatbot, tulad ng anumang iba pang proyekto, ay kailangang masuri sa mga tuntunin ng mga panganib at pagbabalik.

Sa papel na ito, susuriin natin ang mga posibleng hamon sa pagpapatupad ng chatbot at kung paano maiiwasan ang mga ito.

Marami sa mga panganib na naka-highlight dito ay maiiwasan dahil marami sa mga problemang kinakaharap ng mga naunang nag-adopt ay kilala na ngayon.

Hindi maiiwasan na ang mga chatbot at boses ay malapit nang malawakang gamitin para sa suporta sa customer dahil ang ROI para sa chatbot sa maraming kaso ay higit sa 1,000% na hindi lamang dahil sa pagtitipid sa gastos, ngunit dahil din sa mas mataas na pakikipag-ugnayan at kasiyahan ng customer at ang mga pagkakataon sa kita na humantong mula doon.

Ang mga platform ng bot doon ay nag-mature hanggang sa punto na ito na ngayon ay mababang hanging prutas para sa mga negosyo. Hindi lamang malawak na gagamitin ang mga chatbot para sa suporta sa customer, ngunit ang mga kaso ng paggamit ay mabilis na lalawak sa pagpapagana ng customer na sa kalaunan ay mangibabaw sa suporta sa customer bilang pangunahing kaso ng paggamit.

‍

Higit pa sa hype

Madalas mahirap suriin ang isang bagong teknolohiya dahil alam mo na ang ilan sa mga hype sa paligid ng produkto ay ganoon lang, hype. Ang mga tech na kumpanya ay gumagawa ng lahat ng uri ng matapang na pangako tungkol sa kung ano ang mangyayari kapag ipinatupad mo ang kanilang teknolohiya, ngunit siyempre alam mo na ito ay hindi ganoon kadali, walang garantisadong at tiyak na hindi nila binibigyang-diin ang mga downside. Ang parehong naaangkop sa chatbots.

Ang mga chatbot ay dumaan sa maraming yugto ng hype. Ang karamihan sa hype na ito ay may kinalaman sa labis na pagtatantya kung ano ang magagawa ng mga chatbot.

Totoong may ilang tunay na tagumpay sa chatbot na may kaugnayan sa AI nitong mga nakaraang taon, na ang mga tagumpay na ito ay kailangang maunawaan upang magkaroon ng isang tunay na larawan kung ano ang aasahan mula sa mga chatbot.

Ang mga pangunahing tagumpay ay nasa tatlong pangunahing teknolohiya, natural language processing (NLP), speech recognition at scale (para sa mga voice assistant) at natural na pagbuo ng wika.

Binibigyang-daan ng NLP ang isang chatbot na tukuyin ang karaniwang layunin sa likod ng iba't ibang mga natural na parirala ng wika na may parehong kahulugan. Halimbawa, ang "mag-book ng flight" o "Gusto kong lumipad sa Paris" ay may parehong layunin na "mag-book ng flight." Maaaring mag-code ang isang software developer kung ano ang gagawin kapag natukoy ang layuning iyon.

Gumagamit ang speech recognition ng teknolohiya na nagsasalin ng mga binibigkas na salita sa teksto. Bagama't matagal nang umiral ang speech recognition, ito ay mga pag-unlad lamang sa performance ng mga computer at ang kakayahang magtalaga ng trabaho sa cloud na ginagawang posible para sa mga system na ito na matukoy ang milyun-milyong salita dahil ang mga algorithm ay napaka-compute intensive. .

Ang pagbuo ng natural na wika ay kumukuha ng isang hanay ng mga parameter at bumubuo ng tamang gramatika na pangungusap sa natural na wika.

Ang lahat ng mga teknolohiyang ito sa ilang lawak ay sumulong dahil sa medyo kamakailang mga pagsulong sa kapangyarihan ng pag-compute.

Ang hype sa sukdulan ay ang chatbots ay malapit nang ganap na palitan ang mga ahente ng tao. Ang katotohanan ay ang mga chatbot ay gumaganap nang napakahusay sa loob ng isang makitid na domain kung saan ang konteksto ay limitado at pinakamahusay na gumaganap kapag sumasagot sa mga tanong na walang konteksto.

Hindi iyon nangangahulugan na ang pinagbabatayan na teknolohiya ay hindi malakas at kapaki-pakinabang. Ito ay. Hindi iyon nangangahulugan na ang mga chatbot ay hindi makakabuo ng malaking return on investment (ROI). Kaya nila.

Nangangahulugan ito, gayunpaman, ang karanasan sa chatbot ay kailangang gawin nang nasa isip ang mga limitasyon.

‍

Mga karaniwang pagkakamali ng isang proyekto sa chatbot

Maling layunin

Maraming paraan na maaaring mali ang napiling layunin kapag nagpapatupad ng chatbot. Maaaring magkaroon ng maraming problema sa pagtatakda ng mga layunin, tulad ng paglutas ng problemang wala, ibig sabihin, paggamit ng chatbot upang makagawa ng isang bagay na mas mahusay na gawin ng isang graphical na interface.

Ang pinakamalaking pagkakamali na maaari mong gawin ay ang bumili ng hype at subukang ipatupad ang isang tulad ng tao na chatbot na nakikipag-usap sa mga customer halos sa antas ng tao. Sinubukan ito ng maraming kumpanya at nabigo. Ang pagsisikap na bumuo ng isang chatbot sa labas ng saklaw ng mga bagay na talagang mahusay na ginagawa nito ay palaging isang problema.

Ang pinakamahusay na mga karanasan sa chatbot ay isang may gabay na karanasan sa pakikipag-usap hindi isang bukas na natapos na mga karanasan sa pakikipag-usap. Ang Botpress ang software, halimbawa, ay tumutukoy sa isang masayang landas na isang gabay na landas na kailangan ng software upang mapanatili ang user. Kung lumihis ang user mula sa landas na ito, susubukan ng software na ibalik sila sa masayang landas o mag-aalok sa kanila ng pagkakataong magsimula ng isa pang landas, ngunit hindi sila papayag na umalis sa isang tangent.

Hindi magandang disenyo at mga isyu sa pag-unlad

Ang isang chatbot na hindi maganda ang disenyo ay nagiging dahilan upang gamitin ito ng mga user sa paraang hindi nilayon. Malinaw na nagdudulot ito ng pagkabigo at may lahat ng uri ng negatibong epekto.

Ang mga chatbot ay kailangang idinisenyo nang konserbatibo, ang saklaw ay kailangang gawing napakalinaw at ang pag-uusap ay kailangang idulog sa isang tao nang masyadong madalas kaysa sa hindi sapat na madalas (o isang katumbas na diskarte ay kailangang gamitin para sa pinag-uusapang kaso ng paggamit).

Hindi sinasabi na ang mga developer na nagtatrabaho sa bot ay kailangang maging karampatang at pamilyar sa pinakamahusay na kasanayan sa lugar na ito.

‍

Maling teknolohikal na diskarte

Ang mga chatbots ngayon ay pinaghalong NLP at mga puno ng desisyon. Binibigyang-daan ng NLP ang user na magtanong ng mga bukas na tanong sa isang napakakitid na domain at dadalhin ng mga decision tree ang user sa isang decision tree (ang masayang landas) upang malutas ang isang problema o kumpletuhin ang isang gawain. Tulad ng nabanggit sa itaas tungkol sa mga detour, may limitadong saklaw para sa gumagamit na lumihis mula sa masayang landas.

Ito ay isang pagkakamali na pumili ng isang black box na diskarte sa mga pag-uusap. Ang mga solusyon sa black box ay mga solusyon na hinihimok ng data kung saan ang lohika ay mahalagang hawak sa mga algorithm ng AI. Ang problema dito ay walang nakakaalam kung ano ang gagawin ng AI solution, napakahirap i-debug, hindi ito masusuri nang komprehensibo at maaaring baguhin ng bagong impormasyon ang pag-uugali nito.

Habang kahit Botpress ay gumagamit ng ilan sa teknolohiyang ito, nililimitahan nito ang domain kung saan maaaring gumana ang "black box" AI na ito sa makitid na saklaw sa paligid ng masayang landas. Samakatuwid ang layunin ng AI ay palaging ibalik ang user sa masayang landas o payagan silang lumipat sa isang bagong landas. Ito ay mas madaling maunawaan at i-debug.

Dapat kong banggitin na ang "Black box" AI na ito ay gumagana nang mahusay sa mga domain na may hangganan at kung saan mayroong isang malaking halaga ng nauugnay na data na pumapalibot sa gawaing nasa kamay. Ito ang dahilan kung bakit napakahusay na makapaglaro ng AI. Ang problema sa wika ay mayroon itong walang katapusang mga sukat dahil ang anumang pahayag ay nangangahulugang iba't ibang mga bagay depende sa konteksto na kinabibilangan ng mga pahayag na ginawa dati at iba pang nauugnay na impormasyon na dapat malaman ng ahente ng pakikipag-usap.

Ang pagpapatupad ng black box AI para sa mga pag-uusap gamit ang kasalukuyang estado ng teknolohiya ay katulad ng pagkakamali ng pagsubok na ipatupad ang isang open ended chatbot.

Bilang karagdagan, sa kabila ng mga bahid na binanggit sa itaas ang ganitong uri ng diskarte sa black box ay labis na data intensive at samakatuwid ay nagkakahalaga ng isang kapalaran upang ipatupad. At ang katotohanan na ito ay isang itim na kahon ay nangangahulugan na napakahirap na lumipat ng mga vendor na nangangahulugang napakataas na halaga ng paglipat at samakatuwid ay naka-lock.

Mas mainam na gumamit ng mga simpleng teknolohiya ng NLP at decision tree upang bumuo ng mga bot at pagkatapos ay gumamit ng AI na may limitadong saklaw sa paligid ng mga gilid upang maibalik ang user sa pagkumpleto ng gawaing nasa kamay. Nalaman namin na ang mga kumpanya ay talagang nagulat sa kung gaano naa-access at madaling gamitin ang teknolohiya. Ang isang karampatang developer ay maaaring matuto kung paano bumuo ng isang bot na gumagamit ng NLP at mga puno ng desisyon sa loob lamang ng ilang oras.

Mahalaga rin na maunawaan na ang mga pag-uusap sa mga chatbot ay hindi dapat magtiklop ng mga pag-uusap sa mga tao. Ang mga graphical na interface, halimbawa, ay mas mahusay na gamitin sa maraming mga kaso kaysa sa teksto o boses. Ang mga pindutan ng opsyon ay mas mabilis na i-click kaysa mag-type o magsalita ng tugon. Magiging totoo ito kahit na posible na lumikha ng chatbot sa antas ng tao. Ang katotohanang ito ay madalas na hindi pinapansin sa paggamit ng isang itim na kahon o pangunahin na salita batay sa AI na diskarte.

‍

Maling plataporma

Ang mga problema sa pagpili ng maling bot framework ay maaaring hindi agad-agad na makikita ngunit magiging halata sa paglipas ng panahon.

Ang pinakamabilis na paraan upang bumuo ng chatbot ay ang paggamit ng drag and drop platform. Ang problema dito ay na sa karamihan ng mga kaso ang mga developer ay malapit nang magkaroon ng mga mahihirap na limitasyon. Bilang karagdagan, ang ginamit na pangkaraniwang diskarte ay nangangahulugan na kung ano ang dapat na mga simpleng tampok ay na-hack sa system na ginagawang clunky at mahirap para sa mga administrator na gamitin ang bot.

Ang kabilang panig ng spectrum ay mga code based na proprietary platform na nagpapahintulot sa mga developer na i-code ang bot mula sa simula. Ang problema sa diskarteng ito ay nangangailangan ng napakahabang oras upang makabuo ng kahit na mga simpleng bot.

Ang pinakamahusay na diskarte ay isang balangkas na nagbibigay ng lahat ng kinakailangang bahagi at visual na interface, kabilang ang drag at drop na mga interface, sa labas ng kahon, ngunit sa parehong oras ay nagbibigay-daan sa lahat ng mga bahagi at interface na ito na madaling ma-customize para sa gawaing nasa kamay.

Ito ay partikular na mahalaga dahil ang mga sponsor ng bot ay karaniwang nakatuon sa karamihan ng kanilang pansin sa kung paano gagana ang bot para sa mga end user. Ang problema dito ay maraming iba pang mga bahagi at interface na mahalaga sa ibang mga user ng bot gaya ng mga administrator (na gustong subaybayan ang chatbot analytics at pamahalaan ang backend access), teknikal at hindi teknikal na mga tagalikha (na gustong magbago ang pag-uugali at nilalaman ng mga bot) at mga ahente ng tao (na tumutugon sa mga pag-uusap na pinalaki ng bot).

Ang pagbuo ng mga sangkap na ito mula sa simula ay isang sobrang pag-ubos ng oras na ehersisyo. Siyempre, ang mga simpleng drag and drop framework ay may napakageneric at limitadong bersyon ng functionality na ito at hindi madaling ma-customize.

Ang kakayahang mag-customize ay mahalaga sa end user bot mismo, kahit na hindi ito halata sa harapan. Halimbawa, kapag dumaloy ang pagbuo gamit ang tagabuo ng drag at drop flow, maaaring may ilang gawain na kailangang ulitin nang paulit-ulit sa iba't ibang daloy, gaya ng pag-authenticate ng user gamit ang system ng kumpanya o pagproseso ng pagbabayad.

Ang balangkas ay dapat magbigay-daan sa iyo na idagdag ang mga bahaging ito bilang mga visual na bahagi sa tagabuo ng daloy upang madaling maidagdag ng mga hindi gaanong teknikal na tagalikha ng nilalaman ang mga function na ito sa mga proseso.

Ang isang platform na hindi madaling na-customize ay magpapahirap na mag-alok ng mga hindi teknikal na user ng mga paraan upang mag-update ng nilalaman dahil ang mga paraan upang gawin ito ay kailangang "hack" sa framework. Ang isang framework na nagbibigay-daan sa pag-customize ng lahat ay dapat gawing madali ang paggawa ng mga built for purpose na screen para sa mga hindi teknikal na user na madali at madaling gamitin.

Bilang karagdagan, lubos ding kapaki-pakinabang para sa iyong mga developer na magkaroon ng access sa pinagbabatayan na source code para sa system. Magbibigay-daan ito sa kanila na mas mabilis na maunawaan kung paano gawin ang mga bagay at magbibigay-daan sa kanila na matukoy ang mga isyu nang mabilis kung lumitaw ang mga ito.

Isang bagay na napakahalaga para sa isang balangkas ay ang kakayahang kontrolin at i-migrate ang iyong data. Dapat pahintulutan ng platform ang mga negosyo na i-deploy ang bot saanman nila pipiliin, maging ito sa isang pribadong cloud o on-prem (sa mga panloob na server).

Ang ROI ay isa ring mahalagang pagsasaalang-alang sa mga tuntunin ng platform. Ang platform ay dapat gawing posible na muling gamitin ang trabaho mula sa isang bot para sa iba pang mga bot, ibig sabihin, sa pamamagitan ng pagbuo ng functionality para sa isang bot ay nagpapadali sa pagbuo ng susunod na bot. Ginagawa nitong unti-unting mas mura ang pag-scale mula sa isang bot hanggang sa maraming bot na may epekto ng pagpapabuti sa pangkalahatang ROI.

Isang halimbawa nito ay ang mga platform na hindi maganda ang disenyo ay gagawin kang lumikha ng bagong bot para sa bawat bagong wika na iyong idaragdag sa halip na payagan kang magbigay ng parehong nilalaman sa ibang wika. Kahit na hindi paghiwalayin ang disenyo ng daloy mula sa nilalaman, ginagawang mas mahirap ang pamamahala sa nilalaman at madaling magkamali dahil kailangan ng mga hindi teknikal na kawani na i-edit ang mga aktwal na daloy sa halip na mag-update lamang ng nilalaman.

Ang pagpayag sa mga admin at iba pang mga user ng backend na gawin ang kanilang trabaho sa isang mahusay at madaling paraan ay nakakatipid din ng mga oras at humahantong sa mas kaunting mga pagkakamali na nagpapataas ng ROI.

‍

Lock-In ng Vendor

Ang lock-in ng vendor ay isang problema sa maraming paraan.

Kung mapipilitan kang gamitin ang kanilang teknolohiya, ibig sabihin, hindi ka pinapayagan ng platform na gumamit ng mga bahagi ng third party, ikaw ay tumataya na ang lahat ng kanilang mga bahagi ay magiging pinakamahusay sa klase magpakailanman. Kung hindi, mapipilitan kang gumamit ng hindi napapanahong teknolohiya habang ang natitirang bahagi ng merkado ay nagpapatuloy o sumasailalim sa isang napakamahal na ehersisyo sa paglipat.

Kung mayroong anumang mga sangkap na nawawala ang mga ito, o kung kailangan mong baguhin kung paano gumagana ang isang bagay, kailangan mong umasa sa kanila upang gawin ang pasadyang pagbuo na hindi lamang nagdudulot ng mga pagkaantala ngunit maaaring maging isang mamahaling ehersisyo.

Sa wakas, kung isa kang bihag na customer, maaari nilang itakda ang pagpepresyo na maaaring napakamahal. Alam nila na ang ganap na na-load na mga gastos sa paglipat ay maaaring maging napakataas, lalo na kung pinapahirapan nila ang paglipat ng data at code sa iba pang mga platform.

Ang paggamit ng isang pagmamay-ari na sistema kumpara sa isang bukas na sistema ay ginagawang mas malamang ang lock in at mas mataas ang mga gastos sa paglipat. Bilang karagdagan, ang pagpili ng isang kumplikadong diskarte sa mga chatbot na maaari lamang ipatupad ng mga espesyalista sa data ay nangangahulugan na ang lock-in ay magiging mas mahirap na makatakas at ang mga gastos sa lock-in ay mas mataas.

‍

Hindi pagkuha ng mga stakeholder sa board

Ito ay isang pangkaraniwan at halatang pagkakamali para sa anumang proyekto ng software na nangangailangan ng pagbabago sa mga kasalukuyang gawi at ang mga solusyon ay kilala. Siyempre, ang mga ahente ng serbisyo sa customer ay partikular na mahalaga sa mundo ng bot dahil maaari silang makaramdam ng banta ng teknolohiyang ito. Kailangang muling sanayin ang mga ito upang makapag-alok ng isang hanay ng mga serbisyo na umakma sa mga serbisyong inaalok ng bot, lalo na para mag-alok ng mas malalim na serbisyo sa mga customer na may mas kumplikadong mga pangangailangan na hindi mareresolba ng mga bot.

‍

Hindi pinapansin ang ROI

Mayroong dalawang paraan na maaaring humantong sa kabiguan ang pagbalewala sa ROI. Ang una ay na walang nakakahimok na ROI number ang proyekto ay hindi mai-sponsor, kahit na mayroong sponsorship para sa isang POC upang patunayan ang teknolohiya. Ang pangalawa ay napagtanto ng mga stakeholder sa proyekto na walang ROI kapag ang proyekto ay tumatakbo na.

Walang dahilan upang hindi kalkulahin ang inaasahang ROI [pagkalkula ng ROI] nang maaga at pagkatapos ay i-update ang numerong ito habang nakakakuha ka ng higit pang impormasyon tungkol sa sitwasyon ng paggamit at konteksto. Maraming use case na may napakataas na ROI kaya hindi dapat maging mahirap ang paghahanap ng use case.

‍

Hindi unti-unting pagbuo ng bot

Siyempre, marami sa mga panganib sa itaas ang maiiwasan sa pamamagitan ng pagsunod sa isang diskarte ng unti-unting pagpapatupad ng bot.

Napakadaling bumuo ng mga solusyon na maaaring masuri nang paunti-unti. Magsimula sa isang POC ng kaso ng paggamit at iruta ang ilang end user sa bot upang masuri ang performance. Sa ganitong paraan ang pagiging epektibo ng solusyon, kabilang ang tugon ng mga user, ay masusuri at mapapadalisay sa bawat hakbang.

Siyempre, mahalagang piliin ang mga kaso ng paggamit na humahamon sa mga pinaka "nasa panganib" na mga pagpapalagay kapag pumipili ng isang kaso ng paggamit para sa pagsasanay na ito upang ang pinaka-hindi tiyak at kritikal na mga pagpapalagay ay nasubok nang maaga.

Gusto ka ng maraming vendor na makisali sa isang big bang diskarte kung saan maraming trabaho at pagsisikap ang napupunta bago ang isang gumaganang bot, kahit isang POC, ay iharap sa mga user. Hindi lang iyon, ngunit iginigiit ng mga vendor na ang mga consultant lamang na may mataas na presyo ang maaaring pamahalaan at subaybayan ang bot para sa iyo. Ito ay dapat na isang malaking pulang bandila.

‍

Konklusyon

Mayroong maraming mga pagsasaalang-alang na dapat tandaan kapag gumagawa ng isang chatbot. Hangga't alam mo ang mga pangunahing panganib at nagsasagawa ng incremental na diskarte sa pagpapatupad, mayroon kang malaking pagkakataon na bumuo ng isang matagumpay na chatbot at makamit ang mga kahanga-hangang ROI na kasama ng paggawa nito.

‍