Dzięki ciągłym postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego komputery mogą wykonywać coraz większą liczbę zadań kognitywnych. W rezultacie firmy mogą polegać na maszynach w zakresie krytycznych funkcji, które kiedyś uważano za niemożliwe do zautomatyzowania. W szczególności rozwój konwersacyjnych platform AI, takich jak chatboty i wirtualni agenci kognitywni, dał organizacjom w wielu branżach możliwość poprawy obsługi klienta i HR — a te platformy stają się coraz inteligentniejsze.
Zainteresowanie konwersacyjną sztuczną inteligencją gwałtownie wzrosło w 2020 r., podobnie jak inwestycje przedsiębiorstw w platformy uczenia maszynowego. Było to w dużej mierze spowodowane pandemią COVID-19, która zmusiła firmy w prawie każdym sektorze do znalezienia sposobów na robienie więcej za mniej. Nagły wzrost liczby zapytań klientów otrzymywanych na przykład przez banki, sprzedawców detalicznych i linie lotnicze ujawnił ograniczenia ludzkich zespołów obsługi klienta i pilną potrzebę zautomatyzowanych funkcji. Co więcej, pandemia zmieniła nasze oczekiwania jako konsumentów, zwiększając zapotrzebowanie na doświadczenia klientów w pierwszej kolejności cyfrowej.
[Przeczytaj także: Dlaczego sztuczna inteligencja konwersacyjna potrzebuje dobrych danych dotyczących wypowiedzi?]
A zatem gdzie teraz jesteśmy?
Wykrywanie emocji:
Po pierwsze, większość platform wciąż jest stosunkowo mało wyrafinowana, jeśli chodzi o wykrywanie emocji. Komunikacja między ludźmi zależy w takim samym stopniu od emocji, jak od języka, a zmiana tonu może całkowicie zmienić znaczenie dialogu mówionego lub pisanego. Aby wyszkolić komputery w wykrywaniu subtelnych sygnałów kontekstowych, zespoły produktowe potrzebują skarbnic danych zawierających wiele różnych ludzkich głosów. Znalezienie wszystkich tych danych jest niemałym wyzwaniem.
Nauka nowych języków:
Większość ludności świata nie mówi po angielsku. Globalne organizacje, które mają nadzieję wykorzystać konwersacyjną sztuczną inteligencję do interakcji z klientami spoza Stanów Zjednoczonych, będą potrzebowały platform, które rozumieją nie tylko różne języki, ale także różne regionalne dialekty i różnice kulturowe. Ponownie, wymagałoby to dużej ilości wielojęzycznych danych mowy i dźwięku z różnych społeczności i szerokiego zakresu sytuacji (np. rozmowy TED, debaty, rozmowy telefoniczne, monologi itp.), a dane musiałyby obejmować różne tematy .
Identyfikacja właściwego głosu:
Szkolenie sztucznej inteligencji w zakresie wykrywania pojedynczego mówcy wśród wielu głosów to kolejne wyzwanie, które prawdopodobnie jest znane każdemu, kto ma inteligentny głośnik w domu, taki jak Google Home lub Amazon Alexa. W zatłoczonym salonie platformy te mogą reagować na polecenia, które nie są dla nich przeznaczone, lub mogą nie być w stanie odróżnić poleceń w wielu rozmowach. Zwykle powoduje to niewielką frustrację i być może pewną komiczną ulgę, ale gdy transakcje biznesowe dotyczące poufnych danych klientów są przeprowadzane za pomocą poleceń głosowych, konieczne jest, aby sztuczna inteligencja nie myliła kont użytkowników.
[Przeczytaj także: Zbieranie danych za pomocą sztucznej inteligencji konwersacyjnej i najlepsze praktyki dla rozwoju biznesu]
Pomimo tych przeszkód, konwersacyjna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał dla wszelkiego rodzaju firm. Shaip jest tutaj, aby pomóc Ci uwolnić ten potencjał, a wszystko zaczyna się od danych. Możemy zapewnić zespołom produktowym godziny transkrybowanych, opatrzonych adnotacjami danych dźwiękowych w ponad 50 językach. Korzystając z naszej autorskiej aplikacji do gromadzenia danych, jesteśmy w stanie usprawnić dystrybucję zadań związanych z gromadzeniem danych do globalnych zespołów doświadczonych zbieraczy danych. Interfejs aplikacji umożliwia dostawcom usług gromadzenia danych i adnotacji łatwe przeglądanie przydzielonych zadań związanych z gromadzeniem danych, przeglądanie szczegółowych wytycznych projektowych, w tym próbek, oraz szybkie przesyłanie i przesyłanie danych do zatwierdzenia przez audytorów projektu.
W połączeniu z platformą ShaipCloud, nasza aplikacja to tylko jedno z wielu narzędzi, które umożliwiają nam pozyskiwanie, transkrypcję i adnotację danych w praktycznie dowolnej skali, co jest niezbędne do trenowania zaawansowanych algorytmów do wykorzystania w rzeczywistych interakcjach z klientami. Chcesz dowiedzieć się, co jeszcze czyni nas liderami w dziedzinie sztucznej inteligencji konwersacyjnej? Skontaktuj się z nami, a Twoja sztuczna inteligencja przemówi.
