Chatbot: co to jest i jak działa asystent AI? 

Dla wielu firm na całym świecie chatboty to jedno z najbardziej strategicznych narzędzi oferowanych przez sztuczną inteligencję (AI). Niezależnie od tego, czy używasz ich do generowania leadów, wsparcia klienta, czy jako wirtualnego asystenta osobistego, chatboty mają ogromny potencjał. Mogą stać się wizytówką Twojej firmy, działając jako wielojęzyczny, dostępny 24/7 przedstawiciel obsługi klienta.

Czym więc jest chatbot i jak działa? Sprawdźmy to. 

Co to jest chatbot AI? 

Jeśli chodzi o główne typy chatbotów (a jest ich wiele, ale to temat na inny dzień), możemy podzielić je na chatboty oparte na AI i te bez AI. To ważne rozróżnienie, ponieważ starsze chatboty działały na zasadzie reguł. Były zaprogramowane, by dostarczać gotowe odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania. Nie były 'inteligentne’ – zazwyczaj wysyłały wcześniej napisane odpowiedzi lub podążały za ustalonymi drzewami logicznymi. Jeśli kiedykolwiek korzystałeś z automatycznej obsługi telefonicznej, która wymagała wykrzykiwania konkretnych słów, to wiesz, że te starsze modele rzadko zapewniały idealne doświadczenia klienta 😉  

Skupmy się więc na nowoczesnych chatbotach AI.  Dzisiaj można znaleźć przykłady takich chatbotów wszędzie, od Alexy Amazonu i Asystenta Google po chatboty zintegrowane z popularnymi aplikacjami do przesyłania wiadomości, jak Facebook Messenger, strony e-commerce, platformy obsługi klienta i wiele innych. 

Jak działają chatboty AI 

Nowoczesne chatboty sztucznej inteligencji są połączeniem AI, przetwarzania języka naturalnego (NLP) i algorytmów machine learning. 

Kiedy użytkownik wchodzi w interakcję z chatbotem AI, proces wygląda następująco: 

• Użytkownik zadaje pytanie. 
• Chatbot stara się zrozumieć zapytanie użytkownika poprzez przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Analizuje słowa i wyrażenia użyte w celu najlepszego określenia intencji użytkownika. 
• Po zrozumieniu zapytania chatbot stara się znaleźć odpowiednią odpowiedź w swoich bazach danych. Obejmuje to zarówno strukturalne formaty (np. konkretne ceny produktów), jak i niestrukturalne dane (takie jak opisy procesów czy inne bazy wiedzy). 
• Odpowiedź jest wysyłana do użytkownika – tam, gdzie chatboty oparte na regułach wysyłałyby zaprogramowaną odpowiedź, chatboty AI używają NLP, aby lepiej dopasować się do ludzkiego języka. Może to być bezpośrednia odpowiedź na zapytanie klienta lub prośba o więcej informacji. 
• Użytkownik może być zadowolony z uzyskanych informacji, zapytać ponownie lub zadać całkiem inne pytanie. 
• Proces powtarza się, aż użytkownik zakończy rozmowę. 

Dla chatbota opartego na regułach proces zakończyłby się tutaj. Jednak chatboty AI wykorzystują uczenie maszynowe, aby poprawiać swoje wyniki, a także zapamiętywać kontekst i wyniki wcześniejszych rozmów. Może to obejmować bezpośrednią opinię użytkownika (np. prośbę o ocenę odpowiedzi i pomocności wirtualnych asystentów) oraz dane dotyczące kluczowych wskaźników wydajności. 

Istnieją również chatboty hybrydowe, które łączą systemy oparte na regułach i sztuczną inteligencję, ale na razie skupmy się na bardziej konwersacyjnych aspektach AI, gdzie można znaleźć większość strategicznych korzyści. 

Taki proces wymaga jednak nadzoru, ponieważ chatboty AI nie mogą działać całkowicie samodzielnie. Ludzki monitoring zapewnia, że wyniki są zgodne z celami firmy i że użytkownicy nie mogą 'uczyć’ AI błędnych odpowiedzi lub nieprawdziwych informacji. 

Jak działają chatboty: przykładowy proces 

Aby zobrazować jak działa ten proces w praktyce, sprawdźmy jeden z możliwych scenariuszy takiej rozmowy.  

• Użytkowniczka prosi wirtualnego asystenta sklepu – chatbota AI – o pomoc. Wysyła wiadomość: „Cześć, szukam letniej sukienki. Czy możesz mi pomóc znaleźć jedną?” 
• Chatbot, korzystając z przetwarzania języka naturalnego (NLP), rozpoznaje termin „letnia sukienka” i przeszukuje bazę danych w poszukiwaniu odpowiednich produktów. W tym przypadku baza danych sklepu zawiera istotne informacje o produktach, więc chatbot może znaleźć wszystkie ubrania opisane jako letnie sukienki. 
• Dzięki NLP, chatbot nie tylko rozpoznaje termin „letnia sukienka”, ale także rozumie jego znaczenie. Podczas gdy chatbot oparty na regułach szukałby dosłownego dopasowania słowa kluczowego w bazie danych, dobrze wyszkolony chatbot AI rozumie, że zapytanie dotyczy ubrań na ciepłe dni i może odpowiedzieć bardziej adekwatnie. 
• Ponieważ termin „letnia sukienka” jest dość ogólny, chatbot odpowiada: „Jasne! Mamy duży wybór letnich sukienek. Szukasz konkretnego stylu, koloru czy rozmiaru?”. Ta odpowiedź opiera się na dostępnych danych. 
• Użytkowniczka odpowiada: „Jestem zainteresowana kwiecistą sukienką w rozmiarze M”. 
• Dzięki NLP, chatbot AI rozumie, że „kwiecisty” to styl sukienki, a „M” to preferowany rozmiar. Używa tych informacji do zawężenia wyszukiwania, teraz szuka konkretnie sukienek w kwiaty w danym rozmiarze.

Co stanie się dalej, zależy od decyzji firmy. Można używać chatbotów na różne sposoby: 

• Chatbot może wybrać 3 najlepsze sukienki na podstawie danych użytkownika i rekordów sprzedaży sklepu. 
• Asystent AI może zadać więcej pytań, takich jak ulubiony kolor, na podstawie dostępnych sukienek w udoskonalonym wyszukiwaniu. 
• Chatbot może przekierować użytkowniczkę do stron produktów lub pokazać zdjęcia z bazy danych i poprosić o opinie. 

Ponieważ korzystamy z chatbotów AI, proces nie kończy się tutaj. Na podstawie wcześniejszych interakcji z danym klientem – w tym wcześniejszych rozmów i historii zakupów – oraz szerszych danych ze wszystkich wcześniejszych komunikacji z konsumentami, chatbot uczy się, aby doskonalić swoje opcje. Z czasem może się nauczyć, że najlepiej jest dokonywać konkretnych rekomendacji w pewnych sytuacjach, a w innych lepiej jest pokazać szerszy wybór opcji. 

Kluczowe elementy chatbotów sztucznej inteligencji 

Aby w pełni zrozumieć, jak działają chatboty, warto również poznać kluczowe elementy, które je napędzają. Technologia AI obejmuje coraz szerszy zakres podkategorii i rozwiązań, z których wiele jest wykorzystywanych w chatbotach. 

Przetwarzanie języka naturalnego 

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pomaga chatbotom zrozumieć ludzki język. W końcu nasze naturalne rozmowy nie są prostymi zapytaniami – używamy wielu skomplikowanych słów, często mających różne znaczenia. Podczas gdy człowiek potrafi wyłapać intencje z kontekstu, sztuczna inteligencja potrzebuje specjalnych procesów, by to zrobić. 

Jednym z kluczowych powodów sukcesu chatbotów AI w ostatnich latach jest rozwój dużych modeli językowych (LLM). To specyficzny podzbiór NLP, który zapewnia lepsze zrozumienie rozmów, świadomość kontekstu i umiejętność rozpoznawania intencji w tekście przypominającym ludzki. Jak sama nazwa wskazuje, modele te są trenowane na szerokich, obszernych zbiorach danych, dzięki czemu lepiej rozumieją kontekst i niuanse ludzkiej komunikacji. 

NLP i LLM pomagają nie tylko interpretować ludzki język, ale także generować odpowiedzi w sposób naturalny. Te funkcje dzielą się na dwie kategorie: 

• Natural Language Understanding (NLU): przekształca ludzki język w strukturalne dane, które chatboty mogą zrozumieć. Analiza sentymentu pomaga określić emocje wyrażane w wypowiedziach – na przykład, by rozróżnić „okej”, „dobrze” i „niesamowicie” – i kategoryzować je jako pozytywne, negatywne lub neutralne. 
• Natural Language Generation (NLG): działa odwrotnie, przekształcając strukturalne dane z powrotem w ludzki język. 

Chatboty korzystają z obu tych funkcji, aby utrzymać płynność i naturalność rozmów. 

Machine Learning  

Dzięki algorytmom uczenia maszynowego, chatboty mogą wprost czerpać naukę z doświadczeń. Wykorzystując sztuczne sieci neuronowe, analizują wszystkie interakcje, wyszukują wspólne punkty i uczą się, co działało, a co nie. Następnie automatycznie dostosowują swoje zachowanie w kolejnych interakcjach. 

Dzięki temu chatboty AI nieustannie się rozwijają, zamiast jedynie stosować ustalone reguły, niezdolne do poprawy wyników. 

Oczywiście, aby to działało, chatbot musi mieć jasno określony cel. Musi wiedzieć, czy spełnił oczekiwania użytkownika. Może to być uzyskiwane poprzez bezpośrednią opinię użytkownika, zrozumienie jego potrzeb z treści rozmowy lub przyjęcie określonych celów zdefiniowanych przez firmę. 

Feedback od użytkowników 

Czasami jednak najbardziej miarodajna opinia pochodzi od rzeczywistej osoby. Przecież chatboty nie są stworzone wyłącznie do wykonywania zadań, ale do zaspokajania ludzkich potrzeb, dlatego poleganie tylko na algorytmach nie zawsze przynosi optymalne efekty. Dlatego też często zdarza się, że chatboty proszą o ocenę doświadczenia. Chcą wiedzieć, czy spełniły oczekiwania użytkownika. 

W bardziej zaawansowanych przypadkach, takich jak wdrożenie dużych, korporacyjnych chatbotów, programy szkoleniowe mogą często uwzględniać interakcję z ludźmi, aby najlepiej przetestować i dostosować chatboty przed ich uruchomieniem. W takich sytuacjach ludzcy agenci mogą pełnić rolę potencjalnych klientów, pomagając w dostosowaniu chatbotów do dostarczania prawidłowych odpowiedzi. 

W każdym razie, zachowanie pewnego stopnia interakcji ludzkiej w procesie opinii pomaga zapewnić, że chatboty pozostaną wiernymi swoim pierwotnym celom. 

Coś jeszcze? 

Zaawansowany chatbot AI działa, łącząc wszystkie powyższe technologie, ale to bynajmniej nie jest lista wyczerpująca całkowicie temat. Na przykład chatboty głosowe potrzebują nie tylko efektywnego przetwarzania języka naturalnego, ale także automatycznego rozpoznawania mowy (aby wspierać NLU) i technologii tekst-do-mowy (aby wspierać NLG). 

Jak działają chatboty? Bazy danych! 

Nie zapominajmy o uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego – nawet chatboty oparte na sztucznej inteligencji potrzebują bazy wiedzy dla swoich potencjalnych odpowiedzi. 

Jeśli miałeś kiedykolwiek styczność z ChatGPT, zapewne zdajesz sobie sprawę, że choć wydaje się, jakby posiadał wiedzę na każdy temat, tak naprawdę generuje odpowiedzi na podstawie bazy danych (chociaż z pewnością bardzo obszernej 😉 ). 

Dlatego, jeśli planujesz wdrożyć chatboty oparte na sztucznej inteligencji i asystentów, konieczne jest upewnienie się, że wszystkie istotne informacje zostały zdigitalizowane, aby chatbot mógł z nich skorzystać. Chatboty wspierane przez AI mają ogromny potencjał i gdy są bezproblemowo zintegrowane z Twoją stroną internetową, aplikacją mobilną, mediami społecznościowymi i innymi platformami, mogą zdziałać naprawdę niesamowite rzeczy. Chatboty AI nie tylko zapewniają wsparcie klienta, ale również pomagają uczynić wszystkie Twoje kanały cyfrowe bardziej funkcjonalnymi, a nawet mogą przyczynić się do wzrostu sprzedaży, przychodów i produktywności.  

Ale… nadal niezbędne są odpowiednie i wysokiej jakości dane!