A tecnologia de experiência do cliente está avançando exponencialmente graças ao poder da IA. Este artigo explora o funcionamento interno dos assistentes de IA, mostrando sua capacidade de fornecer respostas diretas às perguntas dos clientes.
Começamos por estabelecer as bases com uma revisão abrangente das terminologias de IA. Em seguida, analisamos os aspectos críticos do conteúdo de conhecimento e medições de proteção. Por fim, aprofundamos as funções, os processos e os prazos da criação de um assistente de IA voltado para o cliente.
Para dar vida a esses conceitos, é útil observar como os provedores de soluções e serviços os estão aplicando na prática. A solução tecnológica da Quiq ilustra isso muito bem. A plataforma combina IA avançada com implementação prática implementação , ajudando as empresas a fornecer respostas precisas e alinhadas à marca em grande escala. Examinar abordagem da Quiq abordagem como a teoria dos assistentes alimentados por LLM se traduz em interações reais com os clientes que são seguras e efetivo.
Entendendo a terminologia da IA
IA generativa:são algoritmos treinados para prever sequências de dados com base em capacitação . Duas das sequências mais comuns que eles geram são texto e imagens.
Modelos de linguagem grandes (LLMs):os LLMs são um subconjunto da IA generativa focado na geração de texto e imagens. Os LLMs são únicos porque foram treinados com enormes conjuntos de dados. Essa capacitação lhes capacitação capacidades além de qualquer IA que já vimos antes. Exemplos incluem o ChatGPT da OpenAI, o Bard do Google e o Llama da Meta.
A magia dos LLMs
Os LLMs se destacam em duas habilidades: leitura e escrita da linguagem e resposta a perguntas a partir das informações utilizadas para treiná-los. Eles conseguem isso por capacitação grandes quantidades de dados e ajustes iterativos. A IA aprende nuances e padrões da linguagem para prever palavras e gerar respostas significativas.
O processo de ajuste fino envolve interação humana. Especialistas interagem com a IA, pontuando suas respostas e fornecendo feedback corretivo. Essa sinergia entre humanos e IA refina a capacidade do modelo de fornecer respostas precisas.
Embora os LLMs demonstrem o que parece ser conhecimento, eles carecem de compreensão genuína. Eles respondem com base em sua capacitação ciclo de feedback, confundindo os limites entre conhecimento e compreensão.
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Garantindo precisão e segurança
A esta altura, todos os que estão lendo este artigo provavelmente já usaram o ChatGPT. A capacidade do ChatGPT de compreender perguntas e gerar respostas bem escritas é impressionante. No entanto, devido à recente atualização dos capacitação , você provavelmente também já se deparou com respostas incorretas e limitações.
Existem duas preocupações gerais no atendimento ao cliente baseado em IA: precisão e segurança. A Quiq é indústria em IA conversacional baseada em LLM. A empresa utiliza as habilidades do LLM para ler e escrever linguagem, desativando a capacidade do LLM de responder a perguntas com base em seus capacitação .
Chamamos isso de “amnésia do LLM”, assim como uma pessoa com amnésia que consegue se comunicar com a linguagem, mas não consegue se lembrar de nada. Pense na “amnésia” comoum mecanismo de proteção. A IA usa apenas as informações da empresa, em vez de depender de seus extensos capacitação . As vastas capacitação não são úteis para responder a perguntas como “Onde está meu pedido?”.
Precisamos inserir nossas próprias informações e fazer com que o LLM esqueça tudo o que sabia antes. Essa metodologia permite que as empresas forneçam respostas seguras, precisas e específicas para a marca, sem alucinações (respostas inventadas pelo LLM que não são factuais).
Tão importante quanto responder às perguntas com as informações corretas (precisão) é que a IA não diga nada embaraçoso (segurança). Por exemplo, queremos que a IA responda com cuidado a perguntas como “Quais são as limitações dos seus produtos?” ou “Como o seu produto se compara ao concorrente X?”. Outro aspecto da segurança da marca é garantir que a IA responda às perguntas no tom e na voz da marca.
Embora tudo isso pareça assustador, não deixe que isso diminua seu entusiasmo pelo que a IA mais recente pode realizar. Com a plataforma de IA certa e um parceiro especializado, você pode aproveitar o poder do LLM parafornecer respostas precisas e seguras aosclientes.
Criação de assistentes de IA LLM: funções, processo e cronogramas
Usar a IA mais recente pode parecer tão fácil quanto os desenvolvedores usarem APIs em opções comerciais de LLM, como o OpenAI. Mas é muito mais do que contratar engenheiros para chamar APIs de LLM. É necessária uma equipe diversificada para construir e implantar um assistente efetivo para responder às perguntas dos clientes.
O desenvolvimento de um assistente de IA LLM envolve vários ingredientes.
Equipe: Alémdos engenheiros, várias funções contribuem para a criação do assistente de IA. O desenvolvimento requer designers de conversação, engenheiros de UX ou gerentes de produto para:
- Mapeie a customer journey identifique os tipos de perguntas que os clientes estão fazendo.
- Determine como responder a essas perguntas
- Identifique onde os requerido estão armazenados
É essencial saber como está o desempenho da IA e onde ela pode ser melhorada. Para compreender o desempenho, é necessária uma análise de dados por analistas de negócios/dados ou cientistas de dados.
desenho: desenho criação desenho uma conversa intuitiva desenho com o mapeamento da customer journey as soluções. As interações com LLM diferem das gerações anteriores de chatbots, que requerido interações requerido . O LLM é habilidoso em linguagem, portanto desenho da conversa desenho instruir o LLM em vez de programar cada expressão.
Processo:A criação de um assistente de IA segue etapas definidas, sendo as fases desenho criação da experiência as mais críticas.
Todos os assistentes de IA seguem um padrão semelhante para responder às perguntas dos clientes:
Consulta do cliente:O processo começa com o cliente fazendo uma pergunta.
Decomposição:a IA divide a pergunta em várias características, criando recursos para encontrar informações posteriores. Por exemplo, se um assistente de IA estivesse respondendo a perguntas sobre seguro automóvel, detalhes como a localização do cliente, o status da apólice, se ele é um cliente potencial ou atual seriam úteis, além da intenção por trás da consulta (por exemplo, reclamações ou compra de apólice).
Classificação iterativa:depois de identificar algumas características, pode ser útil extrair elementos adicionais com base no que você sabe.
Usando nosso exemplo de seguro automóvel, se o cliente estiver perguntando sobre sinistros, podemos querer determinar se a consulta é sobre um sinistro novo ou existente. Determinar a hierarquia de informações que queremos que o LLM colete faz parte do desenho do mapeamento da jornada.
Recuperação de informações:após obter todas as características necessárias, usamos as informações da empresa para obter as respostas às perguntas do cliente. Essas informações podem incluir conhecimentos e dados estáticos, geralmente obtidos por meio de bases de conhecimento e APIs. Observe que a IA não coleta as informações para a resposta, eliminando o risco de imprecisões.
Geração de linguagem: Oassistente de IA emprega os recursos de geração de linguagem do LLM para criar uma resposta personalizada para a pergunta específica, em vez de simplesmente retornar algum texto padrão e estático.
Verificação de fatos e salvaguardas:aplicamos verificação de fatos e salvaguardas para assegurar e a segurança da marca. Essa etapa verifica se a resposta do LLM é precisa e apropriada a pergunta feita e usa apenas as informações da empresa na resposta.
Seguindo essas etapas, o assistente de IA pode fornecer respostas precisas ealtamentepersonalizadas paraas consultas dos clientes. Essa abordagem os incríveis recursos dos LLMs para aprimorar a tecnologia de experiência do cliente, ao mesmo tempo em que mitiga possíveis Riscos.
Prazos e realidades
Um dos aspectos mais atraentes da criação de um assistente de IA é o prazo relativamente rápido. Os processos se aceleraram porque o uso de LLMs elimina grande parte da capacitação trabalhosa capacitação nas gerações anteriores de IA.
Leva cerca de um mês para concluir a criação de um assistente de IA, incluindo desenho, revisão e inevitáveis atrasos relacionados ao fator humano. Jornadas complexas de usuários com dados internos específicos apenas prolongam o prazo em um a dois meses.
Ao contrário da percepção de que se trata de projetos demorados, a criação de um assistente de IA é um processo simplificado, graças ao uso de LLM para geração e compreensão de linguagem.
Uma porta de entrada para a transformação da experiência do cliente
À medida que percorremos este caminho da criação de assistentes de IA, torna-se evidente que as funções vão além dos engenheiros. Os prazos também são muito mais razoáveis do que se poderia esperar. Uma fusão de criatividade, estratégia e tecnologia marca o próprio processo.
O papel da Quiq: navegando pelo panorama da IA
À medida que o panorama da IA evolui, a Quiq é um interveniente fundamental na utilização da IA para melhorar as interações com os clientes.
A especialidade da Quiq reside na fusão de mensagens assíncronas com recursos avançados de IA, oferecendo às empresas uma plataforma abrangente. A Quiq é pioneira na próxima geração de experiência do cliente com IA generativa.
O futuro das interações com os clientes está na interseção entre tecnologia e experiência humana. Com a Quiq, as empresas podem aproveitar o potencial da IA, garantindo que a essência da conexão humana permaneça intacta.
O papel da COPC: parceria para o sucesso
Uma combinação de visão, conhecimento, desenho meticuloso e execução quase perfeita é fundamental para se destacar na experiência do cliente.
A COPC estabelece parcerias com marcas globais líderes, orientando-as na elaboração e implementação de suas estratégias de CX. Isso é alcançado por meio do empoderamento e da inspiração das equipes, da instituição de processos sólidos baseados nas melhores práticas e do uso de tecnologia de ponta.
A COPC oferece uma variedade de serviços de avaliação, transformação e capacitação para enfrentar qualquer desafio tecnológico relacionado à experiência do cliente. Ao alavancar uma fusão de tecnologia e expertise, a COPC capacita as organizações a desenho oferecer jornadas de serviço excepcionais.
Conclusão
A evolução dos assistentes de IA é um capítulo empolgante no campo da experiência do cliente. Com a Quiq como sua solução tecnológica e a COPC como seu guia, você pode explorar essa próxima geração de IA com confiança, propósito e um roteiro claro.
Ao aproveitar os LLMs para geração e compreensão de linguagem, o foco muda da criação capacitação para a elaboração da experiência do cliente. Com o Quiq, as empresas podem abraçar o potencial da IA, garantindo que a essência da conexão humana permaneça intacta.
Manter o tom e a segurança da marca é um equilíbrio delicado entre os recursos da IA e a orientação humana. As instruções fornecidas à IA, a verificação de fatos e as salvaguardas assegurar as respostas da IA sejam consistentes, apropriada alinhadas com a identidade da marca.
Dominar a integração da IA na experiência do cliente requer a equipe certa de especialistas em experiência do cliente, operações e tecnologia. Os consultores da COPC, trabalhando em estreita colaboração com os principais fornecedores de soluções tecnológicas, ajudarão você a navegar com sucesso pela interseção entre IA, tecnologia e interação humana.
À medida que as empresas continuam adotando a IA, a convergência entre a experiência humana e os recursos da IA promete um futuro dinâmico para as interações com os clientes. Embora a IA aumente a eficiência, o elemento humano continua sendo vital para construir conexões. O caminho a seguir está em encontrar um equilíbrio harmonioso entre as interações automatizadas da IA e o envolvimento humano personalizado.
Rick Zayas
Vice-presidente de Estratégia CX e Melhoria de Desempenho na
COPC Inc.
As grandes marcas superam seus concorrentes por meio de uma experiência do cliente (CX) superior. No entanto, oferecer esse nível de serviço pode, às vezes, ser mais complexo do que parece. Como consultores de CX, nossa especialidade é ajudar as organizações por meio de indústria CX a resolver suas questões mais críticas e enfrentar os desafios do dia a dia.Saiba mais sobre como a COPC pode ajudar sua organização a se destacar.