شات بوت

أول شات بوت معروف، ELIZA، كتب بواسطة جوزيف وايزنباوم في MIT وتم وصفه في عام 1966. كان يتطابق مع الكلمات الرئيسية في ما يكتبه المستخدم ويعيد أنماط مكتوبة مسبقًا، ومع ذلك شعر الكثير من الناس بأنه مفهوم. لعقود، حافظت الشات بوتات على هذا المبدأ: التعرف على كلمة رئيسية أو زر، وإرجاع إجابة معدة.

جلبت تطبيقات المراسلة الشات بوتات إلى الأعمال في منتصف 2010، غالبًا كقوائم وأشجار قرار داخل Messenger أو أداة على موقع الويب. غيرت نماذج اللغة الكبيرة الصورة من 2022 فصاعدًا: يمكن الآن للشات بوت فهم الأسئلة الحرة وكتابة إجابة بدلاً من اختيار واحدة من قائمة.

الشات بوت القائم على القواعد يتبع نص مكتوب مسبقًا: أزرار، كلمات رئيسية وفروع. هو متوقع ورخيص التشغيل، ولا يخترع أي شيء، لكنه يفشل بمجرد أن يطرح العميل سؤالًا بطريقة لم يتوقعها النص، وكل حالة جديدة يجب كتابتها يدويًا.

شات بوت الذكاء الاصطناعي يستخدم نموذج لغة لتفسير السؤال وتوليد الرد. يتعامل مع الأخطاء الإملائية، عدة أسئلة في رسالة واحدة وعشرات اللغات. مخاطره هي العكس: بدون الوصول إلى معلومات موثوقة يمكن أن ينتج إجابة طليقة ولكن خاطئة. لهذا السبب، عادة ما تكون شات بوتات الأعمال متصلة بقاعدة معرفة، وزيادةً ما تُعطى أدوات للعمل - في هذه النقطة يتم وصفها بشكل أفضل كعملاء ذكاء اصطناعي.

في الدعم والتجارة الإلكترونية، عادةً ما يجيب الشات بوت على الأسئلة المتكررة (أوقات التسليم، المرتجعات، ساعات العمل)، يساعد الزوار في العثور على منتج، يجمع تفاصيل الاتصال، ويوجه المحادثة إلى الفريق الصحيح عندما لا يستطيع المساعدة. يتم قياس الشات بوت الذي يعمل بشكل جيد على عدد الأسئلة التي يحلها، ومدى رضا العملاء بعدها، ومدى نظافة تسليم الحالات الصعبة لشخص.

الفشل الشائع هو الطريق المسدود: بوت يدور حول "ما فهمتش" بدون طريقة للوصول إلى إنسان. يقيم العملاء الشات بوت أقل على ما يجيب عليه من على ما يحدث عندما لا يستطيع.

مساعدي AI SmartTalk هم شات بوتات ذكاء اصطناعي مبنية على محتوى الأعمال الخاصة - صفحات الويب، الوثائق، إدخالات الأسئلة الشائعة، وللمتاجر الإلكترونية، كتالوج المنتجات المتزامن - ومزودة بأدوات، مما يجعلها عملاء ذكاء اصطناعي. يمكن نشر نفس المساعد على أداة دردشة الموقع، WhatsApp، Messenger، Instagram، Telegram وقنوات أخرى، ويمكنه تمرير المحادثة إلى الفريق عندما يكون شخص مطلوب.