- Přehledy IS
- APS (20)
- BPM - procesní řízení (22)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (33)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (20)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (79)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (36)
- WMS (29)
- Dodavatelé IT slueb a řeení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (39)
- Dodavatelé CRM (33)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (71)
- Informační bezpečnost (50)
- IT řeení pro logistiku (45)
- IT řeení pro stavebnictví (26)
- Řeení pro veřejný a státní sektor (27)
ERP systémy
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údrby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk![]() | |
| Přihlaste se k odběru newsletteru SystemNEWS, který kadý týden přináí výběr článků z oblasti podnikové informatiky | |
![]() | |
Jak vyléčit nemocné voiceboty a asistenty?
Nepovedených realizací digitálních asistentů, chatbotů i voicebotů rychle přibývá, nefungují podle představ a trpí řadou nemocí. Které jsou ty nejčastějí a jak je léčit?

Větina nemocí, kterými dnes virtuální asistenti (tzv. boti) trpí, vyplývá z nesprávného nebo nedostatečného vyuití dostupných technologií. To se děje jak ve fázi samotné tvorby a produkce, tak i během rozvoje ji fungujícího bota či asistenta.
Kdo a jak ho přivedl na svět?
Velká část problémů vzniká u při samotném zrodu bota nebo asistenta. Mnohdy je příčinou samotná volba týmu, který má produkci na starost. Často jde toti ve skutečnosti o specialisty na jiné oblasti, typicky na zákaznickou péči. Zodpovědnost za tvorbu bota by ale měli vdy mít lidé, kteří rozumí nejen zákaznickým potřebám, ale i technologiím a programování.
Není to vak jediná příčina. Často také dochází k ji zmíněnému nevhodnému, a naivnímu uchopení dostupných technologií. Případně ke patnému pojetí celého účelu bota či asistenta, a tedy i jeho designu. Jakými příznaky pak trpí a jak je z nich vyléčit?
Ztraceno mezi stromečky
Prvním ukázkovým příznakem nemocného bota je pouívání tlačítek, do kterých se bot snaí člověka během komunikace dotlačit. Typická hláka: Pokud chcete řeit vyúčtování, zmáčkněte dvojku. O mnoho lepí není ani varianta: Chcete-li řeit vyúčtování, řekněte slovo faktura.
V obou případech komunikace sklouzává do dávno překonaných IVR stromečků (Interactive Voice Response), co je vlastně procházení takovým předpřipraveným dotazníkem. To má několik zásadních nevýhod. Tak například pokud člověk v úvodním rozcestníku zvolí nesprávnou volbu, je skoro nemoné se vrátit zpět. Řeit dva problémy během jedné komunikace je pak úkol z říe snů. Voicebot v této podobě vlastně nepřináí oproti IVR ádné vylepení.
Natěstí ho ale není potřeba úplně pohřbít. Tento designový problém, který vychází právě z neschopnosti vidět celý potenciál dneních technologií, se dá vyléčit nasazením dialogového managementu. Ten se postaví nad stávající řeení a dokáe pospojovat jednotlivé stromečky a řídit dialog.
Díky tomu se bot dovede například zotavit z nedorozumění, dokáe poznat, kdy není uitečný, a nabídnout řeení v podobě tzv. únikové cesty, umí identifikovat důleité informace, a naopak zapomenout ty nepodstatné. Taková léčba umí z řeení podobajícího se audioknize udělat skutečného pomocníka, jeho komunikace se blíí té lidské.
A komu tím prospějete?
Uitečnost voicebota nebo asistenta je ostatně velké téma samo o sobě. Řada jich je velmi schopných a člověk by a mohl říct, e snad umí vechno. To je ale právě ten problém. Cílem by nemělo být, aby uměl úplně vechno, ale aby dokázal pomoci vyřeit problém, se kterým se na něj člověk obrací.
Základním pravidlem, které by zde mělo platit, je, e bot vás na první, maximálně druhou konverzační výměnu musí posunout blíe k vyřeení daného problému. Funguje to prakticky stejně jako v běné lidské konverzaci. Pokud se po první nebo druhé otázce nedozvíme nic přínosného, ztratíme zájem. Jednoduché.
Proto nedává smysl chtít, aby bot uměl vechno. Pak se můe stát, e člověka ubije tunou informací, které vůbec nepotřebuje. A je také mnohem náchylnějí k halucinování. Cílem by mělo být spíe to, aby bot či asistent dokázal vyřeit problém zákazníka na co nejmení počet konverzačních výměn.
Rozpoznat, e bot je ve skutečnosti spíe otravný, ne aby lidem pomáhal, je poměrně jednoduché. Stačí si s ním udělat nějakou běnou cvičnou konverzaci, tu si následně vytisknout, a poté si ji přehrát jako divadelní scénář. Tzn. číst dialogy, ideálně i s účastí nějakého diváka. Jde o spolehlivý způsob, jak si uvědomit, e to není vůbec dobré.
A toto uvědomění je i základ řeení celého problému, kterým je chybějící interakční nebo konverzační design. Jak tuto nemoc vyléčit? Obvykle jsou na to potřeba tři lékaři s různou specializací.
Jako první by měl nastoupit copywriter, který provede základní očistu dialogů, aby dobře plynuly, měly jednotnou tonalitu, formalitu a podobně. Druhou fázi, tedy vystavění jednotlivých dialogových bublin, by neměl mít na starost nikdo jiný ne interakční designér, který ovládá doménu konverzace.
A protoe by ve mělo jít ruku v ruce i s pouitou technologií, na léčbě by se měl podílet také člověk s její znalostí, který má zároveň lingvistické vzdělání. Velké jazykové modely se toti programují lidskou řečí a právě tito specialisté dokáou nejlépe například postavit otázky, aby bot dostal od člověka očekávanou podobu odpovědi v souladu s pouitou technologií.
Práce, která nikdy nekončí
Mít vyladěného asistenta či bota je v záplavě zpackaných realizací určitě důvod k oslavě, ale nikoliv k usnutí na vavřínech. O kadého je toti třeba pečovat. Sledovat, co dělá, reagovat, rozvíjet ho, zkrátka se o něj starat. I to se dá dělat různými způsoby.
Firmy samozřejmě sledují NPS a snaí se zachytit problémy, které se objevují. Často se ale stává, e reakce zákazníků a zhorující se NPS indikuje problém, ale běná analýza nedorozumění tento problém nedokáe identifikovat a tváří se, e ádný zásadní neexistuje. Tak proč si lidé stěují?
Problém je v tom, e i ke sledování chování a výkonnosti asistentů a botů je potřeba pouívat stejně sofistikované technologie jako ty, na kterých jsou sami postaveni. Pak se můe ukázat, e místo 5 % nedorozumění mezi botem a člověkem jich je ve skutečnosti 50 %. Jak je to moné?
V řeeních, jako jsou nae EVA Insights nebo Bot Doctor, toti pouíváme vlastní vytrénovaný model, který pozná, jestli konverzace dávají sémantický smysl. Oproti běné analýze jde o mnohem sofistikovanějí hledání nedorozumění v dialozích.
Takový model je schopen odhalit i nedorozumění, která nejsou zjevná. Tedy taková, kde se člověk ptá a bot odpovídá, ale například nepřesně, nebo na něco jiného. Stejně tak dovede najít místa a oblasti, které asistent nemá pokryté, ale měl by mít. Nebo mu umí pomoci učit se nové věci a rozvíjet se.
Bota či asistenta lze tímto způsobem jednorázově otestovat, co pomůe odhalit největí potíe a slabiny. Součástí tohoto testu je zároveň i doporučení změn a oprav, na které by se měla firma či organizace u svého bota zaměřit.
Vůbec nejlepím řeením je poté vyuívat takový model kontinuálně pro sledování a analytiku kadodenních konverzací. Jen tak lze svého bota či asistenta ladit k dokonalosti průběně a rozvíjet ho, aby drel krok s problémy a nároky lidí, kteří jeho pomoc vyuívají.
![]() |
Martin Franc Autor článku je spoluzakladatel společnosti Agnostix. |




















