- Přehledy IS
- APS (25)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (10)
- Cloud computing (SaaS) (30)
- CRM (51)
- DMS/ECM - správa dokumentů (19)
- EAM (17)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (87)
- HRM (28)
- ITSM (6)
- MES (33)
- Řízení výroby (53)
- WMS (30)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (40)
- Dodavatelé CRM (37)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (81)
- Informační bezpečnost (43)
- IT řešení pro logistiku (48)
- IT řešení pro stavebnictví (26)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (27)
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údržby
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 zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší 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 nejčastější a jak je léčit?
Většina nemocí, kterými dnes virtuální asistenti (tzv. boti) trpí, vyplývá z nesprávného nebo nedostatečného využití dostupných technologií. To se děje jak ve fázi samotné tvorby a produkce, tak i během rozvoje již fungujícího bota či asistenta.
Kdo a jak ho přivedl na svět?
Velká část problémů vzniká už při samotném zrodu bota nebo asistenta. Mnohdy je příčinou samotná volba týmu, který má produkci na starost. Často jde totiž ve skutečnosti o specialisty na jiné oblasti, typicky na zákaznickou péči. Zodpovědnost za tvorbu bota by ale měli vždy mít lidé, kteří rozumí nejen zákaznickým potřebám, ale i technologiím a programování.
Není to však jediná příčina. Často také dochází k již zmíněnému nevhodnému, až naivnímu uchopení dostupných technologií. Případně ke špatnému 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 používání tlačítek, do kterých se bot snaží člověka během komunikace dotlačit. Typická hláška: „Pokud chcete řešit vyúčtování, zmáčkněte dvojku.“ O mnoho lepší není ani varianta: „Chcete-li řešit vyúčtování, řekněte slovo faktura.“
V obou případech komunikace sklouzává do dávno překonaných IVR stromečků (Interactive Voice Response), což je vlastně procházení takovým předpřipraveným dotazníkem. To má několik zásadních nevýhod. Tak například pokud člověk v úvodním rozcestníku zvolí nesprávnou volbu, je skoro nemožné se vrátit zpět. Řešit dva problémy během jedné komunikace je pak úkol z říše snů. Voicebot v této podobě vlastně nepřináší oproti IVR žádné vylepšení.
Naštěstí ho ale není potřeba úplně pohřbít. Tento designový problém, který vychází právě z neschopnosti vidět celý potenciál dnešních technologií, se dá vyléčit nasazením dialogového managementu. Ten se postaví nad stávající řešení a dokáže pospojovat jednotlivé stromečky a řídit dialog.
Díky tomu se bot dovede například zotavit z nedorozumění, dokáže poznat, když není užitečný, a nabídnout řešení v podobě tzv. únikové cesty, umí identifikovat důležité informace, a naopak zapomenout ty nepodstatné. Taková léčba umí z řešení podobajícího se audioknize udělat skutečného pomocníka, jehož komunikace se blíží té lidské.
A komu tím prospějete?
Užitečnost voicebota nebo asistenta je ostatně velké téma samo o sobě. Řada jich je velmi schopných a člověk by až mohl říct, že snad umí všechno. To je ale právě ten problém. Cílem by nemělo být, aby uměl úplně všechno, ale aby dokázal pomoci vyřešit problém, se kterým se na něj člověk obrací.
Základním pravidlem, které by zde mělo platit, je, že bot vás na první, maximálně druhou konverzační výměnu musí posunout blíže k vyřešení daného problému. Funguje to prakticky stejně jako v běžné lidské konverzaci. Pokud se po první nebo druhé otázce nedozvíme nic přínosného, ztratíme zájem. Jednoduché.
Proto nedává smysl chtít, aby bot uměl všechno. Pak se může stát, že člověka ubije tunou informací, které vůbec nepotřebuje. A je také mnohem náchylnější k halucinování. Cílem by mělo být spíše to, aby bot či asistent dokázal vyřešit problém zákazníka na co nejmenší počet konverzačních výměn.
Rozpoznat, že bot je ve skutečnosti spíše otravný, než aby lidem pomáhal, je poměrně jednoduché. Stačí si s ním udělat nějakou běžnou 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, že to není vůbec dobré.
A toto uvědomění je i základ řešení 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 než interakční designér, který ovládá doménu konverzace.
A protože by vše mělo jít ruku v ruce i s použitou technologií, na léčbě by se měl podílet také člověk s její znalostí, který má zároveň lingvistické vzdělání. Velké jazykové modely se totiž programují lidskou řečí a právě tito specialisté dokážou nejlépe například postavit otázky, aby bot dostal od člověka očekávanou podobu odpovědi v souladu s použitou 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 každého je totiž 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 snaží se zachytit problémy, které se objevují. Často se ale stává, že reakce zákazníků a zhoršující se NPS indikuje problém, ale běžná analýza nedorozumění tento problém nedokáže identifikovat a tváří se, že žádný zásadní neexistuje. Tak proč si lidé stěžují?
Problém je v tom, že i ke sledování chování a výkonnosti asistentů a botů je potřeba používat stejně sofistikované technologie jako ty, na kterých jsou sami postaveni. Pak se může ukázat, že místo 5 % nedorozumění mezi botem a člověkem jich je ve skutečnosti 50 %. Jak je to možné?
V řešeních, jako jsou naše EVA Insights nebo Bot Doctor, totiž používáme vlastní vytrénovaný model, který pozná, jestli konverzace dávají sémantický smysl. Oproti běžné analýze jde o mnohem sofistikovanější 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, což pomůže odhalit největší potíže 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 nejlepším řešením je poté využívat takový model kontinuálně pro sledování a analytiku každodenních konverzací. Jen tak lze svého bota či asistenta ladit k dokonalosti průběžně a rozvíjet ho, aby držel krok s problémy a nároky lidí, kteří jeho pomoc využívají.
Martin Franc Autor článku je spoluzakladatel společnosti Agnostix. |
říjen - 2024 | ||||||
Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 | 3 |
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
16.10. | Konference Future of Cyber |
17.10. | Abacus servery 2024 |
22.10. | Bezpečnosť a dostupnosť dát 2024 |
5.11. | Umělá inteligence v IT infrastruktuře 2024 |
14.11. | ELO ECM konference 2024 |
Formulář pro přidání akce