Sân chơi AI đã phát triển rất nhiều trong suốt năm qua. AI Chatbot đã xâm nhập rất lớn. Chúng tôi đã thấy số lượng triển khai ngày càng tăng và thông qua tính khả dụng của chúng, mọi người ngày càng sử dụng chúng nhiều hơn, chẳng hạn như Siri của Apple, Alexa của Amazon hoặc Trợ lý của Google.
Chúng tôi thấy điều đó trong chính gia đình ta; chúng tôi ngày càng yêu cầu Siri cung cấp thứ gì đó thay vì mở trình duyệt và nhập truy vấn tìm kiếm của chúng tôi.
Đồng thời, các cửa sổ nhỏ của chatbot đã trở nên khá phổ biến trên các trang web.
Và sau đó, lần lặp lại tiếp theo của sự cường điệu AI đã đến: Generative AI. Chúng tôi đã được giới thiệu với các hệ thống như Dall-E hoặc chatGPT của Open AI hoặc You.com cũng cung cấp tìm kiếm, chỉ nêu tên một vài trong số những hệ thống nổi tiếng nhất.
Trong khi đó, Microsoft cũng đã tích hợp chatGPT vào Bing, trong khi Google đã phải chịu đựng bản demo có lẽ đắt nhất từ trước đến nay khi Generative AI câu trả lời sai. Các ứng dụng như Lensa xuất hiện sau khi những ứng dụng như SnapChat cung cấp các bộ lọc dựa trên AI trong một thời gian.
AP đang sử dụng Generative AI trong một số năm nay trong khi CNN dường như đã sử dụng nó quá mức trong một thử nghiệm gần đây. Google Duplex đã bị loại bỏ khoảng bốn năm trước vì nó hơi quá tốt, tức là đáng sợ.
Một số người đã mạo hiểm nói rằng Generative AI sẽ thay thế AI Chatbot . Điều này sẽ thực sự xảy ra, hay đây chỉ là cơn sốt tiếp theo?
Điều này dẫn đến một câu hỏi ban đầu rõ ràng.
AI Chatbot so với Generative AI là gì?
Ý tôi là, ngoài việc AI Chatbot không thể tạo ra hình ảnh.
Ai tốt hơn để hỏi hơn ChatGPT, You.com và Google? Điều này cũng mang lại cơ hội tốt để xem việc nhận được câu trả lời cho câu hỏi dễ dàng như thế nào: “Sự khác biệt giữa Generative AI và AI Chatbot là gì?”
Google, tất nhiên, cung cấp một số liên kết phù hợp mà tôi có thể sử dụng để tự mình tìm ra nó. Không có gì ngạc nhiên ở đây.
ChatGPT đã trả lời như sau:
“Generative AI và AI Chatbot đều là các lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng có các ứng dụng khác nhau và tập trung vào các nhiệm vụ khác nhau.
Generative AI đề cập đến nhánh của AI tập trung vào việc tạo nội dung hoặc dữ liệu mới. Điều này có thể bao gồm tạo hình ảnh, nhạc, văn bản và hơn thế nữa. Các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn và sử dụng các mẫu thống kê để tạo ra nội dung mới, độc đáo tương tự như dữ liệu đào tạo. Ví dụ về Generative AI bao gồm GPT-3 (mà tôi dựa trên) và các mô hình ngôn ngữ khác, và Mạng đối kháng tạo (GAN) được sử dụng trong việc tạo hình ảnh và video.
Mặt khác, AI Chatbot tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể hiểu và phản hồi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên từ người dùng. Các hệ thống này có thể bao gồm chatbot, trợ lý giọng nói và các giao diện khác sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng. Ví dụ về AI Chatbot bao gồm Siri của Apple, Alexa của Amazon và Trợ lý Google.
Tóm lại, Generative Generative AI nội dung mới và độc đáo trong khi AI Chatbot tập trung vào việc hiểu và phản hồi đầu vào ngôn ngữ tự nhiên từ người dùng”.
Dịch vụ ‘Bạn viết’ của You.com đã đưa ra tuyên bố kiểu blog sau đây cho các chuyên gia với giọng điệu trung lập.
Công nghệ AI đã đi một chặng đường dài trong vài năm qua, và cùng với đó là hai loại AI riêng biệt: Generative AI và AI Chatbot . Mặc dù cả hai đều là những công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ hoặc cung cấp các dịch vụ thông minh, nhưng chúng làm như vậy theo những cách khác nhau.
Generative AI tập trung vào việc tạo nội dung mới từ các bộ dữ liệu hiện có. Nó sử dụng các thuật toán để tạo ra các mẫu dựa trên những gì nó đã biết về một chủ đề hoặc tập dữ liệu nhất định. Loại trí tuệ nhân tạo này có thể được sử dụng cho những thứ như ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như tóm tắt, dịch thuật, hệ thống trả lời câu hỏi, v.v. Các mô hình tạo cũng thường được sử dụng cho các tác vụ nhận dạng hình ảnh như phần mềm nhận dạng khuôn mặt và ô tô tự lái sử dụng các kỹ thuật học sâu để nhận dạng các vật thể xung quanh chúng trong các tình huống thời gian thực.
AI Chatbot tập trung nhiều hơn vào việc hiểu ý định của người dùng thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng các công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản như trợ lý giọng nói (ví dụ: Alexa), chatbot hoặc trợ lý ảo tương tác với khách hàng qua tin nhắn văn bản qua SMS hoặc các ứng dụng nhắn tin như Facebook Messenger, v.v. AI Chatbot sử dụng các kỹ thuật NLP tương tự như các kỹ thuật được tìm thấy trong các mô hình tạo nhưng thay vào đó chỉ tập trung vào việc phản hồi chính xác dựa trên đầu vào do người dùng đưa ra thay vì tạo nội dung mới từ đầu. Các bot này thường chủ yếu dựa vào các phương pháp phân tích dự đoán như thuật toán học máy cho phép chúng học cách phản hồi tốt nhất khi được trình bày với một số đầu vào / câu hỏi nhất định theo thời gian. Nói chung, loại trí tuệ nhân tạo này được thiết kế đặc biệt cho mục đích dịch vụ khách hàng, nơi các phản hồi chính xác cần được cung cấp nhanh chóng trong thời gian ngắn mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
Tóm lại, trong khi cả Generative AI và AI Chatbot đều có những điểm tương đồng do phụ thuộc vào kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mỗi AI đều phục vụ một mục đích duy nhất tùy thuộc vào nhiệm vụ trước mắt; một người có thể tạo ra các tác phẩm hoàn toàn nguyên bản trong khi người khác cung cấp phản hồi tự động nhanh chóng trong các bối cảnh cụ thể tương ứng.
Được yêu cầu một đoạn văn với giọng điệu trung lập cho khán giả chuyên nghiệp You.com đưa ra một bản tóm tắt ngắn hơn.
“Generative AI và AI Chatbot là hai loại Trí tuệ nhân tạo (AI) riêng biệt. Generative AI tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, chẳng hạn như hình ảnh hoặc văn bản, trong khi AI Chatbot tập trung vào việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình tạo tạo ra dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình học máy khác, trong khi các mô hình đàm thoại sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói để diễn giải các cuộc trò chuyện của con người. Để viết tốt với một trong hai loại Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự hiểu biết về điểm mạnh và điểm yếu liên quan đến từng mô hình. Ngoài ra, điều quan trọng là phải xem xét cách tốt nhất để truyền đạt thông điệp của bạn theo cách gây được tiếng vang với cả con người và máy móc “.
Tóm lại, cả hai đều sử dụng học máy, đặc biệt là học sâu. Cả hai đều cần một số khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. AI Chatbot có đầu ra văn bản / giọng nói trong khi Generative AI cũng có thể tạo ra hình ảnh hoặc âm nhạc. AI Chatbot tập trung vào việc hiểu ý định của người dùng và phản ứng với nó, Generative AI là về việc tạo ra một đầu ra dựa trên những gì nó đã được đào tạo.
Và sau đó có một số khác biệt lớn: Generative AI đang sử dụng một số “kiến thức thế giới” được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra kết quả, nhưng nó không được kết nối với bất kỳ hệ thống kinh doanh nào. AI Chatbot là; nó cũng là một lớp điều phối. Khi Generative AI các phản hồi giống như con người, các chatbot thông thường được cung cấp bởi AI Chatbot hiện tại có phần khó xử nếu không đặt nỗ lực rất cao vào chúng. Generative AI đôi khi cũng có xu hướng tạo ra một số hư cấu – với sự tự tin hoàn toàn. Điều này ở một mức độ khá lớn là kết quả của việc họ không bị ràng buộc bởi nhiệm vụ như Ais đàm thoại. Họ không biết về bất kỳ doanh nghiệp nào, điều đó có nghĩa là kiến thức của họ cần được tăng cường bởi kiến thức cụ thể của doanh nghiệp.
Việc tạo ra đầu ra, câu trả lời, là nơi chồng chéo. Trong thế giới kinh doanh luôn có một bối cảnh. Người dùng muốn có phản hồi cho một câu hỏi. Thông tin cần thiết để đưa ra phản hồi này thường được chôn trong một đống dữ liệu.
Tuy nhiên, các Case study tạo ra rộng hơn. Trong môi trường kinh doanh, AI Chatbot cho đến nay có xu hướng tập trung nhiều hơn vào các loại kịch bản dịch vụ và tự phục vụ, trong khi về lý thuyết, Generative AI cũng có thể hỗ trợ nhiều tình huống khác, bao gồm cả việc tạo tài liệu tiếp thị và, này, toàn bộ bài đăng trên blog như một phần của nó. Tất nhiên, vẫn có những giới hạn, như các ví dụ trên cũng cho thấy.
Vì vậy, theo một nghĩa nào đó, Generative AI tăng cường AI Chatbot nhưng không thay thế nó. Hai công nghệ tạo thành một loại giải pháp Âm và Dương.
Làm thế nào để tận dụng Generative AI trong một doanh nghiệp?
Giai đoạn đầu tiên rõ ràng là cải thiện dịch vụ khách hàng cũng như các kịch bản tự phục vụ bên ngoài và bên trong. Khi AI Chatbot đảm nhận việc cấu trúc yêu cầu của khách hàng, kết nối với các hệ thống kinh doanh khác nhau và tìm kiếm, Generative AI sẽ xây dựng câu trả lời ở dạng con người hơn, trích xuất thông tin liên quan từ kết quả tìm kiếm và đưa chúng vào một câu trả lời ngắn gọn. Điều này đúng với dịch vụ tự phục vụ của khách hàng cũng như dịch vụ được hỗ trợ, nơi nhân viên nhận được sự hỗ trợ của AI.
Một cách khác là đào tạo người dùng. Thường có kho tàng thông tin được chôn vùi trong wiki, cuộc trò chuyện và hệ thống tài liệu, thậm chí cả hệ thống tệp. Điều này có thể được sử dụng bằng cách trả lời nhiều câu hỏi của người dùng, do đó làm tăng đáng kể năng suất và giảm ma sát.
Xa hơn một chút là việc tạo ra các phản hồi tiêu chuẩn cho email và tạo nội dung tiếp thị, đầu tiên ở dạng ngắn, sau đó ở dạng dài hơn.
Tôi cũng muốn thấy các loại giải pháp không mã và mã thấp mới hoạt động với đầu vào bằng giọng nói để tạo ra các giải pháp hoạt động. Điều này không bao gồm các nhà sản xuất nền tảng AI Chatbot .
Các nhà lãnh đạo nên làm gì?
Xem xét rằng trải nghiệm khách hàng và trải nghiệm của nhân viên là đòn bẩy lớn nhất để tiếp tục thành công trong kinh doanh, chiến thắng dễ dàng nhất là tìm kiếm doanh nghiệp, tự phục vụ khách hàng và hỗ trợ đại lý. Các kịch bản tự phục vụ của khách hàng cũng có thể nằm trong khu vực tạo khách hàng tiềm năng. Trong mỗi tình huống, hãy làm việc với các nhà cung cấp của bạn về cách các giải pháp của họ có thể giúp đưa ra câu trả lời ngắn gọn cho các câu hỏi thay vì chỉ trỏ đến tài liệu. Các nhà cung cấp hàng đầu như Cognigy chắc chắn có một câu trả lời hay.
Xây dựng KPI mà bạn muốn cải thiện và xây dựng một trường hợp xung quanh chúng. Một trong những KPI cần phải là độ chính xác của các phản hồi do hệ thống đưa ra. Không có điểm nào trong việc gây ra việc làm lại.
Sau này, xác định các kịch bản cấp bách nhất và xây dựng một nguyên mẫu. Đo lường kết quả và thực hiện nó từ đó, hết bước này đến bước khác.
Dám nghĩ dám làm hơn một chút? Hãy thử các thông điệp tiếp thị được cá nhân hóa được tạo bởi Generative AI, kết hợp với nội dung được tạo như blog và mô tả sản phẩm dễ dàng hơn. Một lần nữa, hãy làm điều này trong một môi trường được kiểm soát, xác định và đo lường KPI mà bạn muốn cải thiện.
Công nghệ đã xuất hiện và sẽ ở đó để tồn tại. Sử dụng nó với một suy nghĩ lớn – hành động tư duy nhỏ và thường xuyên ưu tiên lại.
Tác giả : Thomas Wieberneit – Thomas giúp các tổ chức thuộc các ngành và quy mô khác nhau khai phá tiềm năng của họ thông qua các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số bằng cách sử dụng cách tiếp cận Think Big – Act Small. Ông là một người hành nghề CRM lâu năm, bao gồm bán hàng, tiếp thị, dịch vụ, cộng tác, tương tác với khách hàng và trải nghiệm. Đến từ phía công nghệ Thomas có khả năng chuyển nhu cầu kinh doanh thành các giải pháp công nghệ làm tăng giá trị. Trong các vị trí lãnh đạo thành công và các cam kết tư vấn của mình, ông đã khởi xướng, thiết kế và thực hiện thay đổi chuyển đổi và cung cấp các hệ thống quan trọng của sứ mệnh.
