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avril 21, 2018

Le syndrome de Siri-Pourquoi les entreprises ne plongent pas dans l'IA / Chatbots


Selon Gartner, 90% des entreprises investissent dans des chatbots, mais seulement 4% les ont mises en service. La raison principale de ceci est une idée fausse sur ce que l'intelligence de chatbot est réellement. Notre test ultime de l'intelligence d'un chatbot est devenu une question simple: quel temps fait-il? De toute évidence, un syndrome de Siri.

Combien de fois avez-vous appelé votre médecin généraliste pour prendre rendez-vous et à mi-chemin de la conversation que vous avez posée – Quel temps fait-il? Les chances ne sont pas très élevées.

Construire des chatbots avec NativeChat pour certaines des plus grandes institutions médicales et financières, nous observons un phénomène intéressant. Les gens «testent» et «jugent» l'intelligence d'un chatbot au milieu d'une conversation en posant une série de questions sans rapport, telles que: Quel temps fait-il? Quel âge avez-vous? Quelle heure est-il? Qu'es-tu? Qui est ton maître? Combien coûte 1 + 2?

Et ce n'est pas une surprise. Le rêve de l'IA alimenté par des années de recherche et d'investissement par certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde atteint un point crucial. Notre imagination attend déjà une personnalité super-informée et sensible sous la forme d'IA qui enrichit ou remplace beaucoup de processus servis par les gens aujourd'hui. Une histoire dans notre esprit déjà augmentée par de multiples fictions et des intrigues de films comme Her . J'appelle ça le Syndrome de Siri – notre empressement à vérifier "Sommes-nous là encore?"

Nous sommes, en quelque sorte.

Selon Van L. Baker de Gartner, 90% des entreprises investissent dans des chatbots, mais seulement 4% les ont mis en marche. L'intention est généralement de réduire les coûts en réduisant les effectifs, mais les investissements actuels sont loin d'un retour sur investissement significatif.

L'état actuel de AI et chatbot donne un très bon retour sur investissement pour les entreprises qui investissent dans ce que nous appelons chatbots. Pour comprendre pourquoi, nous devons comprendre la différence subtile, mais pourtant très importante, entre les chatbots transactionnels et de connaissances.

Chatbots transactionnels vs. Knowledge

La différence entre un bot de connaissance (pense Siri) et un chatbot transactionnel est que ce dernier est optimisé pour exécuter une quantité limitée (de quatre à six) de processus spécialisés cela remplace le besoin de parler à un expert ou d'utiliser des interfaces utilisateur plus complexes telles que des applications mobiles ou des sites Web. Alors que le chatbot des connaissances supporte des milliers de processus et dans certains cas est capable de prendre des décisions pour vous.

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Les chatbots transactionnels sont formés en plus des données structurées et peuvent effectuer un ensemble d'opérations limitées. Pensez à ce qu'un banquier peut faire pour vous par téléphone: vérifiez votre identité, bloquez votre carte de crédit volée, donnez les heures de travail des agences à proximité et confirmez un virement sortant. En utilisant cette approche, nous avons construit un chatbot transactionnel pour un hôpital qui <a href= a réduit la charge de travail du centre de contact de 49% . Cela équivaut à plusieurs employés à plein temps travaillant 24 heures sur 24, sept jours sur sept.

D'un autre côté, les robots de connaissances vous aident à prendre une décision et à l'exécuter. Afin de pouvoir "prendre une décision" le chatbot est généralement formé avec une grande quantité de données structurées et non structurées, et essaie de produire une réponse en tant qu'expert. Pour être efficace, un bot de connaissances peut exécuter des centaines de processus pour vous. Pense au nombre de choses que Siri peut faire pour toi.

IBM Watson et son travail avec MD Anderson, un important centre de traitement du cancer qui fait partie du système de l'Université du Texas, est un autre bon exemple d'un bot de connaissances. Avec un prix élevé de 62 millions de dollars, le conseiller expert en oncologie (OEA) était censé utiliser l'intelligence artificielle (IA) pour accélérer la prise de décision des médecins lors du traitement des tumeurs malignes. Cependant, le plus grand défi d'un robot de connaissances est de déterminer si cela fonctionne. Et cela dépend généralement de qui vous demandez. MD Anderson a abandonné IBM Watson en février 2017 après avoir donné 39,2 millions de dollars à IBM et 21,2 millions de dollars à PricewaterhouseCoopers, qui a été embauché pour créer un plan d'affaires autour du produit. Dans une conversation avec Forbes IBM a déclaré que:

"Les recommandations de l'OEA étaient exactes, en accord avec les experts 90% du temps. [It] fut un succès, et aurait probablement pu être déployé si MD Anderson avait choisi de le faire avancer. "

Voici une réponse similaire du fondateur de Siri à Fortune après avoir été provoquée si Siri travaille réellement.

"Je ne suis pas du tout d'accord avec les gens qui disent que ça ne marche pas très bien, vous ne lancez pas un produit qui n'est pas dans le 90ème percentile de travail si vous l'utilisez correctement." [19659003]
Le syndrome de Siri, ou notre effort constant pour une véritable intelligence artificielle, empêche les dirigeants et les chefs de produits d'imaginer l'utilisation de chatbots comme moyen d'améliorer une expérience client donnée 10x en utilisant l'interface utilisateur conversationnelle.

Les cadres et les chefs de produit sont bloqués en essayant de penser à des scénarios pour les chatbots de connaissances qui aboutissent à des projets de plusieurs millions de dollars ou à l'anxiété de passer à l'étape suivante.

Alors, quelle est la solution? Au lieu de remplacer complètement le besoin d'embaucher un expert en le remplaçant par une IA capable d'effectuer des mathématiques de deuxième année, les cadres doivent réfléchir à la façon d'optimiser 70-80% de la charge de travail de certains de leurs employés de première ligne. chatbots.

Cette approche est déjà en train de devenir un avantage concurrentiel pour de nombreuses entreprises des secteurs des services financiers de la santé et de l'assurance . Ces industries ont tendance à avoir des processus structurés qui conviennent aux conversations verbales transactionnelles qui sont actuellement effectuées par des employés à temps plein.

Mais avant que les entreprises puissent commencer à chercher une solution de chatbot sur le marché, nous recommandons quelques meilleures pratiques.

Cherchez une amélioration 10x

Les gens ont tendance à assimiler rapidement un nouveau mot à la mode avant de comprendre implications de celui-ci. Nous utilisons toutes les technologies nouvelles et émergentes comme un couteau suisse pour résoudre n'importe quel type de problème. En tant que technicien, j'ai vu comment Docker a été utilisé pour mettre à l'échelle tous les logiciels – "Il suffit de le mettre sur Docker et il évoluera." Ceci est similaire à comment Blockchain est utilisé pour démocratiser la confiance aujourd'hui.

Avant d'utiliser une nouvelle technologie pour révolutionner le marché, le perturber, le démocratiser ou tout simplement pour trouver le prochain Uber ou Airbnb, vous devez trouver une utilisation pratique qui dépasse de 10x les alternatives actuelles du marché. Le concept de transfert des coûts pour un utilisateur vers un nouveau canal est très bien expliqué par Peter Thiel dans Zero to One.

Pour amener vos clients à utiliser votre nouvelle chaîne, essayez de trouver un processus douloureux que vous pouvez améliorer 10 fois. Réserver des rendez-vous chez le médecin avec un chatbot au lieu d'attendre en ligne pour un opérateur est ce qui a aidé l'Hôpital Dr. Shterev à faire apprécier une nouvelle chaîne à ses clients.

Simple not Stupid

On peut se demander où est l'intelligence transactionnelle chatbots alors? Comment pouvez-vous engager un utilisateur avec un chatbot qui sonne comme un répondeur ou un IVR ennuyeux?

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Développer un chatbot capable de comprendre le langage naturel et d'aider un client à effectuer un ensemble d'opérations liées à des systèmes d'entreprise n'est peut-être pas trivial. Si vous avez un chatbot bancaire qui peut effectuer cinq opérations, chacune nécessitant entre trois et cinq étapes, vous obtenez un ensemble de 20 interactions que votre chatbot doit prendre en charge. Et cela n'inclut pas les cas de bords où l'entrée de l'utilisateur est invalide ou l'utilisateur change son intention au milieu de la conversation. Microsoft, Amazon et Facebook proposent déjà des outils de développement NLP (Natural Language Processing) pour aider votre robot à comprendre les intentions des utilisateurs, mais vous avez besoin d'une réelle intelligence qui contrôle le flux de la conversation au-delà de la PNL. </p>
<p> <img decoding= Anatomie d'un Chatbot – Combien ça en coûte pour en construire un nous avons estimé que 90% du budget pour un transactionnel chatbot est utilisé pour développer cette intelligence conversationnelle.

Avec NativeChat, nous avons créé une technologie appelée Cognitive Flow qui aide les développeurs à créer des chatbots intelligents en utilisant la programmation déclarative au lieu de définir des arbres de décision dans le code. C'est 15 fois plus rapide et coûte moitié moins que les alternatives actuelles du marché .

Où commencer

Même si vous voyez déjà des concurrents obtenir rapidement un avantage compétitif en utilisant simplement AI, ML, Deep Apprentissage et d'autres mots à la mode dans leurs articles de salle de presse, il n'y a pas beaucoup d'endroits pour vous de commencer. Utiliser les chatbots pour interagir avec les clients est une décision stratégique et doit être prise en charge au sommet. Cependant, les chefs de produit de la majorité des entreprises avec lesquelles nous travaillons ne disposent pas d'un moyen facile de plaider en faveur de tels investissements, car cela implique une équipe de développement dédiée et un prix élevé.

C'est pourquoi avec NativeChat nous avons introduit un moyen pour les entreprises d'acheter un implémentation de preuve de concept pour un prix fixe, où toute entreprise peut recevoir un chatbot de preuve de concept en moins de deux semaines. La preuve de concept chatbot est toujours intégrée et fonctionne avec tous les systèmes d'entreprise, et est prête à être utilisée avec jusqu'à 200 clients pendant 3 mois.

Si vous voulez en savoir plus sur comment démarrer avec les chatbots et avoir une preuve de concept construite rapidement, parlez simplement avec notre NativeChat chatbot qui peut vous aider à vous inscrire à une démo avec notre équipe!

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