Intellekti taga: Ultehi järgmise põlvkonna vestlusroboti loomine

Kõik sai alguse probleemist, millega peaaegu iga ettevõte silmitsi seisab: kuidas pakkuda erakordset klienditeenindust suures mahus, ohverdamata inimlikku lähenemist? 2022. aasta alguses kogunes Ultehi asutajameeskond väikesesse konverentsiruumi, see väljakutse tahvlil kirjas. Traditsioonilistel lahendustel – kõnekeskuste laiendamisel, lihtsate KKK-robotite rakendamisel või toe tellimisel alltöövõtjalt – olid kõik märkimisväärsed puudused. Need olid kas liiga kallid, frustreerivalt piiratud või riskisid kliendisuhete kahjustamisega.

„Me jõudsime ikka ja jälle tagasi selle skaleeritavuse ja isikupärastamise vahelise fundamentaalse pinge juurde,“ meenutab Sarah Chen, Ultehi innovatsioonijuht. „Olemasolevad tööriistad sundisid ettevõtteid valima ühe või teise. Ususime, et peab olema parem viis.“
Meeskond kujutas ette midagi revolutsioonilist: tehisintellektil põhinevat vestlussüsteemi, mis on piisavalt keerukas, et mõista klientide nüansirikkaid vajadusi, õppida igast suhtlusest ja pakkuda vastuseid, mis tunduvad tõeliselt kasulikud, mitte robotlikult kirjutatud. See peaks olema ligipääsetav mitme kanali kaudu, integreeruma sujuvalt olemasolevate ärisüsteemidega ja kohanema iga ettevõtte ainulaadse hääle ja nõuetega.
See visioon ei seisnenud ainult parema tehnoloogia loomises – see hõlmas ettevõtete ja nende klientide vahelise suhte põhjalikku muutmist. Selle asemel, et käsitleda tuge minimeeritava kuluallikana, nägi Ulteh selles võimalust süvendada kliendisuhteid ja edendada ärikasvu. See vaatenurk kujundas iga aspekti sellest, millest pidi saama üks turu arenenumaid vestluspõhiseid tehisintellekti süsteeme.

Enne ühe koodirea kirjutamist veetis Ulteh'i meeskond peaaegu kuus kuud, et uurida, kuidas tõhus inimestevaheline klienditeenindus tegelikult toimib. Nad analüüsisid tuhandeid tugiüleskirju, intervjueerisid klienditeeninduse spetsialiste erinevatest tööstusharudest ja viisid läbi põhjalikud suhtluspsühholoogia uuringud.
"See, mida me avastasime, oli põnev," selgitab Ulteh'i keeleteaduse juht dr Miguel Rodriguez. "Suurepärane klienditeenindus ei seisne ainult probleemide lahendamises – see on teekond selle lahenduseni. Kui kliendid tunnevad, et neid protsessi käigus kuulatakse, mõistetakse ja hinnatakse, suureneb nende rahulolu järsult, isegi kui nad tegelevad täpselt sama probleemiga."
Uuring tuvastas mitu eduka kliendisuhtluse kriitilist komponenti:

Aktiivsed kuulamissignaalid – väikesed verbaalsed vihjed, mis näitavad tähelepanu ja mõistmist
Kontekstuaalne mälu – võime meelde jätta ja viidata vestluse varasematele osadele
Emotsionaalne intelligentsus – kliendi emotsionaalse seisundi äratundmine ja sellele kohane reageerimine
Vestluse paindlikkus – kohanemine erinevate suhtlusstiilide ja eelistustega
Lahenduse omandiõigus – vastutuse võtmine lahenduse leidmise eest, mitte ainult probleemide edastamine

Need arusaamad moodustasid Ultehi lähenemisviisi aluse. Selle asemel, et kujundada veel üks skriptitud vestlusrobot, mis järgiks jäikaid otsustuspuid, ehitaksid nad vestluspõhise AI-i, mis jäljendaks neid inimeste suhtlusmustreid.
Meeskond viis läbi ka ulatuslikke kasutajauuringuid, et mõista valupunkte olemasolevate vestlusrobotite lahendustega. See paljastas laialdase pettumuse robotite suhtes, mis ei saanud aru põhiküsimustest, unustasid vestluse keskel konteksti või lõksusid kasutajad lõpututesse ahelatesse, pakkumata vajaduse korral juurdepääsu inimtoele.
"Koostasime kasutajate tagasiside põhjal loendi "Ära kunagi tee seda", " ütleb Rodriguez. "Sellest sai meie antiplaan - kõik, mida meie süsteem konkreetselt väldiks."

Ulteh'i insenerimeeskond seisis silmitsi oma suurima väljakutsega: luua tehisintellekti arhitektuur, mis on piisavalt keerukas, et täita oma ambitsioonikas visioon. CTO Raj Pateli juhtimisel kavandasid nad mitmekihilise süsteemi, mis ühendab mitu tipptasemel AI-tehnoloogiat.
"Me ei tahtnud lihtsalt korrata olemasolevaid vestlusrobotite raamistikke, " selgitab Patel. "Neid piiras põhimõtteliselt nende disain. Meil oli vaja maast madalast midagi uut ehitada."
Tulemuseks oli hübriidarhitektuur, mida Ulteh nimetab oma "kognitiivseks raamistikuks". Selle aluseks on keerukas loomuliku keele mõistmise (NLU) mootor, mis on ehitatud trafopõhistele närvivõrkudele. See mootor läheb kaugemale lihtsast kavatsuse tuvastamisest, analüüsides korraga mitut keele dimensiooni:

Semantiline mõistmine – sõnade tähenduse mõistmine kontekstis
Pragmaatiline analüüs – tuvastab, mida kasutaja üritab saavutada
Sentimentide tuvastamine – sõnumi emotsionaalse tooni tuvastamine
Üksuste tuvastamine – konkreetse teabe (nimed, kuupäevad, tooted jne) eraldamine

See NLU kiht loob dünaamilise vestlushaldussüsteemi, mis säilitab konteksti kogu suhtluse vältel. Erinevalt traditsioonilistest vestlusrobotidest, mis käsitlevad iga sõnumit kui isoleeritud sündmust, koostab Ulteh'i süsteem terviklikku vestlusmudelit ja värskendab seda reaalajas.
"Kontekstuaalse mälu komponent oli eriti keeruline, " märgib Patel. "Me vajasime, et süsteem mäletaks asjakohaseid üksikasju vestluse algusest, ilma et oleks takerdunud ebaolulisse teabesse. See nõudis uute algoritmide väljatöötamist vestluse tähtsuse kaalumiseks."
Teine läbimurre saabus vastuste genereerimise süsteemis. Selle asemel, et valida eelnevalt kirjutatud mallide hulgast, konstrueerib Ulteh'i AI vastused dünaamiliselt, kombineerides asjakohase teabe sobivate vestlusmustritega. See võimaldab palju loomulikumat dialoogi, säilitades samas täpsuse.
Kogu süsteemi toetab pidev õppetsükkel, mis analüüsib edukaid ja ebaõnnestunud interaktsioone, et aja jooksul oma arusaamist ja vastuseid täpsustada. See ei ole ainult andmete kogumine – see on struktureeritud õpe, mis parandab süsteemi võimalusi ilma käsitsi ümberprogrammeerimist nõudmata.
"Mis teeb meie arhitektuuri eriliseks, ei ole ükski komponent," rõhutab Patel. "Nii töötavad need elemendid koos, et luua ühtne ja intelligentne vestlussüsteem, mis muutub tegelikult paremaks, mida rohkem seda kasutatakse."

Iga täiustatud tehisintellekti süsteemi keskmes on andmed – toormaterjal, millest masin õpib. Ultehi jaoks esitas andmestrateegia väljatöötamine, mis tooks kaasa tõeliselt erakordse vestlusteabe, ainulaadseid väljakutseid ja eetilisi kaalutlusi.

„Meie mudelite koolitamiseks oli vaja tohutul hulgal vestlusandmeid,“ selgitab Ultehi andmeteaduse direktor dr Lisa Wong. „Kuid me olime veendunud, et peame seda tegema eetiliselt, täieliku läbipaistvuse ja nõusolekuga.“
Avalike vestluste kraapimise või kahtlase päritoluga andmekogumite ostmise asemel lõi Ulteh partnerlussuhteid ettevõtetega erinevates tööstusharudes. Need partnerid nõustusid jagama anonüümseid klienditeeninduse transkriptsioone, pakkudes reaalseid näiteid nii edukatest kui ka ebaõnnestunud kliendisuhtlustest.
Andmete kogumise protsess hõlmas rangeid anonüümimisprotokolle, eemaldades kogu isikut tuvastava teabe enne, kui see Ultehi süsteemidesse jõudis. Ettevõte rakendas ka rangeid andmehalduspoliitikaid, mis takistavad ühegi kliendi andmete kasutamist konkurentide süsteemide koolitamiseks.
Kui esialgne andmestik oli loodud, seisid Ultehi andmeteadlased silmitsi uue väljakutsega: tagada, et tehisintellekt ei jäädvustaks andmetes esinevaid eelarvamusi ega problemaatilisi mustreid. Nad töötasid välja mitmeastmelise filtreerimisprotsessi, mis tuvastab ja eemaldab kallutatud keele, sobimatud vastused ja ebaefektiivsed teenindusmustrid.

„Me ei õpeta tehisintellekti mitte ainult inimvestlusi jäljendama,“ märgib Wong. „Me õpetame seda kehastama parimaid tavasid klientidega suhtlemisel, vältides samal ajal levinud lõkse.“
Koolitusprotsess ise kasutas juhendatud ja tugevdusõppe tehnikate kombinatsiooni. Esialgseid mudeleid treeniti märgistatud andmete põhjal, mis tuvastasid optimaalsed vastused, hilisemad etapid aga hõlmasid tagasisideahelaid, mis võimaldasid süsteemil õppida omaenda õnnestumistest ja ebaõnnestumistest.
Ulteh oli ka teerajajaks nn mitmekesisusele keskendunud koolituses – tehisintellekti teadlikult tutvustades laia valikut vestlusstiile, valdkonnapõhist terminoloogiat ja kultuurilisi suhtlusmustreid. See aitab süsteemil kohaneda erinevate kontekstidega, selle asemel et vaikimisi kasutada universaalset lähenemisviisi.
„Andmestrateegia areneb alati,“ rõhutab Wong. „Isegi praegu, kui meie süsteemid on ülemaailmselt juurutatud, täiustame pidevalt oma koolitusprotsesse ja laiendame oma andmekogumeid, et muuta tehisintellekt reageerimisvõimelisemaks, kohanemisvõimelisemaks ja abivalmimaks.“

Tehniline arhitektuur ja andmed on olulised alused, kuid Ulteh mõistis, et edukas vestluse tehisintellekt vajab midagi immateriaalsemat: isikupära. Tehisintellekti persooni loomine, mis leidis õige tasakaalu professionaalse pädevuse ja ligipääsetava soojuse vahel, nõudis teadmisi väljaspool tehnikavaldkonda.
"Kaasasime spetsialiste, keda te ei pruugi AI arendusmeeskonnast oodata," ütleb Ulteh'i kasutajakogemuse direktor Jordan Taylor. "Professionaalsed kirjanikud, psühholoogid ja isegi endine teatrijuht andsid oma panuse sellesse, mida me nimetame "karakteriraamistikuks".
See interdistsiplinaarne meeskond tegeles küsimustega, mida tehnilises arengus harva käsitletakse: kui formaalne või juhuslik peaks AI keel olema? Kuidas peaks see vastama huumorile või frustratsioonile? Millised vestlusrituaalid – tervitused, tunnustused, üleminekud – muudaksid suhtlemise loomulikuks, mitte mehaaniliseks?
Vastused ei olnud universaalsed. Ulteh tõdes, et erinevatel ettevõtetel on erinev brändihääl ja klientide ootused. Finantsasutus võib nõuda ametlikumat ja rahustavamat tooni, samas kui elustiilibrändile võib kasu olla juhuslikust entusiastlikust keelepruugist.
"Me töötasime välja kohandatava isiksuse maatriksi, " selgitab Taylor. "See võimaldab igal ettevõttel kohandada tehisintellekti suhtlusstiili põhiaspekte, säilitades samal ajal selle aluseks oleva intelligentsuse ja tõhususe."
See maatriks sisaldab selliseid mõõtmeid nagu formaalsus, kokkuvõtlikkus, väljendusrikkus ja tehnilise sõnavara tihedus. Ettevõtted saavad neid seadeid konfigureerida nii, et need vastaksid nende brändi häälele, luues inimeste ja tehisintellektiga suhtlemisel ühtse kogemuse.
Meeskond arendas ka kultuurilist kohanemisvõimet, võimaldades süsteemil kohandada oma suhtlusmustreid geograafilise ja keelelise konteksti alusel. See tähendab, et tehisintellekt suudab kultuurierinevustes otsekohesuses, viisakusrituaalides ja huumoris asjakohaselt navigeerida.
Oluline on see, et Ulteh seadis tehisintellektile selged piirid. See ei teeskle kunagi, et on inimene, vältides "veidra oru" efekti, mis tekib siis, kui masinad püüavad liiga palju inimestena mööduda. Selle asemel esitleb see end tehisintellekti assistendina, millel on oma selge identiteet.
"Isiksuse kujundamise protsess ei tähendanud illusiooni loomist, " ütleb Taylor. "See puudutas suhtluse loomist, mis tunneb end mugavalt, lugupidavalt ja tõeliselt abistavalt. Tahtsime vestlusi, mis jätaksid inimesed pärast nende saamist end paremini tundma, mitte ei näeks raskusi masendavas süsteemis navigeerimisega."

Keeruka tehisintellekti loomine oli vaid pool võitu. Selleks, et Ulteh'i süsteem saaks pakkuda tõelist väärtust, pidi see sujuvalt integreeruma keerukate tehnoloogiliste ökosüsteemidega, mis enamikul ettevõtetel juba olemas on. See esitas tohutu inseneri väljakutse.
"Kaasaegsed ettevõtted kasutavad tavaliselt kümneid erinevaid süsteeme – CRM-id, varude haldamine, tellimuste töötlemine, kasutajakontod, teadmistebaasid ja palju muud," selgitab Elena Vasquez, Ulteh'i integratsioonisüsteemide juht. "Meie AI pidi nende kõigiga ühenduse looma, et pakkuda tõeliselt kasulikke vastuseid."
Integratsioonimeeskond töötas välja nn "Universal Connector Framework" - paindliku süsteemi, mis võimaldab turvalist kahesuunalist andmevoogu Ulteh's AI ja praktiliselt iga API-ga ärisüsteemi vahel. See raamistik kasutab standardiseeritud protokollide ja kohandatud adapterite kombinatsiooni, et mahutada erinevaid tööstusharudes kasutatavaid süsteeme.
"Me kujundasime reaalse maailma jaoks, mitte ideaalseks, " ütleb Vasquez. "See tähendas pärandsüsteemide kogu segase reaalsuse, ebajärjekindlate andmestruktuuride ja erinevate turvanõuete käsitlemist."
Turvalisus esitas erilisi väljakutseid. Tehisintellekt vajab juurdepääsu tundlikele ärisüsteemidele ilma uusi haavatavust tekitamata. Ulteh rakendas kõikehõlmavat turbearhitektuuri, mis hõlmab täielikku krüptimist, üksikasjalikku lubade kontrolli ja pidevat ebatavaliste mustrite jälgimist.
Teine oluline uuendus oli Ulteh'i "Interaction Anywhere" lähenemisviis kanalite integreerimisele. Ettevõtted peavad kaasama kliente veebisaitidel, mobiilirakendustes, sõnumsideplatvormidel ja sotsiaalmeedias. Selle asemel, et luua iga kanali jaoks eraldi rakendusi, säilitab Ulteh'i süsteem ühtset vestlusmudelit, mis jälgib klienti sujuvalt platvormide lõikes.
"Klient võib lõunapausi ajal teie veebisaidil vestlust alustada ja seejärel koju sõites WhatsAppis jätkata," märgib Vasquez. "Meie süsteem säilitab kogu konteksti, luues katkendliku suhtluse asemel pideva vestluse."
Integratsioonimeeskond töötas välja ka tööriistad, mis lihtsustasid ettevõtete juurutamisprotsessi. Nende "Integration Studio" pakub visuaalseid kaardistamisliideseid, populaarsete platvormide jaoks eelehitatud pistikuid ja kõikehõlmavaid testimistööriistu, mis vähendavad oluliselt juurutamisaega.
"Mõned meie varasemad kliendid eeldasid, et juurutamine võtab teiste ettevõttesüsteemidega seotud kogemuste põhjal kuid, " ütleb Vasquez. "Oleme protsessi sujuvamaks muutnud nii, et paljudel ettevõtetel saavad põhifunktsioonid töötada mõne päevaga ja täielik integreerimine viiakse lõpule pigem nädalate kui kuude jooksul."

2023. aasta keskpaigaks oli Ultehil toimiv prototüüp, mis demonstreeris muljetavaldavaid võimeid kontrollitud keskkondades. Kuid tõeline proovikivi pidi saabuma reaalses juurutamises koos kogu sellega kaasneva ettearvamatuse ja keerukusega. Ettevõte vajas partnereid, kes oleksid valmis rakendama eksperimentaalset tehnoloogiat klientidega suhtlemise rollides.

"See oli suur palve," tunnistab Carlos Rivera, Ultehi partnerlussuhete direktor. "Me pöördusime ettevõtete poole ja ütlesime sisuliselt: 'Lubage meil hallata teie kõige olulisemaid kliendisuhtlusi süsteemiga, mida pole kunagi varem kasutusele võetud.' Mõistetavalt oli kõhklusi."
Läbimurre saabus siis, kui keskmise suurusega e-kaubanduse ettevõte, mis on spetsialiseerunud välivarustusele, nõustus süsteemi katsetama. Täieliku juurutamise asemel rakendasid nad Ultehi tehisintellekti piiratud mahus, käsitledes tootepäringuid öötundidel, kui inimagendid polnud saadaval.

"Need esimesed paar nädalat olid uskumatult intensiivsed," meenutab Rivera. "Kogu meie tehniline meeskond jälgis suhtlust, tuvastas probleeme ja tegi parandusi peaaegu reaalajas. Selle kuu jooksul õppisime rohkem kui eelmise kuue jooksul."
Pilootprojekt tõi ilmsiks mitu ootamatut väljakutset. Kliendid esitasid arendusmeeskonnale ootamatuid küsimusi, kasutasid tehisintellekti segadusse ajavat tooteterminoloogiat ja leidsid loomingulisi viise vestlusvoogude katkestamiseks. See aga näitas ka süsteemi põhilisi tugevusi – see õppis ja arenes iga suhtluskorraga ning kliendid reageerisid positiivselt selle vestlusstiilile.

Selle esialgse edu põhjal laiendas Ulteh pilootprogrammi, et kaasata finantsteenuste, tervishoiu ja reisitööstuse ettevõtteid. Iga juurutamine tõi kaasa uusi väljakutseid ja teadmisi, mis kujundasid süsteemi arendust.

„Avastasime, et erinevatel tööstusharudel on väga erinevad vestlusmustrid,“ märgib dr Rodriguez. „Reisibroneeringu suhtlus ei näe üldse välja nagu tervishoiukonsultatsioon või finantsteenuste päring. Pidime süsteemi palju kohandatavamaks muutma, kui algselt eeldasime.“
2024. aasta alguseks olid need pilootprogrammid genereerinud piisavalt andmeid ja täiustusi, et Ulteh saaks liikuda üldise kättesaadavuse poole. Ettevõte oli välja töötanud küpse toote, mille tõhusus on tõestatud mitmetes kasutusjuhtudes ja tööstusharudes.
„Testimisetapp oli alandlik,“ ütleb tegevjuht Maria Khoury. "Arvasime, et oleme laboris midagi revolutsioonilist ehitanud, aga just reaalsed rakendused kujundasid toote selliseks, nagu see täna on. Meie varased partnerid polnud lihtsalt kliendid – nad olid tehnoloogia kaasloojad."

Kui Ulteh valmistus laiemaks turuletulekuks, seisis meeskond silmitsi olulise küsimusega: kuidas peaksid ettevõtted mõõtma vestlusliku AI rakendamise edukust? Traditsioonilised klienditeeninduse mõõdikud, nagu keskmine käsitsemisaeg või tunnis suletud piletid, ei kajastanud süsteemi täit väärtust.
"Pidime looma uue raamistiku vestluspõhise AI mõju mõistmiseks," selgitab Ulteh'i Analyticsi juht Nadia Johnson. "Tõelise kliendikogemuse ja äritulemuste mõistmiseks oli vaja vaadata kaugemale tegevusnäitajatest."
Koostöös oma pilootpartneritega töötas Ulteh välja nn kaasamise mõju raamistiku, mis on mitmemõõtmeline lähenemisviis vestluse AI tõhususe mõõtmiseks. See raamistik sisaldab nii traditsioonilisi mõõdikuid kui ka uusi indikaatoreid, mis on spetsiaalselt loodud AI-põhiste interaktsioonide jaoks:
Vestluse kvaliteedi mõõdikud:

Lahendusmäär: täielikult ilma inimese sekkumiseta lahendatud päringute protsent
Täpsuse mõistmine: kui sageli AI tõlgendab õigesti kliendi kavatsusi
Vestluse tõhusus: lahenduse saavutamiseks vajalikud sammud
Sentiment Trajektoor: kuidas klientide sentiment muutub suhtluse ajal

Ettevõtte mõju mõõdikud:

Konversiooni mõju: kuidas AI-vestlused ostuotsuseid mõjutavad
Toetuse kõrvalekalde väärtus: kulude kokkuhoid vähenenud inimtoe vajaduste tõttu
Ristmüügi efektiivsus: edu täiendavate müügivõimaluste tuvastamisel ja teostamisel
Mõju klientide hoidmisele: AI interaktsioonide ja korduva äritegevuse vaheline seos

Kogemuse mõõdikud:

Kliendi pingutuse skoor: kui lihtne tundub klientidele üldine kogemus
Vahetusmäär: kui sageli loobuvad kliendid tehisintellektist inimeste abi saamiseks
Vabatahtlik tagasiside: positiivsed või negatiivsed kommentaarid kogemuse kohta

See mõõtmisraamistik aitas ettevõtetel mõista Ultehi tehnoloogia rakendamise täielikku mõju. Tulemused olid veenvad. Kõikides tööstusharudes teatasid ettevõtted nii tegevuse tõhususe kui ka klientide rahulolu märkimisväärsest paranemisest.
"Ühe meie jaemüügipartnerite üleöö konversioonimäär tõusis pärast meie süsteemi rakendamist 35% võrra," märgib Johnson. "Nad ei säästnud lihtsalt raha tugikuludelt – nad teenisid aktiivselt uut tulu tundidel, mil neil varem müügitugi ei olnud."
Üks finantsteenuste klient teatas, et 78% rutiinsetest päringutest tegeles nüüd täielikult tehisintellekt, mis võimaldab nende inimmeeskonnal keskenduda keerulistele juhtumitele, mis nõuavad professionaalset hinnangut. Nende üldised kliendirahulolu skoorid kasvasid 22%, vaatamata töötajate arvu vähenemisele 30%.
"Numbrid räägivad olulist lugu," ütleb Johnson, "kuid mõned kõige sisukamad tagasisided on olnud kvalitatiivsed. Kliendid on sageli üllatunud, kui kasulikud ja loomulikud suhtlemised tunduvad. Nad kirjeldavad seda kogemust kui "värskendavalt tõhusat", mitte pettumust, mida nad on automaatsüsteemidelt oodanud."

Kuna Ulteh on turul edukas ja üha enam kasutusele võetud erinevates tööstusharudes, ei jää ta oma saavutustele puhkama. Ettevõttel on ambitsioonikas arengukava, mis viitab vestlusliku AI ja klientide kaasamise tulevikule.
"Me oleme tõesti lihtsalt kriimustanud pinda, mis on võimalik," ütleb CTO Raj Patel. "Meie loodud põhitehnoloogiaplatvorm annab meile aluse, et uurida võimalusi, mis paar aastat tagasi tundusid ulmena."
Üks oodatumaid arenguid on Ulteh'i algatus "Multimodal Engagement". See laiendus võimaldab AI-l töödelda ja genereerida mitte ainult teksti, vaid ka häält, pilte ja interaktiivseid visuaalseid elemente. Kujutage ette, et klient teeb tooteprobleemist foto, tehisintellekt analüüsib seda reaalajas ja annab lahenduseks visuaalseid juhiseid – kõik sama vestlusvoo raames.
Ettevõte arendab ka täiustatud isikupärastamisvõimalusi, mis lähevad kaugemale varasemate suhtluste meelespidamisest. Süsteem kohandub ennetavalt individuaalsete suhtlusstiilide, eelistuste ja vajadustega, luues iga kasutaja jaoks tõeliselt kohandatud vestluskogemused.
"Üks meie põnevamaid uurimisvaldkondi on see, mida me kutsume" koostööleviimiseks, " selgitab tegevjuht Maria Khoury. "Arendame välja mudeleid tehisintellekti ja inimagentide sujuvaks koostööks, kusjuures süsteem käsitleb mitme vestluse rutiinseid aspekte, võimaldades samal ajal inimagentidel keskenduda otsustusvõimele, empaatiale ja keerukatele probleemide lahendamisele."
See ei puuduta ainult tõhusust, vaid ka klienditeeninduse spetsialistide võimekuse suurendamist. Tehisintellekt toimib intelligentse assistendina, mis pakub asjakohast teavet, soovitab vastuseid ja tegeleb haldusülesannetega, võimaldades inimagentidel pakkuda erakordset teenust ulatuslikult.
Ulteh uurib ka tavapärasest klienditeenindusest kaugemale ulatuvaid rakendusi. Sama vestlusteave, mis aitab lahendada tugiprobleeme, võib suunata kliente keeruliste ostuotsuste tegemisel, anda isikupärastatud soovitusi ja pakkuda proaktiivset koolitust toodete ja teenuste kohta.
"Me kujutame ette tulevikku, kus piir toe, müügi ja klientide edu vahel muutub järjest sujuvamaks, " ütleb Khoury. "Meie tehnoloogia võimaldab ettevõtetel olla kohal ja abivalmis igas klienditeekonna etapis, luues suhteid, mis soodustavad pikaajalist lojaalsust ja kasvu."
Ettevõte tulevikku vaadates on jätkuvalt pühendunud vastutustundlikule tehisintellekti arendamisele. Ulteh on loonud välise eetikanõukogu ja rakendanud rangeid protsesse uute funktsioonide testimiseks võimalike eelarvamuste või kahjulike mõjude suhtes.
"AI võimalused arenevad kiiresti ja sellega kaasneb märkimisväärne vastutus," rõhutab Khoury. "Ehitame tehnoloogiat, millega miljonid inimesed igapäevaselt suhtlevad. Meie missiooni jaoks on oluline tagada, et suhtlus oleks kasulik, lugupidav ja õiglane."

Ettevõtete jaoks, kes on huvitatud Ultehi järgmise põlvkonna vestluspõhise AI kaasamisest oma klientide kaasamise strateegiasse, algab protsess teie konkreetsete vajaduste ja eesmärkide mõistmisest.
"Rakendamine ei sobi kõigile," selgitab Thomas Williams, Ulteh'i kliendiedu direktor. "Teeme iga kliendiga tihedat koostööd, et kujundada kasutuselevõtu lähenemisviis, mis käsitleb nende ainulaadseid väljakutseid ja eesmärke."
Tüüpiline juurutamise teekond hõlmab mitut peamist etappi:
Avastamine ja planeerimine: Ulteh'i meeskond teeb teiega koostööd, et mõista teie praegust klientide kaasamise maastikku, tuvastada parendusvõimalused ja seada rakendamiseks selged eesmärgid. See etapp hõlmab vestluste andmete analüüsi, klienditeekonna kaardistamist ja edumõõdikute määratlemist.
Konfigureerimine ja integreerimine: süsteem on konfigureeritud nii, et see vastaks teie brändi häälele, äriprotsessidele ja tööstusharu spetsiifilistele nõuetele. Integratsioon teie olemasolevate süsteemidega on loodud, võimaldades AI-l juurdepääsu asjakohasele teabele ja võtta klientide nimel asjakohaseid toiminguid.
Teadmiste arendamine: teie äriteadmised tõlgitakse vormingutesse, mida tehisintellekt mõistab ja kasutab. See võib hõlmata tooteteavet, eeskirju, protseduure ja tavalisi kliendistsenaariume. Ulteh pakub tööriistu, mis seda protsessi lihtsustavad, võimaldades sageli kasutada olemasolevat dokumentatsiooni.
Testimine ja täiustamine: enne avalikku käivitamist läbib süsteem erinevate stsenaariumide põhjal range testimise. See etapp hõlmab sageli piiratud juurutamist sisekasutajate või valitud kliendirühmadega tagasiside kogumiseks ja kohanduste tegemiseks.
Järkjärguline juurutamine: kõikehõlmava lähenemisviisi asemel soovitab Ulteh järkjärgulist kasutuselevõttu, mis laiendab järk-järgult tehisintellekti vastutust. See võib alata teatud tüüpi päringute käsitlemisest või teatud kellaaegadel töötamisest, mis laieneb, kui usaldus süsteemi vastu kasvab.
Pidev optimeerimine: kui see on kasutusele võetud, ei lõpe teekond. Ulteh'i meeskond pakub pidevat analüüsi ja optimeerimist, tuvastades parendusvõimalused ja aidates teil kasutada uusi võimalusi, kui need kättesaadavaks muutuvad.
Kogu selle protsessi vältel rõhutab Ulteh pigem partnerlust kui lihtsalt tehnoloogia rakendamist. Nende meeskonda kuuluvad vestlusdisainerid, integratsioonispetsialistid ja kliendiedujuhid, kes töötavad koos teie meeskonnaga tagamaks, et tehnoloogia annaks sisukaid äritulemusi.
"Mind ei tee kõige uhkem mitte ainult tehnoloogia, mille oleme loonud, vaid ka muutused, mida oleme oma klientide jaoks võimaldanud," ütleb Williams. "Kui ettevõte ütleb meile, et ta mitte ainult ei lahenda klientide probleeme tõhusamalt, vaid loob tegelikult uut tüüpi positiivseid kogemusi, mis varem polnud võimalikud – siis teame, et täidame oma missiooni."
Kui soovite lisateavet selle kohta, kuidas Ultehi järgmise põlvkonna vestluspõhine AI võib teie klientide seotust muuta, külastage veebisaiti www.ulteh.com ja kogege nende reaalajas tehisintellekti vestlusbotti.

Teekond kontseptsioonist turuliidri vestlusliku AI-ni on Ulteh meeskonna jaoks olnud pidev innovatsioon ja õppimine. Kombineerides tipptehnoloogiat inimestevahelise suhtluse sügavate teadmistega, on nad loonud midagi, mis ületab vestlusrobotite või virtuaalsete assistentide traditsioonilised määratlused.
Kuna ettevõtted seisavad silmitsi kasvava survega pakkuda erakordseid kliendikogemusi ulatuslikult, ei kujuta Ultehsi lahendused endast mitte ainult tehnoloogilist arengut, vaid ka strateegilist eelist. Ettevõtted, kes kasutavad seda uut põlvkonda vestluslikku AI-d, ei automatiseeri lihtsalt tuge – nad loovad uuesti kliendisuhteid digiajastu jaoks.
Ulteh'i süsteemi taga olev intelligentsus areneb jätkuvalt, õppides igast suhtlusest ja laiendades oma võimalusi. Kuid visioon jääb muutumatuks: luua tehnoloogia, mis muudab vestlused ettevõtete ja klientide vahel loomulikumaks, produktiivsemaks ja väärtuslikumaks kõigi asjaosaliste jaoks.