Al zolang computers bestaan is een van de grootste obstakels voor hun wijdverspreide toepassing de moeilijkheid om met deze systemen te communiceren op manieren die ze begrijpen en om op hun beurt begrepen te worden.
Recente ontwikkelingen bieden echter een oplossing: conversationele AI. Op basis van verschillende ondersteunende technologieën, zoals machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP), spraakherkenning en integraties met back-endprogramma's voor het uitvoeren van aangevraagde acties, werkt conversationele AI aan het elimineren van de taalbarrière tussen mens en machine. Hierdoor kunnen gebruikers in real time informatie verkrijgen van, communiceren met en aanwijzingen geven aan digitale systemen, net zo gemakkelijk als wanneer ze met een ander mens praten.
Zoals eerder besproken, kan conversationele AI verschillende vormen aannemen. Elke categorie heeft verschillende doelen en verbetert de gebruikerservaring op unieke manieren:
- Generatieve AI-agents
- AI-chatbots
- Virtuele assistenten
- Tekst-naar-spraak-software
- Spraakherkenningssoftware
Deze agents gebruiken generatieve modellen om originele content (zoals tekst of afbeeldingen) te maken op basis van invoergegevens.
Geautomatiseerde programma's die menselijke gesprekken simuleren, worden vaak gebruikt in de klantenservice om veelgestelde vragen te beantwoorden en basisondersteuning te bieden.
Geavanceerde virtuele assistenten zijn een soort conversationele AI die een breed scala aan taken kan uitvoeren, van het instellen van herinneringen tot het bedienen van slimme huishoudelijke apparaten.
Tekst-naar-spraak (TTS) zet geschreven tekst om in gesproken woorden, waardoor informatie toegankelijk wordt voor slechtziende gebruikers en de interactiviteit van gespreksystemen wordt verbeterd.
Dankzij conversationele AI die gebruikmaakt van spraakherkenning kunnen machines menselijke spraakopdrachten begrijpen en verwerken. Deze technologie wordt gebruikt voor spraakassistenten en andere toepassingen waarbij spraakinvoer de primaire vorm van interactie is.
Conversationele AI heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende branches. Hieronder volgen slechts enkele voorbeelden van conversationele AI in actie:
- Online klantenondersteuning
- Toegankelijkheid
- HR-processen
- Ondersteuning van gezondheidszorg
- Internet of things (IoT)-apparaten
- Merkambassadeurschap
AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten kunnen 24 uur per dag, 7 dagen per week ondersteuning bieden, vragen beantwoorden en problemen snel en efficiënt oplossen. Dit verkort de wachttijden en verbetert de klanttevredenheid.
Conversationele AI maakt technologie toegankelijker door spraakgestuurde opdrachten te bieden en tekst om te zetten in spraak voor slechtziende gebruikers. Dit verbetert de bruikbaarheid van digitale services voor een breder publiek.
Conversationele AI kan helpen bij de onboarding van werknemers, het beantwoorden van veelgestelde HR-vragen en het verstrekken van informatie over beleid en voordelen van het bedrijf. Dit stroomlijnt HR-processen en verbetert de werknemersbeleving.
Conversationele AI kan worden gebruikt voor virtuele consultaties, triage van patiënten en het verstrekken van medische informatie. Het verbetert de toegang tot de gezondheidszorg en helpt zorgverleners patiëntaanvragen efficiënter te beheren.
Spraakassistenten die zijn geïntegreerd met IoT-apparaten kunnen slimme huishoudelijke apparaten bedienen, waardoor het gemak en de automatisering in het dagelijks leven worden verbeterd. Hierdoor kunnen gebruikers op een meer intuïtieve en natuurlijke manier met hun apparaten communiceren, in plaats van continu bedieningstoepassingen te moeten gebruiken.
Met conversationele AI kunnen interactieve merkbelevingen worden gecreëerd, klanten worden betrokken en merkloyaliteit worden vergroot. AI-gestuurde merkambassadeurs bieden gepersonaliseerde interacties via sociale media en andere kanalen om een sterkere band tussen het merk en de supporters te creëren.
Hoewel conversationele AI een vereenvoudigde benadering biedt voor communicatie met machines, zijn de ondersteunende technologieën allesbehalve rudimentair. Om digitale systemen in staat te stellen natuurlijke menselijke communicatie te begrijpen en hierop te reageren, bouwt conversationele AI voort op het volgende:
Door machine learning kunnen systemen leren van gegevens en in de loop van de tijd verbeteren. ML-algoritmen verwerken grote hoeveelheden gegevens van eerdere interacties om patronen te identificeren en gebruikersbehoeften te voorspellen. Dankzij dit continue leerproces kunnen systemen met conversationele AI nauwkeuriger en efficiënter inzicht krijgen in en reageren op gebruikersinvoer.
Met spraakherkenningstechnologie kunnen systemen met conversationele AI gesproken taal omzetten in tekst. Dit is van cruciaal belang voor spraakinteracties, zoals met virtuele assistenten als Siri of Alexa. Spraakherkenningssystemen interpreteren gesproken woorden, herkennen verschillende accenten en dialecten en converteren deze naar een indeling die het AI-systeem kan verwerken.
De dialoogmanager is verantwoordelijk voor het waarborgen van de natuurlijke stroom van het gesprek, bijhouden van wat er al is gezegd en ervoor zorgen dat het gesprek logisch is. Hiervoor verwerkt de manager de huidige intentie van de gebruiker samen met eventuele aanvullende persoonlijke of historische context. Dankzij dialoogbeheer kan AI discussies volgen en logisch reageren: vragen om verduidelijking, details herhalen ter bevestiging, op natuurlijke wijze schakelen tussen onderwerpen of reacties aanpassen op basis van veranderende gebruikersinput.
Natuurlijke taalverwerking vormt de basis van conversationele AI. NLP helpt systemen met conversationele AI om verschillende taalkundige functies te beheren, zoals structuur van zinnen, grammaticale uitzonderingen, idiomatische uitdrukkingen en zelfs sarcasme. Algoritmen voor machine learning binnen NLP leren continu van enorme hoeveelheden tekstgegevens en herkennen verschillende taalkundige patronen en nuances.
Natural Language Understanding (NLU) is een deelgebied van NLP dat specifiek is gericht op begrip. Hiermee kan het AI-systeem de intentie achter de invoer van de gebruiker begrijpen. NLU maakt onderscheid tussen verschillende betekenissen van vergelijkbare zinnen op basis van context en intentie van de gebruiker. Dit begrip is van cruciaal belang om de juiste reactie te bepalen en ervoor te zorgen dat het systeem complexe en ambigue query's effectief kan verwerken.
Natuurlijke taalgeneratie (NLG) is het proces waarbij coherente en contextueel passende reacties in menselijke taal worden opgesteld. Wanneer het systeem de intentie van de gebruiker begrijpt via NLU, worden natuurlijk klinkende antwoorden gegenereerd met behulp van NLG. Deze reacties zijn ontworpen om relevant, duidelijk en menselijk te zijn, wat de algehele kwaliteit van de interactie verhoogt en de AI een meer gespreksachtige en betrokken uitstraling geeft.
NLP, NLU en NLG werken samen zodat conversationele AI menselijke taal kan verwerken en erop kan reageren. NLP splitst de ingevoerde tekst op en analyseert deze, NLU interpreteert de intentie en context, en NLG genereert een gepaste reactie. Door deze geïntegreerde aanpak kunnen systemen met conversationele AI een breed scala aan interacties verwerken, van eenvoudige query's tot complexe gesprekken, zodat de beleving voor gebruikers naadloos en natuurlijk is.
Systemen met conversationele AI kunnen continu leren van en verbeteren door elke interactie. Bij dit iteratieve leerproces worden eerdere interacties geanalyseerd om patronen te identificeren en het vermogen van het systeem te verbeteren om gebruikersinvoer te begrijpen en erop te reageren. Algoritmen voor machine learning spelen een primaire rol in dit proces, zodat het systeem zijn reacties kan verfijnen en flexibeler kan worden naarmate het meer ervaring krijgt. Naarmate de AI met meer gebruikers communiceert, worden er meer gegevens verzameld, waardoor de prestaties worden verbeterd en de reacties in toekomstige interacties steeds nauwkeuriger en persoonlijker worden.
Elke bespreking over conversationele AI moet ook de connectie met een andere krachtige AI-technologie erkennen: generatieve AI (GenAI).
Generatieve AI is een specifiek type AI dat nieuwe content kan maken op basis van invoergegevens. Dit kan het genereren van tekst, afbeeldingen, muziek, video enz. omvatten. In de context van conversationele AI kan GenAI het vermogen van het systeem verbeteren om meer gevarieerde en contextueel passende reacties te produceren. Zo kan een virtuele agent gestuurd door generatieve AI menselijke reacties genereren die genuanceerder en persoonlijker zijn dan die van traditionele, op regels gebaseerde agents.
Terwijl conversationele AI zich richt op het mogelijk maken van interactieve communicatie met gebruikers, breidt generatieve AI deze mogelijkheid uit door het systeem nieuwe en unieke reacties te laten creëren.
Zoals bij veel intelligente technologieën kunnen GenAI en conversationele AI samen worden gebruikt om betere resultaten te leveren en de algehele gebruikerservaring te verbeteren.
Het is ook de moeite waard om de impact van multimodale AI op beide technologieën te bekijken. De term multimodaal verwijst naar de mogelijkheid om inhoud te verwerken, interpreteren en genereren in verschillende gegevensindelingen (zoals tekst, afbeeldingen, audio en video).
Bij conversationele AI kan multimodaliteit het contextuele bewustzijn van AI aanzienlijk verbeteren. Afhankelijk van de beschikbare gegevens kan multimodale AI verder gaan dan alleen begrijpen wat er wordt gezegd, tot en met het analyseren van de toon van de gebruiker, gezichtsuitdrukkingen, gebaren en meer, zodat de betekenis snel op de meest natuurlijke manier kan worden afgeleid. Voor bedrijven betekent dit dat ze naadloze, intuïtieve gebruikers-/AI-belevingen kunnen creëren.
Multimodale AI breidt ook de GenAI-mogelijkheden uit en koppelt verschillende contentmodaliteiten om samenhangende en contextueel rijke uitvoer te creëren. Van het genereren van audioclips op basis van visuele aanwijzingen en video's die bij een muziekstuk passen, tot het schrijven van gedetailleerde tekstbeschrijvingen van afbeeldingen: met deze onderling verbonden benadering kan GenAI steeds complexere creatieve workflows ondersteunen en de algehele kwaliteit en relevantie van het genereren van content verbeteren.
In de kern draait het bij conversationele AI om het verbeteren van de communicatie tussen gebruikers en digitale systemen. Hoewel dit een eenvoudig doel lijkt, kan het organisaties die deze technologie op de juiste manier gebruiken, aanzienlijk helpen. Dit zijn enkele van de meest noemenswaardige voordelen:
Conversationele AI kan routinetaken automatiseren, veelvoorkomende klantenserviceaanvragen afhandelen en een groot aantal interacties verwerken zonder menselijke tussenkomst, wat de operationele kosten in het proces verlaagt. Bedrijven kunnen besparen op trainings- en arbeidskosten wanneer ze hun personeel toewijzen aan complexere, meer strategische taken.
Conversationele AI kan klantinteracties analyseren om het sentiment te meten en waardevolle inzichten te bieden in hoe klanten denken over producten of services. Dit kan bedrijven helpen problemen proactiever aan te pakken, zonder te wachten tot hun klanten enquêtes hebben ingevuld of feedback hebben gegeven.
Verschillende klanten hebben verschillende mogelijkheden en behoeften. Handicaps, taalbarrières, beperkte technische ervaring, dit kan allemaal worden overwonnen met effectieve conversationele AI. AI kan aanvullende instructies bieden, vertaalservices leveren, complexe onderwerpen in eenvoudige termen uitleggen en meer. Deze systemen zijn ook toegankelijker buiten normale kantooruren en bieden 24/7 ondersteuning en snellere reacties, zelfs wanneer er geen serviceteams beschikbaar zijn.
Door gebruik te maken van gebruikersgegevens en -voorkeuren kan conversationele AI antwoorden op maat leveren die voldoen aan de individuele behoeften van de klant. AI-agents en chatbots hebben toegang tot de klantgeschiedenis om de context van de vragen van de klant beter te begrijpen, persoonlijke aanbevelingen te doen en meer directe ondersteuning te bieden.
Systemen met conversationele AI kunnen een vrijwel onbeperkt aantal interacties tegelijk verwerken, waardoor ze zeer schaalbaar zijn. Dit is vooral nuttig voor bedrijven die te maken hebben met snelle groei of seizoensgebonden pieken in klantvragen.
Dankzij gepersonaliseerde interacties en aanbevelingen, 24/7 beschikbaarheid, snellere responstijden en een duidelijker inzicht in wat de klant bedoelt, biedt conversationele AI een betere beleving. Dit zorgt voor meer tevreden klanten. Het bevordert ook de verkoop, omdat klanten het prettiger vinden om te werken met conversationele AI, en omdat de AI zelf effectiever is in het analyseren van het klantsentiment om upselling en cross-selling te suggereren.
Hoewel het gebruik van conversationele AI in het bedrijfsleven veel voordelen heeft, kan het ook bepaalde uitdagingen met zich meebrengen die impact kunnen hebben op de effectiviteit en adoptie ervan. Het aanpakken van deze uitdagingen is een vereiste om het meeste uit deze geweldige nieuwe technologie te halen:
- Verwerking van verschillende taalinvoer
- Inbreuken op privacy en beveiliging
- Aarzeling van de gebruiker
Systemen met conversationele AI moeten meerdere talen en dialecten (inclusief slang) kunnen begrijpen en verwerken. Dit vormt een grote uitdaging vanwege de complexiteit van verschillende grammaticale structuren, culturele nuances en regionale variaties in taalgebruik. Voor nauwkeurige taalverwerking en een goed begrip van verschillende talige invoer zijn uitgebreide trainingsgegevens nodig.
Omdat systemen met conversationele AI vaak gevoelige gebruikersgegevens verwerken, is het van groot belang dat de privacy en beveiliging van deze informatie worden gewaarborgd. Deze systemen moeten voldoen aan de voorschriften voor gegevensbescherming en sterke beveiligingsmaatregelen implementeren om datalekken te voorkomen en de privacy van gebruikers te beschermen. Dit omvat het versleutelen van gegevensoverdrachten, het beveiligen van databases, het implementeren van monitoringsystemen en het regelmatig bijwerken van beveiligingsprotocollen om potentiële kwetsbaarheden op te lossen.
Gebruikers kunnen zich zorgen maken over het gebruik van AI-technologieën. Zorgen over gegevensprivacy, banenverlies en de betrouwbaarheid van AI-systemen kunnen de acceptatie en het vertrouwen van gebruikers belemmeren. Om deze uitdaging te overwinnen is transparantie nodig over de manier waarop gegevens worden verzameld en gebruikt. Daarnaast moeten bedrijven gebruikers opties bieden om zo nodig met menselijke servicemedewerkers te communiceren, zodat een balans tussen automatisering en menselijke interactie gewaarborgd is.
Conversationele AI democratiseert hoe we omgaan met digitale systemen en levert aanzienlijke waarde op door de kloof tussen mensen en computers te overbruggen. ServiceNow loopt hierbij voorop.
Conversationele AI van ServiceNow biedt een uitgebreid en gecentraliseerd platform om klantinteracties te automatiseren, workflows te optimaliseren en de toegankelijkheid voor gebruikers te verbeteren. Het biedt vooraf gemaakte sjablonen, naadloze integratie en machine learning om nauwkeurige en gepersonaliseerde reacties te garanderen, zodat je de voordelen van conversationele AI op je groeiende bedrijf kunt toepassen. Dankzij het extra voordeel van GenAI kan conversationele AI je organisatie nu nog verder brengen.
Ontdek wat krachtige conversationele AI voor je kan betekenen. Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog en profiteer van de voordelen van intelligente, intuïtieve oplossingen.