기계가 인간 대화를 시뮬레이션 할 수있는 대화식 AI는 오늘날 시장에서 가장 인기있는 AI 응용 프로그램 중 하나로 부상했습니다. IDC는 대화식 AI 소프트웨어 서비스 시장이 2024-2028 년까지 강력한 가속을 계속할 것이라고 예측했습니다. 319 억 달러 그러나 2028 년까지 수익은 대화식 AI에 대한 과대 광고가 증가함에 따라 질문을 제기합니다. 실제로 누가 그것을 필요로하고, 누가 오늘 효과적으로 그것을 사용하고 있으며, 누가 뒤쳐 질 위험이 있습니까?
Beyond Chatbots : 대화의 AI가 실제로 무엇인지 (그리고 그렇지 않습니다)
대화식 AI는 종종 챗봇과 음성 조수로 줄어 듭니다. 그러나 그것은 빙산의 일각 일뿐입니다. 챗봇은 일반적으로 사전 설정된 스크립트 및 의사 결정 트리를 따르지만 대화식 AI는 사용합니다. 자연어 이해 (NLU) 의도, 맥락 및 톤을 해석하는 기계 학습. 이를 통해 간단한 Q & A를 넘어서 시간이 지남에 따라 진화하는보다 복잡하고 동적 인 상호 작용을 처리 할 수 있습니다. 다시 말해, 챗봇은 질문에 대답 할 수 있지만 대화식 AI는 대화를 유지하고 사용자에게 적응하며 모든 교환에서 배울 수 있습니다.
핵심적으로 대화 AI는 기계가 자연스럽고 의미있는 대화에 참여하여 실제 결과를 이끌어 낼 수 있도록하는 것입니다. 핸즈프리 장비 검사에서 공장 바닥의 뱅킹 앱에서 사전 사전 사기 경고에 이르기까지 모든 것을 전원으로 제공합니다. 이는 고객 서비스를위한 도구 일뿐 만 아니라 비즈니스가 더 빠르게 운영되고, 더 똑똑하고, 한 번에 수백만의 상호 작용을 지원할 수 있도록 도와주는 전략적 계층입니다. 효과적으로 구현되면 팀의 힘 승수가되어 반복적 인 통찰력을 자동화하면서 의사 결정을 주도하는 통찰력을 제공합니다.
다음은 대화식 AI 시스템을 기존 챗봇과 차별화시키는 몇 가지 주요 기능에 대한 개요입니다.
- 비즈니스 시스템과 깊이 통합하십시오 -고객 관계 관리 (CRMS) 시스템 및 ERPS (Enterprise Resource Planning Systems) 및 정보를 제공 할 수있는 기타 도구에서 실시간 데이터를 가져옵니다.
- 다국어 상호 작용을 지원합니다 – 언어에 유창하게 의사 소통하여 기업이 글로벌 청중에게보다 효과적으로 서비스를 제공 할 수 있도록 도와줍니다.
- 답변이 아니라 결과를 추진합니다 – 인간의 개입이 필요하지 않고 판매를 종료하고 예약을 예약하고, 지원 문제를 해결하고, 다음 단계를 유발하는 데 도움이됩니다.
대화가 이미 작동하는 곳
일부 산업은 대화 AI를 받아들이 기 시작했습니다. 소매, 의료 및 금융과 같은 부문에서 기술은 특히 많은 양의 고객 상호 작용, 시간에 민감한 요청 및 개인화 요구와 같은 일상적인 요구와 잘 어울립니다. 이러한 자연 적합으로 인해 이러한 산업은 효율성, 고객 경험 및 운영 규모가 실제로 이익을 얻고 있습니다.
실제 예를 살펴 보겠습니다.
Bank of America의 Erica는 챗봇 이상이며, 2018 년 이후 15 억 개가 넘는 상호 작용을 처리 한 대화 AI가 전원을 공급하는 가상 어시스턴트입니다. 오늘날 고객과 5 천 5 백만 번 고객과 교류하며 구독 관리, 지출 추적 및 주요 재무 통찰력을위한 신뢰할 수있는 도구가되었습니다. 특히, 그 이상 15 억 개의 상호 작용의 60% 개인화되고 능동적 인 통찰력에 의해 주도되어 대화적인 AI가 어떻게 반응적인 지원을 넘어서 실제 가치를 제공하는지를 보여줍니다.
Erica는 대화 AI가 올바른 사용 사례를 충족 할 때 가능한 것이 무엇인지 보여줍니다. 일부 산업은 자연스럽게 적합하고 이미 상승세를 보았지만 다른 많은 산업은 표면을 긁었으며 잠재적 이익은 여전히 넓습니다.
대화의 AI를 활용하기위한 다가오는 산업
일부 산업은 대화 AI를 수용하는 데 느리게 진행되었지만 지금은 게임에 들어가고 있으며 모멘텀이 구축되고 있습니다. 사실은, 가트너가 예측합니다 2026 년까지 에이전트 상호 작용의 자동화는 5 배 증가하여 2022 년 1.8%에 비해 10%에 도달 할 것입니다.
자동차 산업에서 음성 보조원은 이미 운전자가 차량과 상호 작용하는 방식을 재구성하여 핸즈프리 컨트롤이 더 안전하고 직관적입니다. 특히 테슬라는 이곳을 이끌고 다른 사람들은 뒤쳐져 있습니다. 공급망 및 물류에서 AI 구동 업데이트 및 음성 지원 재고 관리는 수동 작업을 줄이고 오류를 줄이고 있습니다. 미디어 및 엔터테인먼트 회사는 콘텐츠를보다 매력적으로 만드는 대화 형 대화 경험을 탐색하고 있으며 보험사는 AI를 사용하여 정책 선택 및 클레임 처리를 간소화하기 시작했습니다.
한편, 일부 산업에는 파도가 완전히 빠져 있습니다. 교육, 법률 서비스, 부동산 및 정부 기관은 레거시 시스템, 규제 복잡성 또는 장벽 부족을 인용하여 채택에 크게 지연되었습니다. 그러나 그 변명은 얇아지기 시작합니다. 부동산의 가상 투어에 AI를 사용하는 대행사와 같은이 부문의 선수들은 이미 가능한 것을 증명하고 있습니다. 혁신가와 홀드 아웃 사이의 격차는 넓어지고 있으며, 여전히 변화에 저항하는 사람들에게는 위험이 뒤쳐지지 않습니다. 무의미 해지고 있습니다.
한때 실험적인 것은 이제 풀 모션으로 측정 할 수있는 결과를 제공합니다. 도전은 많은 회사가 대화 상대가 경쟁 업체가 먼저 움직일 때까지 자신의 요구에 맞는 것을 깨닫지 못한다는 것입니다.
하이브리드 승리 : 대화의 진정한 힘 AI는 Human + Machine입니다.
그렇다면 경영진은 팀을 대화 AI 시대로 데려 오기 위해 무엇에 집중해야합니까?
그것은 전략적, 하이브리드 접근법으로 시작합니다. 대화식 AI는 사람들을 대체하기 위해 여기에 있지 않으며, 여기에 그들을 증폭시키기 위해 여기 있습니다. 신중하게 배치되면 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업이 필요하므로 인간 팀은 비판적 사고, 창의적 문제 해결 및 관계 구축과 같은 최선의 일에 집중할 수 있습니다.
이 기술에 대한 회의론은 이해할 수 있습니다. AI 교체에 대한 두려움이있는 헤드 라인이 부족하지 않았습니다. 그러나 이것이 바로 하이브리드 모델이 중요한 이유입니다. 그들은 역할을 제거해서는 안됩니다. 그들은 그들을 높여야합니다. 에 따르면 아마존 연구원, 효과적인 대화 AI 시스템은 자신의 한계를 인식하고, 불확실한 경우 인간 전문가에게 떨어지고, 인간의 루프 피드백을 통해 지속적으로 학습하도록 설계되어야합니다. AI 시스템이 그렇게 작동하지 않으면 대화적인 AI가 아닙니다. 대화 AI는 직업 변위 역할을해서는 안됩니다. 직무 진화 역할을해야합니다.
앞으로도 : 왜 음성이 새로운 인터페이스가 될 것인가
대화식 AI는 인간과 기계 사이의 가장 일반적인 인터페이스가되기 위해 길을 가고 있습니다. 기술은 여기에 있으며, 처음에는 익숙하지 않을 수도 있지만, 몸을 기울일 시간이 지금입니다. 곧 사람들은 음성을 통해 냉장고에서 엔터프라이즈 소프트웨어에 이르기까지 모든 것과 상호 작용할 것입니다. 대화를 이끌어내는 것은 경영진에게 달려 있습니다. 대화식 AI가 가치를 구동 할 수있는 곳, 할 수없는 곳, 다음 인터페이스가 통과하기 전에 고삐를 가져가는 것은 경영진에게 달려 있습니다.
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