Aiz izlūkošanas: Ulteh nākamās paaudzes tērzēšanas robota izveide

Viss sākās ar problēmu, ar kuru saskaras gandrīz katrs uzņēmums: kā nodrošināt izcilu klientu apkalpošanu mērogā, neupurējot cilvēka pieskārienu? 2022. gada sākumā Ulteh dibinātāju komanda pulcējās nelielā konferenču telpā ar šo izaicinājumu, kas bija uzrakstīts uz tāfeles. Tradicionālajiem risinājumiem — zvanu centru paplašināšanai, pamata FAQ robotu ieviešanai vai ārpakalpojumu atbalstam — visiem bija būtiski trūkumi. Vai nu tie bija pārmērīgi dārgi, satraucoši ierobežoti, vai arī riskēja sabojāt attiecības ar klientiem.
"Mēs pastāvīgi atgriezāmies pie šīs fundamentālās spriedzes starp mērogojamību un personalizāciju," atceras Ultehas galvenā inovāciju nodaļas vadītāja Sāra Čena. "Esošie rīki lika uzņēmumiem izvēlēties vienu vai otru. Mēs uzskatījām, ka ir jābūt labākam ceļam."
Komanda paredzēja kaut ko revolucionāru: ar AI darbinātu sarunu sistēmu, kas ir pietiekami sarežģīta, lai izprastu niansētās klientu vajadzības, mācītos no katras mijiedarbības un sniegtu atbildes, kas šķiet patiesi noderīgas, nevis robotizētas. Tam jābūt pieejamam vairākos kanālos, nemanāmi jāintegrē esošajās biznesa sistēmās un jāpielāgojas katra uzņēmuma unikālajai balsij un prasībām.
Šī vīzija nebija tikai par labāku tehnoloģiju izveidi — tā bija par fundamentālu attiecību pārveidošanu starp uzņēmumiem un to klientiem. Tā vietā, lai atbalstu uzskatītu par izmaksu centru, kas jāsamazina, Ultehs to uzskatīja par iespēju padziļināt sakarus ar klientiem un veicināt biznesa izaugsmi. Šī perspektīva veidoja katru aspektu, kas varētu kļūt par vienu no vismodernākajām sarunvalodas AI sistēmām tirgū.

Pirms vienas koda rindiņas rakstīšanas Ulteh komanda pavadīja gandrīz sešus mēnešus, pētot, kā faktiski darbojas klientu apkalpošana starp cilvēkiem. Viņi analizēja tūkstošiem atbalsta atšifrējumu, intervēja klientu apkalpošanas speciālistus dažādās nozarēs un veica padziļinātu izpēti par komunikācijas psiholoģiju.
"Tas, ko mēs atklājām, bija aizraujoši," skaidro Dr. Migels Rodrigess, Ulteh lingvistikas vadītājs. "Lieliska klientu apkalpošana nav tikai problēmu risināšana — tas ir ceļš uz šo risinājumu. Kad klienti procesa laikā jūtas uzklausīti, saprasti un novērtēti, viņu apmierinātība ievērojami palielinās, pat ja tiek risināta tieši tāda pati problēma."
Pētījumā tika identificēti vairāki svarīgi komponenti veiksmīgai klientu mijiedarbībai:

Aktīvi klausīšanās signāli - nelieli verbāli signāli, kas parāda uzmanību un izpratni
Kontekstuālā atmiņa — spēja atcerēties un atsaukties uz iepriekšējām sarunas daļām
Emocionālā inteliģence – klienta emocionālā stāvokļa atpazīšana un atbilstoša reakcija uz to
Sarunu elastība – pielāgošanās dažādiem saziņas stiliem un vēlmēm
Rezolūcijas īpašumtiesības — atbildības uzņemšanās par risinājuma atrašanu, ne tikai problēmu pārsūtīšana

Šīs atziņas veidoja Ultehas pieejas pamatu. Tā vietā, lai izstrādātu vēl vienu skriptētu tērzēšanas robotu, kas sekotu stingriem lēmumu kokiem, viņi izveidotu sarunvalodas AI, kas atdarinātu šos cilvēku komunikācijas modeļus.
Komanda arī veica plašu lietotāju izpēti, lai izprastu sāpju punktus ar esošajiem tērzēšanas robotu risinājumiem. Tas atklāja plašu neapmierinātību ar robotprogrammatūru, kas nevarēja saprast pamatjautājumus, aizmirsa kontekstu sarunas vidū vai ieslodzīja lietotājus bezgalīgās cilpās, nesniedzot piekļuvi cilvēka atbalstam, kad tas ir nepieciešams.
"Mēs izveidojām sarakstu" nekad to nedariet, pamatojoties uz lietotāju atsauksmēm," saka Rodrigess. "Tas kļuva par mūsu anti-plānu — viss, no kā mūsu sistēma īpaši izvairīsies darīt."

Izmantojot pētniecības ieskatus, Ulteh inženieru komanda saskārās ar savu lielāko izaicinājumu: izveidot pietiekami izsmalcinātu AI arhitektūru, lai īstenotu savu ambiciozo redzējumu. CTO Raj Patel vadībā viņi izstrādāja daudzslāņu sistēmu, kas apvieno vairākas visprogresīvākās AI tehnoloģijas.
"Mēs negribējām tikai atkārtot esošos tērzēšanas robotu ietvarus," skaidro Patels. "Tos būtiski ierobežoja to dizains. Mums vajadzēja izveidot kaut ko jaunu no paša sākuma."
Rezultāts bija hibrīda arhitektūra, ko Ultehs sauc par "kognitīvo ietvaru". Tās pamatā ir izsmalcināts dabiskās valodas izpratnes (NLU) dzinējs, kas veidots uz transformatoriem balstītiem neironu tīkliem. Šis dzinējs pārsniedz vienkāršu nolūku noteikšanu, vienlaikus analizējot vairākas valodas dimensijas:

Semantiskā izpratne - izpratne par vārdu nozīmi kontekstā
Pragmatiskā analīze — atpazīt, ko lietotājs cenšas paveikt
Sentimenta noteikšana — ziņojuma emocionālā toņa noteikšana
Entītijas atpazīšana — konkrētu informācijas daļu (nosaukumi, datumi, produkti utt.) iegūšana.

Šis NLU slānis tiek ievadīts dinamiskā sarunu pārvaldības sistēmā, kas saglabā kontekstu visā mijiedarbības laikā. Atšķirībā no tradicionālajiem tērzēšanas robotiem, kas katru ziņojumu uzskata par atsevišķu notikumu, Ulteh sistēma veido un atjaunina visaptverošu sarunas modeli reāllaikā.
"Kontekstuālās atmiņas komponents bija īpaši izaicinošs," atzīmē Patels. "Mums vajadzēja, lai sistēma atcerētos attiecīgās detaļas no iepriekšējās sarunas, neiegrimstot neatbilstošā informācijā. Tam bija jāizstrādā jauni algoritmi sarunvalodas nozīmes svēršanai."
Vēl viens sasniegums notika atbildes ģenerēšanas sistēmā. Tā vietā, lai izvēlētos no iepriekš uzrakstītām veidnēm, Ulteh AI dinamiski konstruē atbildes, apvienojot attiecīgo informāciju ar atbilstošiem sarunu modeļiem. Tas ļauj veidot daudz dabiskāku dialogu, vienlaikus saglabājot precizitāti.
Visa sistēma tiek atbalstīta ar nepārtrauktu mācību ciklu, kas analizē veiksmīgas un neveiksmīgas mijiedarbības, lai laika gaitā pilnveidotu izpratni un atbildes. Tā nav tikai datu vākšana — tā ir strukturēta mācīšanās, kas uzlabo sistēmas iespējas, neprasot manuālu pārprogrammēšanu.
"Tas, kas padara mūsu arhitektūru īpašu, nav neviena atsevišķa sastāvdaļa," uzsver Patels. "Tā šie elementi darbojas kopā, lai izveidotu saskaņotu, inteliģentu sarunu sistēmu, kas faktiski kļūst labāka, jo vairāk tā tiek izmantota."

Jebkuras progresīvas mākslīgā intelekta sistēmas pamatā ir dati — izejviela, no kuras mašīna mācās. Uzņēmumam Ulteh datu stratēģijas izstrāde, kas radītu patiesi izcilu sarunu intelektu, radīja unikālus izaicinājumus un ētiskus apsvērumus.

"Lai apmācītu savus modeļus, mums bija nepieciešams milzīgs sarunu datu apjoms," skaidro Dr. Liza Vonga, Ulteh datu zinātnes direktore. "Taču mēs bijām nelokāmi apņēmušies to darīt ētiski, ar pilnīgu pārredzamību un piekrišanu."
Tā vietā, lai apkopotu publiskas sarunas vai iegādātos apšaubāmas izcelsmes datu kopas, Ulteh izveidoja partnerattiecības ar uzņēmumiem dažādās nozarēs. Šie partneri piekrita dalīties ar anonimizētiem klientu apkalpošanas transkriptiem, sniedzot reālus piemērus gan veiksmīgai, gan neveiksmīgai klientu mijiedarbībai.
Datu vākšanas process ietvēra stingrus anonimizācijas protokolus, noņemot visu personu identificējošo informāciju, pirms tā sasniedza Ulteh sistēmas. Uzņēmums ieviesa arī stingras datu pārvaldības politikas, kas neļauj izmantot jebkura atsevišķa klienta datus, lai apmācītu sistēmas konkurentiem.
Pēc sākotnējā datu kopuma izveides Ulteh datu zinātnieki saskārās ar vēl vienu izaicinājumu: nodrošināt, lai mākslīgais intelekts neradītu datos esošās neobjektivitātes vai problemātiskus modeļus. Viņi izstrādāja daudzpakāpju filtrēšanas procesu, kas identificē un noņem neobjektīvu valodu, nepiemērotas atbildes un neefektīvus apkalpošanas modeļus.

"Mēs ne tikai mācām mākslīgajam intelektam atdarināt cilvēku sarunas," atzīmē Vongs. "Mēs mācām tam iemiesot labāko praksi klientu iesaistē, vienlaikus izvairoties no bieži sastopamām kļūmēm."
Pašā apmācības procesā tika izmantota uzraudzītas un pastiprinošas mācīšanās metožu kombinācija. Sākotnējie modeļi tika apmācīti ar marķētiem datiem, kas identificēja optimālas atbildes, savukārt vēlākajos posmos tika iekļautas atgriezeniskās saites cilpas, kas ļāva sistēmai mācīties no saviem panākumiem un neveiksmēm.
Ulteh arī bija pirmais, ko viņi sauc par "uz daudzveidību orientētu apmācību" — apzināti pakļaujot mākslīgo intelektu plašam sarunu stilu klāstam, nozarei specifiskai terminoloģijai un kultūras komunikācijas modeļiem. Tas palīdz sistēmai pielāgoties dažādiem kontekstiem, nevis pieturēties pie vienas pieejas.
"Datu stratēģija nekad nebeidz attīstīties," uzsver Vongs. "Pat tagad, kad mūsu sistēmas ir izvietotas globāli, mēs nepārtraukti pilnveidojam savus apmācības procesus un paplašinām savus datu kopumus, lai padarītu mākslīgo intelektu atsaucīgāku, pielāgojamāku un noderīgāku."

Tehniskā arhitektūra un dati ir būtiski pamati, taču Ultehs atzina, ka veiksmīgai sarunvalodas AI ir nepieciešams kaut kas nemateriālāks: personība. Lai izveidotu mākslīgā intelekta personību, kas atrada pareizo līdzsvaru starp profesionālo kompetenci un pieejamu siltumu, bija nepieciešamas zināšanas ārpus tehniskās jomas.
"Mēs piesaistījām speciālistus, kurus jūs, iespējams, negaidāt atrast AI izstrādes komandā," saka Džordans Teilors, Ulteh lietotāju pieredzes direktors. "Profesionāli rakstnieki, psihologi un pat bijušais teātra direktors palīdzēja attīstīt to, ko mēs saucam par" rakstura ietvaru "."
Šī starpdisciplinārā komanda risināja jautājumus, kas tehniskajā attīstībā reti tika aplūkoti: cik formālai vai ikdienišķai jābūt AI valodai? Kā tam vajadzētu reaģēt uz humoru vai vilšanos? Kādi sarunvalodas rituāli — sveicieni, atzinības, pārejas — liktu mijiedarbībai justies dabiskai, nevis mehāniskai?
Atbildes nebija universālas. Ultehs atzina, ka dažādiem uzņēmumiem ir dažādas zīmola balsis un klientu vēlmes. Finanšu iestādei varētu būt nepieciešams formālāks, pārliecinošāks tonis, savukārt dzīvesveida zīmols varētu gūt labumu no ikdienišķas, entuziasma pilnas valodas.
"Mēs izstrādājām pielāgojamu personības matricu," skaidro Teilore. "Tas ļauj katram uzņēmumam pielāgot galvenos AI komunikācijas stila aspektus, vienlaikus saglabājot pamatā esošo intelektu un efektivitāti."
Šī matrica ietver tādas dimensijas kā formalitāte, kodolīgums, izteiksmīgums un tehniskā vārdu krājuma blīvums. Uzņēmumi var konfigurēt šos iestatījumus, lai tie atbilstu viņu zīmola balsij, radot konsekventu pieredzi cilvēku un AI mijiedarbībā.
Komanda arī izveidoja kultūras pielāgošanās spēju, ļaujot sistēmai pielāgot saziņas modeļus, pamatojoties uz ģeogrāfisko un lingvistisko kontekstu. Tas nozīmē, ka mākslīgais intelekts var atbilstoši orientēties kultūras atšķirībās tiešumā, pieklājības rituālos un humorā.
Svarīgi, ka Ultehs noteica skaidras robežas AI personībai. Tas nekad neizliekas par cilvēku, izvairoties no "neparastās ielejas" efekta, kas rodas, kad mašīnas pārāk smagi cenšas tikt garām kā cilvēki. Tā vietā tas sevi parāda kā AI palīgu ar savu atšķirīgo identitāti.
"Personības veidošanas process nebija saistīts ar ilūzijas radīšanu," saka Teilore. "Tas bija par tādu mijiedarbību veidošanu, kas jūtas ērti, cieņpilni un patiesi noderīgi. Mēs vēlējāmies, lai sarunas cilvēkiem būtu labākas pēc tam, lai viņiem nebūtu grūti orientēties nomāktajā sistēmā."

Izsmalcināta AI izveide bija tikai puse no kaujas. Lai Ulteh sistēma sniegtu patiesu vērtību, tai vajadzēja nemanāmi integrēties ar sarežģītajām tehnoloģiskajām ekosistēmām, kas jau ir vairumam uzņēmumu. Tas radīja milzīgu inženiertehnisko izaicinājumu.
"Mūsdienu uzņēmumi parasti izmanto desmitiem dažādu sistēmu — CRM, krājumu pārvaldību, pasūtījumu apstrādi, lietotāju kontus, zināšanu bāzes un daudz ko citu," skaidro Elena Vasquez, Ulteh integrācijas sistēmu vadītāja. "Mūsu AI vajadzēja izveidot savienojumu ar visiem šiem, lai sniegtu patiesi noderīgas atbildes."
Integrācijas komanda izstrādāja to, ko viņi sauc par "Universal Connector Framework", elastīgu sistēmu, kas nodrošina drošu, divvirzienu datu plūsmu starp Ulteh AI un praktiski jebkuru biznesa sistēmu ar API. Šajā sistēmā tiek izmantota standartizētu protokolu un pielāgotu adapteru kombinācija, lai pielāgotos dažādām nozarēm izmantotajām sistēmām.
"Mēs esam izstrādājuši reālajai pasaulei, nevis ideālai, " saka Vaskess. "Tas nozīmēja, ka ir jārisina visas mantoto sistēmu netīrās realitātes, nekonsekventas datu struktūras un dažādas drošības prasības."
Īpašas problēmas radīja drošība. AI ir nepieciešama piekļuve sensitīvām biznesa sistēmām, neradot jaunas ievainojamības. Ulteh ieviesa visaptverošu drošības arhitektūru, kas ietver pilnīgu šifrēšanu, detalizētas atļauju vadīklas un nepārtrauktu neparastu modeļu uzraudzību.
Vēl viens būtisks jauninājums bija Ulteh “Interaction Anywhere” pieeja kanālu integrācijai. Uzņēmumiem ir jāiesaista klienti vietnēs, mobilajās lietotnēs, ziņojumapmaiņas platformās un sociālajos saziņas līdzekļos. Tā vietā, lai katram kanālam izveidotu atsevišķas ieviešanas, Ulteh sistēma uztur vienotu sarunu modeli, kas nemanāmi seko klientam dažādās platformās.
"Klients var sākt sarunu jūsu vietnē pusdienu pārtraukumā un pēc tam turpināt to vietnē WhatsApp, braucot uz mājām," atzīmē Vaskess. "Mūsu sistēma visu laiku uztur pilnu kontekstu, veidojot nepārtrauktu sarunu, nevis sadrumstalotu mijiedarbību."
Integrācijas komanda arī izstrādāja rīkus, kas vienkāršoja ieviešanas procesu uzņēmumiem. Viņu "Integrācijas studija" nodrošina vizuālās kartēšanas saskarnes, iepriekš iebūvētus savienotājus populārām platformām un visaptverošus testēšanas rīkus, kas ievērojami samazina izvietošanas laiku.
"Daži no mūsu agrākajiem klientiem paredzēja, ka ieviešana prasīs vairākus mēnešus, pamatojoties uz viņu pieredzi ar citām uzņēmuma sistēmām," saka Vaskess. "Mēs esam pilnveidojuši procesu līdz vietai, kur daudziem uzņēmumiem pamata funkcionalitāte var darboties dažu dienu laikā, un pilnīga integrācija tiek pabeigta nedēļās, nevis mēnešos."

Līdz 2023. gada vidum Ulteham bija darba prototips, kas demonstrēja iespaidīgas iespējas kontrolētā vidē. Taču patiesais pārbaudījums nāks izvietošanā reālajā pasaulē ar visu ar to saistīto neparedzamību un sarežģītību. Uzņēmumam bija nepieciešami partneri, kas bija gatavi ieviest eksperimentālās tehnoloģijas klientu lomās.
"Tā bija liela prasība," atzīst Ulteh partnerattiecību direktors Karloss Rivera. "Mēs vērsāmies pie uzņēmumiem un būtībā sakām:" Ļaujiet mums risināt dažas no jūsu vissvarīgākajām klientu mijiedarbībām, izmantojot sistēmu, kas nekad iepriekš nav bijusi izvietota. Saprotams, ka bija vilcināšanās."
Izrāviens notika, kad vidēja lieluma e-komercijas uzņēmums, kas specializējas āra aprīkojuma ražošanā, piekrita izmēģināt sistēmu. Tā vietā, lai pilnībā ieviestu, viņi ieviesa Ulteh AI ierobežotā ietilpībā, apstrādājot produktu pieprasījumus nakts stundās, kad cilvēku aģenti nebija pieejami.
"Šīs pirmās nedēļas bija neticami intensīvas," atceras Rivera. "Visa mūsu tehniskā komanda uzraudzīja mijiedarbību, identificēja problēmas un veica uzlabojumus gandrīz reāllaikā. Šajā mēnesī mēs uzzinājām vairāk nekā iepriekšējos sešos."
Pilots atklāja vairākus negaidītus izaicinājumus. Klienti uzdeva jautājumus, kurus izstrādes komanda nebija paredzējusi, izmantoja produktu terminoloģiju, kas mulsināja AI, un atrada radošus veidus, kā pārtraukt sarunu plūsmas. Taču tas arī demonstrēja sistēmas galvenās stiprās puses — tā mācījās un pilnveidojās ar katru mijiedarbību, un klienti pozitīvi reaģēja uz tās sarunu stilu.
Pamatojoties uz šiem sākotnējiem panākumiem, Ulteh paplašināja izmēģinājuma programmu, iekļaujot uzņēmumus finanšu pakalpojumu, veselības aprūpes un ceļojumu nozarēs. Katra izvietošana radīja jaunus izaicinājumus un atziņas, kas veidoja sistēmas attīstību.
"Mēs atklājām, ka dažādām nozarēm ir ļoti atšķirīgi sarunu modeļi," atzīmē Dr. Rodrigess. "Ceļojumu rezervēšanas mijiedarbība neizskatās kā veselības aprūpes konsultācija vai finanšu pakalpojumu pieprasījums. Mums bija jāpadara sistēma daudz pielāgojamāka, nekā mēs sākotnēji gaidījām."
Līdz 2024. gada sākumam šīs izmēģinājuma programmas bija ģenerējušas pietiekami daudz datu un uzlabojumu, lai Ulteh varētu virzīties uz vispārēju pieejamību. Uzņēmums bija izstrādājis nobriedušu produktu ar pierādītu efektivitāti vairākos lietojuma gadījumos un nozarēs.
"Pārbaudes posms bija pazemīgs," saka izpilddirektore Marija Khoury. "Mēs domājām, ka laboratorijā esam izveidojuši kaut ko revolucionāru, taču tieši reālās pasaules ieviešanas rezultātā produkts kļuva par tādu, kāds tas ir šodien. Mūsu pirmie partneri nebija tikai klienti — viņi bija šīs tehnoloģijas līdzradītāji."

Kad Ultehs gatavojās plašākai izlaišanai tirgū, komanda saskārās ar svarīgu jautājumu: kā uzņēmumiem vajadzētu novērtēt sarunu AI ieviešanas panākumus? Tradicionālie klientu apkalpošanas rādītāji, piemēram, vidējais apstrādes laiks vai slēgtās biļetes stundā, neuztvēra visu sistēmas vērtību.
"Mums vajadzēja izveidot jaunu sistēmu, lai izprastu sarunvalodas AI ietekmi," skaidro Nadia Džonsone, Ulteh Analytics vadītāja. "Lai izprastu patieso klientu pieredzi un biznesa rezultātus, bija jāskatās ne tikai uz darbības rādītājiem."
Strādājot ar saviem izmēģinājuma partneriem, Ultehs izstrādāja to, ko viņi sauc par "Iesaistīšanās ietekmes ietvaru", kas ir daudzdimensiju pieeja sarunvalodas AI efektivitātes mērīšanai. Šī sistēma ietver gan tradicionālos rādītājus, gan jaunus rādītājus, kas īpaši izstrādāti AI vadītai mijiedarbībai:
Sarunas kvalitātes metrika:

Atrisinājuma līmenis: to pieprasījumu procentuālā daļa, kas pilnībā atrisināti bez cilvēka iejaukšanās
Izpratne par precizitāti: cik bieži AI pareizi interpretē klienta nodomu
Sarunas efektivitāte: darbības, kas jāveic, lai panāktu risinājumu
Sentimenta trajektorija: kā mainās klientu noskaņojums mijiedarbības laikā

Uzņēmējdarbības ietekmes metrika:

Reklāmguvumu ietekme: kā AI sarunas ietekmē pirkuma lēmumus
Atbalsta novirzes vērtība: izmaksu ietaupījumi no samazinātām cilvēku atbalsta vajadzībām
Savstarpējās pārdošanas efektivitāte: panākumi papildu pārdošanas iespēju noteikšanā un īstenošanā
Ietekme uz klientu saglabāšanu: korelācija starp AI mijiedarbību un atkārtotu uzņēmējdarbību

Pieredzes rādītāji:

Klientu piepūles rādītājs: cik viegli klientiem šķiet kopējā pieredze
Pārslēgšanās ātrums: cik bieži klienti pamet AI cilvēku atbalsta dēļ
Brīvprātīga atgriezeniskā saite: nepamudināti pozitīvi vai negatīvi komentāri par pieredzi

Šī mērīšanas sistēma palīdzēja uzņēmumiem izprast Ulteh tehnoloģijas ieviešanas ietekmi. Rezultāti bija pārliecinoši. Visās nozarēs uzņēmumi ziņoja par ievērojamiem uzlabojumiem gan darbības efektivitātes, gan klientu apmierinātības ziņā.
"Viens no mūsu mazumtirdzniecības partneriem pēc mūsu sistēmas ieviešanas pamanīja, ka viņu nakts reklāmguvumu līmenis palielinājās par 35%, " atzīmē Džonsons. "Viņi ne tikai ietaupīja naudu par atbalsta izmaksām - viņi aktīvi guva jaunus ieņēmumus stundās, kad viņiem iepriekš nebija pieejams pārdošanas atbalsts."
Kāds finanšu pakalpojumu klients ziņoja, ka 78% no ierastajiem pieprasījumiem tagad pilnībā apstrādā AI, ļaujot viņu komandai koncentrēties uz sarežģītām lietām, kurās nepieciešams profesionāls spriedums. Viņu kopējais klientu apmierinātības rādītājs palielinājās par 22%, lai gan darbinieku skaits tika samazināts par 30%.
"Skaitļi stāsta par svarīgu stāstu," saka Džonsons, "taču dažas no nozīmīgākajām atsauksmēm ir bijušas kvalitatīvas. Klienti bieži pauž pārsteigumu par to, cik noderīga un dabiska ir mijiedarbība. Viņi šo pieredzi raksturo kā "atsvaidzinoši efektīvu", nevis vilšanos, ko viņi ir ieraduši sagaidīt no automatizētām sistēmām."

Tā kā produkts ir veiksmīgs tirgū un arvien vairāk tiek izmantots visās nozarēs, Ulteh nepaļaujas uz saviem sasniegumiem. Uzņēmumam ir vērienīgs attīstības plāns, kas norāda uz sarunu AI nākotni un klientu iesaistīšanos.
"Mēs patiešām esam tikai saskrāpējuši iespējamo," saka CTO Raj Patel. "Pamattehnoloģiju platforma, ko esam izveidojuši, dod mums pamatu iespēju izpētīt iespējas, kas pirms dažiem gadiem būtu šķitis kā zinātniskā fantastika."
Viens no visvairāk gaidītajiem notikumiem ir Ulteh iniciatīva "Multimodal Engagement". Šis paplašinājums ļaus AI apstrādāt un ģenerēt ne tikai tekstu, bet arī balsi, attēlus un interaktīvus vizuālos elementus. Iedomājieties, ka klients fotografē produkta problēmu, mākslīgais intelekts to analizē reāllaikā un sniedz vizuālus norādījumus risināšanai — tas viss notiek vienā sarunas plūsmā.
Uzņēmums arī izstrādā uzlabotas personalizācijas iespējas, kas pārsniedz pagātnes mijiedarbības atcerēšanos. Sistēma proaktīvi pielāgosies individuālajiem saziņas stiliem, vēlmēm un vajadzībām, radot patiesi pielāgotu sarunu pieredzi katram lietotājam.
"Viena no mūsu aizraujošākajām pētniecības jomām ir tas, ko mēs saucam par" Sadarbības intelektu "," skaidro izpilddirektore Marija Khoury. "Mēs izstrādājam AI un cilvēku aģentu modeļus, lai tie varētu nevainojami sadarboties, sistēmai apstrādājot vairāku sarunu rutīnas aspektus, vienlaikus dodot cilvēkiem iespēju koncentrēties uz spriedumu, empātiju un sarežģītu problēmu risināšanu."
Tas attiecas ne tikai uz efektivitāti, bet arī uz klientu apkalpošanas speciālistu spēju uzlabošanu. AI darbojas kā inteliģents palīgs, kas sniedz atbilstošu informāciju, ierosina atbildes un veic administratīvos uzdevumus, ļaujot cilvēkiem nodrošināt izcilus pakalpojumus plašā mērogā.
Ulteh arī pēta lietojumprogrammas, kas pārsniedz tradicionālo klientu apkalpošanu. Tā pati sarunvalodas informācija, kas palīdz atrisināt atbalsta problēmas, var palīdzēt klientiem pieņemt sarežģītus pirkuma lēmumus, sniegt personalizētus ieteikumus un nodrošināt proaktīvu izglītību par produktiem un pakalpojumiem.
"Mēs paredzam nākotni, kurā robeža starp atbalstu, pārdošanu un klientu panākumiem kļūst arvien mainīgāka," saka Khoury. "Mūsu tehnoloģija ļauj uzņēmumiem būt klātesošam un izpalīdzīgiem katrā klientu ceļa posmā, veidojot attiecības, kas veicina ilgtermiņa lojalitāti un izaugsmi."
Tā kā uzņēmums raugās uz priekšu, viņi joprojām ir apņēmušies atbildīgai AI attīstībai. Ultehs ir izveidojis ārēju ētikas padomdevēju padomi un ieviesis stingrus procesus, lai pārbaudītu jaunas funkcijas pret iespējamām novirzēm vai kaitīgām ietekmēm.
"AI iespējas strauji attīstās, un līdz ar to tiek uzņemta ievērojama atbildība," uzsver Khoury. "Mēs veidojam tehnoloģiju, ar kuru miljoniem cilvēku mijiedarbosies katru dienu. Mūsu misijas pamatā ir nodrošināt, lai šī mijiedarbība būtu noderīga, cieņpilna un godīga."

Uzņēmumiem, kas vēlas ieviest Ulteh nākamās paaudzes sarunvalodas AI savā klientu iesaistīšanas stratēģijā, process sākas ar jūsu īpašo vajadzību un mērķu izpratni.
"Ieviešana nav piemērota visiem," skaidro Tomass Viljamss, Ulteh klientu veiksmes direktors. "Mēs cieši sadarbojamies ar katru klientu, lai izstrādātu izvietošanas pieeju, kas risina viņu unikālas problēmas un mērķus."
Tipisks ieviešanas process notiek vairākos galvenajos posmos:
Atklāšana un plānošana: Ulteh komanda strādā ar jums, lai izprastu jūsu pašreizējo klientu piesaistes ainavu, identificētu uzlabošanas iespējas un noteiktu skaidrus ieviešanas mērķus. Šis posms ietver sarunu datu analīzi, klientu ceļojumu kartēšanu un veiksmes rādītāju definēšanu.
Konfigurācija un integrācija: sistēma ir konfigurēta tā, lai tā atbilstu jūsu zīmola balsij, biznesa procesiem un nozares prasībām. Ir izveidota integrācija ar jūsu esošajām sistēmām, ļaujot AI piekļūt attiecīgajai informācijai un veikt atbilstošas darbības klientu vārdā.
Zināšanu attīstība: jūsu biznesa zināšanas tiek tulkotas formātos, ko AI var saprast un izmantot. Tas var ietvert informāciju par produktu, politikas, procedūras un izplatītākos klientu scenārijus. Ulteh nodrošina rīkus, kas vienkāršo šo procesu, bieži vien ļaujot izmantot esošo dokumentāciju.
Testēšana un uzlabošana: pirms publiskās palaišanas sistēmai tiek veikta stingra testēšana dažādos scenārijos. Šis posms bieži ietver ierobežotu izvietošanu ar iekšējiem lietotājiem vai atlasītām klientu grupām, lai apkopotu atsauksmes un veiktu korekcijas.
Pakāpeniska ieviešana: tā vietā, lai izmantotu visu uzreiz, Ultehs iesaka pakāpenisku izplatīšanu, kas pakāpeniski paplašina AI pienākumus. Tas var sākties ar konkrētu pieprasījumu veidu apstrādi vai darbību noteiktās stundās, palielinoties uzticībai sistēmai.
Nepārtraukta optimizācija: pēc izvietošanas ceļojums nebeidzas. Ulteh komanda nodrošina pastāvīgu analīzi un optimizāciju, identificējot uzlabošanas iespējas un palīdzot jums izmantot jaunas iespējas, tiklīdz tās kļūst pieejamas.
Visā šajā procesā Ulteh uzsver partnerību, nevis tikai tehnoloģiju ieviešanu. Viņu komandā ir sarunu dizaineri, integrācijas speciālisti un klientu panākumu vadītāji, kas strādā kopā ar jūsu komandu, lai nodrošinātu, ka tehnoloģija sniedz nozīmīgus biznesa rezultātus.
"Es lepojos ne tikai ar mūsu izveidotajām tehnoloģijām, bet arī par izmaiņām, ko esam nodrošinājuši saviem klientiem," saka Viljamss. "Kad uzņēmums mums saka, ka tas ne tikai efektīvāk risina klientu problēmas, bet arī rada jauna veida pozitīvu pieredzi, kas iepriekš nebija iespējama — tad mēs zinām, ka izpildām savu misiju."
Lai uzzinātu vairāk par to, kā Ulteh nākamās paaudzes sarunvalodas AI var pārveidot jūsu klientu iesaisti, apmeklējiet vietni www.ulteh.com un izbaudiet viņu tiešraides AI tērzēšanas robotu.

Ceļš no koncepcijas līdz tirgū vadošajam sarunvalodas AI Ulteh komandai ir bijis nepārtrauktas inovācijas un mācīšanās. Apvienojot jaunākās tehnoloģijas ar dziļu ieskatu cilvēku komunikācijā, viņi ir radījuši kaut ko, kas pārsniedz tradicionālās tērzēšanas robotu vai virtuālo palīgu definīcijas.
Tā kā uzņēmumi saskaras ar pieaugošu spiedienu nodrošināt izcilu klientu pieredzi plašā mērogā, tādi risinājumi kā Ulteh's ir ne tikai tehnoloģisks progress, bet arī stratēģiska priekšrocība. Uzņēmumi, kas izmanto šīs jaunās paaudzes sarunvalodas AI, ne tikai automatizē atbalstu — tie no jauna izgudro attiecības ar klientiem digitālajā laikmetā.
Ulteh sistēmas intelekts turpina attīstīties, mācoties no katras mijiedarbības un paplašinot savas iespējas. Taču vīzija paliek nemainīga: izveidot tehnoloģiju, kas padara sarunas starp uzņēmumiem un klientiem dabiskākas, produktīvākas un vērtīgākas visiem iesaistītajiem.