Technologie

Jak działa Chatbot? Techniczne tajniki, o których nie miałeś pojęcia

Chatboty szturmem zdobywają popularność wśród małych, średnich i dużych firm głównie jako rozwiązania automatyzujące obsługę klienta, lecz także w wielu innych zastosowaniach. 

Owiane są także pewnego rodzaju tajemnicą i niedopowiedzeniami: Czy chatbot to sztuczna inteligencja? Czy potrafi w 100% zastąpić interakcję z człowiekiem? Czy mamy powód żeby obawiać się chatbotów? Jakie technologie za nimi stoją? 

W tym artykule zdradzimy techniczne aspekty chatbotów oraz wytłumaczymy proces ich tworzenia aby rozwiać wątpliwości co do ich działania.


Techniczne rodzaje chatbotów






Nie patrząc na zastosowanie, rodzaj interakcji chatbotów można podzielić na 3 kategorie:

  • Konwersacyjny - czyli najbardziej imitujący rozmowę z prawdziwym człowiekiem,
  • Scenariuszowy - składający się ze sztywno ustalonych pytań, w stylu formularzy,
  • Mieszany - wykorzystujący oba podejścia.

W wyobrażeniach większości z nas chatbot kojarzy się z trybem konwersacyjnym i łączy się z oczekiwaniem, by chatbot był w stanie w 100% zastąpić człowieka. O ile tak na pewno wkrótce się stanie, to obecnie technologia nie jest jeszcze aż tak zaawansowana, by rozpoznać każdą intencję osoby piszącej. 

Sprawa ma się trochę inaczej z językiem angielskim, który jest prostszy gramatycznie niż język polski i istnieje znacznie więcej rozwiązań stworzonych dla tego języka. 

W Polsce musimy jeszcze trochę poczekać na narzędzia, ale na szczęście Google’owski DialogFlow (kiedyś API.AI) posiada już język polski w wersji eksperymentalnej. 

Podsumowując, fakty są takie: w 2018 roku stworzenie chatbota, który płynnie by rozmawiał, umiał odpowiedzieć na pytania z dowolnej dziedziny jest bardzo trudne. Ale warto sobie odpowiedzieć na pytanie czy takich chatbotów potrzebujemy? Czy ich zadaniem nie jest automatyzacja powtarzalnych czynności?



Chatbot scenariuszowy


Podejście scenariuszowe obecnie jest  najczęściej używanym rozwiązaniem w chatbotach w biznesie: jest bardzo skuteczne, proste w implementacji i przyspieszające czas interakcji również dla klientów. Podążając za złotą zasadą UX: im szybciej użytkownik wykona swoją potrzebę dzięki twojemu narzędziu, tym lepiej dla niego, i ciebie (no chyba, że jesteś Facebookiem).

Rozwiązaniem pośrednim jest wykorzystanie obu podejść - wpierw spróbować odgadnąć intencję użytkownika (na podstawie słów kluczowych), a następnie wprowadzić konkretny scenariusz rozmowy. To podejście wykorzystaliśmy w naszym firmowym Chatbocie

Problem z jakim się jednak spotkaliśmy to chęć testowania jego zdolności konwersacyjnych przez użytkowników. Doskonale wiecie, o czym mówimy - kreatywność ludzka w tym aspekcie nie zna granic. A nasz chatbot jest bardzo konkretny i pomimo 20 scenariuszy, nie umie odpowiedzieć na pytanie o pogodę. 



Kiedy bot scenariuszowy napotyka na problem. Źródło: areuxperienced.me


Oczywiście moglibyśmy dodać taką funkcję, ale jaki to by miało sens biznesowy? Mając na uwadze ciekawość ludzką, mieszane podejście wygląda na idealny trade-off :)


Jak się tworzy Chatbota?


Przejdźmy do sedna, czyli jak stworzyć takiego chatbota. Proces można rozpisać na kilka kroków:

  1. Zidentyfikowanie potrzeby na automatyzację pewnego obszaru komunikacji z klientem,
  2. Rozpisanie możliwych scenariuszy, zapytań i odpowiedzi - ten etap przeprowadzamy podczas warsztatu z klientem,
  3. Rozpoczęcie prac programistycznych,
  4. Zaprogramowanie chatbota zgodnie z zaprojektowanymi scenariuszami,
  5. Testy konwersacji (m.in. testy korytarzowe, analiza użyteczności scenariuszy),
  6. Integracja chatbota z profilem na Facebooku (jeśli chatbot ma być połączony z Facebook Messengerem, a nie np. tylko na stronie www),
  7. Analiza konwersacji w celu wyłapania błędów i wprowadzenia możliwych usprawnień.

Z powyższej listy wyróżniłbym przede wszystkim wszystkie składowe, które nie są stricte techniczne, czyli analizę potrzeby zastosowania chatbota, zaprojektowanie jego możliwych scenariuszy, a następnie testy i ciągłe jego usprawnianie. To one będą świadczyć o sukcesie wdrożenia tego rozwiązania.

Kluczowy jest także warsztat, w wyniku którego powstanie świetnie zaprojektowana komunikacja chatbota, będąca podstawą wszystkich dalszych prac. W HighSolutions stawiamy bardzo mocny nacisk na ten etap procesu. Jako zewnętrzni konsultanci jesteśmy w stanie ocenić obecną komunikację klienta z boku i dzięki doświadczeniu zasugerować usprawnienia i uproszczenia komunikacji.


Czy chatbot to AI?


Często też spotykamy się ze sprzecznymi opiniami, że chatboty to jest sztuczna inteligencja albo że to nie jest sztuczna inteligencja. 

Żeby odpowiedzieć na to pytanie, trzeba wpierw zdefiniować pojęcie sztucznej inteligencji, która zawiera trzy rodzaje zaawansowania: od ANI (Articial Narrow Intelligence), przez AGI (Artificial General Intelligence), po ASI (Artificial Super Intelligence).




Estymowany rozwój sztucznej inteligencji w czasie. Źródło: UBS.


Standardowo za sztuczną inteligencję uważa się AGI. Jednakże, ANI to też sztuczna inteligencja, a jako przykłady to może być np. filtr do spamu. Chatboty także mogą symulować AGI, ale zazwyczaj są one typowymi ANI np. usługa do rezerwowania stolików w restauracji czy zadająca pytania, by przygotować ofertę. 

Wyjaśniając bardziej obrazowo - ANI to bardzo wyspecjalizowany mechanizm/algorytm, który robi jedną rzecz bardzo dobrze w sposób symulujący inteligencję, czyli np. potrafi się uczyć. Przykładem tego podejścia są wcześniej wspomniane filtry do spamu czy wyszukiwarki połączeń (Google Maps, jakdojade). I w tej grupie także znajdują się chatboty, które mają robić jedną rzecz, ale bardzo dobrze i jeśli zostaną odpowiednio zaprojektowane - także uczyć się na podstawie wcześniejszych konwersacji.

AGI, czyli uniwersalna sztuczna inteligencja porównywalna z ludzką, jeszcze nie występuje “w naturze”. A właśnie to rozumiemy przez sztuczną inteligencję potocznie. O ASI na razie nie będ wspominał ;).

Podsumowując: czy chatboty to sztuczna inteligencja? Tak. Ale nie w potocznym rozumienia tego pojęcia. 

A czy w takim razie można wykorzystać uczenie maszynowe (machine learning) w tworzeniu chatbota? 

Jak najbardziej, jeśli nasza usługa polegałaby np. na rekomendowaniu rozwiązań. Ale te mechanizmy powinny być już żywe w naszym systemie wcześniej, a nie stworzone specjalnie dla chatbota. Nie mamy wątpliwości, że machine learning będzie coraz częściej wykorzystywany przez chatboty, by jeszcze lepiej oferować swoje usługi.


Przyszłość - czy chatboty będą sztuczną inteligencją?


Nawiązując do poprzedniego rozdziału - chatboty już SĄ sztuczną inteligencją. Ale na pewno w ciągu kilku następnych lat postęp w dziedzinie rozumienia słowa pisanego wejdzie na taki poziom, że rozumienie intencji człowieka będzie bardzo proste i wykorzystywane wszędzie.

Z każdym rokiem będzie też wzrastać rola wirtualnych asystentów, którzy de facto też są chatbotami. A im bardziej będziemy przyzwyczajeni do rozmowy z komputerami, tym ten rynek będzie się rozwijał. Zamiast odpisywać na powtarzalne maile i zapytania, będziemy mogli się skupić na bardziej kreatywnych działaniach.

Ale od czegoś trzeba zacząć. Może od chatbota dla Twojej firmy?


Dowiedz się więcej o chatbocie dla Ciebie



Adam Matysiak
Założyciel, CTO i turkusowy lider. Programista z 15-letnim doświadczeniem. Pasjonat frameworku Laravel i tworzenia chatbotów. Prowadzi bloga "Turkusowy Prezes" i występuje na konferencjach związanych z programowaniem i turkusowym zarządzaniem. W wolnych chwilach biega i uprawia cross-fit.

Czego potrzebujesz?

Strony internetowej

Systemu informatycznego

Aplikacji mobilnej

Projektu graficznego

Wsparcia technicznego

Chatbota

Preferowana forma kontaktu

Podaj dane kontaktowe

Administratorem danych osobowych jest HighSolutions sp. z o.o. (dalej „Spółka”) z siedzibą w Tarnowie Podgórnym, ul. Szkolna 21/1, 62-080 Tarnowo Podgórne, adres email kontakt@highsolutions.pl. Szczegółowe informacje o przetwarzaniu danych osobowych znajdują się w polityce prywatności.

Dziękujemy!

Odezwiemy się wkrótce