В настоящее время чатботы являются основной сферой применения искусственного интеллекта. Пандемия COVID-19 сделала их еще более привлекательными для автоматизации, учитывая их потенциально большой экономический эффект, полагают опрошенные порталом InformationWeek эксперты.

Когда говорят о технологиях, которые получили сильное ускорение в качестве реакции на пандемию, наверное первое, что приходит в голову, это видеоконференции (например, Zoom объявила 13 августа, что ее доход за II кв. вырос на 355% по сравнению с предыдущим годом), за которыми следуют другие инструменты организации сотрудничества. Но видеоконференции — не единственная получившая ускорение технология, с помощью которой компании пытаются справиться с вызовами пандемии. Расширилось также применение чатботов.

«Честно говоря, во время пандемии началось просто безумие», — сказал Марко Касалейна, старший вице-президент по управлению продуктом Einstein, который является инициативой в области ИИ на облачной CRM-платформе Salesforce. Он сообщил, что с началом карантина продажи их корпоративного чатбота выросли почти вдвое.

Касалейна связывает это с огромным наплывом запросов на обслуживание в компаниях-клиентах Salesforce. Чтобы удовлетворить спрос, клиентам необходимо было автоматизировать больше диалогов. Розничная торговля является одной из главных отраслей, использующих чатботы для обслуживания клиентов. Но недавно клиентами Salesforce стали и госорганы. Например, департамент кадровых решений штата Нью-Мексико применяет созданный в Salesforce чатбот под названием Olivia для ответов на часто задаваемые вопросы, связанные с безработицей вообще, а также на вопросы о помощи ставшим безработными в результате пандемии. Salesforce сообщает, что за неделю Olivia провел почти 100 тыс. диалогов.

Но применение чатботов начало расти задолго до пандемии. По словам Марка Беккью, главного аналитика компании Omdia в области ИИ и обработки естественного языка (NLP), рост был постоянным. Чатботы являются одной из самых крупных сфер применения ИИ.

«Причина в том, что они потенциально дают большой экономический эффект, — сказал Беккью. — С одной стороны, предприятия хотели бы сократить затраты. С другой, потребители хотят, чтобы их обслуживали 24 часа в сутки. Это главные движущие силы развития чатботов».

Два вида чатботов

Вообще говоря, в настоящее время имеется два типа чатботов. Первый — довольно примитивный, основанный на простых правилах для вопросов и ответов. Он может быть легко и быстро развернут в случае чрезвычайной ситуации, например, пандемии. Он имеет заготовленный набор ответов. Проблема в том, что он весьма ограничен и не может быть расширен или усовершенствован. Это чатбот для решения одной задачи.

«Чатботы на базе детерминистских правил легко запускаются», — пояснил Ян Джейкобс, главный аналитик Forrester Research. Благодаря этому во время пандемии они были развернуты в огромном количестве.

«Количество обращений выросло, и делалось все возможное, чтобы давать клиентам ответы, не нанимая еще тысячу сотрудников колл-центра», — продолжbл Джейкобс. Эти боты выполняли очень простые функции, но «мы приближались к тому моменту, когда компании уже извлекли всю возможную пользу из этих очень простых ботов».

В качестве примера можно привести бот, созданный кредитным союзом на cеверо-западе США в апреле, когда правительство рассылало налогоплательщикам чеки с целью стимулирования экономики. Бот должен был отвечать на простые вопросы. Скажем, получит ли человек чек, когда он поступит и когда его можно будет обналичить? Такой бот весьма полезен в период резкого всплеска обращений в службу поддержки с подобными вопросами. Но по окончании рассылки чеков ценность бота стала равна нулю.

Диалоговые чатботы

Другой, более совершенный вид чатботов использует NLP и предназначен для ведения диалогов. Эти чатботы создаются дольше, но они могут быть обучены и способны самообучаться. Например, занимаясь обслуживанием клиентов, бот может собирать данные о задаваемых клиентами вопросах, которые он в настоящее время не понимает или на которые не знает ответов. Затем его можно обучить, чтобы в будущем он отвечал на эти вопросы. Этот тип чатбота может эволюционировать, чтобы выполнять больше функций.

Последние несколько лет чатботы такого типа вызывают все больше энтузиазма в связи с совершенствованием NLP. Недавно появилась модель Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), использующая глубокое обучение для создания текстов, напоминающих созданные человеком. Данная технология применялась для имитации стилей знаменитых авторов, пресс-релизов и текстов песен. Это не совсем то, для чего организации хотят использовать данную технологию. Но интерес к ней со стороны стремящихся извлекать пользу из чатботов велик.

Основные сценарии использования

Вице-президент Gartner по аналитике Магнус Реванг сообщил, что по данным исследований его компании в настоящее время более половины организаций имеют чатботы того или иного типа. Существует множество прототипов, сказал он, и масса примитивных чатботов.

«Даже я могу подписаться на инструмент NLP и за выходные создать простой прототип чатбота», — заявил Реванг. Но такой прототип не будет масштабироваться, и это колоссальная проблема.

В настоящее время основными сферами применения чатботов являются обслуживание клиентов, служба технической поддержки и HR. Однако существуют также особые сценарии использования.

Желающие развернуть чатботы могут выбирать из более чем сотни производителей, предлагающих как инструменты общего назначения, которые можно использовать для создания чатботов для различных подразделений, так и весьма специализированные инструменты для конкретных функциональных зон или отраслей. Например, есть производители, специализирующиеся на чатботах для HR или рекрутинга. На рынке представлен также ряд производителей управляемых чатботов.

Мир производителей

Рынок достиг такой ступени развития, когда появилось так много продавцов, что его нельзя считать устойчивым, зрелым рынком. Поэтому стабильные модели ценообразования и взаимодействия между производителем и клиентом еще не сформировались.

Стремление к автоматизации, особенно в условиях нынешней пандемии, стимулирует рост рынка. Некоторые компании руководствуются принципом «в первую очередь автоматизация». Они развертывают чатботы и другие инструменты автоматизации и лишь затем рассматривать вопрос о найме новых сотрудников. Одна из главных ошибок, совершаемых организациями, заключается в том, что они слишком торопятся извлечь пользу из своих прототипов чатботов.

«Можно быстро и легко создать нечто очень простое, — сказал Реванг, — но это будет не то, что хотелось, и данный разрыв будет невозможно преодолеть. Необходимо с самого начала обеспечить необходимый уровень. Иначе пилотный проект приведет к провалу».

Salesforce является одним из тех ста с лишним производителей, и ее клиенты стимулируют рост в этой области. «Мы видим рост по всем направлениям, — сказал Касалейна. — Использование чатботов продолжает расширяться благодаря более совершенным технологиям NLP. Будет проще устанавливать и настраивать чатботы. Упростится конструирование диалогов».