Za inteligenco: izdelava Ultehovega klepetalnika naslednje generacije

Vse se je začelo s težavo, s katero se sooča skoraj vsako podjetje: kako zagotoviti izjemno storitev za stranke v velikem obsegu, ne da bi pri tem žrtvovali človeški pristop? V začetku leta 2022 se je Ultehova ustanovna ekipa zbrala v majhni konferenčni sobi s tem izzivom, napisanim na beli tabli. Tradicionalne rešitve – razširitev klicnih centrov, implementacija osnovnih robotov za pogosta vprašanja ali najem zunanjega izvajanja podpore – so imele precejšnje pomanjkljivosti. Bodisi so bili pregrešno dragi, frustrirajoče omejeni ali pa so tvegali škodo odnosom s strankami.
"Vedno smo se vračali k tej temeljni napetosti med razširljivostjo in personalizacijo," se spominja Sarah Chen, direktorica inovacij pri Ultehu. "Obstoječa orodja so podjetja prisilila, da so izbrala eno ali drugo. Verjeli smo, da mora obstajati boljši način."
Ekipa si je zamislila nekaj revolucionarnega: pogovorni sistem, ki ga poganja umetna inteligenca in je dovolj izpopolnjen, da razume niansirane potrebe strank, se uči iz vsake interakcije in zagotavlja odgovore, ki se zdijo resnično koristni in ne robotsko napisani. Moral bi biti dostopen prek več kanalov, se brezhibno integrirati z obstoječimi poslovnimi sistemi in se prilagoditi edinstvenemu glasu in zahtevam vsakega podjetja.
Pri tej viziji ni šlo le za izgradnjo boljše tehnologije – šlo je za temeljito preoblikovanje odnosa med podjetji in njihovimi strankami. Namesto da bi podporo obravnaval kot stroškovno mesto, ki ga je treba minimizirati, jo je Ulteh videl kot priložnost za poglobitev povezav s strankami in spodbujanje poslovne rasti. Ta perspektiva je oblikovala vse vidike tega, kar bo postalo eden najnaprednejših pogovornih sistemov umetne inteligence na trgu.

Preden je napisala eno samo vrstico kode, je ekipa Ulteh porabila skoraj šest mesecev za preučevanje, kako učinkovita storitev za stranke med človekom dejansko deluje. Analizirali so na tisoče prepisov podpore, intervjuvali strokovnjake za pomoč strankam v različnih panogah in izvedli poglobljeno raziskavo komunikacijske psihologije.
"Kar smo odkrili, je bilo fascinantno," pojasnjuje dr. Miguel Rodriguez, vodja jezikoslovja pri Ultehu. "Odlične storitve za stranke ne pomenijo samo reševanja težav – gre za pot do te rešitve. Ko se stranke med postopkom počutijo slišane, razumljene in cenjene, se njihovo zadovoljstvo dramatično poveča, tudi če obravnavajo popolnoma isto težavo."
Raziskava je identificirala več kritičnih komponent uspešne interakcije s strankami:

Signali aktivnega poslušanja – Majhni verbalni znaki, ki izkazujejo pozornost in razumevanje
Kontekstualni spomin - Sposobnost zapomniti in se sklicevati na prejšnje dele pogovora
Čustvena inteligenca - Prepoznavanje in ustrezno odzivanje na čustveno stanje stranke
Prilagodljivost pogovora - prilagajanje različnim komunikacijskim stilom in željam
Lastništvo reševanja – Prevzemanje odgovornosti za iskanje rešitve, ne samo posredovanje težav

Ti vpogledi so bili temelj Ultehovega pristopa. Namesto oblikovanja še enega skriptiranega chatbota, ki bi sledil togim odločitvenim drevesom, bi zgradili pogovorno umetno inteligenco, ki bi posnemala te človeške komunikacijske vzorce.
Ekipa je izvedla tudi obsežno raziskavo uporabnikov, da bi razumela boleče točke z obstoječimi rešitvami chatbotov. To je razkrilo široko razočaranje nad boti, ki niso mogli razumeti osnovnih vprašanj, pozabili kontekst med pogovorom ali ujeli uporabnike v neskončne zanke, ne da bi zagotovili dostop do človeške podpore, ko je bila potrebna.
"Na podlagi povratnih informacij uporabnikov smo sestavili seznam 'tega nikoli ne počnite'," pravi Rodriguez. "To je postal naš anti-načrt - vse, česar bi se naš sistem izrecno izogibal."

Z raziskovalnimi vpogledi v roki se je Ultehova inženirska ekipa soočila z največjim izzivom: ustvariti arhitekturo AI, ki je dovolj sofisticirana za uresničitev njihove ambiciozne vizije. Pod vodstvom tehničnega direktorja Raja Patela so zasnovali večplastni sistem, ki združuje več najsodobnejših tehnologij umetne inteligence.
"Nismo želeli samo ponavljati obstoječih okvirov chatbotov," pojasnjuje Patel. "Ti so bili bistveno omejeni s svojo zasnovo. Morali smo zgraditi nekaj novega od začetka."
Rezultat je bila hibridna arhitektura, ki jo Ulteh imenuje "Cognitive Framework". Osnova je sofisticiran motor za razumevanje naravnega jezika (NLU), zgrajen na transformatorskih nevronskih mrežah. Ta mehanizem presega preprosto zaznavanje namena in hkrati analizira več dimenzij jezika:

Pomensko razumevanje – razumeti, kaj besede pomenijo v kontekstu
Pragmatična analiza - Prepoznavanje, kaj uporabnik poskuša doseči
Zaznavanje razpoloženja – prepoznavanje čustvenega tona sporočila
Prepoznavanje subjektov - ekstrahiranje določenih informacij (imena, datumi, izdelki itd.)

Ta plast NLU se napaja v dinamični sistem za upravljanje pogovorov, ki ohranja kontekst skozi celotno interakcijo. Za razliko od tradicionalnih chatbotov, ki vsako sporočilo obravnavajo kot izoliran dogodek, Ultehov sistem gradi in posodablja celovit model pogovora v realnem času.
"Kontekstualna spominska komponenta je bila še posebej zahtevna," ugotavlja Patel. "Potrebovali smo sistem, da si zapomni pomembne podrobnosti iz zgodnjih pogovorov, ne da bi se zataknili v nepomembnih informacijah. Zahteval je razvoj novih algoritmov za uteževanje pomembnosti pogovora."
Še en preboj je prišel v sistem za ustvarjanje odziva. Namesto da bi izbiral med vnaprej napisanimi predlogami, Ultehov AI dinamično konstruira odgovore in združuje ustrezne informacije z ustreznimi pogovornimi vzorci. To omogoča veliko bolj naraven dialog, hkrati pa ohranja natančnost.
Celoten sistem je podprt z neprekinjeno učno zanko, ki analizira uspešne in neuspešne interakcije, da sčasoma izboljša svoje razumevanje in odzive. To ni samo zbiranje podatkov – to je strukturirano učenje, ki izboljšuje zmogljivosti sistema brez potrebe po ročnem ponovnem programiranju.
"Kar dela našo arhitekturo posebno, ni ena sama komponenta," poudarja Patel. "Tako ti elementi delujejo skupaj, da ustvarijo skladen, inteligenten pogovorni sistem, ki dejansko postane boljši, bolj ko se uporablja."

V središču vsakega naprednega sistema umetne inteligence so podatki – surovina, iz katere se stroj uči. Za Ulteha je razvoj podatkovne strategije, ki bi ustvarila resnično izjemno pogovorno inteligenco, predstavljal edinstvene izzive in etične vidike.
»Za usposabljanje naših modelov smo potrebovali ogromne količine pogovornih podatkov,« pojasnjuje dr. Lisa Wong, direktorica Data Science pri Ultehu. "Vendar smo bili neomajni, da to počnemo etično, s popolno preglednostjo in soglasjem."
Namesto da bi črpal javne pogovore ali kupoval nize podatkov vprašljivega izvora, je Ulteh vzpostavil partnerstva s podjetji v več panogah. Ti partnerji so se strinjali, da bodo delili anonimizirane prepise storitev za stranke, ki zagotavljajo resnične primere uspešnih in neuspešnih interakcij s strankami.
Postopek zbiranja podatkov je vključeval stroge protokole anonimizacije, pri čemer so bili odstranjeni vsi osebno določljivi podatki, preden so sploh prispeli do Ultehovih sistemov. Podjetje je uvedlo tudi stroge politike upravljanja podatkov, ki preprečujejo, da bi se podatki posamezne stranke uporabili za usposabljanje sistemov za njihove konkurente.
Z vzpostavljenim začetnim naborom podatkov so se Ultehovi podatkovni znanstveniki soočili z drugim izzivom: zagotoviti, da umetna inteligenca ne bo ohranila pristranskosti ali problematičnih vzorcev v podatkih. Razvili so večstopenjski postopek filtriranja, ki prepozna in odstrani pristranski jezik, neustrezne odzive in neučinkovite vzorce storitev.
"Umetne inteligence ne učimo samo posnemanja človeških pogovorov," ugotavlja Wong. "Učimo ga, da uteleša najboljše prakse pri vključevanju strank, hkrati pa se izogiba pogostim pastem."
Sam proces usposabljanja je vključeval kombinacijo tehnik učenja pod nadzorom in tehnik za krepitev. Začetni modeli so bili usposobljeni na označenih podatkih, ki so identificirali optimalne odzive, medtem ko so kasnejše stopnje vključevale povratne zanke, ki so sistemu omogočale učenje iz lastnih uspehov in napak.
Ulteh je bil tudi pionir temu, čemur pravijo »usposabljanje, osredotočeno na raznolikost« – AI je namerno izpostavil širokemu naboru slogov pogovorov, terminologije, specifične za panogo, in vzorcev kulturne komunikacije. To pomaga sistemu, da se prilagodi različnim kontekstom, namesto da bi privzeto uporabil pristop ene velikosti za vse.
"Podatkovna strategija se nikoli ne neha razvijati," poudarja Wong. "Celo zdaj, ko so naši sistemi razporejeni po vsem svetu, nenehno izpopolnjujemo svoje postopke usposabljanja in širimo svoje nabore podatkov, da bo AI bolj odziven, prilagodljiv in uporabnejši."

Tehnična arhitektura in podatki so bistveni temelji, vendar je Ulteh spoznal, da uspešna pogovorna umetna inteligenca potrebuje nekaj bolj neoprijemljivega: osebnost. Ustvarjanje persone umetne inteligence, ki bi dosegla pravo ravnovesje med profesionalno usposobljenostjo in dostopno toplino, je zahtevalo strokovno znanje, ki presega tehnično področje.
»Pripeljali smo strokovnjake, ki jih morda ne bi pričakovali v razvojni ekipi umetne inteligence,« pravi Jordan Taylor, direktor uporabniške izkušnje pri Ultehu. »Profesionalni pisci, psihologi in celo nekdanji gledališki režiser so vsi prispevali k razvoju tega, čemur pravimo 'okvir značaja'.«
Ta interdisciplinarna ekipa se je lotila vprašanj, ki se redko obravnavajo v tehničnem razvoju: Kako formalen ali sproščen naj bo jezik umetne inteligence? Kako naj se odziva na humor ali frustracije? Kateri pogovorni rituali – pozdravi, priznanja, prehodi – bi interakcije naredili naravne in ne mehanične? Odgovori niso bili univerzalni. Ulteh je spoznal, da imajo različna podjetja različne glasove blagovnih znamk in pričakovanja strank. Finančna institucija morda zahteva bolj formalen, pomirjujoč ton, medtem ko bi blagovna znamka življenjskega sloga lahko imela koristi od sproščenega, navdušenega jezika.
»Razvili smo prilagodljivo matriko osebnosti,« pojasnjuje Taylor. »Vsakemu podjetju omogoča, da prilagodi ključne vidike komunikacijskega sloga umetne inteligence, hkrati pa ohrani osnovno inteligenco in učinkovitost.« Ta matrika vključuje dimenzije, kot so formalnost, jedrnatost, izraznost in gostota tehničnega besedišča. Podjetja lahko te nastavitve konfigurirajo tako, da se uskladijo z glasom svoje blagovne znamke, kar ustvari dosledno izkušnjo v interakcijah med ljudmi in umetno inteligenco. Ekipa je vgradila tudi kulturno prilagodljivost, ki sistemu omogoča, da prilagodi svoje komunikacijske vzorce glede na geografske in jezikovne kontekste. To pomeni, da lahko umetna inteligenca ustrezno krmari skozi kulturne razlike v neposrednosti, ritualih vljudnosti in humorju. Pomembno je, da je Ulteh postavil jasne meje za osebnost umetne inteligence. Nikoli se ne pretvarja, da je človek, in se izogiba učinku »zlovešče doline«, ki se pojavi, ko se stroji preveč trudijo, da bi se izdajali za ljudi. Namesto tega se predstavlja kot pomočnik umetne inteligence s svojo lastno identiteto. »Proces oblikovanja osebnosti ni bil namenjen ustvarjanju iluzije,« pravi Taylor. "Šlo je za ustvarjanje interakcij, ki so udobne, spoštljive in resnično koristne. Želeli smo si pogovorov, po katerih se ljudje po njih počutijo bolje, ne pa se trudijo krmariti po frustrirajočem sistemu."

Izdelava sofisticirane umetne inteligence je bila le polovica bitke. Da je Ultehov sistem zagotavljal resnično vrednost, se je moral brezhibno integrirati s kompleksnimi tehnološkimi ekosistemi, ki jih večina podjetij že ima. To je predstavljalo izjemen inženirski izziv.
»Sodobna podjetja običajno upravljajo na desetine različnih sistemov – CRM-je, upravljanje zalog, obdelavo naročil, uporabniške račune, baze znanja in več,« pojasnjuje Elena Vasquez, vodja integracijskih sistemov pri Ultehu. "Naša umetna inteligenca se je morala povezati z vsemi temi, da bi zagotovila resnično koristne odgovore."
Skupina za integracijo je razvila tako imenovani "Universal Connector Framework", prilagodljiv sistem, ki omogoča varen dvosmerni pretok podatkov med Ultehovim AI in skoraj katerim koli poslovnim sistemom z API-jem. To ogrodje uporablja kombinacijo standardiziranih protokolov in adapterjev po meri za prilagoditev najrazličnejšim sistemom, ki se uporabljajo v panogah.
"Zasnovali smo za resnični svet, ne za idealnega," pravi Vasquez. "To je pomenilo obvladovanje vseh neurejenih realnosti podedovanih sistemov, nedoslednih podatkovnih struktur in različnih varnostnih zahtev."
Varnost je predstavljala posebne izzive. AI potrebuje dostop do občutljivih poslovnih sistemov brez ustvarjanja novih ranljivosti. Ulteh je implementiral celovito varnostno arhitekturo, ki vključuje šifriranje od konca do konca, natančne kontrole dovoljenj in stalno spremljanje nenavadnih vzorcev.
Druga ključna novost je bil Ultehov "Interaction Anywhere" pristop k integraciji kanalov. Podjetja morajo pritegniti stranke prek spletnih mest, mobilnih aplikacij, platform za sporočanje in družbenih medijev. Namesto ustvarjanja ločenih implementacij za vsak kanal, Ultehov sistem vzdržuje enoten pogovorni model, ki brezhibno sledi stranki na različnih platformah.
»Stranka lahko med odmorom za kosilo začne pogovor na vašem spletnem mestu, nato pa ga nadaljuje na WhatsAppu, ko se vozi domov,« ugotavlja Vasquez. "Naš sistem vseskozi vzdržuje popoln kontekst in ustvarja neprekinjen pogovor namesto razdrobljenih interakcij."
Skupina za integracijo je razvila tudi orodja, ki so poenostavila postopek implementacije za podjetja. Njihov "Integration Studio" ponuja vmesnike za vizualno preslikavo, vnaprej izdelane priključke za priljubljene platforme in obsežna orodja za testiranje, ki znatno skrajšajo čas uvajanja.
"Nekatere naše prve stranke so pričakovale, da bo uvedba trajala mesece, glede na njihove izkušnje z drugimi podjetniškimi sistemi," pravi Vasquez. "Postopek smo racionalizirali do te mere, da lahko številna podjetja začnejo izvajati osnovne funkcije v nekaj dneh, pri čemer je popolna integracija dokončana v tednih in ne mesecih."

Do sredine leta 2023 je imel Ulteh delujoč prototip, ki je pokazal impresivne zmogljivosti v nadzorovanih okoljih. Toda pravi preizkus bi prišel v uvedbi v resničnem svetu, z vso nepredvidljivostjo in zapletenostjo, ki jo prinaša. Podjetje je potrebovalo partnerje, ki so bili pripravljeni implementirati eksperimentalno tehnologijo v vloge, ki se soočajo s strankami.
"Bilo je veliko vprašanje," priznava Carlos Rivera, Ultehov direktor partnerstva. »Približevali smo se podjetjem in v bistvu rekli: 'Dovolite nam, da poskrbimo za nekaj vaših najpomembnejših interakcij s strankami s sistemom, ki še ni bil uveden.' Razumljivo je bilo oklevanje."
Preboj se je zgodil, ko se je srednje veliko podjetje za e-trgovino, specializirano za opremo na prostem, strinjalo, da bo pilotiralo sistem. Namesto popolne uvedbe so uvedli Ultehov AI v omejeni zmogljivosti in obravnavali poizvedbe po izdelkih čez noč, ko človeški agenti niso bili na voljo.
"Tistih prvih nekaj tednov je bilo neverjetno intenzivnih," se spominja Rivera. "Naša celotna tehnična ekipa je spremljala interakcije, prepoznavala težave in izvajala izboljšave skoraj v realnem času. V tem mesecu smo se naučili več kot v prejšnjih šestih."
Pilot je razkril več nepričakovanih izzivov. Stranke so postavljale vprašanja, ki jih razvojna skupina ni pričakovala, uporabljale terminologijo izdelka, ki je zmedla AI, in našle ustvarjalne načine za prekinitev tokov pogovorov. Pokazal pa je tudi glavne prednosti sistema – z vsako interakcijo se je učil in izboljševal, stranke pa so se pozitivno odzivale na njegov slog pogovora.
Na podlagi tega začetnega uspeha je Ulteh pilotni program razširil tako, da je vključil podjetja v panogah finančnih storitev, zdravstvenega varstva in potovanj. Vsaka uvedba je prinesla nove izzive in spoznanja, ki so oblikovala razvoj sistema.
"Odkrili smo, da imajo različne industrije zelo različne vzorce pogovorov," ugotavlja dr. Rodriguez. "Interakcija pri rezervaciji potovanja ni videti kot posvet o zdravstvenem varstvu ali poizvedba o finančni storitvi. Sistem smo morali narediti veliko bolj prilagodljiv, kot smo sprva predvidevali."
Do začetka leta 2024 so ti pilotni programi ustvarili dovolj podatkov in izboljšav, da se je Ulteh lahko premaknil k splošni razpoložljivosti. Podjetje je razvilo zrel izdelek z dokazano učinkovitostjo v različnih primerih uporabe in panogah.
"Faza testiranja je bila ponižujoča," pravi izvršna direktorica Maria Khoury. "Mislili smo, da smo v laboratoriju izdelali nekaj revolucionarnega, vendar so bile implementacije v resničnem svetu tiste, ki so resnično oblikovale izdelek v to, kar je danes. Naši zgodnji partnerji niso bili samo kupci – bili so soustvarjalci tehnologije."

Ko se je Ulteh pripravljal na izdajo širšega trga, se je ekipa soočila s pomembnim vprašanjem: kako naj podjetja merijo uspešnost konverzacijske implementacije AI? Tradicionalne meritve storitev za stranke, kot je povprečni čas obdelave ali zaprtje vstopnic na uro, niso zajele celotne vrednosti sistema.
»Morali smo vzpostaviti nov okvir za razumevanje vpliva pogovorne umetne inteligence,« pojasnjuje Nadia Johnson, vodja analitike pri Ultehu. "Za razumevanje resnične uporabniške izkušnje in poslovnih rezultatov je bilo treba pogledati onkraj operativnih meritev."
V sodelovanju s svojimi pilotnimi partnerji je Ulteh razvil tisto, kar imenujejo "Engagement Impact Framework", večdimenzionalni pristop k merjenju pogovorne učinkovitosti AI. To ogrodje vključuje tako tradicionalne meritve kot nove kazalnike, posebej zasnovane za interakcije, ki jih poganja umetna inteligenca:
Meritve kakovosti pogovora:

Stopnja razrešitve: Odstotek poizvedb, ki so v celoti rešene brez človeškega posredovanja
Razumevanje natančnosti: Kako pogosto umetna inteligenca pravilno interpretira namen stranke
Učinkovitost pogovora: potrebni koraki za dosego rešitve
Trajektorija razpoloženja: kako se razpoloženje stranke spreminja skozi interakcijo

Meritve vpliva na poslovanje:

Vpliv konverzije: kako pogovori z umetno inteligenco vplivajo na nakupne odločitve
Vrednost odklona podpore: prihranek stroškov zaradi zmanjšane potrebe po človeški podpori
Učinkovitost navzkrižne prodaje: uspeh pri prepoznavanju in izvajanju dodatnih prodajnih priložnosti
Vpliv na zadrževanje strank: korelacija med interakcijami AI in ponavljajočimi se posli

Meritve izkušenj:

Ocena truda stranke: kako enostavna je splošna izkušnja za stranke
Stopnja zamenjave: Kako pogosto stranke opustijo AI zaradi človeške podpore
Prostovoljne povratne informacije: nepozvani pozitivni ali negativni komentarji o izkušnji

Ta merilni okvir je podjetjem pomagal razumeti celoten učinek uvedbe Ultehove tehnologije. Rezultati so bili prepričljivi. Podjetja so v panogah poročala o znatnih izboljšavah v operativni učinkovitosti in zadovoljstvu strank.
"Enemu od naših maloprodajnih partnerjev se je stopnja konverzije čez noč po uvedbi našega sistema povečala za 35 %," ugotavlja Johnson. "Niso le prihranili denarja pri stroških podpore - aktivno so spodbujali nove prihodke v urah, ko prej niso imeli na voljo prodajne podpore."
Stranka finančnih storitev je poročala, da 78 % rutinskih poizvedb zdaj v celoti obravnava umetna inteligenca, kar njihovi človeški ekipi omogoča, da se osredotoči na zapletene primere, ki zahtevajo strokovno presojo. Njihovi splošni rezultati zadovoljstva strank so se povečali za 22 % kljub zmanjšanju števila zaposlenih za 30 %.
"Številke povedo pomembno zgodbo," pravi Johnson, "vendar so bile nekatere najbolj pomembne povratne informacije kvalitativne. Stranke so pogosto presenečene nad tem, kako koristne in naravne so interakcije. Izkušnjo opisujejo kot 'osvežujoče učinkovito' in ne kot razočaranje, ki so ga pričakovali od avtomatiziranih sistemov."

Z uspešnim izdelkom na trgu in vse večjim sprejemanjem v panogah Ulteh ne počiva na svojih dosežkih. Podjetje ima ambiciozen razvojni načrt, ki kaže na prihodnost pogovorne umetne inteligence in sodelovanja s strankami.
"Pravzaprav smo samo opraskali površje tega, kar je mogoče," pravi tehnični direktor Raj Patel. "Osnovna tehnološka platforma, ki smo jo zgradili, nam daje osnovo za raziskovanje zmogljivosti, ki bi se še pred nekaj leti zdele kot znanstvena fantastika."
Med najbolj pričakovanimi dogodki je Ultehova pobuda "Multimodal Engagement". Ta razširitev bo umetni inteligenci omogočila obdelavo in ustvarjanje ne le besedila, temveč tudi glas, slike in interaktivne vizualne elemente. Predstavljajte si stranko, ki posname fotografijo težave z izdelkom, AI jo analizira v realnem času in zagotovi vizualna navodila za rešitev – vse v istem toku pogovora.
Podjetje razvija tudi napredne zmogljivosti personalizacije, ki presegajo spominjanje preteklih interakcij. Sistem se bo proaktivno prilagajal individualnim komunikacijskim stilom, preferencam in potrebam ter ustvaril resnično prilagojene pogovorne izkušnje za vsakega uporabnika.
"Eno naših najbolj vznemirljivih raziskovalnih področij je tisto, čemur pravimo 'Sodelovalna inteligenca'," pojasnjuje izvršna direktorica Maria Khoury. "Razvijamo modele za brezhibno sodelovanje AI in človeških agentov, pri čemer sistem obravnava rutinske vidike več pogovorov, hkrati pa omogoča človeškim agentom, da se osredotočijo na presojo, empatijo in kompleksno reševanje problemov."
Ne gre le za učinkovitost – gre za izboljšanje zmogljivosti strokovnjakov za storitve za stranke. Umetna inteligenca deluje kot inteligentni pomočnik, ki zagotavlja ustrezne informacije, predlaga odgovore in obravnava administrativne naloge, kar omogoča človeškim agentom zagotavljanje izjemnih storitev v velikem obsegu.
Ulte raziskuje tudi aplikacije, ki presegajo tradicionalne storitve za stranke. Ista pogovorna inteligenca, ki pomaga pri reševanju težav s podporo, lahko stranke vodi skozi zapletene nakupne odločitve, zagotavlja prilagojena priporočila in zagotavlja proaktivno izobraževanje o izdelkih in storitvah.
"Predvidevamo si prihodnost, v kateri postaja meja med podporo, prodajo in uspehom strank vse bolj tekoča," pravi Khoury. "Naša tehnologija omogoča podjetjem, da so prisotna in pomagajo na vseh stopnjah strankinega potovanja ter gradijo odnose, ki spodbujajo dolgoročno zvestobo in rast."
Ker podjetje gleda naprej, ostajajo zavezani odgovornemu razvoju umetne inteligence. Ulteh je ustanovil zunanji svetovalni odbor za etiko in uvedel stroge postopke za testiranje novih funkcij proti morebitnim pristranskosti ali škodljivim vplivom.
"Zmogljivosti umetne inteligence hitro napredujejo in s tem prihaja velika odgovornost," poudarja Khoury. "Gradimo tehnologijo, s katero bodo dnevno sodelovali milijoni ljudi. Zagotavljanje, da so te interakcije koristne, spoštljive in poštene, je bistvenega pomena za naše poslanstvo."

Za podjetja, ki želijo vključiti pogovorno umetno inteligenco naslednje generacije Ulteh v svojo strategijo pritegovanja strank, se postopek začne z razumevanjem vaših posebnih potreb in ciljev.
"Implementacija ni enaka za vse," pojasnjuje Thomas Williams, Ultehov direktor za uspeh strank. "Tesno sodelujemo z vsako stranko, da oblikujemo pristop uvajanja, ki obravnava njene edinstvene izzive in cilje."
Tipična implementacijska pot sledi več ključnim fazam:
Odkrivanje in načrtovanje: Ultehova ekipa sodeluje z vami, da bi razumeli vaše trenutno okolje za sodelovanje s strankami, prepoznali priložnosti za izboljšave in določili jasne cilje za izvedbo. Ta faza vključuje analizo podatkov o pogovorih, načrtovanje poti strank in definiranje meritev uspeha.
Konfiguracija in integracija: Sistem je konfiguriran tako, da ustreza glasu vaše blagovne znamke, poslovnim procesom in zahtevam, specifičnim za panogo. Vzpostavljena je integracija z vašimi obstoječimi sistemi, kar AI omogoča dostop do ustreznih informacij in izvajanje ustreznih dejanj v imenu strank.
Razvoj znanja: vaše poslovno znanje je prevedeno v oblike, ki jih umetna inteligenca lahko razume in uporablja. To lahko vključuje informacije o izdelku, politike, postopke in običajne scenarije strank. Ulteh ponuja orodja, ki poenostavljajo ta postopek, pogosto vam omogočajo, da izkoristite obstoječo dokumentacijo.
Testiranje in izboljšanje: Pred javno predstavitvijo je sistem podvržen strogemu testiranju v različnih scenarijih. Ta faza pogosto vključuje omejeno uvajanje z notranjimi uporabniki ali izbranimi skupinami strank za zbiranje povratnih informacij in prilagajanje.
Postopno uvajanje: Ulteh namesto pristopa vse naenkrat priporoča postopno uvajanje, ki postopoma širi odgovornosti AI. To se lahko začne z obravnavanjem določenih vrst poizvedb ali delovanjem v določenih urah, širi pa se z naraščanjem zaupanja v sistem.
Nenehna optimizacija: Ko je enkrat uvedena, se pot ne konča. Ultehova ekipa zagotavlja stalno analizo in optimizacijo, ugotavlja priložnosti za izboljšave in vam pomaga izkoristiti nove zmogljivosti, ko so na voljo.
Skozi ta proces Ulteh poudarja partnerstvo in ne samo implementacijo tehnologije. Njihova ekipa vključuje oblikovalce pogovorov, strokovnjake za integracijo in skrbnike za uspeh strank, ki delajo skupaj z vašo ekipo, da zagotovijo, da tehnologija prinaša pomembne poslovne rezultate.
"Najbolj sem ponosen na to, da ni samo tehnologija, ki smo jo zgradili, ampak tudi transformacije, ki smo jih omogočili našim strankam," pravi Williams. "Ko nam podjetje pove, da ne le učinkoviteje rešuje težave s strankami, ampak dejansko ustvarja nove vrste pozitivnih izkušenj, ki prej niso bile mogoče - takrat vemo, da izpolnjujemo svoje poslanstvo."
Če želite izvedeti več o tem, kako lahko pogovorna umetna inteligenca naslednje generacije Ulteh preoblikuje vaše sodelovanje s strankami, obiščite www.ulteh.com in iz prve roke izkusite njihov klepetalni robot z umetno inteligenco v živo.

Pot od koncepta do vodilne pogovorne umetne inteligence na trgu je bila za ekipo Ulteh pot nenehnih inovacij in učenja. Z združitvijo vrhunske tehnologije z globokim vpogledom v človeško komunikacijo so ustvarili nekaj, kar presega tradicionalne definicije chatbotov ali virtualnih pomočnikov.
Ker se podjetja soočajo z vse večjim pritiskom, da morajo zagotoviti izjemne izkušnje strank v velikem obsegu, rešitve, kot je Ulteh, ne predstavljajo le tehnološkega napredka, temveč strateško prednost. Podjetja, ki izkoriščajo to novo generacijo pogovorne umetne inteligence, ne samo avtomatizirajo podpore – na novo odkrivajo odnose s strankami za digitalno dobo.
Inteligenca za Ultehovim sistemom se še naprej razvija, uči se iz vsake interakcije in širi svoje zmogljivosti. Toda vizija ostaja nespremenjena: ustvarjanje tehnologije, ki naredi pogovore med podjetji in strankami bolj naravne, produktivnejše in dragocenejše za vse vpletene.