Teknologi Chatbot: Dulu, Sekarang, dan Masa Depan

Chatbot ada di mana-mana. Dari asisten online, seperti Microsoft Cortana, hingga "bot pembantu" pada aplikasi perpesanan seperti Slack, hingga aplikasi rumahan seperti Alexa dari Amazon.com, chatbots telah menjadi salah satu aplikasi kecerdasan buatan dan mesin yang paling terlihat – dan cacat – yang dihadapi konsumen. sedang belajar.

Memang, chatbot di mana-mana berasal dari penekanan perusahaan yang lebih luas pada pentingnya kecerdasan buatan. Sebuah artikel baru-baru ini di The Economist melaporkan bahwa perusahaan teknologi menyelesaikan sekitar $ 21,3 miliar merger dan akuisisi terkait AI – angka yang tidak mencakup puluhan miliar dolar yang juga dikeluarkan perusahaan untuk penelitian dan pengembangan internal. Chatbots mewakili aplikasi AI yang sangat penting karena mereka berinteraksi langsung dengan konsumen.

Dalam membangun chatbot yang semakin mendekati lulus uji Turing, para insinyur dapat menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik dan mendorong nilai signifikan untuk beragam perusahaan.

Chatbots berusaha memecahkan masalah teknis yang sulit – yaitu, bagaimana membangun mesin yang dapat dengan andal meniru interaksi dan kecerdasan manusia. Ini pada dasarnya adalah versi dari apa yang disebut tes Turing, yang menguji apakah komputer (atau mesin lain) memiliki kemampuan untuk menampilkan karakteristik dan kecerdasan manusia. Dalam membangun chatbot yang semakin mendekati lulus uji Turing, para insinyur dapat menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik dan mendorong nilai signifikan untuk beragam perusahaan.

Sampai sekarang, chatbots memiliki jalan panjang untuk mencapai tujuan ini. Artikel ini mengeksplorasi status teknologi chatbot saat ini – bagaimana teknologi itu dikembangkan, bagaimana penggunaannya, dan bagaimana teknologi itu akan terus berkembang. Sementara chatbots baru mulai memenuhi potensi penuh mereka, mereka mewakili alat yang kuat yang layak mendapat perhatian dan investasi yang signifikan.

Sejarah Singkat: ELIZA

Pemeriksaan singkat tentang bagaimana chatbots awalnya dikembangkan dan disusun memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang tujuan mendasar mereka dan evolusi lanjutan.

Meskipun chatbots masih dalam masa pertumbuhan teknologi, mereka telah ada selama beberapa dekade. Salah satu chatbots pertama, ELIZA, dikembangkan pada tahun 1966 oleh ilmuwan komputer Joseph Weizenbaum di MIT Artificial Intelligence Laboratory. Weizenbaum merancang ELIZA untuk meniru interaksi manusia melalui pengenalan pola; ELIZA tidak bisa, bagaimanapun, bereaksi terhadap pertanyaan dalam konteks penuh mereka. Sebaliknya, ELIZA memiliki skrip bawaan yang memungkinkannya menampilkan ilusi kecerdasan dalam menjawab pertanyaan tentang subjek tertentu, seperti yang terkait dengan evaluasi psikologis.

Meskipun Alexa adalah lompatan besar dari ELIZA, chatbots belum memenuhi potensi penuh mereka.

Sementara ELIZA dirancang untuk hanya meniru interaksi manusia, para peneliti mengenali potensi chatbot serupa untuk memberikan nilai nyata kepada pengguna dalam berbagai konteks. Selama empat dekade berikutnya, para insinyur akan bereksperimen dengan aplikasi chatbot yang lebih bermanfaat dan memperluas cakupan definisi chatbot. Meskipun Alexa adalah lompatan besar dari ELIZA, chatbots belum memenuhi potensi penuh mereka.

Sudut pandang industri: Avanade – Menambah pekerja manusia adalah kunci keberhasilan AI

Fokus pada pengembangan chatbot adalah bagian dari dorongan yang lebih luas untuk inovasi dalam kecerdasan buatan. Aaron Reich, Direktur Senior Inovasi dan Inkubasi di Avanade – perusahaan konsultan yang membantu bisnis dengan masalah digital, berbasis cloud, dan berorientasi teknologi lainnya – melihat kecerdasan buatan sebagai batas penting untuk berbagai bisnis.

“Perusahaan saat ini sangat fokus pada kecerdasan buatan. Berdasarkan penelitian kami, 88 persen eksekutif global percaya bahwa perusahaan memasukkan AI karena itu adalah topik hangat. Namun, sebagian besar tidak tahu cara menggunakannya,” kata Reich. “Ini masih awal, tetapi kami percaya AI dapat menjadi transformatif bagi klien kami dalam cara mereka melibatkan pelanggan dan memberdayakan karyawan mereka jika diterapkan dengan cara yang benar.”

Bagi sebagian orang, kecerdasan buatan dalam konteks perusahaan mungkin menyiratkan otomatisasi yang lebih besar, dan oleh karena itu lebih sedikit kebutuhan akan interaksi manusia dan karyawan manusia. Namun, seperti yang ditunjukkan Reich, kecerdasan buatan adalah yang paling berharga ketika memungkinkan kolaborasi manusia-mesin yang lebih besar: “Kekuatan AI tidak 100 persen berasal dari otomatisasi, tetapi bagaimana Anda membuat manusia dan mesin bekerja bersama – bagaimana Anda dapat meningkatkan apa yang dapat dilakukan pekerja manusia untuk meningkatkan hasil bisnis.”

Reich melanjutkan dengan mencatat bahwa organisasi harus sepenuhnya mempertimbangkan kompleksitas yang mendasari pembangunan chatbot yang dilengkapi untuk benar-benar menambah nilai. “Kami memiliki banyak klien yang datang kepada kami dan mengatakan bahwa mereka menginginkan chatbot, tetapi kami mencoba untuk membongkarnya sedikit. Tujuan akhirnya mungkin bot, tapi bukan itu yang ingin kami mulai,” kata Reich. Untuk membangun chatbot yang efektif, Reich menjelaskan, sebuah organisasi memerlukan data yang cukup agar chatbot dapat memahami, mempertimbangkan, dan merespons berbagai konteks dengan pekerja dan pelanggan.

Meskipun bukan chatbot konvensional yang berinteraksi dengan pelanggan melalui laptop atau smartphone, “Pepper” – robot humanoid cerdas dan interaktif yang dikembangkan oleh SoftBank Robotics America (SBRA) – menjadi salah satu contoh chatbot yang telah menciptakan nilai nyata bagi sejumlah bisnis . Dalam satu contoh (seperti yang dijelaskan dalam studi kasus Avanade), ATB Financial, bank yang berbasis di Alberta, melibatkan Avanade dan SBRA untuk “merancang dan mengembangkan pengalaman percontohan di mana Pepper dapat ditempatkan di cabang-cabang yang ditunjuk untuk menyambut pelanggan, merekomendasikan produk dan layanan , lakukan kuis literasi keuangan sederhana,” dan tingkatkan pengalaman pelanggan dengan berbagai cara lainnya.

Dirancang secara interaktif dan dilengkapi dengan pengetahuan tentang penawaran ATB, Pepper memberikan nilai kepada pelanggan baik dengan melayani sebagai antarmuka yang ramah untuk menjawab pertanyaan dan memungkinkan karyawan manusia ATB untuk memperdalam hubungan pelanggan dengan cara lain. “Orang-orang Albertan yang sudah akrab dengan lingkungan perbankan ATB yang sangat inovatif adalah yang pertama melihat bagaimana Pepper dapat membawa sesuatu yang baru, menyenangkan, dan informatif ke dalam pengalaman perbankan ritel mereka,” kata Steve Carlin, Kepala Strategi Global untuk SoftBank Robotics America.

Pelanggan ATB telah menanggapi Pepper secara positif, dan robot tersebut telah mendorong 542 sebutan Twitter dari 465 pengguna (menghasilkan 3,2 juta tayangan), serta hampir 30 berita unik. Pepper juga memiliki nilai tambah di berbagai bisnis lain, termasuk di layanan keuangan dan ritel.

Meskipun Pepper dan chatbot lainnya telah terbukti berguna dalam konteks tertentu, Reich percaya bahwa chatbots memiliki jalan panjang sebelum mereka mencapai potensi penuhnya. Secara khusus, Reich percaya masa depan chatbots akan melibatkan berbagai jenis interaksi.

“Saya pikir di mana kita berada untuk chatbot hari ini… pada dasarnya kita berinteraksi dengan mereka dengan cara yang sama seperti yang kita lakukan selama 15 hingga 20 tahun terakhir,” kata Reich. “Sebagian besar waktu ketika kita mengetik sesuatu, chatbot tidak akan melakukannya dengan benar.”

Ke depan, kata Reich, interaksi chatbot mungkin lebih didasarkan pada pengenalan suara. Contoh chatbot yang banyak digunakan termasuk Alexa Amazon, Cortana Microsoft, Google Home, dan Siri Apple. Namun, potensi kemacetan tetap ada: “Teknologi ini mencapai titik di mana chatbot tidak akan menjadi penghalang, itu akan menjadi kita sebagai manusia dalam hal bagaimana kita nyaman berinteraksi dengan teknologi.”

Sudut Pandang Industri: Agent.ai

Shay Chinn, Chief Technology Officer Agent.ai – sebuah perusahaan teknologi yang menciptakan perangkat lunak otomatisasi layanan pelanggan yang didukung AI – mengungkapkan pandangan serupa tentang status chatbots saat ini. Asisten virtual seperti Alexa, Google Home, dan Siri “sangat terbatas dalam apa yang dapat mereka lakukan. Mereka bisa mengurai ucapan Anda, tapi itu primitif,” kata Chinn. "Dalam banyak hal, mereka adalah mainan mewah saat ini."

Kebanyakan chatbots relatif primitif, kata Chinn, karena mereka hanya mampu secara akurat menanggapi perintah dasar yang banyak ditulis, seperti menanyakan cuaca atau meminta lagu tertentu dimainkan. Karena keterbatasan ini, mengimplementasikan chatbots di lingkungan bisnis dapat menjadi proposisi hadiah yang berisiko tinggi dan tinggi. Di satu sisi, chatbots dapat memberikan penghematan biaya yang luar biasa untuk organisasi layanan pelanggan. Di sisi lain, chatbot membutuhkan banyak persiapan, data, dan infrastruktur untuk merancang dan mengimplementasikan dengan benar.

“Mungkin kita akan sampai pada titik di mana chatbot dapat mengajukan pertanyaan yang tepat dan mengambil alih sepenuhnya dari manusia, tetapi itu masih jauh,” kata Chinn. "Ini mungkin tantangan teknologi yang lebih sulit daripada merancang mobil self-driving yang sukses."

Seperti yang dijelaskan Chinn, chatbots masih hanya sekitar 80 persen akurat dalam pengenalan suara. Ketika digunakan dalam pengaturan perusahaan, pelanggan mungkin menjadi frustrasi dan menyerah begitu saja untuk berinteraksi dengan perwakilan layanan pelanggan chatbot jika terlalu banyak kesalahan yang dibuat. Kesalahan seperti itu dapat memiliki dampak yang nyata dan merugikan pada laba dan reputasi perusahaan.

“Beberapa perusahaan saat ini terlalu percaya pada chatbots,” kata Chinn. "Itu terlalu berbahaya, kecuali dalam pengaturan dan interaksi yang sangat jelas."

Namun Chinn akhirnya melihat masa depan yang cerah untuk chatbots. Saat ini, AI dapat menambah perwakilan layanan pelanggan manusia. Dalam lima tahun, Chinn yakin banyak bisnis akan memiliki layanan pelanggan berbantuan AI yang ditawarkan 24/7. Dalam 10 tahun, kata Chinn, AI akan menjalankan sebagian besar interaksi layanan pelanggan, yang membutuhkan intervensi manusia hanya dalam kasus yang paling sulit. Dan dalam 15 tahun, mungkin ada chatbot yang dipersonalisasi dan komunikasi chatbot-ke-chatbot – interaksi manusia mungkin sangat jarang sehingga sebagian besar perusahaan mungkin berhenti mempekerjakan perwakilan layanan pelanggan.

Melihat ke Depan: Satu Bot untuk Memerintah Mereka Semua?

Chatbots memiliki jalan panjang sebelum mereka menyadari potensi penuh mereka. Namun, dengan miliaran dolar investasi tahunan dan sumber daya manusia yang signifikan berkomitmen untuk pengembangan mereka, chatbots pada akhirnya akan menghasilkan nilai masa depan yang signifikan baik dalam pengaturan perusahaan dan konsumen.

Masih banyak pertanyaan terbuka. Bagaimana chatbot yang dipersonalisasi dapat terwujud di masa mendatang? Lebih lanjut, ada banyak perusahaan yang berusaha mengembangkan chatbot paling canggih untuk konsumen dan perusahaan. Dalam perlombaan untuk mengembangkan chatbot terbaik, akankah satu perusahaan atau produk benar-benar muncul di atas yang lain? Sementara banyak chatbots mungkin terbukti layak, konsolidasi industri dapat mengarah pada satu produk dominan. Bagaimanapun industri chatbot berkembang, yang jelas hanya akan menjadi lebih penting dalam cara bisnis dan konsumen berinteraksi.