Yapay zeka temelli chatbot nasıl daha fazla benimsenebilir?
Yapay zeka temelli chatbot
Yapay zeka temelli chatbot ile ilgili konuşurken insan-teknoloji etkileşimindeki bir paradigma kaymasından bahsediyoruz. Bu kesinlikle doğru, ancak bu yeni arayüzlerin kitleler tarafından benimsenmesi konusunda bazı engellerin olduğunu da kabul etmek gerekiyor.
Gartner, bu engellerin üstesinden gelmek için, ürün yöneticilerine chatbotlarda görev / iş bazlı bir yaklaşım benimsemelerini öneriyor.
Gartner, 2018’de “Market Insight: Chatbot and Virtual Assistant Adoption Will Only Progress by Delivering Value and Trust” adıyla, ürün yöneticilerinin yapay zeka temelli chatbot ile ilgili kullanıcılar tarafından benimsenmesi için göz önüne almaları gereken noktaları anlatan bir rapor yayınladı. Biz de bu blogda, şirketlerin diyalog bazlı yapay zeka stratejilerini oluşturmalarına yardımcı olmak için, Gartner’ın bu raporunda öne çıkan noktaları ele alacağız.
Öncelikle, Gartner’ın şu tahminini paylaşmak önemli; 2022’ye kadar, tüm müşteri işlemlerinin %16’sı tamamen otomatikleştirilmiş olacak – bu rakam 2018’de %6 idi. Bu otomatizasyon elbette yapay zeka teknolojileri sayesinde olacak. Raporda Gartner, yapay zekanın yaygın olarak kabul edildiği gibi tek başına bir teknoloji olmadığını, ancak semantik, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi, yapay zeka temelli chatbot ve sanal asistan oluşturmak için de kullanılan geniş bir “teknolojiler bütünü” olduğunu olduğunu vurguluyor.
İnsanlar yapay zeka tabanlı chatbot kullandıklarını biliyorlar mı?
İlk 5 yıl içinde, birçok sektörde kullanıcıların yapay zeka temelli chatbot olgusunu benimsemesini zorlaştıran çok zayıf kullanıcı deneyimlerine tanık olduk. Bugüne kadar bu önemli bir faktör oldu ama aslında, içinde bulunduğumuz evre göz önüne alındığında, bu oldukça normal ve beklenen bir durum. Ayrıca, insanların yapay zeka teknolojileri kullandıklarını bilmeden onları kullandıklarını da dikkate almamız gerekir. Tüketicinin yapay zeka hakkındaki algıları üzerine yapılan son Gartner araştırmasına göre, katılımcıların %61’i yapay zeka tarafından sağlanan hizmetleri kullanıyor ancak yapay zekanın ne olduğunu ya da kullandığı hizmetin arkasında bir yapay zeka teknolojisi olduğunu bilmiyor. Bu hizmetlerin en yaygın örnekleri – bir chatbot, sanal bir asistan, bir sürüş rotası uygulaması kullanmak veya müzik veya alışveriş önerileri almak (“How Consumers Want Your AI to Interact With Them — Interfaces, Trust and Autonomy”).
İnsanlar neden bu hizmetleri kullanıyor?
Rapora göre, cevap basit, çünkü bu hizmetler kullanıcılara açık ve net bir değer sunuyor – onların hayatlarını kolaylaştırıyor. Dolayısıyla, kullanıcının bir yapay zeka temelli chatbot kullanımını benimsenmesinin anahtarı değer ve güven kavramlarında yatıyor. Bir hizmette kullanılan yapay zeka kullanıcıya açık ve net bir değer sunarsa, o da daha fazla otomasyon ve kişiselleştirme için izin vermeye daha yakın duruyor.
Gartner, ürün yöneticilerine, her bir görev / işin karmaşıklık seviyesinin ve sunduğu değeri inceledikten sonra, şirketleri için ortaya çıkan otomasyon fırsatlarını netleştirmelerini öneriyor. Bunun için rapor, otomasyonu ve yapay zeka temelli chatbot kullanımına ilişkin yaklaşımı şekillendiren iki boyutu tanımlıyor: (1) görevin / işin karmaşıklığı (2) görevin / işin sunduğu değer.
Kaynak: Gartner (Ağustos 2018)
Tabloda, görevler / işler, karmaşıklık seviyelerine ve sundukları değerlere göre 4 grupta sınıflandırılıyor. Yapay zeka temelli chatbot sorumlu ürün yöneticisi, yol haritasını belirlerken böyle bir tablodan faydalanabilir. Bu, her quadrantın farklı bir chatbot gerektirdiği anlamına gelmez, şirketler bir yapay zeka temelli chatbot yeteneklerini bir quadranttan diğerine gidecek şekilde geliştirebilir.
Dikkate alınması gereken önemli noktalar neler?
1- Görev / iş gruplarına odaklanarak yapay zeka temelli chatbot konusunda güveni ve otomasyon seviyesini arttırın
Makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerini kullanarak yapay zeka temelli chabot geliştirdiğini iddia eden birçok şirket var. Ancak, denediğimiz chatbotların çoğunun kural tabanlı veya menü tabanlı olduğunu görüyoruz. Bu işin ilk kuralı şeffaf olmak. Geliştirdiğiniz yapay zeka temelli chatbot herşeyden önce vaadettiğiniz şeyi sunabilmeli. Eğer chatbotun yapay zeka temelli olduğu açıklanmışsa, örneğin doğal insan cümlelerini anlayabilmeli. Kural tabanlı bir chatbot geliştirdiğinizi söylemek, onu yetersiz kılmaz, tam tersine şirketin yaklaşımı açısından dürüstlüğü ve şeffaflığı gösterir. Gartner, müşterilerin pazarlama söylemlerini gerçekten sevmediğini, kullandıkları ürün veya hizmetin gerçek sınırlarını dürüst bir şekilde duymayı tercih ettiklerini söylüyor. Bu durum, chatbotların hala gelişme evresinde olduğunu düşündüğümüzde daha anlamlı hale geliyor.
Gartner, bir chatbot deneyimi yaratmanın en kolay yolunun, “rutin” yani düşük karmaşıklık seviyesinde-düşük değerdeki görevlerle / işlerle başlamak olduğunu öne sürüyor. En önemli güven göstergelerinden biri, veri paylaşımı, ve günlük market alışverişi gibi rutin işler için veri paylaşımı ihtiyacı asgari seviyede. Gartner, gelişmekte olan pazarlardaki kullanıcıların, verilerini paylaşmaya gelişmiş pazarlardakilere göre daha istekli olduğunu söylüyor. Kullanıcı bu rutin işlerde daha iyi deneyimler yaşayabilirse, güven seviyesi artıyor. Ancak elbette, bununla birlikte, verilerin ihlal edilmesini önlemek için şirketlerin doğru veri politikalarını tanımlamaları ve uygulamaları gerekiyor.
2- Kişilerin otomasyona karşı duyarlılıkları kullanım alanına, kullanıcı tiplerine ve coğrafyaya göre farklaştığından, başlarken segment bazlı bir yaklaşım benimseyin
ABD ve İngiltere’de yapılan bir Gartner araştırması, otomasyon için yapay zeka konusundaki tercihlerin 3 farklı değişkene göre farklılaştığını ortaya koyuyor:
(1) Görev / iş (kullanım alanı / bağlam)
(2) Coğrafya (kültür)
(3) Kullanıcı tipi (tutum bazlı ve demografik unsurlar – “Survey Analysis: Five Digital Consumer Personas Critical to Understand Tech User Behavior” ”)
Bu nedenle, ürün yöneticileri, her müşteri segmentini otomasyona eğilimleri bakımından farklı şekilde ele almalı. Genelde, insanlar düşük karmaşıklık seviyesinde ancak yüksek değer sunan görev / işler için yapay zeka desteğini kabul ediyor. Kullanıcı tipleri açısından bakıldığında, ilk adapte olanların karmaşık işlemleri / işleri otomatize etmeye sonradan adapte olanlardan daha az yatkın oldukları görülüyor. (Survey Analysis: Five Digital Consumer Personas Critical to Understand Tech User Behavior) Kültür güveni belirleyen bir diğer parametre. Bu nedenle, ürün yöneticileri, hedefledikleri segmenti ve grup için sundukları değeri açıkça tanımlamalı.
3- Görev / iş bazında otomasyon benimsenme oranlarının farklılaştığını göz önünde bulundurun
Gartner, sohbet uygulamalarının yaygın kullanımı göz önüne alındığında, bir sonraki aşamada chatbotların da yaygın şekilde benimsenmesini beklememiz gerektiğini söylüyor. Bu nedenle, yukarıdaki tablodaki görev gruplarının otomasyona geçiş olasılığını bilmek önemli. Gartner, gelişmiş pazarlarda daha düşük değerli işler için daha yüksek bir otomasyon potansiyelinin ve daha yüksek değerli işler için daha az bir otomasyon potansiyelinin olduğunu belirtiyor. Bununla birlikte, Çin ve Hindistan’daki katılımcılar daha geniş bir görev yelpazesinde daha fazla otomasyona sıcak bakıyor.
4- Basit, iyi tasarlanmış bir deneyim deneyimi sunun
Ürün yöneticileri yapay zeka temelli chatbotun sınırlarını dürüst bir şekilde açıklamalı ve chatbotu şirketlerinin bir çalışanı olarak konumlandırmalı. Chatbot, o konuya ve sektöre özel bir eğitim veri seti ile doğru şekilde eğitilmeli ve zaman içinde kendini geliştirmeli. Görevler / işler daha karmaşık hale geldikçe, yazışma, konuşma, video veya fotoğraf içeren çok modlu bir arayüz tasarlanması deneyimi iyileştirir. Bu nedenle, kullanıcı deneyiminin, chatbotun amacı ile uyumlu, gerekli araç ve özelliklerle güçlendirilmiş olarak tasarlanması çok önemli.
Aşağıda açıklanan yönlerde gelişmiş olması yapay zeka temelli chatbot kavramının daha iyi bir deneyim sunmasına yardımcı olur:
1- Birden fazla uzman botun orkestrasyonu
2- Hız ve kullanıma hazır olmak açısından cihazlara gömülü olmak
3- Intent’lerin daha iyi adreslenmesi / tahminlenmesi için bağlamın farkında olmak
4- İnsanı daima döngüde tutmak
5- Olası intent çeşitliliğini kapsayabilmek için NLG (Doğal Dil Üretimi) teknolojisi kullanmak
6- Ses, yazı, jest ve görüntü içeren multimodal diyalog deneyimleri sağlamak
Sonuç
Aslında, chatbot kullanımı bize insanların yapay zeka kullanımına genel yaklaşımını gösteriyor. Gartner, karşı karşıya olduğumuz bu yeni arayüze kullanıcıların daha fazla güven duyması ve onu daha fazla benimsemesi için ürün yöneticilerinin göz önüne almaları gereken bazı önemli noktalara işaret ediyor. Raporda söz edilen görev / iş gruplarına odaklanmak, segment odaklı bir strateji benimsemek, otomasyona farklı yaklaşımlar olduğunu göz önünde bulundurmak ve iyi bir kullanıcı deneyiminin önemini akıldan çıkarmamak bu işin en önemli noktaları.