Chatbot AI dan voicebot. Masa depan komunikasi bisnis | AI dalam bisnis #10

Bagaimana cara kerja chatbot dan voicebot?

Sebelum Anda mulai memikirkan mana yang harus dipilih untuk membantu bisnis Anda tumbuh, mari kita jawab pertanyaan: Bagaimana cara kerja chatbot? Chatbot berbasis kecerdasan buatan memungkinkan pengguna untuk mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami melalui teks dan mendapatkan jawaban yang terdengar alami dan bermakna. Ini karena mereka dilengkapi dengan teknologi Pemahaman Bahasa Alami (NLU) dan Generasi Bahasa Alami (NLG).

Voicebot, di sisi lain, memungkinkan penelepon untuk menavigasi sistem respons suara interaktif (IVR) dengan suara. Dengan mereka, penelepon tidak perlu mendengarkan menu telepon dan menekan angka yang sesuai pada keypad. Mereka berbicara dengan IVR secara langsung, sebuah simulasi sederhana dari panggilan operator.

Ini karena mereka menggunakan teknologi berikut:

• Pengenalan Suara – mengubah suara penelepon menjadi teks,
• Pemahaman Bahasa Alami (NLU) – menganalisis pemahaman unit makna, mengekstrak
• Generasi Bahasa (NLG) – menghasilkan respons yang sesuai berdasarkan pemahaman terhadap pertanyaan,
• Teknologi Sintesis Suara – mengubah respons menjadi suara dan menyampaikannya kepada penelepon.

Kedua bot dapat menggunakan model bahasa besar (LLM) sebagai dasar untuk menciptakan respons yang mirip manusia terhadap pertanyaan dalam bahasa alami. LLM adalah algoritma komputer yang memproses input bahasa alami dan memprediksi kata berikutnya berdasarkan pola yang mereka kenali. Mereka mengadopsi pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) untuk menganalisis dan menghasilkan teks atau suara.

LLM memberikan kemampuan untuk memberikan respons yang tulus, konsisten, dan kontekstual dengan melatih pada sejumlah besar data tekstual. Oleh karena itu, LLM meningkatkan kemampuan chatbot dan voicebot untuk memahami dan menghasilkan bahasa alami. Misalnya, LLM dapat membantu voicebot menangani pertanyaan kompleks atau dialog panjang.

Chatbot berbasis LLM memiliki banyak aplikasi dalam bisnis, seperti layanan pelanggan, penjualan, pemasaran, pendidikan, kesehatan, pariwisata, dan lainnya.

Jenis-jenis chatbot AI

Chatbot dapat dibagi menjadi jenis-jenis berdasarkan cara mereka berkomunikasi, yaitu teks dan suara, serta berdasarkan kompleksitas dan aplikasinya:

• Chatbot berbasis tugas – berbasis aturan dan berorientasi tugas, yang paling sederhana untuk dioperasikan dan diterapkan,
• Chatbot dan voicebot berbasis data prediktif – memerlukan integrasi dengan database atau aplikasi, yang operasinya paling mirip dengan percakapan manusia.

Menjelaskan bagaimana chatbot AI berbasis teks atau suara bekerja tergantung pada jenis yang kita bahas. Jadi mari kita lihat lebih dekat masing-masing.

Chatbot AI dan voicebot berbasis tugas

Chatbot berbasis tugas fokus pada pelaksanaan satu fungsi, seperti memberikan informasi atau menyelesaikan transaksi sederhana. Mereka mengikuti aturan, pemrosesan bahasa alami (NLP) dan sedikit ML untuk menghasilkan respons terhadap pertanyaan pengguna yang otomatis tetapi agak menyerupai percakapan alami.

Chatbot berbasis aturan sangat khusus dan respons mereka harus terstruktur, sehingga sering digunakan untuk mendukung layanan pelanggan dan departemen dukungan. Misalnya, chatbot berorientasi tugas dapat menjawab pertanyaan tentang jam buka, ruang lingkup bisnis atau memproses pesanan sederhana. Chatbot berorientasi tugas dapat menangani pertanyaan tipikal, tetapi tidak terlalu fleksibel dan tidak dapat beradaptasi dengan situasi baru.

Demikian pula, voicebot berbasis aturan mengikuti aturan dan skrip yang telah ditentukan untuk menangani tugas sederhana dan spesifik. Ini bisa berupa, misalnya, memesan penerbangan atau memeriksa cuaca melalui telepon. Mereka mudah dibangun tetapi memiliki kemampuan terbatas dan sedikit adaptabilitas.

Sebuah contoh perbedaan antara cara kerja chatbot berbasis tugas berbasis aturan dan chatbot yang menggunakan AI canggih diilustrasikan oleh kutipan berikut dari dialog:

	CHATBOT BERBASIS ATURAN	CHATBOT AI
Bot:	Bagaimana saya bisa membantu Anda? Ajukan pertanyaan dengan mengetik “Jam Buka,” “Kebijakan Privasi,” atau “Program Perlindungan Pembeli.”	Bagaimana saya bisa membantu Anda?
Klient:	Jam berapa Anda tutup?	Jam berapa Anda tutup?
Bot:	Sayangnya, saya tidak mengerti. Ajukan pertanyaan dengan mengetik “Jam Buka,” “Kebijakan Privasi,” atau “Program Perlindungan Pembeli.”	Hari ini, Senin, toko buka hingga pukul 5 sore. Silakan datang!
Klient:	Tapi saya hanya ingin tahu jam berapa Anda tutup!	Terima kasih 🙂

Dialog yang dikutip menunjukkan fleksibilitas chatbot AI – dari pertanyaan singkat “Jam berapa Anda tutup?” ia menebak dari konteks bahwa pertanyaan tersebut tentang jam operasional toko dan hari ini. Chatbot semacam itu juga dapat diajarkan untuk menjawab dengan gaya tertentu yang mempertahankan kesan percakapan dengan orang tertentu.

Chatbot dan voicebot AI prediktif

Chatbot dan voicebot berbasis data menggunakan data dari berbagai sumber, seperti:

• profil pengguna,
• preferensi dan pengaturan,
• catatan perilaku pengguna,
• umpan balik

Semua ini untuk memberikan jawaban yang dipersonalisasi dan relevan. Mereka juga dapat menggunakan data untuk belajar dan secara bertahap meningkatkan kinerja dan akurasi mereka.

Data terutama digunakan untuk memprediksi kebutuhan, niat, emosi pengguna dan memberikan respons proaktif-prediktif. Chatbot juga dapat menggunakannya untuk menghasilkan ide dan saran baru untuk pengguna.

Chatbot AI prediktif berbasis data adalah yang paling canggih. Mereka juga dapat dipersonalisasi dan digunakan sebagai asisten digital yang mempelajari preferensi pengguna dan dapat memulai percakapan sendiri. Kedua jenis ini sering digabungkan untuk menciptakan agen percakapan yang lebih menarik dan cerdas.

Mereka menggunakan kesadaran konteks, pemahaman bahasa alami (NLU), pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML) untuk belajar seiring waktu. Misalnya, chatbot berbasis data dan prediktif dapat membantu pengguna belajar bahasa melalui dialog interaktif dan latihan, atau menyarankan produk berdasarkan profil pengguna dan perilaku masa lalu.

Contoh chatbot AI dalam bisnis

Chatbot berorientasi tugas melakukan satu fungsi, seperti memberikan informasi atau menyelesaikan transaksi sederhana. Misalnya, chatbot berorientasi tugas dapat:

• memesan kamar hotel atau tiket pesawat,
• memesan makanan atau bahan makanan secara online,
• memeriksa cuaca atau kondisi jalan,
• merencanakan pertemuan,
• menjawab pertanyaan yang sering diajukan (FAQ),
• dukungan pelanggan.

Contoh populer dari chatbot berorientasi tugas yang diimplementasikan dengan baik:

• Chatbot Expedia – untuk mencari dan memesan hotel dan penerbangan melalui Facebook Messenger,
• Chatbot Domino Pizza – untuk memesan pizza dan melacak pengiriman melalui Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho – untuk melihat ramalan cuaca dan peringatan melalui Facebook Messenger dan Slack,
• Chatbot Kayak – untuk merencanakan perjalanan dan membandingkan harga melalui Facebook Messenger, Slack dan Alexa.

Chatbot berbasis teks yang lebih canggih, berbasis data dan prediktif muncul dalam:

• pembelajaran bahasa atau keterampilan – seperti chatbot Duolingo, yang membantu pengguna belajar bahasa asing melalui dialog interaktif dan latihan di aplikasi Duolingo,
• menyarankan produk atau layanan berdasarkan profil pengguna dan perilaku masa lalu,
• menghasilkan ide atau konten baru untuk proyek kreatif,
• membantu dalam tugas kerja repetitif, seperti mengelola keuangan, kalender, email, dll., seperti Bard Google, asisten digital berbasis teks yang dapat menghasilkan teks dan mengirimkannya melalui Google Workspace.

Beberapa contoh komersial populer dari chatbot AI prediktif serbaguna adalah:

• Siri Apple, asisten suara digital yang dapat melakukan berbagai tugas dan menjawab pertanyaan melalui perangkat iOS.
• Alexa Amazon, asisten suara digital yang dapat mengontrol perangkat rumah pintar, memutar musik, memesan produk dan banyak lagi melalui perangkat Echo.

Contoh voicebot dalam bisnis

Jika seorang pelanggan menelepon untuk memblokir kartu kredit, voicebot dapat membantu menemukan cara melalui semua langkah tanpa melibatkan agen manusia. Untuk memberikan layanan pelanggan yang mulus, voicebot juga dapat membantu meningkatkan produktivitas karyawan dengan mengotomatiskan tugas seperti menyetujui permintaan, memesan persediaan, mengisi formulir atau mengotomatiskan tugas kantor seperti menjadwalkan pertemuan.

Beberapa solusi pasar terbaik untuk voicebot adalah:

• Amazon Lex – Layanan yang memungkinkan pengembang untuk membuat antarmuka percakapan menggunakan suara dan teks. Menyediakan kemampuan pengenalan suara, pemahaman bahasa alami, generasi bahasa alami dan sintesis suara. Ini juga terintegrasi dengan Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, dll.
• Google Dialogflow – Platform untuk menciptakan pengalaman percakapan yang alami dan kaya menggunakan suara dan teks. Menyediakan kemampuan pengenalan suara, pemahaman bahasa alami, generasi bahasa alami dan sintesis suara. Ini juga terintegrasi dengan Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, dll.
• IBM Watson Assistant – Memungkinkan pengembang untuk merancang solusi percakapan melalui suara dan teks. Menyediakan kemampuan pengenalan suara, pemahaman bahasa alami, generasi bahasa alami dan sintesis suara. Ini juga terintegrasi dengan IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, dll.

Chatbot AI atau voicebot – Mana yang harus dipilih untuk bisnis Anda?

Chatbot dan voicebot adalah dua jenis kecerdasan buatan percakapan yang dapat membantu perusahaan mengotomatiskan interaksi pelanggan dan memberikan layanan yang lebih baik. Namun, mereka memiliki kekuatan dan keterbatasan yang berbeda tergantung pada konteks dan preferensi pengguna. Berikut adalah beberapa kriteria untuk memilih solusi:

• Antarmuka pengguna – Chatbot AI lebih cocok untuk pengguna yang memerlukan akses ke informasi visual, seperti gambar atau tautan. Voicebot, di sisi lain, lebih cocok untuk mereka yang perlu berkomunikasi dengan cepat atau, misalnya, mengemudikan mobil atau mengoperasikan mesin sambil berbicara.
• Pengalaman pengguna – keduanya bergantung pada pemahaman bahasa alami (NLU) untuk memproses permintaan dan niat pengguna. Voicebot lebih menarik, tetapi respons mereka perlu benar-benar menyerupai manusia untuk menjalankan fungsinya. Voicebot juga memerlukan pengenalan dan sintesis suara, yang dapat memperkenalkan lebih banyak kesalahan atau keterlambatan dalam percakapan. Di sisi lain, chatbot dapat memberikan lebih banyak umpan balik dan panduan kepada pengguna melalui tombol, menu atau emotikon. Selain itu, mereka lebih mudah dilatih dan ditingkatkan.
• Aplikasi – keduanya dapat digunakan dalam layanan pelanggan, penjualan, pemesanan atau pengambilan informasi. Namun, beberapa mungkin lebih fungsional untuk satu tugas tertentu, tergantung pada kompleksitas, urgensi atau sensitivitasnya. Misalnya, chatbot berbasis teks mungkin lebih baik untuk tugas yang memerlukan otentikasi, verifikasi atau konfirmasi, sementara voicebot mungkin lebih baik untuk tugas yang mengutamakan kecepatan, kenyamanan atau personalisasi.

Untuk memutuskan mana yang lebih cocok untuk bisnis Anda, jawab pertanyaan berikut:

1. Siapa pelanggan target Anda dan apa preferensi serta perilaku mereka?

Pertanyaan ini akan membantu Anda memahami kebutuhan dan harapan pelanggan Anda, serta metode komunikasi yang mereka sukai. Misalnya, jika pelanggan Anda adalah orang muda, melek teknologi dan berorientasi mobile, mereka mungkin lebih memilih chatbot daripada voicebot. Jika pelanggan Anda lebih tua, kurang nyaman mengetik atau memiliki masalah aksesibilitas, mereka mungkin lebih memilih voicebot.

2. Apa tujuan dan masalah yang dihadapi pelanggan Anda, dan bagaimana Anda dapat menyelesaikannya?

Pertanyaan ini akan membantu Anda mendefinisikan proposisi nilai dan kasus penggunaan solusi kecerdasan buatan percakapan Anda. Misalnya, jika pelanggan ingin memesan pizza atau memesan penerbangan dengan cepat, mereka mungkin lebih memilih voicebot daripada chatbot. Jika pelanggan ingin membandingkan produk, membaca ulasan atau mendapatkan informasi rinci, mereka mungkin lebih memilih chatbot.

3. Saluran dan platform apa yang digunakan pelanggan untuk berinteraksi dengan bisnis Anda?

Pertanyaan ini akan membantu Anda memilih metode pengiriman dan opsi integrasi terbaik untuk solusi kecerdasan buatan percakapan Anda. Misalnya, jika pelanggan Anda menggunakan media sosial, aplikasi pesan atau situs web untuk menghubungi Anda, mereka mungkin lebih memilih chatbot daripada voicebot. Jika pelanggan Anda menggunakan panggilan telepon, speaker pintar atau asisten suara untuk menghubungi Anda, mereka mungkin lebih memilih voicebot daripada chatbot.

4. Sumber daya teknis dan finansial apa yang Anda miliki untuk mengembangkan dan memelihara solusi kecerdasan buatan percakapan Anda?

Pertanyaan ini akan membantu Anda menilai kelayakan dan skalabilitas solusi kecerdasan buatan percakapan Anda. Misalnya, jika Anda memiliki sumber daya atau keahlian yang terbatas, Anda mungkin lebih memilih chatbot daripada voicebot. Chatbot umumnya lebih mudah dan lebih murah untuk dikembangkan dan dipelihara. Voicebot memerlukan teknologi dan keterampilan yang lebih canggih, seperti pengenalan dan sintesis suara, yang dapat meningkatkan biaya dan kompleksitas solusi.

Kecerdasan buatan percakapan. Masa depan komunikasi dalam bisnis

Seiring perusahaan berusaha membangun hubungan yang lebih dalam dan bermakna dengan pelanggan mereka, pilihan antara chatbot dan voicebot bukan hanya tentang teknologi, tetapi tentang memahami dan mengantisipasi kebutuhan manusia.

Memadukan kecerdasan buatan dengan kemampuan untuk melakukan percakapan yang menyerupai manusia, menjanjikan tidak hanya efisiensi tetapi juga transformasi cara perusahaan berinteraksi dengan pelanggan mereka. Karena mungkin di sinilah terletak masa depan komunikasi bisnis – lebih intuitif, dipersonalisasi, dan secara paradoks, lebih manusiawi.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.