Les limites et les erreurs à éviter vis à vis des chatbots

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Les limites et les erreurs à éviter vis à vis des chatbots

Les chatbots ne parviennent pas à livrer

Il est affirmé que les chatbots augmentent l’engagement des clients, améliorent l’expérience de la marque et fournissent des informations exploitables à l’entreprise. Alors pourquoi tant de chatbots ne parviennent-ils pas à réaliser leur potentiel et atteignent leurs limites ?

La réponse réside dans le caractère restrictif de la plupart des technologies de chatbot. Peu de chatbots offrent la conversation riche et humaine nécessaire pour engager les utilisateurs, et ils ne peuvent pas non plus guider les utilisateurs hors sujet vers le sujet en question. Ils ne peuvent pas poser de questions qualificatives si des clarifications sont nécessaires. Et, ils ne sont pas en mesure de livrer sur les différents canaux et langues par lesquels les clients veulent communiquer.

Ajoutez un manque d’interaction intelligente par le chatbot et une confusion sur la propriété des données et il n’est pas étonnant que Gartner s’attende à ce que 40% des applications de chatbot / assistant virtuel de première génération lancées en 2018 soient abandonnées d’ici 2020 .

Les principaux problèmes peuvent être classés en quatre domaines principaux:


Un manque de données de formation

C’est une idée fausse que les systèmes d’apprentissage automatique fonctionnent d’une manière ou d’une autre, sans aucune supervision humaine. Ce n’est pas vrai.

Tout comme un système conversationnel basé sur la langue exige des limites et que les humains élaborent péniblement chaque règle et réponse, un système d’apprentissage automatique oblige les humains à collecter, sélectionner et nettoyer chaque élément de données de formation, car l’utilisation de l’apprentissage automatique pour comprendre les humains prend une quantité stupéfiante d’informations . Ce qui nous vient naturellement en tant qu’êtres humains – les relations entre les mots, les phrases, les phrases, les synonymes, les entités lexicales, les concepts, etc. – doivent tous être «appris» par une machine.

Dans une enquête récente, 81% des personnes interrogées ont déclaré que le processus de formation à l’IA avec des données était plus difficile que prévu.

Pour les entreprises qui ne disposent pas d’une quantité importante de données pertinentes et catégorisées facilement disponibles, cela peut être une partie prohibitive et coûteuse en temps de construction d’applications de chatbot IA conversationnel.


Mauvaise compréhension conversationnelle

Un problème encore plus important est le risque que les systèmes d’apprentissage automatique ne comprennent pas les questions ou le comportement du client, ce sont des limites à envisager lorsque vous n’avez pas construit convenablement votre chatbot.

Dans un système conversationnel basé sur la langue, les humains peuvent s’assurer que les questions ayant la même signification reçoivent la même réponse. Un système d’apprentissage automatique pourrait bien ne pas reconnaître correctement des questions similaires formulées de différentes manières, même au sein d’une même conversation.

Il y a aussi le problème que les systèmes d’apprentissage automatique purs n’ont pas de personnalité cohérente, car les réponses au dialogue sont toutes des fragments de texte fusionnés provenant de différentes sources. D’un point de vue commercial, cela manque l’opportunité de positionner l’entreprise et ses valeurs à travers une personnalité de marque cohérente .


Facilité de créer un attrait mondial

Les organisations doivent prendre en charge leurs clients dans différentes langues – un problème qui ne fera qu’augmenter avec le temps. Par conséquent, les chatbots doivent parler couramment de nombreuses langues, avec la possibilité d’en apprendre davantage en cas de besoin. Mais ce n’est qu’une partie du problème, car ils ont souvent besoin de prendre en charge une variété de plates-formes, d’appareils ou de services.

La plupart des technologies de développement de chatbot nécessitent beaucoup d’efforts et souvent des reconstructions complètes pour chaque nouvelle langue et canal à prendre en charge, conduisant à de multiples solutions disparates, les limites : toutes coexistant maladroitement.

Ces solutions ne peuvent pas réutiliser les actifs de la version d’origine, ni faire apparaître la même solution via plusieurs appareils et services.


Règlements protégeant les données

Les données sont au cœur de l’IA conversationnelle et sont utilisées pour personnaliser la conversation, améliorer le système et fournir des informations exploitables à l’entreprise.Il est donc essentiel que les entreprises puissent en tirer parti tout en respectant la réglementation et la législation.

Bien que le RGPD soit un règlement de l’UE , les ramifications ont un impact sur les entreprises du monde entier. Il est probable que la réglementation augmentera dans de nombreux pays à l’avenir. Pour les organisations, le défi n’est pas seulement de stocker les données, mais aussi de récupérer les informations pour les exporter ou les supprimer de manière sécurisée et vérifiable.

De plus, de nombreuses technologies de chatbot limitent l’accès aux données conversationnelles générées, ce qui signifie que les entreprises perdent l’un des principaux avantages de la mise en œuvre d’un chatbot. Sans ces données, les entreprises sont effectivement aveugles à leurs clients.

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