محبوبیت ChatGPT سرسام آور شد و تنها در پنج روز به 1 میلیون کاربر رسید.

محاوره ای

ChatGPT یک هوش مصنوعی محاوره ای است و اهمیت آن در زمانی است که بسیاری از کسب و کارها از چنین ابزارهای صرفه جویی در زمان در فرآیندهای بازاریابی خود استفاده می کنند.

این پست همه چیزهایی را که باید در مورد هوش مصنوعی مکالمه بدانید را پوشش می دهد، از جمله:

راهنمای رایگان: نحوه استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا [Download Now]

در هسته خود از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می کند. نمونه های رایج هوش مصنوعی مکالمه دستیاران مجازی و چت بات ها هستند.

هوش مصنوعی مکالمه در مقابل چت بات ها

هوش مصنوعی مکالمه و ربات‌های چت اغلب با هم مورد بحث قرار می‌گیرند، بنابراین مهم است که بدانیم چگونه ارتباط دارند.

چت ربات ها برنامه ای از هوش مصنوعی برای مکالمات هستند، اما همه ربات های چت از هوش مصنوعی برای مکالمات استفاده نمی کنند. بیشتر چت‌بات‌ها مبتنی بر قوانین هستند، جایی که با پاسخ‌ها و اسکریپت‌های خاص از قبل برنامه‌ریزی شده‌اند و نمی‌توانند مکالمات پیچیده‌تری را مدیریت کنند.

چت ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند چندین نوع مکالمه و موضوعات را مدیریت کنند و از داده‌ها برای ارائه دقیق‌ترین پاسخ استفاده کنند.

هوش مصنوعی محاوره ای چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی مکالمه ای از طریق یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تولید زبان طبیعی (NLG) وجود دارد.

هوش مصنوعی محاوره ای چگونه کار می کند؟

یادگیری ماشینی روشی است که یک ابزار هوش مصنوعی محاوره ای هوش خود را به دست می آورد. با ورودی انسان شروع می‌شود، زمانی که شخصی مجموعه داده‌های منحصربه‌فردی را برای یادگیری به ماشین می‌دهد. او داده ها را مطالعه می کند، ارتباطات را درک می کند و در نهایت آماده گفتگوی واقعی با افراد واقعی می شود.

پردازش زبان طبیعی توانایی یک ماشین برای تشخیص کلمات و عبارات از مکالمات انسانی به دلیل داده های اصلی است که از آن آموخته است. سپس این ابزار از NLG برای ایجاد بهترین پاسخ های ممکن برای پرسش های انسانی استفاده می کند.

هوش مصنوعی مکالمه با گذشت زمان بهتر و دقیق تر می شود زیرا به طور مداوم از هر مکالمه یاد می گیرد.

روند کلی به شرح زیر است:

  1. ورودی به صورت متن یا صدا (کلمات گفتاری یا صداهای کلی) دریافت می شود.
  2. ماشین ورودی را با پردازش زبان طبیعی تجزیه و تحلیل می کند تا نشان دهد ورودی چه معنایی دارد و چه پاسخی ممکن است شامل شود.
  3. هنگامی که ورودی درک شد، هوش مصنوعی مکالمه بهترین و دقیق ترین اطلاعات (NLG) را در اختیار کاربر قرار می دهد.

ماشین ها از داده های هر مکالمه برای ایجاد دانش و ایجاد پاسخ های دقیق تر استفاده می کنند.

نمونه هایی از هوش مصنوعی مکالمه ای

یک برنامه کاربردی بازاریابی هوش مصنوعی مکالمه رایج، ابزارهای تولید محتوا است که به صورت آنلاین درباره موضوعات تحقیق می‌کند و خروجی‌های محتوا مانند پست‌های وبلاگ، ایمیل‌ها و حتی کپی آگهی ایجاد می‌کند.

دستیار محتوای HubSpot یک نمونه عالی از ابزاری است که از هوش مصنوعی مولد برای کمک به بازاریابان برای ایجاد محتوای نوشتاری استفاده می کند.

شما به سادگی می توانید به HubSpot بگویید که می خواهید در مورد چه چیزی بنویسید، و Content Assistant می تواند کارهایی مانند:

  • فهرستی از موضوعات وبلاگ ایجاد کنید که مخاطبان شما را هیجان زده کند
  • یک طرح کلی برای شروع فرآیند نوشتن ایجاد کنید
  • متنی واضح و جذاب بنویسید که برای خوانندگان و موتورهای جستجوی شما بهینه شده است.

دستیار محتوای هوش مصنوعی به صورت بومی با ویژگی های HubSpot مورد علاقه شما ادغام می شود.

کاربرد دیگر ابزارهای تبدیل متن به گفتار است که متن را به گفتار با صدای طبیعی تبدیل می کند و دسترسی افراد را با استفاده از فناوری کمکی بهبود می بخشد. ابزارهای گوش دادن و نظارت اجتماعی همچنین از NLP برای درک لحن و هدف مکالمات آنلاین استفاده می کنند تا درک کنند که مردم در مورد برند شما چه احساسی دارند.

ابزارهای منابع انسانی و استخدام همچنین رزومه ها و نامه های پوششی را برای کلمات کلیدی و عبارات اسکن می کنند تا نامزدهای ایده آل برای آگهی های شغلی را شناسایی کنند.

سایر برنامه ها دستگاه های خانه هوشمند مانند Google Home و دستیارهای مجازی مانند سیری اپل هستند.

برای ماندن در صدر بازار رو به رشد، لیست پخش HubSpot، The Business of AI را بررسی کنید، که ویژگی های آن بحث درباره برنامه های تجاری آینده هوش مصنوعی را نشان می دهد.

مزایای هوش مصنوعی مکالمه ای

با در نظر گرفتن این مثال‌ها، هوش مصنوعی محاوره‌ای چه مزایایی می‌تواند برای کسب‌وکارها داشته باشد؟

1. هوش مصنوعی مکالمه می تواند در زمان صرفه جویی کند.

هوش مصنوعی محاوره‌ای می‌تواند مسئولیت مکالمات با کاربران را بر عهده بگیرد و نتایج مرتبط را به ارمغان بیاورد، و به تیم‌ها کمک می‌کند تا روی مسائل مبرم‌تری که نیاز به لمس انسانی دارند تمرکز کنند.

هوش مصنوعی محاوره‌ای همچنین می‌تواند مقادیر زیادی از نقاط داده را پردازش کند و به سرعت بینش و پاسخ‌هایی را برای تیم‌های تجاری ارائه کند و به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کمک کند و بار پردازش داده را کاهش دهد.

2. هوش مصنوعی محاوره ای بینش های مبتنی بر داده را ارائه می دهد

داده‌هایی که ابزارهای هوش مصنوعی محاوره‌ای جمع‌آوری می‌کنند می‌توانند منابع مفیدی برای کسب‌وکارها باشند تا درباره کاربران و آنچه می‌خواهند بیاموزند، چه سؤالات متداولی باشد که می‌توان از آنها برای به‌روزرسانی صفحه سؤالات متداول استفاده کرد یا درباره نحوه صحبت آنلاین مردم درباره شما.

3. هوش مصنوعی مکالمه ای می تواند باعث خرید شود.

ابزارهای هوش مصنوعی محاوره‌ای می‌توانند از NLP برای درک درخواست‌های مشتری، یادگیری نیازها و نکات دردناک، و تولید توصیه‌های محصول یا خدماتی که الهام‌بخش خرید هستند، استفاده کنند.

4. هوش مصنوعی مکالمه ای می تواند مناسب ترین مشتریان را پیدا کند.

هوش مصنوعی مکالمه ای می تواند بسیاری از نقاط داده را مرتب کند تا به شما در یافتن مشتریان ایده آل کمک کند.

5. هوش مصنوعی مکالمه ای می تواند نظارت بر برند را انجام دهد.

همانطور که در بالا ذکر شد، هوش مصنوعی مکالمه می‌تواند آنچه را که مردم در مورد رشد کسب و کار شما به صورت آنلاین می‌گویند تجزیه و تحلیل کند و عبارات و کلمات کلیدی رایج را برای درک احساسات برند جستجو کند. این باعث صرفه جویی در زمان قابل توجهی می شود زیرا بازاریابان می توانند زمان کمتری را برای مرتب سازی صدها مکالمه و تعامل صرف کنند.

اینجاست که هوش مصنوعی مکالمه ای کوتاه می آید، زیرا هیچ چیز نمی تواند اهمیت درک انسان را تقلید کند.

چالش های هوش مصنوعی محاوره ای

هوش مصنوعی محاوره‌ای یک جبهه هیجان‌انگیز برای بازاریابان است، اما همیشه مهم است که کل تصویر را درک کنید زیرا هر سکه دو روی دارد.

مهم‌ترین راهی که برندها در پذیرش هوش مصنوعی محاوره‌ای اشتباه می‌کنند، این است که عملکردهایی را به عهده بگیرد که همچنان بتواند از مشاهده و تعامل انسانی بهره ببرد.

به عنوان مثال، یک ابزار می تواند مکالمات آنلاین را کنترل کند، اما یک انسان می تواند ظرافت هایی را که یک ماشین نمی تواند تشخیص دهد. یک ابزار منابع انسانی می‌تواند درخواست‌های شغلی را برای کلمات کلیدی و عبارات خاص بررسی کند تا مرتبط‌ترین نامزدها را بیابد، اما یک بازبین می‌تواند بگوید چه زمانی یک نامزد تجربه مشابهی دارد که آن‌ها را مناسب می‌کند، حتی اگر رزومه آنها حاوی کلمات کلیدی هدفمند نباشد.

برخی از چالش های اضافی هوش مصنوعی مکالمه عبارتند از:

  • زبان ورودی: گویش‌ها، زبان‌های عامیانه و حتی نویز پس‌زمینه می‌توانند بر توانایی ماشین برای پردازش ورودی زبان تأثیر بگذارند.
  • حریم خصوصی: ابزارهای چت برای بهبود فرآیندهای خود داده‌ها را ذخیره و جمع‌آوری می‌کنند، اما در صورت افشای اطلاعات شخصی کاربران، نقض امنیت یا داده‌ها ممکن است باعث نگرانی‌های ایمنی شود.
  • توسعه انسانی و فرهنگی: یادگیری ماشینی باید دائماً پیشرفت کند تا در کنار توسعه فرهنگی انسانی، دانش عمومی فرهنگی باشد یا چیزی خاص تر مانند ساعات نمایش فیلم جدید.

آمار هوش مصنوعی محاوره ای

هوش مصنوعی یک حوزه همیشه در حال تکامل است. اگر در مورد اینکه آیا آن را انتخاب کنید یا فقط می خواهید در مورد این رشته بیشتر بدانید، در اینجا چند آمار مهم وجود دارد که باید بدانید.

  • پیش‌بینی اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی به 32 میلیارد دلار تا سال 2023 (تحقیقات بازار متفقین)
  • انتظار می رود تجارت الکترونیک صوتی دیجیتال تا سال 2023 سه برابر شود و به 80 میلیارد دلار برسد (Juniper Research)
  • تعداد دستیارهای صوتی دیجیتال تا سال 2023 به 8.4 میلیارد دستگاه خواهد رسید (Statista)
  • eMarketer پیش بینی می کند که 126 میلیون بزرگسال ایالات متحده حداقل یک بار در ماه از دستیار صوتی استفاده کنند. (eMarketer)
  • از هر 5 کاربر یک نفر روزانه از چت زنده یا چت درون برنامه ای استفاده می کند. (وناژ)
  • 62 درصد از بازاریابان گزارش می دهند که از هوش مصنوعی در استراتژی های بازاریابی خود استفاده می کنند. (Statista)
  • بازاریابانی که از اتوماسیون در نقش های خود استفاده می کنند، احتمال بیشتری دارد که یک استراتژی بازاریابی موثر را گزارش کنند تا کسانی که این کار را نمی کنند. (تحقیق وبلاگ HubSpot)
  • در سال 2021، پردازش زبان طبیعی محبوب ترین نوع پذیرش هوش مصنوعی برای مشاغل بود. (دانشگاه استنفورد AII)
  • موثرترین سیستم‌های هوش مصنوعی 9 از 10 بار حال و هوای مناسب را به دست می‌آورند. (دانشگاه استنفورد AII)
  • استنباط زبانی ابداکتیو استخراج معقول ترین نتایج با اطلاعات محدود است. خط پایه انسانی برای دقت 92.90٪ و سیستم های AI 91.87٪ است. (دانشگاه استنفورد AII)
  • اگرچه استفاده از هوش مصنوعی افزایش یافته است، اما از سال 2019 هیچ افزایش قابل توجهی در کاهش خطرات هوش مصنوعی وجود نداشته است (مک کینزی)
  • 15 درصد از آمریکایی ها بیشتر از اینکه نگران تأثیر هوش مصنوعی باشند هیجان زده هستند و 46 درصد به میزان مساوی نگرانی و هیجان را ابراز می کنند. (مرکز تحقیقات پیو)

فراخوانی جدید برای اقدام