في الوقت الحالي، لا يفضل الناس التواصل الفوري فحسب؛ بل يتوقعونه أيضًا. يقود الذكاء الاصطناعي الحواري عملية كسر الحواجز بين الشركات وجمهورها. تتيح هذه الفئة من الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي، ومنها روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون، تفاعلات سلسة وشبيهة بتفاعلات البشر وذات طابع شخصي.
وراء فقاعة الدردشة البسيطة للذكاء الاصطناعي الحواري، يكمن مزيج معقد من التقنيات، حيث تتصدر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المشهد. تقوم معالجة NLP بترجمة كلمات المستخدم إلى إجراءات آلية، مما يمكّن الآلات من فهم استفسارات العملاء والرد عليها بدقة. وهذا الأساس المتطور ينقل الذكاء الاصطناعي الحواري من مفهوم مستقبلي إلى حل عملي.
تعمل العديد من العمليات الفرعية للغة الطبيعية داخل معالجة NLP بشكل متكامل لإنشاء الذكاء الاصطناعي الحواري. فعلى سبيل المثال، يركز فهم اللغة الطبيعية (NLU) على استيعاب المعنى، مما يمكّن الأنظمة من فهم سياق الرسائل والمشاعر والنوايا وراء رسائل المستخدم. يمكن للمؤسسات استخدام فهم NLU لتقديم تجارب مخصصة لمستخدميها على نطاق واسع وتلبية احتياجات العملاء دون تدخل بشري.
يكمل توليد اللغة الطبيعية (NLG) هذه العملية من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من توليد ردود شبيهة بتفاعلات بالبشر. يسمح توليد NLG لروبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتقديم ردود ذات صلة وجذابة وطبيعية في التعبير. وقد أدى ظهور توليد NLG إلى تحسين كبير في جودة أدوات خدمة العملاء المؤتمتة، مما جعل التفاعلات أكثر راحة للمستخدمين، ويقلل الاعتماد على الوكلاء البشريين في الاستفسارات الروتينية.
يشكل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) الأساس لتطوير الذكاء الاصطناعي الحواري. حيث تمكّن خوارزميات ML من فهم اللغة في عمليات NLU الفرعية وتوليد لغة بشرية في عمليات NLG الفرعية. بالإضافة إلى ذلك، تعمل تقنيات ML على تشغيل مهام مثل التعرف على الكلام وتصنيف النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات، وهي أمور ضرورية لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي الحواري من فهم استفسارات المستخدم ونواياه، وتوليد ردود مناسبة.
يتميز DL، وهو جزء من ML، بقدرته على فهم السياق وتوليد ردود شبيهة بتفاعلات البشر. يمكن أن تتحسن نماذج DL بمرور الوقت من خلال مزيد من التدريب والتعرض لمزيد من البيانات. عندما يرسل المستخدم رسالة، يستخدم النظام معالجة NLP لتحليل وفهم المدخلات، غالبًا باستخدام نماذج DL لفهم الفروق الدقيقة والنوايا.
تتداخل التحليلات التنبؤية مع معالجة NLP والتعلم الآلي وDL لتعزيز قدرات اتخاذ القرار، واستخلاص الرؤى، واستخدام البيانات التاريخية لتوقع السلوك والتفضيلات والاتجاهات المستقبلية يشكل التعلم الآلي وDL جوهر التحليلات التنبؤية، مما يتيح للنماذج التعلم من البيانات، وتحديد الأنماط، وتتقديم توقعات حول الأحداث المستقبلية.
تمكن هذه التقنيات الأنظمة من التفاعل، والتعلم من التفاعلات، والتكيف، وزيادة الكفاءة. تستفيد المنظمات في مختلف الصناعات بشكل متزايد من الأتمتة المتطورة التي تتعامل بشكل أفضل مع الاستفسارات المعقدة وتتنبأ باحتياجات المستخدمين. في مجال الذكاء الاصطناعي الحواري،، يُترجم ذلك إلى قدرة المنظمات على اتخاذ قرارات قائمة على البيانات بما يتماشى مع توقعات العملاء وأوضاع السوق.
يمثل الذكاء الاصطناعي الحواري أكثر من مجرد تطوّر في المراسلة الآلية أو التطبيقات التي تعمل بالأوامر الصوتية، فهو يشير إلى تحول في التفاعل البشري الرقمي، ويقدم للمؤسسات طرقا مبتكرة للتفاعل مع جمهورها، وتحسين عملياتها، وتخصيص تجربة العملاء بشكل أكبر.
وفقًا لأبحاث Allied Market Research (الرابط موجود خارج موقع IBM.com)، من المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي الحواري إلى 32.6 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. يعكس هذا الاتجاه في النمو الحماس المتزايد حول تقنية الذكاء الاصطناعي الحواري، خاصة في بيئة الأعمال الحالية، حيث أصبحت خدمة العملاء أكثر أهمية من أي وقت مضى. ففي النهاية، يوفر الذكاء الاصطناعي الحواري بوابة دائمة للتفاعل عبر مختلف المجالات والقنوات في عالم الأعمال العالمي على مدار 24 ساعة.
في مجال الموارد البشرية (HR)، تعالج هذه التقنية الاستفسارات الروتينية بكفاءة وتشارك في المحادثات. وفي خدمة العملاء، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحواري تحديد المشكلات التي تتجاوز نطاقها وتوجيه العملاء إلى موظفي مراكز الاتصال المباشر في الوقت الحقيقي، مما يسمح للوكلاء البشريين بالتركيز فقط على التفاعلات الأكثر تعقيدا مع العملاء. وعند دمج تقنيات التعرف على الصوت، وتحليل المشاعر، وإدارة الحوار، يمكن أن تستجيب الذكاء الاصطناعي الحواري أن يستجيب بدقة أكبر لاحتياجات العملاء.
تمثل روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين نوعين متميزين من الذكاء الاصطناعي الحواري. يقتصر دور روبوتات المحادثة التقليدية، التي تعتمد في الغالب على القواعد وتعمل ضمن سيناريوهات محددة، على معالجة المهام التي تقع ضمن المعايير المحددة مسبقًا. كما أن اعتمادها على واجهة المحادثة وهيكلية قائمة على القوائم يمنعها من تقديم ردود مفيدة لاستفسارات والطلبات الفريدة للعملاء.
هناك نوعان رئيسيان من روبوتات المحادثة:
أما المساعد الافتراضي، فهو برنامج متطور يفهم الأوامر الصوتية بلغة طبيعية وينفذ المهام للمستخدم. ومن الأمثلة المعروفة على المساعدين الافتراضيين: Siri من Apple وAlexa من Amazon وGoogle Assistant، حيث تستخدم بشكل أساسي للمساعدة الشخصية وأتمتة المنازل وتقديم معلومات أو خدمات مخصصة للمستخدم. بينما يمكن للمؤسسات دمج الذكاء الاصطناعي الحواري في العديد من الأنظمة، مثل روبوتات دعم العملاء أو الوكلاء الافتراضيين للشركات، يتم استخدام المساعدين الافتراضيين عادة لتقديم مساعدة مخصصة ومعلومات للمستخدمين الفرديين.
يؤدي الجمع بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية إلى تحويل الذكاء الاصطناعي الحواري من مجرد آلة للإجابة على الأسئلة إلى برنامج قادر على التفاعل بعمق مع البشر وحل المشكلات. تعمل خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة على دعم الذكاء الكامن وراء الذكاء الاصطناعي الحواري، مما يمكّنه من التعلم وتحسين قدراته بمرور الوقت. تحلل هذه الخوارزميات الأنماط في البيانات، وتتكيف مع المدخلات الجديدة، وتحسن استجاباتها تدريجيًا، مما يجعل التفاعلات مع المستخدمين أكثر سلاسة وطبيعية.
تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق (DL) مكونات أساسية في منصات الذكاء الاصطناعي الحواري، حيث يلعب كل منهما دورًا فريدًا في معالجة وفهم اللغة البشرية. تركز معالجة NLP على تفسير تعقيدات اللغة، مثل بناء الجملة والدلالات، وتحديد الفروق الدقيقة في الحوار البشري، مما يمنح الذكاء الاصطناعي الحواري القدرة على فهم نية المستخدم واكتشاف الفروق في النبرة، مما يمكنه من تقديم ردود ملائمة وذات صياغة مناسبة للسياق.
يعزز DL هذه العملية من خلال تمكين النماذج من التعلم من كميات هائلة من البيانات، مما يحاكي طريقة فهم البشر للغة وتوليدهم لها. يسمح هذا التكامل بين معالجة NLP وDL للذكاء الاصطناعي الحواري بتوليد محادثات تشبه المحادثات البشرية بدقة عبر تقليد تعقيدات اللغة البشرية وتنوعها.
يمتد تكامل هذه التقنيات إلى ما هو أبعد من التواصل التفاعلي، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي الحواري الرؤى المستخلصة من التفاعلات السابقة للتنبؤ باحتياجات المستخدم وتفضيلاته. تمكن هذه القدرة التنبؤية النظام من الرد مباشرة على الاستفسارات وبدء المحادثات بشكل استباقي، وتقديم المعلومات ذات الصلة أو تقديم المشورة قبل أن يطلبها المستخدم صراحةً. على سبيل المثال، قد تظهر فقاعة محادثة تسال المستخدم إذا كان يحتاج إلى مساعدة أثناء تصفح قسم الأسئلة الشائعة (FAQs) على موقع إحدى العلامات التجارية. تمثل هذه التفاعلات الاستباقية تحولًا من الأنظمة التفاعلية التقليدية إلى مساعدين أذكياء يتوقعون احتياجات المستخدم ويستجيبون لها.
هناك وفرة من الأمثلة على الذكاء الاصطناعي الحواري، وانتشاره الواسع دليل على فعاليته. لقد غيرت مرونته في التطبيق بشكل دائم كيفية عمل المجالات التالية يوميا:
يعزز الذكاء الاصطناعي الحواري روبوتات المحادثة التي تتصدر تفاعلات العملاء، محققًا وفورات كبيرة في التكاليف وزيادة تفاعل العملاء. تقوم الشركات بدمج حلول الذكاء الاصطناعي الحواري في مراكز الاتصالات وبوابات دعم العملاء.
يعمل الذكاء الاصطناعي الحواري على تحسين خيارات الخدمة الذاتية للعملاء مباشرة، مما يؤدي إلى تجربة دعم أكثر تخصيصا وكفاءة. كما يقلل بشكل كبير من أوقات الانتظار المعتادة في مراكز الاتصال التقليدية من خلال توفير ردود فورية. قدرة هذه التقنية على التكيف والتعلم من التفاعلات تعمل على تحسين مؤشرات دعم العملاء باستمرار، بما في ذلك وقت الاستجابة، ودقة المعلومات المقدمة، ورضا العملاء، وكفاءة حل المشكلات. تتمكّن هذه الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من إدارة رحلة العميل، بدءًا من الاستفسارات الروتينية إلى التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا وحساسية للبيانات.
من خلال التحليل السريع لاستفسارات العملاء، يستطيع الذكاء الاصطناعي الإجابة على الأسئلة وتقديم ردود دقيقة ومناسبة، مما يضمن حصول العملاء على المعلومات المطلوبة وعدم اضطرار الوكلاء البشريين إلى قضاء الوقت في المهام الروتينية. وإذا تجاوز الاستفسار قدرات الروبوت، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تحويل المشكلة إلى وكلاء مباشرين مؤهلين بشكل أفضل للتعامل مع تفاعلات العملاء المعقدة والدقيقة.
يتيح دمج أدوات الذكاء الاصطناعي الحواري في أنظمة إدارة علاقات العملاء للذكاء الاصطناعي الوصول إلى سجل العملاء لتقديم مشورة وحلول مخصصة وفريدة لكل عميل. تقدم روبوتات الذكاء الاصطناعي خدمة على مدار الساعة، مما يضمن الرد على استفسارات العملاء في أي وقت، بغض النظر عن ارتفاع حجم الطلبات أو أوقات ذروة المكالمات؛ دون أن تتأثر جودة خدمة العملاء.
أصبح الذكاء الاصطناعي الحواري أداة لا تقدر بثمن لجمع البيانات، حيث يساعد العملاء ويجمع بيانات العملاء المهمة أثناء التفاعلات لتحويل العملاء المحتملين إلى عملاء فعليين. يمكن استخدام هذه البيانات لفهم تفضيلات العملاء بشكل أفضل وتخصيص استراتيجيات التسويق وفقا لذلك. كما يساعد الشركات في جمع البيانات وتحليلها لاتخاذ قرارات استراتيجية مدروسة. يساعد أيضًا في تقييم مشاعر العملاء، وتحديد طلبات المستخدمين الشائعة، وتجميع تعليقات العملاء لتوفير رؤى قيّمة تدعم اتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحواري على تبسيط عمليات الموارد البشرية من خلال الإجابة السريعة على الأسئلة الشائعة، وتيسير عملية دمج الموظفين الجدد بشكل سلس وشخصي، وتعزيز برامج التدريب للموظفين. كما يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحواري إدارة وتنسيق تذاكر الدعم وترتيبها حسب الأولوية بناءً على مدى إلحاحها وملاءمتها.
يتيح الذكاء الاصطناعي الحواري للعملاء إدارة تجربة التسوق كاملة عبر الإنترنت - بدءًا من تقديم الطلبات إلى إدارة الشحن، والتعديلات، والإلغاء، والإرجاع، وحتى الوصول إلى دعم العملاء - دون الحاجة إلى تدخل بشري. وفي الجانب الخلفي، تعمل هذه المنصات على تحسين إدارة المخزون وتتبع المنتجات لمساعدة تجار التجزئة في الحفاظ على توازن مثالي للمخزون.
تتيح تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحواري أيضًا جمع بيانات من التفاعلات مع العملاء، مما يوفر رؤى قيّمة حول سلوك العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العملاء في العثور على المنتجات وشرائها بسرعة، مع اقتراحات مخصصة تستند إلى تفضيلاتهم وسلوكهم السابق. هذا يحسن تجربة التسوق ويعزز تفاعل العملاء والاحتفاظ بهم ومعدلات التحويل. في التجارة الإلكترونية، يمكن لهذه القدرة أن تقلل بشكل كبير من التخلي عن سلة التسوق عبر مساعدة العملاء في اتخاذ قرارات سريعة ومدروسة.
توفر الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي وصولًا أسهل وأكثر أمانًا للخدمات المصرفية، بدءًا من مساعدة العملاء في المعاملات الروتينية وصولًا إلى تقديم المشورة المالية والكشف الفوري عن الغش.
يمكن للذكاء الاصطناعي الحواري التواصل مع المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الحقيقي عبر مساعدي الذكاء الاصطناعي، والرد على التعليقات، أو التفاعل في الرسائل المباشرة. يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات المستخدمين وتفاعلاتهم لتقديم توصيات مخصصة للمنتجات أو المحتوى أو الردود التي تتماشى مع تفضيلاتهم وسلوكهم السابق. تجمع أدوات الذكاء الاصطناعي البيانات من حملات وسائل التواصل الاجتماعي، وتحلل أداءها، وتستخلص رؤى تساعد العلامات التجارية على فهم فعالية حملاتها ومستويات تفاعل الجمهور، وكيفية تحسين استراتيجياتها المستقبلية.
تُبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل ChatGPT وGemini (المعروف سابقًا باسم Bard) مرونة الذكاء الاصطناعي الحواري وتعدد استخداماته. في هذه الأنظمة، يُدرّب الذكاء الاصطناعي الحواري على مجموعات ضخمة من البيانات تُعرف بالنماذج اللغوية الكبيرة، مما يمكّنه من إنشاء محتوى، واسترجاع معلومات محددة، وترجمة اللغات، وتقديم رؤى لحل المشكلات المعقدة.
كما يحقق الذكاء الاصطناعي الحواري خطوات متقدمة في قطاعات أخرى مثل التعليم، التأمين، والسفر، حيث يعزز تفاعل المستخدمين، ويسهل تقديم الخدمات، ويحسن كفاءة العمليات. كما يوفر دمج الذكاء الاصطناعي الحواري مع إنترنت الأشياء (IoT) إمكانيات هائلة، مما يتيح بيئات أكثر ذكاءً وتفاعلية من خلال التواصل السلس بين الأجهزة المتصلة.
يعدّ دمج الذكاء الاصطناعي الحواري في عملك وسيلة فعّالة لتعزيز تفاعلات العملاء وتبسيط العمليات. يكمن مفتاح النجاح في التنفيذ الاستراتيجي والمدروس لهذه العملية.
بناءً على الاتجاهات الحالية والتطورات التقنية، يمكننا توقع العديد من التطورات في السنوات الخمس المقبلة:
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي الحواري، تظهر العديد من الاتجاهات الرئيسية التي تعد بتحسين كبير في كيفية تفاعل هذه التقنيات مع المستخدمين وتكاملها في حياتنا اليومية.
يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي الحواري بسرعة، مدفوعًا بعوامل رئيسية تؤثر في تطويره واعتماده في المستقبل:
ومع ذلك، هناك أيضًا تحديات وقيود محتملة يجب أخذها في الاعتبار:
أثناء تعامل المنظمات مع تعقيدات وفرص الذكاء الاصطناعي الحواري، لا يمكن التغاضي عن أهمية اختيار منصة قوية وذكية. تحتاج الشركات إلى حل متطور وقابل للتوسع لتعزيز تفاعل العملاء وتبسيط العمليات. اكتشف كيف يمكن لمساعد IBM watsonx™ Assistant من IBM تعزيز استراتيجيتك للذكاء الاصطناعي الحواري واتخاذ الخطوة الأولى نحو إحداث ثورة في تجربة خدمة العملاء لديك.