Duyguları anlayan bir robot tasarlamak mümkün mü?

Bir sohbet botu tasarlarken doğal dil işleme (Natural Language Processing/NLP) teknolojisini sürece dahil etmek, insanları daha iyi anlayan ve duygusal olarak ilgili yanıtları formüle edebilen robotlar tasarlamayı mümkün kılıyor.

İşletmeler, müşteri sorgularından otomatik etkileşim sağlamaya kadar birçok alanda tüketicilerle iletişim kurmak için sohbet robotlarını kullanıyor. Sohbet botları, bir web sitesinde gezinmek veya çağrı merkezlerinde sırada beklemek yerine, insanların makinelerle doğal dillerinde etkileşim kurmasını sağlayarak zaman içinde çok daha önemli bir hale geldi.

Tüketiciler sohbet botu etkileşimlerinden sürekli daha fazlasını talep ediyor. Sohbet botlarının daha karmaşık soruları yanıtlamasını, komut dosyaları oluşturarak işlemleri kolaylaştırmasını veya planlaması kolay olmayan daha karmaşık etkileşimleri gerçekleştirmelerini bekliyor. Bu gelişmiş yetenekler ise ancak doğal dil işleme (NLP) teknolojisiyle mümkün oluyor.

NLP’nin gelişime ihtiyacı var

NLP, doğal dil algılama yöntemini (NLU), doğal dil biçiminde anlamlı söz öbeklerini ve cümleleri üretme sürecini (NLG) ve makinelerin insan etkileşimlerine aynı şekilde yanıt verme yeteneğini kapsar. NLG ve NLU, makinelere doğal dil verilerini yorumlama ve doğal dilde yanıt verme yeteneği sağlar. Ancak NLP’nin yeteneklerinin geliştirilmeye ihtiyacı var.

Bilgisayarlar hala duygu, akıl yürütme ve mantık, bölgesel konuşma kalıpları, argo, konuşma dili, sektöre özgü terminoloji, sağduyu veya örtük bilgi gerektiren ifadeler ve konuşma kalıplarını anlamakta zorlanıyor. Sohbet botlarının bunları anlayabilecek seviyelere gelmeleri için yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarındaki Ar-Ge çalışmalarından yararlanan daha gelişmiş NLP uygulamalarına ihtiyaçları var.

Sohbet botları işletmeler için neden önemli?

İnternet teknolojileri, tüketiciler ve işletmeler arasındaki etkileşimi giderek daha etkili kılarken, aynı zamanda mesai saatleri gibi geleneksel iş kavramlarına da meydan okuyor.

Sohbet botları çağında müşteriler nerede olurlarsa olsunlar, günün herhangi bir saatinde sohbet botları aracılığıyla işletmelerle bağlantı kurabiliyorlar. Sohbet botları kullanıcılarla sohbet edebiliyor, iletişimde daima pozitif bir tonda kalarak çok çeşitli kullanıcı ihtiyaçlarını etkili bir şekilde karşılayabiliyor.

Sohbet botları maliyet açısından da işletmeler için avantajlar sunuyor. 7/24 yorulmadan çalışan botlar, gelecekte işletmelerin müşteri hizmetleri ekiplerini büyütmeden de daha fazla müşteriye hizmet vermelerini mümkün kılacağa benziyor.

Nielsen tarafından Facebook için gerçekleştirilen bir araştırmaya göre, katılımcıların %56'sı müşteri hizmetlerini aramak yerine bir işletmeye mesaj göndermeyi tercih ediyor. Sohbet botları bu noktada şirketlere daha fazla anlık etkileşim kurma fırsatı yaratarak müşterilere tercih ettikleri etkileşim kanalını sunuyor. Bu da daha az müşteri sürtünmesi ve daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına geliyor.

Müşteriler işletmelere tanıdık kanallar üzerinden ulaşmak istiyor

İşletmeler son dönemlerde sohbet robotlarını Facebook ve Slack gibi popüler mesajlaşma platformlarıyla da entegre ediyor. Bu konudaki temel iç görü, müşterilerin şirketlerle olan iletişimde de günlük hayatlarında kullandıkları araçları kullanma istekleri. Şirketler artık müşterilerine tanıdık kanallar aracılığıyla onlarla iletişim kurma fırsatları sağlamak durumunda.

İşletmeler ayrıca sohbet botlarını müşterilerden gelen talepleri yönetmeye ve takip etmeye yardımcı olmak için dahili olarak da kullanabiliyor. Bu yöntem, çalışanların birden fazla sisteme girmesine gerek kalmadan işleri verimli bir şekilde kayıt altına almaya yarıyor. Entegre sohbet robotları, özellikle mevcut uzaktan ve evden çalışma ortamında ekipler arasında daha kolay iş birliğine olanak sağlıyor.

Özetle sohbet botları, işletmelerin müşterileriyle iletişim kurma şekillerinde devrimsel bir değişimi temsil ediyor ve müşteri hizmetlerine muazzam değer katıyor.

NLP'yi geliştirmek: Duygusal zeka, makine mantığı ve sağduyu

Sohbet robotlarının hayal edilen seviyeye ulaşarak yapay zekanın gerçek potansiyelini müşterilere yansıtmaları için önce insan duygularını anlamaları gerekiyor. Bu büyük bir zorluk ancak günümüzde benimsenen bazı yaklaşımlar bunun etrafından dolaşabiliyor. Örneğin işletmeler, belirli anahtar kelimeleri kullanarak sohbet robotlarını belirli kurgular dahilinde programlayıp eğitebiliyor ancak bu yöntem yalnızca sohbet botlarının duyguları anlıyormuş gibi yapmasını mümkün kılıyor.

Örneğin ses tabanlı bir sistem, bir insanın ağladığını algılayabilir ancak kullanıcının üzgün mü yoksa mutlu olduğu için mi ağladığını anlaması henüz mümkün değil. Sohbet botlarının kullanışlılığını artırmak ve insanı daha iyi anlamalarını sağlamak için sistemlerin duyguları anlaması ve duygusal olarak ilgili yanıtları formüle etmeyi başarması gerek. Bu, çözülmesi son derece zor bir engeldir ancak sohbet robotlarını daha akıllı hale getirmede devrimsel bir dönüş noktasını temsil eder.

Benzer şekilde mevcut NLP sistemleri de bağlamı anlamakta güçlük çekiyor. İnsan doğasına ait sağduyudan henüz yoksunlar. Örneğin bir kişi doğal bir felaketin bölgedeki işletmeleri kapanmaya zorlayacağını doğal olarak algılayabilir. Bir makinenin böyle bu durumda şirketlerin kapalı olduğunu bilmesi için açıkça programlanması gerekir. Semantik yaklaşımlar kullanarak ortaya çıkarılan makine öğrenimi yeteneklerine sahip robotlar, bu tür olağandışı durumlarda, konuşma senaryolarını güncellemeye gerek kalmadan yanıt verebilirler.

Makine öğrenimi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir yapay zeka dalıdır. Bu teknoloji, bir sohbet robotunun bağlamı daha iyi anlamasını sağlayabilir.

Benzer şekilde, model ve anomali tespiti, tahmine dayalı analitik ve hiper kişiselleştirme için yapay zeka kullanan sistemler, sohbet sistemlerini daha akıllı hale getirebilir. Bu sistemler, izole bir konuşma etkileşimine güvenmek yerine, genel sohbet için daha fazla bağlam elde etmek için mevcut müşteri geçmişinden veya etkileşimlerinden veri çekebilir. Bu da her konuşmayı sıfırdan başlatmak zorunda olmadıklarını bilen, kullanıcı deneyimi yüksek memnun tüketiciler yaratabilmek anlamına gelir.