Сервисов, решающих задачу создания ИИ консультанта по базе знаний, становится все больше. Мы создаем сервис WikiBot — чат-бот с ИИ для поддержки клиентов. С учетом нашего опыта мы разберем самые интересные продукты и сервисы, представленные на рынке.
Вроде всё круто, но пока больше похоже на игрушку, нежели на инструмент для решения реальных задач бизнеса. Непонятно каким образом это можно встроить в существующий процесс поддержки с множеством каналов и сценариев. Очень сомневаюсь что собственный чат-виджет закроет все эти вопросы :)
Мы сразу решили, что делаем интеграции в существующие хелпдески и чаты. Конкуренция на этом рынке так велика, что выйти с новым чатом нереально. Или ты делаешь крутой сервис по ИИ чат-ботам для службы поддержки, или крутой чат. Сейчас уже есть топ 10 чатов, с которыми мы настраиваем интеграцию. В этом мы сильно отличаемся от automatic.chat.
Ещё вопрос, как ИИ справляется со своей основной задачей — ответы на вопросы реальных пользователей?
Из моего опыта взаимодействия с чатгпт, он прекрасен в идеальных сценариях с идеальным вопросом и хорошей «постановкой задачи», но далеко не всегда отвечает хорошо в обобщённых сценариях, иногда даже откровенно плохо. Цена ошибки в работе саппорта может быть высока, например уйдёт платящий клиент или пользователь отменит подписку или активирует лишнюю. Вы как-то решаете эту проблему? ну и хотелось бы услышать реальный фидбек использования гпт на конкретных задачах. Медовый месяц с ИИ заканчивается, начинается суровая реальность и хотелось бы понять границы применимости технологии
Качество ответов зависит от качества документации. Мы помогаем нашим клиентам улучшать свою документацию. Из нашей статистики видно на какие группы вопросов не отвечает ИИ. В первую очередь, документация улучшается там, где это действительно нужно.