超越人类?会话AI的未来在哪里?

无论是添加语言、移植到新渠道,还是将数字员工重新部署到其他部门工作,使用大部分原始构建不仅可以降低总体成本,还可以在更快的时间范围内完成项目。虽然一些会话式AI产品声称能够通过多种语言和渠道进行开发,但它们通常意味着每个新部署都需要全新的构建。随着企业扩大会话AI的使用范围以扩展当前项目,并提供新的实施。很明显,那些能够重用资源的企业具有明显的优势。

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 80%的人工智能项目仍将是炼金术

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  这在一定程度上是因为开发工具本身的设计方式,其操作更像是黑盒子,而不是一系列可以根据操作需求进行调整的模块。正如Gartner所说:"到2020年,80%的人工智能项目仍将是炼金术,由那些在企业中无法施展才能的奇才管理。"

  这一预测对于已经承诺使用严格的"机器框架"类型工具的企业来说是个坏消息,这些工具可能只适用于单点解决方案,但无法解决面临大量数字化转型项目的企业所面临的挑战。

  它显示了对已经供不应求的技能的依赖。它体现出了这样的问题:如果业务用户没有可见性,他们如何确保正在构建的内容符合目的。更不用说无法控制基础设施的CIO以及潜在的安全和隐私问题。但最重要的是,它强调了可扩展性的重要性。

 可扩展性问题

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  许多会话AI供应商会讨论可扩展性,但他们仅涉及现有的应用程序。很少有人能够将应用程序轻松移植到另一种语言通道。此外,更少启用协作工作,例如允许一个团队的开发人员重用由另一个团队构建的对话组件。

  但是,即使在应用程序中,可扩展性通常也是有限的,这让许多企业感到意外。经常出现的是企业已经构建了一个试点或概念验证,并准备进行全面部署,但却发现这是不可行的。因为当他们扩展到满足应用程序的完整规范时,目标的数量(也就是客户想要实现的目标)增加了,只有少数开发工具能够超过80-100个目标。

  虽然一些面向企业的工具确实提供了一定程度的可扩展性,但是仍然可能需要构建多个解决方案来满足全球企业的需求。而且,正如成功会话AI应用程序的五条黄金法则所解释的那样,这带来了必须克服的进一步的问题。

需要更高的透明度

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  企业应该更深刻地认识到,开发人员和业务用户之间在构建项目时需要更高的透明度,以及重用会话AI组件,以更轻松地满足可扩展性问题。

  如果企业想要通过会话AI来满足其提高客户参与度和生产力的关键指标,他们就不能再忽视更紧迫的问题,即如何快速、轻松地扩展应用程序以满足全球业务需求。

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