Älykkyyden takana: Ultehin seuraavan sukupolven chatbotin luominen

Kaikki alkoi ongelmasta, jonka lähes jokainen yritys kohtaa: kuinka voit tarjota poikkeuksellista asiakaspalvelua suuressa mittakaavassa tinkimättä inhimillisestä kosketuksesta? Alkuvuodesta 2022 Ultehin perustajatiimi kokoontui pieneen kokoushuoneeseen tämän haasteen kanssa kirjoitettuna taululle. Perinteiset ratkaisut – puhelinkeskusten laajentaminen, UKK-bottien käyttöönotto tai tuen ulkoistaminen – sisälsivät kaikki merkittäviä haittoja. Ne olivat joko kohtuuttoman kalliita, turhauttavan rajoitettuja tai vaarassa vahingoittaa asiakassuhteita.
"Palaamme jatkuvasti tähän perustavanlaatuiseen jännitteeseen skaalautuvuuden ja personoinnin välillä", muistelee Sarah Chen, Ultehin innovaatiojohtaja. "Nykyiset työkalut pakottivat yritykset valitsemaan jommankumman. Uskoimme, että oli oltava parempi tapa."
Tiimi visioi jotain vallankumouksellista: tekoälyllä toimivaa keskustelujärjestelmää, joka on riittävän kehittynyt ymmärtämään vivahteikkaat asiakkaiden tarpeet, oppimaan jokaisesta vuorovaikutuksesta ja antamaan vastauksia, jotka tuntuivat aidosti hyödyllisiltä robottien käsikirjoituksen sijaan. Sen on oltava käytettävissä useista kanavista, integroitava saumattomasti olemassa oleviin liiketoimintajärjestelmiin ja mukauduttava kunkin yrityksen ainutlaatuiseen ääneen ja vaatimuksiin.
Tämä visio ei koskenut vain paremman teknologian rakentamista – se oli yritysten ja asiakkaiden välisen suhteen perustavanlaatuinen muuttaminen. Sen sijaan, että tuki olisi pitänyt minimoida kustannuspaikkana, Ulteh näki sen mahdollisuutena syventää asiakasyhteyksiä ja edistää liiketoiminnan kasvua. Tämä näkökulma muokkasi kaikkia näkökohtia siitä, mistä tulisi yksi markkinoiden edistyneimmistä keskustelupohjaisista tekoälyjärjestelmistä.

Ennen yhden koodirivin kirjoittamista Ultehin tiimi tutki lähes kuusi kuukautta, kuinka tehokas ihmisten välinen asiakaspalvelu todella toimii. He analysoivat tuhansia tukikopioita, haastattelivat asiakaspalvelun ammattilaisia eri toimialoilla ja tekivät syvällistä tutkimusta viestintäpsykologiasta.
"Se, mitä löysimme, oli kiehtovaa", selittää tohtori Miguel Rodriguez, Ultehin kielitieteen johtaja. "Erinomainen asiakaspalvelu ei ole vain ongelmien ratkaisemista – se on matkaa siihen ratkaisuun. Kun asiakkaat tuntevat tulleensa kuulluksi, ymmärretyksi ja arvostetuiksi prosessin aikana, heidän tyytyväisyytensä kasvaa dramaattisesti, vaikka hän käsittelee täsmälleen samaa asiaa."
Tutkimus tunnisti useita onnistuneen asiakasvuorovaikutuksen kriittisiä osia:

Aktiiviset kuuntelusignaalit - Pienet sanalliset vihjeet, jotka osoittavat huomiota ja ymmärrystä
Kontekstuaalinen muisti - Kyky muistaa ja viitata keskustelun aikaisempiin osiin
Tunneäly - Asiakkaan tunnetilan tunnistaminen ja siihen vastaaminen
Keskustelun joustavuus - Sopeutuminen erilaisiin viestintätyyleihin ja mieltymyksiin
Resoluution omistajuus - Vastuun ottaminen ratkaisun löytämisestä, ei vain ongelmien välittäminen

Nämä oivallukset muodostivat Ultehin lähestymistavan perustan. Sen sijaan, että suunnittelisivat toisen käsikirjoitetun chatbotin, joka noudattaisi jäykkiä päätöspuita, he rakentaisivat keskustelun tekoälyn, joka jäljitteli näitä ihmisten viestintämalleja.
Tiimi teki myös laajan käyttäjätutkimuksen ymmärtääkseen kipukohtia olemassa olevilla chatbot-ratkaisuilla. Tämä paljasti laajalle levinneen turhautumisen boteihin, jotka eivät ymmärtäneet peruskysymyksiä, unohtivat kontekstin keskustelun puolivälissä tai juuttivat käyttäjät loputtomiin silmukoihin ilman, että he olisivat saaneet apua tarvittaessa.
"Teimme "älä koskaan tee tätä" -luettelon käyttäjien palautteen perusteella", Rodriguez sanoo. "Siitä tuli meidän anti-suunnitelmamme - kaikki, mitä järjestelmämme erityisesti välttäisi tekemästä."

Ultehin insinööritiimi kohtasi suurimman haasteensa tutkimusosaamisen avulla: luoda tekoälyarkkitehtuuri, joka on riittävän hienostunut toteuttamaan kunnianhimoisen visionsa. CTO Raj Patelin johdolla he suunnittelivat monikerroksisen järjestelmän, joka yhdistää useita huippuluokan tekoälytekniikoita.
"Emme halunneet vain toistaa olemassa olevia chatbot-kehyksiä", Patel selittää. "Niitä rajoitti pohjimmiltaan niiden suunnittelu. Meidän piti rakentaa jotain uutta alusta alkaen."
Tuloksena oli hybridiarkkitehtuuri, jota Ulteh kutsuu "kognitiiviseksi viitekehyksekseen". Sen perustana on kehittynyt luonnollisen kielen ymmärtämisen (NLU) moottori, joka on rakennettu muuntajapohjaisiin hermoverkkoihin. Tämä moottori ylittää yksinkertaisen tarkoituksentunnistuksen ja analysoi useita kielen ulottuvuuksia samanaikaisesti:

Semanttinen ymmärrys - Ymmärtää, mitä sanat tarkoittavat kontekstissa
Pragmaattinen analyysi – tunnistaa, mitä käyttäjä yrittää saavuttaa
Sentimenttitunnistus – Viestin tunnesävyn tunnistaminen
Entiteetin tunnistus – Tiettyjen tietopalojen (nimien, päivämäärien, tuotteiden jne.) poimiminen

Tämä NLU-kerros syöttää dynaamiseen keskustelunhallintajärjestelmään, joka ylläpitää kontekstia koko vuorovaikutuksen ajan. Toisin kuin perinteiset chatbotit, jotka käsittelevät jokaista viestiä yksittäisenä tapahtumana, Ultehin järjestelmä rakentaa ja päivittää kattavan keskustelumallin reaaliajassa.
"Kontekstuaalinen muistikomponentti oli erityisen haastava", Patel huomauttaa. "Tarvitsimme järjestelmän muistamaan olennaiset yksityiskohdat keskustelun aikaisemmasta jaksosta juuttumatta epäolennaiseen tietoon. Se vaati uusien algoritmien kehittämistä keskustelun merkityksen painottamiseen."
Toinen läpimurto tapahtui vastausten generointijärjestelmässä. Valmiiksi kirjoitetuista malleista valinnan sijaan Ultehin tekoäly rakentaa vastaukset dynaamisesti yhdistäen olennaiset tiedot asianmukaisiin keskustelumalleihin. Tämä mahdollistaa paljon luonnollisemman vuoropuhelun säilyttäen silti tarkkuuden.
Koko järjestelmää tukee jatkuva oppimissilmukka, joka analysoi onnistuneita ja epäonnistuneita vuorovaikutuksia ja tarkentaa ymmärrystä ja vastauksia ajan myötä. Tämä ei ole vain tietojen keräämistä – se on jäsenneltyä oppimista, joka parantaa järjestelmän ominaisuuksia ilman manuaalista uudelleenohjelmointia.
"Arkkitehtuuristamme erikoista ei tee mikään yksittäinen komponentti", Patel korostaa. "Näin nämä elementit toimivat yhdessä luodakseen yhtenäisen, älykkään keskustelujärjestelmän, joka todella paranee mitä enemmän sitä käytetään."

Kaikkien kehittyneiden tekoälyjärjestelmien ytimessä on data – raaka-aine, josta kone oppii. Ultehille todella poikkeuksellista keskusteluälyä tuottavan datastrategian kehittäminen toi ainutlaatuisia haasteita ja eettisiä näkökohtia.
"Tarvitsimme valtavia määriä keskusteludataa malliemme kouluttamiseen", selittää Ultehin tietotiedejohtaja tohtori Lisa Wong. "Mutta olimme päättäneet tehdä tämän eettisesti, täysin avoimesti ja suostumuksella."
Julkisten keskustelujen kaapimisen tai kyseenalaisen alkuperän tietojoukkojen ostamisen sijaan Ulteh loi kumppanuuksia useiden toimialojen yritysten kanssa. Nämä kumppanit sopivat jakavansa anonymisoituja asiakaspalvelukopioita, jotka tarjoavat todellisia esimerkkejä sekä onnistuneista että epäonnistuneista asiakasvuorovaikutuksista.
Tiedonkeruuprosessi sisälsi tiukat anonymisointiprotokollat, jotka poistavat kaikki henkilökohtaiset tunnistetiedot ennen kuin ne pääsivät Ultehin järjestelmiin. Yhtiö otti käyttöön myös tiukat tiedonhallintakäytännöt, jotka estävät yksittäisten asiakkaiden tietojen käyttämisen kilpailijoiden järjestelmien kouluttamiseen.
Alkuperäisen tietojoukon luomisen jälkeen Ultehin datatieteilijät kohtasivat toisen haasteen: varmistaa, että tekoäly ei säilyttäisi tiedoissa esiintyviä vääristymiä tai ongelmallisia malleja. He kehittivät monivaiheisen suodatusprosessin, joka tunnistaa ja poistaa puolueellisen kielen, sopimattomat vastaukset ja tehottomat palvelumallit.
"Emme vain opeta tekoälyä matkimaan ihmisten keskusteluja", Wong huomauttaa. "Opetamme sitä omaksumaan parhaat käytännöt asiakkaiden sitouttamisessa välttäen samalla yleisiä sudenkuoppia."
Itse koulutusprosessissa käytettiin ohjattujen ja vahvistavien oppimistekniikoiden yhdistelmää. Alkuperäiset mallit koulutettiin merkittyjen tietojen perusteella, jotka tunnistivat optimaaliset vastaukset, kun taas myöhemmissä vaiheissa sisältyi palautesilmukoita, jotka mahdollistivat järjestelmän oppimisen omista onnistumisistaan ja epäonnistumisistaan.
Ulteh oli myös edelläkävijä, mitä he kutsuvat "monimuotoisuuteen keskittyväksi koulutukseksi" – altistamalla tekoälyn tietoisesti monenlaisille keskustelutyyleille, toimialakohtaiselle terminologialle ja kulttuurisille kommunikaatiomalleille. Tämä auttaa järjestelmää mukautumaan erilaisiin yhteyksiin sen sijaan, että se käyttäisi oletusarvoisesti yksikokoista lähestymistapaa.
"Datastrategia ei koskaan lakkaa kehittymästä", Wong korostaa. "Jo nyt, kun järjestelmämme on otettu käyttöön maailmanlaajuisesti, parannamme jatkuvasti koulutusprosessejamme ja laajennamme tietojoukkojamme tehdäksemme tekoälystä reagoivamman, mukautuvamman ja hyödyllisemmän."

Tekninen arkkitehtuuri ja data ovat olennaisia perusta, mutta Ulteh ymmärsi, että onnistunut keskustelun tekoäly tarvitsee jotain aineettomampaa: persoonallisuutta. Tekoälypersoonan luominen, joka löysi oikean tasapainon ammatillisen osaamisen ja lähestyttävän lämmön välillä, vaati asiantuntemusta teknisen alan ulkopuolelta.
"Toimme asiantuntijoita, joita et ehkä odottaisi löytävänsä tekoälykehitystiimistä", sanoo Jordan Taylor, Ultehin käyttökokemusjohtaja. "Ammattikirjailijat, psykologit ja jopa entinen teatteriohjaaja ovat kaikki osallistuneet "hahmokehykseksi" kutsutun "hahmokehyksen" kehittämiseen."
Tämä monitieteinen tiimi käsitteli kysymyksiä, joita teknisessä kehityksessä harvoin käsiteltiin: Kuinka muodollista tai rentoa tekoälyn kielen tulisi olla? Miten sen pitäisi vastata huumoriin tai turhautumiseen? Mitkä keskustelurituaalit – tervehdykset, tunnustukset, siirtymät – saisivat vuorovaikutuksesta tuntumaan luonnolliselta eikä mekaaniselta?
Vastaukset eivät olleet yleismaailmallisia. Ulteh huomasi, että eri yrityksillä on erilaiset brändiäänet ja asiakkaiden odotukset. Rahoituslaitos saattaa vaatia muodollisempaa, rauhoittavampaa sävyä, kun taas lifestyle-brändi voi hyötyä rento, innostuneesta kielenkäytöstä.
"Kehitimme mukautettavan persoonallisuusmatriisin", Taylor selittää. "Sen avulla jokainen yritys voi säätää tekoälyn viestintätyylin keskeisiä näkökohtia säilyttäen samalla taustalla olevan älykkyyden ja tehokkuuden."
Tämä matriisi sisältää ulottuvuuksia, kuten muodollisuus, tiiviys, ilmaisukyky ja teknisen sanaston tiheys. Yritykset voivat määrittää nämä asetukset vastaamaan brändiään ja luoda johdonmukaisen kokemuksen ihmisten ja tekoälyn vuorovaikutuksessa.
Tiimi rakensi myös kulttuurista sopeutumiskykyä, mikä antoi järjestelmän mukauttaa viestintämallejaan maantieteellisten ja kielellisten kontekstien perusteella. Tämä tarkoittaa, että tekoäly voi navigoida kulttuurieroissa suoruudessa, kohteliaisuusrituaaleissa ja huumorissa asianmukaisesti.
Tärkeää on, että Ulteh loi selkeät rajat tekoälyn persoonallisuudelle. Se ei koskaan teeskentele olevansa ihminen ja välttää "hämmästyttävän laakson" vaikutusta, joka syntyy, kun koneet yrittävät liian lujasti ohittaa ihmisiä. Sen sijaan se esittelee itsensä tekoäly-avustajana, jolla on oma erillinen identiteetti.
"Persoonallisuuden suunnitteluprosessissa ei ollut kyse illuusion luomisesta", Taylor sanoo. "Kyse oli sellaisten vuorovaikutusten luomisesta, jotka tuntuvat mukavilta, kunnioittavasti ja aidosti hyödyllisiltä. Halusimme keskusteluja, jotka saavat ihmiset tuntemaan olonsa paremmaksi niiden saamisen jälkeen, eivätkä he kamppaisi navigoimaan turhauttavassa järjestelmässä."

Kehittyneen tekoälyn rakentaminen oli vain puoli voittoa. Jotta Ultehin järjestelmä tuottaisi todellista arvoa, sen oli integroitava saumattomasti monimutkaisiin teknologisiin ekosysteemeihin, jotka useimmilla yrityksillä on jo käytössä. Tämä oli valtava insinöörihaaste.
"Nykyaikaisilla yrityksillä on tyypillisesti käytössä kymmeniä erilaisia järjestelmiä – CRM:itä, varastonhallintaa, tilausten käsittelyä, käyttäjätilejä, tietokantoja ja paljon muuta", selittää Elena Vasquez, Ultehin integraatiojärjestelmien johtaja. "Tekoälymme piti muodostaa yhteys näihin kaikkiin tarjotakseen todella hyödyllisiä vastauksia."
Integraatiotiimi kehitti "Universal Connector Frameworkiksi" kutsumansa joustavan järjestelmän, joka mahdollistaa turvallisen, kaksisuuntaisen tiedonsiirron Ultehin tekoälyn ja käytännössä minkä tahansa API:lla varustetun liiketoimintajärjestelmän välillä. Tämä kehys käyttää yhdistelmää standardoituja protokollia ja mukautettuja sovittimia, jotka sopivat monenlaisiin järjestelmiin eri toimialoilla.
"Suunnittelimme todellista maailmaa varten, emme ihanteellista", Vasquez sanoo. "Se tarkoitti kaikkien vanhojen järjestelmien sotkuisten todellisuuden, epäjohdonmukaisten tietorakenteiden ja vaihtelevien tietoturvavaatimusten käsittelyä."
Turvallisuus asetti erityisiä haasteita. Tekoäly tarvitsee pääsyn herkkiin yritysjärjestelmiin luomatta uusia haavoittuvuuksia. Ulteh otti käyttöön kattavan tietoturva-arkkitehtuurin, joka sisältää päästä päähän -salauksen, yksityiskohtaisen käyttöoikeuksien hallinnan ja jatkuvan epätavallisten kuvioiden valvonnan.
Toinen keskeinen innovaatio oli Ultehin "Interaction Anywhere" -lähestymistapa kanavien integrointiin. Yritysten on sitouduttava asiakkaisiin verkkosivustoilla, mobiilisovelluksissa, viestintäalustoilla ja sosiaalisessa mediassa. Sen sijaan, että kullekin kanavalle luodaan erilliset toteutukset, Ultehin järjestelmä ylläpitää yhtenäistä keskustelumallia, joka seuraa asiakasta saumattomasti eri alustoilla.
"Asiakas saattaa aloittaa keskustelun verkkosivustollasi lounastauolla ja jatkaa sitä sitten WhatsAppissa kotimatkallaan", Vasquez huomauttaa. "Järjestelmämme ylläpitää koko kontekstia koko ajan ja luo jatkuvaa keskustelua hajanaisen vuorovaikutuksen sijaan."
Integraatiotiimi kehitti myös työkaluja, jotka yksinkertaistivat käyttöönottoprosessia yrityksille. Heidän "Integration Studio" tarjoaa visuaalisia kartoitusrajapintoja, valmiita liittimiä suosittuihin alustoihin ja kattavia testaustyökaluja, jotka lyhentävät merkittävästi käyttöönottoaikaa.
"Jotkut varhaisimmista asiakkaistamme odottivat, että käyttöönotto kestää kuukausia, perustuen heidän kokemukseensa muista yritysjärjestelmistä", Vasquez sanoo. "Olemme virtaviivaistaneet prosessia siihen pisteeseen, että monet yritykset voivat saada perustoiminnot toimimaan muutamassa päivässä ja täydellinen integrointi valmiiksi viikoissa kuukausien sijaan."

Vuoden 2023 puoliväliin mennessä Ultehillä oli toimiva prototyyppi, joka osoitti vaikuttavia ominaisuuksia kontrolloiduissa ympäristöissä. Mutta todellinen testi tulee käyttöön tosielämässä kaiken siihen liittyvän arvaamattomuuden ja monimutkaisuuden kanssa. Yritys tarvitsi kumppaneita, jotka ovat halukkaita toteuttamaan kokeellista teknologiaa asiakaslähtöisiin rooleihin.
"Se oli iso kysymys", myöntää Carlos Rivera, Ultehin kumppanuusjohtaja. "Lähesimme yrityksiin ja sanoimme pohjimmiltaan: "Anna meidän hoitaa tärkeimmistä asiakasvuorovaikutuksistasi järjestelmällä, jota ei ole koskaan otettu käyttöön." Ymmärrettävästi siinä oli epäröintiä."
Läpimurto tapahtui, kun keskikokoinen ulkoiluvälineisiin erikoistunut verkkokauppayritys suostui pilotoimaan järjestelmää. Täydellisen käyttöönoton sijaan he ottivat käyttöön Ultehin tekoälyn rajoitetulla kapasiteetilla ja käsittelivät tuotekyselyitä yön yli, kun ihmisagentteja ei ollut saatavilla.
"Nämä ensimmäiset viikot olivat uskomattoman intensiivisiä", Rivera muistaa. "Koko tekninen tiimimme seurasi vuorovaikutusta, havaitsi ongelmia ja teki parannuksia lähes reaaliajassa. Opimme tuon kuukauden aikana enemmän kuin edellisen kuuden aikana."
Pilotti paljasti useita odottamattomia haasteita. Asiakkaat esittivät kysymyksiä, joita kehitystiimi ei ollut odottanut, käyttivät tekoälyä hämmentävää tuoteterminologiaa ja löysivät luovia tapoja katkaista keskusteluvirtoja. Mutta se osoitti myös järjestelmän ydinvahvuudet – se oppi ja parani jokaisen vuorovaikutuksen yhteydessä, ja asiakkaat reagoivat myönteisesti sen keskustelutyyliin.
Alkuperäisen menestyksen perusteella Ulteh laajensi pilottiohjelmaan rahoituspalvelu-, terveydenhuolto- ja matkailualan yrityksiä. Jokainen käyttöönotto toi uusia haasteita ja oivalluksia, jotka muovasivat järjestelmän kehitystä.
"Huomasimme, että eri toimialoilla on hyvin erilaisia keskustelumalleja", toteaa tohtori Rodriguez. "Matkavarausvuorovaikutus ei näytä terveydenhuollon konsultaatiolta tai rahoituspalvelukyselyltä. Järjestelmästä piti tehdä paljon mukautuvampi kuin alun perin odotimme."
Vuoden 2024 alkuun mennessä nämä pilottiohjelmat olivat tuottaneet tarpeeksi dataa ja tarkennuksia, jotta Ulteh voisi siirtyä kohti yleistä saatavuutta. Yritys oli kehittänyt kypsän tuotteen, jonka tehokkuus on todistettu useilla käyttökohteilla ja toimialoilla.
"Testausvaihe oli nöyrä", sanoo toimitusjohtaja Maria Khoury. "Luulimme rakentaneemme laboratoriossa jotain vallankumouksellista, mutta todelliset toteutukset todella muokkasivat tuotteesta sen, mikä se on nykyään. Varhaiset kumppanimme eivät olleet vain asiakkaita – he olivat teknologian luojia."

Kun Ulteh valmistautui laajempaan markkinoille julkaisuun, tiimi kohtasi tärkeän kysymyksen: kuinka yritysten tulisi mitata keskustelullisen AI-toteutuksen menestystä? Perinteiset asiakaspalvelumittarit, kuten keskimääräinen käsittelyaika tai tunnissa suljetut liput, eivät saaneet järjestelmän täyttä arvoa.
"Meidän piti luoda uusi kehys keskustelun tekoälyn vaikutuksen ymmärtämiseksi", selittää Ultehin analytiikkajohtaja Nadia Johnson. "Todellisen asiakaskokemuksen ja liiketoiminnan tulosten ymmärtäminen vaati toiminnallisten mittareiden lisäksi katsomista."
Yhteistyössä pilottikumppaniensa kanssa Ulteh kehitti niin sanotun "Engagement Impact Frameworkin", moniulotteisen lähestymistavan keskustelun tekoälyn tehokkuuden mittaamiseen. Tämä viitekehys sisältää sekä perinteisiä mittareita että uusia indikaattoreita, jotka on suunniteltu erityisesti tekoälyn ohjaamaan vuorovaikutukseen:
Keskustelun laatumittarit:

Ratkaisuprosentti: Ilman ihmisen puuttumista täysin ratkaistujen kyselyjen prosenttiosuus
Tarkkuuden ymmärtäminen: Kuinka usein tekoäly tulkitsee oikein asiakkaan aikomukset
Keskustelun tehokkuus: Vaiheet, joita tarvitaan ratkaisun saavuttamiseksi
Sentimenttirata: Miten asiakkaiden mieliala muuttuu vuorovaikutuksen aikana

Yritysvaikutusmittarit:

Konversiovaikutus: Kuinka tekoälykeskustelut vaikuttavat ostopäätöksiin
Tuen poikkeaman arvo: Kustannussäästöt vähentyneiden inhimillisten tukitarpeiden vuoksi
Ristiinmyynnin tehokkuus: Menestys lisämyyntimahdollisuuksien tunnistamisessa ja toteuttamisessa
Vaikutus asiakkaiden säilyttämiseen: tekoälyn vuorovaikutuksen ja toistuvan liiketoiminnan välinen korrelaatio

Kokemusmittarit:

Customer Effort Score: Kuinka helpolta kokonaiskokemus tuntuu asiakkaille
Vaihtonopeus: Kuinka usein asiakkaat hylkäävät tekoälyn inhimillisen tuen vuoksi
Vapaaehtoinen palaute: kokemuksesta saadut positiiviset tai negatiiviset kommentit pyytämättä

Tämä mittauskehys auttoi yrityksiä ymmärtämään Ultehin teknologian käyttöönoton täyden vaikutuksen. Tulokset olivat vakuuttavia. Toimialoilla yritykset raportoivat merkittävistä parannuksista sekä toiminnan tehokkuudessa että asiakastyytyväisyydessä.
"Yhden vähittäismyyntikumppaneistamme yön yli -muuntokurssi nousi 35 % järjestelmämme käyttöönoton jälkeen", Johnson huomauttaa. "He eivät vain säästäneet rahaa tukikuluissa - he keräsivät aktiivisesti uutta tuloa tunteina, jolloin heillä ei aiemmin ollut saatavilla myyntitukea."
Eräs rahoituspalveluasiakas kertoi, että 78 prosenttia rutiinikyselyistä oli nyt kokonaan tekoälyn käsissä, mikä antoi heidän tiiminsä keskittyä monimutkaisiin tapauksiin, jotka vaativat ammattimaista harkintaa. Heidän kokonaisasiakastyytyväisyyspisteensä nousivat 22 %, vaikka henkilöstömäärä väheni 30 %.
"Luvut kertovat tärkeän tarinan", Johnson sanoo, "mutta osa merkityksellisimmistä palautteista on ollut laadullista. Asiakkaat ovat usein yllättyneitä siitä, kuinka hyödylliseltä ja luonnolliselta vuorovaikutus tuntuu. He kuvailevat kokemusta "virkistävän tehokkaaksi" pikemminkin kuin turhautuneeksi, jota he ovat tottuneet odottamaan automatisoiduilta järjestelmiltä."

Menestyksekäs tuote markkinoilla ja kasvava omaksuminen eri toimialoilla, Ulteh ei lepää saavutuksiinsa. Yrityksellä on kunnianhimoinen kehityssuunnitelma, joka osoittaa keskustelullisen tekoälyn ja asiakkaiden sitoutumisen tulevaisuuteen.
"Olemme todella vain raapineet pintaa siitä, mikä on mahdollista", sanoo teknologiajohtaja Raj Patel. "Rakentamamme ydinteknologia-alusta antaa meille perustan tutkia ominaisuuksia, jotka olisivat vaikuttaneet tieteiskirjallisuudesta muutama vuosi sitten."
Yksi odotetuimmista kehityksestä on Ultehin "Multimodal Engagement" -aloite. Tämä laajennus antaa tekoälylle mahdollisuuden käsitellä ja luoda tekstin lisäksi myös ääntä, kuvia ja interaktiivisia visuaalisia elementtejä. Kuvittele, että asiakas ottaa valokuvan tuoteongelmasta, tekoäly analysoi sitä reaaliajassa ja antaa visuaalisia ohjeita ratkaisuun – kaikki samassa keskusteluvirrassa.
Yritys kehittää myös edistyneitä personointiominaisuuksia, jotka ylittävät menneiden vuorovaikutusten muistamisen. Järjestelmä mukautuu ennakoivasti yksilöllisiin viestintätyyleihin, mieltymyksiin ja tarpeisiin luoden todella räätälöityjä keskustelukokemuksia jokaiselle käyttäjälle.
"Yksi jännittävimmistä tutkimusalueistamme on se, mitä kutsumme "Yhteistyöälyksi", toimitusjohtaja Maria Khoury selittää. "Kehitämme malleja tekoälylle ja ihmisagenteille, jotka voivat työskennellä saumattomasti yhdessä, jolloin järjestelmä käsittelee useiden keskustelujen rutiininäkökohtia ja antaa ihmisagenteille mahdollisuuden keskittyä arvostelukykyyn, empatiaan ja monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen."
Tässä ei ole kyse vain tehokkuudesta, vaan asiakaspalvelun ammattilaisten valmiuksien parantamisesta. Tekoäly toimii älykkäänä avustajana, joka tarjoaa olennaista tietoa, ehdottaa vastauksia ja hoitaa hallinnollisia tehtäviä, jolloin ihmisagentit voivat tarjota poikkeuksellista palvelua mittakaavassa.
Ulteh tutkii myös sovelluksia perinteisen asiakaspalvelun lisäksi. Sama keskustelun älykkyys, joka auttaa ratkaisemaan tukiongelmia, voi ohjata asiakkaita monimutkaisten ostopäätösten tekemiseen, antaa henkilökohtaisia suosituksia ja tarjota ennakoivaa koulutusta tuotteista ja palveluista.
"Katsomme tulevaisuuden, jossa tuen, myynnin ja asiakkaiden menestyksen välinen raja muuttuu yhä joustavammaksi", Khoury sanoo. "Teknologiamme avulla yritykset voivat olla läsnä ja avuliaita asiakaspolun jokaisessa vaiheessa rakentaen suhteita, jotka edistävät pitkäaikaista uskollisuutta ja kasvua."
Kun yritys katsoo tulevaisuuteen, se on edelleen sitoutunut vastuulliseen tekoälykehitykseen. Ulteh on perustanut ulkoisen eettisen neuvottelukunnan ja ottanut käyttöön tiukkoja prosesseja uusien ominaisuuksien testaamiseksi mahdollisia harhoja tai haitallisia vaikutuksia vastaan.
"Tekoälyn kyvyt kehittyvät nopeasti, ja sen mukana tulee merkittävää vastuuta", Khoury korostaa. "Rakennamme teknologiaa, jonka kanssa miljoonat ihmiset ovat vuorovaikutuksessa päivittäin. Sen varmistaminen, että vuorovaikutus on hyödyllistä, kunnioittavaa ja oikeudenmukaista, on tärkeä tehtävämme."

Yrityksille, jotka ovat kiinnostuneita tuomaan Ultehin seuraavan sukupolven keskustelun tekoälyä asiakkaiden sitouttamisstrategiaansa, prosessi alkaa erityistarpeiden ja tavoitteiden ymmärtämisellä.
"Toteutus ei ole yksikokoinen", selittää Thomas Williams, Ultehin asiakasmenestysjohtaja. "Teemme tiivistä yhteistyötä jokaisen asiakkaan kanssa suunnitellaksemme käyttöönoton lähestymistavan, joka vastaa heidän ainutlaatuisiin haasteisiinsa ja tavoitteisiinsa."
Tyypillinen käyttöönottoprosessi seuraa useita avainvaiheita:
Löytäminen ja suunnittelu: Ultehin tiimi työskentelee kanssasi ymmärtääkseen nykyisen asiakassitoutumisympäristösi, tunnistaakseen parannusmahdollisuudet ja asettaakseen käyttöönotolle selkeät tavoitteet. Tässä vaiheessa analysoidaan keskusteludataa, kartoitetaan asiakaspolkuja ja määritetään menestysmittareita.
Kokoonpano ja integrointi: Järjestelmä on määritetty vastaamaan brändisi ääntä, liiketoimintaprosesseja ja toimialakohtaisia vaatimuksia. Integraatio olemassa oleviin järjestelmiisi on luotu, jolloin tekoäly voi päästä käsiksi asiaankuuluviin tietoihin ja ryhtyä asianmukaisiin toimiin asiakkaiden puolesta.
Tietämyksen kehittäminen: Liiketoimintatietosi käännetään muotoihin, joita tekoäly voi ymmärtää ja hyödyntää. Tämä voi sisältää tuotetietoja, käytäntöjä, menettelytapoja ja yleisiä asiakasskenaarioita. Ulteh tarjoaa työkaluja, jotka yksinkertaistavat tätä prosessia ja mahdollistavat usein olemassa olevan dokumentaation hyödyntämisen.
Testaus ja tarkentaminen: Ennen julkista julkaisua järjestelmälle tehdään tiukka testaus useissa eri skenaarioissa. Tämä vaihe sisältää usein rajoitetun käyttöönoton sisäisten käyttäjien tai valikoitujen asiakasryhmien kanssa palautteen keräämiseksi ja säätöjen tekemiseksi.
Vaiheittainen käyttöönotto: Kaikki kerralla -lähestymistavan sijaan Ulteh suosittelee vaiheittaista käyttöönottoa, joka laajentaa asteittain tekoälyn vastuita. Tämä voi alkaa tietyntyyppisten kyselyiden käsittelystä tai toimimisesta tiettyinä aikoina, ja laajenee, kun luottamus järjestelmään kasvaa.
Jatkuva optimointi: Kun se on otettu käyttöön, matka ei lopu. Ultehin tiimi tarjoaa jatkuvaa analysointia ja optimointia, tunnistaa parannusmahdollisuuksia ja auttaa sinua hyödyntämään uusia ominaisuuksia, kun niitä tulee saataville.
Koko tässä prosessissa Ulteh korostaa kumppanuutta pelkän teknologian toteuttamisen sijaan. Heidän tiimiinsä kuuluu keskustelusuunnittelijoita, integraatioasiantuntijoita ja asiakasmenestysjohtajia, jotka työskentelevät tiimisi rinnalla varmistaakseen, että teknologia tuottaa mielekkäitä liiketoimintatuloksia.
"Se, mikä tekee minusta ylpeimmän, ei ole vain rakentamamme teknologia, vaan myös asiakkaillemme mahdollistamat muutokset", Williams sanoo. "Kun yritys kertoo meille, että se ei vain ratkaise asiakasongelmia tehokkaammin, vaan itse asiassa luo uudenlaisia positiivisia kokemuksia, jotka eivät olleet ennen mahdollisia – silloin tiedämme, että täytämme tehtävämme."
Saat lisätietoja siitä, kuinka Ultehin seuraavan sukupolven keskusteleva tekoäly voi muuttaa asiakkaiden sitoutumista, vieraile osoitteessa www.ulteh.com ja koe heidän live-AI-chatbotinsa omakohtaisesti.

Matka konseptista markkinoiden johtavaan keskustelevaan tekoälyyn on ollut Ulteh-tiimille jatkuvaa innovaatiota ja oppimista. Yhdistämällä huipputeknologiaa syvällisiin näkemyksiin ihmisten viestinnästä, he ovat luoneet jotain, joka ylittää perinteiset chatbottien tai virtuaaliassistenttien määritelmät.
Kun yrityksillä on kasvava paine tarjota poikkeuksellisia asiakaskokemuksia laajassa mittakaavassa, Ultehin kaltaiset ratkaisut eivät edusta vain teknologista edistystä vaan strategista etua. Yritykset, jotka hyödyntävät tätä uuden sukupolven keskustelullista tekoälyä, eivät vain automatisoi tukea – ne luovat asiakassuhteita uudelleen digitaaliselle aikakaudelle.
Ultehin järjestelmän takana oleva älykkyys kehittyy jatkuvasti, oppien jokaisesta vuorovaikutuksesta ja laajentaen sen kykyjä. Mutta visio pysyy muuttumattomana: luoda teknologiaa, joka tekee keskusteluista yritysten ja asiakkaiden välillä luonnollisempaa, tuottavampaa ja arvokkaampaa kaikille osapuolille.