Una panoramica su ChatGPT, i modelli linguistici di grandi dimensioni e l'IA generativa
By Ben Rigby
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Che cosa significa questo minestrone di parole per il contact center?
ChatGPT è stato ricevuto dalla stampa con grandi fuochi di artificio. Le aziende tecnologiche parlano di come trasformerà il software. Le società di videogiochi prevedono che aggiungerà una capacità di parlare dinamica e simile a quella umana ai suoi personaggi. Gli insegnanti stanno cercando di ripensare l'insegnamento ora che il plagio è diventato impercettibile da un giorno all'altro. Bing di Microsoft è diventato improvvisamente un concorrente di Google con la sua funzionalità ChatGPT integrata. Mentre gli agenti virtuali per il servizio clienti e l'analisi conversazionale stanno facendo un enorme passo avanti.
Il flusso di notizie e informazioni è stato così intenso che è risultato difficile tenere il passo con tutta la terminologia. A seconda degli articoli pubblicati, è possibile che i termini ChatGPT, GPT, GPT-3, GPT-4, modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) o IA generativa vengano utilizzati in modo interscambiabile. E non c'è da biasimarsi se ci si sente confusi. In questo post, fornirò un'introduzione a ChatGPT, modelli linguistici di grandi dimensioni e IA generativa, e parlerò di come queste tecnologie rivoluzionarie stiano avendo un impatto positivo sul contact center.
Modelli linguistici di grandi dimensioni.
Quindi, di cosa si parla quando si afferma che ChatGPT trasformerà il settore dei contact center (o qualsiasi altro settore)? Ci si riferisce al tipo di modello di intelligenza artificiale che sta alla base di ChatGPT. Questo tipo di modello è chiamato modello linguistico di grandi dimensioni o LLM (Large Language Model). È grande perché esegue un numero enorme di calcoli per ogni previsione formulata. Inoltre, questi modelli vengono addestrati su una quantità altrettanto enorme di dati, praticamente su tutto ciò che è stato scritto su Internet.
È un modello linguistico perché si concentra sulla previsione di sequenze di parole. Ciò significa che quando gli viene sottoposta una richiesta o prompt, il modello è in grado di prevedere ciò che viene dopo. Quindi, se dovesse sottoposto il prompt "Quarantaquattro gatti, in fila per ____'" il modello è in grado di prevedere che la parola successiva è "sei".
Tuttavia, quest'ultima generazione di modelli linguistici di grandi dimensioni è in grado di prevedere molto più di una sola parola. Quando viene sottoposto un prompt del tipo "L'impatto dei sistemi IVR sulla qualità del servizio clienti è stato...", un LLM può prevedere o completare alcuni paragrafi di testo molto pertinenti che descrivono l'impatto storico dei sistemi IVR sul servizio clienti. Per questo motivo, questi modelli vengono anche chiamati modelli di completamento di testo. Alla luce di tutti i dati che il modello ha "letto" in precedenza, è in grado di completare la frase, il paragrafo o il testo logico successivo con una qualità simile a quella umana.
I modelli LLM non funzionano con immagini, non eseguono analisi statistiche, non eseguono calcoli e non verificano i fatti. Tali modelli operano solo nel campo del linguaggio, ovvero, della parola scritta. Per qualsiasi settore che si occupa principalmente di linguaggio, come il contact center, concentrarsi solo sul linguaggio è già molto! Il contact center aiuta le persone a risolvere i problemi attraverso il linguaggio verbale o scritto. Il linguaggio è al centro di ciò che fa il contact center ed è per questo che l'impatto degli LLM sul servizio clienti è così significativo.
GPT.
Tutti noi conosciamo il significato di chat. Ma cosa significa GPT? GPT è l'acronimo di Generative Pre-trained Transformer. Descrive una famiglia di LLM costruiti in un modo particolare. Ogni generazione di questi modelli ha un numero crescente di "parametri", che possono essere considerati come i neuroni di un cervello. GPT-1 ha 117 milioni di parametri, GPT-3 ha 175 miliardi di parametri e GPT-4 ne avrà molti di più.
Ad oggi, l'aggiunta di più parametri ha portato a modelli più performanti. Se hai già usato ChatGP, basato su GPT-3, sa che i testi elaborati sono molto buoni. In particolare, è stata l'ultima iterazione dei modelli GPT, denominata GPT 3.5 DaVinci, a varcare il confine tra l'interessante e il sorprendente.
Sebbene ChatGPT non sia disponibile al di fuori dell'interfaccia di chat sul sito web di OpenAI, molti di questi modelli GPT sono disponibili presso OpenAI tramite API a pagamento. Grazie alla sua stretta relazione con Microsoft, queste API sono disponibili anche a pagamento tramite Microsoft Azure. Si tratta di una novità importante per i contact center, perché Azure aggiunge fattori di sicurezza, affidabilità, conformità e privacy dei dati che i contact center richiedono.
Tuttavia, ci sono molti altri modelli GPT e LLM resi disponibili da altri fornitori, anche su base open-source. Google, ad esempio, ha lanciato il suo LLM, chiamato Bard, e ha annunciato un investimento di 300 milioni di dollari in Anthropic— una startup che sviluppa LLM. Un altro LLM open-source molto diffuso è Bloom. In altre parole, esiste un'ampia varietà di opzioni per costruire software GPT con gli LLM. OpenAI non è l'unico disponibile.
ChatGPT.
Sentirai quindi spesso usare e abusare del nome ChatGPT. ChatGPT è un'applicazione di chat in grado di tenere una conversazione simile a quella umana su quasi tutti gli argomenti. ChatGPT è stato costruito da una startup a scopo di lucro chiamata OpenAI, che ha ricevuto un investimento significativo da Microsoft, Al momento, ChatGPT utilizza una versione non divulgata di GPT creata da OpenAI, che è stata ulteriormente ottimizzata per funzionare bene nelle conversazioni tipo chat.
Questa applicazione ha suscitato l'entusiasmo della stampa, per due motivi:
- Ha qualcosa di magico.
- È accessibile a tutti.
Ha qualcosa di magico perché sembra umana. Basta fare una domanda sul caffè espresso per ottenere una risposta colloquiale, come se la risposta venisse da un barista. Si fa una domanda sull'epilessia e si riceve una risposta che potrebbe provenire da un medico ricercatore. Inoltre, rispetto alle esperienze di molte persone con i chatbot che sembrano per lo più dire: "Mi dispiace, non ho capito", questa esperienza sembra alchimia.
In secondo luogo, è accessibile alla gente comune. Sebbene questo tipo di funzionalità fosse disponibile in passato solo per ricercatori e data scientist, ChatGPT è la prima applicazione disponibile e comprensibile per il grande pubblico. Che si tratti di un bambino di 10 anni che fa i compiti o di un ingegnere in cerca di consigli di programmazione, ChatGPT è accessibile e facile da usare.
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IA Generativa.
Questo ci porta al concetto finale, quello dell'Intelligenza Artificiale Generativa. L'IA generativa è un termine generico che si riferisce a tutti i modelli di IA che generano un risultato nuovo sulla base di una domanda o richiesta comunemente chiamata prompt. Questa più ampia definizione comprende modelli che producono linguaggio, immagini visive e audio.
Forse hai già sentito parlare di Dall-e, un altro prodotto di OpenAI, in grado di produrre splendide immagini su richiesta. O di Jukebox che genera musica come audio grezzo, ovvero, non elaborato. Questi modelli generativi di intelligenza artificiale non utilizzano necessariamente LLM, ma alcuni incorporano LLM nel tentativo di comprendere il significato di un prompt.
Per il contact center, i modelli audio e visivi sono al momento meno interessanti. Detto questo, i modelli che producono risultati audio raggiungeranno sicuramente il loro successo nei prossimi anni, con un impatto rivoluzionario sulla conversazione vocale. I modelli di generazione vocale utilizzano un piccolo campione di conversazione vocale registrata e creano una voce simulata che può essere utilizzata dai sistemi software a livello di programmazione. Questo potrebbe essere un cambiamento per i contact center.
Come ChatGPT, IA generativa e LLM stanno rivoluzionando le operazioni dei contact center.
Anche se queste tecnologie sono nuove e stiamo ancora imparando di più sui loro effetti e implicazioni etiche, è chiaro che hanno un impatto positivo dimostrabile sulle operazioni dei contact center. Riportiamo solo alcuni dei nuovi ed entusiasmanti modi in cui i contact center possono utilizzare IA generativa, ChatGPT e LLM per ridurre le attività post chiamata (after-call work - ACW) degli agenti, migliorare la gestione della knowledge base e ottimizzare le prestazioni degli agenti del contact center.
1. Riduce l'attività post chiamata degli agenti.
Gli agenti sono motivati a terminare la loro attività post chiamata (ACW) il prima possibile, in modo da poter occuparsi dell'interazione successiva in attesa. Parte dell'attività post chiamata consiste nel fornire un riepilogo dopo l'interazione, in modo che l'agente successivo sia preparato per una conversazione di follow-up con un determinato cliente; tuttavia, scrivere questi riepiloghi manualmente richiede molto tempo. ChatGPT può essere utilizzato per generare riepiloghi automatici dopo la chiamata, che includono l'intento, l'esito, la disposizione del cliente e i passi successivi consigliati.
Con il Riepilogo automatico di Talkdesk, è più facile per gli agenti del contact center inviare rapidamente riepiloghi accurati dopo la chiamata, in modo da poter aiutare più rapidamente il cliente successivo in attesa. Questa funzione è attualmente disponibile per i clienti che utilizzano Talkdesk Agent Assist™.
2. Aiuta gli agenti a rispondere più velocemente alle richieste dei clienti.
I LLM GPT possono costituire un potente assistente di intelligenza artificiale per gli agenti durante il contatto con i clienti. L'agente può concentrarsi al 100% sulle esigenze del cliente, mentre l'assistente GPT recupera automaticamente le informazioni adeguate dalla knowledge base e fornisce script per migliorare il risultato. Questi LLM possono anche raccogliere informazioni dalle interazioni con i clienti, dai manuali di formazione dei dipendenti e dai documenti aziendali e archiviarle nella knowledge base in modo che altri dipendenti e clienti possano accedervi. Ciò consente agli agenti di risolvere più rapidamente le richieste dei clienti, con conseguenti tassi di risoluzione al primo contatto più elevati e un servizio clienti migliore. Scopri come ChatGPT inciderà positivamente sul servizio clienti nel nostro webinar gratuito "ChatGPT e il futuro del servizio clienti".
3. Migliora la comprensione del sentiment dei clienti.
Le tecnologie tradizionali dei contact center non sono in grado di analizzare i dati non strutturati come le trascrizioni delle chiamate, rendendo difficile l'estrazione di informazioni da ogni interazione con il cliente. I LLM di GPT, al contrario, sono in grado di elaborare e analizzare grandi quantità di trascrizioni di chiamate, registri di chat e interazioni sui social media. Possono inoltre essere utilizzati per analizzare i dati provenienti da più fonti e identificare nuovi modelli e tendenze nel sentiment dei clienti. I responsabili dei contact center possono quindi analizzare questi dati per sviluppare modalità di miglioramento delle interazioni con i clienti e migliorare i KPI dei contact center.
Scopri gli insight degli esperti sul ruolo di ChatGPT nel contact center.
Sebbene ChatGPT sia il nome che ha dominato le notizie, è stato usato insieme a questi altri termini in un confuso minestrone di parole. Speriamo che adesso tutto abbia più senso. L'aspetto importante per chiunque lavori in un contact center è che gli LLM sono diventati molto abili a prevedere parole, frasi e paragrafi. Poiché gran parte di ciò che facciamo nel contact center è fornire ai clienti risposte ragionevoli basate sul linguaggio, l'impatto degli LLM è considerevole. Significa che i sistemi automatizzati hanno raggiunto, in molti casi, una qualità paragonabile a quella umana.
Siamo all'inizio di una trasformazione gigantesca nel modo in cui i marchi forniranno il servizio clienti, e i LLM che stanno dietro a ChatGPT e ad altri sistemi di IA generativa avranno un impatto drastico sulle operazioni dei contact center. Scarica il nostro EBook gratuito, "ChatGPT e il Contact Center del Futuro" per vedere come i contact center stanno sfruttando l'IA generativa per ridurre il costo per contatto, migliorare i tassi di risoluzione al primo contatto e aumentare la produttività degli agenti.
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