ChatGPT rivoluzionerà il contact center?

Ben Rigby, Talkdesk

By Ben Rigby

0 minuti di lettura

Chatgpt Will Revolutionize The Contact Center

Desidero condividere il mio entusiasmo per il recente lancio di ChatGPT, un nuovo Large Language Model (LLM) sviluppato da OpenAI.

ChatGPT è un chatbot che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e rispondere agli input degli utenti con un linguaggio conversazionale. È come avere un amico IA super intelligente con cui si può parlare di qualsiasi cosa.

It has recently gained a lot of attention as a potential game changer in the contact center industry. Many people, including leading CX experts, believe that it will greatly improve customer service by providing more intelligent and helpful responses to customer inquiries. ChatGPT is different from traditional chatbots because it does not require specific training to assist with a wide range of tasks. Out of the box, it already knows about everything from espresso to epilepsy.


Molto più di un chatbot.

I don’t think the word “chatbot” accurately describes ChatGPT because it can do much more than a typical chatbot. I want to show you some examples of its capabilities by sharing a few screenshots demonstrating how it can hold a conversation. In this example. it’s telling me how to make an espresso. I asked it a question, it gave me a reasonable answer, and then I asked a follow-up question related to the original answer. It remembers the context of the conversation and provides correct and relevant information about espresso making. It is a simple conversation, but it shows ChatGPT’s ability to remember previous interactions (context) while providing specific information about a topic for which it has not been specifically trained.

Chatgpt Graphic A
Chatgpt Graphic B

Ecco un altro esempio, in cui ho sottoposto una domanda medica sull'epilessia. Come si può vedere nella schermata, mi fornisce alcune informazioni generiche sull'epilessia evitando ulteriori risposte. Quando ho rivolto la stessa domanda una settimana fa, mi ha fornito informazioni molto specifiche su studi clinici, farmaci in fase di sviluppo e centri di cura, dimostrando di essere un abile interlocutore per quanto riguarda argomenti medici. Tuttavia, a causa del rischio inerente alle informazioni e ai consigli medici e del fatto che ChatGPT può talvolta fornire informazioni plausibili ma non veritiere, OpenAI ha disattivato molte di queste aree a rischio.

Chatgpt Graphic C

Funzionalità del ChatGPT.

ChatGPT è in grado di gestire molto di più di una semplice chat.



Adattabile a diversi stili di scrittura.

Qui sotto, lo si può vedere mentre scrive una poesia su Napoleone in stile shakespeariano. È in grado di adattarsi alla richiesta e di scrivere in modo stilistico ed espressivo.

Chatgpt Graphic F

Può impegnarsi nel content marketing creativo e nel gioco di ruolo. Nello scenario del gioco di ruolo, assume le caratteristiche di una personalità specifica e si cimenta in una conversazione fittizia.

Chatgpt Graphic D

Scrive codici come un professionista.

Nel prossimo esempio, ChatGPT scrive codici in vari linguaggi, come Python e JavaScript. È in grado di:

  • Scrive unit tests e fa il debug del codice.
  • Spiegare e comprendere concetti complessi come Regex (un'espressione normale, una sequenza di caratteri che specifica un modello di ricerca nel testo).
  • Eseguire operazioni di inserimento e formattazione dei dati.
Chatgpt Graphic G

Elabora il linguaggio naturale.

ChatGPT è in grado di tradurre, rilevare le intenzioni e prevedere il sentiment.

Questi sono alcuni dei centinaia di casi d'uso possibili, che vanno dal gioco degli scacchi alla scrittura di fanfiction su Star Wars.



Adattare ChatGPT e LLM al contact center.

ChatGPT è un modello statico che è stato addestrato fino al 2021 e non ha accesso a Internet o alla possibilità di essere riaddestrato o perfezionato. Ciò significa che, al momento, non può essere personalizzato per scopi specifici, come ad esempio fornire risposte al servizio clienti su misura per le esigenze di un'azienda. Quindi, utilizzare ChatGPT per il contact center non è oggi possibile.

Tuttavia, prevedo che prima o poi sia disponibile un'API per ChatGPT. Quando ciò avverrà, sarà possibile alimentare ChatGPT con le trascrizioni degli agenti, i dati del sito web e la cronologia degli ordini dei clienti. In questo modo sarà in grado di fornire risposte personalizzate e dettagliate ai clienti. La possibilità di avere un singolo agente virtuale LLM con un'ampia conoscenza del business e la capacità di conversare con i clienti su una varietà di argomenti, con una formazione limitata, è il fattore di cambiamento che tutti gli esperti di contact center (me compreso) si aspettano.

Naturalmente, è importante considerare le potenziali implicazioni etiche di uno strumento così potente, in particolare per quanto riguarda i bias, la trasparenza e la privacy. Anche se queste sono sempre state dei fattori importanti per le aziende, in quanto parte del loro dovere di attenzione nei confronti dei clienti.



Le mie principali previsioni sull'uso di ChatGPT e LLM nel contact center.

I progressi di ChatGPT consentono di creare agenti virtuali in grado di conversare con i clienti in modo naturale e sensato su un'azienda, sulle sue politiche e sulle specificità dei clienti, il tutto senza le centinaia di ore che oggi sono necessarie per addestrare i bot a svolgere compiti simili.

This has been the goal of virtual agents for the past decade, but until now, it has been difficult to achieve. As a result, the impact of ChatGPT, and other LLMs, is likely to be significant to the customer service industry.



La mia prima previsione.

Le aziende sostituiranno molte mansioni degli agenti umani con agenti virtuali LLM, che rappresentano un'opzione più conveniente per i ruoli in cui non sono necessarie empatia e capacità di giudizio umane. È probabile che le aziende perseguano i vantaggi di risparmio sui costi derivanti dall'uso di questo tipo di agenti virtuali.

Gli agenti virtuali LLM consentiranno alle aziende di servire più clienti contemporaneamente, aumentandone l'efficienza e permettendo loro di gestire un volume maggiore di richieste. Questo potrebbe potenzialmente portare a tempi di risposta più rapidi e a una maggiore soddisfazione dei clienti.



La mia seconda previsione.

Agents may start handling multiple phone calls simultaneously. This will be achieved through the use of LLM virtual agents that are able to handle most customer inquiries independently but can defer to the human agent for confirmation when their confidence is low. This will enable the human agent to serve multiple customers at the same time, while still providing a high-quality customer experience.

In this scenario, the human agent acts as a quality assurance layer, a human-in-the-loop, providing real-time feedback and corrections to the virtual agent, enabling it to learn and improve over time while still being able to handle most inquiries independently. It is likely that this model will be adopted by many companies, as it allows for a more efficient use of human agents and provides a superior customer experience.



La mia terza previsione.

Due to the coding capabilities of ChatGPT, I can imagine a shift from “low code” to “prompt-based” user interfaces—in particular for contact center administrators. For instance, an administrator could use prompts to create a user interface for agents that connects to a support ticketing system and retrieves information about a customer’s previous ticket—all just by describing the interface—without any specific coding to do so.  Prompt-based administrative tools would dramatically simplify the setup, configuration, and customization of the contact center.



Sono davvero entusiasta delle capacità di ChatGPT e non vedo l'ora di vedere cosa ci riserverà il futuro. Se non hai ancora avuto modo di provarlo, ti consiglio vivamente di farlo. È davvero un gioco che cambia le carte in tavola!

CONDIVIDERE

Ben Rigby, Talkdesk

Ben Rigby

SVP, Global Head of Product & Engineering, Growth presso Talkdesk,unicorno nel settore dei software as a service (CCaaS). In precedenza, ha diretto la divisione di IA presso Directly: Automazione del servizio clienti con agenti virtuali basati sull'IA; CEO di Sparked.com: Uso di modelli di machine learning per prevedere l'abbandono, la ritenzione e il LTV; Software engineer presso The Main Quad: acquisito da Student Advantage; Engineering lead per il sito web consumer di The North Face per cinque anni; CTO presso una startup SaaS con clienti tra cui Sam Adams, Hyundai, Old Navy, IBM, The Sierra Club e Scion.