O ChatGPt vai revolucionar o contact center?

Ben Rigby, Talkdesk

By Ben Rigby

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Chatgpt Will Revolutionize The Contact Center

Quero partilhar o meu entusiasmo sobre o recente lançamento do ChatGPT, um novo Grande Modelo de Linguagem (LLM) desenvolvido pela OpenAI.

O ChatGPt é um chatbot que usa o processamento de linguagem natural para compreender e responder aos dados do utilizador de uma maneira conversacional. É como ter um amigo de IA superinteligente com quem possa conversar sobre quase tudo.

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.


Mais que um 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.

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Aqui fica outro exemplo, no qual fiz uma pergunta médica sobre epilepsia. Como se pode ver na captura de ecrã, dá-me algumas informações genéricas sobre a epilepsia e depois dá mais respostas. Quando fiz esta mesma pergunta, há uma semana, deu-me informações muito específicas sobre estudos clínicos, medicamentos em desenvolvimento e centros de tratamento, demonstrando ser capaz de ter uma conversa sobre temas médicos. No entanto, devido ao risco inerente a oferecer aconselhamento e informações médicas, e devido ao facto de o ChatGPT poder, por vezes, oferecer factos plausíveis mas inventados, a OpenAI tem vindo a desligar muitas destas áreas propensas a risco.

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Capacidades do ChatGPT.

O ChatGPt é capaz de muito mais do que falar.



Adaptável a estilos de escrita diferentes.

Abaixo, pode vê-lo a escrever um poema sobre Napoleão ao estilo de Shakespeare. É capaz de se adaptar ao pedido e escrever de forma estilística e expressiva.

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Pode participar em marketing de conteúdo criativo e representação. No cenário de representação, assume as características de uma personalidade específica e participa numa conversa fictícia.

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Escreve o código como um profissional.

No próximo exemplo, o ChatGPT escreve código em várias línguas, tais como Python e JavaScript. Pode:

  • Escrever os testes unitários e o código de depuração.
  • Explicar e compreender conceitos complexos, tais como Regex (uma expressão regular — uma sequência de carateres que especifica um padrão de pesquisa no texto).
  • Executar tarefas de introdução de dados e formatar dados.
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Processar Linguagem Natural.

O ChatGPt pode traduzir, detetar a intenção e prever sentimentos.

Estas são algumas das centenas de casos de utilização possíveis, que vão desde jogar xadrez a escrever fanfiction sobre a Guerra das Estrelas.



Adaptar o ChatGPT e os LLM ao contact center.

O ChatGPT é um modelo estático que foi treinado até 2021 e não tem acesso à Internet ou a capacidade de ser retreinado ou aperfeiçoado. Isto significa que, de momento, não pode ser personalizado para fins específicos, tais como fornecer respostas do serviço de apoio ao cliente adaptadas às necessidades de uma empresa. Portanto, utilizar o ChatGPT atualmente para o contact center não é possível.

No entanto, espero que uma API para o ChatGPT esteja disponível a determinada altura. Quando estiver, seria possível alimentar o ChatGPT com transcrições do agente, dados do website e histórico de encomendas de clientes. Isto permitir-lhe-ia fornecer respostas personalizadas e detalhadas aos clientes. O impacto de ter um único agente virtual de LLM com um vasto conhecimento da empresa e capacidade de conversar com os clientes sobre uma variedade de assuntos, com formação limitada para o fazer, é o fator de mudança que todos os especialistas de contact centers (incluindo eu próprio) estão a imaginar.

Claro, é importante considerar as potenciais implicações éticas de uma ferramenta tão poderosa, particularmente no que diz respeito a preconceitos, transparência e privacidade. Contudo, estas têm sido sempre considerações importantes para as empresas como parte do seu dever de cuidado para com os clientes.



As minhas principais previsões sobre a utilização do ChatGPt e de LLM no contact center.

O avanço do ChatGPT significa que é possível criar agentes virtuais que podem conversar com os clientes de uma forma natural e razoável sobre uma empresa, as suas políticas e aspetos específicos dos clientes, tudo isto sem as centenas de horas que agora são necessárias para treinar bots para executar tarefas semelhantes.

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.



A minha primeira previsão.

As empresas vão substituir muitas tarefas de agentes humanos pelos agentes virtuais do LLM, que são uma opção mais económica para funções onde a empatia e o discernimento humanos não são necessários. É provável que as empresas procurem obter os benefícios da poupança económica da utilização deste tipo de agente virtual.

Os agentes virtuais do LLM vão permitir que as empresas atendam mais clientes em simultâneo, aumentando a sua eficiência e permitindo-lhes tratar de um maior volume de perguntas. Isto pode potencialmente levar a tempos de resposta mais rápidos e a uma melhor satisfação do cliente.



A minha segunda previsão.

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.



A minha terceira previsão.

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.



Estou verdadeiramente impressionado com as capacidades do ChatGPT e não posso esperar para ver o que o futuro reserva. Se ainda não experimentou, recomendo vivamente que o faça. É verdadeiramente um fator de mudança!

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Ben Rigby, Talkdesk

Ben Rigby

SVP, Global Head of Product & Engineering, Growth da Talkdesk, um contact center software as a service (CCaaS) unicórnio. Anteriormente, chefiou a IA na Directly: automatização do serviço de apoio ao cliente com agentes virtuais com tecnologia de IA; CEO da Sparked.com: utilização de modelos de aprendizagem automática para prever a rotatividade, a retenção e a LTV; engenheiro de software da The Main Quad: adquirida pela Student Advantage; chefe de Engenharia do Website para os consumidores da The North Face durante cinco anos; CTO na startup SaaS, com clientes que incluem Sam Adams, Hyundai, Old Navy, IBM, The Sierra Club e Scion.