Konuşma temelli yapay zeka neden artık prime time için hazır?

Üç işletme, NVIDIA'nın kullanıcı konferansında konuşma yapay zekası ile ilgili deneyimlerini paylaşıyor.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, bir kişi ile bir bilgisayar arasında arayüz görevi görür ve bu sayede kuruluşlar ilgi çekici iki yönlü etkileşimler elde edebilir. Teknoloji genellikle çağrı merkezleri ve sanal asistanlar/sohbet robotları ile ilişkilendirilir, ancak hemen hemen her dikey sektörde uygulanabilir. Son birkaç yıldaki makine öğrenimi ve yapay zeka atılımları sayesinde, konuşma yapay zekası, çeşitli kullanım durumlarını içerecek şekilde sohbet robotlarının ötesine geçti.

Konuşma yapay zekası birkaç yıldır var, ancak teknoloji bir laboratuvardan başka bir şey için hazır değildi. Ancak şimdi, yapay zeka teknolojisindeki gelişmeler, hızlandırılmış bilgi işlem ve makine öğrenimi modelleri sayesinde, konuşma yapay zekası, özellikle müşteri deneyimi alanında, ana akım bir teknoloji olarak iş dünyasına girmeye hazır. 

Bu ayın başlarında, T-Mobile, RingCentral ve Hugging Face'ten uzmanlardan oluşan bir panel, konuşma yapay zekasının işlerini nasıl geliştirdiğini tartışmak ve bu gelişmekte olan teknolojinin geleceğini şekillendiren trendleri paylaşmak için NVIDIA 2021 GTC konferansında bir araya geldi. Konferansta NVIDIA, yalnızca 30 dakikalık konuşma kayıt verileriyle özel sesler oluşturmak için kullanılabilecek yeni bir araç seti olan Riva Custom Voice'u da tanıttı. 

NVIDIA'nın AI/HPC (yüksek performanslı bilgi işlem) yazılım ürün yönetimi başkan yardımcısı Kari Briski, ses sentezi ve konuşma verileri etrafında meydana gelen yeniliğin "sanal asistanların ve sohbet robotlarının bağlantı kurma ve geri konuşma şeklini dönüştüreceğini" söyledi. İnsanların aksanlarını ve gürültülü kafeler ve açık hava spor etkinlikleri gibi farklı ses ortamlarını dikkate alan yeni konuşma tabanlı yapay zeka modelleri oluşturmak için verileri kullanmak için büyük bir fırsat var.

Yapay zeka kendi kendine öğretebilecek bir konumda

RingCentral'da Konuşma Yapay Zekasından Sorumlu Başkan Yardımcısı Prashant Kukde, "Gelecekte, yapay zekanın kendi verilerini tanımladığını göreceğiz" dedi. Kukde, dağınık bir odayı bulanıklaştıran bir arka plan filtresi gibi, AI'nın da anadili İngilizce olmayan bir konuşmacı konuşurken bir aksanı ortadan kaldırmak için gerçek zamanlı bir arka plan filtresi görevi görebileceğini söyledi. Aynı zamanda, diğer uçtaki bir kişi aşina olduğu aksanı duyacaktır. Kukde, bu çift yönlü konuşma yapay zekası kavramının, bu alandaki inovasyonun sadece bir örneği olduğunu söyledi.

Günümüze bir adım geri dönersek, RingCentral'ın şu anki odak noktası, genellikle sanal toplantılarda bulunan spontane konuşmalara yapay zeka uygulamaktır. Hizmet olarak birleşik iletişim (UCaaS) sağlayıcısı, konuşma temelli yapay zekayı mevcut ürün portföyüne dahil ediyor. Kısa süre önce, katılımcılara daha iyi bir deneyim sağlamak ve üretkenliği artırmak için konuşmayı metne dönüştürme toplantı özetleri oluşturan yeni bir otomatik özetleme özelliğini kullanıma sundu.

Neden her iletişim merkezinde olmalı?

Oysa T-Mobile'ın konuşmaya dayalı yapay zeka dağıtımları, T-Mobile çalışanlarını desteklemekten dışarıya bakan müşterilere kadar uzanır. T-Mobile, hem sohbet robotları hem de self servis aracılığıyla müşteriler ve müşteri hizmetleri temsilcileri arasındaki konuşmaları belgelemek için iletişim merkezlerinde yapay zekayı kullanıyor. Kablosuz operatör ayrıca, çağrı merkezlerinde çalışan temsilcilere yardımcı olmak için konuşmaları konuşmadan metne dönüştürmek için yapay zekayı kullanır (temsilci yardımı).

COVID-19 vurduğunda, T-Mobile çağrı merkezleri, pandeminin neden olduğu finansal zorluklar nedeniyle müşteri ödeme planı talepleriyle dolup taştı. T-Mobile, müşterilerin ödeme düzenlemeleri yapmasına yardımcı olan bir sohbet robotunu kullanıma sunarak bu basit görevi otomatikleştirmeyi başardı. T-Mobile'ın beklemediği şey, yaygın olarak kullanılan bir araca dönüşen küçük bir yan projeyi başlatarak bu kadar yüksek bir yatırım getirisi (ROI) elde etmekti. 

"Chatbot'un sadece koronavirüs sezonu için yaşayacağını düşündük. Ancak ömrünün ilk 18 ayında, bu sohbet robotundan % 750 yatırım getirisi elde ettik," dedi T-Mobile'ın baş makine öğrenimi mühendisi Heather Nolis. "Çağrı merkezlerimizde insanların ihtiyaç duymadığı birçok rutin görev gerçekleşiyor. Aslında, müşterilerimizin yaklaşık %30'unun bir kişiyle konuşmak istemediğini ve bir konuşma asistanını tercih edeceğini gördük."

Konuşma temelli yapay zeka hızlı evrimine devam ediyor

Son üç yılda, konuşma yapay zekası, metni özetlemek ve sınıflandırmak, duyguyu anlamak ve hem konuşma hem de görmede yeni şeyler yapmak için daha iyi tahminler sağlayan yeni model türlerini içerecek şekilde gelişti. İleriye dönük olarak, konuşma yapay zekası modeller, kontrol noktaları ve uygulamalar aracılığıyla açık işbirliği ile yönlendirilecektir. Transformers açık kaynaklı doğal dil işleme (NLP) kütüphanesinin yaratıcısı Hugging Face'in ürün direktörü Jeff Boudier, "Bu, kuruluşların çözümden ziyade iş sorununu ele alan daha pragmatik bir yapay zekayı benimsemek zorunda kalacakları anlamına geliyor" dedi.

Boudier, "Son üç yılın en büyük zorluklarından biri, bilimi uygulayıcıların eline almak oldu" dedi. "Pragmatik yapay zeka, mümkün olduğunca açık kaynak teknolojilerinin kullanılmasını gerektiriyor. Bu, makine öğreniminin tanımlayıcı özelliklerinden biridir; Bilim odaklıdır. Bu, insanların inşa ettiği canlı bir sistem."

Hugging Face'in Transformers kütüphanesi, farklı sektörlerden birçok insanın katkılarını teşvik ediyor. Yaklaşık 200 dilde 1.600'den fazla genel veri seti mevcuttur. 1.000 katılımcıdan oluşan (ve büyüyen) bir topluluk tarafından sağlanan 70.000 ücretsiz transformatör modeline herkes erişebilir. Veri setleri, metin sınıflandırmaktan sesi yazıya dökmeye, fotoğraf ve videolardaki nesneleri tanımaya kadar her şeyi içerir. 

Açık, işbirliğine dayalı bir gelecek, konuşma temelli yapay zekanın nihai hedefidir. Ancak kuruluşların bu noktaya ulaşabilmesi için önce neden sohbet robotları ve diğer yapay zeka tabanlı hizmetler oluşturduklarını anlamaları gerekir. RingCentral'dan Kukde, kuruluşların kademeli olarak konuşma yapay zekasını tanıtması ve bunu insanların işlerini devralıyormuş gibi hissetmelerine neden olmayacak şekilde konumlandırması gerektiğini düşünüyor. Yapay zeka aşamalı olarak tanıtıldığında, kuruluşların daha fazla veri, daha iyi eğitim ile geri bildirim toplamak ve gelecek için inşa etmeye devam etmek için zamanları olduğunu söyledi.

Nolis, kuruluşlar için iyi bir stratejinin, kullanıcılara zaten bildikleri önerilerde bulunmak yerine iyi bir deneyim sunan sohbet robotları oluşturmak olduğuna inanıyor. Sohbet robotlarının nerede kullanılması ve kullanılmaması gerektiğini anlamak önemlidir. Bu nedenle, insanlar sohbet robotlarına tahammül etmek ve sonunda gerçek bir kişiye ulaşmayı ummak yerine onlarla konuşmayı gerçekten seviyorlar.

Nolis, "Bir chatbot oluşturan herkes, sosyal medya etkileşimlerinden, şikayetlerinden ve müşteri hizmetleri temsilcileriyle yapılan görüşmelerden elde ettikleri verilere bakarak kullanıcılarını dinlemelidir" dedi. "İnşa ettiğimiz yapay zeka ajanı bir insanın yapabileceğini yapamıyorsa, o zaman bir insanın halletmesine izin vereceğiz çünkü müşteri hizmetlerimizin kalitesini gerçekten önemsiyoruz."