Evolusi Chatbot: Dari ELIZA hingga Solusi AI Modern

Chatbot memiliki sejarah yang kaya dan campuran. Sekarang, aplikasi teknologi ini sedang meluas di luar layanan pelanggan ke dalam pemecahan masalah yang lebih dalam.

Sejarah chatbot

Chatbot pertama dikembangkan pada tahun 1966 di MIT — mereka menamainya ELIZA.

ELIZA, ibu dari semua chatbot, menjawab beberapa pertanyaan pohon keputusan yang sangat sederhana.

Iterasi chatbot pertama ini telah berevolusi dan berkembang, secara alami. Sepanjang tahun 1980 dan 1990, teknologi ini diterapkan dalam sistem telepon otomatis yang menggunakan pohon keputusan sangat sederhana, hingga ke MSN dan AOL.

Sekarang kita berkembang lebih jauh sepanjang garis waktu, teknologi chatbot telah meledak di seluruh kanal sosial dan bisnis. Mengapa kita sangat tertarik pada mereka sekarang? Mengapa begitu banyak perhatian yang diberikan pada teknologi ini?

“Ini kembali kepada tiga alasan utama,” kata Howard Pull, direktur pengembangan strategis di MullenLowe Profero.

1. Aplikasi pesan dan asisten suara sama-sama merupakan bot penginduk

“Jika Anda memikirkan Facebook Messenger, WhatsApp, LINE, mereka telah benar-benar membuka API mereka, sehingga merek sekarang dapat meluncurkan dan membuat e-layanan yang melakukan semuanya dari rekomendasi produk, pemesanan dan layanan hingga FAQ di dalamnya.”

2. Perubahan dalam kemampuan

“Tidak juga terjadi perubahan tingkat kemampuan chatbot untuk merasakan; kemampuan bot untuk mengenali gambar dan mengenali suara, yang telah memungkinkan kita untuk pada dasarnya mencari menggunakan gambar. Jika Anda Amazon, untuk layanan bagian Anda, Anda dapat mencari melalui itu, atau jika Anda EasyJet, Anda dapat memberikan gambar dan membiarkan bot mencari darinya.”

3. Kemenangan AI

“Terakhir, telah terjadi perubahan tingkat pembelajaran, dan itulah tempat pertanyaan AI masuk. Kemampuan untuk tampak seperti manusia dan menangani percakapan yang lebih manusia telah mengalami perubahan tingkat yang besar dalam 24 bulan terakhir, dalam hal kecerdasan dan pembelajaran mesin yang ada di balik chatbot. Ini memungkinkan merek dan layanan untuk menciptakan antarmuka yang terasa manusia dan berinteraksi dengan cara yang orang harapkan untuk dituturi dan ditangani.”

Mitos chatbot

Sepanjang sejarah chatbot, telah ada mitos mengenai kemampuan bot. Ada harapan konsumen yang sangat tinggi bahwa bot harus dapat menjawab pertanyaan terbuka. Namun, ini tidak selalu terjadi dan dapat merugikan — seperti yang pasti banyak dari Anda telah alami.

“Saya pikir mitos nomor satu melibatkan peran yang dirasakan dari chatbot: untuk obrolan,” kata Pull. “Tujuan sebenarnya adalah untuk memecahkan masalah, untuk memberikan layanan dan memberi pelanggan layanan itu dalam waktu tercepat mungkin.”

Ini bukan latihan untuk menggantikan manusia; ini tentang menemukan tempat dan cara baru untuk berinteraksi dengan konsumen. Dan, semakin baik kualitas bot, semakin besar kemungkinan merek untuk menarik dan mempertahankan audiens mereka.

Ini juga bukan tentang menciptakan sesuatu yang sangat konversasional. “Orang benar-benar ingin sesuatu yang memberikan jawaban cepat, menghubungkannya ke layanan, memungkinkan mereka untuk membeli sesuatu, dengan cara paling sederhana mungkin,” menjelaskan Pull.

Pengalaman chatbot

Chatbot, seperti yang telah kita jelajahi bulan ini, akan memainkan peran besar dalam meningkatkan pengalaman pelanggan.

Melihat pengalaman layanan pelanggan, ada sejumlah besar frustrasi dengan sebagian besar merek ketika Anda mencoba menghubungi mereka — waktu tunggu, ditahan pada nomor dll. Untuk merek layanan, investasi dalam teknologi chatbot sangat krusial.

Bergerak di luar ini ke dalam merek yang memiliki tujuan dan ingin mengubah hal-hal di sektornya, chatbot juga akan sangat krusial untuk meningkatkan tingkat keterlibatan dan retensi.

Chatbot internal

Dalam 12-18 bulan terakhir, telah terjadi ledakan chatbot di perusahaan, secara internal. Dalam skenario ini, ini tentang memperlakukan karyawan seperti pelanggan.

“Chatbot dapat digunakan dalam segala hal dari pemesanan ruangan hingga TI,” kata Pull. “Di tenaga kerja besar dan mobile, teknologi dapat memberikan interaksi sederhana dan cepat bagi karyawan untuk terlibat dengan bisnis. Itulah tempat Anda mulai melihat para pemain besar, seperti Microsoft dan apa yang mereka lakukan secara tradisional dengan Office365: bagaimana kita dapat memasukkan teknologi berbasis chat itu, membuka beberapa layanan tersebut dan benar-benar mengurangi kebutuhan untuk menelepon serta memberikan pengalaman yang jauh lebih sederhana dan efektif bagi karyawan tersebut.”

Saat ini, jenis layanan ini sedang muncul di merek yang memiliki manufaktur besar atau tenaga kerja besar. Namun, ini akan mulai menyaring ke dalam dunia bisnis yang lebih luas dan mainstream.

Masa depan chatbot

Seiring dengan kemajuan teknologi yang ada di balik chatbot, aplikasi dan potensi bot akan berubah sejumlah cara.

Mereka akan menjadi jauh lebih cerdas sehingga Anda akan melihat merek berinvestasi banyak di area baru di luar layanan.

“Jika kita melihat di mana kasus penggunaan utama ada, layanan pelanggan telah menjadi tradisional, hanya karena uangnya ada di sana. Jadi jika Anda merek seperti Amtrak, Anda dapat menghemat $1 juta per tahun pada biaya layanan pelanggan, hanya dengan mengotomatiskannya,” menjelaskan Pull.

Chatbot akan mulai memecahkan masalah baru — dan ini mengelilingi ide pilihan.

“Dengan perusahaan seperti Diageo, kita melihat bagaimana kita dapat memasangkan uiski dengan selera pribadi Anda, dan membawa semuanya bersama melalui antarmuka chat — Diageo Whisky Matcher,” kata Pull. “Jadi, kita akan melihat chatbot memberikan lebih banyak saran; saya pikir itu contoh bagus dari arah teknologi akan bergerak. Saat ini, kita masih di tahap layanan pelanggan sederhana FAQ.”

Di masa depan, perangkat lunak bot juga akan dapat belajar. Dan, sebagai hasilnya, bergerak ke dalam rentang aktivitas yang jauh lebih luas. Teknologi akan memiliki kemampuan untuk mengenali suara dan di dalamnya, nada. Melalui itu, dapat mengenali apakah pelanggan senang atau tidak senang, dan bereaksi sesuai. Ini akan menjadi pengubah permainan dari sisi yang menghadapi pelanggan.

Chatbot dan AI akan terintegrasi di seluruh kanal.

“Salah satu hal yang kami saran kepada banyak merek adalah bagaimana mereka dapat mengambil kecerdasan yang telah mereka bangun ke dalam bot dan mereplikasi itu di seluruh kanal mereka,” kata Pull. “Ini bukan hanya tentang menciptakan sesuatu untuk Facebook Messenger atau WhatsApp sebagai bot, ini tentang mengambil kecerdasan itu, mengambil pekerjaan yang telah Anda lakukan pada AI itu, dan berpikir bagaimana kita dapat menerapkannya ke layanan suara. Bagaimana kita kemudian dapat menerapkannya ke situs web, bagaimana kita kemudian dapat menerapkannya di toko?”

“Selama beberapa tahun ke depan, kita akan melihat AI dan bot dikemas dan dimasukkan ke dalam banyak kanal yang berbeda, di luar teks dan suara.”

Contoh chatbot

Di atas contoh yang disebutkan di atas, Pull memberikan Information Age beberapa bot lain untuk diperhatikan:

• Lego gift bot bernama Ralph
• NHS untuk kesehatan
• Visabot untuk layanan imigrasi
• DoNotPay — bot yang dirancang untuk menyederhanakan proses apelasi tiket parkir. Dalam 21 bulan pertamanya, bot tersebut menangani 250.000 kasus hukum dan menang 160.000 apelasi atas lebih dari $4 juta tiket parkir