1. Roboți telefonici cu IVR (Interactive Voice Response) sau cu AI (Inteligență Artificială) - marketing inteligent
Un astfel de robot telefonic este capabil să sune un mare număr de clienți (chiar mai mulți în același timp), efectuând munca a numeroase persoane, pentru a-i intreba dacă doresc sa execute o programare.
- în cazul unui robot cu IVR, clientul răspunde întrebărilor robotului apăsând taste pe tastatura telefonului.
- În cazul unui robot cu AI, clientul discută la fel cum ar vorbi cu o persoană umană, deoarece robotul este capabil să înțeleagă limbajul uman (chiar mai multe limbi - română, engleză, germană etc.), iar răspunsurile clientului sunt prelucrate (speech to text), interpretare și stocate în baza de date.
Robotul dispune de mai multe voci care pot fi utilizate: timbru vocal de femeie sau bărbat.
Întregul sistem informatic functioneaza direct din Cloud, astfel încât nu este necesar să se instaleze niciun hardware sau software în infrastructura clienților.
a) Exemplu de utilizare, Robot IVR:
Un astfel de sistem este ideal în cazul firmelor sau instituțiilor publice care dețin deja o bază de date de clienți cărora le expiră un abonament, vor să-i înștiințeze cu privire la o nouă ofertă personalizată sau vor să-i contacteze pentru a-i programa.
Robotul poate să sune la lista de telefoane sau poate să preia apelurile din partea clienților.
Astfel de sisteme se adresează:
- firmelor de instalații gaze care au deja o listă de clienți și care trebuie anunțați să-și refacă verificările de gaze obligatorii la centrale; întregul proces de programare poate fi făcut de către robotul telefonic
- primăriilor sau instituțiilor publice care vor să înștiințeze cetățenii: taxe care trebuie colectate, confirmări de programare
- clinici medicale care doresc să verifice automat menținerea unei programări într-o anumită zi și la o anumită oră
- celor care doresc să implementeze sisteme de marketing inteligent
b) Exemplu de utilizare, Robot cu AI (Inteligență Artificială):
Un astfel de sistem, în primul rând, este învățat sa cunoască activitatea companiei. Este antrenat pe un set de date relevante pentru a fi capabil să răspundă la multiple întrebări.
Antrenarea se poate face prin mai multe proceduri:
- dacă sunt puține informații pe care trebuie sa le cunoască, este suficient să i se comunice aceste date printr-un "context" comprehensiv
- în cazul în care sistemul trebuie să fie capabil să răspundă la numeroase întrebări, atunci se utilizeaza tehnica de fine-tuning, prin care se antrenează în Cloud un model LLM și se generează un nou model expert pe acel domeniu
- o alta variantă, poate cea mai utilă în cazul în care sistemul AI trebuie să devina expert pe un domeniu în care sunt numeroase proceduri, reguli, legi etc., care se modifica des în timp, este să se folosească tehnica RAG (Retrieval-Augmented Generation). În acest caz se utilizează, de obicei, baze de date non-relaționale capabile să indexeze și să extragă rapid informații asemănătoare semantic (ex. PineCone sau PostgreSql+pgvector) stocate în sisteme Cloud (AWS sau altele).
PhoneBot-ul răspunde la un număr de telefon al clientului, întelege semnificația conversației (in limba română, engleză, spaniolă și altele) și discută efectiv cu clientul. Clientul îl intreabă, robotul înțelege sensul întrebării, execută o căutare în baza de date și apoi răspunde oferind informații relevante.
Un astfel de sistem informatic cu AI se adreseaza:
- celor care vor sa ofere un Asistent AI în afara orelor de program, astfel clienții pot suna 24/24h
- instituțiilor care doresc să ofere servicii de informare publica (primării, companii)
- firme care execută lucrări care necesită o programare în prealabil. Astfel clienții sună, discută cu Asistentul AI și se programează. Exemplu: clinici medicale, firme de instalații
- companii care ofera servicii de call-center, mai ales daca serviciile respective se bazează pe un set de proceduri tehnice bine definite care pot fi utilizate pentru a antrena modelul
Avantaje:
- asigură o reducere a costurilor, deoarece permite apelarea rapida a unui numar foarte mare de clienți, înlocuind numeroase persoane care ar fi trebuit să fie angajate pentru îndeplinirea acestui task. Robotul preia munca a numeroși angajați. El nu cere drepturi salariale sau bonusuri și nici nu este deranjat dacă lucrează non-stop ...
- sistemul poate genera rapoarte pentru a vedea persoanele contactate, statusul apelului (a răspuns, nu a raspuns, a închis, a finalizat programarea), data apelare, timp apel etc.
- robotul telefonic se poate reprograma automat pentru ziua următoare în cazul în care clientul nu a răspuns
2. Sisteme AI expert pe un anumit domeniu realizate prin antrenarea unui model LLM (fine-tuning) sau prin metoda RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Astfel de sisteme AI reprezintă prezentul și viitorul apropiat al dezvoltării domeniului inteligenței artificiale. Până acum, bazele de date au permis căutari după anumite cuvinte cheie, însă răspunsurile nu erau inteligente, ci doar ofereau operatorului uman informațiile brute necesare.
În acest moment, putem genera sisteme care înteleg efectiv întrebarea și textele prin care efectueaza căutari, își dau seama care sunt informațiile relevante, preiau date din mai multe surse și apoi generează un răspuns final.
Exemplu:
- 1. Astfel de sisteme pot fi extrem de utile companiilor care au numeroase proceduri interne. Toate acestea pot fi grupate într-un set de date cu care să se antreneze un model LLM (Large Language Model -model lingvistic de mari dimensiuni) prin Fine-Tuning sau să se implementeze metoda RAG. Apoi, prin interogarea modelului, care se poate face prin interfața web sau vocal (când suni la un numar de telefon și îți răspunde un asistent AI), se pot obține informații relevante despre subiectul căutat. în acest caz, întrebarea se poate formula ca atunci când discutăm cu o persoană umană!
Spre exemplu, am dezvoltat un sistem AI care combină metoda RAG cu fine-tuning și apelează principalele modele LLM cunoscute (cele de la Open AI (gpt-4o, gpt-4o-mini), DeepSeek R3, DeepSeek R1, Mistral) pentru a răspunde la întrebari despre CODUL RUTIER și REGULAMENTUL RUTIER. Poate fi accesat aici.
Este interesant de observat că raspunsul diferă în funcție de capabilitățile raționale ale modelului utilizat. Sunt și cazuri în care un model nu este suficient de capabil să ofere răspunsul la o întrebare complicată, însa alt model răspunde corect.
- 2. Domeniul legal: se pot genera astfel de sisteme antrenate pe anumite domenii legale (anumite seturi de legi), utile juriștilor, avocaților sau specialiștilor într-un anumit domeniu în care este important să obtină răspunsuri pertinente și rapide, la fel ca în cazul în care ai avea posibilitatea să discuti cu un expert în domeniu.
Trebuie inteles ca acest domeniu al asistenților AI și sistemelor bazate pe inteligență artificială este unul extrem de nou, în plină expansiune, iar cei care vor implementa cât mai rapid astfel de sisteme vor avea un avantaj în fața concurenței. Astfel de sisteme nu sunt infailibile și momentan nu pot inlocui persoana umana 100% (nici nu dorim acest lucru), însa pot ajuta companiile să-și micșoreze costurile și să ofere servicii de înaltă tehnologie clienților. Pornind de la exemplele enunțate mai sus, ne puteți contacta pentru a discuta astfel încât să identificăm împreună cum am putea integra sisteme AI în activitatea companiei dumneavoastră.
Pentru toate exemplele de mai sus (robot cu IVR care sună, robot cu IVR care poate fi sunat, robot cu AI care poate fi sunat, sistem inteligent care poate fi interogat pe un anumit domeniu legal) va putem pune la dispozitie exemple funcționale pe care le puteți testa.