7 erreurs à éviter lors de la mise en œuvre de solutions d’IA conversationnelle

Les solutions d’IA conversationnelle sont l’une des applications les plus efficaces de l’IA et de l’apprentissage automatique. De plus, les progrès du traitement du langage naturel ont amélioré la qualité de la génération de texte et du traitement de la parole dans les machines. Les solutions d’IA conversationnelle permettent une utilisation efficace dans des cas tels que les chatbots et les assistants virtuels. Bien que la croissance dans ce domaine ait été importante au cours des dernières années, la moindre erreur dans le déploiement de ces solutions peut encore dégrader les résultats et les résultats.

7 erreurs à éviter lors de la mise en œuvre de solutions d’IA conversationnelle

Explorons les 7 erreurs courantes lors de la mise en œuvre de solutions d’IA conversationnelle :

Démarrer un projet d’IA conversationnelle sans stratégie ni planification appropriées

L’objectif de la mise en œuvre du projet d’IA conversationnelle façonne le processus de développement de solutions telles que les chatbots, les robots intelligents et les assistants virtuels. Étant donné que ces solutions dépendent entièrement des utilisateurs, de l’ensemble de données et de l’algorithme d’apprentissage automatique, une planification appropriée d’une stratégie de développement est nécessaire pour atteindre les objectifs cibles.

Une bonne stratégie doit se concentrer sur un objectif particulier répondant aux intentions spécifiques des utilisateurs. La meilleure façon de construire une stratégie est, dans un premier temps, d’analyser le comportement du public. En fonction des résultats des anciennes techniques, comportements, le ton de l’IA conversationnelle peut être ajusté lors de l’élaboration de la solution. Cela conduit à un ciblage optimisé et à une segmentation appropriée de l’audience pour les solutions d’IA conversationnelles.

Exemple: Les robots conversationnels avec une bibliothèque de mots généralisée ne doivent pas être utilisés pour implémenter toutes les solutions conversationnelles. Au lieu de cela, une stratégie optimisée soutenue par une recherche appropriée doit être mise en œuvre pour choisir la bibliothèque de mots.

Ne pas identifier le bon cas d’utilisation

L’identification du bon cas d’utilisation est cruciale, en particulier dans la phase de démarrage. La meilleure façon de procéder est de commencer par un cas d’utilisation restreint avec un ensemble limité d’intentions. Une fois déployé, le comportement de l’utilisateur peut être analysé pour faire évoluer davantage la solution d’IA conversationnelle. Cette approche permet d’identifier et de relever les défis de mise en œuvre et de déploiement à un stade précoce.

Cibler trop de KPI dans la phase de démarrage

Il est toujours bon de se concentrer sur quelques domaines de KPI pour la mise en œuvre stratégique, et cela peut aider à atteindre les principaux objectifs d’une entreprise.

Comme on dit, « Trop, c’est trop mal », ainsi cibler trop de KPI dans la phase de démarrage inhibe le potentiel des objectifs principaux. En outre, se concentrer sur divers KPI peut conduire à une intervention dans les stratégies d’IA pour atteindre trop d’objectifs dans un court intervalle de temps. De plus, la phase de démarrage est définie comme la partie cruciale d’une solution, et donc l’exploiter de toutes les manières peut rendre l’entreprise vulnérable.

Il existe différents KPI pour évaluer le rôle des Chatbots. Chaque paramètre associé aux KPI des chatbots peut aider à apporter un nouvel aperçu à la table. Certains de ces KPI sont l’expérience utilisateur, la durée de la conversation, les utilisateurs engagés, les nouveaux utilisateurs, les volumes de discussion, le taux de repli, le taux d’activation et bien d’autres. Cibler chacun d’entre eux au début peut conduire au chaos car il faut un certain temps pour interpréter les informations générées par les KPI.

Exemple: Le ciblage sur les nouveaux utilisateurs et les utilisateurs engagés peut entraîner des conflits dans les stratégies, car la stratégie pour augmenter le nombre de nouveaux utilisateurs consiste à impressionner par les arguments de vente de l’entreprise, mais pour augmenter la valeur des utilisateurs engagés, le contenu doit être engageant en termes de décrivant les points sur lesquels un utilisateur particulier pourrait être intéressé, sinon l’utilisateur perdra l’attention et l’intérêt pour l’entreprise.

De plus, cibler le taux d’activation tout en se concentrant sur les deux premiers KPI peut créer encore plus de chaos. Le taux d’activation est l’évaluation du nombre d’activités effectuées par les utilisateurs qui sont suggérées par les chatbots. La stratégie de mise en œuvre de cet objectif implique que les chatbots envoient un ping aux utilisateurs pour effectuer des actions. Ainsi, il est possible qu’un nouvel utilisateur ou un utilisateur existant se détourne du site Web ou de l’application.

Isoler les parties prenantes dans la phase de planification et de mise en œuvre

Ne pas impliquer toutes les parties prenantes est l’une des erreurs cruciales lors de la phase de planification et de mise en œuvre. Construire un assistant virtuel intelligent en tant qu’interface conversationnelle peut automatiser diverses tâches redondantes et répétitives. Ainsi, la contribution de chaque partie prenante est nécessaire pour concevoir un tel assistant. De plus, l’automatisation d’une tâche peut affecter indirectement une partie prenante particulière. Ainsi, cela peut conduire à une mauvaise gestion des opérations commerciales.

Il peut être difficile de prendre en compte toutes les opinions de toutes les parties prenantes pour planifier une stratégie, mais la mise à jour ultérieure de la stratégie en raison des demandes de changement des parties prenantes qui n’ont pas été incluses dans la phase de planification devient encore plus difficile. Par conséquent, l’inclusion de toutes les parties prenantes pour la planification du projet d’IA conversationnelle facilite les opérations commerciales.

Mauvaise conception de conversation

L’algorithme backend pour la génération de texte et le traitement de la parole est le fondement des solutions d’IA conversationnelles. Ainsi, un algorithme et un ensemble de données inappropriés conduisent à une mauvaise conception de la conversation, rendant la solution d’IA conversationnelle un peu moins interactive. Cela éloigne les utilisateurs et défie le but d’automatiser les tâches et les conversations.

N’avoir aucune stratégie de secours pour la solution d’IA conversationnelle

Les solutions d’IA conversationnelle sont des logiciels intégrés pour former des widgets tels que des chatbots et des assistants virtuels. Par conséquent, tout problème technique ou intention non résolue peut faire échouer les processus ou créer des erreurs, ainsi disposer d’une sauvegarde en cas d’échec garantit la fiabilité et fait une grande impression sur les utilisateurs. Par conséquent, la sauvegarde d’une solution d’IA conversationnelle est très importante pour les entreprises.

Exemple: La plupart des chatbots ou assistants virtuels sont conçus pour répondre à un ensemble d’intentions et fonctionner avec des demandes d’API. En cas d’intention hors de portée ou d’échec d’une API, il devrait y avoir une disposition pour gérer l’erreur. Cela pourrait rediriger vers une nouvelle application ou un agent humain. Cela donne à l’entreprise un aspect plus professionnel et garantit que les utilisateurs reviennent sur le site Web.

Manque de boucle de rétroaction intégrée à la solution

Il n’y a de marge d’amélioration dans une stratégie ou une opération commerciale que lorsqu’il y a un retour d’information. Sinon, il est difficile de rectifier les erreurs et de comprendre ce qui ne fonctionne pas pour une organisation. Étant donné que les solutions d’IA conversationnelle sont un moyen interactif d’être en contact avec les utilisateurs ou les clients, les données de conversation et les commentaires des utilisateurs peuvent être recueillis pour une analyse plus approfondie et utilisés pour améliorer l’application conversationnelle.

Conclusion

Restez au courant des dernières tendances en matière d’IA et évitez de commettre ces erreurs lors de la mise en œuvre de solutions d’IA conversationnelles.