Conversational AI a generatywna AI: najważniejsze różnice

Czym jest dla ciebie AI? Dla jednych będzie to osobisty chatbot, któremu zadajesz pytania. Dla innych — agent obsługi klienta, z którym rozmawiasz, gdy dzwonisz umówić wizytę. Oba przykłady mogą wydawać się tym samym: czymś, co odpowiada. W rzeczywistości działają jednak na innej architekturze i służą różnym celom. 

Poproś osobistego chatbota o informacje o konkretnym koncie, a będzie zgadywać lub nie da rady. Poproś obsługę klienta agenta AI o napisanie briefu marketingowego do następnej reklamy, a dostaniesz coś ogólnego — o ile w ogóle coś dostaniesz. Pierwszy przykład to generatywna AI. Drugi to Conversational AI.

W tym artykule omawiamy różnice między tymi dwoma typami AI, pokazujemy, gdzie Conversational AI i generatywna AI się pokrywają, oraz wyjaśniamy, jak produkty coraz częściej używają obu naraz, by zapewnić spójniejsze doświadczenie klienta.

Podsumowanie

• Conversational AI to narzędzia prowadzące rozmowy w określonym kontekście i zakresie, a generatywna AI tworzy nowe treści.
• Conversational AI wykorzystuje rozumienie i generowanie języka naturalnego, aby napędzać agentów głosowych i chatboty.
• Generatywna AI wykorzystuje duże modele językowe (LLM) i deep learning do tworzenia oryginalnych obrazów, tekstów, kodu, filmów i nie tylko.
• Conversational AI i generatywna AI są zaliczane do słabej AI z ograniczoną pamięcią.

Czym jest Conversational AI?

Conversational AI to technologia, która symuluje dialog z człowiekiem za pomocą tekstu lub głosu. Jej głównym celem jest interakcja — od ustalenia, czego ktoś potrzebuje, po odpowiedź na pytanie. Conversational AI łączy rozumienie języka naturalnego, zarządzanie dialogiem i generowanie języka naturalnego. Zwykle korzysta z narzędzi lub połączonych baz danych, aby tworzyć odpowiedzi zgodne z faktami i stylem marki.

Nowoczesne systemy Conversational AI wykorzystują duże modele językowe, by rozumieć bardziej zróżnicowane sformułowania i nieoczekiwane pytania dodatkowe. Widać to szczególnie w rozwiązaniach Conversational AI, takich jak agenci AI obsługi klienta, którzy rozmawiają z użytkownikiem, rozwiązują jego problem, polecają rozwiązanie na podstawie wewnętrznych informacji lub w razie potrzeby przekazują sprawę człowiekowi.

Czym jest generatywna AI? 

Generatywna AI nie skupia się na interpretowaniu i analizowaniu informacji, lecz na tworzeniu i ekstrapolacji. Zamiast rozpoznawać informacje, modele generatywnej AI rozumieją wzorce w danych i potrafią wykorzystać je do tworzenia nowych treści. Na przykład tekstowy LLM trenuje na ogromnej ilości danych i uczy się statystycznych relacji między słowami, aby ustalić prawdopodobny wzorzec przewidywania kolejnego słowa lub zdania. Po otrzymaniu polecenia może wykorzystać te dane i wiedzę, aby napisać nowy tekst w odpowiedzi.

Modele te obejmują tekst, wideo, audio, obrazy i kod, dzięki czemu można tworzyć treści na podstawie poleceń w języku naturalnym. LLM-y oparte na architekturze transformera obsługują większość zadań związanych z tekstem i kodem, a modele dyfuzyjne odpowiadają za dużą część tworzenia wideo, obrazów i audio. 

Conversational AI vs. generatywna AI: najważniejsze różnice

Conversational AI i generatywna AI są zoptymalizowane pod różne zastosowania. Pierwsza skupia się na dialogu w czasie rzeczywistym i interakcji, a druga służy do tworzenia nowych treści na podstawie danych wejściowych w języku naturalnym.

Oto pełne zestawienie głównych różnic między Conversational AI a generatywną AI:

Choć te technologie się różnią, coraz mocniej się przenikają, ponieważ wiele narzędzi Conversational AI działa na LLM-ach, które pozwalają im obsługiwać tematy wykraczające poza ich pierwotny zakres. Agent głosowy oparty na LLM może prowadzić naturalną rozmowę i odpowiadać na dodatkowe pytania poza ustalonym skryptem, tak jak model generatywnej AI radzi sobie z nieprzewidywalnym poleceniem. Jego głównym zadaniem nadal jest jednak dokładne prowadzenie rozmowy, podczas gdy zadaniem generatywnej AI jest tworzenie. 

Gdzie Conversational AI i generatywna AI mieszczą się wśród typów AI?

AI zwykle klasyfikuje się według możliwości lub funkcjonalności. Możliwości dzielą się ogólnie na trzy kategorie: słabą AI, ogólną AI (Artificial General Intelligence, AGI) i superinteligentną AI. Ta ostatnia grupa pozostaje teoretyczna i opisuje technologię znacznie bardziej zaawansowaną poznawczo niż ludzie.

Pod względem funkcjonalności AI dzieli się na cztery grupy:

1. Reaktywna AI: Reaguje na bieżące dane wejściowe bez pamięci poprzednich rozmów i działa wyłącznie na danych dostępnych w danej chwili.
2. AI z ograniczoną pamięcią: Wykorzystuje najnowsze dane do podejmowania decyzji. To najczęściej używana dziś grupa systemów AI.
3. AI teorii umysłu: Badacze AI próbują stworzyć klasę AI zdolną rozumieć myśli i emocje, symulować ludzkie rozumienie sztuki oraz reagować emocjonalnie.
4. Samoświadoma AI: Samoświadoma AI ma własną świadomość i pełną samoświadomość. To kolejna kategoria, która jest możliwa, ale dziś niedostępna.

Pod względem możliwości i funkcjonalności Conversational AI należy do słabej AI z ograniczoną pamięcią. Generatywna AI mieści się w tych samych kategoriach. Żadna z tych technologii nie zachowuje pamięci poza określonym oknem kontekstu. Różnią się natomiast funkcją: jedna ma prowadzić dialog z użytkownikami, a druga tworzyć treści.

Wybór odpowiedniej AI dla celu biznesowego

Wybór między Conversational AI a generatywną AI zależy od głównego zadania, które chcesz wykonać. Jeśli musisz obsłużyć dużą liczbę przychodzących zapytań, na przykład od użytkowników szukających informacji lub sprawdzających status zamówień, naturalnym wyborem będzie Conversational AI.

Jeśli chcesz tworzyć nowe treści — na przykład do spersonalizowanej kampanii marketingowej lub treści lokalnych — lepiej sprawdzi się generatywna AI.

Oczywiście te narzędzia nie muszą działać osobno. Możesz łączyć różne modele AI w jednym workflow. Na przykład użyć Conversational AI do rozmowy z potencjalnym klientem, a następnie generatywnej AI do stworzenia spersonalizowanej oferty po rozmowie.

Przykłady zastosowań Conversational AI

Typowe zastosowania Conversational AI skupiają się na wsparciu użytkowników lub świadczeniu określonej usługi.

Oto kilka częstych przykładów:

• Agenci obsługi klienta: Agenci głosowi i chatowi mogą rozwiązywać zgłoszenia klientów, odpowiadać na pytania dotyczące wewnętrznych dokumentów, obsługiwać zwroty i aktualizacje zamówień oraz przekazywać informacje o śledzeniu przesyłki — bez angażowania człowieka.
• Asystenci cyfrowi: Urządzenia konsumenckie, zwłaszcza Alexa i Google Home, stały się popularnymi systemami domowymi do obsługi zadań bez użycia rąk, takich jak gaszenie światła, odtwarzanie muzyki, ustawianie przypomnień czy sterowanie innymi podłączonymi inteligentnymi urządzeniami.
• Wirtualni asystenci: Agenci dla firm mogą obsługiwać workflow, na przykład odebrać telefon od klienta i umówić dla niego wizytę albo kwalifikować leady sprzedażowe, zanim zajmie się nimi przedstawiciel. 

Oto przykład agenta Conversational AI, który kwalifikuje leady w czasie rzeczywistym.

Przykłady zastosowań generatywnej AI

Główne zastosowania generatywnej AI wynikają z jej zdolności do tworzenia nowych treści na podstawie poleceń. Na przykład:

• Sztuka i design: Twórz grafiki dla produktu, przygotowuj całe reklamy na podstawie promptu, projektuj plakaty na nadchodzące wydarzenia i materiały marketingowe.
• Tworzenie treści: Opracowuj pomysły, twórz teksty do kampanii prasowej, szybko streszczaj wewnętrzne raporty i pisz briefy contentowe.
• Pisanie kodu: Wykrywaj błędy i pisz poprawki, twórz nowe narzędzia za pomocą kilku promptów albo konwertuj kod z jednego języka na drugi w ułamku czasu potrzebnego ręcznie.

Zacznij korzystać z ElevenAgents do rozwiązań Conversational AI

ElevenAgents pozwala zespołom tworzyć zaawansowanych głosowych agentów Conversational AI obsługujących całe workflow. Zespoły mogą wdrażać agentów do obsługi zastosowań dla przedsiębiorstw, takich jak przyjmowanie klientów, kwalifikowanie przychodzących leadów, rozwiązywanie zgłoszeń wsparcia czy automatyzacja systemów obsługi klienta. 

Dowiedz się więcej o ElevenAgents lub zarejestruj się, aby stworzyć agenta Conversational AI dla swojej firmy.

Najczęściej zadawane pytania o Conversational AI i generatywną AI