Conversational AI a generatywna AI: najważniejsze różnice

Czym jest dla ciebie AI? Dla jednych to osobisty chatbot, któremu zadają pytania. Dla innych — agent obsługi klienta, z którym rozmawiają, dzwoniąc, by umówić wizytę. Oba przykłady mogą wydawać się tym samym: czymś, co odpowiada. W rzeczywistości działają na innej architekturze i służą innym celom. 

Poproś osobistego chatbota o informacje o konkretnym koncie, a zgadnie lub nie da rady. Poproś agenta AI ds. obsługi klienta o napisanie briefu marketingowego do kolejnej 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 przenikają, oraz wyjaśniamy, jak produkty coraz częściej korzystają z 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 obsługiwać agentów głosowych i chatboty.
• Generatywna AI wykorzystuje duże modele językowe (LLM) i deep learning do tworzenia oryginalnych obrazów, tekstów, kodu, filmów i innych treści.
• Conversational AI i generatywna AI są klasyfikowane jako słaba AI z ograniczoną pamięcią.

Czym jest Conversational AI?

Conversational AI to technologia, która potrafi symulować dialog z człowiekiem przez tekst lub głos. Jej głównym celem jest interakcja — ustalenie potrzeb rozmówcy lub 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 trafne odpowiedzi zgodne z marką firmy.

Nowoczesne systemy Conversational AI wykorzystują duże modele językowe, by radzić sobie z bardziej zróżnicowanymi sformułowaniami i nieoczekiwanymi pytaniami dodatkowymi. Te możliwości szczególnie widać we wdrożeniach Conversational AI, takich jak agenci AI obsługi klienta, którzy rozmawiają z użytkownikiem, rozwiązują jego problem, polecają rozwiązanie na podstawie informacji wewnętrznych lub w razie potrzeby przekazują sprawę ludzkiemu agentowi.

Czym jest generatywna AI? 

Generatywna AI odchodzi od interpretowania i analizowania informacji na rzecz tworzenia i ekstrapolacji. Zamiast identyfikować informacje, modele generatywnej AI rozumieją wzorce w danych i potrafią wykorzystywać 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 tę wiedzę, by napisać nowy tekst w odpowiedzi.

Modele te obejmują tekst, wideo, audio, obrazy i kod, pozwalając 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 znaczną część tworzenia wideo, obrazów i audio. 

Conversational AI a generatywna AI: najważniejsze różnice

Conversational AI i generatywna AI są zoptymalizowane do różnych zastosowań. Pierwsza skupia się na dialogu i interakcji w czasie rzeczywistym, 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 bardziej 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 pytania dodatkowe poza ustalonym scenariuszem — tak jak model generatywnej AI radzi sobie z nieprzewidywalnym poleceniem. Jednak jego głównym zadaniem nadal jest dokładne prowadzenie rozmowy, a generatywna AI ma przede wszystkim tworzyć. 

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

AI zwykle klasyfikuje się według możliwości lub funkcjonalności. Możliwości dzielą się szeroko na trzy kategorie: słabą AI, ogólną AI (Artificial General Intelligence, AGI) i superinteligentną AI. Ostatnia grupa jest wciąż teoretyczna — zakłada 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 wcześniejszych rozmów i działa wyłącznie na danych dostępnych w danej chwili.
2. AI z ograniczoną pamięcią: Korzysta z niedawnych danych przy podejmowaniu decyzji. To najczęściej używana dziś grupa systemów AI.
3. AI z teorią umysłu: Badacze AI próbują stworzyć klasę AI, która potrafi rozumieć myśli i emocje, symulować ludzkie rozumienie sztuki oraz reagować emocjonalnie.
4. Samoświadoma AI: Samoświadoma AI ma własną świadomość i pełną samoświadomość. To kolejna możliwa, lecz niedostępna dziś kategoria.

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

Wybór odpowiedniej AI do celu biznesowego

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

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 Conversational AI może rozmawiać z potencjalnym klientem, a generatywna AI na podstawie tej rozmowy przygotuje dla niego spersonalizowaną ofertę.

Zastosowania Conversational AI

Zastosowania Conversational AI zwykle skupiają się na wsparciu użytkowników lub świadczeniu konkretnej usługi.

Oto kilka typowych przykładów:

• Agenci obsługi klienta: Agenci głosowi i czatowi mogą rozwiązywać zgłoszenia klientów, odpowiadać na pytania dotyczące twoich dokumentów wewnętrznych, obsługiwać zwroty i aktualizacje zamówień oraz przekazywać informacje o śledzeniu przesyłki — bez angażowania ludzkiego agenta.
• Asystenci cyfrowi: Urządzenia konsumenckie, zwłaszcza Alexa i Google Home, stały się popularnymi systemami domowymi do wykonywania bez użycia rąk takich zadań jak gaszenie świateł, odtwarzanie muzyki, ustawianie przypomnień czy sterowanie innymi podłączonymi inteligentnymi urządzeniami.
• Wirtualni asystenci: Agenci biznesowi mogą obsługiwać workflow, takie jak odebranie telefonu od klienta i umówienie mu wizyty albo kwalifikowanie leada sprzedażowego, zanim zajmie się nim przedstawiciel handlowy. 

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

Zastosowania generatywnej AI

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

• Sztuka i projektowanie: Twórz grafikę do produktu, przygotowuj całe reklamy na podstawie polecenia, projektuj plakat na nadchodzący występ i materiały marketingowe.
• Tworzenie treści: Opracowuj pomysły, zbieraj propozycje tekstów do kampanii prasowej, szybko streszczaj raporty wewnętrzne i pisz briefy contentowe.
• Pisanie kodu: Znajduj błędy i twórz poprawki, buduj nowe narzędzia za pomocą kilku poleceń lub konwertuj kod z jednego języka na drugi w ułamku czasu potrzebnego na ręczne wykonanie tego zadania.

Zacznij korzystać z ElevenAgents do tworzenia rozwiązań Conversational AI

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