让我们探讨实施对话式AI解决方案时的7个常见错误：在没有适当策略和计划的情况下启动对话式AI项目实施对话式人类智能项目的目标决定了开发解决方案的过程，例如聊天机器人、智能机器人和虚拟助手。由于这些解决方案完全依赖于用户、数据集和机器学习算法，因此需要适当规划开发策略以实现目标。一个好的策略应该专注于解决特定用户意图的特定目标。制定策略的最佳方法是首先分析受众的行为。根据先前技术、行为的结果，可以在开发解决方案时调整会话AI的语气。这可以优化对话式AI解决方案的目标受众并对其进行适当的细分。示例：不应将具有通用词汇表的对话机器人用于每个对话解决方案。相反，应该针对词典的选择实施由适当研究支持的优化策略。未确定正确的用例确定正确的用例至关重要，尤其是在开始阶段。最好的方法是从意图有限的狭窄用例开始。部署后，可以分析用户行为以进一步扩展对话式AI解决方案。这种方法有助于在早期阶段识别和解决实施和部署挑战。通过关注有助于实现业务主要目标的KPI的几个领域，针对过多的KPI开始战略实施总是好的。正如他们所说，“太多太糟糕”，因此一开始就针对过多的KPI会抑制主要目标的潜力。此外，专注于各种KPI可能会导致干预AI策略以在短时间内完成太多目标。此外，启动阶段被定义为解决方案的关键部分，因此以各种方式利用它会使业务变得脆弱。有多种KPI可用于评估聊天机器人的有效性。与聊天机器人的KPI相关的每个参数都有助于为表格带来新的见解。其中一些KPI是用户体验、对话持续时间、参与用户、新用户、聊天量、跳出率、激活率等。一开始就针对其中的每一个可能会导致混淆，因为需要一些时间来解释KPI产生的见解。示例：针对新用户和参与用户可能会导致策略冲突，因为添加新用户的策略是通过卖点给企业留下深刻印象，但为了增加参与用户的价值，内容必须参与描述可能感兴趣的点特定用户否则，用户将失去对业务的关注和兴趣。此外，在关注前两个KPI的同时以激活率为目标会造成进一步的混乱。激活率是对用户执行的聊天机器人建议的活动数量的评估。实现这一目标的策略涉及聊天机器人通知用户执行操作。因此，新用户或现有用户可能会偏离网站或应用程序。在规划和实施阶段隔离利益相关者未能让所有利益相关者参与是规划和实施阶段的主要错误之一。将智能虚拟助手构建为对话界面可以自动执行各种冗余和重复性任务。因此，设计这样的助手需要每个利益相关者的投入。此外，自动化任务可能会间接影响特定的利益相关者。因此，它可能导致业务运营管理不善。在规划战略时可能很难考虑所有利益相关者的每一个输入，但由于规划阶段未包括利益相关者的变更请求，以后更新战略变得更加困难。因此，让所有利益相关者参与规划对话式AI项目可以简化业务运营。糟糕的对话设计文本生成和语音处理的后端算法是对话式AI解决方案的基础。因此，不合适的算法和数据集会导致对话设计不佳，从而降低对话式AI解决方案的交互性。这会分散用户的注意力并破坏自动化任务和对话的目的。对话式AI解决方案没有后备策略对话式AI解决方案是集成的软件程序，可形成聊天机器人和虚拟助手等小部件。因此，任何技术故障或未解决的意图都可能导致流程失败或产生错误，因此在出现故障时进行备份可确保可靠性并给用户留下深刻印象。因此，企业备份其对话式人工智能解决方案非常重要。示例：大多数聊天机器人或虚拟助手都是为处理一组意图和处理API请求而构建的。如果API具有超出范围的意图或失败，则应提供处理错误的规定。这可能会重定向到新的应用程序或人工代理。这使业务看起来更专业，并确保用户返回该站点。解决方案中缺乏反馈循环只有当有反馈时，业务战略或运营才有改进的余地。否则，很难纠正错误并理解什么对组织不起作用。由于对话式AI解决方案是一种与用户或客户保持联系的交互式方式，因此可以收集对话式数据和用户反馈以供进一步分析并用于改进对话式应用程序。结论在实施对话式AI解决方案时，跟上最新的AI趋势并避免这些错误。
