让我们探讨实施对话式 AI 解决方案时的 7 个常见错误：
在没有适当策略和规划的情况下启动对话式 AI 项目
实施对话式人工智能项目的目标决定了开发聊天机器人、智能机器人和虚拟助手等解决方案的过程。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。根据前一种技术、行为的结果，可以在开发解决方案时调整对话 AI 的语气。这导致对话式人工智能解决方案的受众优化定位和适当细分。
示例：不应使用具有通用词库的会话机器人来实现每个会话解决方案。相反，应实施由适当研究支持的优化策略来选择词库。
没有确定正确的用例
确定正确的用例至关重要，尤其是在开始阶段。最好的方法是从具有有限意图的狭窄用例开始。部署后，可以分析用户行为以进一步扩展对话式人工智能解决方案。这种方法有助于在早期阶段识别和解决实施和部署挑战。
在开始阶段针对过多的 KPI
专注于 KPI 的几个领域进行战略实施总是好的，它可以帮助实现企业的主要目标。
正如他们所说，“太多太糟糕了”，因此在开始阶段针对过多的 KPI 会抑制主要目标的潜力。此外，关注各种 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都会使业务变得脆弱。
有多种KPI 可用于评估聊天机器人的作用。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、回退率、激活率等等。一开始就针对其中的每一个进行定位可能会导致混乱，因为解释 KPI 产生的见解需要一些时间。
示例：针对新用户和参与用户可能会导致策略冲突，因为增加新用户的策略是通过业务卖点给人留下深刻印象，但为了增加参与用户的价值，内容必须参与描述特定用户可能感兴趣的点的术语，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 的同时针对激活率会进一步制造更多混乱。激活率是对聊天机器人建议的用户进行的活动数量的评估。实现此目标的策略涉及聊天机器人 ping 用户以执行操作。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
没有让所有利益相关者参与是规划和实施阶段的关键错误之一。构建智能虚拟助手作为对话界面可以自动执行各种冗余和重复的任务。因此，设计这样一个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。
可能很难在规划战略时考虑所有利益相关者的每一个意见，但由于未包括在规划阶段的利益相关者的变更请求，稍后更新战略变得更加困难。因此，包括所有利益相关者来规划对话式 AI 项目可以简化业务运营。
糟糕的对话设计
用于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，从而使对话 AI 解决方案的交互性降低。这会驱散用户并违背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
对话式人工智能解决方案是集成的软件程序，用于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使流程失败或产生错误，因此在发生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，备份对话式 AI 解决方案对企业来说非常重要。
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 出现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，并确保用户返回网站。
解决方案中缺少反馈回路
只有当有反馈时，业务战略或运营才有改进的余地。否则，很难纠正错误并了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互动方式，因此可以收集对话数据和用户反馈以进一步分析和使用以改进对话式应用程序。
结论
紧跟最新的 AI 趋势，并在实施对话式 AI 解决方案时避免犯这些错误。
