Por qué ChatGPT no es un reemplazo para las plataformas empresariales de IA conversacional

Como aficionados a la inteligencia synthetic, siempre es emocionante ver una nueva pieza de tecnología de IA que se destaca entre la multitud. Inundando las líneas de tiempo de las redes sociales, ChatGPT ha sido un tema de tendencia cuando cruzó 1 millón de usuarios en menos de una semana después del lanzamiento. Desde entonces, miles de usuarios están compartiendo sus casos de uso de cómo ChatGPT puede responder preguntas, escribir artículos breves sobre temas específicos, depurar código, escribir letras de canciones y poemas, resumir ensayos e incluso hacer su tarea para ellos.

Hay una razón para la exageración, ChatGPT se desarrolla en un modelo de lenguaje grande (LLM) y responde prácticamente todo lo que le preguntes. Los Massive Language Fashions (LLM) son herramientas de inteligencia synthetic que pueden leer, resumir y traducir textos que predicen palabras futuras en una frase. Esto permite que la tecnología genere oraciones extrañamente similares a cómo escriben y hablan los humanos. Aunque ChatGPT no está conectado a Web, está entrenado en una enorme cantidad de datos históricos (anteriores a 2021) y presenta sus hallazgos de una manera fácilmente consumible.

Aunque los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT son modelos pre-entrenados increíblemente desarrollados que aprovechan la IA de una manera emocionante, las limitaciones para convertirlo en un asistente digital robusto e inteligente son… sustanciales. Profundicemos en las diferencias entre estas dos piezas de tecnología y cómo las empresas pueden usarlas para complementarse entre sí.

La brecha entre ChatGPT y la IA conversacional

Si bien ChatGPT y las plataformas conversacionales de IA comparten algunas similitudes, están diseñadas para cumplir diferentes propósitos y no son directamente intercambiables. Las plataformas de IA conversacional construyen e implementan chatbots y asistentes virtuales que permiten a los usuarios interactuar con ellos a través de conversaciones en lenguaje pure para brindar una solución. Estas plataformas suelen incluir una variedad de herramientas y funciones que son necesarias para que cualquier asistente digital funcione de manera efectiva, desde la creación, el diseño y la implementación de un bot hasta la administración del ciclo de vida del bot, algoritmos de procesamiento de lenguaje pure (NLP), modelos de aprendizaje automático e integraciones empresariales. .

Por el contrario, ChatGPT es un modelo de aprendizaje automático específico que está diseñado para generar texto comparable al humano en función de un mensaje o contexto determinado.

Limitaciones clave de ChatGPT como asistente digital inteligente:

• Carece de integraciones para tareas transaccionales ChatGPT es ventajoso cuando se trata de responder con conocimientos previamente capacitados, pero la mayoría de los clientes necesitarán interactuar con el Agente para transacciones más complejas que requieren integraciones entre sus sistemas de back-end.

Algunos ejemplos de tareas que un asistente digital creó utilizando una plataforma de IA conversacional son:

• • Realizar y procesar pedidos
  • Verifique el estado de la orden y la entrega
  • Informar problemas y problemas
  • Reportar fraude
  • Preguntar por eventos, and many others.

• No proporciona información objetivamente correcta LLM y ChatGPT son modelos de generación de lenguaje pure que están diseñados para generar texto comparable al humano en función de un mensaje o contexto determinado. Si bien estos modelos pueden generar respuestas que podrían ser apropiadas en ciertos contextos, no hay forma de garantizar que sus respuestas sean siempre correctas en cuanto a los hechos.

LLM y ChatGPT son modelos de aprendizaje automático desarrollados para crear texto a partir de grandes conjuntos de datos, pero carecen de acceso a conocimientos externos o una comprensión del mundo actual, lo que hace que su salida generada a menudo sea limitada. Como resultado, pueden generar respuestas basadas en información incorrecta, desactualizada o inapropiada para el contexto en el que se utilizan.

OpenAI confirma que ChatGPT “a veces escribe respuestas que suenan plausibles pero incorrectas o sin sentido.Esto podría generar clientes insatisfechos y problemas legales para una empresa. Al aprovechar el poder de la IA conversacional, cada respuesta que da un asistente digital puede ser adaptada por un redactor experimentado para garantizar que los usuarios disfruten de conversaciones fluidas y precisas.

• No puede resolver problemas específicos de la empresa Si bien estos modelos pueden generar respuestas que pueden ser apropiadas en ciertos contextos, no pueden manejar consultas o preguntas frecuentes específicas de la organización por sí mismos. Para que ocurra esta especificidad, necesitará un chatbot o asistente digital, como los que funcionan con IA conversacional, que se puede entrenar en conjuntos de datos específicos y puede vincularse dentro de los sistemas y procesos actuales de su organización para crear preguntas y respuestas adecuadas para los clientes.

• No es una opción para implementaciones OnPrem Alojar el modelo LLM o GPT-3 en un entorno native puede ser un desafío debido al tamaño y la complejidad del modelo y requeriría el {hardware} y la infraestructura necesarios para respaldarlo en el sitio. Esto puede incluir un servidor potente o un grupo de servidores con una conexión de purple de alta velocidad y suficiente memoria y almacenamiento para respaldar las operaciones del modelo. Además de los requisitos de {hardware} e infraestructura, un técnico con la experiencia y los recursos adecuados para instalar, configurar y administrar el modelo GPT-3 debería estar disponible para su entorno native.
• La privacidad y la seguridad de los datos es una preocupación
  Los asistentes virtuales están diseñados para administrar una cantidad sustancial de información confidencial, y muchas plataformas de IA conversacional priorizan la seguridad que cuenta con las herramientas adecuadas para garantizarla. Sin embargo, existen varias consideraciones de seguridad cuando se trata de LLM y ChatGPT, como:

• • Recopilación y uso de datos personales: Los LLM y otros modelos de NLP pueden procesar y analizar datos personales, como nombres, direcciones y otra información de identificación, como parte de sus operaciones. Es importante asegurarse de que estos datos personales se recopilen y utilicen de una manera que cumpla con las leyes y reglamentos de protección de datos pertinentes, como el Reglamento basic de protección de datos (GDPR) en la Unión Europea.
  • Seguridad y confidencialidad: Los LLM y otros modelos de NLP pueden usarse para procesar datos sensibles o confidenciales, como información financiera o médica. Es importante asegurarse de que se implementen las medidas de seguridad adecuadas para proteger estos datos del acceso o divulgación no autorizados.
  • Almacenamiento y retención de datos: Los LLM y otros modelos de NLP pueden generar o almacenar grandes cantidades de datos como parte de sus operaciones. Es importante contar con una política de retención de datos clara y transparente, y garantizar que los datos se almacenen y manejen de una manera que cumpla con las leyes y regulaciones de protección de datos pertinentes.
  • Intercambio de datos y acceso: Los LLM y otros modelos de NLP se pueden usar para procesar datos compartidos o accesibles por terceros, como proveedores de servicios o socios. Es importante asegurarse de que se implementen las medidas de seguridad adecuadas para proteger estos datos contra el acceso o la divulgación no autorizados. como el Plataforma Kore.ai XO.

Cómo ChatGPT complementa las plataformas de IA conversacionales como Kore.ai XO Platform

Al integrarse con aspectos de LLM, Kore.ai puede maximizar su potencial en varias áreas y acelerar el desarrollo de bots. Para ilustrar, algunas de estas características incluyen:

1. Conocimiento IA: La integración con modelos como Open AI permite identificar y autogenerar respuestas. Proporciona la capacidad de responder automáticamente a las preguntas frecuentes de los documentos PDF sin necesidad de extraerlos o entrenar el gráfico de conocimiento.
   
2. Reconocimiento automático de intenciones: Los asistentes virtuales pueden identificar automáticamente la intención correcta mediante la comprensión del lenguaje y el significado semántico de la expresión utilizando modelos de lenguaje grandes previamente entrenados. No es necesario que proporcione expresiones de entrenamiento.
   
3. Genere mejores datos de prueba: Usando modelos de lenguaje grandes, podemos generar automáticamente grandes cantidades de datos de prueba en una fracción del tiempo que seguirá mejorando las interacciones entre humanos y bots.
4. Identificación de ranuras y entidades: Podemos aprovechar los LLM para acelerar el desarrollo de diálogos mediante la generación automática de ranuras y entidades para casos de uso específicos. Esto permite que un desarrollador tenga un tiempo más rápido para revisar y luego simplemente conectar la integración con su back-end según las reglas comerciales de la empresa.
5. Generar avisos y mensajes: Durante la capacitación, los LLM se pueden usar para ahorrar una gran cantidad de tiempo al generar avisos y mensajes iniciales que potencialmente se presentarán al usuario ultimate. En lugar de escribir todo desde cero, los redactores publicitarios pueden simplemente editar estos mensajes similares a los humanos para garantizar que se sigan los estándares específicos de la empresa en las respuestas.
6. Cree conversaciones de muestra: Los LLM pueden generar conversaciones de muestra completas entre el bot y un usuario para cualquier caso de uso dado, lo que crea un excelente punto de partida para que los diseñadores de conversación ajusten las respuestas.
   

ChatGPT solo resuelve parte de la pregunta de IA conversacional

ChatGPT, al igual que otros LLM, se queda corto cuando se trata de proporcionar las funciones y capacidades necesarias para los usuarios de nivel empresarial. Plataformas de IA conversacionales, como Plataforma XO, permiten a las empresas y organizaciones mantener un ciclo de vida de extremo a extremo que incluye el diseño, la capacitación, la prueba y la implementación de IVA que pueden interactuar con los clientes y usuarios de una manera pure y comparable a la humana. Estas plataformas suelen proporcionar herramientas y marcos para diseñar, crear e implementar chatbots, así como API y otras opciones de integración para conectar los chatbots a varios canales de comunicación, como sitios net, aplicaciones de mensajería y asistentes de voz.

En Kore.ai, dedicamos mucho tiempo a explorar las emocionantes posibilidades de ChatGPT en el contexto empresarial y nos dimos cuenta de que el impacto no es lo suficientemente sustancial como para compararlo con soluciones de IA conversacional más sólidas como la nuestra.

En basic, ChatGPT es una herramienta poderosa que se puede usar para mejorar la calidad y la eficacia de las conversaciones de chatbot, pero es solo una pieza del rompecabezas cuando se trata de construir e implementar una plataforma de IA conversacional exitosa. Para aquellos que buscan desarrollar respuestas ingeniosas o probar referencias a la cultura pop, los LLM son la opción perfecta. Pero al ultimate del día, los clientes esperan una resolución de problemas rápida y efectiva, y es por eso que los asistentes virtuales impulsados ​​por IA se destacan como soluciones de servicio al cliente verdaderamente inteligentes.

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