자율 주행 챗봇을 사용할 준비가 되셨나요?

Autopilot을 테스트하는 Tesla 오너이든 차세대 챗봇을 출시하는 IT 리더이든 흥미로운 질문에 직면하게 됩니다. 운전대에서 손을 뗄 준비가 되었나요?

이 질문은 기계에 대한 지속적인 두려움(통제권 확보)과 매혹적인 이점(효율성 획득)을 반영합니다. CIO와 기타 경영진의 경우, AI 기반의 새로운 비즈니스 도구가 보상보다 위험이 더 크다는 확신을 심어주고 있습니다.

The Works 의 최신 기사에서 우리가 탐구한 문제는 다음과 같습니다 . AI 실무자가 위험을 관리하면서 수익을 극대화하는 방법을 찾는 방법을 보여줍니다. 다음은 인간, 비즈니스, 기계의 중요한 교차점을 조사한 몇 가지 이야기입니다.

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로봇이 고객 경험을 더욱 개인화하는 4가지 방법

고급 형태의 머신 러닝은 고객 행동, 정서, 인구 통계, 구매 내역을 분석하여 고객과 브랜드 모두에게 이익이 되는 예측 능력을 기업에 제공합니다. Danny Bradbury는 AI 기반 개인화에 대한 4가지 사용 사례와 AI가 가장 많은 관심을 받고 있는 산업을 안내합니다.

챗봇과 자율주행차: 진화적 유사점

수년 동안 우리는 자율 주행 기술이 0에서 6까지 어떤 "레벨"에 도달했는지 파악하여 진행 상황을 추적해 왔습니다. 챗봇 군대가 기업에서 자리를 차지함에 따라 비즈니스 리더는 자신이 어떤 수준의 챗봇을 받고 있는지 알아야 합니다. 그들의 돈을 위해. Dan Tynan은 챗봇의 수준이 무엇인지, 기술이 다음 단계로 나아갈 방향에 대해 보고합니다.

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AI는 단지 더 똑똑해지는 것이 아니라 감상적으로 변하고 있습니다.

음치 상호 작용은 초기 챗봇의 일반적인 문제였지만 빠르게 변화하고 있다고 Sara Bell은 지적합니다. “91%의 소비자는 봇이 실시간으로 질문에 정확하게 답변할 수 있다는 것을 안다면 인간 지원보다 챗봇을 더 선호할 것이라고 말했습니다. ” AI 소프트웨어가 고객의 말뿐만 아니라 고객의 태도와 기분에도 반응하는 방법을 학습하는 다른 방법을 확인하세요.

AI와 AI 개발의 현재 위치에 대해 생각해 보면 십대와 비슷하다고 생각할 수도 있습니다. 둘 다 큰 잠재력을 보여줍니다. 둘 다 독립의 길을 가고 있습니다. 둘 다 간단한 상호 작용과 빈 도로를 탐색할 수 있습니다.

하지만 혼잡한 교통 패턴이나 복잡한 시나리오는요? 적어도 당분간은 계속해서 운전대를 잡고 있는 것이 최선일 수 있습니다.