Technologie, která ještě před dvěma lety působila jako experimentální hračka pro geeky, dnes nachází široké uplatnění v bankách i službách. AI rozumí kontextu, zvládá emoce i improvizaci a učí se z každé interakce. Co ale skutečně obnáší chytrá integrace voicebota a jak se mění role AI v každodenním kontaktu se zákazníkem?
Ještě nedávno byl voicebot synonymem pro předem definovaný skript a pevně dané větvení rozhovoru. Zákazník položil dotaz, systém ho přiřadil k adekvátní odpovědi a podle skriptu pak systém reagoval. Výsledek? Efektivní, ale ne moc flexibilní.
S nástupem velkých jazykových modelů (LLM), jako je GPT od OpenAI nebo Gemini od Googlu, se však architektura těchto systémů výrazně proměnila. Místo rigidního párování dochází ke generování odpovědí v reálném čase na základě jazykového kontextu. Výsledkem je přirozenější interakce – alespoň v ideálním případě. Jenže nemůžete jen tak implementovat GPT do systému a čekat na úspěch.
Hybridní přístup není buzzword
Dobrých výsledků lze dosáhnout kombinací klasických skriptů pro rutinní dotazy a jazykových modelů pro volnější konverzaci. Takové „kombo“ může přinést to nejlepší z obou světů – rychlost, přesnost i vyšší míru přirozenosti. Bohužel má tato synergie i svá úskalí. Pokud chcete provozovat jazykový model na vlastní infrastruktuře, potřebujete velmi výkonné servery. A když si tuto službu kupujete od poskytovatele v cloudu, stojí vás nemalé peníze. Další překážkou může být nutnost citlivého tuningu, custom instrukcí a důkladného monitoringu.
Vedle autonomního režimu se objevuje i jiný model využití. Představte si voiceboty jako takové kopiloty zákaznické linky, kde pomáhají lidským operátorům. V reálném čase jim napovídají, jak správně reagovat nebo je upozorňují na důležité body. Operátor tak může reagovat rychleji a precizněji, přičemž stále zůstává hlavním rozhodovacím článkem.
Současné trendy vývoje
Naučit voicebota „lidské řeči“ je jen špička ledovce. Překotný technologický vývoj se propisuje i do dalších segmentů byznysu:
- Real-time analytika
Místo zpětného přepisu a analýzy hovorů umožňuje dnešní technologie provádět přepisy, monitoring dialogu i doporučení operátorům přímo během hovoru. Operátor tak může včas zasáhnout, když je zákazník nespokojený, nebo voicebot selhává. Systém navíc umožňuje dozor nad více boty současně, podobně jako je dnes běžné u chatbotů.
- Virtuální avataři
S nástupem generativní AI se firmy znovu vracejí k virtuálním 2D a 3D avatarům. Když voicebot dobře mluví, dává smysl dát mu i tvář. Tento vizuální rozměr může zvýšit důvěru i komfort uživatelů a otevřít nové možnosti v digitálním kontaktu se zákazníky. Dnes se avatar testuje třeba v oblasti retailu nebo zákaznické podpory.
- Personalizace
Voiceboti dokážou upravit styl odpovědi podle typu volajícího. Například zpomalí řeč při rozpoznání staršího hlasu. Využívají i zákaznická data: automaticky poznají, o jaký produkt nebo službu se jedná, a přizpůsobí odpověď bez zbytečných dotazů. Výsledkem je efektivnější a osobnější zákaznická zkušenost.
- Emoční inteligence
Díky pokroku v akustické analýze mohou moderní voiceboti měnit barvu hlasu, intonaci i tempo podle emocionálního ladění hovoru. V praxi ale většina firem stále spoléhá na textovou sentimentální analýzu, protože akustické vyhodnocení v reálném čase je náročné na výkon a stále má nízkou přesnost.
- Informace
RAG (Retrieval-Augmented Generation) umožňuje vytvořit asistenta napojeného na znalostní databázi firmy. Při dotazu uživatele systém najde odpověď v dokumentech, zachová kontext a formuluje srozumitelnou odpověď. Voceibot s RAG tak díky technologiím jako vektorové databáze a sémantické vyhledávání zvládne prohledávat i stovky tisíc souborů nebo webových stránek, aniž ztratí nit.
Kde je hranice přirozenosti?
S rostoucí výpočetní kapacitou a integrací jazykových modelů do hlasových rozhraní se ztenčuje rozdíl mezi lidskou a strojovou konverzací. Moderní voiceboti nejsou pouze reaktivní – jsou schopni samostatně generovat návrhy řešení a adaptovat svou odpověď na základě aktuálního kontextu uživatele. Škálovatelnost a aplikační flexibilita těchto systémů umožňuje nasazení v řadě provozních scénářů, od zákaznické podpory po proaktivní akvizici klientů.
Získaná konkurenční výhoda ale závisí na implementační kvalitě. Klíčovými faktory jsou nízká latence (pro zachování plynulosti dialogu) a realistická syntéza hlasu. Koncový AI operátor by měl být schopen měnit intonaci, rychlost i zabarvení řeči a reagovat na emocionální stav volajícího. Nedostatečně přirozený nebo opožděný výstup degraduje uživatelskou zkušenost a snižuje důvěryhodnost celé interakce.
Etika a legislativa
AI není samospásná. Špatně implementovaný voicebot může zákazníky spíš frustrovat než jim reálně pomoci. Kromě technických aspektů je ale třeba řešit i otázky transparentnosti. Má zákazník vždy vědět, že mluví s AI? A pokud ano, jak to oznámit bez narušení zážitku?
Evropská legislativa (včetně návrhu tzv. Aktu o umělé inteligenci) tyto otázky začíná řešit, ale jak už to bývá, technická praxe zpravidla právní rámec předbíhá. K tomu se přidává i problematika bezpečnosti. Kdo má k datům přístup? Kudy proudí? A jak jsou veškeré údaje chráněny? Společnosti poskytující voiceboty musely v posledních letech investovat nemalé prostředky do zabezpečení. Příslušné bezpečnostní certifikace ISO nebo PCI DSS se dnes stávají standardem, bez kterých by společnosti nemohly své služby poskytovat odběratelům v oblastech bankovnictví, pojišťovnictví nebo třeba zdravotnictví. Některé firmy se zároveň snaží omezit odcházení veškerých dat mimo svou infrastrukturu a snaží se maximum služeb zprovoznit u sebe. Provozovat LLM modely nebo kognitivní služby takovým způsobem je však nákladné a vhodné jen pro ty největší společnosti.
