За інтелектом: створення чат-бота наступного покоління Ulteh

Все почалося з проблеми, з якою стикається майже кожна компанія: як забезпечити виняткове обслуговування клієнтів у масштабі, не жертвуючи людським дотиком? На початку 2022 року команда засновників Ulteh зібралася в маленькій конференц-залі з написаним на дошці завданням. Традиційні рішення — розширення кол-центрів, впровадження базових ботів для поширених запитань або аутсорсинг підтримки — усі мали значні недоліки. Або вони були непомірно дорогими, обмеженими до розчарування, або ризикували пошкодити відносини з клієнтами.
«Ми постійно поверталися до цього фундаментального протиріччя між масштабованістю та персоналізацією, — згадує Сара Чен, директор з інновацій Ulteh. «Існуючі інструменти змусили бізнес вибирати один або інший. Ми вірили, що має бути кращий спосіб».
Команда задумала щось революційне: систему розмов на основі штучного інтелекту, яка є достатньо складною, щоб розуміти деталі потреб клієнтів, вчитися на кожній взаємодії та надавати відповіді, які здавалися б справді корисними, а не автоматизованими. Він повинен бути доступним через кілька каналів, бездоганно інтегруватися з існуючими бізнес-системами та адаптуватися до унікального голосу та вимог кожної компанії.
Це бачення стосувалося не лише створення кращих технологій, а й принципової зміни стосунків між компаніями та їхніми клієнтами. Замість того, щоб розглядати підтримку як центр витрат, який потрібно звести до мінімуму, Ульте побачив у ній можливість поглибити зв’язки з клієнтами та стимулювати розвиток бізнесу. Ця перспектива сформувала кожен аспект того, що стане однією з найдосконаліших розмовних систем ШІ на ринку.

Перш ніж написати один рядок коду, команда Ulteh витратила майже шість місяців, вивчаючи, як насправді працює ефективне обслуговування клієнтів. Вони проаналізували тисячі стенограм служби підтримки, опитали спеціалістів із обслуговування клієнтів у різних галузях і провели поглиблене дослідження психології спілкування.
«Те, що ми виявили, було вражаючим, — пояснює д-р Мігель Родрігес, керівник відділу лінгвістики Ulteh. «Чудове обслуговування клієнтів — це не лише вирішення проблем, а й шлях до цього рішення. Коли клієнти відчувають, що їх чують, розуміють і цінують під час процесу, їхнє задоволення різко зростає, навіть коли вони вирішують ту саму проблему».
Дослідження виявило кілька важливих компонентів успішної взаємодії з клієнтами:

Активні сигнали прослуховування - невеликі словесні сигнали, які демонструють увагу та розуміння
Контекстна пам'ять - здатність запам'ятовувати та посилатися на попередні частини розмови
Емоційний інтелект - розпізнавання емоційного стану клієнта та належне реагування на нього
Гнучкість у розмові – адаптація до різних стилів спілкування та вподобань
Відповідальність за вирішення проблеми – відповідальність за пошук рішення, а не просто пересилання проблем

Ці ідеї лягли в основу підходу Ультеха. Замість того, щоб розробляти ще один скриптовий чат-бот, який слідував би жорстким деревам рішень, вони створили розмовний ШІ, який імітував би ці шаблони людського спілкування.
Команда також провела широке дослідження користувачів, щоб зрозуміти проблемні точки існуючих рішень чат-ботів. Це показало широке розчарування ботами, які не могли зрозуміти елементарних запитань, забували контекст під час розмови або захоплювали користувачів у нескінченні цикли, не надаючи доступу до людської підтримки за потреби.
«Ми склали список «ніколи цього не робіть» на основі відгуків користувачів», — каже Родрігес. «Це стало нашим антипланом — усе, чого наша система спеціально уникатиме».

Маючи в руках дослідницьку інформацію, команда інженерів Ulteh зіткнулася з найбільшим завданням: створити достатньо складну архітектуру штучного інтелекту, щоб реалізувати їхнє амбітне бачення. Під керівництвом технічного директора Раджа Пателя вони розробили багаторівневу систему, яка поєднує кілька передових технологій ШІ.
«Ми не хотіли просто повторювати існуючі фреймворки чат-ботів», — пояснює Патель. «Вони були принципово обмежені своїм дизайном. Нам потрібно було створити щось нове з нуля».
Результатом стала гібридна архітектура, яку Ултех називає «когнітивною структурою». В його основі лежить складний механізм розуміння природної мови (NLU), побудований на основі трансформаторних нейронних мереж. Цей механізм виходить за рамки простого виявлення намірів, аналізуючи кілька вимірів мови одночасно:

Семантичне розуміння - Розуміння значення слів у контексті
Прагматичний аналіз – розпізнавання того, що користувач намагається досягти
Виявлення настроїв – визначення емоційного тону повідомлення
Розпізнавання сутності - вилучення окремих частин інформації (імена, дати, продукти тощо)

Цей рівень NLU подається в динамічну систему керування розмовами, яка підтримує контекст протягом усієї взаємодії. На відміну від традиційних чат-ботів, які розглядають кожне повідомлення як ізольовану подію, система Ulteh створює та оновлює комплексну модель розмови в режимі реального часу.
«Компонент контекстної пам’яті був особливо складним», — зазначає Патель. «Нам потрібна була система, щоб запам’ятовувати релевантні деталі попередньої розмови, не загрузнувши в нерелевантній інформації. Це вимагало розробки нових алгоритмів для зважування значущості розмови».
Ще один прорив стався в системі генерації відповідей. Замість того, щоб вибирати із заздалегідь написаних шаблонів, штучний інтелект Ulteh динамічно створює відповіді, поєднуючи релевантну інформацію з відповідними шаблонами розмови. Це забезпечує більш природний діалог, зберігаючи при цьому точність.
Вся система підтримується безперервним циклом навчання, який аналізує успішні та невдалі взаємодії, щоб уточнити своє розуміння та відповіді з часом. Це не просто збір даних — це структуроване навчання, яке покращує можливості системи, не вимагаючи ручного перепрограмування.
«Те, що робить нашу архітектуру особливою, — це не окремий компонент», — наголошує Пател. «Це те, як ці елементи працюють разом, щоб створити узгоджену інтелектуальну систему розмови, яка насправді стає кращою, чим більше її використовують».

В основі будь-якої передової системи штучного інтелекту лежать дані — вихідний матеріал, з якого навчається машина. Для Ультеха розробка стратегії даних, яка створила б справді виняткову розмовну розвідку, представляла унікальні виклики та етичні міркування.
«Нам потрібні були величезні обсяги розмовних даних, щоб навчити наші моделі», — пояснює д-р Ліза Вонг, директор Data Science компанії Ulteh. «Але ми були непохитними в тому, щоб робити це етично, з повною прозорістю та згодою».
Замість того, щоб викопувати публічні дискусії чи купувати набори даних сумнівного походження, Ulteh налагодив партнерські відносини з компаніями в багатьох галузях. Ці партнери погодилися надати анонімні стенограми обслуговування клієнтів, надавши реальні приклади як успішних, так і неуспішних взаємодій з клієнтами.
Процес збору даних включав суворі протоколи анонімізації, видаляючи всю особисту інформацію до того, як вона потрапила до систем Ulteh. Компанія також запровадила сувору політику управління даними, яка запобігає використанню даних будь-якого окремого клієнта для навчання систем для своїх конкурентів.
Створивши початковий набір даних, дослідники даних Ulteh зіткнулися з ще одним викликом: переконатися, що штучний інтелект не збереже упереджень або проблемних шаблонів у даних. Вони розробили багатоетапний процес фільтрації, який визначає та видаляє упереджену мову, неналежні відповіді та неефективні шаблони обслуговування.
«Ми не просто навчаємо штучний інтелект імітувати людські розмови», — зазначає Вонг. «Ми навчаємо його, щоб втілювати найкращі практики залучення клієнтів, уникаючи типових пасток».
Сам навчальний процес використовував комбінацію методів навчання під наглядом і підкріплення. Початкові моделі тренувалися на позначених даних, які визначали оптимальні відповіді, тоді як пізніші етапи включали цикли зворотного зв’язку, які дозволяли системі вчитися на власних успіхах і невдачах.
Ультех також започаткував те, що вони називають «тренуванням, орієнтованим на різноманітність» — навмисно піддаючи штучному інтелекту широкий спектр стилів розмови, галузевої термінології та культурних моделей спілкування. Це допомагає системі адаптуватися до різних контекстів, а не використовувати універсальний підхід за замовчуванням.
«Стратегія даних ніколи не припиняє розвиватися», — підкреслює Вонг. «Навіть зараз, коли наші системи розгорнуті по всьому світу, ми постійно вдосконалюємо процеси навчання та розширюємо наші набори даних, щоб зробити штучний інтелект більш чуйним, адаптивним і кориснішим».

Технічна архітектура та дані є важливою основою, але Ультех визнав, що успішний розмовний ШІ потребує чогось більш нематеріального: особистості. Щоб створити образ штучного інтелекту, який досягає правильного балансу між професійною компетентністю та доступною теплотою, вимагав досвіду поза технічною сферою.
«Ми залучили до команди розробників штучного інтелекту спеціалістів, яких, напевно, не очікуєш знайти», — каже Джордан Тейлор, директор із роботи з користувачами Ulteh. «Професійні письменники, психологи і навіть колишній директор театру зробили свій внесок у розвиток того, що ми називаємо «схемою характеру».
Ця міждисциплінарна команда вирішила питання, які рідко розглядаються в технічному розвитку: наскільки офіційною чи невимушеною має бути мова ШІ? Як він має реагувати на гумор чи розчарування? Які розмовні ритуали — привітання, подяки, переходи — зробили б спілкування природним, а не механічним?
Відповіді не були універсальними. Ультех визнав, що різні компанії мають різні голоси брендів і очікування клієнтів. Фінансовій установі може знадобитися більш формальний, заспокійливий тон, тоді як бренду стилю життя може бути корисною невимушена, захоплена мова.
«Ми розробили настроювану матрицю особистості», — пояснює Тейлор. «Це дозволяє кожній компанії коригувати ключові аспекти стилю спілкування штучного інтелекту, зберігаючи базовий інтелект і ефективність».
Ця матриця включає такі параметри, як формальність, стислість, виразність і щільність технічного словника. Підприємства можуть налаштувати ці параметри відповідно до голосу свого бренду, створюючи узгоджену взаємодію між людьми та ШІ.
Команда також створила культурну адаптивність, дозволяючи системі коригувати свої моделі спілкування на основі географічного та лінгвістичного контексту. Це означає, що штучний інтелект може орієнтуватися в культурних відмінностях у прямоті, ритуалах ввічливості та належному гуморі.
Важливо те, що Ультех встановив чіткі межі особистості ШІ. Він ніколи не прикидається людиною, уникаючи ефекту «таємничої долини», який виникає, коли машини надто намагаються видати себе за людей. Замість цього він представляє себе як помічник ШІ зі своєю власною чіткою ідентичністю.
«Процес розробки особистості не полягав у створенні ілюзії», — каже Тейлор. «Мова йшла про створення комфортних, поважних і щиро корисних взаємодій. Ми хотіли розмов, завдяки яким люди почуватимуться краще після них, а не намагатимуться орієнтуватися в системі, яка розчаровує».

Створення складного ШІ було лише половиною успіху. Щоб система Ulteh забезпечувала справжню цінність, вона повинна була бездоганно інтегруватися в складні технологічні екосистеми, які вже є в більшості компаній. Це стало серйозним інженерним викликом.
«Сучасні підприємства зазвичай використовують десятки різних систем — CRM, управління запасами, обробку замовлень, облікові записи користувачів, бази знань тощо», — пояснює Олена Васкес, керівник відділу систем інтеграції Ulteh. «Нашому штучному інтелекту потрібно було з’єднатися з усім цим, щоб надати справді корисні відповіді».
Команда інтеграції розробила те, що вони називають «Universal Connector Framework», гнучку систему, яка забезпечує безпечний двонаправлений потік даних між AI Ulteh і практично будь-якою бізнес-системою з API. Цей фреймворк використовує комбінацію стандартизованих протоколів і користувальницьких адаптерів для розміщення різноманітних систем, що використовуються в різних галузях.
«Ми розробляли для реального світу, а не для ідеального», — каже Васкес. «Це означало впоратися з усіма безладними реаліями застарілих систем, неузгодженими структурами даних і різними вимогами безпеки».
Безпека становила особливий виклик. ШІ потрібен доступ до чутливих бізнес-систем без створення нових вразливостей. Ulteh реалізував комплексну архітектуру безпеки, яка включає наскрізне шифрування, детальний контроль дозволів і постійний моніторинг незвичайних шаблонів.
Іншим ключовим нововведенням став підхід Ulteh «Interaction Anywhere» до інтеграції каналів. Компанії повинні залучати клієнтів через веб-сайти, мобільні програми, платформи обміну повідомленнями та соціальні мережі. Замість того, щоб створювати окремі реалізації для кожного каналу, система Ulteh підтримує уніфіковану модель спілкування, яка безперебійно слідує за клієнтом на різних платформах.
«Клієнт може розпочати розмову на вашому веб-сайті під час обідньої перерви, а потім продовжити її в WhatsApp, повертаючись додому», — зазначає Васкес. «Наша система підтримує повний контекст, створюючи безперервну розмову замість фрагментованих взаємодій».
Команда інтеграції також розробила інструменти, які спростили процес впровадження для компаній. Їхня «Integration Studio» надає інтерфейси візуального відображення, попередньо створені з’єднувачі для популярних платформ і комплексні інструменти тестування, які значно скорочують час розгортання.
«Грунтуючись на досвіді роботи з іншими корпоративними системами, деякі з наших перших клієнтів очікували, що впровадження триватиме місяці», — каже Васкес. «Ми оптимізували процес до такого рівня, що багато компаній можуть запустити базові функції протягом кількох днів, а повна інтеграція завершується за тижні, а не за місяці».

До середини 2023 року Ulteh мав робочий прототип, який продемонстрував вражаючі можливості в контрольованому середовищі. Але справжнє випробування прийде в розгортання в реальному світі з усією непередбачуваністю та складністю, що тягне за собою. Компанії були потрібні партнери, готові впровадити експериментальну технологію в ролі клієнта.
«Це було велике запитання», — визнає Карлос Рівера, директор із партнерства Ulteh. «Ми звернулися до компаній і по суті сказали: «Дозвольте нам обробляти деякі з ваших найважливіших взаємодій з клієнтами за допомогою системи, яка ніколи раніше не була розгорнута». Зрозуміло, були вагання».
Прорив стався, коли компанія електронної комерції середнього розміру, що спеціалізується на зовнішньому обладнанні, погодилася пілотувати систему. Замість повного розгортання вони впровадили штучний інтелект Ulteh в обмежених можливостях, обробляючи запити про продукти протягом ночі, коли люди були недоступні.
«Ці перші кілька тижнів були неймовірно напруженими, — згадує Рівера. «Вся наша технічна команда відстежувала взаємодію, виявляла проблеми та вносила вдосконалення майже в режимі реального часу. За цей місяць ми дізналися більше, ніж за попередні шість».
Пілот виявив кілька несподіваних проблем. Клієнти ставили запитання, яких команда розробників не очікувала, використовували термінологію продукту, яка збивала ШІ з пантелику, і знаходили креативні способи перервати потоки розмов. Але це також продемонструвало основні сильні сторони системи — вона навчалася та вдосконалювалася з кожною взаємодією, а клієнти позитивно реагували на її стиль розмови.
Грунтуючись на цьому початковому успіху, Ulteh розширив пілотну програму, включивши в неї компанії фінансових послуг, охорони здоров’я та подорожей. Кожне розгортання приносило нові виклики та ідеї, які формували розвиток системи.
«Ми виявили, що в різних галузях розмови дуже відрізняються», — зазначає доктор Родрігес. «Взаємодія з бронюванням подорожей зовсім не схожа на медичну консультацію чи запит на фінансові послуги. Нам довелося зробити систему набагато адаптивнішою, ніж ми очікували спочатку».
До початку 2024 року ці пілотні програми зібрали достатньо даних і вдосконалень, щоб Ulteh перейшов до загальнодоступного. Компанія розробила зрілий продукт із доведеною ефективністю в багатьох випадках використання та галузях.
«Етап тестування був принизливим, — каже генеральний директор Марія Хурі. «Ми думали, що ми створили щось революційне в лабораторії, але це були реальні впровадження, які дійсно сформували продукт таким, яким він є сьогодні. Наші перші партнери були не просто клієнтами — вони були співавторами технології».

Коли Ulteh готувався до ширшого виходу на ринок, команда зіткнулася з важливим питанням: як компаніям оцінити успішність впровадження розмовного ШІ? Традиційні показники обслуговування клієнтів, такі як середній час обробки або закриті квитки за годину, не відображають повної цінності системи.
«Нам потрібно було створити нову структуру для розуміння впливу розмовного штучного інтелекту», — пояснює Надя Джонсон, керівник відділу аналітики Ulteh. «Для того, щоб зрозуміти справжній досвід клієнта та бізнес-результати, потрібно було вийти за межі операційних показників».
Працюючи зі своїми пілотними партнерами, Ulteh розробив те, що вони називають «Engagement Impact Framework», багатовимірний підхід до вимірювання ефективності розмовного ШІ. Цей фреймворк включає як традиційні показники, так і нові показники, спеціально розроблені для взаємодії, керованої ШІ:
Показники якості розмови:

Швидкість вирішення: відсоток запитів, повністю вирішених без втручання людини
Розуміння точності: як часто ШІ правильно інтерпретує наміри клієнта
Ефективність розмови: кроки, необхідні для вирішення
Траєкторія настроїв: як настрої клієнтів змінюються протягом взаємодії

Показники впливу на бізнес:

Вплив конверсії: як розмови ШІ впливають на рішення про покупку
Значення відхилення опори: економія коштів за рахунок зменшення потреб у підтримці людей
Ефективність перехресних продажів: успіх у визначенні та реалізації додаткових можливостей продажу
Вплив на утримання клієнтів: взаємозв’язок між взаємодією ШІ та повторним бізнесом

Показники досвіду:

Оцінка зусиль клієнта: наскільки простий загальний досвід для клієнтів
Швидкість перемикання: як часто клієнти відмовляються від штучного інтелекту заради людської підтримки
Добровільний відгук: позитивні чи негативні коментарі щодо досвіду без підказки

Ця система вимірювання допомогла компаніям зрозуміти повний вплив впровадження технології Ulteh. Результати були переконливими. У різних галузях компанії повідомили про значне покращення як операційної ефективності, так і задоволеності клієнтів.
«Після впровадження нашої системи в одного з наших роздрібних партнерів коефіцієнт конверсії за ніч зріс на 35%, — зазначає Джонсон. «Вони не просто економили гроші на підтримці — вони активно залучали нові доходи в години, коли раніше вони не мали доступної підтримки продажів».
Клієнт фінансових послуг повідомив, що 78% звичайних запитів тепер повністю обробляються штучним інтелектом, що дозволяє їхній команді зосередитися на складних випадках, які вимагають професійної оцінки. Їхні загальні показники задоволеності клієнтів зросли на 22%, незважаючи на скорочення персоналу на 30%.
«Цифри розповідають важливу історію, — каже Джонсон, — але деякі з найбільш значущих відгуків були якісними. Клієнти часто висловлюють здивування тим, наскільки корисною та природною здається взаємодія. Вони описують досвід як «освіжаюче ефективний», а не розчарування, якого вони звикли очікувати від автоматизованих систем».

Завдяки успішному продукту на ринку та зростаючому поширенню в галузях, Ulteh не зупиняється на своїх досягненнях. Компанія має амбітну дорожню карту розвитку, яка вказує на майбутнє розмовного ШІ та залучення клієнтів.
«Ми лише подряпали поверхню того, що можливо, — каже технічний директор Радж Патель. «Основна технологічна платформа, яку ми створили, дає нам основу для дослідження можливостей, які кілька років тому здавалися б науковою фантастикою».
Серед найбільш очікуваних подій – ініціатива Ulteh «Multimodal Engagement». Це розширення дозволить штучному інтелекту обробляти та створювати не лише текст, але й голос, зображення та інтерактивні візуальні елементи. Уявіть собі, що клієнт фотографує проблему з продуктом, штучний інтелект аналізує її в режимі реального часу та надає візуальні інструкції щодо вирішення — і все це відбувається в рамках однієї розмови.
Компанія також розробляє розширені можливості персоналізації, які виходять за рамки запам’ятовування минулих взаємодій. Система буде проактивно адаптуватися до індивідуальних стилів спілкування, уподобань і потреб, створюючи справді індивідуальні умови спілкування для кожного користувача.
«Одним із найцікавіших напрямків наших досліджень є те, що ми називаємо «Спільний інтелект», — пояснює генеральний директор Марія Хурі. «Ми розробляємо моделі для безперебійної взаємодії штучного інтелекту та агентів-людей, при цьому система обробляє рутинні аспекти кількох розмов, одночасно надаючи агентам-людям можливість зосереджуватися на судженні, співпереживанні та вирішенні складних проблем».
Йдеться не лише про ефективність, а й про підвищення можливостей спеціалістів із обслуговування клієнтів. ШІ діє як інтелектуальний помічник, який надає відповідну інформацію, пропонує відповіді та виконує адміністративні завдання, дозволяючи людям надавати виняткові послуги в масштабі.
Ulte також вивчає програми, окрім традиційного обслуговування клієнтів. Той самий розмовний інтелект, який допомагає вирішувати проблеми з підтримкою, може направляти клієнтів через складні рішення про покупку, надавати персоналізовані рекомендації та проводити активне навчання щодо продуктів і послуг.
«Ми уявляємо собі майбутнє, де межа між підтримкою, продажами та успіхом клієнта стає дедалі мінливішою», — говорить Хурі. «Наша технологія дозволяє компаніям бути присутніми та допомагати на кожному етапі клієнтського шляху, будуючи відносини, які сприяють довгостроковій лояльності та зростанню».
Оскільки компанія дивиться у майбутнє, вона залишається відданою відповідальному розвитку ШІ. Компанія Ulteh створила зовнішню консультативну раду з питань етики та впровадила суворі процеси для тестування нових функцій на предмет потенційних упереджень або шкідливого впливу.
«Можливості штучного інтелекту швидко розвиваються, а разом з цим виникає значна відповідальність», — наголошує Хурі. «Ми створюємо технологію, з якою щоденно взаємодіятимуть мільйони людей. Забезпечення того, щоб ця взаємодія була корисною, шанобливою та чесною, є фундаментальною для нашої місії».

Для компаній, зацікавлених у застосуванні розмовного штучного інтелекту нового покоління Ulteh у своїй стратегії залучення клієнтів, процес починається з розуміння ваших конкретних потреб і цілей.
«Впровадження не є універсальним, — пояснює Томас Вільямс, директор відділу успіху клієнтів Ulteh. «Ми тісно співпрацюємо з кожним клієнтом, щоб розробити підхід до розгортання, який відповідає їхнім унікальним викликам і цілям».
Типовий шлях впровадження складається з кількох ключових етапів:
Виявлення та планування: команда Ulteh працює з вами, щоб зрозуміти вашу поточну картину взаємодії з клієнтами, визначити можливості для вдосконалення та встановити чіткі цілі для реалізації. Ця фаза включає аналіз даних розмов, відображення шляхів клієнта та визначення показників успіху.
Конфігурація та інтеграція: система налаштована відповідно до голосу вашого бренду, бізнес-процесів і галузевих вимог. Налагоджено інтеграцію з вашими існуючими системами, що дозволяє штучному інтелекту отримувати доступ до відповідної інформації та виконувати відповідні дії від імені клієнтів.
Розвиток знань: ваші бізнес-знання переводяться у формати, які AI може зрозуміти та використовувати. Це може включати інформацію про продукт, політику, процедури та типові сценарії для клієнтів. Ulteh надає інструменти, які спрощують цей процес, часто дозволяючи вам використовувати існуючу документацію.
Тестування та вдосконалення: перед публічним запуском система проходить ретельне тестування за різними сценаріями. Ця фаза часто включає обмежене розгортання з внутрішніми користувачами або вибраними групами клієнтів для збору відгуків і внесення змін.
Поетапне розгортання: Замість комплексного підходу, Ulteh рекомендує поетапне розгортання, яке поступово розширює обов’язки ШІ. Це може початися з обробки конкретних типів запитів або роботи в певні години, розширюючись у міру зростання довіри до системи.
Постійна оптимізація: після розгортання подорож не закінчується. Команда Ulteh проводить постійний аналіз і оптимізацію, виявляючи можливості для вдосконалення та допомагаючи вам використовувати нові можливості, щойно вони стануть доступними.
Протягом цього процесу Ульте наголошує на партнерстві, а не просто на впровадженні технологій. До їхньої команди входять розробники розмов, спеціалісти з інтеграції та менеджери з успіху клієнтів, які працюють разом із вашою командою, щоб переконатися, що технологія забезпечує значні бізнес-результати.
«Я найбільше пишаюся не лише технологіями, які ми створили, а й трансформаціями, які ми забезпечили для наших клієнтів», — каже Вільямс. «Коли компанія каже нам, що вона не тільки ефективніше вирішує проблеми клієнтів, але й створює нові позитивні враження, які раніше були неможливими, ми знаємо, що виконуємо свою місію».
Щоб дізнатися більше про те, як розмовний штучний інтелект Ulteh наступного покоління може трансформувати вашу взаємодію з клієнтами, відвідайте www.ulteh.com і випробувайте живий чат-бот штучного інтелекту безпосередньо.

Шлях від концепції до розмовного штучного інтелекту, який є лідером на ринку, для команди Ulteh був безперервним інноваційним процесом і навчанням. Поєднавши передові технології з глибоким розумінням людського спілкування, вони створили щось, що виходить за рамки традиційних визначень чат-ботів або віртуальних помічників.
Оскільки компанії стикаються зі зростаючим тиском щодо надання виняткового клієнтського досвіду в масштабі, такі рішення, як Ulteh, представляють не лише технологічний прогрес, але й стратегічну перевагу. Компанії, які використовують це нове покоління розмовного штучного інтелекту, не просто автоматизують підтримку — вони переосмислюють відносини з клієнтами для цифрової ери.
Інтелект, що лежить в основі системи Ulteh, продовжує розвиватися, вивчаючи кожну взаємодію та розширюючи свої можливості. Але бачення залишається незмінним: створення технології, яка робить розмови між компаніями та клієнтами більш природними, більш продуктивними та більш цінними для всіх учасників.