Jak stworzyć własnego chatbota i wykorzystać dane w biznesie? Zapraszamy na bezpłatne warsztaty od IBM

Na początku zmierzmy się z problemem, który dla firm transportowych jest chlebem powszednim. Załóżmy, że musimy zaplanować przejazd jednej ciężarówki pomiędzy pięcioma sklepami. Do wyboru mamy 120 różnych tras – jak wybrać odpowiednią?

W miarę, jak podnosimy sobie poprzeczkę, wzrasta poziom skomplikowania. Przy 10 miejscach do odwiedzenia mamy już 3 mln tras. A przecież biznes nie działa na poziomie jednej ciężarówki i kilku sklepów. W świecie rzeczywistym flota transportowa liczy setki aut, które odwiedzają tysiące lokacji.

Przyjrzyjmy się jeszcze innemu – bardziej skomplikowanemu - przykładowi. Przemysł lotniczy podnosi się właśnie z restrykcji związanych z pandemią. Jak nigdy wcześniej optymalizacja kosztów jest teraz na wagę złota. Planując połączenia, linie lotnicze muszą jednak wziąć pod uwagę multum różnych czynników i odpowiedzieć na pytania:

A to przecież tylko jeden uczestnik rynku. Z własnymi wyzwaniami borykają się również lotniska, które muszą zaplanować odpowiednie rozdysponowanie bramek czy personelu obsługującego flotę.

Firmy zdające się na przeczucie lub chłopski rozum ryzykują duże straty – zarówno po kątem finansów, jak i renomy, kiedy pasażerowie czekają w długich kolejkach lub opóźnionych pociągach. Na problem składa się tak wiele skomplikowanych czynników, że człowiek nie podejmuje dziś decyzji samodzielnie.

70 proc. managerów oceniło rolę analityki i data science, jako kluczową, ale tylko 2 proc. przyznało, że projekty z nimi związane spełniły pokładane w nich nadzieje. A to dlatego, że firmy rozwijają modele predyktywne, które nie wskazują, jakie podjąć działania, aby oszczędzić pieniądze lub działać efektywniej. Dopiero wykorzystanie modeli preskryptywnych może pokierować procesem optymalizacji. Dzięki nim linie lotnicze odpowiednio zaplanują przegląd swojej floty, a firmy produkujące energię zaplanują pracę generatorów.

Właśnie w tym miejscu kluczowe jest zrozumienie różnicy pomiędzy analizą predyktywną, a preskryptywną. Pierwsza określi prawdopodobieństwo danego zjawiska (np. choroby pacjenta), podczas gdy druga pomoże w opracowaniu planu działań na drodze do celu. Właśnie to wskazuje zresztą jej nazwa - od presciption, tj. recepty.

Tego dowiecie się z włączając się w konferencję Think Summit 14 października, kiedy trójka doświadczonych inżynierów IBM-a odsłoni tajniki modeli preskryptywnych. Wykorzystają do tego aplikację Watson Studio na chmurze IBM Cloud oraz platformę Cloud Pak for Data.

Watson to dziś zresztą marka sama w sobie, która od lat służy za przykład wykorzystania danych w nowatorski sposób. Napędza ona wykorzystanie technologii takich jak uczenie maszynowe, deep learning, analiza obrazów (computer vision) czy rozpoznawanie głosu. Ba, z pomocą IBM Watson Assistant można tworzyć nawet chatboty.

Pandemia sprawiła, że coraz więcej czasu zaczęliśmy spędzać online. Do internetu przenieśliśmy mnóstwo naszych aktywności – w tym zakupy, co wystawiło sklepowych doradców na nie lada wyzwanie. Musieli poradzić sobie ze zwiększonym wolumenem zapytań i wysokimi oczekiwaniami. Konsumenci chcą bowiem właściwych odpowiedzi natychmiast. Na szczęście, może ich udzielić bot!

Z raportu Liveperson wynika, że liczba osób, które korzystały z chatbotów wzrosła z 60 proc. w 2019 r. do 75 proc. w 2020 roku. Z kolei badanie agencji Symetria pokazało, że mając do wyboru kontakt z chatbotem lub człowiekiem aż 34 proc. respondentów decyduje się na ten pierwszy. Wśród klientów rośnie też pozytywny stosunek do tej formy komunikacji, co przekłada się na zyski. Według badań Accenture 6 na 10 dyrektorów e-commerce przyznało, że wdrożenie chatbota przyczyniło się do znacznego zwrotu z inwestycji przy minimalnym wysiłku.

Dzięki nim firmy mogą szybciej dostarczać potrzebne informacje i oferować bardziej dopasowane wsparcie.

Chatboty korzystają z technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP), reguł językowych, uczenia maszynowego i deep learningu. Dzięki temu mogą zrozumieć, co piszemy i wygenerować adekwatną odpowiedź.

Choć brzmi to skomplikowanie, to z każdym rokiem zmniejsza się również próg wejścia dla nowych graczy. IBM Watson Assistant obsługuje już język polski i pozwala stworzyć własnego chatbota na dowolnej stronie internetowej. Właśnie to będzie zresztą przedmiotem wystąpienia Roberta Kleniewskiego, architekta IBM, który pokaże jak skonfigurować interfejs i stworzyć scenariusze dialogowe z robotem. Podobnie jak wcześniej – warsztat jest częścią konferencji Think Summit i zacznie się 14 października o godzinie 15.

Wystarczy przejrzeć agendę konferencji, aby przekonać się, że wypełniona jest ciekawymi studiami przypadków i przykładami wykorzystania innowacyjnych produktów. Międzynarodowi eksperci IBM (i nie tylko) przez dwa dni dzielą się wiedzą dotyczącą cyfrowej transformacji, bezpieczeństwa IT, blockchaina czy technologii kwantowych. Żal nie skorzystać!