Vad är skillnaden mellan en AI-agent och en chattbott?

Om du har chattat med en kundtjänstagent online eller frågat Siri vad som är Norrbottens landskapsfågel har du interagerat med en chattbott.

De här praktiska, digitala assistenterna är jättebra på att svara på enkla frågor och utföra enkla uppgifter, men i en tid med generativ artificiell intelligens (AI) kan de kännas ganska begränsade. Be Siri om en lista över dina viktigaste prospekt i en region så får du sannolikt ett erbjudande om att googla det.

En AI-agent är å andra sidans om att ha en digital AI-assistent inbyggd i arbetsflödet. Behöver du hjälp med att prioritera dagens viktigaste prospekt? Ute efter en snabb sammanfattning av serviceteamets möte som du missade i morse? Har du slut på idéer och behöver skriva anpassad copy för en viss målgrupp? En agent som drar nytta av ditt företags unika data kan hjälpa dig med allt detta.

Eftersom både bottar och agenter är konversationsbaserade är det rimligt att undra var gränsen mellan dem går. Läs vidare för att få svaret.

En traditionell chattbott är ett mjukvaruprogram som använder förutbestämda regler, beslutsscheman och färdigskrivna svar för att interagera med användarna. Den använder en mindre avancerad form av AI som möjliggör naturlig språkbehandling (NLP) och chattbottar kräver vanligtvis avsevärd upplärning och finjustering för att kunna bearbeta frågor korrekt. De här chattbottarna har funnits med i bilden sedan Joseph Weizenbaum skapade ELIZA 1964 och används främst för inhämtning av information, hantering av grundläggande interaktioner och för att besvara vanligt förekommande kundtjänstfrågor. Även om chattbottar har konversationsbaserade gränssnitt som för AI-agenter förstår de inte språk på samma sätt som stora språkmodeller (LLM) gör.

Deras förmåga att tillhandahålla snabba, konsekventa svar på vanliga frågor gör dem till en pålitlig, kostnadseffektiv lösning för hantering av rutinmässiga kundtjänstfrågor, grundläggande informationsinsamling och förslag på relevant information. Men deras förmåga att förstå sammanhang och lära sig av interaktioner är begränsad, liksom kapaciteten att hantera frågor som inte ingår i de konversationsflöden som definierats i förväg. Så även om de är effektiva för hantering av enkla, upprepade uppgifter får de problem med mer fria konversationer.

”Själva konversationsflödet för traditionella bottar är byggt på ett väldigt förklarande och fördefinierat sätt. Det ger inte en fullständig, naturlig konversationsupplevelse”, säger Abhi Rathna, Product Manager Director för Salesforces AI-team.

Se en chattbott lite som en godisautomat: Den har ett bestämt utbud av produkter (förutbestämda svar), en liten knappsats för inmatningar (frågorna du kan ställa), och kan bara ge dig exakt det du valt (ett färdigskrivet svar). Det är enkelt, förutsägbart och fungerar bra om du behöver uppfylla ett specifikt behov.

Chattbottar passar bra i situationer där det är viktigt att alla svar följer riktlinjerna för varumärket. ”För användare med en väldigt specifik identitet för varumärket som vill ha kontroll över konversationsflöden i specifika scenarier ger traditionella bottar dem kapaciteten att styra konversationerna”, säger Rathna.

En AI-agent är en avancerad AI-assistent som är avsedd att främja mänsklig kapacitet när det gäller en mängd olika uppgifter. Till skillnad från mer begränsade chattbottar kan AI-agenter (även kallade autonoma agenter) förstå och generera naturligt språk, bearbeta och analysera stora mängder information och hjälpa till med avancerade uppgifter som att skriva, koda, problemlösa eller kreativt skapande.

Eftersom de här systemen vanligtvis byggs med stora språkmodeller (LLM) och tränats upp med enorma datamängder är de bättre på att leverera mer nyanserade och sammanhangsbaserade interaktioner. Och för att ett företag ska kunna generera anpassade interaktioner eller nå viktiga affärsinsikter kan en agent också utgå ifrån dina unika affärsdata – inklusive både strukturerade data, som ett kalkylblad eller en databas, och ostrukturerade data som pdf-filer, e-postmeddelanden och chattloggar.

Eftersom AI-agenter kan anpassa sig och lära av sina interaktioner är de mångsidiga verktyg som passar utmärkt för att främja produktivitet och beslutsfattande.

”En AI-agent använder en stor språkmodell för att orkestrera konversationer, vilket gör det väldigt enkelt att skapa ett naturligt flöde samtidigt som det går fortare att konfigurera”, säger Rathna. ”Agenten gör ett bättre jobb när det gäller att förstå avsikter och matcha dem till rätt svar.”

Om en chattbott är som en godisautomat är en AI-agent som en personlig kock med en imponerande mängd recept (en omfattande kunskapsbas), förmågan att förstå avancerade beställningar av rätter (naturlig språkbehandling) och möjligheten att lära sig laga nya rätter anpassade till dina preferenser (förmågan att lära sig av historiska data).

Chattbottar skiljer sig från AI-agenter på flera avgörande sätt, inklusive deras förmågor, hur de utbildas och den tid det tar att driftsätta dem.

Chattbottar följer i huvudsak regelbaserade dialoger och är begränsade till att besvara förutbestämda frågor, medan AI-agenter kan dra slutsatser och bygga svar på relevant kunskap och innehåll. Chattbottar för kundtjänst kräver till skillnad från agenter omfattande instruktioner för hundratals olika formuleringar för att kunna förstå frågor ställda med naturligt språk, vilket gör agenter betydligt snabbare och enklare att driftsätta och lansera. Dessutom kräver agenter inte regelbaserade dialoger och konfigurering för att vidta åtgärder och vägleda konversationen.

Så vad innebär allt detta när det gäller att avgöra vilken lösning som passar bäst för ditt företag? Det kan i slutändan handla om kundernas behov kontra medarbetarnas behov, säger Rathna.

”För ett scenario som i huvudsak handlar om kundinteraktion tror jag att det kommer att finnas en blandning av traditionella chattbottar och moderna, generativa AI-agenter. I scenarion som riktar sig mot medarbetarna är en agent att föredra”, säger han. "Vår Einstein Copilot är integrerad i arbetsflödet tillsammans med andra affärsprocesser. I kombination med snabb integrering leder det till att det går fortare att komma igång.”

På kort sikt blir pålitligheten i generativa AI-svar kontinuerligt bättre och Rathna ser en hybridmodell som ett bra alternativ för en mängd olika kunder.

”Vad jag ser framför mig är kunder som använder chattbottar i vissa fall där de vill få mer perspektiv och ha större kontroll, och agenter i andra fall där de känner sig bekväma med att låta generativ AI kontrollera konversationen. Tekniken utvecklas fortfarande, så det här kan förändras om några år, men innan dess bör vi se agenter och chattbottar som bättre tillsammans.”

I takt med AI-tekniken utvecklas står AI-agenter inför dramatisk tillväxt under de kommande åren. Interaktioner med agenter kommer att bli mer intuitiva via text, röstsamtal och visuella medier med förbättrad förståelse av sammanhang som nyckel till att erbjuda mer relevant information över tid.

Och även om evolutionen för traditionella chattbottar inte kommer att bli lika spännande som för AI-agenter kommer vi att få se konkreta framsteg för användarupplevelsen, förbättrad integrering med andra affärssystem och enklare implementering av anpassade flöden och svar för chattbottar.

Det är viktigt att förstå hur chattbottar och agenter kan främja just din verksamhet – både nu och i framtiden – och hur man drar maximal nytta av dem när vi tillsammans navigerar ett AI-landskap i snabb förändring. Oavsett om du använder en chattbott, agent eller hybridlösning med båda lösningarna kommer de här verktygen tveklöst att spela allt mer betydande roller i affärsverksamheter och förändra hur vi interagerar med både teknik och varandra.