Unsere umfangreiche Erfahrung mit GPT und generativer KI



Im Dezember haben unser Director of Machine Learning, Fergal Reid, und ich uns zusammengesetzt, um die Einführung von ChatGPT zu besprechen: das Gute, das Schlechte, das Versprechen, der Hype. Die Möglichkeiten zur Automatisierung und Rationalisierung von Prozessen für Supportmitarbeiter scheinen endlos, aber der Erfolg der generativen KI in diesem Bereich hängt letztendlich von ihrer Fähigkeit ab, Kundendienstteams und Kunden einen echten Mehrwert zu bieten. Ansonsten ist es nur ein Spielzeug - macht Spaß, ist aber trotzdem ein Spielzeug.

Um dies zu testen, haben wir uns schnell an die Arbeit gemacht. Wir skizzierten ein paar KI-gestützte Funktionen, die wir für nützlich hielten, gingen live und stellten 160 Kunden eine Beta vor. Sie können hier alles über diese neuen Funktionen lesen.

In der heutigen Folge teilen Fergal und ich mit, was wir in den letzten Wochen gelernt haben, wohin wir als nächstes gehen und wie es unsere Wahrnehmung dessen, was in diesem Bereich möglich ist, verändert hat.

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Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse:

Die Fähigkeit von ChatGPT-Modellen, natürliche Sprache in Konversationen mit mehreren Sätzen zu verarbeiten, verbessert sich weiter und eröffnet neue Möglichkeiten. Bei der Produktentwicklung sind Kunden immer die ultimativen Entscheidungsträger – Sie können erstaunliche Technologie entwickeln, aber wenn sie ein Problem für sie nicht löst, ist es das nicht wert. Die Fähigkeit von GPT-3.5, Text zu bearbeiten und zu ändern, macht es für den Kundendienst von unschätzbarem Wert, und es kann bereits Aufgaben wie das Zusammenfassen von Text und das Anpassen des Tons übernehmen. Mit der Weiterentwicklung von ChatGPT können weitere Funktionen hinzugefügt werden, um die Effizienz zu maximieren und Agenten an vorderster Front zu entlasten, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können, die die Kundenzufriedenheit steigern. Während wir beginnen, potenziell bahnbrechende Anwendungen wie intelligente Antworten zu untersuchen, fehlt dem Modell noch das Verständnis des Geschäftskontexts, um es zum Laufen zu bringen.

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Ein Durchbruch im Sprachverständnis

Des Traynor: Hallo nochmal, Fergal. Wie geht es dir?

Fergal Reid: Nun, danke, Des. Es waren sechs oder sieben arbeitsreiche Wochen hier bei Intercom, daher freue ich mich sehr, heute darüber zu sprechen.

Des: Ja, erst vor sechs oder sieben Wochen haben wir uns zum Plaudern zusammengesetzt. Sie hatten, schätze ich, sechs oder sieben Wochen echte Engineering-Zeit gegen die KI-Revolution, die Ende November gestartet wurde. Was hast du gelernt? Hat es Ihre Vorstellung davon verändert, was in der Welt des Kundenservice möglich sein wird?

Fergal: Ja, ich denke schon. In unserem letzten Gespräch haben wir viel über ChatGPT gesprochen und es war vielleicht eine Woche nach seinem Start. Ob der große Unterschied hier ChatGPT ist oder die Modellfamilie, die OpenAI gebaut hat, darüber kann man sich streiten – wir haben meistens mit GPT-3.5 oder mit Text-Davinci-003 gearbeitet, um ganz genau zu sein.

Des: Dies sind die Namen dieses speziellen Moduls.

Fergal: Ja, das sind die Namen dieses speziellen Modells. Und tatsächlich gibt es eine Menge Verwirrung über diese Namen und was die verschiedenen Dinge sind. Aber im Grunde denken wir, dass die GPT-3.5-Serie von Modellen, Davinci-002, Davinci-003, solche Dinge, die letztes Jahr herauskamen, und dann Davinci-003, die genau zur gleichen Zeit wie ChatGPT veröffentlicht wurden, Durchbrüche waren und hat es uns wirklich ermöglicht, zu versuchen, andere und qualitativ bessere Funktionen zu erstellen.

"Dies ist eine große Neuerung, weil es so viele Dinge gibt, die wir tun möchten, die am besten in natürlicher Sprache beschrieben werden können"

Des: Was denkst du ist jetzt möglich? Wohin gehen wir in der Welt des Kundenservice?

Fergal: Ich denke, im Kundenservice und darüber hinaus ermöglichen diese Modelle...