Коротка відповідь: чат-бот на базі штучного інтелекту – це програмне забезпечення, яке веде розмови – текстовими або голосовими – використовуючи штучний інтелект для інтерпретації намірів та створення природних відповідей, а не покладається на фіксовані сценарії. Він поєднує розуміння з інструментами (такими як бази знань або системи оформлення заявок), коли йому потрібно підтвердити факти або виконати дії. Якщо він не може перевірити інформацію, його слід передати людині.
Ключові висновки:
Підзвітність : Призначте чіткого відповідального за результати роботи чат-бота, правила ескалації та оцінки ефективності.
Прозорість : повідомте користувачам, коли це штучний інтелект, які дані він використовує та де його межі.
Змагальність : Надайте чіткий варіант «поспілкування з людиною» та шлях оскарження.
Аудит : реєструвати підказки, джерела, дії та результати, щоб можна було відстежувати помилки.
Захист від зловживань : обмежте дозволи інструментів та блокуйте конфіденційні запити, щоб зменшити витік інформації.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Що таке етика ШІ?
Принципи та практики для надійних, орієнтованих на людину систем штучного інтелекту.
🔗 Що таке упередженість ШІ?
Як упереджені дані та дизайн несправедливо спотворюють рішення щодо ШІ.
🔗 Що таке масштабованість ШІ?
Масштабування ШІ для більшої кількості користувачів, зберігаючи швидкість та вартість.
🔗 Що таке пояснимий ШІ?
Методи, які роблять рішення щодо моделі зрозумілими, перевіреними та достовірними.
Що таке чат-бот зі штучним інтелектом на практиці (не нудне визначення) 🤝
Чат -бот зі штучним інтелектом — це розмовна програма, яка використовує штучний інтелект для інтерпретації повідомлень та створення відповідей. На відміну від старих чат-ботів, які підбирають ключові слова та видають готові відповіді, чат-боти зі штучним інтелектом можуть обробляти неточні фрази, дотримуватися контексту (іноді) та генерувати відповіді, які не є заздалегідь написаними рядок за рядком. Zendesk (чат-боти на основі правил проти чат-ботів зі штучним інтелектом) Intercom (чат-боти на основі правил)
Загалом, більшість чат-ботів зі штучним інтелектом роблять три речі:
-
Розуміння : з'ясувати, що запитує користувач (намір + контекст) IBM (розуміння природної мови)
-
Обґрунтування або рішення : вибір дії або побудова відповіді NIST (AI RMF, профіль GenAI)
-
Відповісти : створити розмовну відповідь природною мовою. Розробники Google (LLM / токени).
Отже, основна ідея «Що таке чат-бот зі штучним інтелектом» полягає в наступному: система, яка може спілкуватися з людьми за допомогою мови, без ручного написання сценаріїв для кожного речення.
Деякі створені для невимушеного спілкування, деякі для бізнес-підтримки, деякі для внутрішніх служб підтримки компанії, а деякі для продажу товарів, не створюючи враження нав'язливого продавця (ну… намагаюся). 🛒
Короткий огляд історії: чому «чат-бот» зараз означає щось інше 🧠
Існує дві широкі епохи чат-ботів:
-
Боти на основі правил : «Якщо користувач каже X, дайте відповідь Y». Надійні, але обмежені. Zendesk (чат-боти на основі правил)
-
Розмовні боти на базі штучного інтелекту : вивчають шаблони з даних, адаптуються до фраз, генерують відповіді. AWS (Що таке велика мовна модель?)
Боти на основі правил схожі на залізничні колії: стабільні, передбачувані, і ви їдете лише туди, де є рейки. Боти зі штучним інтелектом більше схожі на річковий плот — гнучкі, швидкі, часом захопливі, іноді ви натикаєтеся на камінь і розливаєте свої закуски. Ця метафора недосконала… але ви розумієте. 😬
Сучасні чат-боти зі штучним інтелектом часто покладаються на мовні моделі, які навчаються на великій кількості тексту для прогнозування та генерації наступних слів у послідовності. Ось чому відповіді можуть здаватися «написаними», а не вибраними. Google Developers (мовні моделі та токени) AWS (навчання LLM / прогнозування наступного токена)
Як працюють штучний інтелект-чат-боти «під капотом» (без головного болю) ⚙️
Різні системи відрізняються, але більшість чат-ботів зі штучним інтелектом побудовані з кількох основних елементів:
1) Обробка природної мови (НЛП)
Це та частина, яка допомагає боту «розбирати» мову:
-
виявлення намірів (чого хоче користувач) Microsoft (розпізнавання намірів)
-
вилучення сутностей (номер замовлення, дата, назва продукту, місцезнаходження) Microsoft (вилучення сутностей) Jurafsky & Martin (NER, Stanford)
-
розуміння тону та фразування (певною мірою) IBM (намір/контекст NLU)
2) Мозок: модель або механізм прийняття рішень 🧩
Це може бути:
-
класифікатор машинного навчання + сценарні потоки
-
велика мовна модель (LLM), яка генерує відповіді IBM (LLM генерують токен за токеном)
-
гібридна система (що є надзвичайно поширеним явищем)
3) Контекст + функції, що зачіпають пам'ять 📝
Деякі боти відстежують:
-
що ти сказав раніше
-
дані профілю користувача (якщо дозволено)
-
стан розмови («ми зараз у процесі повернення коштів»)
4) Інструменти та інтеграції 🔌
Ось що важливо для бізнес-ботів:
-
перевірка статусу замовлення
-
створення заявок на підтримку
-
пошук у базі знань
-
запис на прийом
-
оновлення записів клієнтів у CRM
Багато людей думають, що чат-боти просто «балакучі». Але найкращі з них радше «балакучі + можуть щось робити». І саме в цьому полягає справжня цінність.
Типи чат-ботів зі штучним інтелектом (оскільки не всі боти мають однаковий настрій) 🎭
Коли хтось запитує, що таке чат-бот зі штучним інтелектом , корисно знати, що існують категорії, а не щось одне:
Чат-боти підтримки клієнтів
-
обробляти поширені запитання, вирішувати проблеми, повертати кошти, відповідати на запитання щодо облікового запису
-
часто інтегровано з системами продажу квитків
-
мета: скорочення часу очікування та витрат, збільшення швидкості вирішення проблем Intercom (Fin / обслуговування клієнтів ШІ) Zendesk (ШІ для обслуговування)
Чат-боти для продажів та залучення лідів
-
кваліфікувати потенційних клієнтів, планувати демонстрації, пропонувати продукти
-
в прямому ефірі на вебсайтах або платформах обміну повідомленнями
-
мета: швидше переміщувати людей… не дратуючи (складніше, ніж здається) Дріфт (Salesloft)
Чат-боти для персональних помічників
-
допомога з написанням, плануванням, конспектуванням, навчанням
-
мета: продуктивність та зрозумілість Ціни/тари ChatGPT Ціни/тари Claude
Внутрішні боти на робочому місці
-
відповісти на запитання щодо персоналу, допомога в ІТ, кроки адаптації
-
мета: зупинити гру в пінг-понг на кшталт «хто це знає?» 🙃
Боти спільноти та авторів
-
керувати серверами Discord, відповідати на запитання фанатів, проводити інтерактивні заходи
-
мета: масштабування взаємодії без втрати індивідуальності
І чесно кажучи, деякі роблять усе вищезазначене. Межі розмиваються.
Що робить чат-бота зі штучним інтелектом хорошим? ✅🤖
Це той розділ, який люди пропускають, а потім шкодують про це. «Хороший» чат-бот зі штучним інтелектом — це не просто той, хто плавно говорить, це той, хто допомагає .
Ось що відрізняє корисного бота від машини хаосу:
-
Точність та обґрунтовані відповіді.
Якщо воно впевнено вигадує політику чи факти, це… не мило. OpenAI (галюцинації) NIST (конфабуляції / галюцинації) -
Чіткі межі.
Сильний бот знає, коли сказати «Я не знаю» або «Дозвольте мені вас з’єднати». Керівництво Google RAG (дайте відповідь «Я не знаю», якщо контексту бракує інформації). -
Обробка контексту.
Він повинен пам'ятати, про що ви запитували два повідомлення тому. Не завжди ідеально, але принаймні спробуйте. -
Швидкий, природний UX.
Короткі відповіді, корисні підказки, швидкі кнопки за потреби. -
Гарна ескалація до людей.
Бот, який зациклює вас, — це фактично цифровий будинок з привидами. -
Конфіденційність та обробка даних.
Бот не повинен поширювати надмірну кількість даних, зберігати непотрібні деталі або випадково запитувати конфіденційні дані. ICO (Керівництво щодо штучного інтелекту та захисту даних). ICO (Очікування ризиків чат-бота). -
Доступ до інструментів (за потреби).
Для використання в бізнесі він повинен вживати заходів, а не просто пояснювати, як ви можете їх вжити.
Дивний, але реальний момент: найкращі боти часто почуваються трохи скромними. Надмірно впевнені боти схожі на людину, яка перебиває вас, щоб відповісти на запитання, якого ви не ставили; це виснажливо.
Порівняльна таблиця: популярні варіанти чат-ботів зі штучним інтелектом (з кількома особливостями, такими як життя) 📊
Нижче наведено практичне порівняння. Не ідеальне, не універсальне, але воно швидко допоможе вам зорієнтуватися.
| Інструмент / Опція | Найкраще для (аудиторії) | Ціна | Чому це працює |
|---|---|---|---|
| Помічник у стилі ChatGPT | Окремі особи, команди, загальна допомога | Безкоштовний рівень + платні плани | Чудово складаю чернетки, обмірковую, пояснюю — можу відчути себе розумним колегою 🙂 Плани ChatGPT |
| Помічник у стилі Клода | Команди, що багато пишуть, аналіз | Безкоштовний рівень + платні плани | Часто сильний у довших контекстних та «тонально чутливих» текстах, зазвичай спокійніші плани Клода |
| Помічник у стилі Близнюків | Люди, які живуть у пакетах Docs + Productivity | Безкоштовний рівень + платні плани | Зручно для підбиття підсумків, планування та багатоетапних завдань; іноді занадто поспішно планує за допомогою штучного інтелекту від Google (Gemini) |
| Помічник у стилі другого пілота | Офісні робочі процеси, підприємство | Зазвичай пакетні / платні | Зручні інструменти для роботи всередині, що підходять для зручності «робити там, де я вже є». Ціни на Microsoft 365 Copilot |
| Бот підтримки в стилі інтеркому | Команди підтримки клієнтів | За робоче місце / на основі використання | Створено для потоків підтримки, передачі заявок та довідкових центрів — практичне ціноутворення Intercom |
| Штучний інтелект у стилі Zendesk | Організації підтримки вже є в Zendesk | Ціни на додаткові послуги | Працює добре, коли може отримувати дані з існуючих заявок та макросів (менше переробок) Ціни Zendesk |
| Бот у стилі дрифту | Команди з продажу + конвеєра | Преміум / бізнес-рівні | Чудово підходить для захоплення та маршрутизації лідів, хоча може стати… занадто швидким для продажів. Drift (Salesloft) |
| Бот у стилі ManyChat | Маркетологи соціальних мереж та месенджерів | Багаторівневі плани | Добре підходить для автоматизації прямих повідомлень та простих процесів; не «глибоке мислення», але ефективне ціноутворення ManyChat |
Невелике зауваження: ціни сильно відрізняються залежно від постачальників та планів, тому розглядайте моделі (безкоштовний рівень, за робоче місце, на основі використання), а не зациклюйтесь на точних цифрах.
Де чат-боти зі штучним інтелектом досягають успіху (а де їм не вистачає) 🌟😬
Чудові варіанти використання
-
Найчастіші запитання та повторювані запитання
-
Сортування з питань першої лінії підтримки
-
Пошук по базі знань + узагальнення AWS (RAG / заземлення на базі знань)
-
Планування зустрічей
-
Допомога з заповненням форм
-
Складання електронних листів, документів, сценаріїв
-
Внутрішні питання компанії «як мені…?»
Не дуже вдалі варіанти використання (якщо їх не ретельно розробити)
-
Медичні, юридичні, фінансові рішення (високі ставки, високий ризик) NIST (ризики, пов'язані з надійним штучним інтелектом)
-
Все, що вимагає гарантованої правильності
-
Складне усунення несправностей без доступу до інструментів
-
Емоційна підтримка як заміна справжньої турботи (вона може бути підтримуючою, але… ну, знаєте)
Будемо відверті — чат-боти на базі штучного інтелекту чудові, доки не помиляються. І іноді вони помилятимуться. Мета не в досконалості, а в побудові бар'єрів, щоб «неправильне» не стало «шкідливим». OpenAI (галюцинації)
Загальні риси, які ви побачите в сучасних чат-ботах зі штучним інтелектом 🧰
Якщо ви оцінюєте один із них, ці характеристики важливіші за яскравий маркетинг:
-
Використання бази знань : навчання з документації, поширених запитань, PDF-файлів, статей довідкового центру
-
Пошук перед відповіддю : витягує релевантну інформацію замість імпровізації AWS (RAG) NIST (підхід чат-бота на основі RAG)
-
Маршрутизація розмов : надсилає проблеми потрібній команді людей
-
Виявлення настроїв : помічає розчарування (або намагається це зробити)
-
Багатомовна підтримка : корисна для аудиторії з усього світу
-
Аналітика : коефіцієнт відхилень, коефіцієнт вирішення проблем, CSAT, головні наміри
-
Контроль безпеки : фільтри, блокування тем, видалення конфіденційних даних OWASP (ризики LLM)
-
Індивідуальний тон і голос : індивідуальність бренду без відчуття незграбності 😄
Одна маленька «людська» деталь: боти, які ставлять одне уточнююче запитання у потрібний час, відчуваються чарівно. Боти, які ставлять п’ять уточнюючих запитань, відчуваються як паперова робота.
Ризики, обмеження та речі, про які люди шепочуть 👀
Якщо бути відвертим, питання «Що таке чат-бот зі штучним інтелектом» має також включати «і що може піти не так?».
Ось найбільші з них:
-
Галюцинації (впевнена нісенітниця).
Бот може генерувати правдоподібні, але хибні відповіді. Це класична проблема. OpenAI (що таке галюцинації) NIST (конфабуляція / галюцинації) -
Проблеми конфіденційності даних.
Якщо бот неправильно зберігає або використовує конфіденційні дані, це серйозна проблема. ICO (керівництво зі штучного інтелекту та захисту даних). -
Ризики безпеки.
Швидке впровадження, витік даних та непередбачувані дії інструментів викликають реальні занепокоєння. OWASP (Топ-10 для LLM-додатків) OWASP (Швидке впровадження) -
Упередженість та нерівномірна продуктивність.
Боти можуть реагувати по-різному залежно від стилю мови чи діалекту, що… не ідеально. NIST (міркування щодо упередженості та шкоди). -
Надмірна автоматизація.
Якщо керівництво ставиться до бота як до заміни команд підтримки, клієнти відчувають це миттєво.
Чат-бот — це як ресторанний ніж. Дуже зручний, але трохи небезпечний, якщо ним жонглювати. Не найкраща метафора, але я її залишу. 🍴
Як вибрати чат-бота зі штучним інтелектом для ваших потреб (практичний контрольний список) 🧭
Незалежно від того, чи ви користувач-одинак, чи команда компанії, скористайтеся цими підказками:
Якщо ви обираєте для особистого використання
-
Визначте, чи потрібна вам допомога з написанням , навчанням чи плануванням .
-
Вирішіть, що для вас важливіше: швидкість чи глибина .
-
Перевірте, чи достатньо довго він зберігає контекст для ваших проектів.
-
Перевірте, чи можете ви контролювати тон і стиль.
Якщо ви обираєте для бізнесу
-
Уточніть головну ціль: відхилення , конверсія , час вирішення , CSAT .
-
Переконайтеся, що він підключається до ваших інструментів (CRM, система видачі заявок, система управління запасами, календар).
-
Переконайтеся, що він може посилатися на внутрішні джерела (пошук з бази знань), а не вигадувати щось. AWS (RAG / авторитетна база знань)
-
Переконайтеся, що ескалація відбувається гладко.
-
Шукайте чітку аналітику та робочі процеси перевірки якості.
-
Перегляд засобів безпеки та адміністративних елементів керування. OWASP (ризики додатків LLM)
Також перевірте це з незграбними запитами. Тими, які клієнти вводять о 2-й годині ночі з друкарськими помилками та легкою люттю. Це сироватка правди. 😵💫
Поради щодо підказок: як отримати кращі відповіді від чат-бота зі штучним інтелектом ✍️✨
Навіть найкращий бот не може читати ваші думки (на жаль, як не трагічно). Спробуйте ось це:
-
Спочатку наведіть контекст.
«Я новачок, поясніть просто» або «припустімо, що я технічний спеціаліст». -
Попросіть структуру:
«Назвіть пункти», «назвіть кроки», «підсумуйте, а потім розгорніть». -
Наведіть приклади
«Ось два чернетки — об’єднайте їх». -
Встановіть обмеження
: «Не більше 120 слів», «без жаргону», «тон: дружній, але твердий». -
Попросіть про перевірку поведінки.
«Якщо ви не впевнені, скажіть про це та поставте запитання».
Ви навіть можете сказати: «Перш ніж відповісти, поставте мені одне уточнююче запитання». Це напрочуд ефективно… хіба що ви не поспішаєте, тоді це дратує, тож, так, компроміси.
Підсумок: Що таке чат-бот зі штучним інтелектом 🧾🤖
Отже, що таке чат-бот на базі штучного інтелекту (AI): це розмовна система на базі штучного інтелекту, яка може розуміти повідомлення та генерувати відповіді природною мовою, часто з можливістю вживати заходів за допомогою інструментів та інтеграцій. Сучасні версії – це не просто сценарні дерева рішень. Вони ближчі до гнучких помічників, які можуть обробляти варіації, контекст та багатоетапні запити… з необхідними межами, щоб вони не мчали в неправильному напрямку з надмірною впевненістю. Google Developers (мовні моделі) NIST (ризики GenAI, такі як конфабуляція)
Короткий огляд
-
Чат-боти зі штучним інтелектом спілкуються з користувачами за допомогою текстових повідомлень або голосу 💬
-
Найкращі поєднують розуміння мови + доступ до інструментів ⚙️
-
Вони чудово підходять для підтримки, продуктивності та маршрутизації лідів ✅
-
Вони можуть помилятися, тому захисні огорожі мають велике значення 😬 OpenAI (галюцинації)
-
Вибір залежить від цілей: точність, контекст, інтеграції, аналітика 🧭
Якщо ви пам’ятаєте одну річ: робота чат-бота не в тому, щоб звучати як людина. Його завдання — бути корисним, як людина… і менш примхливим з цього приводу.
Найчастіші запитання
Що таке чат-бот зі штучним інтелектом, якщо говорити простою мовою?
Чат-бот зі штучним інтелектом — це програмне забезпечення, яке може спілкуватися з вами за допомогою текстових, а іноді й голосових дзвінків, використовуючи штучний інтелект. Замість того, щоб просто зіставляти ключові слова зі сценарійними відповідями, він намагається визначити ваш намір і згенерувати природну відповідь. У багатьох системах він також відстежує контекст у повідомленнях, тому не розглядає кожне запитання як абсолютно нову розмову.
Як насправді працюють штучний інтелект-чат-боти за лаштунками?
Більшість чат-ботів зі штучним інтелектом працюють у циклі: зрозуміти, вирішити, відповісти. Вони використовують NLP для виявлення намірів та витягування деталей, таких як дати чи номери замовлень, потім модель – часто LLM або гібридна система – вибирає дію або складає чернетку відповіді. Найсильніші боти також підключаються до таких інструментів, як база знань, CRM або система продажу заявок, щоб вони могли щось робити, а не просто говорити.
Яка різниця між чат-ботами на основі правил та чат-ботами зі штучним інтелектом?
Чат-боти на основі правил дотримуються заздалегідь визначених шляхів: «Якщо користувач каже X, дайте відповідь Y». Вони передбачувані, але ламаються, коли формулювання недосконале або запит неочікуваний. Чат-боти зі штучним інтелектом можуть обробляти більше варіацій та генерувати відповіді, які не є заздалегідь написаними рядок за рядком. Компроміс полягає в тому, що вони іноді можуть давати впевнені відповіді, які все ще потребують захисту та перевірки.
Які основні типи чат-ботів зі штучним інтелектом для бізнесу?
До поширених категорій належать боти підтримки клієнтів (часті запитання, вирішення несправностей, передача заявок), боти з продажу та генерування лідів (кваліфікація, маршрутизація, планування), а також внутрішні боти на робочому місці (відділ кадрів, ІТ, адаптація). Існують також боти спільноти та авторів для масштабної взаємодії. На практиці багато інструментів поєднують ці ролі, тому «тип» часто залежить від того, де він розгортається та з чим інтегрований.
Що робить чат-бота зі штучним інтелектом хорошим для підтримки клієнтів?
Гарний бот підтримки точний, знає свої межі та плавно переходить до людини, коли це необхідно. Він повинен передавати контекст протягом усієї розмови, уникати вигадування правил та підтримувати швидкий UX за допомогою чітких підказок або кнопок. Доступ до інструментів також має значення: перевірка статусу замовлення, створення заявок та пошук довідкового контенту часто мають більшу цінність, ніж балакучий тон сам по собі.
Чому чат-боти зі штучним інтелектом галюцинують або вигадують речі?
Галюцинації виникають, коли чат-бот генерує правдоподібну мову, яка не ґрунтується на достовірній інформації. Якщо система не отримує дані з перевіреної бази знань або не має достатнього контексту, вона може «заповнити прогалини» замість того, щоб визнати невизначеність. Поширений підхід полягає у використанні пошуку інформації перед відповіддю та заохоченні поведінки «Я не знаю», коли джерела відсутні.
Як чат-боти зі штучним інтелектом використовують контекст та «пам’ять» у розмовах?
Багато чат-ботів відстежують останні повідомлення, стан розмови (наприклад, процес повернення коштів) та іноді дані схвалених користувачів. Це допомагає їм уникати повторних запитань і дозволяє обробляти багатоетапні запити. Обробка контексту не завжди ідеальна, тому сильні дизайнерські рішення включають уточнення в потрібний момент і чітку передачу повноважень, коли бот не може впевнено продовжити.
Які найбільші ризики використання чат-бота зі штучним інтелектом у виробництві?
Ключові ризики включають галюцинації, помилки конфіденційності та проблеми безпеки, такі як оперативне введення або витік даних. Також існують упередженість та нерівномірна продуктивність у різних мовних стилях, а також «надмірна автоматизація», коли користувачі застрягають у циклах без людської підтримки. Захисні бар'єри, аудити, шляхи ескалації та ретельні дозволи інструментів допомагають запобігти перетворенню «неправильного» на «шкідливе»
Як мені вибрати найкращого чат-бота зі штучним інтелектом для моїх потреб?
Почніть з мети: особиста продуктивність (письмо, планування, навчання) або бізнес-результати (відхилення, час вирішення, конверсія, CSAT). Потім оцініть довжину контексту, засоби керування тоном, інтеграції (CRM, система оформлення заявок, календар) та те, чи отримує він інформацію з вашої бази знань, а не імпровізує. Тестуйте на недосконалих повсякденних запитах – друкарських помилках, крайніх випадках, розчарованих користувачах – тому що саме тут якість проявляється швидко.
Посилання
-
Національний інститут стандартів і технологій (NIST) - NIST.AI.600-1 (профіль AI RMF / GenAI) PDF - nist.gov
-
Управління інформаційного комісара (ICO) - Керівництво щодо штучного інтелекту та захисту даних - ico.org.uk
-
Управління уповноваженого з питань інформації (ICO) - ICO попереджає організації, що не повинні ігнорувати ризики захисту даних, завершуючи розслідування чат-бота Snap “My AI” - ico.org.uk
-
OpenAI - Чому мовні моделі галюцинують - openai.com
-
OWASP - Топ-10 для застосувань моделей великих мов - owasp.org
-
OWASP - LLM01: Запит на введення - owasp.org
-
Amazon Web Services (AWS) – Що таке модель великої мови? – amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) – Що таке генерація з доповненим пошуком (RAG)? – amazon.com
-
NIST NCCoE - Обробка природної мови (сторінка проектів) - nist.gov
-
Розробники Google - Інтенсивний курс машинного навчання: Великі мовні моделі / токени - google.com
-
Блог досліджень Google - Глибше розуміння генерації, доповненої пошуком: роль достатнього контексту - google
-
IBM - Розуміння природної мови (NLU) - ibm.com
-
IBM - Моделі великих мов програмування - ibm.com
-
Microsoft Learn – Керівництво з Copilot Studio: розуміння мови (розпізнавання намірів / вилучення сутностей) – microsoft.com
-
Стенфордський університет - Юрафскі та Мартін: Обробка мовлення та мови (Розділ у форматі PDF) - stanford.edu
-
Zendesk - Чатбот проти розмовного ШІ - zendesk.co.uk
-
Zendesk - Штучний інтелект для обслуговування - zendesk.co.uk
-
Zendesk - Ціни - zendesk.co.uk
-
Intercom - Чатбот проти розмовного ШІ - intercom.com
-
Intercom - Головна сторінка (Fin / обслуговування клієнтів ШІ) - intercom.com
-
Домофон - Ціни - intercom.com
-
Salesloft - Drift (сторінка платформи Salesloft) - salesloft.com
-
ManyChat - Ціни - manychat.com
-
ChatGPT - Ціни / плани - chatgpt.com
-
Клод - Ціни / плани - claude.com
-
Google One – Тарифні плани Google AI (Gemini) – google.com
-
Microsoft – Ціни на Microsoft 365 Copilot – microsoft.com