Zekanın Arkasında: Ulteh'in Yeni Nesil Sohbet Robotunun Yapımı

Her şey, hemen hemen her işletmenin karşılaştığı bir sorunla başladı: İnsan dokunuşundan ödün vermeden ölçekte olağanüstü müşteri hizmeti nasıl sağlanır? 2022'nin başlarında, Ulteh'in kurucu ekibi, bu zorluğun bir beyaz tahtaya yazıldığı küçük bir konferans odasında toplandı. Çağrı merkezlerini genişletmek, temel SSS botlarını uygulamak veya desteği dış kaynak kullanmak gibi geleneksel çözümlerin hepsi önemli dezavantajlarla geldi. Ya aşırı pahalıydılar, sinir bozucu derecede sınırlıydılar ya da müşteri ilişkilerine zarar verme riski taşıyorlardı.
Ulteh'in Baş İnovasyon Sorumlusu Sarah Chen, "Ölçeklenebilirlik ve kişiselleştirme arasındaki bu temel gerilime sürekli geri dönüyorduk," diye hatırlıyor. "Mevcut araçlar işletmeleri birini veya diğerini seçmeye zorladı. Daha iyi bir yol olması gerektiğine inanıyorduk."
Ekip devrim niteliğinde bir şey hayal etti: müşterilerin ayrıntılı ihtiyaçlarını anlayabilecek, her etkileşimden ders çıkarabilecek ve robotik olarak yazılmış olmaktan ziyade gerçekten yararlı hissettiren yanıtlar sağlayabilecek kadar gelişmiş, yapay zeka destekli bir konuşma sistemi. Birden fazla kanaldan erişilebilir olması, mevcut iş sistemleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olması ve her şirketin benzersiz sesine ve gereksinimlerine uyum sağlaması gerekir.
Bu vizyon yalnızca daha iyi bir teknoloji inşa etmekle ilgili değildi; işletmeler ile müşterileri arasındaki ilişkiyi temelden dönüştürmekle ilgiliydi. Desteği en aza indirilmesi gereken bir maliyet merkezi olarak ele almak yerine, Ulteh bunu müşteri bağlantılarını derinleştirmek ve iş büyümesini sağlamak için bir fırsat olarak gördü. Bu bakış açısı, piyasadaki en gelişmiş konuşma AI sistemlerinden biri haline gelecek olan şeyin her yönünü şekillendirdi.

Ulteh ekibi tek bir satır kod yazmadan önce, insan-insan müşteri hizmetlerinin gerçekte ne kadar etkili olduğunu incelemek için yaklaşık altı ay harcadı. Binlerce destek transkriptini analiz ettiler, sektörler arası müşteri hizmetleri profesyonelleriyle görüştüler ve iletişim psikolojisi üzerine derinlemesine araştırmalar yürüttüler.
"Keşfettiğimiz şey büyüleyiciydi," diye açıklıyor Ulteh'in Dilbilim Başkanı Dr. Miguel Rodriguez. "Harika müşteri hizmeti yalnızca sorunları çözmekle ilgili değildir; bu çözüme giden yolculukla ilgilidir. Müşteriler süreç boyunca duyulduklarını, anlaşıldıklarını ve değer gördüklerini hissettiklerinde, aynı sorunla karşılaşsalar bile memnuniyetleri önemli ölçüde artar."
Araştırma, başarılı müşteri etkileşimlerinin birkaç kritik bileşenini tanımladı:

Aktif dinleme sinyalleri - Dikkat ve anlayışı gösteren küçük sözlü ipuçları
Bağlamsal bellek - Konuşmanın önceki bölümlerini hatırlama ve bunlara atıfta bulunma yeteneği
Duygusal zeka - Müşterinin duygusal durumunu tanıma ve buna uygun şekilde yanıt verme
Konuşma esnekliği - Farklı iletişim stillerine ve tercihlerine uyum sağlama
Çözüm sahipliği - Sadece sorunları iletmek değil, bir çözüm bulma sorumluluğunu üstlenme

Bu içgörüler, Ulteh'in yaklaşımının temelini oluşturdu. Katı karar ağaçlarını izleyen başka bir komut dosyası sohbet robotu tasarlamak yerine, bu insan iletişim modellerini taklit eden bir konuşma AI inşa edeceklerdi.
Ekip ayrıca mevcut sohbet robotu çözümlerindeki sorunlu noktaları anlamak için kapsamlı kullanıcı araştırması yaptı. Bu, temel soruları anlayamayan, konuşmanın ortasında bağlamı unutan veya gerektiğinde insan desteğine erişim sağlamadan kullanıcıları sonsuz döngülere hapseden botlarla ilgili yaygın bir hayal kırıklığını ortaya koydu.
Rodriguez, "Kullanıcı geri bildirimlerine dayanarak 'bunu asla yapma' listesi derledik" diyor. "Bu bizim anti-planımız oldu; sistemimizin özellikle yapmaktan kaçındığı her şey."

Ellerinde araştırma içgörüleri olan Ulteh'in mühendislik ekibi en büyük zorlukla karşı karşıyaydı: iddialı vizyonlarını yerine getirebilecek kadar gelişmiş bir AI mimarisi yaratmak. CTO Raj Patel liderliğinde, birkaç son teknoloji AI teknolojisini birleştiren çok katmanlı bir sistem tasarladılar.
Patel, "Sadece mevcut chatbot çerçeveleri üzerinde yineleme yapmak istemedik," diye açıklıyor. "Bunlar temelde tasarımlarıyla sınırlıydı. Sıfırdan yeni bir şey inşa etmemiz gerekiyordu."
Sonuç, Ulteh'in "Bilişsel Çerçeve" adını verdiği hibrit bir mimariydi. Temelinde, transformatör tabanlı sinir ağları üzerine inşa edilmiş gelişmiş bir doğal dil anlama (NLU) motoru bulunmaktadır. Bu motor, basit niyet tespitinin ötesine geçerek dilin birden fazla boyutunu aynı anda analiz eder:

Semantik anlayış - Sözcüklerin bağlamda ne anlama geldiğini anlamak
Pragmatik analiz - Kullanıcının neyi başarmaya çalıştığını anlamak
Duygu tespiti - Mesajın duygusal tonunu belirlemek
Varlık tanıma - Belirli bilgi parçalarını (isimler, tarihler, ürünler vb.) çıkarmak

Bu NLU katmanı, etkileşim boyunca bağlamı koruyan dinamik bir konuşma yönetim sistemine beslenir. Her mesajı izole bir olay olarak ele alan geleneksel sohbet robotlarının aksine, Ulteh'in sistemi gerçek zamanlı olarak kapsamlı bir konuşma modeli oluşturur ve günceller.
"Bağlamsal bellek bileşeni özellikle zordu," diyor Patel. "Sistemin, alakasız bilgilerde boğulmadan konuşmanın önceki kısımlarından alakalı ayrıntıları hatırlamasını istedik. Konuşma öneminin ağırlıklandırılması için yeni algoritmalar geliştirmeyi gerektirdi."
Bir diğer atılım ise yanıt oluşturma sisteminde gerçekleşti. Ulteh'in yapay zekası, önceden yazılmış şablonlardan seçim yapmak yerine, alakalı bilgileri uygun konuşma kalıplarıyla birleştirerek yanıtları dinamik olarak oluşturur. Bu, doğruluğu korurken çok daha doğal bir diyaloğa olanak tanır.
Tüm sistem, zaman içinde anlayışını ve yanıtlarını geliştirmek için başarılı ve başarısız etkileşimleri analiz eden sürekli bir öğrenme döngüsü tarafından desteklenir. Bu sadece veri toplamak değildir; manuel yeniden programlama gerektirmeden sistemin yeteneklerini geliştiren yapılandırılmış bir öğrenmedir.
"Mimarimizi özel kılan şey tek bir bileşen değildir," diye vurguluyor Patel. "Bu unsurların, kullanıldıkça daha da iyileşen tutarlı, akıllı bir konuşma sistemi oluşturmak için nasıl birlikte çalıştıklarıdır."

Herhangi bir gelişmiş AI sisteminin kalbinde, makinenin öğrendiği ham madde olan veri bulunur. Ulteh için, gerçekten olağanüstü konuşma zekası üretecek bir veri stratejisi geliştirmek benzersiz zorluklar ve etik kaygılar içeriyordu.
"Modellerimizi eğitmek için muazzam miktarda konuşma verisine ihtiyacımız vardı," diye açıklıyor Ulteh'in Veri Bilimi Direktörü Dr. Lisa Wong. "Ancak bunu etik bir şekilde, tam şeffaflık ve onayla yapmakta kararlıydık."
Ulteh, kamuya açık konuşmaları toplamak veya şüpheli kökenli veri kümeleri satın almak yerine, birden fazla sektördeki işletmelerle ortaklıklar kurdu. Bu ortaklar, hem başarılı hem de başarısız müşteri etkileşimlerinin gerçek dünya örneklerini sağlayarak anonimleştirilmiş müşteri hizmetleri kayıtlarını paylaşmayı kabul etti.
Veri toplama süreci, Ulteh'in sistemlerine ulaşmadan önce tüm kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri kaldıran titiz anonimleştirme protokollerini içeriyordu. Şirket ayrıca, herhangi bir müşterinin verilerinin rakipleri için sistemleri eğitmek amacıyla kullanılmasını önleyen katı veri yönetimi politikaları uyguladı.
İlk veri kümeleri oluşturulduktan sonra, Ulteh'in veri bilimcileri başka bir zorlukla karşı karşıya kaldı: Yapay zekanın verilerde bulunan önyargıları veya sorunlu kalıpları sürdürmemesini sağlamak. Önyargılı dili, uygunsuz yanıtları ve etkisiz hizmet kalıplarını tanımlayan ve kaldıran çok aşamalı bir filtreleme süreci geliştirdiler.
Wong, "Yapay zekaya sadece insan konuşmalarını taklit etmeyi öğretmiyoruz," diyor. "Müşteri etkileşiminde en iyi uygulamaları somutlaştırmayı öğretiyoruz ve yaygın tuzaklardan kaçınıyoruz."
Eğitim sürecinin kendisi denetlenen ve takviyeli öğrenme tekniklerinin bir kombinasyonunu kullandı. İlk modeller, en iyi yanıtları tanımlayan etiketli veriler üzerinde eğitildi, sonraki aşamalarda ise sistemin kendi başarılarından ve başarısızlıklarından ders çıkarmasına olanak tanıyan geri bildirim döngüleri dahil edildi.
Ulteh ayrıca "çeşitliliğe odaklı eğitim" adını verdikleri şeye öncülük etti; yapay zekayı kasıtlı olarak çok çeşitli konuşma stillerine, sektöre özgü terminolojiye ve kültürel iletişim kalıplarına maruz bıraktı. Bu, sistemin tek tip bir yaklaşıma varsayılan olarak uyması yerine farklı bağlamlara uyum sağlamasına yardımcı olur.
"Veri stratejisi asla gelişmeyi bırakmaz," diye vurguluyor Wong. "Şu anda bile, sistemlerimiz küresel olarak dağıtılmışken, eğitim süreçlerimizi sürekli olarak iyileştiriyor ve yapay zekayı daha duyarlı, daha uyarlanabilir ve daha yararlı hale getirmek için veri setlerimizi genişletiyoruz."

Teknik mimari ve veriler temel temellerdir, ancak Ulteh başarılı bir konuşma AI'nın daha somut olmayan bir şeye, kişiliğe ihtiyaç duyduğunu fark etti. Profesyonel yeterlilik ile ulaşılabilir sıcaklık arasında doğru dengeyi kuran bir AI kişiliği yaratmak, teknik alanın ötesinde uzmanlık gerektiriyordu.
Ulteh'in Kullanıcı Deneyimi Direktörü Jordan Taylor, "Bir AI geliştirme ekibinde bulmayı beklemeyeceğiniz uzmanları işe aldık" diyor. "Profesyonel yazarlar, psikologlar ve hatta eski bir tiyatro yönetmeni, 'karakter çerçevesi' dediğimiz şeyin geliştirilmesine katkıda bulundu."
Bu disiplinler arası ekip, teknik geliştirmede nadiren ele alınan soruları ele aldı: AI'nın dili ne kadar resmi veya gayriresmi olmalı? Mizah veya hayal kırıklığına nasıl yanıt vermeli? Hangi konuşma ritüelleri (selamlamalar, kabuller, geçişler) etkileşimleri mekanik olmaktan çok doğal hissettirirdi?
Cevaplar evrensel değildi. Ulteh, farklı işletmelerin farklı marka seslerine ve müşteri beklentilerine sahip olduğunu fark etti. Bir finans kurumu daha resmi, güven verici bir tona ihtiyaç duyabilirken, bir yaşam tarzı markası rahat, coşkulu bir dilden faydalanabilir.
"Özelleştirilebilir bir kişilik matrisi geliştirdik," diye açıklıyor Taylor. "Bu, her işletmenin, temel zekayı ve etkinliği korurken AI'nın iletişim tarzının temel yönlerini ayarlamasına olanak tanır."
Bu matris, resmiyet, özlü olma, ifade gücü ve teknik kelime yoğunluğu gibi boyutları içerir. İşletmeler, bu ayarları marka sesleriyle uyumlu olacak şekilde yapılandırabilir ve insan ve AI etkileşimleri arasında tutarlı bir deneyim yaratabilir.
Ekip ayrıca kültürel uyarlanabilirliği de oluşturarak sistemin iletişim modellerini coğrafi ve dilsel bağlamlara göre ayarlamasına olanak tanır. Bu, AI'nın doğrudanlık, nezaket ritüelleri ve mizah açısından kültürel farklılıklarda uygun şekilde gezinebileceği anlamına gelir.
Daha da önemlisi, Ulteh AI'nın kişiliği için net sınırlar koydu. Makineler insan gibi görünmek için çok uğraştığında oluşan "ürkütücü vadi" etkisinden kaçınarak asla insan gibi davranmıyor. Bunun yerine, kendine özgü kimliği olan bir AI asistanı olarak kendini sunuyor.
"Kişilik tasarım süreci bir illüzyon yaratmakla ilgili değildi," diyor Taylor. "Rahat, saygılı ve gerçekten yardımcı hissettiren etkileşimler yaratmakla ilgiliydi. İnsanların, sinir bozucu bir sistemde gezinmek için mücadele etmek yerine, sohbet ettikten sonra kendilerini daha iyi hissetmelerini sağlayan sohbetler istiyorduk."

Karmaşık yapay zeka oluşturmak mücadelenin sadece yarısıydı. Ulteh'in sisteminin gerçek değer sunması için, çoğu işletmenin halihazırda sahip olduğu karmaşık teknolojik ekosistemlerle sorunsuz bir şekilde entegre olması gerekiyordu. Bu, zorlu bir mühendislik zorluğu sunuyordu.
"Modern işletmeler genellikle düzinelerce farklı sistem çalıştırır: CRM'ler, envanter yönetimi, sipariş işleme, kullanıcı hesapları, bilgi tabanları ve daha fazlası," diye açıklıyor Ulteh'in Entegrasyon Sistemleri Lideri Elena Vasquez. "Yapay zekamızın gerçekten yararlı yanıtlar sağlamak için bunların hepsiyle bağlantı kurması gerekiyordu."
Entegrasyon ekibi, Ulteh'in yapay zekası ile API'si olan hemen hemen her iş sistemi arasında güvenli, çift yönlü veri akışı sağlayan esnek bir sistem olan "Evrensel Bağlayıcı Çerçevesi" adını verdikleri şeyi geliştirdi. Bu çerçeve, endüstriler genelinde kullanılan çok çeşitli sistemlere uyum sağlamak için standartlaştırılmış protokoller ve özel adaptörlerin bir kombinasyonunu kullanır.
"Gerçek dünya için tasarladık, ideal bir dünya için değil," diyor Vasquez. "Bu, eski sistemlerin tüm karmaşık gerçekliklerini, tutarsız veri yapılarını ve değişen güvenlik gereksinimlerini ele almak anlamına geliyordu."
Güvenlik belirli zorluklar ortaya koydu. Yapay zekanın yeni güvenlik açıkları oluşturmadan hassas iş sistemlerine erişmesi gerekiyor. Ulteh, uçtan uca şifreleme, ayrıntılı izin kontrolleri ve alışılmadık kalıplar için sürekli izleme içeren kapsamlı bir güvenlik mimarisi uyguladı.
Bir diğer önemli yenilik ise Ulteh'in kanal entegrasyonuna yönelik "Her Yerde Etkileşim" yaklaşımıydı. İşletmelerin müşterilerle web siteleri, mobil uygulamalar, mesajlaşma platformları ve sosyal medya genelinde etkileşim kurması gerekiyor. Ulteh'in sistemi, her kanal için ayrı uygulamalar oluşturmak yerine, müşteriyi platformlar arasında sorunsuz bir şekilde takip eden birleşik bir konuşma modeli sürdürüyor.
"Bir müşteri öğle tatilinde web sitenizde bir konuşma başlatabilir, ardından eve giderken WhatsApp'ta devam edebilir," diyor Vasquez. "Sistemimiz, parçalanmış etkileşimler yerine sürekli bir konuşma oluşturarak tüm bağlamı koruyor."
Entegrasyon ekibi ayrıca işletmeler için uygulama sürecini basitleştiren araçlar geliştirdi. "Entegrasyon Stüdyosu" görsel eşleme arayüzleri, popüler platformlar için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar ve dağıtım süresini önemli ölçüde azaltan kapsamlı test araçları sağlıyor.
Vasquez, "En eski müşterilerimizden bazıları, diğer kurumsal sistemlerle yaşadıkları deneyime dayanarak uygulamanın aylar süreceğini tahmin ediyordu," diyor. "Süreci, birçok işletmenin temel işlevleri birkaç gün içinde çalıştırabileceği ve tam entegrasyonun aylar yerine haftalar içinde tamamlanabileceği noktaya kadar basitleştirdik."

2023 yılının ortalarında Ulteh, kontrollü ortamlarda etkileyici yetenekler gösteren çalışan bir prototipe sahipti. Ancak gerçek test, tüm öngörülemezlik ve karmaşıklıklarla birlikte gerçek dünya dağıtımında gerçekleşecekti. Şirketin, müşteriyle yüz yüze rollerde deneysel teknolojiyi uygulamaya istekli ortaklara ihtiyacı vardı.
"Büyük bir talepti," diye itiraf ediyor Ulteh'in Ortaklıklar Direktörü Carlos Rivera. "İşletmelere yaklaşıyorduk ve esasen 'Daha önce hiç dağıtılmamış bir sistemle en önemli müşteri etkileşimlerinizin bazılarını biz halledelim' diyorduk. Anlaşılabilir bir şekilde, tereddüt vardı."
Çığır açan gelişme, açık hava ekipmanlarında uzmanlaşmış orta ölçekli bir e-ticaret şirketinin sistemi pilot olarak kullanmayı kabul etmesiyle geldi. Tam bir dağıtım yerine, Ulteh'in yapay zekasını sınırlı bir kapasitede uyguladılar ve insan temsilcilerin bulunmadığı gece saatlerinde ürün sorgularını ele aldılar.
"İlk birkaç hafta inanılmaz yoğun geçti," diye hatırlıyor Rivera. "Tüm teknik ekibimiz etkileşimleri izliyor, sorunları belirliyor ve neredeyse gerçek zamanlı olarak iyileştirmeler yapıyordu. O ayda önceki altı ayda öğrendiğimizden daha fazlasını öğrendik."
Pilot uygulama, beklenmedik birkaç zorluğu ortaya çıkardı. Müşteriler, geliştirme ekibinin tahmin etmediği sorular sordu, yapay zekayı şaşırtan ürün terminolojisi kullandı ve konuşma akışlarını bozmak için yaratıcı yollar buldu. Ancak sistemin temel güçlü yönlerini de gösterdi; her etkileşimde öğreniyor ve gelişiyordu ve müşteriler konuşma tarzına olumlu yanıt veriyordu.
Bu ilk başarıya dayanarak, Ulteh pilot programı finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve seyahat sektörlerindeki şirketleri de kapsayacak şekilde genişletti. Her dağıtım, sistemin gelişimini şekillendiren yeni zorluklar ve içgörüler getirdi.
"Farklı sektörlerin çok farklı konuşma kalıplarına sahip olduğunu keşfettik," diyor Dr. Rodriguez. "Bir seyahat rezervasyonu etkileşimi, bir sağlık danışmanlığına veya bir finansal hizmet soruşturmasına hiç benzemiyor. Sistemi başlangıçta tahmin ettiğimizden çok daha uyarlanabilir hale getirmemiz gerekiyordu."
2024'ün başlarında, bu pilot programlar Ulteh'in genel kullanılabilirliğe doğru ilerlemesi için yeterli veri ve iyileştirme üretmişti. Şirket, birden fazla kullanım durumu ve sektörde kanıtlanmış etkililiğe sahip olgun bir ürün geliştirmişti.
"Test aşaması alçakgönüllülük gerektiriyordu," diyor CEO Maria Khoury. "Laboratuvarda devrim niteliğinde bir şey inşa ettiğimizi düşünmüştük, ancak ürünü bugün olduğu hale getiren şey gerçek dünyadaki uygulamalardı. İlk ortaklarımız yalnızca müşteri değildi; teknolojinin ortak yaratıcılarıydı."

Ulteh daha geniş bir pazara sunmaya hazırlanırken ekip önemli bir soruyla karşı karşıyaydı: İşletmeler konuşma AI uygulamasının başarısını nasıl ölçmeli? Ortalama işlem süresi veya saat başına kapatılan biletler gibi geleneksel müşteri hizmetleri ölçümleri sistemin tam değerini yansıtmıyordu.
"Konuşma AI'nın etkisini anlamak için yeni bir çerçeve oluşturmamız gerekiyordu," diye açıklıyor Ulteh'in Analitik Lideri Nadia Johnson. "Gerçek müşteri deneyimini ve iş sonuçlarını anlamak için operasyonel ölçümlerin ötesine bakmak gerekiyordu."
Pilot ortaklarıyla birlikte çalışan Ulteh, konuşma AI etkinliğini ölçmek için çok boyutlu bir yaklaşım olan "Engagement Impact Framework" adını verdikleri şeyi geliştirdi. Bu çerçeve, hem geleneksel ölçümleri hem de özellikle AI odaklı etkileşimler için tasarlanmış yeni göstergeleri içerir:
Konuşma Kalitesi Ölçümleri:

Çözüm Oranı: İnsan müdahalesi olmadan tamamen çözülen sorguların yüzdesi
Anlama Doğruluğu: AI'nın müşteri niyetini ne sıklıkla doğru yorumladığı
Konuşma Verimliliği: Çözüme ulaşmak için gereken adımlar
Duygu Yörüngesi: Müşteri duygusunun etkileşim boyunca nasıl değiştiği

İş Etki Ölçümleri:

Dönüşüm Etkisi: AI görüşmelerinin satın alma kararlarını nasıl etkilediği
Destek Sapma Değeri: Azaltılmış insan desteği ihtiyaçlarından kaynaklanan maliyet tasarrufları
Çapraz Satış Etkinliği: Ek satış fırsatlarını belirleme ve uygulamadaki başarı
Müşteri Tutma Etkisi: AI etkileşimleri ile tekrarlanan iş arasındaki korelasyon

Deneyim Ölçümleri:

Müşteri Çaba Puanı: Genel deneyimin müşterilere ne kadar kolay hissettirdiği
Geçiş Oranı: Müşterilerin insan desteği için AI'yı ne sıklıkla terk ettiği
Gönüllü Geri Bildirim: İstenmeden Deneyim hakkında olumlu veya olumsuz yorumlar

Bu ölçüm çerçevesi, işletmelerin Ulteh teknolojisini uygulamanın tam etkisini anlamalarına yardımcı oldu. Sonuçlar ikna ediciydi. Şirketler, sektörler genelinde hem operasyonel verimlilikte hem de müşteri memnuniyetinde önemli gelişmeler bildirdi.
"Perakende ortaklarımızdan biri, sistemimizi uyguladıktan sonra gecelik dönüşüm oranlarında %35 artış gördü," diyor Johnson. "Sadece destek maliyetlerinden tasarruf etmiyorlardı; daha önce satış desteğinin olmadığı saatlerde aktif olarak yeni gelir elde ediyorlardı."
Bir finansal hizmetler müşterisi, rutin sorgulamaların %78'inin artık tamamen yapay zeka tarafından işlendiğini ve bu sayede insan ekibinin profesyonel yargı gerektiren karmaşık vakalara odaklanabildiğini bildirdi. İnsan personelini %30 oranında azaltmalarına rağmen genel müşteri memnuniyeti puanları %22 arttı.
"Rakamlar önemli bir hikaye anlatıyor," diyor Johnson, "ancak en anlamlı geri bildirimlerden bazıları niteldi. Müşteriler genellikle etkileşimlerin ne kadar yararlı ve doğal hissettirdiğine şaşırdıklarını ifade ediyorlar. Deneyimi, otomatik sistemlerden bekledikleri hayal kırıklığı yerine 'canlandırıcı derecede verimli' olarak tanımlıyorlar."

Pazarda başarılı bir ürün ve sektörler genelinde artan bir benimseme ile Ulteh, başarılarına güvenmiyor. Şirketin, konuşma AI'nın ve müşteri katılımının geleceğine işaret eden iddialı bir geliştirme yol haritası var.
"Gerçekten mümkün olanın yüzeyini yeni çizdik," diyor CTO Raj Patel. "Oluşturduğumuz temel teknoloji platformu, birkaç yıl önce bilim kurgu gibi görünen yetenekleri keşfetmemiz için bize bir temel sağlıyor."
En çok beklenen gelişmelerden biri de Ulteh'in "Çoklu Modlu Katılım" girişimi. Bu genişleme, AI'nın yalnızca metni değil, aynı zamanda sesi, görüntüleri ve etkileşimli görsel öğeleri de işlemesini ve üretmesini sağlayacak. Bir müşterinin bir ürün sorununun fotoğrafını çektiğini, AI'nın bunu gerçek zamanlı olarak analiz ettiğini ve çözüm için görsel talimatlar sağladığını hayal edin; hepsi aynı konuşma akışı içinde.
Şirket ayrıca geçmiş etkileşimleri hatırlamanın ötesine geçen gelişmiş kişiselleştirme yetenekleri de geliştiriyor. Sistem, her kullanıcı için gerçekten özelleştirilmiş konuşma deneyimleri yaratarak bireysel iletişim stillerine, tercihlere ve ihtiyaçlara proaktif bir şekilde uyum sağlayacak.
"En heyecan verici araştırma alanlarımızdan biri 'İşbirlikçi Zeka' dediğimiz şey," diye açıklıyor CEO Maria Khoury. "Yapay zeka ve insan temsilcilerinin sorunsuz bir şekilde birlikte çalışabilmeleri için modeller geliştiriyoruz. Sistem, birden fazla konuşmanın rutin yönlerini ele alırken insan temsilcilerinin yargıya, empatiye ve karmaşık problem çözmeye odaklanmasını sağlıyor."
Bu sadece verimlilikle ilgili değil; müşteri hizmetleri profesyonellerinin yeteneklerini geliştirmekle ilgili. Yapay zeka, ilgili bilgileri sağlayan, yanıtlar öneren ve idari görevleri ele alan akıllı bir asistan gibi davranarak insan temsilcilerinin ölçekte olağanüstü hizmet sunmasını sağlıyor.
Ulteh ayrıca geleneksel müşteri hizmetlerinin ötesinde uygulamaları da araştırıyor. Destek sorunlarını çözmeye yardımcı olan aynı konuşma zekası, müşterileri karmaşık satın alma kararlarında yönlendirebilir, kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilir ve ürünler ve hizmetler hakkında proaktif eğitim sunabilir.
Khoury, "Destek, satış ve müşteri başarısı arasındaki çizginin giderek daha akışkan hale geldiği bir gelecek öngörüyoruz," diyor. "Teknolojimiz, işletmelerin müşteri yolculuğunun her aşamasında mevcut ve yardımcı olmasını, uzun vadeli sadakat ve büyümeyi sağlayan ilişkiler kurmasını sağlıyor."
Şirket ileriye baktığında, sorumlu AI geliştirmeye bağlı kalmaya devam ediyor. Ulteh, harici bir etik danışma kurulu kurdu ve yeni özellikleri olası önyargılara veya zararlı etkilere karşı test etmek için titiz süreçler uyguladı.
Khory, "AI'nın yetenekleri hızla ilerliyor ve bununla birlikte önemli bir sorumluluk geliyor," diye vurguluyor. "Milyonlarca insanın günlük olarak etkileşim kuracağı bir teknoloji inşa ediyoruz. Bu etkileşimlerin yararlı, saygılı ve adil olmasını sağlamak misyonumuz için temeldir."

Ulteh'in yeni nesil konuşma AI'sını müşteri etkileşimi stratejilerine getirmek isteyen işletmeler için süreç, sizin özel ihtiyaçlarınızı ve hedeflerinizi anlamakla başlar.
Ulteh'in Müşteri Başarı Direktörü Thomas Williams, "Uygulama tek tip değildir" diye açıklıyor. "Her müşteriyle yakın bir şekilde çalışarak, onların benzersiz zorluklarını ve hedeflerini ele alan bir dağıtım yaklaşımı tasarlıyoruz."
Tipik uygulama yolculuğu birkaç önemli aşamayı takip eder:
Keşif ve Planlama: Ulteh ekibi, mevcut müşteri etkileşimi ortamınızı anlamak, iyileştirme fırsatlarını belirlemek ve uygulama için net hedefler belirlemek için sizinle birlikte çalışır. Bu aşama, konuşma verilerini analiz etmeyi, müşteri yolculuklarını haritalamayı ve başarı ölçütlerini tanımlamayı içerir.
Yapılandırma ve Entegrasyon: Sistem, marka sesiniz, iş süreçleriniz ve sektöre özgü gereksinimlerle uyumlu olacak şekilde yapılandırılır. Mevcut sistemlerinizle entegrasyon sağlanır ve AI'nın ilgili bilgilere erişmesi ve müşteriler adına uygun eylemlerde bulunması sağlanır.
Bilgi Geliştirme: İş bilginiz, AI'nın anlayabileceği ve kullanabileceği biçimlere çevrilir. Bunlara ürün bilgileri, politikalar, prosedürler ve genel müşteri senaryoları dahil olabilir. Ulteh, bu süreci basitleştiren araçlar sunar ve genellikle mevcut belgeleri kullanmanıza olanak tanır.
Test ve İyileştirme: Sistem, genel lansmandan önce çeşitli senaryolarda sıkı testlerden geçer. Bu aşama genellikle geri bildirim toplamak ve ayarlamalar yapmak için dahili kullanıcılar veya seçili müşteri gruplarıyla sınırlı dağıtım içerir.
Aşamalı Dağıtım: Ulteh, her şeyi aynı anda yapmaktan ziyade, yapay zekanın sorumluluklarını kademeli olarak genişleten aşamalı bir dağıtım öneriyor. Bu, belirli sorgu türlerini ele almak veya belirli saatlerde çalışmakla başlayabilir ve sisteme olan güven arttıkça genişleyebilir.
Sürekli Optimizasyon: Bir kez dağıtıldıktan sonra yolculuk sona ermez. Ulteh'in ekibi, iyileştirme fırsatlarını belirleyerek ve kullanılabilir hale geldikçe yeni özelliklerden yararlanmanıza yardımcı olarak devam eden analiz ve optimizasyon sağlar.
Ulteh, bu süreç boyunca yalnızca teknoloji uygulamasından ziyade ortaklığa vurgu yapar. Ekiplerinde, teknolojinin anlamlı iş sonuçları sunmasını sağlamak için ekibinizle birlikte çalışan sohbet tasarımcıları, entegrasyon uzmanları ve müşteri başarı yöneticileri bulunur.
"Beni en çok gururlandıran şey sadece oluşturduğumuz teknoloji değil, müşterilerimiz için sağladığımız dönüşümler," diyor Williams. "Bir işletme bize sadece müşteri sorunlarını daha verimli bir şekilde çözmediklerini, aynı zamanda daha önce mümkün olmayan yeni türden olumlu deneyimler yarattıklarını söylediğinde, misyonumuzu yerine getirdiğimizi anlarız."
Ulteh'in yeni nesil konuşma AI'sının müşteri etkileşiminizi nasıl dönüştürebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için www.ulteh.com adresini ziyaret edin ve canlı AI sohbet robotlarını ilk elden deneyimleyin.

Konseptten pazar lideri konuşma AI'sına giden yolculuk, Ulteh ekibi için sürekli yenilik ve öğrenme yolculuğu oldu. Son teknolojiyi insan iletişimine dair derin içgörülerle birleştirerek, sohbet robotları veya sanal asistanların geleneksel tanımlarının ötesine geçen bir şey yarattılar.
İşletmeler ölçekte olağanüstü müşteri deneyimleri sunma konusunda artan bir baskıyla karşı karşıya kaldıkça, Ulteh'inki gibi çözümler sadece teknolojik ilerlemeyi değil, aynı zamanda stratejik bir avantajı da temsil ediyor. Bu yeni nesil konuşma AI'sını kullanan şirketler yalnızca desteği otomatikleştirmekle kalmıyor, dijital çağ için müşteri ilişkilerini yeniden icat ediyorlar.
Ulteh'in sisteminin ardındaki zeka, her etkileşimden ders çıkararak ve yeteneklerini genişleterek gelişmeye devam ediyor. Ancak vizyon sabit kalıyor: işletmeler ve müşteriler arasındaki konuşmaları herkes için daha doğal, daha üretken ve daha değerli hale getiren teknoloji yaratmak.