Chatbot

Chatbot terimi iki çok farklı ürünü kapsar. Birincisi dışa dönüktür: web sitesine gömülür, ziyaretçi sorularını yanıtlar, içerik zaten kamuya açıktır ve başarı ölçütü dönüşüm oranıdır.

İkincisi kurum içidir: içerik gizlidir, kim hangi dokümandan yanıt alabilir sorusu merkezdedir ve başarı ölçütü tekrarlayan iç sorulardaki azalmadır. KobiGPT ikinci senaryoya göre kurgulanmıştır.

Bu ayrımı yapmadan yapılan karşılaştırmalar yanıltıcı olur; iki ürün aynı arayüze sahip olsa da farklı problemleri çözer ve farklı ölçütlerle değerlendirilmelidir.

Kurum içi bir asistanda en ciddi risk yanlış yanıt değil, yanlış kişiye doğru yanıttır. Bir viewer kullanıcının bordro dosyasından yanıt alabilmesi, modelin kalitesinden bağımsız bir tasarım hatasıdır.

Bu yüzden erişim kontrolü ürünün merkezinde durmalıdır. KobiGPT’de asistanlar yalnızca kendilerine bağlanan dosyaları görür ve kullanıcı rolleri hangi asistana erişileceğini belirler.

Değerlendirme yaparken bu senaryoyu doğrudan test edin: kısıtlı bir dosyayı bir asistana bağlayın ve yetkisi olmayan bir kullanıcıyla içeriğini sorgulamayı deneyin.

Sohbet arayüzü her problem için doğru araç değildir. Tek bir sayıyı öğrenmek isteyen bir kullanıcı için bir rapor ekranı daha hızlıdır; sohbet, bağlam gerektiren ve önceden tanımlanamayan sorularda değer üretir.

İkinci sınır güncelliktir: asistan bağlı dosyaları yansıtır, kendiliğinden güncellenmez. Anlık değişen veriler için doküman indeksi değil, ilgili sistemin kendisi doğru kaynaktır.

Üçüncü sınır doküman kalitesidir. Sohbet arayüzü, arşivde yazılı olmayan bir bilgiyi üretemez; iyi bir arayüz kötü dokümantasyonu telafi etmez.

Bir kurum içi asistanın başarısı, teknik kalitesi kadar kullanılıp kullanılmadığına bağlıdır. En sık görülen başarısızlık biçimi, sistemin çalışması ama kimsenin sormayı akıl etmemesidir.

Bunu önlemenin pratik yolu, asistanı mevcut bir sürecin içine yerleştirmektir. Yeni çalışan oryantasyonunda ilk durak olarak tanımlamak veya destek ekibinin eskalasyon öncesi kontrol adımı haline getirmek, kullanımı bir alışkanlığa dönüştürür. Duyuru yapıp bırakmak ise genelde birkaç hafta içinde unutulmayla sonuçlanır.

Ölçüm de bu noktada devreye girer: haftalık aktif kullanıcı sayısı ve soru başına tekrar oranı, asistanın gerçekten benimsenip benimsenmediğini gösteren en doğrudan iki göstergedir.

Üçüncü etken de yanıt kalitesinin ilk deneyimde iyi olmasıdır; ilk sorusuna zayıf yanıt alan kullanıcı genelde bir daha denemez, bu yüzden pilot kapsamı dar ve isabetli tutulmalıdır.