Hoe het succes van ChatGPT de chatbot ervaring slechter maakt

Het voelt alweer bijna normaal, maar een jaar geleden was ChatGPT een ware sensatie. Opeens stond Conversational AI in het middelpunt van de belangstelling. Dat had ook een keerzijde, want veel digitale assistenten verbleekten volledig bij deze nieuwste aanwinst. De kloof tussen verwachting en realiteit werd in een klap drie keer zo groot, en gaf verwachtingsmanagement een cruciale rol in conversation design.

Telkens wanneer er doorbraken in AI worden aangekondigd - en dat gebeurt tegenwoordig bijna elke week - stijgen de verwachtingen. Dit geldt zowel voor gebruikers als bedrijven. Ondanks de inspanningen van conversation designers en AI trainers, blijkt het een uitdaging om deze verwachtingen bij te houden. Het vergt nu eenmaal tijd om nieuwe technieken eigen te maken, te implementeren en te optimaliseren. Daarnaast moet het bestaande digitale landschap binnen een bedrijf vaak worden aangepast om ervoor te zorgen dat alles wat technisch mogelijk is ook daadwerkelijk kan worden uitgevoerd. Denk aan het structureren van de data waar een model gebruik van maakt.

Verwachtingen managen

Een voorbeeld van de kloof zijn organisaties die hopen dat chatbots hun klantenservice medewerkers veelal kunnen vervangen. Nu durf ik niet te garanderen dat dit niet gebeurt, maar als conversation designer wil ik vooral de klantervaring verbeteren. Als een chatbot er niet uitkomt en dan in een wachtrij van een uur moet plaatsnemen, omdat er geen medewerkers meer zijn, dan is mijn missie niet geslaagd. De technologie is in de basis vooral geschikt voor het beantwoorden van eenvoudige en repetitieve vragen, of uitvoeren van simpele processen. We hopen daarmee dus ook het werk van medewerkers waardevoller te maken, zodat zij niet 50 keer per dag dezelfde vraag beantwoorden. Ik kan me voorstellen dat een ‘Heeft u de computer al opnieuw opgestart?’, iedere IT-helpdeskmedewerker de strot uitkomt. 

De uitdaging van verwachtingsmanagement geldt ook voor klanten. Bijvoorbeeld wanneer je een vervolgvraag stelt. Het lijkt een supersimpele taak, maar achter de schermen heeft dit meer voeten in de aarde dan je zou verwachten. Kort door de bocht: als er een vraag is afgerond heeft een bot over het algemeen geen ‘herinnering’ meer hieraan. Een vervolgvraag stellen is daarmee dus eigenlijk onmogelijk. Dit kan leiden tot een frustrerende ervaring, waarbij de chatbot niet adequaat reageert op simpele vragen.

Evenwicht zoeken

Het is een balans. Een teveel aan beloften kan leiden tot teleurstelling, terwijl te lage verwachtingen de potentie van conversational AI beperken. Chatbots bieden namelijk wel degelijk voordelen. Denk aan 24/7 beschikbaarheid, zelfredzaamheid en geen wachttijden. Daarnaast worden er continu verbeteringen doorgevoerd, dus de bots worden ook echt met de dag beter. Helaas kan het stigma van eerdere slechte ervaringen nog lang blijven heersen.

Als conversation designers, AI trainers en consultants moeten we erkennen dat het managen van verwachtingen niet altijd eenvoudig is. Het vereist niet alleen begrip van de technologie en de behoeften van de gebruikers, maar ook een eerlijke benadering. In een wereld die constant in beweging is moeten we durven toegeven dat we niet altijd alle antwoorden hebben. Het is belangrijk om open te staan voor debat en om te blijven leren van zowel successen als mislukkingen. Alleen zo kunnen we echt vooruitgang boeken en de potentie van AI volledig benutten.