Hoppa till innehåll
ZyndraAI

AI-agent vs chatbot

AI-agent vs traditionell chatbot

Från förprogrammerade svar till AI som faktiskt förstår kunden

Traditionella chatbotar följer regler, knappval och färdigskrivna flöden. En AI-agent kan förstå hur kunden faktiskt uttrycker sig, hitta relevant information i företagets egen kunskap och formulera ett svar utifrån situationen.

Det är skillnaden mellan att programmera varje konversation – och att lära AI hur ert företag fungerar.

Testa gratisBoka demo

14 dagars gratis test – inget kort krävs.

Traditionell chatbot

Jag köpte ett spabad av er förra året och displayen visar E02. Vad ska jag göra?

Jag förstod inte din fråga.

  • Produkter
  • Leverans
  • Kontakta oss
  1. Nyckelord
  2. Regel
  3. Färdigskrivet svar

ZyndraAI

Jag köpte ett spabad av er förra året och displayen visar E02. Vad ska jag göra?

Felkod E02 tyder på ett problem med vattenflödet. Börja med att kontrollera vattennivån och filtret. Om filtret är smutsigt, rengör det innan du startar om systemet.

Produktmanual

  1. Förstår frågan
  2. Hittar relevant kunskap
  3. Formulerar svaret

Exemplet är en principiell illustration. En AI-agent kan svara så här när informationen finns i den kunskap ni har kopplat till agenten.

Två helt olika sätt att bygga kundservice

Den gamla boten måste lära sig varje väg. AI-agenten lär sig ert företag.

En traditionell chatbot är i grunden ett system av fördefinierade instruktioner. Om kunden hamnar på en väg som någon har byggt i förväg fungerar den bra. Om kunden formulerar sig annorlunda, kombinerar flera frågor eller frågar om något som saknar ett definierat flöde blir upplevelsen snabbt begränsad.

Med generativ AI förändras modellen. I stället för att skriva varje tänkbart svar ger ni AI tillgång till rätt kunskap, instruktioner och regler. AI tolkar sedan kundens fråga och använder relevant information för att formulera svaret.

Traditionell regelstyrd chatbot

  1. Kundfråga
  2. Nyckelord / intent
  3. Regel
  4. Fördefinierat flöde
  5. Färdigskrivet svar

Ni bygger logiken i förväg. Ju fler frågor och scenarier boten ska kunna hantera, desto fler flöden behöver byggas och underhållas.

Modern AI-agent

  1. Kundens naturliga fråga
  2. Språkförståelse
  3. Relevant företagskunskap
  4. Instruktioner och regler
  5. Genererat svar

AI får kontexten den behöver och formulerar svaret utifrån er kunskap och era instruktioner – utan att varje formulering behöver vara förprogrammerad.

Snabb jämförelse

Samma kanal. Helt olika teknik.

  • Hur svar skapas

    Traditionell chatbot

    Färdigskrivna svar och regler

    ZyndraAI

    Genereras utifrån relevant företagskunskap

  • Hur kunden får formulera sig

    Traditionell chatbot

    Fungerar bäst med förväntade formuleringar och intents

    ZyndraAI

    Tolkar naturligt språk och varierande formuleringar

  • Kunskap

    Traditionell chatbot

    Byggs in i flöden och svar

    ZyndraAI

    Samlas i en central kunskapsbas

  • Underhåll

    Traditionell chatbot

    Flöden och svar behöver uppdateras manuellt

    ZyndraAI

    Kunskapskällorna kan uppdateras centralt

  • Stavfel och otydliga frågor

    Traditionell chatbot

    Kan vara svårt att hantera utan extra regler

    ZyndraAI

    Kan tolka sammanhang och intention

  • Nya frågor

    Traditionell chatbot

    Kräver ofta ett nytt flöde eller nytt svar

    ZyndraAI

    Kan hantera nya formuleringar när svaret finns i kunskapen

  • Flera språk

    Traditionell chatbot

    Kräver ofta separata texter eller flöden

    ZyndraAI

    Kan kommunicera på kundens språk utifrån samma kunskap

  • Kontext

    Traditionell chatbot

    Begränsas av det programmerade flödet

    ZyndraAI

    Kan använda kontext från konversationen

  • Integrationer

    Traditionell chatbot

    Möjligt men ofta hårt knutet till specifika flöden

    ZyndraAI

    Kan kombinera kunskap med information från anslutna system

  • Överlämning till människa

    Traditionell chatbot

    Vanligtvis ett separat slutsteg

    ZyndraAI

    AI och mänskliga agenter kan arbeta i samma kundresa

Samma kund. Två upplevelser.

Kunden ska inte behöva lära sig hur boten fungerar

Traditionell chatbot

Hej, jag beställde ett par skor i söndags men har inte fått någon leveransbekräftelse än. Vet ni när de kommer?

Välj vad ditt ärende gäller:

  • Beställning
  • Leverans
  • Retur

Kunden måste anpassa sig efter botens struktur.

AI-agent

Hej, jag beställde ett par skor i söndags men har inte fått någon leveransbekräftelse än. Vet ni när de kommer?

Jag hjälper dig gärna att kontrollera leveransen. Jag behöver först ditt ordernummer.

Intent
orderstatus
Språk
Svenska
Nästa steg
Efterfråga ordernummer

AI tolkar vad kunden vill göra och kan föra dialogen vidare naturligt.

Ett annat sätt att bygga

Från att programmera konversationer till att lära AI ert företag

Det är kanske den största skillnaden. Med en traditionell chatbot bygger ni dialogen. Med ZyndraAI bygger ni kunskapen som dialogen ska utgå från.

Traditionell chatbot

  1. 1Identifiera en fråga
  2. 2Skriv ett svar
  3. 3Skapa ett flöde
  4. 4Definiera möjliga val
  5. 5Skapa nästa svar
  6. 6Testa alla grenar
  7. 7Upprepa för nästa scenario
  8. 8Uppdatera när information förändras

ZyndraAI

  1. 1Lägg till webbplatsen
  2. 2Ladda upp dokument
  3. 3Lägg till egen information
  4. 4Sätt regler och tonalitet
  5. 5Anslut relevanta system
  6. 6Publicera AI-agenten
  7. 7Följ konversationerna
  8. 8Förbättra kunskapen löpande

Ni behöver inte förutse varje fråga. Ni behöver se till att AI har rätt kunskap för att besvara den.

Utforska ZyndraAI Studio

Tekniken bakom

LLM, NLP och generativ AI – utan teknikspråk

Tekniken bakom en AI-agent kan låta komplicerad. För kunden är resultatet betydligt enklare: de kan skriva som vanligt och få ett relevant svar tillbaka.

NLP

Förstå vad kunden menar

NLP står för Natural Language Processing – språkteknologi som används för att tolka mänskligt språk. Det hjälper AI-system att arbeta med sådant som formuleringar, sammanhang och intention i det kunden skriver.

”vart e mitt paket??”Fråga om orderstatus

LLM

Förstå och formulera språk

En LLM, Large Language Model, är en stor språkmodell tränad på språk. Den gör det möjligt för moderna AI-system att tolka text, förstå sammanhang och formulera naturliga svar.

Språkmodellen är motorn – företagets egen kunskap ger den rätt kontext.

Generativ AI

Skapa svaret utifrån situationen

I stället för att välja ett färdigskrivet standardsvar kan generativ AI formulera ett svar utifrån frågan, konversationens sammanhang, tillgänglig kunskap och de instruktioner ni har satt.

  1. Fråga
  2. Kontext
  3. Kunskap
  4. Regler
  5. Relevant svar

Kunskapsbas

Ge AI kunskap om just ert företag

En generell språkmodell känner inte automatiskt till era produkter, villkor, processer eller interna instruktioner. Därför kopplas AI-agenten till en kunskapsbas med information från exempelvis er webbplats, dokument och egen text.

  • Webbplats
  • PDF
  • Produktdata
  • FAQ
  • Instruktioner
  • Intern kunskap

Det är här en generell AI blir er AI.

Generell AI räcker inte

En LLM kan språk. Den kan inte automatiskt ert företag.

En generell AI kan förstå vad ”returrätt” betyder. Men den vet inte automatiskt att just ert företag erbjuder 30, 60 eller 90 dagars retur, vilka undantag ni har eller hur kunden ska gå tillväga.

Generell AI

  • Språkförståelse
  • Generell kunskap

Er företagsdata

  • Produkter
  • Villkor
  • Processer
  • Instruktioner
  • Tonläge

Er AI-agent

  • Förstår kunden
  • Har rätt kontext
  • Svarar enligt era regler

Det är därför kunskapsbasen är lika viktig som språkmodellen.

Er digitala hjärna

Vad menar vi när vi säger att ni tränar ZyndraAI?

Ni ska inte behöva bygga en språkmodell från grunden. I ZyndraAI Studio ger ni AI-agenten den kunskap, tonalitet och de regler den behöver för att representera ert företag.

1

Lägg till kunskap

Läs in er webbplats, ladda upp dokument och lägg till information som AI ska kunna använda.

2

Sätt beteendet

Bestäm tonalitet, instruktioner, begränsningar och hur AI ska agera när den inte har tillräckligt med information.

3

Använd samma hjärna

Låt samma företagskunskap användas där era kunder kommunicerar med er – utan att bygga kunskapen från början för varje kanal.

Se hur ZyndraAI Studio fungerar

Kontroll före gissningar

En bra AI-agent behöver också veta när den inte ska svara

Generativ AI innebär inte att AI ska hitta på ett svar när information saknas. Företaget behöver kunna styra vilka källor AI använder, hur den ska bete sig vid osäkerhet och när en människa ska ta över.

Företagets kunskap först

Svar ska baseras på den information och de system som agenten har fått tillgång till.

Tydliga regler

Ni bestämmer tonalitet, begränsningar och vad agenten ska göra när information saknas.

Mänsklig överlämning

När AI inte bör hantera ärendet själv kan konversationen lämnas vidare till kundservice.

Automatisering handlar inte om att AI ska svara på allt. Det handlar om att rätt typ av ärenden ska kunna lösas automatiskt – och att resten går vidare på rätt sätt.

Från svar till handling

En AI-agent kan göra mer än att bara svara på frågor

När AI får tillgång till företagets kunskap och relevanta system kan kunddialogen gå från statiska FAQ-svar till faktisk hjälp.

Produktfrågor

Hitta relevant information i produkter, manualer och guider.

Orderstatus

Hämta aktuell information från ett anslutet ordersystem när integrationen tillåter det.

Kundservice

Förstå ärendet och hjälpa kunden vidare utan att kunden behöver navigera genom ett beslutsträd.

Eskalering

Lämna över konversationen till en mänsklig agent när det behövs.

Flera kanaler

Låt samma digitala hjärna användas över de kundkanaler som är aktiverade i ZyndraAI.

Se alla funktioner

Rätt verktyg för rätt problem

Regelstyrda flöden är inte alltid fel

För helt förutsägbara processer kan fasta regler fortfarande vara effektiva. Om användaren exempelvis ska välja mellan tre tydliga alternativ, godkänna ett villkor eller följa en exakt process kan ett strukturerat flöde vara rätt lösning.

Skillnaden är att modern kundservice sällan består enbart av förutsägbara frågor. Kunder formulerar sig olika, blandar flera frågor och förväntar sig att kunna skriva med egna ord. Där skapar språkförståelse och generativ AI ett helt annat handlingsutrymme.

Framtiden är därför inte alltid ”AI i stället för regler”. Den är AI där förståelse behövs – och regler där processen kräver kontroll.

Vanliga frågor om AI-agenter och chatbotar

Vad är skillnaden mellan en AI-agent och en traditionell chatbot?

En traditionell chatbot bygger vanligtvis på fördefinierade regler, intents, knappval eller flöden. En modern AI-agent använder språkmodeller och företagets egen kontext för att förstå frågor och formulera svar mer dynamiskt. Den exakta gränsen mellan begreppen varierar mellan olika produkter, men den stora skillnaden är hur mycket av dialogen som måste förprogrammeras i förväg.

Vad är en LLM?

LLM står för Large Language Model, eller stor språkmodell. Det är en AI-modell som tränats för att arbeta med språk och som kan användas för att exempelvis tolka frågor, förstå sammanhang och formulera text.

Vad är NLP?

NLP står för Natural Language Processing och är ett samlingsnamn för teknik som gör det möjligt för datorer att bearbeta och tolka mänskligt språk. Moderna språkmodeller är en del av den bredare utvecklingen inom språkteknologi.

Vad betyder generativ AI?

Generativ AI är AI som kan skapa nytt innehåll, exempelvis text, utifrån den information och kontext den får. I kundservice innebär det att svaret inte behöver vara en färdigskriven mening som valts från en lista.

Hur kan en AI känna till vårt företag?

AI-agenten behöver få tillgång till relevant företagskunskap. I ZyndraAI kan kunskap bland annat byggas från webbplatsinnehåll, dokument och information som läggs in i kunskapsbasen.

Måste vi skriva alla svar själva?

Nej. Det är en av de stora skillnaderna mot traditionella chatbotar. I stället för att skriva varje möjligt svar fokuserar ni på att ge AI korrekt kunskap, tydliga regler och rätt tonalitet.

Kan generativ AI hitta på svar?

Generativa modeller kan producera felaktiga svar om de saknar rätt kontext eller styrning. Därför är kunskapskällor, instruktioner, begränsningar, kvalitetssäkring och tydlig hantering av osäkerhet viktiga delar av en AI-lösning för kundservice.

Behöver vi sluta använda alla regelstyrda flöden?

Nej. Regler och fasta flöden kan fortfarande vara rätt för processer där beteendet måste vara exakt och förutsägbart. AI och deterministiska flöden kan komplettera varandra.

Behöver vi en utvecklare för att använda ZyndraAI?

Nej. ZyndraAI är en kodfri plattform – ni bygger och tränar AI-agenten i ZyndraAI Studio genom att lägga till kunskapskällor, sätta tonalitet och regler samt publicera agenten. För mer avancerade kopplingar finns integrationer och ett öppet API, och där kan en utvecklare vara till hjälp.

Kan AI-agenten lämna över till en människa?

Ja. ZyndraAI har en omnikanal-inkorg för livechatt där AI och mänskliga agenter arbetar i samma konversation. När ett ärende behöver en människa kan konversationen tas över av ert team, med hela historiken kvar.

Sluta bygga varje svar. Bygg en AI som kan ert företag.

Ge ZyndraAI er kunskap, era regler och er tonalitet – och låt AI-agenten möta kunderna med rätt kontext från första frågan.

Boka demoSkapa konto

14 dagars gratis test – kom igång direkt, boka demo när ni vill ha en genomgång.