ในโลกดิจิทัลที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การขาดแคลนข้อมูลเสมอไป แต่อยู่ที่ความไม่สามารถในการเข้าถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ปัญหาพื้นฐานนี้ซึ่งเป็นแหล่งที่มาของความไม่ลงรอยกันในเว็บไซต์และผลิตภัณฑ์ดิจิทัลนับไม่ถ้วน ได้สร้างแรงบันดาลใจให้วิศวกรซอฟต์แวร์ Shrikrishna Joisa สร้าง OpenSpeechAI แพลตฟอร์มนวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรสื่อสารและผู้ใช้ค้นหาคำตอบ
Joisa วิศวกรซอฟต์แวร์ผู้ช่ำชองในนิวยอร์กซิตี้ ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI และระบบที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง สังเกตเห็นปัญหาที่แพร่หลาย: บริษัทต่างๆ ลงทุนอย่างมากในการสร้างเอกสารที่ครอบคลุม คำถามที่พบบ่อย และหน้าผลิตภัณฑ์โดยละเอียด แต่ผู้เยี่ยมชมมักออกไปโดยยังมีคำถามที่ไม่ได้รับคำตอบ ตัวการตามที่เขาอธิบายไม่ใช่ข้อมูลที่หายไป แต่เป็นการนำทางที่ใช้เวลานานและประสบการณ์การค้นหาที่จำกัดของเว็บไซต์แบบดั้งเดิม
"ผมก่อตั้ง OpenSpeechAI หลังจากสังเกตเห็นความไม่ลงรอยกันเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่าในผลิตภัณฑ์ดิจิทัลและเว็บไซต์ของบริษัท: ข้อมูลมีอยู่ แต่ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าถึงได้อย่างมีประสิทธิภาพ" Joisa กล่าวในการสัมภาษณ์ "ทีมงานลงทุนอย่างมากในเอกสาร คำถามที่พบบ่อย และหน้าผลิตภัณฑ์ แต่ผู้เยี่ยมชมยังคงออกไปโดยมีคำถามที่ไม่ได้รับคำตอบเพียงเพราะการนำทางใช้เวลานานและประสบการณ์การค้นหามีจำกัด"
แรงจูงใจของเขาเป็นเรื่องส่วนตัวอย่างลึกซึ้ง "ผมเกลียดเมื่อผู้เยี่ยมชมออกจากเว็บไซต์ของผมโดยมีคำถามที่ไม่ได้รับคำตอบ คุณใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการเขียนเอกสาร สร้างหน้าคำถามที่พบบ่อย และเพิ่มคำอธิบายผลิตภัณฑ์โดยละเอียด และยังคงมีผู้คนส่งข้อความถามสิ่งที่อยู่ในหน้าที่สามของเอกสารของคุณ"
ปัญหาหลักตามที่ Joisa เน้นย้ำไม่ใช่การขาดหายไปของข้อมูล แต่เป็นความสามารถในการค้นพบข้อมูล "ข้อมูลมีอยู่ แค่ผู้คนไม่สามารถหามันเจอ" เขากล่าว "พวกเขาจะไม่ขุดค้นผ่าน PDF 47 หน้าเพื่อหาคำตอบ และพวกเขาแน่นอนว่าจะไม่ใช้เวลา 10 นาทีในการนำทางผ่านโครงสร้างไซต์ของคุณ"
OpenSpeechAI ถูกคิดค้นขึ้นเป็นยาแก้สำหรับการซ่อนหาดิจิทัลนี้ หลักการของมันเรียบง่ายอย่างหลอกลวงแต่มีผลกระทบอย่างลึกซึ้ง: อัปโหลดเนื้อหาของคุณ ฝึกตัวแทน AI และปล่อยให้มันตอบคำถามของผู้เยี่ยมชมแบบเรียลไทม์ แนวทางนี้เชื่อมช่องว่างโดยทำให้ความรู้ที่มีอยู่เป็นแบบสนทนาและเข้าถึงได้ทันที ทำให้องค์กรสามารถนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องผ่าน "การตอบสนอง AI ที่มีพื้นฐาน" เป้าหมายตามที่ Joisa เน้นย้ำคือ "ไม่ใช่เพื่อแทนที่เอกสาร แต่เพื่อทำให้มันใช้งานได้"
เชื่อมช่องว่างข้อมูลสำหรับ B2B และ B2C
ตามรายงานล่าสุดจาก Master of Code ประมาณ 70% ถึง 80% ของบริษัทได้นำแชทบอทมาใช้หรือกำลังวางแผนที่จะนำมาใช้สำหรับบริการลูกค้าและการมีส่วนร่วมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ข้อมูลปี 2026 ล่าสุดระบุว่า 78% ของบริษัทได้ใช้ Conversational AI ในฟังก์ชันหลักอย่างน้อยหนึ่งอย่าง การนำมาใช้สูงกว่าในภาคส่วน B2B (60%) เมื่อเทียบกับ B2C (42%) ขับเคลื่อนโดยการประหยัดต้นทุนและความต้องการบริการตลอด 24 ชั่วโมง
ความจำเป็นสำหรับ OpenSpeechAI ก้าวข้ามความเฉพาะเจาะจงของอุตสาหกรรม พิสูจน์ว่ามีความสำคัญต่อทั้งแพลตฟอร์ม Business-to-Business (B2B) และ Business-to-Consumer (B2C) ตามที่ Joisa อธิบาย "ทั้งแพลตฟอร์ม B2B และ B2C ต่อสู้กับการค้นพบข้อมูล" เขากล่าว "ในสภาพแวดล้อม B2B ผู้ซื้อมักต้องการคำชี้แจงทางเทคนิคก่อนตัดสินใจ ในสภาพแวดล้อม B2C ผู้ใช้คาดหวังคำตอบทันทีและคำแนะนำส่วนบุคคล"
แชทบอทแบบดั้งเดิมมักล้มเหลว โดยอาศัยขั้นตอนที่เขียนไว้ล่วงหน้าหรือการสร้างภาษาทั่วไปที่อาจจำกัดประโยชน์ของพวกมัน OpenSpeechAI แยกตัวเองออกโดยดึงและสร้างพื้นฐานการตอบสนองโดยตรงในเอกสารที่ได้รับการยืนยันขององค์กรเอง สิ่งนี้ทำให้สามารถให้คำตอบที่แม่นยำตามบริบทแทนการตอบกลับแบบเทมเพลต ลดความไม่ลงรอยกันในการเดินทางของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญในขณะที่รับประกันความสม่ำเสมอของแบรนด์
ตาม รายงานปี 2025 จาก Statista ประมาณครึ่งหนึ่งของการตอบสนองของแชทบอทจากแชทบอทยอดนิยม (เวอร์ชันฟรีของ ChatGPT, Gemini, Copilot และ Perplexity) มีปัญหาความแม่นยำ (48 เปอร์เซ็นต์) นอกจากนี้ 17 เปอร์เซ็นต์มีข้อผิดพลาดสำคัญ ส่วนใหญ่เกี่ยวกับแหล่งที่มาและบริบทที่หายไป เมื่อเทียบกับรายงาน Statistica ในเดือนธันวาคม 2024 อัตราการตอบสนองที่ไม่ถูกต้องสูงกว่ามาก: 72 เปอร์เซ็นต์สำหรับ LLM ทั้งสี่ตัว พิสูจน์ว่ามีการปรับปรุงที่สำคัญ อย่างไรก็ตามยังต้องทำงานมากขึ้นเพื่อปรับปรุงโมเดล LLM โดยรวม
เอาชนะข้อจำกัดของแชทบอท AI ปัจจุบัน
Joisa ตระหนักอย่างชัดเจนถึงข้อบกพร่องในปัจจุบันที่แพร่หลายในผู้ช่วยแชทบอท AI จำนวนมาก "หนึ่งในข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดคือความน่าเชื่อถือ แชทบอท AI จำนวนมากสร้างการตอบสนองที่คล่องแคล่ว แต่โดยไม่มีการสร้างพื้นฐานการตอบสนองเหล่านั้นในเนื้อหาที่ได้รับการยืนยัน พวกมันเสี่ยงต่อการสร้างภาพหลอนหรือคำตอบที่คลุมเครือ" เขากล่าว
นอกเหนือจากความคล่องแคล่วเพียงอย่างเดียว เขาชี้ไปที่การขาดความลึกในระบบจำนวนมาก "ข้อจำกัดอีกอย่างคือการโต้ตอบระดับผิว" ตามที่ Joisa อธิบาย: "บางระบบตอบสนองแบบสนทนา แต่ขาดการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง การจัดการหน่วยความจำตามบริบท หรือการผสานรวมกับฐานความรู้จริงของบริษัท หากไม่มีองค์ประกอบเหล่านั้น ผู้ช่วย AI อาจรู้สึกเป็นประโยชน์ในตอนแรกแต่ล้มเหลวภายใต้คำถามที่ซับซ้อนมากขึ้น"
OpenSpeechAI แก้ไขสิ่งเหล่านี้โดยตรงด้วยการจัดลำดับความสำคัญของความแม่นยำ การดึงข้อมูลตามบริบท และการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับฐานความรู้ขององค์กร
ศิลปะของภาษาที่เป็นการสนทนาและเข้าถึงได้
การรับประกันว่า OpenSpeechAI ยังคงเป็นการสนทนาและเข้าถึงได้ในภาษาเป็นศูนย์กลางของการออกแบบ Joisa อธิบาย: "การรักษาความชัดเจนในการสนทนาเริ่มต้นด้วยบริบท การตอบสนองแต่ละครั้งถูกสร้างขึ้นตามคำถามเฉพาะของผู้ใช้และเนื้อหาที่ดึงมาที่เกี่ยวข้องที่สุด แทนที่จะอาศัยสคริปต์คงที่หรือการตอบกลับทั่วไป"
คุณสมบัติที่สำคัญคือการปรับตัวทางภาษาอัตโนมัติ "ระบบยังตรวจจับภาษาของอินพุตของผู้ใช้และตอบสนองตามนั้น ทำให้การโต้ตอบยังคงเป็นธรรมชาติโดยไม่ต้องมีการกำหนดค่าด้วยตนเอง ด้วยการรวมการสร้างพื้นฐานตามบริบทกับการปรับตัวทางภาษาอัตโนมัติ ผู้ช่วยยังคงเป็นการสนทนาในขณะที่สอดคล้องกับเอกสารแหล่งที่มาที่ได้รับการยืนยัน" หนึ่งในนั่นหมายความว่าผู้เยี่ยมชมจากสเปนที่ถามคำถามเวลา 2 โมงเช้าจะได้รับคำตอบเป็นภาษาสเปนอย่างราบรื่นและโดยไม่ต้องมีการตั้งค่าด้วยตนเอง
การสร้างพื้นฐานในฐานะอนาคตของการโต้ตอบ AI
แรงจูงใจเบื้องหลัง OpenSpeechAI—การทำให้เนื้อหาที่มีอยู่เข้าถึงได้แบบเรียลไทม์โดยการสร้างพื้นฐานการตอบสนองโดยตรงในเอกสารขององค์กรเอง—คือสิ่งที่ Joisa เชื่อว่าทำให้มันเป็นอนาคตของการโต้ตอบ AI
"เมื่อการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้น ความไว้วางใจกลายเป็นศูนย์กลาง" เขากล่าว "ผู้ใช้และองค์กรต้องการระบบที่ไม่เพียงแต่คล่องแคล่วแต่แม่นยำ การสร้างพื้นฐานการตอบสนองในเอกสารขององค์กรเองรับประกันว่าคำตอบสามารถตรวจสอบได้และสอดคล้องกับข้อมูลที่ได้รับการยืนยัน"
แนวทางนี้หมายถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ "แนวทางนี้เปลี่ยน AI จากการเป็นชั้นการสนทนาทั่วไปไปสู่การเป็นจุดเข้าถึงที่ชาญฉลาดสำหรับความรู้ที่มีโครงสร้าง แทนที่จะแทนที่เนื้อหา มันเพิ่มการใช้งานของมัน" Joisa เชื่อมั่นอย่างแน่วแน่ในความยั่งยืนระยะยาวของโมเดลนี้: "ในระยะยาว ระบบที่รวมการดึงข้อมูล การตรวจสอบ และอินเทอร์เฟซการสนทนาจะยั่งยืนมากกว่าเครื่องมือสร้างอย่างหมดจด"
บทบาทที่ขาดไม่ได้ของความสามารถหลายภาษา
ในภูมิทัศน์ดิจิทัลที่เป็นสากล การสนับสนุนหลายภาษาไม่ใช่แค่คุณสมบัติ แต่เป็นความจำเป็น "ผู้ชมดิจิทัลเป็นสากล และการโต้ตอบของผู้ใช้ไม่ได้ตามขอบเขตภาษาเดียว การเปิดใช้งานความสามารถหลายภาษาลดความไม่ลงรอยกันและทำให้การสนับสนุนเข้าถึงได้ทั่วทุกภูมิภาคโดยไม่ต้องการการปรับใช้แยกหรือการกำหนดค่าด้วยตนเอง"
OpenSpeechAI ใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขั้นสูงเพื่อสนับสนุนภาษาที่พูดกันอย่างแพร่หลายกว่า 50 ภาษา โดยตรวจจับภาษาของผู้เยี่ยมชมโดยอัตโนมัติและตอบสนองตามนั้น "จุดเน้นไม่ใช่แค่การแปล แต่การรักษาบริบทและเจตนาในขณะที่สร้างพื้นฐานการตอบสนองในเอกสารแหล่งที่มาขององค์กร" เขากล่าว "สิ่งนี้รับประกันว่าผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่แม่นยำในภาษาที่พวกเขาใช้งานสบายที่สุด"
เส้นทางข้างหน้า: พัฒนาไปพร้อมกับความต้องการของผู้ใช้
เมื่อมองไปข้างหน้า Joisa เน้นย้ำว่าการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของ OpenSpeechAI จะยังคงมีพลวัตและเน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง "การพัฒนาผลิตภัณฑ์จะยังคงได้รับการกำหนดรูปร่างโดยคำติชมของผู้ใช้จริง" เขากล่าว "ในขณะที่ระบบหลักเน้นที่การดึงข้อมูลความรู้และการโต้ตอบแบบสนทนา เรากำลังปรับแต่งส่วนติดต่อผู้ใช้อย่างจริงจัง ขยายเครื่องมือสนับสนุน และปรับปรุงวิธีที่องค์กรจัดการและอัปเดตเนื้อหาของพวกเขา"
เมื่อการนำมาใช้เติบโต จุดเน้นจะกว้างขึ้นนอกเหนือจากความสามารถหลักไปสู่การใช้งานและการสนับสนุน "นั่นรวมถึงการวิเคราะห์ที่ดีขึ้น เวิร์กโฟลว์การกำหนดค่าที่ชัดเจนขึ้น และการปรับปรุงแบบวนซ้ำตามวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับระบบจริงๆ" Joisa กล่าว "เป้าหมายระยะยาวคือการพัฒนาแพลตฟอร์มอย่างรับผิดชอบ—ขยายคุณสมบัติโดยไม่กระทบต่อความน่าเชื่อถือ ความชัดเจน หรือประสิทธิภาพ"
