در دنیای روزافزون دیجیتال، چالش همیشه کمبود اطلاعات نیست، بلکه ناتوانی در دسترسی کارآمد به آن است. این مشکل بنیادی، منبع تکراری اصطکاک در وبسایتها و محصولات دیجیتال بیشمار، مهندس نرمافزار Shrikrishna Joisa را برای ایجاد OpenSpeechAI، یک پلتفرم نوآورانه طراحی شده برای تحول در نحوه ارتباط سازمانها و یافتن پاسخها توسط کاربران، الهام بخشید.
Joisa، یک مهندس نرمافزار باتجربه در شهر نیویورک، متخصص در هوش مصنوعی و سیستمهای مبتنی بر یادگیری ماشین، مشکلی فراگیر را مشاهده کرد: شرکتها به شدت در ایجاد مستندات جامع، سوالات متداول، و صفحات محصول دقیق سرمایهگذاری میکنند، اما بازدیدکنندگان اغلب با سوالات بیپاسخ خارج میشوند. مقصر، همانطور که او توضیح میدهد، دادههای گمشده نیستند، بلکه ناوبری زمانبر و تجربههای جستجوی محدود وبسایتهای سنتی است.
"من OpenSpeechAI را پس از مشاهده مکرر همان اصطکاک در محصولات دیجیتال و وبسایتهای شرکتها تاسیس کردم: اطلاعات وجود داشت، اما کاربران نمیتوانستند به طور کارآمد به آن دسترسی پیدا کنند،" Joisa در مصاحبهای گفت. "تیمها به شدت در مستندات، سوالات متداول، و صفحات محصول سرمایهگذاری میکنند، اما بازدیدکنندگان همچنان با سوالات بیپاسخ خارج میشوند، صرفاً به این دلیل که ناوبری زمانبر است و تجربههای جستجو محدود هستند."
انگیزه او عمیقاً شخصی بود. "من از این متنفرم که بازدیدکنندگان وبسایت من را با سوالات بیپاسخ ترک کنند. شما هفتهها صرف نوشتن مستندات، ایجاد صفحات سوالات متداول، و افزودن توضیحات دقیق محصول میکنید. و هنوز هم، مردم به شما پیام میدهند و چیزهایی را میپرسند که دقیقاً در صفحه سوم مستندات شما وجود دارد."
مشکل اصلی، همانطور که Joisa تاکید میکند، غیبت اطلاعات نیست، بلکه قابل کشف بودن آن است. "اطلاعات وجود دارد؛ فقط مردم نمیتوانند آن را پیدا کنند،" او گفت. "آنها 47 صفحه PDF را برای دریافت پاسخ جستجو نخواهند کرد، و قطعاً 10 دقیقه صرف ناوبری در ساختار سایت شما نخواهند کرد."
OpenSpeechAI به عنوان پادزهر این قایمموشک دیجیتال طراحی شد. فرض آن به طرز فریبندهای ساده اما عمیقاً تاثیرگذار است: محتوای خود را آپلود کنید، یک AI Agent آموزش دهید، و اجازه دهید به سوالات بازدیدکننده در زمان واقعی پاسخ دهد. این رویکرد شکاف را با تبدیل دانش موجود به گفتگویی و فوراً قابل دسترس پر میکند، و به سازمانها اجازه میدهد اطلاعات مرتبط را از طریق "پاسخهای هوش مصنوعی مبتنی بر منابع" ارائه دهند. هدف، همانطور که Joisa تاکید میکند، "جایگزینی مستندات نبود، بلکه قابل استفاده کردن آن بود."
پر کردن شکاف اطلاعات برای B2B و B2C
طبق گزارش اخیر Master of Code، تقریباً 70% تا 80% شرکتها چتباتها را برای خدمات مشتری و تعامل مبتنی بر هوش مصنوعی اتخاذ کردهاند یا قصد اتخاذ دارند. دادههای اخیر 2026 نشان میدهد که 78% شرکتها هوش مصنوعی گفتگویی را حداقل در یک عملکرد اصلی پیادهسازی کردهاند. اتخاذ در بخشهای B2B (60%) در مقایسه با B2C (42%) بالاتر است، که توسط صرفهجویی در هزینه و تقاضای خدمات 7×24 هدایت میشود.
نیاز به OpenSpeechAI از ویژگیهای صنعت فراتر میرود و برای پلتفرمهای Business-to-Business (B2B) و Business-to-Consumer (B2C) حیاتی است. همانطور که Joisa توضیح میدهد، "هر دو پلتفرم B2B و B2C با کشف اطلاعات دست و پنجه نرم میکنند،" او گفت. "در محیطهای B2B، خریداران اغلب قبل از تصمیمگیری به توضیح فنی نیاز دارند. در محیطهای B2C، کاربران انتظار پاسخهای فوری و راهنمایی شخصیسازی شده را دارند."
چتباتهای سنتی اغلب کوتاهی میکنند، به جریانهای متنی یا تولید زبان عمومی که میتواند کاربرد آنها را محدود کند، تکیه میکنند. OpenSpeechAI خود را با بازیابی و مبتنی کردن پاسخها مستقیماً در مواد تایید شده سازمان متمایز میکند. این امر آن را قادر میسازد پاسخهای زمینهای و دقیق به جای پاسخهای الگویی ارائه دهد، اصطکاک در سفرهای مشتری را به طور قابل توجهی کاهش میدهد و در عین حال ثبات برند را تضمین میکند.
طبق گزارش 2025 از Statista، تقریباً نیمی از پاسخهای چتبات از چتباتهای محبوب (نسخههای رایگان ChatGPT، Gemini، Copilot و Perplexity) شامل مشکلات دقت (48 درصد) بودند. همچنین، 17 درصد خطاهای قابل توجهی داشتند، عمدتاً در مورد منبع و زمینه گمشده. در مقایسه با گزارش Statistica دسامبر 2024، نرخ پاسخهای نادرست به طور قابل توجهی بالاتر بود: 72 درصد برای هر چهار LLM، که ثابت میکند پیشرفتهای عمدهای انجام شده است، اما کار بیشتری برای بهبود کلی مدلهای LLM باید انجام شود.
غلبه بر محدودیتهای چتباتهای هوش مصنوعی فعلی
Joisa کاملاً از کمبودهای فعلی رایج در بسیاری از دستیاران چتبات هوش مصنوعی آگاه است. "یکی از بزرگترین محدودیتها قابلیت اطمینان است؛ بسیاری از چتباتهای هوش مصنوعی پاسخهای روان تولید میکنند، اما بدون مبتنی کردن آن پاسخها در محتوای تایید شده، آنها خطر تولید توهمات یا پاسخهای مبهم را دارند،" او گفت
فراتر از روانی صرف، او به کمبود عمق در بسیاری از سیستمها اشاره میکند. "محدودیت دیگر تعامل سطحی است." همانطور که Joisa توضیح میدهد: "برخی سیستمها به صورت گفتگویی پاسخ میدهند، اما فاقد بازیابی ساختاریافته، مدیریت حافظه زمینهای، یا یکپارچگی با پایگاه دانش واقعی شرکت هستند. بدون آن اجزا، دستیاران هوش مصنوعی میتوانند در ابتدا مفید به نظر برسند اما در پرس و جوهای پیچیدهتر شکست بخورند."
OpenSpeechAI مستقیماً این موارد را با اولویت دادن به دقت، بازیابی زمینه، و یکپارچگی عمیق با پایگاه دانش سازمان، برطرف میکند.
هنر زبان گفتگویی و قابل دسترس
اطمینان از اینکه OpenSpeechAI در زبان گفتگویی و قابل دسترس باقی بماند، محوری برای طراحی آن است. Joisa توضیح میدهد: "حفظ وضوح گفتگویی با زمینه شروع میشود. هر پاسخ بر اساس پرس و جوی خاص کاربر و محتوای بازیابی شده مرتبطترین تولید میشود، نه بر اساس متنهای ثابت یا پاسخهای عمومی."
یک ویژگی حیاتی، سازگاری خودکار زبان آن است. "سیستم همچنین زبان ورودی کاربر را تشخیص میدهد و بر این اساس پاسخ میدهد، و اجازه میدهد تعاملات بدون نیاز به پیکربندی دستی طبیعی باقی بمانند. با ترکیب مبنای زمینهای با سازگاری خودکار زبان، دستیار گفتگویی باقی میماند در حالی که با مواد منبع تایید شده هماهنگ میماند." این بدان معنی است که یک بازدیدکننده از اسپانیا که ساعت 02:00 سوالی میپرسد، پاسخی به زبان اسپانیایی دریافت میکند، به طور یکپارچه و بدون هیچ تنظیم دستی.
مبتنی بودن به عنوان آینده تعامل هوش مصنوعی
انگیزه پشت OpenSpeechAI—قابل دسترس کردن محتوای موجود در زمان واقعی با مبتنی کردن پاسخها مستقیماً در مواد خود سازمان—چیزی است که Joisa معتقد است آن را به عنوان آینده تعامل هوش مصنوعی قرار میدهد.
"با افزایش اتخاذ هوش مصنوعی، اعتماد مرکزی میشود،" او گفت. "کاربران و سازمانها به سیستمهایی نیاز دارند که نه تنها روان بلکه دقیق هستند. مبتنی کردن پاسخها در مواد خود سازمان اطمینان میدهد که پاسخها قابل ردیابی و هماهنگ با اطلاعات تایید شده هستند."
این رویکرد نشاندهنده یک تغییر پارادایم است. "این رویکرد هوش مصنوعی را از یک لایه گفتگویی عمومی به یک نقطه دسترسی هوشمند برای دانش ساختاریافته تغییر میدهد؛ به جای جایگزینی محتوا، قابلیت استفاده آن را افزایش میدهد." Joisa قویاً به پایداری بلندمدت این مدل معتقد است: "در بلندمدت، سیستمهایی که بازیابی، اعتبارسنجی، و رابطهای گفتگویی را ترکیب میکنند، پایدارتر از ابزارهای صرفاً تولیدی خواهند بود."
نقش ضروری قابلیت چندزبانه
در چشمانداز دیجیتال جهانی، پشتیبانی چندزبانه فقط یک ویژگی نیست، بلکه یک ضرورت است. "مخاطبان دیجیتال جهانی هستند، و تعاملات کاربر از یک مرز زبانی واحد پیروی نمیکنند. فعال کردن قابلیت چندزبانه اصطکاک را کاهش میدهد و پشتیبانی را در مناطق بدون نیاز به استقرارهای جداگانه یا پیکربندی دستی قابل دسترس میکند."
OpenSpeechAI از مدلهای زبان پیشرفته برای پشتیبانی از بیش از 50 زبان پرکاربرد استفاده میکند، به طور خودکار زبان بازدیدکننده را تشخیص میدهد و بر این اساس پاسخ میدهد. "تمرکز صرفاً ترجمه نیست، بلکه حفظ زمینه و هدف در حالی که پاسخها را در مواد منبع سازمان مبتنی میکند،" او گفت. "این اطمینان میدهد که کاربران میتوانند به اطلاعات دقیق به زبانی که بیشترین راحتی را در استفاده از آن دارند، دسترسی پیدا کنند."
راه پیش رو: تکامل با نیازهای کاربر
با نگاه به آینده، Joisa تاکید میکند که توسعه محصول OpenSpeechAI پویا و کاربر محور باقی خواهد ماند. "توسعه محصول همچنان توسط بازخورد واقعی کاربر شکل خواهد گرفت،" او گفت. "در حالی که سیستم اصلی بر بازیابی دانش و تعامل گفتگویی تمرکز دارد، ما به طور فعال رابط کاربری را اصلاح میکنیم، ابزارهای پشتیبانی را گسترش میدهیم، و بهبود میبخشیم که چگونه سازمانها محتوای خود را مدیریت و بهروزرسانی میکنند."
با رشد اتخاذ، تمرکز فراتر از قابلیتهای اصلی به قابلیت استفاده و پشتیبانی گسترش خواهد یافت. "این شامل تحلیلهای بهتر، جریانهای کاری پیکربندی واضحتر، و بهبودهای تکراری بر اساس نحوه تعامل واقعی کاربران با سیستم است،" Joisa گفت. "هدف بلندمدت تکامل مسئولانه پلتفرم است—گسترش ویژگیها بدون به خطر انداختن قابلیت اطمینان، وضوح، یا عملکرد."
