Intelligente chatbots voor Microsoft Teams

Laatste update 29 juni 2022

We leven in het tijdperk waar conversatieplatforms zoals chatbots ontzettend snel ontwikkelen. Gartner voorspelt dat tegen 2022 meer dan 70% van de moderne werknemers dagelijks conversatieplatforms gebruikt. Chatbots bestaan al vele jaren, zelfs al sinds 1966, met wisselende interesse gedurende de tijd. De laatste jaren neemt het enthousiasme voor chatbots flink toe doordat Artificial Intelligence (AI) gemeengoed begint te worden. Door het gebruik van AI begrijpen chatbots de natuurlijke taal beter en reageren ze intelligenter op gebruikers.

Waar wij op dit moment speciale interesse voor chatbots zien, is binnen Microsoft Teams. Microsoft Teams is de hub voor samenwerking van teams in Office 365. Chatbots maken vanaf het begin van Microsoft Teams al deel uit van het uitbreidingsmodel. Om te starten met chatbots voor Microsoft Teams is makkelijk, maar het is moeilijk om een écht effectieve bot te bouwen. De meeste tools en platforms zijn er op gericht om een op zoekopdrachten gebaseerde chatbot met natuurlijke taal te maken. Het resultaat is vaak een verheerlijkte zoekmachine die weinig tot geen echte waarde biedt voor een organisatie.

Intelligente chatbots

Intelligente chatbots hebben een aantal gemeenschappelijke kenmerken:

Een intelligente chatbot verricht één set taken en doet die goed. Chatbots moet je niet verwarren met virtuele assistenten zoals Amazon Alexa, Google Assistant of Microsoft Cortana, die veel verschillende taken kunnen uitvoeren. Houd de set taken die de bot uitvoert beperkt en van hetzelfde type. Het is gemakkelijker voor mensen om te begrijpen wat de bot voor hen kan doen en het maakt de bot beter vindbaar. Laat een chatbot goed zijn in een beperkte set functies, zodat het resultaat een groep tevreden gebruikers is!
Wees er op het juiste moment, op de juiste plaats.Intelligente chatbots brengen de informatie naar de gebruiker in plaats van dat de gebruiker erom vraagt. Proactief zijn is een groot voordeel ten opzichte van de traditionele op zoekopdrachten gebaseerde chatbots en vermindert het aantal acties dat mensen moeten uitvoeren aanzienlijk. Het belangrijkste is dat mensen zich ondersteund voelen in hun werk wanneer ze merken dat de chatbot voor hen werkt. Van groot belang is om de gebruiker op het juiste moment en op de juiste plaats te bereiken. Wat de juiste tijd en plaats is, verschilt per scenario. Als de chatbot bijvoorbeeld invoer van de gebruiker nodig heeft, moet deze er tijdens kantooruren (het juiste moment) om vragen. Of de chatbot stuurt alleen een bericht naar mensen op kantoor (de juiste plaats).
Faal sierlijk.Vanwege de meer natuurlijke manier waarop mensen omgaan met chatbots, verwachten ze meer menselijk gedrag en zijn minder vergevingsgezind. De eerste keer dat mensen met een chatbot praten hebben ze de neiging om te proberen de chatbot te breken. Het is daarom belangrijk dat de chatbot altijd sierlijk faalt en het vertrouwen hoog houdt. De chatbot moet bijvoorbeeld in staat zijn om op eenvoudig geklets te reageren en een leuke uitweg bieden als de chatbot niet in staat is om het verzoek van de gebruiker te verwerken.
Spreek met een consistente toon, emotie en persoonlijkheid.Mensen hebben een welkome ervaring met een chatbot als de toon en persoonlijkheid consistent is en in lijn met de bedrijfscultuur. In een grote organisatie kan het logischer zijn om een meer formele toon te gebruiken, terwijl in een startup een geestiger persoonlijkheid de voorkeur kan hebben.

Het InSpark intelligente chatbot-platform

Hoewel het gemakkelijk is om een ‘domme’ chatbot te ontwikkelen, kost het aanzienlijk meer moeite om een chatbot te maken die de norm ontstijgt. Met onze ervaring in het ontwikkelen van chatbots, hebben we gemerkt dat er veel tijd gaat zitten in het leggen van een basis. Veel van het werk herhaalt zich voor bots en vertraagt de ontwikkeling van chatbots aanzienlijk. Om de drempel te verlagen en om geavanceerde chatbots te bouwen, hebben we bij InSpark een intelligent chatbot-platform gebouwd. Het doel van dit platform is om het eenvoudig te maken om intelligente chatbots te bouwen en uit te breiden, met een sterke focus op proactieve scenario’s. Het intelligente chatbot-platform bouwt verder op het Microsoft Bot Framework, maar biedt een aantal extra kernfuncties:

Maak snel chatbots zonder installatie of configuratie. Onze aanbeveling is om chatbots klein te houden en gericht op een beperkte set verantwoordelijkheden. Dit betekent dat een chatbot snel moet kunnen worden opgezet en waarde toevoegen, zonder de last van al het fundamentele werk. Geef de chatbot een identiteit in de vorm van een naam, beschrijving en logo en de chatbot is klaar om te gebruiken. We noemen het graag ons Chatbot Platform as a Service of kort gezegd CPaaS.
Low-code uit te breiden.Low-code betekent dat er weinig tot geen programmeercode nodig is om de chatbot uit te breiden. Het chatbot-platform maakt gebruik van de Microsoft Bot Framework Composer voor het maken van nieuwe dialogen op een visuele manier. Niet-developers kunnen nu dus ook snel en gemakkelijk complexe dialogen creëren, inclusief integraties met tal van applicaties van derden door middel van Microsoft Power Automate of Azure Logic Apps. Daarnaast is er de connector voor Microsoft Power Automate en Azure Logic Apps om dialogen door de bot te initiëren, waardoor het zeer eenvoudig is om verschillende proactieve scenario’s te bouwen.
Kletsen is ingebouwd.Elke chatbot wordt vooraf geladen met een klets-kennisbank, zodat de chatbot antwoord kan geven op simpele vragen als ‘wie heeft je gemaakt’.

De lunchbot: een succesvol voorbeeldscenario

Een heel eenvoudig, maar zeer aantrekkelijk scenario is dat van onze eigen InSpark-lunchbot. Bij InSpark kunnen we deelnemen aan de bedrijfslunch. Voor wie dit doet wordt een kleine vergoeding per lunch in mindering gebracht op het salaris. We vertrouwen erop dat onze collega’s opschrijven of ze de lunch op een bepaalde dag hebben gebruikt. Tot voor kort was het een handmatig en omslachtig proces dat we wilden vereenvoudigen. Dit hebben we gedaan door de lunchbot te introduceren. Elke dag iets na de lunch komt de lunchbot tot leven en stelt alle medewerkers die de dag op kantoor waren een eenvoudige vraag via Teams: heb je vandaag de lunch gebruikt? Om het voor de werknemers nog eenvoudiger te maken, hoeven ze alleen maar op de knop ‘Ja’ of ‘Nee’ te tikken en ze zijn klaar. Hun antwoord wordt vastgelegd in een database en de HR-medewerkers kunnen de antwoorden bekijken via een Power BI-dashboard.

Hoewel dit op een heel eenvoudig scenario lijkt, is het in feite een zeer krachtig scenario als je het volgende overweegt:

De InSpark lunchbot

De juiste plek. De lunchbot stuurt de vraag alleen naar medewerkers die waarschijnlijk die dag op kantoor zijn. Hoewel velen van ons soms op kantoor zijn, maar niet elke dag, wilden we voorkomen dat we onze werknemers lastig vallen met niet relevante berichten. Er zijn meerdere manieren om dit te doen, maar we hebben ervoor gekozen om te kijken naar de locatie waar mensen zich die dag hebben aangemeld met hun Azure AD-account.
De juiste tijd.De lunchbot is gepland om de vraag direct na de lunch te verzenden. Op de gekozen tijd zijn de collega’s meestal weer naar hun laptops teruggekeerd, dus de kans is groot dat ze de vraag zien en deze snel kunnen beantwoorden. Natuurlijk krijgen ze de vraag ook op hun mobiele telefoon en kunnen ze die daar beantwoorden.
Faal sierlijk.Als de werknemer niet binnen een uur reageert, herhaalt de lunchbot de vraag. We hebben de formulering van de herhaalde vraag zorgvuldig samengesteld om de werknemers te laten weten dat we begrijpen dat ze het misschien druk hebben. We geven de medewerkers nog twee uur om te reageren. Als de respijtperiode voorbij is, laat de lunchbot collega’s weten hen niet meer lastig te vallen en dat HR bij hun navraag kan doen.
Medewerkers kunnen hun antwoord wijzigen.Een goed chatbotscenario dekt meerdere hoeken af. In dit geval kunnen er redenen zijn waarom medewerkers de vraag niet van de lunchbot hebben gekregen of hun antwoord willen wijzigen. Werknemers kunnen de bot in natuurlijke taal vertellen dat ze op een willekeurige dag hebben geluncht (of niet). Bijvoorbeeld: ‘Ik heb gisteren geen lunch gebruikt’.
Toon en persoonlijkheid.We zijn een relatief klein bedrijf met een geeky cultuur en de lunchbot past bij die cultuur in toon en persoonlijkheid. We hebben bijvoorbeeld extra moeite gedaan om een aantal willekeurige ‘bedankt’ gifjes toe te voegen om het gesprek op te fleuren en de werknemers elke dag een fris antwoord te geven.

Conclusie

Het ontwikkelen van echte intelligente chatbots is moeilijk, maar het intelligente chatbot-platform van InSpark vermindert de last tot een punt waarop het gemakkelijk en leuk begint te worden. Deze blog is slechts het topje van de ijsberg en geeft korte indruk waartoe het intelligente chatbot-platform in staat is. In volgende blogposts duiken we dieper op de verschillende onderdelen van het chatbot-platform in en leggen we meer in detail uit hoe we sommige van onze chatbot-scenario’s hebben opgezet, zoals de lunchbot.