आपके चैटबॉट से बात करने की इच्छा किसी की नहीं है
(medium.com/@lucas-mcgregor)- किसी कंपनी को ChatGPT या LLM-आधारित customer support/assistant फीचर जोड़ने से पहले यह समझना चाहिए कि यूज़र किसी अलग-अलग सेवा के चैटबॉट के साथ सीधे संबंध बनाना नहीं चाहते
- 1990 के दशक के अंत में कंपनियों को उम्मीद थी कि यूज़र सीधे URL के जरिए उनके पास आएंगे, लेकिन असल वेब का entry point search engine बन गया और SEO एक अलग क्षेत्र के रूप में स्थापित हो गया
- iPhone और App Store के बाद ऐप्स ने home screen icon से सीधे लॉन्च होने वाला संबंध बना लिया था, ऐसा लगा; लेकिन payment, security, sharing जैसे अहम touchpoint धीरे-धीरे OS ने अपने हाथ में ले लिए
- Siri, Alexa, Google Assistant, Bing/Cortana वाले assistants अब तक साधारण कामों तक सीमित रहे हैं, लेकिन LLM भाषा समझने और app/skill output को interpret करने की क्षमता को काफी मजबूत कर सकता है
- यूज़र कई online chatbots के बीच घूमने के बजाय अपने भरोसेमंद personal assistant के जरिए apps और skills के जुड़ने की उम्मीद करते हैं; इसलिए जब वे सीधे किसी site या app पर आते हैं, तो chatbot से ज्यादा उन्हें सही से काम करने वाला UI चाहिए
यह उम्मीद कि websites apps बन जाएंगी, और search engines की जीत
- 1990 के दशक के अंत में commercial websites बनाने की होड़ के दौरान कंपनियों को उम्मीद थी कि यूज़र उनके अपने URL के साथ सीधे संबंध बनाएंगे और brand loyalty दिखाएंगे
- websites को next-generation applications जैसा माना जाता था, और browser को नए OS की तरह कल्पना किया जाता था
- माना गया कि यूज़र Excel या Word icon दबाने की तरह bookmark bar से website launch करेंगे
- meaningful domain names हासिल करने की भी होड़ थी, और लेखक की कंपनी ने start.com Microsoft को बेच दिया
- असल user flow browser खोलने, Google पर search करने और फिर site ढूंढने के तरीके में स्थिर हो गया
- कंपनियों ने direct traffic बनाने के लिए automatic bookmark buttons, browser और computer makers के साथ pre-installation, toolbars और plugins जैसी चीजें आजमाईं
- आखिरकार यूज़र की पसंद के अनुरूप search engine algorithms को target करने वाला SEO आया, और search engine web apps को घेरे रखने वाला मुख्य interface बन गया
ऐप्स ने सीधे लॉन्च होने वाला संबंध बनाया था, ऐसा लगा; लेकिन OS पर निर्भरता बढ़ी
- 2007 में iPhone launch और iTunes App Store के प्रसार से कंपनियों को ऐसा माहौल मिला जिसमें यूज़र home screen icons के जरिए सीधे apps launch करते थे
- एक बार install हो चुका app ऐसा लगता था कि यूज़र को दूसरे apps के बजाय उसी app को खोजने के लिए SEO में लगातार investment करने की जरूरत नहीं पड़ेगी, और websites का center of gravity भी apps की ओर शिफ्ट हो गया
- लेकिन apps पारंपरिक applications से अलग थे
- वे छोटी screen और कुछ finger gestures के हिसाब से सीमित थे
- mouse, right click, sub-menus नहीं थे
- यूज़र द्वारा files save और open करने का तरीका भी केंद्र में नहीं था
- payment, security, sharing जैसे advanced features host OS संभालता है
- जैसे-जैसे OS अधिक functions का पहला touchpoint बनता गया, यूज़र का संबंध individual apps की तुलना में device से ज्यादा मजबूत होने लगा
personal assistants का उदय और app integration
- Apple ने 2010 में उस समय के MacOS, यानी OS X, पर Siri launch किया और 2011 में इसे iPhone में जोड़ा
- Microsoft और Amazon 2014 में पीछे-पीछे आए, और Google Assistant 2016 में शामिल हुआ
- Microsoft ने 2020 में Cortana बंद कर दिया, लेकिन voice assistant Bing search के साथ जुड़ गया
- Microsoft 1997 के Clippy से ही virtual assistant market में कोशिश करता रहा है
- अब तक voice-based personal assistants मुख्यतः मौसम देखने, lights on/off करने, music play करने जैसे simple tasks के लिए इस्तेमाल होने वाली curiosity feature के करीब थे
- OS API देखने पर पता चलता है कि हर कंपनी virtual personal assistant और hosted apps के बीच deep integration बना रही थी
- iPhone और Android apps को assistant के जरिए बातचीत करने, functions expose करने और input देने की सुविधा देते हैं
- Siri एक app से weather, दूसरे app से calendar, और तीसरे app से traffic और navigation जानकारी लेकर complex conversation बना सकता है
- Amazon Alexa की संरचना ज्यादा direct है
- developers Alexa में नए features जोड़ने वाली Alexa Skills बना सकते हैं
- Skills तक access सिर्फ Alexa के जरिए होता है, यूज़र Alexa से बात करता है और Skills Alexa तथा Alexa की आवाज के जरिए जवाब देती हैं
LLM भाषा की bottleneck को कम करने वाला बदलाव
- मौजूदा virtual assistants की सबसे बड़ी सीमा language capability की कमी थी
- simple tasks से आगे बढ़ते ही “समझ नहीं आया” जैसे response पर बात अटक जाती थी, या request को गलत समझकर कुछ और ही चला दिया जाता था
- LLM और हर कंपनी की LLM services के आने से virtual assistants को बड़ा upgrade मिल सकता है
- बेहतर assistant यूज़र की बात के साथ-साथ apps और skills द्वारा दिए गए output को भी समझ सकेगा
यूज़र का संबंध individual chatbot से नहीं, भरोसेमंद assistant से है
- Apple और Amazon hardware बेचते हैं, और free users को monetize करने में उनकी दिलचस्पी अपेक्षाकृत कम है
- Google और Microsoft hardware तथा software दोनों से जुड़े हैं, फिर भी वे यूज़र के devices और assistants को own करना चाहते हैं
- ये कंपनियां बहुत सारे hardware चलाने वाले OS और bundled assistants बेचती हैं
- यूज़र का phone और घर के devices इन कंपनियों के ecosystem में होते हैं, और यूज़र payment, history, contacts, login जैसी चीजों वाला personal cloud उन्हें सौंपते हैं
- यूज़र सुबह सबसे पहले जिस device को छूते हैं और सोने से पहले आखिरी जिस screen को देखते हैं, उसके जरिए इन assistants से संपर्क में आते हैं, और उनके नाम व आवाज भी जानते हैं
- लोग personal assistant को बुलाने के तरीके के आदी हो चुके हैं और आसानी से नहीं बदलते
- उदाहरण के लिए, कोई दूसरे व्यक्ति के Alexa से “Hey Siri” कह सकता है और उलझन में पड़ सकता है कि response क्यों नहीं आया
- LLM के बाद personal virtual assistant apps के लिए वैसा ही नया starting point बन जाता है जैसा Google और Bing ने web के लिए किया था
- कई यूज़र कई chatbots और online assistants से निपटना नहीं चाहेंगे, बल्कि उम्मीद करेंगे कि दूसरे chat systems उनके personal virtual assistant के जरिए बात करें
- जब यूज़र सीधे किसी site या app पर आते हैं, तो उन्हें पहले से पता होता है कि वे क्यों आए हैं, और उनकी उम्मीद काम करने वाला UI होती है
- service का chatbot इंसान से बातचीत का front desk नहीं, बल्कि Siri या Alexa जैसे personal assistants द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाला target बन जाएगा
1 टिप्पणियां
Hacker News टिप्पणियां
Chatहाइप का बड़ा हिस्सा आधुनिक user experience** से जुड़ी निराशा से आता लगता है
मूल सपना कुछ ऐसा है: “पांच अलग-अलग web designers के मनमाने interfaces से जूझने के बजाय, एक entity से बात करें और एक जवाब पाएं।” वेब की मौजूदा हालत देखें तो कई बार chatbot सच में बेहतर लगता है
विज्ञापन-चालित वेब का बड़ा side effect यह है कि वह विज्ञापन रख सकने वाले user interfaces और जानकारी को आपस में मिला देता है। Publishers को बिना विज्ञापन के content से पैसा कमाने और raw data को API के जरिए third parties को देकर monetize करने में सक्षम होना चाहिए। नहीं तो chatbot intermediaries कब्जा कर लेंगे
जवाब कुछ ऐसा होगा: “बिलकुल! Washington D.C. date ideas पेश हैं” और National Gallery of Art जाने की सलाह देते हुए बीच में “Shoe Haven” जूतों का विज्ञापन डाल देना, Potomac River Cruise के साथ “SnapShots Photography” discount, Georgetown Waterfront Park के लिए DATE15 coupon, Eastern Market के साथ “Fresh Juice Bar”, और Kennedy Center के लिए “Culinary Delights Restaurant” reservation को स्वाभाविक ढंग से मिला देना
खासकर एक बार कंपनी ने पेज पर कोई interactive element रखा था, लेकिन उसकी जगह और shape विज्ञापन जैसी बना दी थी। मैंने शिकायत की कि button पेज पर है ही नहीं, जबकि असल में वह बिलकुल बीच के सामने, ठीक कहें तो थोड़ा दाईं ओर, text से घिरा हुआ मौजूद था—लेकिन layout ऐसा था कि वह विज्ञापन जैसा दिख रहा था, इसलिए दिखा ही नहीं
लेकिन जिसके पास सिर्फ एक घड़ी है, वह भी कैसे आश्वस्त हो कि समय सही है? अगर मामला ज्यादा complex हो, तो क्या आप कई जवाब नहीं चाहेंगे? आपको मिला सिर्फ एक जवाब सबसे अच्छा है, यह कैसे जानेंगे?
https://www.slideshare.net/paulahoule/chatbots-in-2017-ithac...
लेकिन लगता है technology ने hype को catch up कर लिया है, या शायद hype ने ही hype को catch up कर लिया है। Chatbots के पीछे एक motivation यह भी है कि हर mobile app update के लिए app store की waiting से गुजरने की समस्या खत्म हो। पतले chat client को update करने की जरूरत नहीं होती, और सभी नए features सिर्फ backend changes से deploy किए जा सकते हैं
असल UI अब भी मौजूद है, लेकिन उस तक पहुंचने का एकमात्र रास्ता chatbot से होकर जाता है। Chatbot इसलिए है ताकि linear interaction थोप सके, जिसमें विज्ञापनों से बचना मुश्किल हो जाता है
लेख का premise असल में “कोई भी तुम्हारे chatbot से बात नहीं करना चाहता” के करीब है
Users पहले से ही smart speaker, phone, या जिस device का वे इस्तेमाल कर रहे हैं उसमें integrated chatbot के आदी होंगे; और इसका मतलब है कि वह device maker Google, Apple, Amazon वगैरह का product है, तुम्हारा नहीं। यह पूरे UI paradigm के तौर पर chatbot के खिलाफ कोई सीधी निराशावादी बात नहीं है
कंपनियां customer support में कितना घटिया बर्ताव कर सकती हैं, यह देखते हुए अगर सब ChatGPT-based कचरा bots पर चले जाएं तो बिल्कुल आश्चर्य नहीं होगा। वे company के desired metrics को maximize करने के लिए tuned होंगे, और user पर भारी financial और psychological cost डालेंगे
हालत इतनी खराब हो गई है कि ऐसी गंदी कंपनियों को चलाने और support करने वाले employees भी इस जहरीले advertising hell को संभव बनाने वाले लोग जैसे लगने से बच नहीं पाते
अगर चाहता, तो ChatGPT या किसी दूसरे chat assistant से पूछ लेता
“जब user खुद आपकी site या app पर आता है, तो वह chatbot नहीं ढूंढ रहा होता। वह ठीक से काम करने वाला UI ढूंढ रहा होता है। उसे पता होता है कि वह क्यों आया है, और वह उम्मीद करता है कि आपका UI वही काम कर दे जिसके लिए वह बना है”
Title आजकल online माहौल की आम तौर पर anti-AI हवा में अंधाधुंध upvotes पाने के लिए बिल्कुल सही तरह का है, लेकिन लेख का message title से बनने वाले impression से बिल्कुल अलग है। यह chatbot-रहित भविष्य के बारे में नहीं, बल्कि ऐसे भविष्य की subtle infrastructure के बारे में है जहां chatbots कई layers में मौजूद होंगे
यहां title bait कम करने के लिए यह standard treatment है, लेकिन इस बार लगता है meaning skew हो गया। इसे वापस कर दूंगा
यह basic heuristics से जोड़े गए phone auto-response tree जैसा है, और अच्छी तरह बनाया गया FAQ अक्सर इससे बेहतर UI होता है
चैटबॉट्स की सबसे झुंझलाने वाली बात यह है कि अब वे लगभग हर पेज पर चिपके रहते हैं और “मैं मदद कर सकता हूँ, आज आप क्या खरीदना चाहेंगे?” कहते हुए उछल पड़ते हैं
इससे भी बदतर वे चैटबॉट्स हैं जिन्हें कॉल सेंटर की जगह लागू किया गया है, ताकि support agents को जितना हो सके कम किया जा सके। सच में, मैं चैटबॉट से बात नहीं करना चाहता
असल में वे पहले से लिखी बेकार गपशप से शुरू होते थे, यह impression देते थे कि आप अपनी query खुलकर लिख सकते हैं, और जब आप लिखते थे तो उसे पूरी तरह ignore कर देते थे। फिर scripted सवाल पूछते रहते थे और आखिर में मुझे उसी help page पर भेज देते थे जिसके बारे में मैं पहले से जानता था
LLM यहाँ सुधार ला सकते हैं। कम-से-कम मेरी समस्या के हिसाब से जवाब देने की संभावना तो है। बेशक यह भी उतना ही संभव है कि वे बहुत आकर्षक और गहरी सहानुभूति वाला जवाब दें, समस्या का सार बिल्कुल सही पकड़ लें, और आखिर में मुझे generic help page पर ही भेज दें
“हमारी चीज़ खरीदो” वाला बेवकूफ चैटबॉट block करना आसान है, लेकिन लोगों को मजबूरन जिनसे निपटना पड़ता है वे call center staff की जगह लेने वाले bots हैं
कंपनियों ने पहले call center staff का प्रभाव और अधिकार घटाकर उन्हें ग्राहकों के लिए बेकार बनाया, और अब cost बचाने के लिए human agents को छोड़कर बिना अधिकार वाले चैटबॉट्स से कहलवाती हैं, “माफ़ कीजिए, मैं स्थिति बदल नहीं सकता, आपका दिन अच्छा रहे”
voice synthesis के बेहतर होने के साथ phone support agents भी जल्द ही चैटबॉट्स से replace हो सकते हैं। शायद prompt कुछ ऐसा होगा: “आप X कंपनी के helpdesk agent हैं। हर customer को जितना हो सके upsell करने की कोशिश करें, और अगर आप समस्या हल नहीं कर सकते तब भी उन्हें संतुष्टि महसूस कराएँ”
लगभग 20 साल पहले मैंने call center monitoring dashboard software बनाया था, और अगर customer किसी इंसान से बात किए बिना call काट दे तो उसे organizational success metric माना जाता था। तमाम procedures और maze जैसे विकल्प साफ़ तौर पर इसी उद्देश्य के लिए मौजूद थे
तब भी बात होती थी कि चैटबॉट कब इतने अच्छे हो जाएँगे कि process से इंसानों को जितना हो सके हटा दिया जाए। कुछ contact center workers की wages कितनी कम हैं, यह सोचें तो यह काफी कड़वा लगता है
अगर browser N seconds तक idle होने से पहले popup न दिखाने जैसा थोड़ा-सा tuning भी कर दिया जाए, तो यह annoyance काफी कम हो जाएगी
मैं यह expression अक्सर इस्तेमाल नहीं करता, लेकिन यहाँ सही लगता है। यह लेख pure nonsense है
इसे support करने वाला कोई metric है? 2014 से chat/voice को services के बीच protocol की तरह इस्तेमाल करने की बातें होती रही हैं, लेकिन वास्तव में कभी implement नहीं हुआ
मैं मानता हूँ कि लोग generally चैटबॉट्स से बात नहीं करना चाहते, लेकिन अगर उन्हें मजबूर किया जाए तो वे Alexa हो, ChatGPT हो या कोई और custom system, उसे उतना ही नापसंद या पसंद करेंगे। आधार बस “मुझ पर भरोसा करो” जैसा है, और लेखक भी वही कर रहा है
यह नहीं भूलना चाहिए कि Alexa organization हर quarter अरबों डॉलर का नुकसान कर रहा था, और Amazon पर सामान order करवाने से आने वाली revenue भी reality नहीं बनी। लोग उस चैटबॉट से भी बात नहीं करना चाहते, और वह चैटबॉट भी अपने विलुप्त भाइयों के पास जा सकता है
tech users के लिए Google algorithm के खराब होने की एक वजह यह भी है कि वह complex search queries को handle करने के लिए natural language processing पर निर्भर हुआ और simple PageRank का इस्तेमाल छोड़ दिया
कोई specific cocktail कैसे बनाते हैं, random ingredients से कौन-सा cocktail बन सकता है, octopus क्या खाते हैं, पास के popular restaurants, यहाँ तक कि microservices architecture problem का approach—ये सब ChatGPT से पूछना और एक-दो paragraph में जवाब पाना कहीं आसान है। किसी recipe के लिए SEO के नाम पर अपनी life story लंबी लिखने वाले पाँच posts खंगालने की जरूरत नहीं
अपनी मौजूदा primitive state में भी इसने कुछ हद तक search engine को replace कर दिया है। अगर यह reliably related information scrape करके analyze कर दे, तो बात खत्म। यह search का अंत है जैसा हम जानते हैं, और हम search का इस्तेमाल लगभग बंद कर देंगे
metrics नहीं दिए गए, लेकिन analogy काफी उचित लगती है। यह भी जानना चाहूँगा कि आप किस तरह के metrics की उम्मीद करते हैं, और क्या ऐसे metrics ढूँढना या collect करना मुश्किल है
“हम यहाँ तक कैसे पहुँचे” जैसी historical explanation वाली paragraphs हटाकर, title में पहले से मौजूद core बात पर सीधे आते तो बेहतर होता
कई site operators के anecdotal अनुभव के अनुसार लोग सच में चैटबॉट्स से बात करना चाहते हैं। क्योंकि वे बस अपने सवालों के जवाब और guidance चाहते हैं। implementation और effect अलग-अलग होते हैं, लेकिन अगर उन्हें लगता है कि मदद मिल रही है तो वे थोड़ी देर बातचीत करते हैं। चैटबॉट्स और general site chat interfaces बिना किसी data के इतने नहीं फैले होंगे
चैटबॉट इस्तेमाल के बारे में, support bots से मेरा सीमित exposure आम तौर पर काफी useless रहा है। हर बार इस्तेमाल करते समय यह actual agent तक पहुँचने का game बन जाता है
मेरे पास FAQ में न होने वाली specific problem होती है, मैं 10 मिनट तक contact form ढूँढता हूँ और फिर मजबूरन chat button दबाता हूँ, और bot मुझे बार-बार उन्हीं answers पर भेजने की कोशिश करता है जिन्हें मैं पहले ही not helpful बता चुका हूँ—ऐसा अनगिनत बार हुआ है। अगर किस्मत अच्छी हो तो बारह सवालों के नीचे दबे किसी option से किसी इंसान, या system के बारे में कुछ जानने वाले language model तक पहुँच सकता हूँ
समस्या यह नहीं है कि bot पर्याप्त अच्छा नहीं है। समस्या यह है कि bot support agent को replace कर रहा है, और वह agent भी शायद पर्याप्त useful नहीं होता। agent भी script के हिसाब से चलने के लिए मजबूर होता, और पूरा system human interaction को API जैसा बनाने के लिए design किया गया है। कंपनियाँ यही चाहती हैं, क्योंकि यह “scalable” है। इसका side effect बस इतना है कि थोड़ी complex problem हल करना इतना मुश्किल हो जाता है कि user हार मान ले
जिस पल आपको चैटबॉट से बात करनी पड़ती है, लगता है आप आधी लड़ाई पहले ही हार चुके हैं
customer support को call करते समय अक्सर आपको ऐसे व्यक्ति की जरूरत होती है जो decision ले सके और action कर सके। safety reasons से कई कंपनियाँ पूरी तरह automated chatbot interaction allow करेंगी, ऐसा नहीं लगता। आखिर में आप उसी human agent तक पहुँचने की कोशिश करते रह जाते हैं जो सच में कुछ कर सके
इस चर्चा में पक्ष और विपक्ष, दोनों तरफ कई पहलू हैं
कई चैटबॉट बहुत ज़्यादा “बेवकूफ़” होते हैं, या कम-से-कम इतने साफ़ तौर पर गैर-मानवीय कि यूज़र उनके साथ बिल्कुल interact नहीं करना चाहता। समय बर्बाद होता है, और इंसान से जुड़ने के लिए virtual “0” दबाने जैसी हरकत करनी पड़ती है, ठीक वैसे ही जैसे automated phone systems में करते हैं
लेकिन यह बदलना शुरू हो गया है। कुछ चैटबॉट अब इंसानों की तरह समझ और interact कर सकते हैं। ऐसे मामलों में, पीछे क्या चल रहा है, इससे मुझे व्यक्तिगत रूप से फर्क नहीं पड़ता। अगर वह एक अच्छे इंसान जितना अच्छा है, तो आम तौर पर मैं बॉट को ही ज़्यादा पसंद करूंगा
ऐसा बहुत बार हुआ है कि human support agent से 45 मिनट से ज़्यादा बात करने के बाद भी वह मेरी बात नहीं समझता, या शाम/वीकेंड में चैट शुरू करने पर मुझे ऐसे agent से जोड़ दिया जाता है जिसकी English दूसरी भाषा है और communication मुश्किल हो जाता है, या वह समस्या हल नहीं कर पाता और अगले दिन वही बात फिर से शुरू करनी पड़ती है, या अगले agent के लिए chat notes नहीं छोड़ता इसलिए सब दोहराना पड़ता है; और पिछले कुछ वर्षों में यह अनुभव मुझे और खराब लगा है
फिर “agent के साथ chat” 10 मिनट बाद timeout होकर पूरी तरह कट जाए, यह सचमुच परेशान करने वाला है। Agent ने 7 मिनट तक आखिरी message का जवाब नहीं दिया, इसलिए आप पानी/कॉफी लेने या restroom होकर आए, और वे 5 मिनट “inactive” बताकर connection काट दें और बिना पिछले chat history वाले अगले agent के साथ नई chat शुरू करने को कहें—ऐसी चीज़ें मैं अपनी ज़िंदगी में बहुत कम झेलना चाहूंगा
दो महीने पहले एक चैटबॉट ने काफी जटिल समस्या पलक झपकते हल कर दी, जिससे मैं हैरान रह गया। उसने text-by-text guide दिया और follow-up questions के जवाब भी दे सकता था
यह customer service क्षेत्र में पिछले 10 वर्षों में चैटबॉट कैसे इस्तेमाल हुए हैं, इस पर बहुत सतही नज़र डालने वाला लेख है
पिछले करीब 10 वर्षों में इस शब्द का मतलब Alexa या Siri जैसे AI assistant नहीं था। अच्छे चैटबॉट मुख्यतः customer service tools होते हैं, जो लोगों को अपनी समस्या खुद classify करने और human intervention की जरूरत कम करने में मदद करते हैं। वे हर काम करने वाले human assistant का replacement नहीं हैं
मैं आम तौर पर इस आधार से सहमत हूं कि बेहतर UI, बस ठीक-ठाक chatbot से बेहतर होता है। आखिरकार, complex decision tree या LLM होने पर भी कई समस्याएं ऐसी हैं जिन्हें चैटबॉट से हल नहीं किया जा सकता, इसलिए chatbot अकेला solution नहीं है। हालांकि चैटबॉट + human agent को escalation का combination काफी अच्छी तरह काम करता है
चाहूंगा कि title edit करके न बदला जाए
असली title “No One Wants To Talk To Your Chatbot” है, और “No One Wants To Talk To A Chatbot” से उसका nuance थोड़ा अलग है
https://hn.algolia.com/?dateRange=all&page=0&prefix=true&que...
लेख को summarize करने वाले कई दूसरे title हो सकते थे, जिनसे ऐसी confusion बच सकती थी। मुझे लगता है original लेखक ने ऐसी प्रतिक्रिया जानबूझकर चाही थी
कम-से-कम कुछ websites पर आखिरकार रास्ता बनाकर अंदर पहुंचा जा सकता है
Adobe में लगभग 20 मिनट तक लगातार शिकायत करने और इंसान से बात करने की मांग करने के बाद मुझे एक real person से जोड़ा गया, और उसने पुराने version software का download link न ढूंढ पाने वाली मेरी समस्या लगभग 30 सेकंड में direct download link देकर हल कर दी
अगर शुरुआत से ही bot के बजाय customer service representative से शुरुआत हुई होती, तो मैं इसे बिजली की रफ्तार से समस्या हल करने वाला शानदार अनुभव बताता
अब लगता है कि मुझे अपना bot बनाना पड़ेगा, जो मेरी जगह customer service bot से 20 मिनट तक आगे-पीछे बात करे। और जब सच में मेरे ध्यान की जरूरत हो, तभी मुझे बुलाए