Využití chatbotů v praxi HR

K pochopení soudobého potenciálu chatbotů v praxi HR je vhodné ohlédnout se zpátky do 2. poloviny 20. století, tedy do doby, kdy vznikl první chatbot. Právě v tomto období Alan Turing, průkopnický britský počítačový vědec, jehož myšlenky doslova předběhly svou dobu, začal polemizovat nad reálnou otázkou, zda stroje dokážou myslet. V roce 1950 pak publikoval svůj uznávaný článek „Computing Machinery and Intelligence“. Následně představil tzv. Turingův test, což je metoda, která má za cíl zjistit, zda se určitý systém umělé inteligence opravdu chová inteligentně. Sám Turing usiloval o demonstraci toho, že i stroje mohou myslet a jsou inteligentní. Byl průkopníkem parametru inteligence strojů. Podle něj, pokud se stroj může vydávat za člověka a jeho chování přesvědčí druhou osobu zapojenou do konverzace v reálném čase, že interaguje s člověkem (nikoli se strojem), pak je stroj inteligentní.

Právě práce Alana Turinga vzbudila velký zájem v Josephu Weizenbaumanovi, který v roce 1966 představil ELIZU. ELIZA byl program, jehož cílem bylo přesvědčit uživatele, že vedou konverzaci se skutečnou lidskou bytostí. Tento program je považován za prvního chatbota. Mimochodem program ELIZA byl navržen tak, aby napodoboval terapeuta, který kladl otevřené otázky, a dokonce reagoval na odpovědi. Princip spočíval v tom, že program rozeznával klíčová slova nebo fráze ze vstupu a reprodukoval odpověď pomocí těchto klíčových slov z předprogramovaných odpovědí. Právě tento princip vytvořil iluzi porozumění a interakce se skutečnou lidskou bytostí, ačkoli byl tento proces mechanizovaný.

Soudobá úroveň a funkce chatbotů

Chatboti, kteří jsou využíváni v 21. století, se v mnohém podobají výše zmíněné ELIZE, tj. poskytují konverzační zážitek napodobující konverzace se skutečnými lidmi. Podle definice poradenské společnosti KPMG jsou chatboti nebo digitální asistenti formou digitální práce zaměřené na konverzační řešení požadavků zákazníků a zaměstnanců. Pomocí zpracování přirozeného jazyka a umělé inteligence může bot interpretovat záměr uživatele a podniknout kroky nezbytné k odpovídající reakci (KPMG, 2018).

Právě výše uvedené vymezení také determinuje hlavní použití chatbotů v oblastech:

• systémů pro technickou údržbu a poradenství zaměstnancům a zákazníkům,
• seznámení a přizpůsobení se požadavkům zaměstnance nebo zákazníka, případně organizace, ve fázi přípravy nových produktů či služeb.;
• zpracování zákaznických dotazů, stížností, záruk a reklamací;
• vyhledávání asistovaných informací atd.

Jedná se o všechny činnosti a procesy, kde by jednotné dotazy zaměstnanců nebo zákazníků mohly získat standardizované automatizované odpovědi, aniž by bylo nutné zapojovat lidské zdroje. Rozsah položených otázek a odpovídající alternativy odpovědí lze dále postupně rozšiřovat na základě samoučících se systémů a pomocí umělé inteligence.

Chatboti v rámci HR agendy

Již nyní můžeme téměř v každodenním životě vidět řadu situací, kdy je komunikace člověk–člověk, nahrazena komunikací člověk–chatbot. Dokonce i v rámci interní komunikace v organizacích se začíná využívat i komunikace chatbot–člověk, kdy komunikaci zahajuje přímo chatbot v návaznosti na úkol, který mu byl stanoven. Díky relativně nízkým nákladům na technologie, oproti nákladům na práci lidí, jsou chatboti hojně využíváni například v rámci komunikace se zákazníky či klienty při procesech prodeje, ale i v oblasti reklamací apod. S ohledem na skutečnost, jak se chatboti v těchto procesech osvědčili, není překvapením, že jejich popularita a využití roste i v rámci komunikace se zaměstnanci či potenciálními zaměstnanci a spolupracovníky.

Ve kterých konkrétních situacích mohou HR chatboti pomoci v rámci řízení lidských zdrojů? Jedná se především o následující oblasti:

• Preselekce kandidátů a první kontakt s kandidátem;
• Nábor – nástup nového zaměstnance;
• Péče o zaměstnance;
• Ukončení spolupráce se zaměstnancem.

Preselekce kandidátů a první kontakt s kandidátem

Přestože zaměstnavatelé často velice detailně informují o požadavcích na potenciálního zaměstnance, pravdou je, že každý recruiter či specialista náboru v úvodní fázi náboru musí investovat nemalé množství času na získání skutečně kompetentních uchazečů, a to skrze třídění životopisů. Třídění životopisů a získávání dodatečných informací o uchazeči je proces poměrně náročný. Přestože si s touto první fází selekce chatboti nemusí umět zcela poradit, existují vyhledávací algoritmy, které právě tyto procesy bez problémů a rychle zvládnou.

Následně může přijít na řadu chatbot. Chatboti v rámci této fáze dokážou individualizovaně oslovit vybrané kandidáty, například skrze e-mail. Chatboti tak mohou zajistit první oslovení a komunikaci s kandidátem a ověřit jeho zájem. Mimo to mohou chatboti například i zodpovědět základní otázky uchazeče. Recruiter pak získá seznam vhodných kandidátů, se kterými může následně navázat kontakt a pokračovat v celém procesu náboru.

Chatboti zodpovědní za prvotní komunikaci s potenciálním spolupracovníkem jsou nástrojem poměrně hodně využívaným, primárně v případě větších organizací či personálních agentur. Kupříkladu v České republice Knorr-Bremse, výrobce brzdových systémů, stejně jako další tuzemské firmy, jako je například ŠKODA AUTO, využívají řešení od firmy Feedyou, s. r. o. Z personálních agentur chatboty v rámci HR aktivit využívá například Grafton Recruitment.

Přestože využití chatbotů je v této fázi postupem známým a hojně využívaným, neznamená to, že s jeho aplikací nemusí nastat určité komplikace, které mohou až poškodit dobré jméno zaměstnavatele. Pokud není chatbot kvalitně vyvinut, může jeho využití vést k nevhodné a neefektivní komunikaci s kandidátem. Ostatně na profesní síti LinkedIn jsou uživateli často sdíleny printscreeny nevydařených e-mailů od chatbotů, které firmy využívají. Takováto situace pak může mít několik negativních dopadů: kandidát může ztratit zájem o spolupráci a zaměstnavatel tak ztrácí potenciální talent a následně může dojít k narušení dobrého jména firmy, jak je zmiňováno výše. Katastrofálním scénářem je pak využívání nevhodně nastaveného chatbota po delší dobu – bez zpětné vazby kandidátů totiž firma nemusí vůbec zjistit, že nevhodně nastavené chatboty využívá a může se to tak negativně projevit v dlouhodobé úspěšnosti procesu náboru.

Nábor a nástup nového zaměstnance

Jednou z důležitých oblastí či procesů, kde může být potenciál chatbotů dobře využitelný, je nejen první kontakt s kandidátem, ale také při nástupu nového pracovníka. V širším pojetí lze samozřejmě hovořit o využití napříč aktivitami personálního marketingu.

Příkladem může být řešení, které využívá ŠKODA AUTO. Tento významný zaměstnavatel využívá řešení popsané v případové studii ŠKODA AUTO (FEEDYOU, 2021). Pro zjednodušení celého procesu náboru připravili chatbota, který zvládne veškerou potřebnou komunikaci týkající se nástupu nového zaměstnance. Celý proces funguje tak, že zaměstnanec má možnost vyplnit potřebné údaje přímo v chatbotovi v náborových centrech ŠKODA AUTO na velké dotykové obrazovce nebo přímo z domova prostřednictvím zabezpečených webových stránek. Uživatelé, noví zaměstnanci, zadají své ID zaměstnance, které jim bylo přiděleno, a poté vyplní své osobní údaje a dále doplní veškeré informace, případně dodají veškeré potřebné dokumenty v návaznosti na charakter jejich nové pracovní pozice. Není problém nahrávat i jednotlivé dokumenty, jako jsou doklady o výši dosaženého vzdělání apod.

Veškeré tyto informace jsou odeslány přímo do systému SAP Success Factors, kde jsou automaticky generovány smlouvy a připraveny k finální kontrole personalistou.

Mimochodem nejedná se o jediného chatbota, kterého ŠKODA AUTO využívá. V rámci digitální transformace využívají i další digitální asistenty (chatboty) i pro externí komunikaci s dodavateli.

Péče o zaměstnance

S ohledem na výše uvedené možnosti využití chatbotů v procesu náboru není překvapením, že lze chatboty využít nejen v rámci personálního marketingu, ale také v případě samotné péče o zaměstnance a jejich rozvoj. Pomocí HR chatbotů lze v organizacích zajistit také školení zaměstnanců, což může být prospěšné nejen v běžném provozu, ale také v případě práce na dálku. Výhodou je zvýšení míry interakce při školení, díky které se zvyšuje pravděpodobnost, že si zaměstnanec zafixuje více nových znalostí či informací. Navíc, vývoj HR chatbotů zaměřených na školení či rozvoj zaměstnanců může těžit z poznatků a aplikací chatbotů v procesu vzdělávání na vysokých školách.

Chatboti vytvoření pro vysokoškolské studenty nejenže dokážou nashromáždit veškeré informace k dané oblasti, ale dokážou také na základě nashromážděných informací odpovídat na konkrétní otázky uživatele. Uživatel, v tomto případě zaměstnanec, který prochází školením, tak může pokládat chatbotovi otázky, skrze které se může ujistit, že problematice rozumí. Ostatně pozitivní dopad na výsledky a úroveň dosažených znalostí byl empiricky dokázán například studií Hien a kolektiv již z roku 2018. Jako obzvláště přínosné se ukázalo využití chatbotů v případě rozvoje znalostí cizího jazyka. Pokud je například realizován klasický skupinový jazykový kurz pro zaměstnance, pak rozvoj jazykových kompetencí u konkrétního zaměstnance může být limitován například nízkým sebevědomím či ostychem před ostatními kolegy. Právě tento aspekt je v případě využití chatbota eliminován. Dokonce i realizované výzkumy a studie (například Haristiani, 2019) ukazují, že speciálně při rozvoji jazykových dovedností dochází k preferenci využití chatbota spíše nežli učitele. Samozřejmě je vždy nutné zohlednit individuální požadavky zaměstnanců a jednotlivých osobností, na druhou stranu chatboti se jeví jako funkční nástroj k překlenutí určitých bariér rozvoje zaměstnanců.

HR chatboty lze využít i pro případ komunikace ohledně čerpání nejrůznějších benefitů. Právě poskytování benefitů a ověřování nároků na tyto benefity je často poměrně zdlouhavá činnost, kterou mohou chatboti taktéž zajistit.

Ukončení spolupráce se zaměstnancem

Také ukončení spolupráce se zaměstnancem s sebou přináší nutnost zajištění řady formálních procesů. Proces ukončování spolupráce může být zároveň procesem velice emotivně zabarveným, a právě chatboti dokážou dopomoci k tomu, aby i tento proces probíhal systematicky a bez větších komplikací.

Důvody k implementaci chatbotů v oblasti HR

Hlavním argumentem pro realizaci a implementaci jakéhokoliv nového nástroje je často nákladová stránka. Ovšem jaké jsou nejčastější důvody pro využívání chatbotů v praxi HR?

1. Úspora času a peněz: vhodným využitím chatbotů lze pozitivně stimulovat produktivitu a obecně výkonnostní ukazatele oddělení řízení lidských zdrojů. Opomenout nelze ani ušetřené náklady na čas v případě, kdy určité pracovní úkoly převezme chatbot. Následně pak zaměstnanci, kteří tento úkol dříve prováděli, mohou věnovat uspořený čas jiným pracovním úkolům, které není možné automatizovat. Navíc chatbot, na rozdíl od člověka, dokáže v jeden moment obsluhovat více zaměstnanců. V případě práce člověka si lze jen těžko představit, že personalista v jeden moment komunikuje s desítkami zaměstnanců, v případě chatbotů je tato situace zcela normální.
2. Zefektivnění jednotlivých procesů (například náboru, onboardingu, školení).
3. Péče o zaměstnance: přidaná hodnota není pouze pro zaměstnavatele, respektive firmu. Správným nastavením chatbotů lze například zajistit plný informační komfort i samotným uživatelům chatbotů, tedy zaměstnancům. Chatbot může poskytovat podporu i mimo běžné pracovní hodiny. V případě chatbotů může zaměstnanec očekávat interakci 24 hodin denně, 7 dní v týdnu a 365 dní v roce. Tuto časovou dostupnost a flexibilitu samozřejmě nelze od pracovníků HR oddělení očekávat.

Pravdou zůstává, že aktuálně využívají v praxi HR chatboty v České republice především personální agentury a velké či rychle rostoucí a expandující firmy (mimo výše uvedené příklady firem lze jmenovat i LINET, IKEA, Fincentrum, Continental apod.). Příčina této situace je logická, právě v těchto organizacích dochází k neustálému opakování jednotlivých procesů personální práce a investice do chatbota tak není zatížená dlouhou dobou návratnosti. Přesto se dá v návaznosti na rozvoj technologií očekávat větší dostupnost těchto chytrých řešení i pro menší podniky.

Co je potřebné k úspěšnému využití chatbotů

Prvním krokem je začít s analýzou pracovních postupů a lidských zdrojů, které jsou již zavedeny. Cíl této aktivity spočívá v tom, aby byl získán přehled, jaké konverzace a mezery v tocích informací má chatbot vyplnit, případně které procesy a úkoly lze takto automatizovat. Po identifikaci procesů, pro které by bylo vhodné chatbota využít, přichází na řadu následující kroky:

1. Vymezení příkladů užití chatbota;
2. Definování cíle a cílové skupiny – jinými slovy vymezení komunikačního stylu, ale také podnikové kultury, do které bude chatbot implementován;
3. Příprava datové základny, na níž se může chatbot učit, jak se chovat a co odpovídat, respektive jak reagovat.

Definování cílové skupiny je obzvláště důležité pro nastavení přístupu k avataru chatbota. Například pokud je interakce člověka s člověkem pro zaměstnance (uživatele) zásadní, pak identita chatbota bude vnímána jako partner konverzace, čímž se vytvoří podobná očekávání konverzace v reálném životě. V návaznosti na to lze například nastavit alternaci avataru dle genderu apod. Již nyní jsou k dispozici rozsáhlé výzkumy, které se zaměřují na vliv genderu chatbota (přesněji označeného jako osobního asistenta) na důvěru uživatele. Například kolektiv autorů kolem Diany-Cezary Toader ve výzkumu z roku 2019 zjistil, že inteligentní chatboti, respektive ženské virtuální asistentky vytvářejí v uživatelích silnější vnímání štědrosti a laskavosti.

Všichni chatboti nejsou tak „chytří“

Důležité je zmínit, že ne všichni chatboti, kteří jsou využitelní v procesech řízení lidských zdrojů, mohou být označováni jako „umělá inteligence“. Jak uvádí řada odborníků (Stojanov, 2019) i řada firem zaměřujících se na vývoj chatbotů, lze rozeznávat více druhů chatbotů, respektive jejich variant.

Základní chatboti fungují na základě konverzačních scénářů nebo naprogramovaného skriptu. Jedná se o jednoduchá řešení, která ve výsledku naleznou klíčové výrazy a pojmy ve vstupním dotazu a reagují pomocí předběžně definované odpovědi.

Dále je možné využít chatboty, kteří mohou dále studovat, rozpoznat a definovat záměr dotazující se strany. Jedná se o softwarová řešení se schopnostmi pro strojové učení, která mají rozšířené možnosti a funkčnost pro porozumění záměrům dotazujícího se, protože přebírají slova z provedeného dotazu jako celku a snaží se z něj vyvodit význam.

Další variantou či stupněm jsou pak chatboti – virtuální agenti, kteří mohou vést úplný rozhovor s dotazující se stranou a pokusit se pochopit, jaké jsou její záměry. Pracují současně s dalšími programovými řešeními a technologiemi pro extrakci informací o uživateli a využívají zavedených příčin a následků, které jsou výsledkem minulých zkušeností a mnoha skutečných situací, jež se vyvíjejí na základě samoučícího se systému. V průběhu času tak dochází k jejich zdokonalování.

Vyšším stupněm jsou pak chatboti – Humanoidní poradci. Jedná se o variantu, kterou lze označit za umělou inteligenci a která tedy napodobuje lidskou inteligenci.

V případě rozhodnutí o aplikaci chatbotů v rámci HR procesů je nutné na tyto limity učení a schopnosti chatbotů pamatovat. Například v případě zvolení základního chatbota, který funguje na základě konverzačních scénářů v procesu náboru, je nerealistické předpokládat jeho využití v procesu identifikace a rozvoje klíčových dovedností u talentovaných zaměstnanců.

Empiricky doložené limity chatbotů

S ohledem na skutečnost, jak dlouho jsou chatboti ve firemním prostředí využíváni, jsou identifikovány také limity jejich využití. Přestože mnohé z nich byly zjištěny a následně experimentálně ověřeny na vztahu chatbot–zákazník, s ohledem na povahu limitů je lze aplikovat také do praxe řízení lidských zdrojů, tedy v případě komunikace chatbot–zaměstnanec.

Například kolektiv autorů kolem Xueming Luo (2019) se zaměřil na chování lidí v případě odhalení identity chatbota v procesu nákupu. Jinými slovy zaměřili se na situaci případné změny chování člověka v momentu, kdy zjistí, že komunikuje s chatbotem, a nikoliv s člověkem, přičemž se specializovali na odhalení identity humanoidních poradců, tedy chatbotů s prvky umělé inteligence. Zjistili, že chování lidí se zásadně mění při odhalení identity stroje. V jejich experimentu docházelo ke snížení motivace komunikace mezi člověkem a chatbotem a došlo také ke snížení míry nákupu. Další analýzy těchto autorů ukazují na skutečnost, že zákazníci mají tendenci po odhalení identity chatbota ukončit hovory dříve, protože vnímají popsaného chatbota jako méně znalého a empatického.

Právě tyto poznatky lze využít i v případě využití chatbotů v rámci procesů řízení lidských zdrojů. Úspěšnost chatbota v rámci implementace uvnitř firmy totiž bezesporu souvisí s ochotou zaměstnanců s chatbotem komunikovat a využívat jej. V případě, že je ve firmě využíván základní chatbot, například v procesu adaptace pracovníka, tak by nebylo zcela ideální vytvářet chatbotovi „lidskou identitu“ a šířit informace o tom, že zaměstnanec bude komunikovat s člověkem namísto se strojem. Jinými slovy, je velice diskutabilní, zda by lidská identita základního chatbota byla přínosná. Pracovníci nejenže se pravděpodobně dozví či sami poznají, že se nejedná o komunikaci člověk–člověk, ale navíc to může vést k neochotě tento komunikační kanál využívat. Následně by se tak tito pracovníci znovu uchylovali k přímé komunikaci vůči pracovníkovi oddělení řízení lidských zdrojů a chatbot by se tak stal nevyužitou investicí. Navíc by se znovu zvýšila zátěž pro oddělení řízení lidských zdrojů a zároveň by mohlo dojít k narušení důvěry mezi novým pracovníkem a zaměstnavatelem, což je obzvláště v procesu adaptace zásadní.

Při případné implementaci chatbota do vnitropodnikových procesů je proto vždy vhodné podívat se na využití chatbota i úhlem pohledu budoucího uživatele, tedy zaměstnance. Přiznání faktu, že chatbot je skutečně stroj, a to již při prvním kontaktu s chatbotem, není na škodu. Ostatně firmy, které chatboty v praxi HR využívají, tuto skutečnost také nezastírají.

Další limitace nebo omezení chatbotů vychází z jejich charakteristik. Chatboti nemají žádné pocity či emoce. Chatboti tak sice dokážou spravovat několik požadavků zaměstnanců v jeden moment, ale nemohou je spravovat, když konverzace naberou nepředvídaný citově zabarvený směr. Samozřejmě i pro personalistu či kohokoliv jiného může být náročné zvládnout emotivně náročnou situaci, ovšem je nutné myslet na to, že chatbot nedisponuje pocity či emocemi a v případě krizové situace či komunikace tak nemusí být ideální protistranou. Stejně tak může dojít k selhání chatbota v případě, kdy uživatel (v našem případě zaměstnanec) použije jemný humor, který chatbot nemusí být schopen rozeznat.

Chatboti vyžadují údržbu a aktualizovaná data. Obzvláště pokud jsou chatboti založeni na umělé inteligenci, vyžadují nepřetržitou průběžnou optimalizaci, analýzu a údržbu. Chatbot ke svému fungování potřebuje aktualizované výchozí informace, které využívá k odpovídání na otázky a požadavky zaměstnanců. Pokud je chatbot například využíván pro interní komunikaci a péči o zaměstnance v oblasti benefitů a ve firmě dojde ke změně benefitů či pravidel jejich čerpání, je nutné myslet na to, že tyto informace musí být dodány jako aktualizovaná data chatbotů. Pokud hovoříme o datech, nelze zapomenout potenciální slabinu chatbotů navázanou na bezpečnost dat, ať již dat získaných od komunikačních partnerů, nebo dat, která jsou uchovávána v rámci personální práce a ke kterým chatbot může mít přístup.

Pravděpodobně nejdůležitější limitace či slabina chatbotů je pravděpodobnost nepochození komunikačního partnera (v případě HR chatbotů zaměstnance či potenciálního spolupracovníka). Navzdory svému velkolepému vývoji chatboti často nedokážou rozpoznat záměr svého komunikačního partnera. Tato klíčová slabost se projevuje poměrně často. Pokud dojde k nepochopení, pak to u zaměstnance může vést k frustraci. V závislosti na dosahu chatbota se tato chyba může ukázat jako velice škodlivá pro jeho majitele, tedy zaměstnavatele. Například frustrující rozhovor s chatbotem sloužícím pro první kontakt s kandidátem na nově otevřenou pracovní pozici může vést ke ztrátě potenciálu spolupráce. Příčin nepochopení může být celá řada, může se jednat o situaci, kdy uživatel, zaměstnanec či kandidát, využije jemný humor, případně když využije slang apod. Pokud se jedná o chatbota, se kterým uživatel komunikuje nikoliv v písemné, ale v ústní formě, pak může být příčinou nepochopení sdělení i výrazná jazyková vada, špatná výslovnost, intonace či chatbotu neznámý akcent. Dobrou zprávou zůstává, že všechny výše uvedené limity, především limity v porozumění komunikačnímu partnerovi jsou vývojáři chatbotů postupně eliminovány, a lze předpokládat, že selhání chatbotů bude čím dál tím méně časté, přesto je s případným selháním třeba počítat.

Jaký můžeme očekávat budoucí vývoj chatbotů

Prof. Stojanov již v roce 2019 hovořil o tom, že využití chatbotů v rámci vnitropodnikových procesů je úvodem pro digitální transformaci organizace. Pokud hovoříme o úvodu do digitální transformace, pak jaké bude pokračování?

Vývoj nových technologií je dynamický a je tak obtížně predikovatelný. Přesto již nyní můžeme vidět náznaky toho, jak se chatboti mohou vyvinout dále, a to přímo v návaznosti na rozvoj umělé inteligence. Například Sophie Hundertmark (2020), specialista na chatboty a umělou inteligenci, předpokládá vývoj v těchto oblastech:

Lepší porozumění obsahu v návaznosti na vývoj umělé inteligence. Aktuálně je na trhu využívána řada chatbotů, které nemůžeme označit za „chytré řešení“ a neodpovídají všem rysům umělé inteligence. Jinými slovy, řada chatbotů není schopna porozumět tomu, co jim člověk chce sdělit. Z dlouhodobého hlediska se ale dá předpokládat, že „chytrost“ chatbotů bude růst právě v návaznosti na jejich vývoj.

Vzájemná interakce chatbotů, která by mohla zefektivnit řadu procesů v organizaci. Již nyní probíhají první pokusy o propojení jednotlivých chatbotů, lze tedy předpokládat, že vzájemná interakce chatbotů není až tak vzdálenou budoucností. Ostatně, jak bylo uvedeno výše, již nyní více chatbotů využívá například ŠKODA AUTO.

Transformace chatbotů v osobní asistenty v mobilních telefonech či v jiných zařízeních pak je dalším stupněm jejich vývoje, které mohou přinést v rámci pracovního prostředí zvýšenou efektivitu pracovníků, a to obzvláště v oblasti nemanuálních prací. Osobní asistenti pak budou moci zaměstnanci pomoci dohledat potřebné interní informace apod.

Umělá inteligence integrovaná do budov (pracovního prostředí), která by byla schopna zajistit i odpovídající pracovní prostředí (teplota vzduchu, vlhkost apod.). Ostatně právě tyto potenciální funkcionality jsou již nyní řešeny asijskými architekty.

Seznam zdrojů

• Diana-Cezara Toader a kol. (2019). "The Effect of Social Presence and Chatbot Errors on Trust," Sustainability, MDPI, Open Access Journal, vol. 12(1), 1–24.
• FEEDYOU, (2021). ŠKODA AUTO [online]. [cit. 2021-7-20]. Dostupné z: https://feedyou.ai/cs/success-stories/skoda-auto/
• Haristiani, N. (2019). Artificial intelligence chatbot as language learning medium: An inquiry. Journal of Physics: Conference Series, 1387, Article 012020. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1387/1/012020.
• Hien, H. T. a kol. (2018). Intelligent assistants in higher-education environments: The FIT-EBot, a chatbot for administrative and learning support. In Proceedings of the ninth international symposium on information and communication technology (69–76). New York, NY, USA: ACM, http://dx.doi.org/10.1145/3287921.3287937.
• Hundertmark, Sophie, 2020. Intelligent chatbots [online] [cit. 2021-6-30]. Dostupné z: https://www.ted.com/talks/sophie_hundertmark_intelligent_chatbots
• KPMG. Chatbot in a week [online]. [cit. 2021-6-30]. Dostupné z: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/be/pdf/2018/05/ADV-depliant-chatbot-in-a-week-uk-LR.pdf
• Stojanov Michal, 2019. "Prospects for Chatbots," Izvestia Journal of the Union of Scientists – Varna. Economic Sciences Series, Union of Scientists – Varna, Economic Sciences Section, vol. 8(3), 10-16.
• Xueming Luo a kol. (2019). „Frontiers: Machines vs. Humans: The Impact of Artificial Intelligence Chatbot Disclosure on Customer Purchases,“ Marketing Science, INFORMS, vol. 38(6), 937–947.