Чат-боты начали свою эволюцию с простых текстовых приложений, которые работали по заранее заданным сценариям общения. Эти системы были основаны на строго прописанных диалогах и могли отвечать лишь на конкретные запросы пользователей. Например, в 1990-х годах появились основные текстовые чаты, такие как ELIZA, созданный Джозефом Вейценбаумом, который имитировал психотерапевта. ELIZA мог «вести беседу» с пользователем, отвечая на сообщения, основываясь на ключевых словах в тексте. Однако его возможности были весьма ограничены, не позволяя пользователю получить глубокую или персонализированную помощь.
Переход к более продвинутым чат-ботам произошел в начале 2000-х, когда стали популярны программы для мгновенных сообщений, такие как MSN Messenger и AOL Instant Messenger. В этом периоде появились простые боты, которые могли выполнять задачи, например, предоставлять информацию о погоде или помогать в поиске данных в интернете. Эти программы использовали ограниченные алгоритмы и базы данных, что позволяло им выполнять лишь базовые текстовые операции. На этом этапе компании начали осознавать потенциал чат-ботов в маркетинге для автоматизации рутинных задач, однако их функциональность оставалась ограниченной.
С ростом конкуренции на рынке и увеличением потребностей клиентов возникла необходимость в более сложных решениях. В 2010-х годах, благодаря технологиям обработки естественного языка и машинного обучения, возможности чат-ботов значительно улучшились. Системы начали использовать языковые модели для анализа и интерпретации запросов пользователей. Например, чат-боты таких компаний, как Facebook* социальная сеть, признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ Messenger и Slack, приняли эти технологии и начали предоставлять услуги, основанные на анализе пользователей и их предпочтений. Это стало крупным шагом к созданию более интерактивного и ориентированного на пользователя опыта.
Современные чат-боты, оснащенные искусственным интеллектом, могут вести диалоги с высокой степенью естественности, адаптируясь к контексту и запоминая предыдущие взаимодействия. Бренды, такие как Sephora и H&M, начали использовать чат-ботов не только для простого обслуживания клиентов, но и для предоставления персонализированных рекомендаций. Например, Sephora использует бота, чтобы помочь в выборе косметики, а H&M предлагает визуальные стили, анализируя предпочтения пользователей. Эти примеры показывают, как компании становятся более гибкими к изменениям в потребительских предпочтениях, что приносит им значительные конкурентные преимущества.