¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional combina el procesamiento del lenguaje natural (PLN) con el machine learning. Estos procesos de PLN fluyen en un bucle de feedback constante con procesos de machine learning para mejorar continuamente los algoritmos de IA.

La IA conversacional tiene componentes principales que le permiten procesar, comprender y generar respuestas de forma natural.

El machine learning (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial, compuesto por un conjunto de algoritmos, características y conjuntos de datos que se mejoran continuamente con la experiencia. A medida que crece la entrada, la máquina de la plataforma de IA mejora el reconocimiento de patrones y los utiliza para hacer predicciones.

El procesamiento del lenguaje natural es el método actual de análisis del lenguaje con la ayuda del machine learning utilizado en la IA conversacional. Antes del machine learning, la evolución de las metodologías de procesamiento del lenguaje pasó de la lingüística a la lingüística computacional y al procesamiento del lenguaje natural. En el futuro, el deep learning impulsará aún más las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de la IA conversacional.

El PLN consta de cuatro pasos: generación de entrada, análisis de entrada, generación de resultado y aprendizaje por refuerzo. Los datos no estructurados se transforman en un formato legible para un ordenador, que los analiza para generar una respuesta adecuada. Los algoritmos de ML subyacentes mejoran la calidad de la respuesta con el tiempo a medida que aprende. Estos cuatro pasos del PLN pueden desglosarse más adelante:

• Generación de entrada: los usuarios introducen datos a través de un sitio web o una aplicación; la entrada puede ser de voz o de texto.
  
  
• Análisis de entrada: si la entrada está basada en texto, la aplicación de solución de IA conversacional utilizará la comprensión del lenguaje natural (NLU) para descifrar el significado de la entrada y derivar su intención. Sin embargo, si la entrada se basa en el habla, aprovechará una combinación de reconocimiento automático de voz (ASR) y NLU para analizar los datos.
  
  
• Gestión del diálogo: durante esta etapa, la generación del lenguaje natural (NLG), un componente del PLN, formula una respuesta.
  
  
• Aprendizaje por refuerzo: por último, los algoritmos de machine learning perfeccionan las respuestas con el tiempo para garantizar la precisión.

La IA conversacional comienza pensando en cómo podrían querer interactuar con su producto sus usuarios potenciales y en las preguntas principales que podrían tener. A continuación, puede utilizar herramientas de IA conversacional para redirigirlos a la información relevante. En esta sección, veremos cómo empezar a planificar y crear una IA conversacional.

Las preguntas frecuentes son la base del proceso de desarrollo de la IA conversacional. Le ayudan a definir las principales necesidades y preocupaciones de sus usuarios finales, lo que, a su vez, reducirá la cantidad de llamadas recibidas por su equipo de asistencia. Si no dispone de una lista de preguntas frecuentes para su producto, consulte a su equipo de éxito del cliente para determinar la lista adecuada de preguntas con las que su IA conversacional puede ayudarle.

Por ejemplo, supongamos que usted es un banco. Su lista inicial de preguntas frecuentes podría ser la siguiente:

• ¿Cómo accedo a mi cuenta?
  
  
• ¿Dónde puedo encontrar mi número de cuenta y de ruta?
  
  
• ¿Cuándo llegará mi tarjeta de débito?
  
  
• ¿Cómo activo mi tarjeta de débito?
  
  
• ¿Cómo puedo solicitar cheques?
  
  
• ¿Cómo puedo hablar con un banquero local?

Con el tiempo, siempre se pueden añadir más preguntas a la lista, así que empiece con un pequeño segmento de preguntas para crear un prototipo del proceso de desarrollo de una IA conversacional.

Sus preguntas frecuentes forman la base de los objetivos, o intenciones, expresados en la entrada del usuario, como el acceso a una cuenta. Una vez que describa sus objetivos, puede conectarlos a una herramienta de IA conversacional competitiva, como watsonx Assistant, como intenciones.

A partir de aquí, tendrá que enseñar a su IA conversacional las formas en que un usuario puede formular o pedir esta información. Si tomamos el ejemplo de "cómo acceder a mi cuenta", podría pensar en otras frases que los usuarios podrían utilizar cuando chatean con un representante de atención al cliente, como "cómo iniciar sesión", "cómo restablecer la contraseña" o "cómo registrarse en una cuenta".

Si no está seguro de otras frases que sus clientes puedan utilizar, puede asociarse con sus equipos de análisis y soporte. Si las herramientas de analítica de chatbots se han configurado correctamente, los equipos de análisis pueden extraer datos web e investigar otras consultas a partir de los datos de búsqueda del sitio. Como alternativa, también pueden analizar los datos de transcripción de conversaciones de chat web y call centers. Si sus equipos analíticos no están preparados para este tipo de análisis, sus equipos de soporte también pueden proporcionar conocimiento valioso sobre las formas comunes en que los clientes formulan sus preguntas.

Piense en sustantivos o entidades que reflejen sus intenciones. En este ejemplo, nos centramos en la cuenta bancaria de un usuario. Por lo tanto, tiene sentido crear una entidad que abarque dicha información.

En esta categoría de información pueden incluirse varios valores, como "nombre de usuario", "contraseña" o "número de cuenta".

Para comprender las entidades relacionadas con las intenciones específicas de los usuarios, puede utilizar la misma información que se recopiló de las herramientas o equipos de apoyo para desarrollar objetivos o intenciones. Estos sustantivos precederán o seguirán a la pregunta principal.

Todos estos elementos trabajan juntos para crear una conversación con el usuario final. Las intenciones permiten a la máquina descifrar lo que el usuario quiere y las entidades proporcionan respuestas pertinentes. Por ejemplo, puede imaginarse que la conversación entre una IA conversacional y un usuario con una contraseña olvidada sería algo así:

Juntos, objetivos y sustantivos (o intenciones y entidades, como le gusta llamarlos a IBM) trabajan para construir un flujo de conversación lógico basado en las necesidades del usuario. Si está listo para empezar a crear su propia IA conversacional, puede probar la versión Lite de watsonx Assistant de IBM sin coste alguno. 

Cuando la gente piensa en inteligencia artificial conversacional, los chatbots en línea y los asistentes de voz suelen venir a la mente para sus servicios de atención al cliente y su implementación omnicanal. La mayoría de las aplicaciones de IA conversacional tienen amplios análisis integrados en el programa backend, lo que ayuda a garantizar experiencias conversacionales similares a las humanas.

Los expertos consideran que las aplicaciones actuales de la IA conversacional son una IA débil, ya que se centran en realizar un campo de tareas muy limitado. La IA fuerte, que sigue siendo un concepto teórico, se centra en una conciencia similar a la humana que puede resolver diversas tareas y resolver una amplia gama de problemas.

A pesar de su enfoque limitado, la IA conversacional es una tecnología muy lucrativa para las empresas, ya que las ayuda a ser más rentables. Aunque los chatbots de IA son la forma más popular de IA conversacional, existen muchos otros casos de uso empresarial. Algunos ejemplos son:

• Atención al cliente en línea: los chatbots en línea están reemplazando a los agentes humanos a lo largo del recorrido del cliente. Responden a las preguntas más frecuentes (FAQ) sobre temas como el envío o proporcionan recomendaciones personalizadas, realizan ventas cruzadas de productos o sugieren tallas a los usuarios, cambiando la forma de concebir el compromiso con el cliente en sitios web y plataformas de redes sociales. Algunos ejemplos son los  bots de mensajería en sitios de comercio electrónico con agentes virtuales, aplicaciones de mensajería, como Slack y Facebook Messenger, y tareas que suelen realizar los asistentes virtuales y de voz.
  
  
• Accesibilidad: las empresas pueden ser más accesibles reduciendo las barreras de entrada, especialmente para los usuarios que utilizan tecnologías de asistencia. Las características de IA conversacional más utilizadas para estos grupos son el dictado de texto a voz y la traducción de idiomas.
  
  
• Procesos de RR. HH.: muchos procesos de recursos humanos pueden optimizarse mediante el uso de la IA conversacional, como la formación de los empleados, los procesos de incorporación y la actualización de su información.
  
  
• Atención sanitaria:: la IA conversacional puede hacer que los servicios de salud sean más accesibles y asequibles para los pacientes, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y agiliza los procesos administrativos, como la tramitación de reclamaciones.
  
  
• Dispositivos de Internet de las cosas (IoT): la mayoría de los hogares disponen ya de al menos un dispositivo IoT, desde altavoces Alexa hasta relojes inteligentes y teléfonos móviles. Estos dispositivos utilizan el reconocimiento de voz automatizado para interactuar con los usuarios finales. Entre las aplicaciones más populares se encuentran Amazon Alexa, Apple Siri y Google Home.
  
  
• Software informático: muchas tareas en un entorno de oficina se simplifican gracias a la IA conversacional, como el autocompletado de búsqueda cuando se busca algo en Google y el corrector ortográfico.

Aunque la mayoría de los chatbots y aplicaciones de IA tienen actualmente habilidades rudimentarias para resolver problemas, pueden reducir el tiempo necesario para interactuar con los clientes y mejorar la eficiencia de costes en las interacciones repetitivas de atención al cliente, de modo que se liberan recursos humanos para centrarse en las interacciones con clientes más implicados. En general, las aplicaciones de IA conversacional han demostrado ser capaces de replicar bien las experiencias conversacionales humanas, lo que se traduce en mayores índices de satisfacción del cliente.

La IA conversacional es una solución rentable para muchos procesos empresariales. A continuación se muestran algunos ejemplos de los beneficios de utilizar esta tecnología.

Dotar de personal a un departamento de servicio de atención al cliente puede ser bastante costoso, especialmente cuando se trata de responder preguntas fuera del horario habitual de oficina. Proporcionar asistencia al cliente a través de interfaces conversacionales puede reducir los costes empresariales en materia de salarios y formación, especialmente para las pequeñas y medianas empresas. Los chatbots y los asistentes virtuales pueden responder al instante, proporcionando disponibilidad las 24 horas a los clientes potenciales.

Las conversaciones humanas también pueden dar lugar a respuestas incoherentes a los clientes potenciales. Dado que la mayoría de las interacciones con el servicio de asistencia son de búsqueda de información y repetitivas, las empresas pueden programar la IA conversacional para gestionar diversos casos de uso, garantizando la exhaustividad y la coherencia. Esto crea continuidad en la experiencia del cliente y permite que valiosos recursos humanos estén disponibles para consultas más complejas.

Con la adopción de los dispositivos móviles en la vida cotidiana de los consumidores, las empresas deben estar preparadas para proporcionar información en tiempo real a sus usuarios finales. Dado que se puede acceder más fácilmente a las herramientas de IA conversacional que al personal humano, los clientes pueden interactuar más rápido y frecuentemente con las marcas. Esta asistencia inmediata permite a los clientes evitar largos tiempos de espera en los call centers, lo que mejora la experiencia general del cliente. A medida que aumente la satisfacción de los clientes, las empresas verán reflejado su impacto en una mayor fidelidad y en ingresos adicionales por recomendaciones.

Las características de personalización dentro de la IA conversacional también permiten que los chatbots ofrezcan recomendaciones a los usuarios finales, lo que permite a las empresas realizar ventas cruzadas de productos que los clientes pueden no haber considerado inicialmente.

La IA conversacional también es muy escalable, ya que añadir infraestructura para soportarla es más barato y rápido que el proceso de contratación e incorporación de nuevos empleados. Esto es especialmente útil cuando los productos se expanden a nuevos mercados geográficos o durante picos de demanda inesperados a corto plazo, como en temporada alta.

La IA conversacional aún está en pañales y su adopción generalizada por parte de las empresas comenzó en los últimos años. Como ocurre con cualquier nuevo avance tecnológico, la transición a las aplicaciones de IA conversacional plantea algunos retos. Algunos ejemplos son:

La entrada de datos lingüísticos puede suponer un problema para la IA conversacional, tanto si se trata de texto como de voz. Los dialectos, los acentos y los ruidos de fondo pueden dificultar la comprensión de la IA. La jerga y el lenguaje no guionizado también pueden dificultar el procesamiento de la información.

Sin embargo, el mayor reto para la IA conversacional es el factor humano en la entrada lingüística. Las emociones, el tono y el sarcasmo dificultan que la IA conversacional interprete el significado que el usuario pretende transmitir y responda adecuadamente.

Dado que la IA conversacional depende de la recopilación de datos para responder a las consultas de los usuarios, también es vulnerable a las violaciones de seguridad y privacidad. El desarrollo de aplicaciones de IA conversacional con altos estándares de privacidad y seguridad y sistemas de monitorización ayudará a generar confianza entre los usuarios finales, lo que en última instancia aumentará el uso de chatbots con el tiempo.

Los usuarios pueden mostrarse recelosos a la hora de compartir información personal o sensible, especialmente cuando se dan cuenta de que están hablando con una máquina en lugar de con una persona. Dado que no todos sus clientes adoptarán estas tecnologías de forma anticipada, será importante educar y concienciar a su público objetivo sobre los beneficios y la seguridad de estas tecnologías para crear mejores experiencias del cliente. Esto puede dar lugar a una mala experiencia de usuario y a una reducción del rendimiento de la IA y anular los efectos positivos.

Además, a veces los chatbots no están programados para responder a la amplia gama de consultas de los usuarios. Cuando esto ocurra, será importante proporcionar un canal de comunicación alternativo para abordar estas consultas más complejas, ya que sería frustrante para el usuario final recibir una respuesta incorrecta o incompleta. En estos casos, es fundamental que los clientes puedan conectar con un representante humano de la empresa.

Por último, la IA conversacional también puede optimizar el flujo de trabajo en una empresa y provocar una reducción del personal para una función laboral concreta. Esto puede desencadenar el activismo socioeconómico y provocar una reacción negativa contra la empresa.