¿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.

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.

Procesamiento de lenguaje natural es el método actual para analizar el lenguaje con la ayuda del machine learning utilizado en la IA conversacional. Antes de machine learning, la evolución de las metodologías de procesamiento del lenguaje pasó de la lingüística a la lingüística computacional y al procesamiento de lenguaje natural. En el futuro, el aprendizaje profundo avanzará aún más en 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 resultados y aprendizaje por refuerzo. Datos no estructurados transformados en un formato que puede leer una computadora, que luego se analiza para generar una respuesta adecuada. Los algoritmos de machine learning (ML) subyacentes mejoran la calidad de la respuesta con el tiempo a medida que aprende. Estos cuatro pasos del PLN se pueden desglosar a continuación:

• Generación de entrada: los usuarios proporcionan entrada a través de un sitio web o una aplicación; El formato de la entrada puede ser voz o texto.
  
  
• Análisis de entrada: Si la entrada es de tipo 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 (GLN), un componente del PLN, formula una respuesta.
  
  
• Aprendizaje por refuerzo: finalmente, los algoritmos de machine learning refinan las respuestas con el tiempo para garantizar la precisión.

La IA conversacional comienza pensando en cómo sus usuarios potenciales podrían querer interactuar con su producto y las preguntas principales que pueden tener. Luego, puede usar herramientas de IA conversacional para ayudar a enrutarlos a información relevante. En esta sección, veremos formas de comenzar 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:

• ¿Cómo accedo a mi cuenta?
  
  
• ¿Dónde encuentro mi número de ruta y de cuenta?
  
  
• ¿Cuándo llegará mi tarjeta de débito?
  
  
• ¿Cómo activo mi tarjeta de débito?
  
  
• ¿Cómo aplicar cheques?
  
  
• ¿Cómo hablo 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 soporte, como "cómo iniciar sesión", "cómo restablecer la contraseña" o "cómo registrarse en una cuenta".

Si no está seguro de otras frases que sus clientes pueden usar, es posible que desee asociarse con sus equipos de analytics y soporte. Si las herramientas de analytics de su chatbot se han configurado correctamente, los equipos de analytics pueden extraer datos web e investigar otras consultas a partir de los datos de búsqueda del sitio. Alternativamente, también pueden analizar datos de transcripciones de conversaciones de chat web y centros de atención telefónica. Si sus equipos analíticos no están configurados para este tipo de análisis, sus equipos de soporte también pueden proporcionar insight 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 entrar varios valores, como "nombre de usuario", "contraseña", "número de cuenta", etc.

Para comprender las entidades que rodean las intenciones específicas del usuario, puede usar la misma información que se recopiló de 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 su usuario final. Las intenciones permiten que una máquina descifre lo que el usuario está pidiendo y las entidades actúan como una forma de proporcionar respuestas relevantes. Por ejemplo, puede imaginar que el diálogo entre una conversación IA y un usuario con una contraseña olvidada se desarrolle de la siguiente manera:

En conjunto, los objetivos y los sustantivos (o intenciones y entidades, como le gusta llamarlos a IBM) funcionan para crear un flujo de conversación lógico basado en las necesidades del usuario. Si está listo para comenzar a crear su propia IA conversacional, puede probar la versión Lite de watsonx Assistant de IBM de forma gratuita. 

Cuando las personas Think en inteligencia artificial conversacional, con frecuencia vienen a la mente los chatbots en línea y los asistentes de voz para sus servicios de atención al cliente y su despliegue omnicanal. La mayoría de las aplicaciones de IA conversacional tienen analytics exhaustivos integrados en el programa de backend, lo que ayuda a garantizar experiencias conversacionales similares a las humanas.

Los expertos consideran que las aplicaciones actuales de la IA conversacional son IA débiles, 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 extremadamente lucrativa para las empresas, ya que ayuda a que los negocios sean más rentables. Aunque un chatbot de IA es la forma más popular de IA conversacional, existen muchos otros casos de uso en la empresa. 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 preguntas frecuentes (FAQ) sobre temas, como el envío, o brindan asesoramiento personalizado, venta cruzada de productos o sugerencias de tamaños para los usuarios, cambiando la forma en que pensamos sobre la interacción del cliente en sitios web y plataformas de redes sociales. Los ejemplos incluyen bots de mensajería en sitios de comercio electrónico con agentes virtuales, aplicaciones de mensajería, como Slack y Facebook Messenger, y tareas que generalmente realizan asistentes virtuales y asistentes 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 comúnmente utilizadas de la IA para estos grupos son la característica de Text to Speech y la traducción de idiomas.
  
  
• Procesos de recursos humanos:  muchos procesos de recursos humanos pueden optimizar mediante el uso de conversacional IA, como la formación de los empleados, los procesos de incorporación y la actualización de la información de los empleados.
  
  
• Atención médica: la IA conversacional puede hacer que los servicios de atención médica sean más accesibles y asequibles para los pacientes, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y el proceso administrativo, como el procesamiento de reclamaciones, más ágil.
  
  
• Internet de las cosas (IoT): la mayoría de los hogares ahora tienen al menos un dispositivo IoT, desde parlantes Alexa hasta relojes inteligentes y teléfonos celulares. Estos dispositivos utilizan el reconocimiento de voz automatizado para interactuar con los usuarios finales. Las aplicaciones populares incluyen Amazon Alexa, Apple Siri y Google Home.
  
  
• Software informático: muchas tareas en un entorno de oficina se simplifican con la IA conversacional, como el autocompletado de búsquedas cuando busca algo en Google y el corrector ortográfico.

Si bien la mayoría de los chatbots de IA y aplicaciones de IA actualmente tienen habilidades rudimentarias de resolución de problemas, pueden reducir el tiempo y mejorar la rentabilidad en las interacciones repetitivas de atención al cliente, liberando recursos para enfocarse en interacciones con clientes más involucrados. En general, las aplicaciones de IA conversacional han podido replicar bien las experiencias conversacionales humanas, lo que ha llevado a mayores tasas 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 emplear la IA conversacional.

Dotar de personal a un departamento 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 costos comerciales en materia de salarios y capacitación, 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 soporte son de búsqueda de información y repetitivas, las empresas pueden programar la IA conversacional para manejar diversos casos de uso, garantizando la exhaustividad y la coherencia. Esto crea continuidad dentro de la experiencia del cliente y permite que valiosos recursos humanos estén disponibles para consultas más complejas.

Con la incorporación de dispositivos móviles a la vida cotidiana de los consumidores, las compañías deben estar preparadas para proporcionar información en tiempo real a sus usuarios finales. Dado que se puede acceder a las herramientas de IA conversacional con mayor facilidad que a la fuerza laboral, los clientes pueden interactuar con las marcas de manera más rápida y frecuente. Este soporte inmediato permite a los clientes evitar largos tiempos de espera en el centro de atención telefónica, lo que genera mejoras en la experiencia del cliente. A medida que aumenta la satisfacción del cliente, las compañías verán su impacto reflejado en una mayor lealtad del cliente y en ingresos adicionales por referencias.

Las funciones de personalización dentro de la conversacional IA también proporcionan a los chatbots la capacidad de proporcionar recomendaciones a los usuarios finales, lo que permite a las empresas realizar ventas cruzadas de productos que los clientes podrían no haber considerado inicialmente.

La IA conversacional también es muy escalable, ya que agregar infraestructura para admitir la IA conversacional 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 inesperados a corto plazo en la demanda, como durante las temporadas navideñas.

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 sin guión también pueden dificultar el procesamiento de la información.

Sin embargo, el mayor desafío para la IA conversacional es el factor humano en la entrada. Las emociones, el tono y el sarcasmo hacen que sea difícil para la IA conversacional interpretar el significado previsto por el usuario y responder de manera adecuada.

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

Los usuarios pueden mostrar recelosos a la hora de compartir información personal o confidencial, especialmente cuando se dan cuenta de que están conversando con una máquina en lugar de con un ser humano. Dado que no todos sus clientes serán los primeros en adoptar estas tecnologías, será importante educar y socializar a su audiencia sobre los beneficios y la seguridad de estas tecnologías para crear mejores experiencias del cliente. Esto puede generar una mala Experiencia del usuario y un rendimiento reducido 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 eso suceda, será importante proporcionar un canal alternativo de comunicación para abordar estas consultas más complejas, ya que será frustrante para el usuario final si se proporciona una respuesta incorrecta o incompleta. En estos casos, los clientes deben tener la oportunidad de conectarse con un representante humano de la compañía.

Finalmente, la IA conversacional también puede optimizar el flujo de trabajo en una empresa, lo que lleva a una reducción de la fuerza laboral para una función laboral en particular. Esto puede desencadenar activismo socioeconómico, lo que puede resultar en una reacción negativa para una empresa.