¿Cuándo fue la última vez que interactuaste con un chatbot, un asistente virtual u otro tipo de inteligencia artificial? Hasta el momento, esa es una pregunta que no nos hacemos con frecuencia, pero la realidad es que la IA está más presente de lo que te imaginas, incluso, sin que te des cuenta. Sigue leyendo para que conozcas cómo.
Cuando escoges ver una de las películas que te recomendó Netflix, cuando le preguntas a Alexa cuál es el nombre de la canción que está sonando o cuando haces una simple búsqueda en Google estás interactuando con distintos tipos de inteligencia artificial. Entremos en materia para que lo entiendas más fácil y vayamos de lo macro a lo micro.
¿Qué es inteligencia artificial?
Según IBM, la inteligencia artificial “aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.”, pero, así como hay diferentes tipos de humanos con distintas formas de razonar y actuar, hay distintos tipos de inteligencia artificial con formas de pensar muy específicas que conoceremos más adelante, antes de eso vayamos al mero centro de la IA.
¿Qué es el Machine Learning?
Es un componente de la IA que resuelve problemas utilizando datos y algoritmos estándar. En lugar de programar una computadora con instrucciones detalladas, al machine learning se le proporciona información para que aprenda por sí misma.
Por ejemplo:
- En lugar de decirle cómo identificar un gato en una foto, le mostramos muchas fotos de gatos y le decimos que encuentre por sí misma los rasgos que hacen que un gato sea un gato. A medida que la computadora ve más fotos, mejora su capacidad para reconocer gatos y puede hacerlo en fotos nuevas.
- Otro ejemplo más real lo encuentras con Spotify. Cada vez que indicas que te gusta una canción, la escuchas hasta el final o la añades a tu biblioteca, el servicio actualiza sus algoritmos para ofrecerte recomendaciones similares.
¿Qué es Deep Learning?
Más en el fondo de la IA encontramos el deep learning, un sistema que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información.
Cuenta con una red interconectada de neuronas artificiales que, mientras procesan y transmiten información, se fortalecen a medida que reciben más datos. Aquí ya no le dices a una computadora cómo resolver un problema, ahora la entrenas para que resuelva el problema por sí misma.
¿Por qué son tan importantes las redes neuronales en el deep learning y para qué se utilizan?
Estas redes son importantes porque ayudan a las computadoras a tomar decisiones inteligentes sin necesidad de que alguien esté manejándolos constantemente, así como en las neuronas del cerebro humano. Ellas puedes aprender y corregir cualquier dato.
Las redes neuronales están presentes en varios casos de uso en muchos sectores. Algunos de ellos son:
- Diagnóstico médico
- Marketing orientado y personalizado
- Predicciones financieras
- Manejo de la energía
- Procesos y control de calidad
- Educación
- Seguros
- Viajes y hostelería
- Servicio al cliente
Como te darás cuenta, el deep learning se utiliza en tareas que requieren un alto nivel de complejidad. A grandes rasgos, permite a las computadoras aprender y comprender patrones y datos de manera más profunda y precisa.
Enfocados específicamente en las aplicaciones de servicio al cliente, que son las que más nos interesa que conozcas, hay un par que debemos destacar:
Reconocimiento de voz
Las redes neuronales pueden analizar conversaciones humanas a pesar de los diferentes aspectos que hay en ellas (contexto, tono, etc.). Los procesos de servicio al cliente manejados por bots conversacionales utilizan el reconocimiento de voz para realizar tareas como:
- Asistir a los agentes de los centros de llamadas y clasificar las llamadas de forma automática
- Convertir las conversaciones en documentación en tiempo real
Procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es la capacidad de procesar texto natural creado por humanos. El PLN está presente en varios casos de uso, entre los que se incluyen:
Chatbots y asistentes virtuales
- Organización y clasificación automáticas de datos escritos
- Análisis de inteligencia empresarial de documentos con formato largo, como emails y formularios
- Indexación de frases clave que indican sentimientos, como los comentarios positivos y negativos
Todo esto le da vida a un tipo de inteligencia artificial que está cambiando el juego entre las empresas y los clientes: la IA Conversacional.
¿Qué es inteligencia artificial conversacional?
Según Microsoft, la IA conversacional hace referencia a un conjunto de tecnologías que permiten que los dispositivos y aplicaciones, como los chatbots, conversen con personas empleando sus lenguajes naturales.
La IA conversacional emplea el aprendizaje automático, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural para recopilar y analizar lenguajes, comprenderlos y luego generar respuestas similares a las humanas. Los bots conversacionales y los dispositivos que dependen de este tipo de IA se vuelven más inteligentes con el tiempo, al usar los datos y la información de las conversaciones para mejorar los resultados, aumentar la involucración, reducir los costos y fomentar la productividad.
Dentro de esta categoría hay 3 tipos principales:
- Los asistentes virtuales son aplicaciones que usan el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural para responder a las consultas y realizar tareas por medio de comandos de voz. El mejor ejemplo de esto es Alexa.
- Los chatbots son programas que simulan conversaciones con los usuarios por medio de texto o mensajes de voz. Pueden ser usados para proveer información, asistencia o entretenimiento.
- Los voicebots son chatbots que usan el reconocimiento y la síntesis de voz para comunicarse con los usuarios por medio de llamadas telefónicas o dispositivos inteligentes. Pueden ser usados para automatizar procesos de atención al cliente, ventas o marketing.
Estas herramientas de comunicación automatizada no solo están transformando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes, sino que también están optimizando los procesos internos.
En la era digital, la atención al cliente y la eficiencia operativa son clave para el éxito de las empresas y la inteligencia artificial conversacional está desempeñando un papel fundamental.
Para las empresas, ofrecen la capacidad de brindar atención al cliente las 24 horas, reducir costos operativos, proporcionar respuestas rápidas y consistentes, escalar eficazmente el servicio al cliente y recopilar datos valiosos sobre las interacciones de los clientes. Estos bots conversacionales no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también ayudan a las empresas a comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes.
Por otro lado, el servicio al cliente se ve potenciado con esta tecnología debido a que los clientes se benefician de la conveniencia y el acceso inmediato a respuestas en cualquier momento, sin importar su ubicación. Los voicebots y chatbots pueden resolver problemas relacionados con el negocio, proporcionar información actualizada y enrutar a los clientes al agente adecuado cuando se necesita asistencia especializada. Además, estos bots mejoran continuamente a medida que aprenden de las interacciones, lo que conduce a una experiencia de usuario más satisfactoria, empática y eficiente.
