¿Qué es una IA conversacional?
La inteligencia artificial (IA) conversacional es una tecnología que hace que el software sea capaz de comprender y responder a conversaciones humanas basadas en voz o texto. Tradicionalmente, el chat humano con el software se ha limitado a entradas preprogramadas en las que los usuarios introducen o pronuncian comandos predeterminados. La IA conversacional va mucho más allá. Puede reconocer todos los tipos de entrada de voz y texto, imitar las interacciones humanas y comprender y responder a consultas en varios idiomas. Las organizaciones utilizan la IA conversacional para varios casos de uso de atención al cliente, por lo que el software responde a las consultas de los clientes de manera personalizada.
¿Cuáles son las ventajas de la IA conversacional?
La tecnología de IA conversacional aporta varios beneficios a los equipos de servicio de atención al cliente de una organización.
Mejor experiencia del cliente
Los chatbots conversacionales con IA pueden proporcionar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana y una respuesta inmediata al cliente. Este es un servicio que los clientes modernos prefieren y esperan encontrar en todos los sistemas en línea. La respuesta instantánea aumenta tanto la satisfacción del cliente como la frecuencia de interacción con la marca.
Además, puede integrar los datos de interacciones anteriores con la IA conversacional para crear una experiencia personalizada para sus clientes. Por ejemplo, puede hacer recomendaciones basadas en las compras anteriores de los clientes o en las entradas de búsquedas.
Mayor eficiencia operativa
Puede utilizar soluciones de IA conversacional para agilizar los flujos de trabajo de su servicio de atención al cliente. Pueden responder a las preguntas frecuentes u otras entradas repetitivas, lo que libera a su fuerza laboral humana para que se centre en tareas más complejas.
También puede obtener beneficios de costes a escala. Puede resultar costoso establecer equipos de servicio de atención al cliente las 24 horas del día en diferentes zonas horarias. Es mucho más eficiente usar bots para brindar soporte continuo a los clientes de todo el mundo.
Mayor accesibilidad
La IA conversacional se puede utilizar para mejorar la accesibilidad de los clientes con discapacidades. También puede ayudar a los clientes con conocimientos técnicos limitados, diferentes orígenes lingüísticos o casos de uso no tradicionales. Por ejemplo, las tecnologías de IA conversacional pueden guiar a los usuarios a través de la navegación por el sitio web o el uso de aplicaciones. Pueden responder a las consultas y ayudar a garantizar que las personas encuentren lo que buscan sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
¿Cuáles son algunos casos de uso de la IA conversacional?
La IA conversacional tiene varios casos de uso en los procesos comerciales y las interacciones con los clientes. Agrupamos estos casos de uso en cuatro categorías generales.
Informativa
En un contexto informativo, la IA conversacional responde principalmente a las consultas de los clientes u ofrece orientación sobre temas específicos. Por ejemplo, los usuarios pueden preguntar a los chatbots del servicio de atención al cliente sobre el clima, solicitar detalles de productos o las instrucciones paso a paso de recetas. Otro ejemplo serían los asistentes virtuales que se basan en la IA, que responden a las consultas de los usuarios con información en tiempo real que va desde hechos mundiales hasta noticias de actualidad.
Registro de datos
Puede utilizar herramientas de IA conversacional para recopilar información o comentarios esenciales de los usuarios. Por ejemplo, puede crear interacciones más parecidas a las humanas durante un proceso de incorporación. Otra situación serían los chats posteriores a la compra o al servicio, en los que las interfaces conversacionales recopilan comentarios sobre el recorrido del cliente: experiencias, preferencias o áreas de insatisfacción.
Transacciones
En situaciones transaccionales, la IA conversacional facilita las tareas que implican cualquier transacción. Por ejemplo, los clientes pueden usar los chatbots con IA para hacer pedidos en plataformas de comercio electrónico, reservar entradas o hacer reservas. Algunas instituciones financieras emplean chatbots con tecnología de IA para permitir a los usuarios comprobar los saldos de las cuentas, transferir dinero o pagar facturas. Estos usos son convenientes para sus clientes y mejoran sus experiencias.
Atención proactiva
Debido al uso proactivo de la IA conversacional, el sistema inicia conversaciones o acciones en función de disparadores específicos o análisis predictivos. Por ejemplo, las aplicaciones con IA conversacional pueden enviar alertas a los usuarios sobre las próximas citas, recordatorios sobre las tareas pendientes o pueden sugerir productos en función del comportamiento de navegación. Los agentes de IA conversacional pueden comunicarse de forma proactiva con los visitantes del sitio web y ofrecer asistencia. O podrían proporcionar a sus clientes novedades sobre el envío o interrupciones en el servicio, y el cliente no tendrá que esperar la respuesta de un agente humano.
¿Cómo funciona la IA conversacional?
La IA conversacional funciona con tres tecnologías principales.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es un conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a las máquinas procesar, analizar y comprender el lenguaje humano. El lenguaje humano tiene varias características, como el sarcasmo, las metáforas, las variaciones en la estructura de las oraciones y las excepciones gramaticales y de uso. Los algoritmos de machine learning (ML) para el NLP permiten que los modelos de IA conversacional aprendan de manera continua a partir de una gran cantidad de datos textuales y reconozcan diversos patrones y matices lingüísticos.
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Comprensión de lenguaje natural
La comprensión del lenguaje natural (NLU) se ocupa del aspecto de comprensión del sistema. Garantiza que los modelos de IA conversacional procesen el lenguaje y comprendan la intención y el contexto del usuario. Por ejemplo, una misma oración puede tener diferentes significados según el contexto en el que se utilice.
La NLU utiliza machine learning para identificar el contexto, diferenciar los significados y comprender la conversación humana. Esto es especialmente importante cuando los agentes virtuales tienen que derivar consultas complejas a un agente humano. La NLU hace que la transición sea fluida y se base en una comprensión precisa de las necesidades del usuario.
Generación de lenguaje natural
Después de comprender la entrada del usuario, el sistema formula una respuesta coherente y adecuada al contexto. La generación de lenguaje natural (NLG) permite a los agentes virtuales construir oraciones similares a las humanas de una manera clara, relevante y lingüísticamente natural. La NLG utiliza potentes algoritmos de aprendizaje profundo para formular respuestas en contexto. Además, a medida que los chatbots de la IA interactúan más con los usuarios y los agentes humanos, sus respuestas se perfeccionan y con el tiempo, se vuelven más flexibles.
¿Cuáles son los tipos de IA conversacional?
La IA conversacional incluye diversos sistemas diseñados para interactuar con los usuarios de forma natural y similar a la interacción humana, ya sea mediante texto o voz.
Chatbots
Los chatbots mantienen conversaciones con los usuarios a través del chat de texto. Tradicionalmente, los chatbots se basaban en reglas y funcionaban con scripts predefinidos para realizar tareas sencillas, como responder a las preguntas frecuentes. Los chatbots de IA conversacional modernos funcionan con modelos lingüísticos de gran tamaño y pueden entender el contexto de la conversación y el sentimiento del usuario. Pueden administrar interacciones más complejas y resolver los problemas de los clientes de forma más proactiva. También aprenden y se adaptan al comportamiento de los usuarios con el tiempo, por lo que proporcionan respuestas cada vez más relevantes.
Asistentes de voz
Los asistentes de voz pueden interactuar con los usuarios a través del habla en lenguaje natural. Los sistemas como Amazon Alexa interpretan y responden a los comandos de voz y se integran con dispositivos inteligentes para facilitar la asistencia con manos libres. Se pueden usar para tareas como controlar los dispositivos de automatización del hogar, recuperar información o administrar los horarios.
Asistentes de IA
Los asistentes de IA, también conocidos como copilotos, son soluciones de IA conversacional integradas en los flujos de trabajo de los empleados y usuarios empresariales. Se integran con las fuentes de conocimiento y los sistemas digitales de la organización y ayudan en las tareas de los empleados. Por ejemplo, los copilotos proporcionan sugerencias de código y responden a preguntas sobre el código o generan informes de análisis a partir de conversaciones en lenguaje natural. Pueden hacerse cargo de las tareas administrativas y otras tareas digitales, lo que permite a los empleados centrarse en la resolución de problemas.
Otros tipos
La IA conversacional se puede implementar fuera de las aplicaciones de software tradicionales, como asistentes de compras virtuales o quioscos interactivos. También pueden tener casos de uso social para conversaciones informales y empáticas. Además, puede haber chatbots específicos para distintas industrias, como bots educativos que ayudan a los estudiantes con el aprendizaje y la tutoría, o bots de salud que asisten en la administración de la salud de los pacientes.
¿Cuál es la diferencia entre la IA conversacional y la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de inteligencia artificial que puede crear ideas y contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Como toda la inteligencia artificial, la IA generativa funciona con modelos de machine learning (ML). En particular, utilizan modelos de gran tamaño que están entrenados previamente con grandes cantidades de datos y, por lo general, se denominan modelos fundacionales (FM).
Además de la creación de contenido, puede utilizar la IA generativa para mejorar la calidad de las imágenes digitales, editar videos, crear prototipos de fabricación y aumentar los datos con conjuntos de datos sintéticos.
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IA conversacional en comparación con IA generativa
La IA conversacional y la IA generativa tienen objetivos finales diferentes. El objetivo de la IA conversacional es comprender el discurso humano y el flujo conversacional. Puede configurarla para que responda de manera adecuada a diferentes tipos de consultas y no responda a preguntas fuera del alcance.
Por el contrario, la IA generativa tiene como objetivo crear contenido nuevo y original mientras aprende de los datos de los clientes existentes. En cierto sentido, solo responderá a preguntas fuera del alcance de formas nuevas y originales. Es posible que la calidad de respuesta no sea la esperada y que no comprenda la intención del cliente como la IA conversacional.
Dicho esto, es importante tener en cuenta que muchas herramientas de IA combinan ambas tecnologías: IA conversacional y IA generativa. El sistema procesa las entradas de los usuarios con IA conversacional y responde con IA generativa. Esto resuelve los desafíos de los casos de uso que van más allá del alcance de la IA conversacional.
¿Cómo puede AWS satisfacer sus requisitos de IA conversacional?
Amazon Web Services (AWS) tiene muchas ofertas para respaldar su trabajo con IA conversacional.
Amazon Lex es un servicio de IA totalmente administrado con modelos avanzados de lenguaje natural. Puede usarlo para diseñar, crear, probar e implementar interfaces conversacionales en aplicaciones. Impulsado por el mismo motor conversacional de Alexa, ofrece capacidades de reconocimiento de voz y comprensión del idioma de alta calidad. Con Amazon Lex, puede agregar chatbots sofisticados con tecnología de IA a aplicaciones nuevas y existentes.
Amazon Kendra es un servicio de búsqueda conversacional fácil de usar. Permite descubrir la información almacenada en la gran cantidad de contenido repartido por su empresa. Por ejemplo, puede encontrar datos de manuales, informes de investigación, preguntas frecuentes, documentación de recursos humanos y guías de atención al cliente. Cuando escribe una pregunta, Amazon Kendra entiende el contexto y proporciona los resultados más relevantes, ya sea una respuesta precisa o un documento completo.
La biblioteca de soluciones de AWS facilita la configuración de chatbots y asistentes virtuales. Puede crear su interfaz conversacional, desde la recopilación de datos hasta la entrega de resultados, mediante IA generativa. Utilice el modelo fundacional que mejor se adapte a sus necesidades dentro de un entorno de computación privado y seguro con los datos de entrenamiento que elija.
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