En las últimas décadas, se ha hablado mucho sobre cómo la inteligencia artificial transformará prácticamente todas las industrias al automatizar tareas físicas, transaccionales y cognitivas. Y desde la década de 1990, con la aparición de la Respuesta de Voz Interactiva (IVR), se ha utilizado la tecnología para permitir que los humanos interactúen con las computadoras a través del medio con el que se sienten más cómodos: la conversación.
Estos primeros intentos de permitir que los humanos "conversaran" con las computadoras dejaron mucho que desear. Las conversaciones con los sistemas IVR debían seguir reglas estructuradas, lo que a menudo llevaba a los usuarios a un callejón sin salida y a la frustración.
Los asistentes virtuales inteligentes pueden adaptarse rápidamente a los matices de una conversación. Pueden reconocer una mayor variedad de entradas de los usuarios, incluidas aquellas para las que no fueron específicamente entrenados. Cada nueva conversación se convierte en una "experiencia de aprendizaje" Estas interacciones se vuelven aún más poderosas cuando se integran con aplicaciones, permitiendo a los usuarios activar procesos de backend con solo unas pocas palabras.
La popularidad de Alexa, Siri y Google Assistant ha demostrado el valor de la IA conversacional. Según eMarketer, más del 40% de los usuarios de Internet utilizan un asistente de voz al menos una vez al mes, y NPR informó que el 52% de los usuarios de altavoces inteligentes utilizan su dispositivo a diario.
Una definición básica de IA conversacional es el diseño y la orquestación de un asistente digital que resuelve consultas y preguntas simples sin necesidad de intervención humana.
Los asistentes virtuales inteligentes pueden extraer datos, informar y resolver preguntas de los usuarios, derivándolas a un humano sólo si la consulta es compleja. Esto, a su vez, libera a los empleados y agentes humanos para que se enfoquen en tareas más desafiantes.
No estamos hablando de simples chatbots. Estos asistentes digitales no solo deben tener la capacidad de reconocer el habla, sino también la intención.
“Los agentes son más inteligentes que los chatbots tradicionales. Son proactivos y capaces de hacer sugerencias antes de que usted las solicite. Realizan tareas en todas las aplicaciones. Mejoran con el tiempo porque recuerdan sus actividades y reconocen intenciones y patrones en su comportamiento.”
La clave del proceso de IA conversacional es comprender el lenguaje natural del usuario, lo que se conoce como procesamiento del lenguaje natural (NLP). Existen muchas formas de implementar el NLP. Los sistemas más avanzados, como las plataformas de IA conversacional, procesan datos a través de múltiples motores de comprensión del lenguaje natural (NLU) y motores de conversación para garantizar la mejor coincidencia entre intención y acción.
El primer paso en el proceso es reconocer las palabras, frases y oraciones de los usuarios. Lo que implica este paso depende de si el usuario está hablando por teléfono o comunicándose por texto. Para que los algoritmos de NLP comprendan los datos de voz, primero deben ser convertidos en texto. Los algoritmos de reconocimiento de voz tienen en cuenta múltiples idiomas, acentos y particularidades que ocurren en el habla humana.
La expresión del usuario luego se analiza para identificar cada palabra según su significado, posición, conjunción, pluralidad y otros factores. Las oraciones en su conjunto se analizan para determinar la relación entre las palabras. Y finalmente, el significado se determina combinando estos análisis.
Determinar lo que un usuario ha escrito o hablado es solo el primer paso. El siguiente es entender qué es lo que el usuario está tratando de lograr. Muchas intenciones consisten en combinaciones simples de verbos y sustantivos, como "Encontrar producto", "Reservar un vuelo" o "Transferir dinero". El usuario también puede usar modificadores como "entonces" o "primero" en frases como "Reservar un vuelo y luego encontrar un coche de alquiler". La detección de múltiples intenciones puede identificar los múltiples elementos de acción que un usuario está describiendo y luego ejecutar sus tareas en un orden lógico.
Una entidad es cualquier cosa que define, da forma o modifica la intención del usuario y que es necesaria para llevarla a cabo, como fechas, horas y ubicaciones. Cuando un usuario le pide al agente que reserve un vuelo, es probable que incluya una ciudad, una fecha y una hora que deben tenerse en cuenta.
La extracción de entidades sirve para identificar estos elementos en las palabras del usuario. Pueden variar desde números y fechas simples hasta elementos complejos, como direcciones y nombres de aeropuertos, como a su vez, categorías definidas por el usuario.
La IA conversacional mejora las relaciones con los clientes, mejora la eficiencia de costos, proporciona mejor retroalimentación de los clientes, ofrece mejores perspectivas y presenta un servicio ininterrumpido.
A veces, las palabras de moda y la tecnología compleja distraen de lo que la inteligencia conversacional puede hacer por los negocios, cuando lo que realmente deseas saber es qué puede hacer la IA conversacional por ti.
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La IA conversacional puede atender a los clientes de manera continua, perfeccionar las habilidades para resolver problemas con el tiempo y no costar más que unos costos mínimos de mantenimiento.
Los asistentes de IA conversacional no necesitan tomar un descanso ni salir al final de un turno. Trabajan 24/7 para tu negocio.
La IA conversacional puede acceder a una amplia variedad de datos que se pueden utilizar para explorar la información del cliente. Mientras que los agentes humanos pueden llegar a conocer a clientes específicos con el tiempo y usar su conocimiento para atender mejor a esos clientes, un sistema de IA conversacional comienza a recopilar información desde el primer día.
La IA conversacional puede obtener retroalimentación de los usuarios en varios puntos de su trayectoria. Esta retroalimentación se puede utilizar para diseñar ofertas y promociones más personalizadas e inspirar más lealtad en los clientes.
La IA conversacional puede minimizar el tiempo de espera de los llamantes, ayudarles con muchos problemas sin intervención humana y liberar tiempo para los agentes.
En los próximos cinco años, veremos cambios radicales en la forma en que interactuamos con la tecnología. Los chatbots actuales, con sus respuestas limitadas, pronto quedarán obsoletos y los asistentes virtuales inteligentes tomarán la delantera, eliminando la necesidad de múltiples aplicaciones y brindando una experiencia sinigual. Con la IA conversacional, las empresas mejorarán la atención al cliente y la satisfacción de los empleados, eliminando tiempos de espera y haciendo que las conversaciones sean más fluidas.
La experiencia es la suma de interacciones, muchas de ellas rutinarias. Sin embargo, a medida que una empresa crece, se vuelve más difícil proporcionar a los clientes interacciones personalizadas dirigidas por un agente humano. En la carrera global por ofrecer un servicio eficiente, todas las industrias están adoptando la IA conversacional para cubrir esta brecha.
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