Inteligencia Artificial (AI) ya no es solo una palabra de moda. Sus usos se extienden por todas partes, desde motores de búsqueda, traducciones automáticas, ciberseguridad y mucho más. Sin embargo, una de sus aplicaciones más comunes se ve en la IA conversacional. Normalmente lo vemos manifestarse como asistentes virtuales como Alexa y Siri, pero sus aplicaciones son mucho más profundas, especialmente en el frente empresarial en herramientas como Google Dialogflow, Amazon Comprehend e IBM Watson.
Además, las empresas que invirtieron en IA hace unos años ahora están muy por delante de la competencia en muchos sentidos. Según un informe de Investigación y Mercados, se espera que el mercado mundial de PNL supere los 28 millones de dólares para 2026. Hay una razón detrás de este crecimiento fenomenal: un esfuerzo por hacer que la IA sea tan inteligente como los seres humanos.
Chatbots vs IA conversacional
Aunque la IA conversacional y los chatbots funcionan de la misma manera, hay algunas diferencias que debes conocer. Los chatbots de IA usan NLU y NLP para simular una conversación humana, pero sus capacidades son limitadas. Se basan en palabras clave y están diseñadas para que los visitantes naveguen por un sitio web.
Los chatbots pueden no tener necesariamente la comprensión de la intención o la conciencia contextual, a diferencia de AI conversacional. Por otro lado, este último puede descifrar idiomas, comprender la intención y reconocer tanto el habla como el texto. Por lo tanto, los chatbots son un subconjunto de la IA conversacional.
Sin embargo, con los avances en la tecnología, los chatbots han ganado una capacidad cada vez mayor. Ahora pueden descifrar diferentes idiomas e incluso pueden comprender la intención en muchos casos. Por ejemplo, los chatbots sin código usan NLP para decodificar las consultas de los clientes y resolverlas. Los chatbots no descifran directamente las consultas de los clientes; se integran con motores de PNL como Dialogflow, IBM Watson, etc.
¿Cómo Funciona?
En esta sección, intentaremos comprender cómo se lleva a cabo una interacción usuario-chatbot.
El trabajo
La conversación comienza cuando un usuario envía su consulta a través de una de las plataformas de mensajería o sitios web. Lo que se esconde detrás de su consulta es la intención o el deseo de recuperar la información correcta sobre un producto o servicio. El chatbot conversacional de IA luego usa NLP y NLU para descifrar la consulta. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la comprensión del lenguaje natural (NLU) son dos de las áreas más prometedoras de la IA.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL):
Esta rama de la IA tiene como objetivo hacer que las computadoras sean capaces de comprender palabras o textos hablados como lo hacen los seres humanos. La PNL combina modelos de aprendizaje profundo y Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) para hacer esto posible. Permite a las computadoras comprender el sentimiento y la intención de un escritor u orador.
El procesamiento del lenguaje natural consiste en convertir datos no estructurados en una forma más estructurada. Actualmente se implementa en chatbots de servicio al cliente, software de voz a texto, asistentes digitales, sistemas GPS y otras comodidades para el consumidor.
Comprensión del lenguaje natural (NLU):
La PNL a menudo se confunde con la NLU. Sin embargo, este último es un componente del primero. La comprensión del lenguaje natural se trata más de comprender la intención correcta independientemente de la pronunciación incorrecta, las frases o la elección del vocabulario. Los seres humanos pueden entenderse a pesar de las “imperfecciones” antes mencionadas dado que hablan el mismo idioma.
Por otro lado, NLU utiliza varios procesos como el análisis de sentimientos, el análisis de contenido y la categorización de texto para producir un resultado que los humanos puedan entender.
Mientras que los chatbots utilizan técnicas de reconocimiento de texto, los asistentes de voz utilizan un sintetizador de conversión de texto a voz (TTS), un Reconocimiento automático de voz (ASR) y plataformas biométricas. El chatbot conversacional de IA captura el significado del texto para decodificar la intención correcta detrás de él, dando así la respuesta correcta o realizando la acción correcta.
En caso de que el bot de IA conversacional no pueda descifrar la consulta, ejecuta una serie de procesos de aclaración para despejar la ambigüedad y obtener otros criterios faltantes.
Eso nos lleva al siguiente punto de discusión:
¿Dónde comenzó todo?
Ahora que entendemos un poco más sobre todo lo que está involucrado detrás de escena en la IA conversacional, echemos un vistazo a su historia para comprender dónde comenzó todo.
Los primeros chatbots surgieron en los años 50 gracias a Alan Turing. Él formuló la famosa prueba de Turing. Para que cualquier máquina pase esa prueba, debe mostrar un comportamiento inteligente, uno que sea imposible de distinguir de los humanos. El primer chatbot conversacional de IA tomó muchas formas con el programa Eliza de los años 60, Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)e iniciativas de investigación de lingüistas en los años noventa.
A pesar de que los científicos aún no han creado una máquina en la que la inteligencia artificial conversacional moderna e inteligente haya encontrado numerosas aplicaciones.
Por ejemplo, los dispositivos activados por voz como Alexa y Google Home, y las plataformas NLU como Dialogflow utilizan IA conversacional para descifrar los comandos de voz que se les dan. Sin embargo, la discusión de hoy trata sobre los chatbots, que trataremos de comprender con más detalle.
¿Por qué las empresas deberían utilizar la IA conversacional?
Hay muchas razones por las que las empresas de hoy deben adoptar la IA conversacional.
Repasemos uno por uno:
Ahorre gastos de mano de obra
Uno de los beneficios clave de la IA conversacional es su capacidad para acelerar los tiempos de respuesta respondiendo grandes cantidades de consultas rutinarias durante todo el día. Esto ayuda a liberar a los agentes para realizar trabajos y consultas más desafiantes, lo que a su vez reduce los costos laborales y de atención al cliente. Los humanos solo pueden manejar tantas conversaciones a la vez. La cantidad de conversaciones simultáneas no es un problema con la IA conversacional. La implementación de chatbots es una de las formas más rentables de escalar el soporte al cliente y, al mismo tiempo, ahorrar gastos de mano de obra y operativos.
De acuerdo con un informe de Investigación de Juniper, se prevé que los costos comerciales se reducirán en más de USD 8 mil millones anuales para el año 2022, gracias a Inteligencia artificial . Los chatbots no eliminan la necesidad de agentes humanos, pero ciertamente la reducen. Eso significa eliminar los costos fijos asociados con los salarios y los beneficios.
Además, la IA conversacional permite a las empresas identificar de inmediato los detalles psicográficos y demográficos de un cliente y más.
Servicio al cliente intuitivo:
De acuerdo con un informe de Forrester, cuando se les preguntó a los clientes qué pueden hacer las empresas para mejorar su servicio al cliente, alrededor del 73% de ellos respondió: valora su tiempo. Esperan una rápida resolución de sus consultas cada vez que se ponen en contacto con el equipo de soporte de una empresa. ¿Qué mejor manera de ahorrarle tiempo a un cliente que implementar la IA conversacional?
Gracias al aprendizaje profundo, la velocidad del compromiso en tiempo real ha aumentado enormemente a lo largo de los años. Además, las consultas habituales de los clientes no deberían llevar más tiempo del necesario. El bot puede reconocer situaciones familiares a través de ciertas palabras clave o frases como "rastrear paquete" o "artículo dañado". A continuación, ofrece la mejor solución para esa situación en particular.
Como resultado, las empresas pueden reducir significativamente el tiempo de espera del cliente. Si es necesario, un agente humano también puede hacerse cargo de la conversación del bot en cualquier momento. Dado que el chatbot de WotNot se puede integrar con el CRM existente de las empresas, ahora es posible lograr un mayor nivel de personalización.
¡Cree prospectos de manera inteligente y sutil!
Además de mejorar la experiencia del cliente, la IA conversacional también puede ayudar a las empresas a aumentar la conversión de clientes potenciales. De esa manera, la IA puede convertirse realmente en un activo de la empresa al simplificar el largo y complicado proceso de atraer nuevos clientes. La capacidad de la IA para clasificar los clientes potenciales de calidad de los malos es un buen augurio para todas las empresas, independientemente de la industria.
Si un cliente potencial tiene un mayor potencial para convertirse en un cliente valioso, la IA puede transferir el contacto a un agente humano con la ayuda de la puntuación del cliente potencial. Piense en un chatbot de IA conversacional como un asistente virtual que puede conversar con los clientes potenciales cuando el equipo está al límite de su capacidad. Otro beneficio de la IA es que no le molestan las respuestas lentas o las distracciones, algo que puede perturbar a un agente humano.
Estas características seguramente darán a una empresa una ventaja competitiva crucial en el mercado.
Recopilar datos del cliente
Se puede ejecutar cualquier cantidad de anuncios en redes sociales o campañas de correo electrónico, pero sin la información necesaria sobre los clientes, no es posible transmitir el mensaje al público objetivo adecuado. Las empresas pueden crear una imagen de comprador detallada con la ayuda de la IA. A diferencia de las herramientas de minería de datos convencionales, no hay conjeturas involucradas en la IA conversacional.
Este último extrae inferencias de las experiencias anteriores de los clientes. Además, para continuar la conversación, los clientes a menudo tienen que compartir su información de contacto, que luego puede procesarse y transferirse a un agente humano. Dado que los chatbots funcionan las 24 horas, los 7 días de la semana, recopilan información valiosa de los clientes las XNUMX horas del día.
Impulse la participación del cliente
Las empresas que han tenido problemas con la participación del cliente deberían considerar la implementación de IA. Pueden involucrar a clientes potenciales y existentes a través de aplicaciones de mensajería (como WhatsApp), interfaces de redes sociales (como Twitter y Facebook Messenger) y chat en vivo en el sitio web de la empresa. La IA conversacional garantiza que ninguna consulta pase desapercibida y que cada cliente sea atendido de forma rápida y sin problemas.
Este enfoque omnicanal permite que las empresas sean proactivas y, por lo tanto, brinden respuestas inmediatas a los clientes a través de múltiples canales al mismo tiempo. En consecuencia, aumenta la eficiencia operativa sin necesidad de involucrar a demasiadas personas.
Poder impulsar la participación del cliente sin aumentar los costos da como resultado un aumento de los ingresos, ya que los clientes tienden a mantenerse leales a una empresa con este enfoque. Sin mencionar el hecho de que las empresas pueden seguir descubriendo nuevas posibilidades aprovechando la gran cantidad de datos que ofrece una plataforma de IA conversacional.
Proporcione experiencia omnicanal
En esta era digital, crear un sitio web no es suficiente. Su público objetivo puede encontrar un negocio a través de plataformas de redes sociales como Instagram, Facebook, LinkedIn o mediante una búsqueda habitual en Google.
Por lo tanto, el chatbot no solo debe implementarse en el sitio web, sino también en todas las plataformas de redes sociales donde la audiencia objetivo es más activa.
Consideraciones clave
Las empresas deben considerar los siguientes factores antes de invertir en una plataforma de chatbot:
Contexto y objetivos
Es importante evaluar los objetivos de su empresa antes de gastar sus recursos en cualquier tecnología. No es prudente invertir en una nueva tecnología solo porque todos los demás la están utilizando. En su lugar, debe analizar cuidadosamente los casos de uso en los que se implementaría el software de IA conversacional. Por ejemplo, puede utilizarlo para renovar la estrategia de servicio al cliente ofreciendo más valor.
Esta tecnología se utiliza mejor para tareas sencillas como responder preguntas frecuentes o reservar citas.
Las siguientes tres áreas de contexto ofrecerían una mejor idea de si una empresa debería invertir en la tecnología:
- Intención y estado de ánimo del usuario
- Interacciones e historial anteriores
- Intereses de los usuarios y datos demográficos
Seguridad y Privacidad
De acuerdo a una reporte por el Instituto de Investigación Capgemini, alrededor del 50% de los encuestados informaron estar preocupados por su EN LINEA y política de privacidad con asistentes de voz. Por lo tanto, antes de implementar un chatbot en su sitio web o una plataforma de redes sociales, debe cumplir con todos EN LINEA directriz y norma.
WotNot es una increíble herramienta de generación de prospectos donde puede obtener información detallada sobre los visitantes dentro del software de chat en vivo. Los detalles de calificación consisten en el nombre, correo electrónico, número de teléfono, nombre de la empresa, tamaño de la empresa y sitio web de la empresa. Cada parte de esta información es altamente segura y solo el personal autorizado dentro de la empresa puede acceder a ella.
Darle cuerda
La IA conversacional ayuda a las empresas a construir su canal de ventas, generar miles de clientes potenciales, convertirlos y aumentar sus ganancias por un margen previamente insondable. Dado que la mayoría de los equipos de ventas y soporte de las empresas ya utilizan la función de chat en vivo, la integración de un chatbot les permitiría llevarlo a un nivel superior.
Crédito de la imagen: mohamed Hassan en Pixabay
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Fuente: https://datafloq.com/read/what-is-conversational-ai-how-does-it-work/14310
