¿Qué es la IA conversacional?
La inteligencia artificial conversacional o IA conversacional es una tecnología que permite a las computadoras entender el lenguaje humano y entablar conversaciones naturales con los usuarios. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP), grandes volúmenes de datos y aprendizaje automático (ML), la IA conversacional reconoce las entradas de los usuarios y genera una respuesta adecuada.
Otras técnicas sofisticadas, como la creación de perfiles de usuario, la conciencia del contexto, el aprendizaje adaptativo y la integración de datos del usuario, permiten a las plataformas de IA conversacional como Midjourney, IBM Watson Assistant, y los asistentes digitales de Oracle proporcionar una experiencia de usuario interactiva y personalizada.
El software de chatbots de IA aprovecha este poder de la IA conversacional para entender la entrada del usuario y responder con la información deseada. Esta característica es útil en las industrias de retail, banca y salud para funciones de soporte al cliente.
Componentes de la tecnología de IA conversacional
La IA conversacional tiene la capacidad de extraer el significado subyacente y la intención de una pregunta dada. Después de analizar la entrada, genera respuestas relevantes y precisas utilizando algunas reglas predefinidas y la base de conocimiento del sistema. Las tecnologías que hacen esto posible se pueden dividir en cinco componentes.
- El procesamiento del lenguaje natural combina la lingüística computacional con otras tecnologías para procesar una gran cantidad de datos de lenguaje humano no estructurado para generar datos estructurados, o simplemente, interpretar y generar lenguaje humano. Todo el proceso se puede simplificar como comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG), donde NLU procesa la entrada en términos de contexto, intención, sintaxis y semántica y NLG genera la salida en un lenguaje comprensible para los humanos.
- Se utilizan grandes volúmenes de datos para entrenar a las computadoras en el lenguaje humano utilizando aprendizaje automático. Los datos de entrenamiento pueden ser cualquier cosa, desde números, imágenes, textos, informes y registros que ayudan a adquirir nueva información para futuras interacciones. Cuantos más datos haya, más puede entrenarse una máquina y, gradualmente, generar mejores respuestas.
- Las herramientas de análisis de texto se utilizan para extraer información significativa de los datos de texto. El proceso incluye análisis de sentimientos, modelado de temas, resumen y reconocimiento de intenciones. El texto se descompone en sujetos, verbos, adjetivos y relaciones entre diferentes palabras para entender la consulta del usuario, extraer información relevante y generar respuestas apropiadas.
- Aunque no está directamente relacionado con la IA conversacional, la visión por computadora ayuda a analizar e interpretar información visual. Permite a las computadoras entender imágenes o videos, reconocer objetos, entender el contexto, llevar a cabo reconocimiento óptico de caracteres (OCR), y generar respuestas relevantes basadas en la entrada visual.
- El reconocimiento de voz facilita la conversión del habla humana en texto. Involucra convertir señales de audio en palabras escritas y se utiliza para interacciones basadas en voz. Los sistemas de reconocimiento de voz utilizan modelado acústico, modelado de lenguaje y algoritmos estadísticos para transcribir palabras habladas con precisión.
Cómo funciona la IA conversacional
La IA conversacional funciona empleando una combinación de las tecnologías mencionadas anteriormente para permitir interacciones naturales y significativas. Los cuatro pasos que impulsan las conversaciones humano-IA son:
- Generación de entrada inicia la conversación pidiendo al usuario que proporcione un mensaje de texto o de voz a través de una aplicación o un sitio web. La entrada puede ser una pregunta, un aviso, un comando o cualquier otro tipo de consulta.
- Análisis de entrada utiliza NLU para entender el comando dado. Sin embargo, si el aviso es basado en voz, utiliza la reconocimiento automático de voz (ASR) tecnología, junto con NLU. El análisis de entrada involucra el análisis sintáctico, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de intenciones.
- Generación de salida utiliza NLG para dar una respuesta adecuada basada en la entrada analizada. La salida también está influenciada por técnicas como respuestas basadas en plantillas, respuestas basadas en recuperación y modelos de generación de lenguaje. La respuesta puede ser en forma de texto o voz.
- Usando ML, la máquina se entrena a sí misma con experiencia, datos de usuario y retroalimentación. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje por refuerzo para refinar la gestión del diálogo y la generación de respuestas con el tiempo.
Ejemplos de IA conversacional
La IA conversacional es una gran parte de las tecnologías cotidianas como los chatbots avanzados y asistentes virtuales. La versatilidad de esta tecnología le permite mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia para empresas de todos los tamaños. Hoy en día, diferentes organizaciones están aprovechando el poder de las plataformas de IA conversacional en múltiples sectores para aumentar las ganancias y la productividad, como los ejemplos mencionados a continuación.
- Servicio al cliente. Los chatbots de IA conversacional son esencialmente chatbots estáticos entrenados para conversaciones similares a las humanas que funcionan muy bien para resolver rápidamente las consultas de los clientes y aumentar la satisfacción del cliente. Problemas comunes, como el seguimiento de pedidos, pueden ser manejados por chatbots de IA, mientras que problemas complejos pueden ser escalados a agentes humanos.
- Salud. Las soluciones de IA tienen la capacidad de facilitar la vida de pacientes, médicos y enfermeras. Cosas como la reserva de citas, la escalación de casos de emergencia, el seguimiento de la salud, la identificación de síntomas y la asistencia al paciente se hacen más fáciles con la IA conversacional.
- Servicios financieros. Los procesos en banca y finanzas, como consultas de saldo, transferencias de fondos y pagos de facturas, se automatizan fácilmente utilizando la IA conversacional.
- Ventas. La IA conversacional se puede integrar con plataformas de gestión empresarial como software de gestión de relaciones con clientes (CRM). Ayuda a actualizar automáticamente la información de clientes potenciales y clientes, hacer recomendaciones de productos, identificar oportunidades para ventas adicionales y cruzadas, y pre-calificar clientes potenciales antes de pasarlos al equipo de ventas.
- Asistentes de voz. La IA conversacional impulsa los conocidos Apple Siri, Google Assistant y Alexa de Amazon. Estos asistentes entienden comandos y realizan tareas como establecer recordatorios, buscar en internet, controlar dispositivos inteligentes del hogar, reproducir música y tener una conversación similar a la humana.
- Motores de búsqueda impulsados por IA. Bard de Google y Bing AI pueden generar rápidamente resultados que mejor se adapten a la consulta de búsqueda del usuario utilizando tecnologías de IA conversacional.
Beneficios de la IA conversacional
Hay varios beneficios de tener la IA conversacional integrada en el plan de negocios, especialmente en el dominio del soporte al cliente. La escalabilidad, el tiempo de respuesta más rápido, el aumento de la eficiencia y la productividad son algunos beneficios comunes en todas las industrias.
- Servicio al cliente proactivo. Las empresas pueden responder a cualquier pregunta o consulta las 24 horas del día sin la intervención del personal de ventas o servicio al cliente. El modelo de IA se puede entrenar en preguntas frecuentes para asegurar que los clientes potenciales se queden en el sitio web y obtengan sus respuestas.
- Ahorro de tiempo. Tener soporte al cliente de IA que responda preguntas repetitivas, como detalles y seguimiento de pedidos, asegura que los equipos de soporte al cliente se concentren en tareas que requieren un toque humano.
- Perspectivas del consumidor. Los datos recopilados a través de conversaciones con clientes son críticos para entender lo que realmente quieren las personas de la empresa. Se pueden tomar decisiones informadas sobre cómo aumentar la satisfacción del cliente basadas en las perspectivas
- Mayor compromiso del usuario. La IA conversacional tiene el potencial de aumentar el compromiso del usuario al ofrecer experiencias personalizadas y respuestas adaptadas a las consultas de los clientes.
Desafíos de la IA conversacional
La IA conversacional sigue creciendo, y múltiples áreas, como la seguridad y los matices del lenguaje, pueden representar un desafío para la adopción de la tecnología.
- Privacidad. La seguridad es una gran preocupación cuando se trata del uso de la IA. Las empresas que emplean IA conversacional deben asegurarse de que la información sensible, como los datos de contacto de los clientes, se almacene de manera segura para evitar violaciones de datos.
- Idiomas nativos. Notablemente, solo un pequeño porcentaje de la población mundial tiene el inglés como su primer idioma. Entrenar a los chatbots y asistentes de voz en diferentes idiomas, dialectos y diferencias culturales es esencial para crear una buena experiencia de usuario para una población diversa.
- Matices lingüísticos. A diferencia de la comunicación humana, las conversaciones de IA son más directas. Comprender y agregar matices como el humor, el sarcasmo y las emociones puede ser difícil para las computadoras.
- Descubrimiento y adopción. Incluso con la IA volviéndose cada vez más popular y fácil de usar, una parte del público puede necesitar estar más cómoda con la tecnología. Es una buena práctica educar a los clientes sobre las oportunidades disponibles.
Chatbot vs. IA conversacional
Aunque los chatbots y la IA conversacional parecen el mismo concepto, hay una diferencia significativa en el conjunto de reglas en las que trabajan.
Los chatbots son bots estáticos que utilizan reglas predefinidas para dar respuestas guionizadas fijas. Pueden o no funcionar con IA conversacional. Estos bots se encuentran comúnmente en sitios web de negocios y navegan a los usuarios de un lugar a otro. Los chatbots requieren actualizaciones manuales al guion predeterminado para cualquier cambio deseado. La entrada de texto es la única forma de interactuar con un chatbot.
La IA conversacional incorpora todas las herramientas y tecnologías que tienen la capacidad de ejecutar una conversación máquina-humano. Las conversaciones aquí son basadas en el contexto y más enfocadas en el diálogo. Se encuentran en múltiples canales como sitios web, aplicaciones y asistentes, la tecnología crece con los datos y refina las respuestas utilizando el aprendizaje automático. Un chatbot de IA conversacional va más allá de los chatbots tradicionales en términos de procesamiento de entradas de voz y texto.
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Harshita Tewari
Harshita is a Content Marketing Specialist at G2. She holds a Master’s degree in Biotechnology and has worked in the sales and marketing sector for food tech and travel startups. Currently, she specializes in writing content for the ERP persona, covering topics like energy management, IP management, process ERP, and vendor management. In her free time, she can be found snuggled up with her pets, writing poetry, or in the middle of a Netflix binge.
