Se espera que los chatbots ahorren a los consumidores y a las empresas la friolera de 5.000 millones de horas para 2023una mejor conversación es claramente un valor imperdible. Pero los chatbots de texto heredados y los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) no serán los impulsores de este ahorro de tiempo. ¿La salsa secreta? La inteligencia artificial (IA).
La IA conversacional amplía el alcance de los chatbots actuales, pasando de las rígidas respuestas preestablecidas a la acción inteligente y adaptativa.
Muchas organizaciones querrán explorar el camino que va desde la simple asistencia al cliente hasta las ágiles operaciones de frontend y backend. Para estar entre las que obtienen los resultados más óptimos, considere la posibilidad de aprender lo que su empresa puede esperar de las soluciones de bots de IA actuales.
En este artículo, le ayudaremos a explorar estas cuestiones clave:
- ¿Qué es la IA conversacional?
- ¿En qué se diferencia de los chatbots?
- ¿Por qué utilizar la IA conversacional para los negocios?
- ¿Cómo funciona la IA conversacional?
- ¿Qué debo saber sobre la IA conversacional neural?
- ¿Qué lugar ocupa la IA conversacional en las soluciones iBPMS?
¿Qué es la IA conversacional y en qué se diferencia de los chatbots?
La IA conversacional es cualquier software que aprende a permitir que los humanos y los ordenadores hablen y trabajen juntos de forma más natural. Chatbots son una versión más antigua y guionizada de los servicios que las tecnologías de IA pretenden ampliar y aumentar.
Tanto los chatbots como las herramientas basadas en la IA se esfuerzan por automatizar los intervalos manuales entre las conversaciones humanas y las acciones de seguimiento. La tecnología conversacional inteligente pretende que las empresas pasen de los chatbots heredados a cumplir mejor este objetivo.
El ámbito más amplio de los bots de inteligencia artificial va más allá de las herramientas de atención al cliente. Estos asistentes digitales inteligentes sirven para una gran variedad de casos de uso, ya sea a través de diálogos de escritura o de voz.
Distinguir entre las herramientas de conversación automatizada es esencial para obtener los sistemas adecuados a sus necesidades.
Chatbots
Los chatbots basados en tareas se encargan de tareas más sencillas para las que han sido preconfigurados.
Históricamente, los humanos siempre han tenido que "hablar" a los ordenadores en sus límites preprogramados de comprensión. Las palabras clave precisas y las frases entrecortadas no se parecen en nada a cómo hablamos con otros seres humanos, y sin embargo muchos chatbots modernos lo exigen.
Algunos ejemplos de estos chatbots son los sistemas de respuesta de voz interactiva para el enrutamiento de llamadas y las herramientas de preguntas frecuentes en los sitios web de las empresas.
Las acciones básicas predecibles, como la obtención de horarios comerciales, encajan bien en este modelo de chatbot.
Sin embargo, este enfoque de bots de talla única no consigue por qué alguien está iniciando la conversación. Estos bots no pueden aprender por qué. En combinación con la ausencia de memoria, cada conversación empieza de cero en lugar de arrastrar las interacciones anteriores.
IA conversacional
La IA conversacional está diseñada para ser predictiva y personal para las respuestas más complejas y fluidas y las que carecen de un alcance predefinido.
Los objetivos son comprender mejor a los usuarios, realizar acciones más eficaces con menos pasos y trabajar de forma natural. El resultado es un paso más hacia la toma de decisiones humana.
Para superar a los chatbots comunes con los que probablemente esté familiarizado, la tecnología impulsada por la IA está mejorada para:
- Observar los rasgos específicos del usuario, como la ubicación, el estado de ánimo, el sexo, etc.
- Recuerde y recuerde los datos existentes disponibles, como las bases de datos de CRM y las conversaciones pasadas.
- Aprendizaje a través de los patrones de las conversaciones pasadas con cada usuario.
- Tomar medidas complejas mediante la integración en herramientas de operaciones empresariales como la automatización de procesos robóticos (RPA) y el software de gestión de procesos empresariales (BPMS).
Tipos de IA conversacional
La tecnología de diálogo de la IA se ha utilizado para apoyar a varios asistentes digitales avanzados, o asistentes virtuales inteligentes (IVA). Estos interactúan con los usuarios humanos de dos formas:
- Comunicación activa a través de la interacción hombre-máquina (H2M)
- Observación pasiva de las interacciones entre personas (H2H)
Dentro de estas áreas, la IA conversacional suele estar empaquetada para servir a un tipo específico de usuario.
Los asistentes personales digitales se encargan de las necesidades individuales, como las interacciones del hogar inteligente y las consultas de la agenda diaria (tiempo, calendario, etc.). Asistentes comerciales como Amazon Alexa y Google Assistant entran en esta categoría.
Asistentes digitales al cliente conectan a un cliente directamente con los servicios de la empresa sin interacción humana. Entre ellos se encuentran los asistentes personalizados en los sitios web de las empresas, las aplicaciones de marca o las aplicaciones de mensajería social para pedir una pizza o presentar rápidamente un ticket de atención al cliente.
Los asistentes digitales de los empleados gestionan las tareas internas de una empresa, como la recopilación de información clave en las reuniones, la gestión de las solicitudes de asistencia de RRHH y el restablecimiento automático de las contraseñas de TI.
¿Por qué utilizar la IA conversacional?
La IA conversacional pretende salvar a las empresas de algunos problemas importantes:
- Automatización de tareas redundantes o agotadoras.
- Aumentar los equipos humanos con más información y herramientas eficaces.
Con toneladas de horas de trabajo atadas en charlas verbales o escritas, es importante averiguar de forma rápida y fiable cómo pasar de las palabras a la acción con los mejores resultados.
Tanto si se trata de gestionar las necesidades de los empleados como de los clientes, las herramientas de asistencia de IA abren estas actividades, antes exclusivamente humanas, a la automatización. Cada diálogo descifra lo que es importante, lo que hay que hacer, y toma las mejores acciones para completar el trabajo.
Descargar de personal humano el trabajo de comunicación repetitivo y de valor limitado es una de las principales motivaciones para utilizar chatbots. En los casos en los que sus equipos tienen poco personal o están infrautilizados para tareas monótonas, puede ver un impulso digno en sus operaciones.
Sin embargo, a pesar de que muchas empresas utilizan actualmente chatbots, una actualización de la inteligencia artificial puede extender estos esfuerzos a más tareas y mejorar drásticamente su eficiencia.
Como resultado, las organizaciones se encuentran con que sus operaciones son:
- Conectado mediante la automatización de extremo a extremo para obtener resultados rápidos y coherentes a escala.
- Personalizado para una mayor satisfacción del usuario.
- Racionalizado para cortar las acciones innecesarias y simplificar el resto.
- Adaptable gracias a las herramientas de autoaprendizaje, lo que significa menos preprogramación.
- Aumentado dotando a los equipos de mejores conocimientos a través de datos más limpios.
- Reenfocado ya que los empleados recuperan tiempo y energía para tareas de mayor impacto
- Disponible 24 horas al día, 7 días a la semana, con robots de inteligencia artificial que trabajan incluso fuera del horario comercial.
En última instancia, los equipos descubren que pueden obtener y aprovechar más información y actuar más rápidamente para ahorrar dinero, aumentar la eficiencia operativa y mantener la escalabilidad de su negocio.
¿Cuáles son algunas formas de utilizar la IA conversacional?
Marketing puede clasificar los clientes potenciales más rápidamente para centrarse en los que tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Las interacciones con los bots de inteligencia artificial pueden pasar de un dispositivo a otro y conocer las necesidades y deseos de los clientes. Como los datos se almacenan en CRMs y bases de datos integradas, las IVAs aprovechan automáticamente estos metadatos para proporcionar ofertas predictivas de productos e incluso manejar el procesamiento de ventas de extremo a extremo a través de RPA directamente en el chat.
El servicio de atención al cliente puede descargar sus solicitudes de solución de problemas más comunes y repetitivas a las herramientas de IA conversacional para una disponibilidad de autoservicio 24 horas al día, 7 días a la semana, como el restablecimiento de contraseñas o el seguimiento de paquetes. Los bots de IA pueden escalar de forma inteligente las tareas más complejas para un traspaso fluido al servicio humano en vivo, en lugar de obligar a los clientes a repetirse y luchar a través de los torpes menús del chatbot heredado.
Gestión puede obtener información de las reuniones del equipo recopilando automáticamente la información clave e identificando posibles elementos de acción a través de la supervisión de las reuniones H2H. Las transcripciones completas de las reuniones generadas por la máquina pueden estar disponibles para su revisión. Las traducciones multilingües pueden hacer que estos conocimientos estén disponibles para la alta dirección de la empresa en todo el mundo, salvando así las diferencias derivadas de las barreras culturales y lingüísticas.
Cómo funciona la IA conversacional
En su forma más sencilla, la IA conversacional transforma las palabras en acciones. El sistema de componentes le permite entender, responder y adaptarse a cada interacción.
La configuración es sencilla: la formación previa a la producción alimenta la herramienta para ponerla en marcha, y luego los equipos la afinan basándose en los comentarios de los usuarios reales.
¿Cuáles son los componentes principales de la IA conversacional?
Los asistentes digitales de IA comparten componentes básicos similares a los de los chatbots básicos con los que puede estar familiarizado.
Las entradas son proporcionadas por los interlocutores que pretenden hacer uso del bot de IA. Esta es la raíz de toda interacción de IA conversacional.
- Entrada basada en texto funciona tecleando para interactuar. Este método es discreto a la vez que muy consistente debido a la entrada directa.
- Entrada basada en la voz funciona hablando para interactuar. Esta forma de entrada ofrece más versatilidad mediante el uso de manos libres, a pesar de ser menos respetuosa con la privacidad.
Reconocimiento automático de voz (ASU) escucha las consultas de voz. Si la conversación es solo de texto, el sistema excluirá esta parte de la tecnología.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL) descompone las cadenas de diálogo en frases cohesionadas y les da forma para que el robot de IA pueda leerlas fácilmente y actuar en consecuencia. También atribuye otras características, como la emoción, a la entrada.
Generación de lenguaje natural (NLG) ofrece una respuesta. Como paso más avanzado respecto a los antiguos chatbots, esta versión de NLG puede recoger bases de datos empresariales como los CRM para personalizar las respuestas. Esto actúa efectivamente como memoria para el asistente digital.
Texto a voz (TTS) para dar la respuesta a través de la voz generada por la máquina, si procede.
Los chatbots que no son de IA utilizan estas herramientas básicas de pregunta-respuesta para usos similares a los de las preguntas frecuentes.
A partir de una simple petición, un bot convierte la voz o el texto en una forma legible para el ordenador. La PNL hace coincidir las palabras clave de una solicitud con una acción preprogramada. La PNL lleva a cabo esta acción asignada, a veces con una pregunta de confirmación para asegurarse de que es correcta. Este proceso es, como mínimo, rígido.
¿Qué hace que la IA conversacional sea inteligente?
Las acciones predictivas complejas requieren el aprendizaje de las respuestas ideales a lo largo del tiempo. Para aumentar estos sistemas, la IA conversacional añade las siguientes partes para aumentar sus capacidades:
La comprensión del lenguaje natural (NLU) se utiliza para ampliar las operaciones de PNL y ayudar a la IA a comprender lo que un hablante quiere decir. Se basa en varias áreas temáticas disponibles y utiliza dispositivos lingüísticos como los sinónimos para navegar por los posibles significados. Utilizando reglas preestablecidas y la IA como base, NLU aprende nuevas respuestas.
La Inteligencia Artificial (IA) aprenden de cada interacción terminada. Un determinado asistente digital suele utilizar el aprendizaje automático (ML) o el aprendizaje profundo (DL). Trabajan dentro y después de la conversación para ser cada vez mejores.
Integraciones permiten que estos sistemas ejecuten acciones de principio a fin a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) y otras herramientas de operaciones empresariales. Estas características permiten acciones más autónomas.
Cuanto más se utilice la IA conversacional, más rápido aprenderá las soluciones más eficaces.
Enfoques neuronales de la IA conversacional
Como característica principal de la IA conversacional, el aprendizaje adaptativo intenta imitar la lógica neuronal de la mente humana. El ML y la DL forman parte del esfuerzo por recrear procesos de pensamiento humano totalmente auténticos.
La verdadera inteligencia artificial sería capaz de pensar y responder plenamente como lo haría un humano, incluido el pensamiento abstracto y general.
La IA neural conversacional es la siguiente frontera hacia el diálogo ilimitado de una hipotética inteligencia artificial de tipo humano.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
El ML y el DL actuales sólo procesan los patrones a los que han sido expuestos, y se limitan a ser altamente específicos del dominio. A pesar de su adaptabilidad, las herramientas conversacionales basadas en esta tecnología están profundamente especializadas en temas y casos de uso específicos.
Tanto ML como DL trabajan después de la interacción para aprender de cada éxito y error, ofreciendo respuestas más precisas en el futuro. También funcionan dentro de NLU para clasificar y agrupar los rasgos de diálogo nuevos y existentes para una correspondencia de respuestas más fiable. Sus funciones de NLU se diferencian en lo siguiente:
- El aprendizaje automático requiere la recopilación manual de características como la información del cliente de CRM, como el género, la emoción y la intención. Esta intervención puede ralentizar el entrenamiento del modelo y ser algo disruptiva, pero tiene un coste menor.
- El aprendizaje profundo no requiere la intervención humana para identificar, ordenar y categorizar los rasgos de una interacción. Como tal, puede admitir y procesar más diálogos a escala, aunque con un coste mayor.
Generación de respuestas y alcance de la conversación
Los modelos de chatbot más antiguos funcionan con reglas de recuperación de respuestas de las bases de datos existentes. Esto deja a los no programados, generativo respuestas no programadas a la la IA conversacional. Dado que ya hemos explorado los chatbots simples basados en tareas, vamos a centrarnos en los modelos de conversación inteligente.
Dominio cerrado Los modelos generativos son habituales en los actuales asistentes digitales inteligentes. Están especializados en un espectro limitado de tareas, dependiendo del diseño del robot de IA. Aunque son difíciles de diseñar, son posibles gracias al ML y la DL.
Dominio abierto Los modelos generativos pueden describirse como "verdadera IA". Totalmente abierta a cualquier tema o tarea más allá del alcance de las acciones con guión. Esto está fuera de alcance hoy en día, pero existe la esperanza de llegar algún día a esta nueva era de interacción de las máquinas.
Empresas de IA conversacional
Entre las muchas empresas que ofrecen asistentes virtuales inteligentes y plataformas de IA conversacional, he aquí algunas de las más destacadas:
Estas empresas se han distinguido por características como las conversaciones multilingües y el desarrollo de IVA de bajo código. Las organizaciones que buscan una solución de asistente de IA encontrarán los mejores beneficios en las herramientas diseñadas para la facilidad de uso y la versatilidad para el uso global.
El papel de la IA conversacional en la caja de herramientas de las operaciones digitales y cómo se utiliza con un iBPMS como ProcessMaker
Los asistentes virtuales inteligentes son un impulso mayor hacia la la transformación digital completa. Este concepto no es solo técnico, sino que supone un cambio de mentalidad en las operaciones para obtener resultados más sólidos y ágiles en toda la organización.
En otras palabras, la IA conversacional tiene oportunidades tanto para beneficiarse como para dar apoyo a otras herramientas con sus operaciones comerciales digitales. Estos cambios giran en torno a dos áreas clave:
- Gestión de procesos empresariales (BPM): Evaluar, optimizar e iterar sus procesos de negocio.
- Hiperutomatización: Integración en sus sistemas y operaciones empresariales de principio a fin.
El uso eficaz de la IA conversacional depende de que primero se analice cómo funcionan las operaciones de su empresa y las estrategias tecnológicas actuales. Encontrar los problemas cotidianos, solucionarlos y elevar los métodos de automatización existentes permite sacar lo mejor de su estrategia de IA conversacional.
Gestión de Procesos Empresariales (BPM)
Los asistentes digitales de IA no arreglan sus procesos, y todos los defectos existentes se incorporan a sus esfuerzos hasta que se reparan. El análisis de procesos de negocio (BPA) le ayuda a comprender y resolver las ineficiencias de su empresa.
El software inteligente de gestión de procesos de negocio (iBPMS) hace que su investigación sea sencilla. Los equipos descubren que las plataformas de bajo código, como ProcessMaker, les ayudan a crear procesos de negocio de nivel empresarial. Cuando se mapea y analiza un proceso, se puede optimizar mejor y, en última instancia, mejorar el funcionamiento de sus IVAs.
Hiperautogestión
Muchas empresas que están considerando la IA conversacional ya tienen una automatización parcial. Sin embargo, estas mejoras están a menudo segmentadas y requieren de transferencias manuales para progresar en los procesos. La siguiente etapa es unir estas automatizaciones para lograr la eficiencia de toda la organización.
La hiperautomatización busca salvar las brechas fragmentadas en su negocio para agilizar las operaciones.
Después de la planificación con iBPMS, los usos aislados de RPA y otras herramientas pueden unirse a través de IVAs. Al incluir el lenguaje natural en el paraguas de la automatización, se alivia la fricción en varios puntos de interacción.
Como resultado, las interacciones con el cliente en el front-end pueden desencadenar procesos de back-end en todos los departamentos con menos esfuerzo humano. La reducción de estas transferencias manuales entre procesos significa que los equipos pueden recuperar más tiempo para su negocio. Esto significa una menor necesidad de personal, horas de trabajo y, en última instancia, menores costes.
Las empresas de todo el mundo están descubriendo la ventaja competitiva de incluir las IVAs en su transformación digital. Unos resultados más fiables y menos tiempo dedicado a tareas poco prioritarias pueden permitir a los equipos centrar a los empleados en un trabajo significativo.
Sin duda, siempre debe evaluar los costes y la complejidad de cualquier nueva solución. Sin embargo, se unirá a muchos equipos que consideran que la IA conversacional es importante en el futuro del panorama competitivo global, independientemente del sector.
