Vivimos un momento trascendente en cuanto a avances tecnológicos, el e-commerce está acaparando a pasos acelerados el modo de compra preferido de los usuarios, quienes buscan una experiencia de compra personalizada están a un clic de la comparativa, las reseñas, la puntuación del vendedor y otros insights que demandan una interacción 24/7 al momento de decidir dónde comprar. Esta tendencia marca un criterio de alto valor y en ese sentido, la búsqueda de respuestas inmediatas a través de diferentes canales de comunicación encuentra la oportunidad en la tecnología.

Pero, ¿qué es la IA conversacional? 

La Inteligencia artificial (IA) conversacional, se refiere a tecnologías como chatbots o asistentes virtuales que pueden procesar grandes cantidades de información, machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PNL) ayudando a imitar las interacciones humanas, reconociendo las entradas de voz o texto y traduciendo en múltiples idiomas.

Los clientes de hoy toman decisiones informadas sobre los productos y servicios de su preferencia, esta dinámica de consumo es concretada a través de potentes motores de recomendación que trabajan en la IA conversacional y por medio de sus componentes pueden emular el procesamiento humano comprendiendo y generando respuestas de forma natural.

¿Cuáles son los componentes de la IA conversacional?

La IA conversacional combina el procesamiento de lenguaje natural  (PNL) con el  machine learning. 

Machine Learning  (ML)

Es un subcampo de la inteligencia artificial, compuesto por un conjunto de algoritmos, características y conjuntos de datos que se mejoran continuamente con la experiencia. 

Antes de ML, la evolución de las metodologías del procesamiento del lenguaje pasaron de la lingüística a la lingüística computacional. Y posteriormente al procesamiento estadístico de lenguaje natural. Para el futuro, el deep learning podrá mejorar e incluso incrementar las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de la IA.

Procesos de PNL

Estos procesos fluyen en un circuito de retroalimentación constante con procesos de machine learning  para mejorar continuamente los algoritmos de IA. 

Pasos en los que consiste el PNL:

PNL consiste de cuatro pasos:

1. Generación de entrada. Los usuarios ingresan la información, ya sea voz o texto, por medio de un sitio web o una aplicación.
   
2. Análisis de entrada. Si la entrada se detecta como texto, la aplicación de la solución de IA conversacional usará comprensión de lenguaje natural (NLU) para descifrar el significado de la entrada e interpretar su intención. Si la entrada está basada en voz, aplicará una combinación de reconocimiento automático de voz (ASR) + NLU para analizar los datos.
   
3. Gestión del diálogo. Durante esta etapa, Natural Language Generation (NLG), un componente de NLP, formula una respuesta.
   
4. Aprendizaje reforzado. Por último, los algoritmos de machine learning refinan las respuestas a lo largo del tiempo para garantizar la precisión.

Es así como los datos no estructurados (información de entrada), se traducen a un formato que puede ser leído y analizado por la computadora. Y a través de algoritmos de ML mejoran la calidad de la respuesta mediante la experiencia (aprendizaje).

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Casos de uso de la IA conversacional

A menudo, la aplicación de la IA conversacional se vincula principalmente con los servicios de atención al cliente. Sin embargo, según los expertos, esta tecnología a menudo se considera como poseedora de una IA débil debido a su enfoque restringido, que se limita a la ejecución de tareas de alcance limitado. Se sostiene que una IA fuerte permitiría que el chatbot emule una conciencia similar a la humana, capaz de abordar una amplia gama de problemas, además de simples tareas. En este contexto, resulta altamente ventajoso para las empresas integrar esta tecnología en sus procesos, con beneficios que incluyen, entre otros:

Atención al cliente online

Los chatbots están reemplazando a agentes humanos en los distintos pasos del recorrido de compra. Desde preguntas frecuentes, recomendaciones con base en sus preferencias, agendar citas, seguimiento a envíos, garantías y devoluciones, entre otros. Sin duda, han cambiado la forma de interactuar con los clientes.   

Soporte

Dedicar ingenieros de TI a reseteo de contraseñas y atención de fallas comunes puede no ser una de las responsabilidades más importantes para este perfil. Es por eso que la tecnología juega un papel importante para delegar estas tareas e inclusive medir la recurrencia para aplicar acciones correctivas sobre la causa raíz. 

Procesos de RH

Muchos de los procesos habituales de esta área se pueden optimizar aprovechando la tecnología. Por ejemplo, atender a una mayor cantidad de usuarios en reclutamiento, el onboarding, dudas sobre las prestaciones, mantener a los empleados informados e incrementar su satisfacción, aclarando sus dudas y respondiendo a sus solicitudes de forma ágil y precisa.

En resumen, con la aplicación de la IA conversacional para chatbots, los beneficios son reducción de costos, reducción de tiempo en la solución de incidencias recurrentes, escalabilidad y mejora en la eficiencia de procesos en un entorno global y competitivo.

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Fuente: IBM