Getty Images/iStockphoto
Industrias que lideran la marcha en IA conversacional
Conozca cómo las empresas en los mercados verticales utilizan la inteligencia artificial conversacional e incluso se asocian con desarrolladores de IA para obtener software que se adapte a sus necesidades comerciales únicas.
La inteligencia artificial (IA) conversacional ha avanzado dramáticamente desde los primeros días de los chatbots con capacidades limitadas. A medida que pasa el tiempo, más industrias se dan cuenta de las capacidades y los beneficios que brindan estos avances.
Los asistentes digitales como Alexa y Siri hacen que los consumidores se pregunten por qué no se pueden usar las mismas capacidades en el trabajo. Si bien existen versiones empresariales de Alexa y Cortana, la IA conversacional aún no está en un punto en el que un usuario pueda hacer cualquier pregunta y recibir una respuesta coherente. Como la mayoría de los otros tipos de IA, los mejores casos de uso son estrechos en lugar de amplios.
El nivel de riesgo asociado con la IA conversacional también entra en juego. Por ejemplo, si Alexa o Siri cometen un error en un contexto de consumo, ese error probablemente será levemente molesto, si no ridículo. Sin embargo, en un entorno empresarial, las apuestas aumentan porque la precisión de la IA afecta la calidad percibida de una marca.
"La mayoría de los chatbots están diseñados para conectarse a un solo servicio en particular, como noticias, comida, reservas de hotel, información meteorológica o reservas de vuelos", dijo Adnan Masood, arquitecto jefe de inteligencia artificial en el proveedor de servicios de tecnología digital UST. "Se están desarrollando bots multipropósito para realizar múltiples tareas con la misma interfaz".
Sin embargo, los desafíos actuales incluyen la compatibilidad con la multimodalidad en los sistemas de diálogo, la capacidad de procesar y comprender los diálogos visuales, el aprendizaje de modelos de diálogo eficientes en datos (aprendizaje de conjuntos de datos más pequeños), el uso de gráficos de conocimiento y la colaboración con dispositivos de internet de las cosas (IoT) para mantener el contexto.
"La próxima generación de sistemas de IA conversacionales abordará múltiples desafíos éticos y técnicos asociados con los sistemas de IA conversacionales generales, incluidos el sesgo, la seguridad, el contexto de varios turnos, la coherencia, la gestión y la síntesis del conocimiento", dijo Masood.
Ejemplos de IA conversacional en mercados verticales
Dentro de los servicios financieros, Wings Financial Credit Union utiliza IA conversacional para autenticar a los miembros. La empresa utiliza Nuance Gatekeeper, una plataforma biométrica habilitada para IA que puede verificar a los miembros en tan solo 0,5 segundos con una tasa de éxito de autenticación del 99 %. La plataforma considera más de mil factores físicos y de comportamiento únicos para cada persona. Como resultado, las cuentas de los miembros son más seguras.
"La IA conversacional ha tenido grandes éxitos en los servicios financieros, pero también ha enfrentado desafíos. El éxito siempre se ha producido en dos lugares: las preguntas frecuentes que requieren respuestas genéricas o cuando una respuesta se cumple por completo y se personaliza", dijo Wayne Butterfield, socio de automatización de ISG, una unidad de la firma global de investigación y asesoría tecnológica ISG. "La industria ha tenido problemas con cualquier cosa fuera de estos dos tipos de consultas".
Las compañías de seguros de salud, como Humana, también necesitan mejores formas de abordar las consultas de los clientes. Al trabajar con IBM, Humana desarrolló un agente de voz basado en IBM Watson que puede brindar un soporte más rápido, amigable y consistente para el personal administrativo de los proveedores de atención médica. La solución se basa en la IA conversacional para comprender la intención de la llamada de un proveedor, verificar que se les permita acceder al sistema y a la información de los miembros, y determinar la mejor manera de proporcionar la información solicitada.
Del mismo modo, así como el sector de la salud en general se benefició de la IA durante la pandemia, CVS trabajó con IBM Consulting para usar Watson Assistant para manejar un aumento de diez veces en el volumen de llamadas a medida que EE.UU. implementó su programa de vacunación contra el COVID-19.
"Una de las mayores tendencias que surgieron fue el papel activo que desempeñaban los pacientes en su propia atención médica, pero las compañías farmacéuticas no querían que sus clientes —proveedores de atención médica y pacientes— buscaran información sobre productos en Twitter o TikTok", dijo Alisa Hummings, directora general de director y jefe global de servicios de información médica en IQVIA, una empresa de inteligencia sanitaria.
Ejemplos de IA conversacional que los proveedores de software crean para los clientes
El proveedor de la plataforma de mensajería Satisfi Labs creó un asistente de venta de boletos para que los clientes de sus clientes pudieran buscar y comprar boletos directamente dentro de un chat. También creó un asistente de servicio de boletos que maneja las preguntas posteriores a la compra sobre cómo acceder a los boletos móviles, reenviar boletos o recibir ayuda con la cuenta del boleto. La plataforma también puede capturar información sobre las preferencias de compra de los clientes a lo largo del embudo de conversión.
"Recientemente hicimos un análisis de nuestros clientes deportivos que usan nuestra función de comercio de boletos y descubrimos que el día de un juego, el 81 % de los fanáticos piden los boletos de menor precio", dijo Randall Newman, director de productos de Satisfi Labs. "Sin embargo, tres o más días antes de un partido, solo el 47 % de los aficionados piden las entradas más baratas y están dispuestos a comprar los asientos más bonitos y caros. Este tipo de información puede ayudar a nuestros clientes con la gestión del inventario y la predicción de la demanda. además de crear una mejor estrategia de promoción de boletos".
Marsh McLennan, una firma de servicios profesionales que se especializa en estrategia de riesgo, usó el software de centro de llamadas de Five9 para lanzar una solución de chat de recursos humanos global y multilingüe que brinda soporte las 24 horas, los 7 días de la semana. Los mensajes se pueden escribir en un idioma local y traducir al inglés para que un representante de recursos humanos de habla inglesa pueda responder. Cuando lo hacen, su respuesta se vuelve a traducir al idioma original para que ambas partes puedan comunicarse sin hablar el idioma del otro.
"La IA conversacional no funciona bien cuando se requieren muchas idas y venidas o muchos pasos", dijo Jonathan Rosenberg, CTO y director de IA en Five9. "Construirlos es una mezcla de arte y ciencia y es mejor que lo hagan aquellos con experiencia. De la misma manera que probablemente no crearía una interfaz de usuario para una aplicación móvil compleja utilizando un equipo que nunca antes ha creado una interfaz de usuario móvil, tampoco construiría una IA conversacional compleja con un equipo que nunca ha hecho algo así".
