INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El valor comercial de los chatbots: lo que los líderes tecnológicos realmente necesitan saber

Los chatbots han recibido mucha atención en los últimos años, pero muchas empresas todavía tienen dificultades para descubrir cómo integrarlos para brindar atención a los empleados y clientes. En el Mobile World Congress Americas en San Francisco el miércoles, un panel de expertos en chatbots se reunió para discutir dónde se encuentra la tecnología ahora y hacia dónde debe ir antes de que pueda tener un impacto real en las operaciones comerciales y los ingresos.

El grupo incluye:

Anand Chandrasekaran, director de asociaciones de productos y plataformas, Facebook Messenger

Beerud Sheth, fundador y director ejecutivo de GupShup

Ram Menon, fundador y director ejecutivo de Avaamo

Rob High, miembro de IBM, vicepresidente y director de tecnología de IBM Watson

Robin Wheeler, Director de Ventas, Tecnología y Telecomunicaciones, Twitter

A pesar de la exageración, el panel estuvo de acuerdo en que «este sigue siendo el primer día en el mundo del diálogo», dijo Menon. «La primera ola de chatbots fue básicamente un motor de búsqueda glorificado. En los próximos tres a cinco años, deberíamos esperar que las IU conversacionales realicen tareas de juicio intensivo».

La primera generación de chatbots podía responder a solicitudes como «Toca Taylor Swift» o «Cuéntame sobre el clima», pero la gente en realidad no hablaba así. «El futuro es tener conversaciones reales, donde los chatbots recuerden lo que dijiste la última vez y respondan. Ahí es donde entra la inteligencia artificial», dijo.

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En los negocios, «todo se reduce a ‘¿Puedes ganar dinero para mí o ahorrarme dinero?'», dijo Menon. En Avaamo, una plataforma diseñada para ayudar a las empresas a crear e implementar IA conversacional para uso de empleados y clientes, el 95 por ciento de las interacciones ocurren en redes privadas fuera de Facebook o Twitter. La empresa trabaja con operadores de red que usan chatbots para programar el mantenimiento y operadores de red que usan chatbots para procesar las comisiones de los vendedores. Una gran compañía de seguros usa un chatbot para entregar 11 000 cotizaciones de seguros por día.

Menon dijo que muchos operadores de redes y otras empresas tienen sus propios portales o aplicaciones móviles que han gastado millones de dólares en promover y quieren que las interacciones de los chatbots ocurran en esos canales, no en los sitios de redes sociales.

Un operador de red típico recibe de 6 a 10 millones de llamadas por trimestre, dijo Menon. Alrededor del 50% de las llamadas son algo repetitivas y pueden involucrar problemas de servicio al cliente. «Si los operadores de red lo miran desde el punto de vista de la automatización del usuario final puro, si pueden desviar el 25 por ciento de las llamadas, ganan dinero», dijo Menon.

Gao dijo que el caso comercial de los chatbots a menudo se basa en la suposición de que estos asistentes descargarán el 30 por ciento del trabajo humano. Si bien los clientes usan un chatbot con necesidades básicas, como «¿Cuál es el saldo de mi cuenta?», puede abordar preguntas inmediatas, pero no preguntas reales, que pueden ser «¿Puedo pagar este automóvil?» o «¿Tiene dinero en el cuenta correcta para pagar las facturas de este mes?»

«Si el agente conversacional puede llevar al usuario a la profundidad de la pregunta real, eso creará una relación más atractiva», dijo High.

Un desafío, dijo Menon, es que los clientes a menudo expresan el mismo problema de diferentes maneras. Por ejemplo, mientras trabajaba con un operador de residuos municipales, descubrió que para indicar que no se había recogido basura en un día determinado, algunas personas llamaban y decían «el contenedor está lleno», mientras que otras decían «el contenedor está lleno». » El camión no se muestra «, etc. «El desafío en la parte delantera es comprender la intención implícita que tienen los humanos», dijo Menon. «En la parte trasera, es una tarea de juicio pesado. »

Por ejemplo, si alguien llamó al operador de telefonía y dijo: «Mi teléfono está roto», sería útil para el operador si el chatbot pudiera entender por qué y si intentar venderle un teléfono nuevo a esa persona. «Cómo la IA ayuda a los chatbots a emitir juicios y responder adecuadamente es el futuro real», dijo Menon.

Wheeler dice que es importante proporcionar copias de seguridad manuales para los clientes que necesitan ayuda adicional o tienen solicitudes de clientes. También puede introducir esta información en un bot para impulsar sus mejoras de NLP.

Un operador que verifica las identificaciones permite que los clientes carguen las identificaciones en un bot, que luego se las entrega sin inconvenientes a un agente humano para que las verifique, dijo Menon. «Para muchas personas está claro que los robots pueden realizar partes repetitivas de los procesos comerciales y transferirlas a los humanos sin problemas», agregó.

Facebook Messenger ha demostrado ser un terreno fértil para que las empresas integren chatbots, dijo Chandrasekaran. Chandrasekaran dijo que la plataforma fue diseñada originalmente para permitir que las personas se conecten con sus amigos de Facebook. «Este comportamiento está evolucionando: las personas envían mensajes a las empresas de la misma manera que envían mensajes a sus amigos».

Facebook tiene actualmente alrededor de 70 millones de páginas de negocios en funcionamiento. Entre 200 y 25 millones de ellos envían mensajes de texto a sus clientes todos los días, dijo Chandrasekaran. «Eso significa que los clientes ahora esperan que si envían un mensaje a una empresa o marca, quieren obtener una respuesta», dijo. «Hemos pasado las primeras etapas, pero todavía hay mucho espacio para crecer».

Chandrasekaran dijo que T-Mobile adoptó el servicio social al cliente y lo activó a través de Facebook: si compra un nuevo dispositivo T-Mobile, puede activarlo con algunas preguntas en Messenger en lugar de una llamada telefónica de 20 minutos.

A medida que los chatbots se vuelven más sofisticados con el tiempo, inevitablemente necesitarán comunicarse entre sí, dijo Sheth. «Es difícil imaginar un chatbot que pueda manejar todos los casos de uso posibles», agregó. «Requerirá que tengas inteligencia colectiva en lugar de inteligencia individual».

El siguiente paso en la evolución de los chatbots implicará pasar de interacciones de un solo turno a un enfoque más conversacional y atractivo, dijo Gao. «El retraso para mí está en la experiencia del desarrollador, yendo más allá de un simple intercambio de una sola ronda para habilitar métodos y técnicas para crear agentes conversacionales enriquecidos», dijo High. «Todavía queda mucho trabajo por hacer para comprender cómo tener conversaciones naturales para los humanos y asignarlo a la inteligencia artificial que puede reconocer los tipos de cambios que tienen lugar en esas conversaciones y ser capaz de responder a la derecha nivel de razonamiento y juicio de una manera significativa».

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