Descubra cómo la Orquestación Universal agiliza el trabajo, acelera las decisiones y escala la automatización. Regístrese hoy mismo para el seminario web.
Blog de Decisiones
Cómo funciona realmente la IA conversacional
Dado que se espera que los chatbots ahorren a los consumidores y a las empresas un asombroso 5 mil millones de horas para 2023una mejor conversación claramente tiene un valor ineludible. 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).Conversational AI amplía el alcance de los chatbots actuales de respuestas preestablecidas rígidas a acciones inteligentes y adaptativas. Muchas organizaciones querrán explorar el camino desde el soporte al cliente simple hasta operaciones frontales y posteriores ágiles. Para estar entre los que obtienen los resultados más óptimos, considere aprender lo que su negocio puede esperar de las soluciones de bots de IA actuales. En este artículo, le ayudaremos a explorar estas preguntas clave:
¿Qué es la IA conversacional?
¿Cómo se diferencia de los chatbots?
¿Por qué usaría IA conversacional para negocios?
¿Cómo funciona la IA conversacional?
¿Qué necesito saber sobre la IA conversacional neuronal?
¿Dónde encaja la IA conversacional dentro de iBPMS ¿soluciones?
¿Qué es la IA conversacional y cómo se diferencia de los chatbots?
Conversational AI es cualquier software que aprende para permitir que humanos y computadoras hablen y trabajen juntos de una manera más natural. Chatbots son una versión más antigua y con guion de los servicios que las tecnologías de IA pretenden expandir y aumentar. Tanto los chatbots como las herramientas basadas en IA se esfuerzan por automatizar las brechas manuales entre las conversaciones humanas y las acciones de seguimiento. La tecnología conversacional inteligente tiene la intención de hacer la transición de las empresas de los chatbots heredados para lograr mejor este objetivo. El alcance más amplio de los bots de inteligencia artificial presenta más que solo herramientas de servicio al cliente. Estos asistentes digitales inteligentes sirven para una variedad de casos de uso, ya sea a través de diálogos de texto o de voz. Hacer la distinción entre las herramientas de conversación automatizadas es esencial para obtener los sistemas adecuados para sus necesidades.
Los chatbots basados en tareas manejan tareas más simples que han sido preestablecidas para entender. Históricamente, los humanos siempre han tenido que "hablar" con las computadoras en sus límites de comprensión preprogramados. Las palabras clave precisas y la redacción entrecortada no se parecen en nada a cómo hablamos con otros humanos, sin embargo, muchos chatbots modernos requieren esto. Ejemplos de estos chatbots incluyen sistemas heredados de Respuesta de Voz Interactiva para enrutamiento de llamadas y herramientas de preguntas frecuentes en sitios web de empresas. Las acciones predecibles básicas como obtener el horario comercial encajan bien en este modelo de chatbot. Sin embargo, este enfoque de bot "talla única" no funciona why alguien está iniciando la conversación. Estos bots no pueden aprender por qué ninguno de los dos. Combinado con la ausencia de memoria, cada conversación comienza desde cero en lugar de continuar desde interacciones previas.
Conversational AI
La IA conversacional está diseñada para ser predictiva y personal para respuestas más complejas y fluidas y aquellas que carecen de un alcance predefinido. Los objetivos son comprender mejor a los usuarios, tomar medidas más efectivas con menos pasos y sentirse natural para trabajar. El resultado es un paso más cerca de reflejar la toma de decisiones humana. Para superar los chatbots comunes con los que probablemente esté familiarizado, la tecnología impulsada por IA se mejora para:
Observar rasgos específicos del usuario como ubicación, estado de ánimo, género, etc.
Recordar y recuperar datos existentes disponibles como bases de datos CRM y conversaciones pasadas.
Aprendiendo a través de patrones en conversaciones pasadas con cada usuario.
Realizar acciones complejas integrándose en herramientas de operaciones comerciales como la Automatización Robótica de Procesos (RPA) y el Software de Gestión de Procesos de Negocio (BPMS).
Tipos de IA conversacional
La tecnología de diálogo de IA se ha utilizado para respaldar varios asistentes digitales avanzados, o asistentes virtuales inteligentes (IVA). Estos interactúan con usuarios humanos en una de dos formas:
Comunicación activa a través de la interacción humano-máquina (H2M)
Observación pasiva de interacciones humano-a-humano (H2H)
Dentro de estas áreas, la IA conversacional a menudo se empaqueta para servir a un tipo específico de usuario.Asistentes personales digitales atienden necesidades individuales como interacciones domésticas inteligentes y consultas de agenda diaria (clima, calendario, etc.). Los asistentes comerciales como Amazon Alexa y Google Assistant entran en esta categoría.Asistentes digitales de clientes conectan a un cliente directamente con servicios comerciales sin intervención humana. Estos incluyen asistentes personalizados en sitios web de empresas, aplicaciones de marca o aplicaciones de mensajería social para pedir una pizza o presentar rápidamente un ticket de soporte al cliente.Asistentes digitales para empleados gestionan tareas internas de una empresa, como la curación de información clave en reuniones, la atención de solicitudes de soporte de RR. HH. y restablecimientos automatizados de contraseñas de TI.
¿Por qué usar IA conversacional?
La IA conversacional tiene la intención de salvar a las empresas de algunos problemas importantes al:
Automatizar tareas redundantes o agotadoras.
Aumentar los equipos humanos con más información y herramientas eficientes.
Con toneladas de horas de trabajo dedicadas a chats verbales o escritos, es importante descubrir rápida y de manera confiable cómo convertir palabras en acciones con los mejores resultados. Ya sea que se trate de administrar las necesidades de los empleados o de los clientes, las herramientas de asistencia de IA abren estas actividades, anteriormente exclusivas de los humanos, a la automatización. Cada diálogo desglosa lo que es importante, lo que debe hacerse y toma las mejores acciones para completar el trabajo. Descargar comunicaciones repetitivas y de bajo valor del personal humano es una motivación importante para usar chatbots. Donde sus equipos tienen escasez de personal o están subutilizados para tareas monótonas, puede ver un aumento valioso en sus operaciones. Sin embargo, a pesar de que muchas empresas utilizan actualmente chatbots, una actualización de inteligencia artificial puede extender estos esfuerzos a más tareas y mejorar drásticamente su eficiencia. Como resultado, las organizaciones encuentran que sus operaciones son:
Conectados a través de la automatización de extremo a extremo para obtener resultados rápidos y consistentes a escala.
Personalizado para una mejor satisfacción del usuario.
Optimizado para eliminar acciones innecesarias y simplificar el resto.
Adaptativo gracias a herramientas de autoaprendizaje, lo que significa menos preprogramación.
Aumentado equipando a los equipos con mejores perspectivas a través de datos más limpios.
Reenfocado mientras los empleados recuperan tiempo y energía para tareas de mayor impacto
Disponible 24/7 con bots de IA trabajando incluso fuera del horario comercial.
En última instancia, los equipos descubren que pueden obtener y aprovechar más información y una acción más rápida para ahorrar dinero, mejorar la eficiencia operativa y mantener su negocio escalable.
¿Cuáles son algunas formas de usar la IA conversacional?
Márketing pueden clasificar clientes potenciales más rápido para centrarse en aquellos que tienen más probabilidades de convertirse en clientes. Las interacciones con bots de inteligencia artificial pueden transmitirse entre dispositivos y aprender sobre las necesidades y deseos de un cliente. A medida que los datos se almacenan en CRMs y bases de datos integrados, las IVAs aprovechan automáticamente estos metadatos para proporcionar ofertas de productos predictivas e incluso manejar el procesamiento de ventas de extremo a extremo a través de RPA directamente en el chat.Customer support pueden descargar sus solicitudes de solución de problemas más comunes y repetitivas a herramientas de IA conversacional para autoservicio disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, como restablecimientos de contraseña o seguimiento de paquetes. Los bots de IA pueden escalar de manera inteligente tareas más complejas para una transferencia fluida a un servicio humano en vivo, en lugar de obligar a los clientes a repetirse y luchar a través de menús de chatbot heredados torpes.Gestión pueden obtener información de las reuniones de equipo recopilando automáticamente información clave e identificando posibles elementos de acción a través del monitoreo de reuniones H2H. Se pueden poner a disposición transcripciones de reuniones generadas por máquinas para su revisión posterior. Las traducciones multilingües pueden hacer que estas ideas estén disponibles para la alta gerencia a nivel mundial en los sitios empresariales, cerrando las brechas que resultan de las barreras culturales y lingüísticas.
Cómo funciona la IA conversacional
En su forma más simple, la IA conversacional procesa palabras en acciones. El sistema de componentes le permite comprender, responder y adaptarse a cada interacción. La configuración es sencilla: la capacitación previa a la producción alimenta la herramienta para ponerla en marcha, luego los equipos la refinan basándose en los comentarios reales de los usuarios.
¿Cuáles son los componentes principales de la IA conversacional?
Los asistentes digitales de IA comparten componentes principales similares a los de los chatbots básicos con los que quizás esté familiarizado.Inputs son proporcionados por altavoces que tienen como objetivo utilizar el bot de IA. Esta es la raíz de cada interacción de IA conversacional.
Entrada de texto funciona escribiendo para interactuar. Este método es discreto y muy consistente debido a la entrada directa.
Entrada de voz funciona hablando para interactuar. Esta forma de entrada ofrece más versatilidad al ser manos libres, a pesar de ser menos amigable con la privacidad.
Reconocimiento Automático de Voz (ASU) escucha las consultas de voz. Si se conversa solo por texto, el sistema excluirá esta pieza de tecnología.Natural Language Processing (NLP) divide las cadenas de diálogo en oraciones coherentes y las moldea para que sean fácilmente leídas y actuadas por el bot de IA. También atribuye otras características como la emoción a la entrada.Generación de Lenguaje Natural (NLG) proporciona una respuesta. Como un paso más avanzado que los chatbots antiguos, esta versión de NLG puede extraer bases de datos comerciales como 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 voz generada por máquina, si corresponde. Los chatbots no de IA utilizan estas herramientas básicas de pregunta-respuesta para usos similares a las preguntas frecuentes. Comenzando con una solicitud simple, un bot convertirá el habla o el texto en una forma legible por computadora. La PNL compara las palabras clave de una solicitud con una acción preprogramada. La PNL toma esta acción asignada, a veces con una indicación de confirmación para garantizar que sea precisa. Este proceso es rígido, por decir lo menos.
¿Qué hace que la IA conversacional sea inteligente?
Las acciones predictivas complejas requieren aprender sobre las respuestas ideales con el tiempo. Para aumentar estos sistemas, la IA conversacional agrega las siguientes partes para aumentar sus capacidades: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. Extrae de varias áreas temáticas disponibles y utiliza dispositivos lingüísticos como sinónimos para navegar por los posibles significados. Utilizando reglas preestablecidas e IA como base, NLU aprende nuevas respuestas.Inteligencia artificial (IA) Las tecnologías aprenden de cada interacción completada. Un asistente digital determinado normalmente utilizará Aprendizaje Automático (ML) o Aprendizaje Profundo (DL). Trabajan dentro y después de la conversación para mejorar cada vez.Integraciones permiten a estos sistemas ejecutar acciones de extremo a extremo a través de Interfaces de Programación de Aplicaciones (API) y otras herramientas de operaciones comerciales. Estas características permiten acciones más autónomas. Cuanto más frecuentemente se usa la IA conversacional, más rápido aprende las soluciones más eficientes.
Enfoques neuronales para 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 el DL son parte del esfuerzo para recrear procesos de pensamiento humano completamente auténticos. La inteligencia artificial real podría pensar y responder completamente como lo haría un humano, incluido el pensamiento abstracto y general. La IA conversacional neuronal es la próxima frontera hacia el diálogo ilimitado de una inteligencia artificial hipotética similar a la humana.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
El ML y el DL actuales solo procesan patrones a los que han estado expuestos y están limitados 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 dedicados. Tanto el ML como el DL trabajan después de la interacción para aprender de cada éxito y error, ofreciendo respuestas más precisas en el futuro. Estos también trabajan dentro de NLU para clasificar y agrupar rasgos de diálogo nuevos y existentes para una coincidencia de respuesta más confiable. Sus funciones de NLU difieren de las siguientes maneras:
Machine Learning requiere la recopilación manual de características como información del cliente de CRM, como género, emoción e intención. Esta intervención puede ralentizar el entrenamiento del modelo y ser algo disruptiva, pero tiene un costo menor.
Aprendizaje Profundo no requiere intervención humana para identificar, clasificar y categorizar los rasgos de una interacción. Como tal, puede recibir y procesar más diálogos a escala, aunque a un costo mayor.
Generación de respuestas y alcance de la conversación
Los modelos de chatbot más antiguos operan bajo reglas recuperación de respuestas de bases de datos existentes. Esto deja respuestas no programadas, generativa respuestas a la IA conversacional. Dado que ya hemos explorado chatbots simples basados en tareas, centrémonos en modelos de conversación inteligentes.De dominio cerrado Los modelos generativos se ven comúnmente en los asistentes digitales inteligentes de hoy en día. Estos están especializados para un espectro limitado de tareas dependiendo del diseño del bot de IA. Aunque difíciles de diseñar, son posibles a través de ML y DL.De dominio abierto Los modelos generativos se pueden describir como "IA verdadera". Completamente abierto a cualquier tema o tarea más allá del alcance de las acciones programadas. Esto está fuera de alcance hoy en día, pero hay esperanza de alcanzar algún día esta nueva era de interacción máquina-máquina.
Empresas de IA conversacional
Entre las muchas empresas que ofrecen asistentes virtuales inteligentes y plataformas de IA conversacional, aquí hay algunas de las más destacadas:
Estas empresas se han distinguido con características como conversaciones multilingües y desarrollo de IVA de bajo código. Las organizaciones que buscan una solución de asistente de IA encontrarán los mejores beneficios en herramientas diseñadas para la facilidad de uso y la versatilidad para uso global.
El papel de la IA conversacional en el digital operations toolbox y cómo se usa con un iBPMS como ProcessMaker
Los asistentes virtuales inteligentes son un impulso mayor hacia la transformación digital completa. Este concepto no es solo técnico, sino un cambio de mentalidad operativa para obtener resultados más sólidos y eficientes en toda la organización. En otras palabras, la IA conversacional tiene oportunidades tanto para beneficiarse como para brindar soporte a otras herramientas en sus operaciones comerciales digitales. Estos cambios giran en torno a dos áreas clave:
Business process management (BPM): Evaluar, optimizar e iterar sus procesos de negocio.
Hiperautomatización: Integrar en sus sistemas y operaciones comerciales de extremo a extremo.
El uso efectivo de los IVA depende de primero investigar cómo funcionan sus operaciones comerciales y las estrategias tecnológicas actuales. Encontrar los problemas del día a día, solucionarlos y mejorar sus métodos de automatización existentes saca lo mejor de su estrategia de IA conversacional.
Gestión de Procesos de Negocio (BPM)
Los asistentes digitales de IA no arreglan sus procesos, y todas las fallas existentes se incorporan a sus esfuerzos hasta que se reparan. El análisis de procesos de negocio (BPA) trabaja para ayudarle a comprender y resolver las ineficiencias dentro de su negocio. El software de gestión de procesos de negocio inteligente (iBPMS) simplifica su investigación. Los equipos encuentran que las plataformas de bajo código como ProcessMaker les ayudan a crear procesos de negocio a nivel empresarial. Cuando un proceso se mapea y analiza, se puede optimizar mejor y, en última instancia, mejorar el funcionamiento de sus IVAs.
Muchas empresas que consideran la IA conversacional ya tienen automatización parcial. Sin embargo, estas mejoras a menudo son segmentadas y requieren transferencias manuales para progresar en los procesos. La siguiente etapa es unir estas automatizaciones para lograr eficiencia en toda la organización. La hiperautomatización busca cerrar las brechas fragmentadas en su negocio para optimizar las operaciones. Después de la planificación con iBPMS, los usos aislados de RPA y otras herramientas se pueden unir a través de IVAs. Al incorporar el lenguaje natural al paraguas de la automatización, se alivia la fricción en varios puntos de interacción. Como resultado, las interacciones con el cliente de front-end pueden activar procesos de back-end en todos los departamentos con menos esfuerzo humano. Menos 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 costos. Las empresas a nivel mundial están descubriendo la ventaja competitiva de incluir IVAs en su transformación digital. Resultados más confiables y menos tiempo dedicado a mano de obra de baja prioridad pueden permitir que los equipos reorienten a los empleados hacia un trabajo significativo. Sin duda, siempre debe evaluar los costos 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 de la industria.
BOAT, APO, BPM, iPaaS, UO: Una guía de campo para la sopa de letras de orquestación
Orquestación Universal: Qué es, por qué importa y cómo lograrla
La orquestación universal está surgiendo como la respuesta, brindando a las empresas una forma más inteligente de gobernar flujos de trabajo, procesos impulsados por IA y toma de decisiones humanas a escala.
