La IA conversacional, junto con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento automático de voz (ASR), la gestión avanzada de diálogos y el aprendizaje automático (ML), están cambiando la forma en que los humanos se relacionan y se comunican con las máquinas. La IA conversacional y sus tecnologías asociadas permiten a los humanos mantener conversaciones con las máquinas prácticamente de la misma manera que lo hacen entre sí.
UN informe reciente de Markets and Markets reveló que la tamaño del mercado de IA conversacional se espera que crezca de 4.200 millones de dólares en 2019 a 15.700 millones de dólares en 2024. La evolución de la IA en la última década ha dado lugar a aplicaciones capaces de convencer a una persona de que está conversando con otra persona, también conocida como Prueba de Turing. No es solo el nivel «humano» de las interacciones lo que hace que la IA conversacional sea tan importante, sino más bien la capacidad de la aplicación de inteligencia artificial para tomar decisiones informadas en función de la información útil que ha recopilado a partir de los datos. En este artículo se analizarán las formas en que la IA conversacional mejora la experiencia del cliente.
La IA conversacional no está basada en reglas ni está escrita
Los chatbots tradicionales se basaban en un conjunto de reglas, al igual que las técnicas de programación tradicionales. «Si esto, entonces aquello, si no esto», era básicamente su forma de trabajar. Si el cliente preguntaba a qué hora estaba abierta la tienda, el chatbot respondía revisando sus reglas, encontrando la regla adecuada y respondiendo con la respuesta programada. Al utilizar las palabras clave que había extraído del texto del cliente, podía hacer coincidir el texto con las palabras clave que tenía memorizadas, revisar sus reglas y seleccionar la respuesta adecuada (por ejemplo, el cliente mencionó el «horario de la tienda» para que la respuesta adecuada incluyera el horario de atención).
Esto estaba bien para consultas simples, pero como el chatbot no entendía realmente toda la conversación, la comunicación entre el cliente y el chatbot tenía un alcance limitado. La IA conversacional no se limita al uso de palabras clave y scripts, sino que es capaz de mantener una conversación completa a través de texto o voz. Además, tiene la capacidad de proporcionar traducciones en tiempo real, lo que facilita una conversación en el idioma del cliente. Según Michael Ringman, CIO de TELUS Internacional, un proveedor global de soluciones digitales para la experiencia del cliente, la IA conversacional permite a las marcas comunicarse con sus clientes a nivel mundial. «Los clientes quieren interactuar con las marcas en su idioma nativo, y eso es lo que les permite integrar los chatbots con funciones de traducción en tiempo real», afirma Ringman. «Además de la traducción, estos bots también pueden captar de forma inteligente el contexto de las conversaciones para pedir las aclaraciones necesarias y, a continuación, buscar las respuestas más relevantes en una importante base de datos de conocimientos».
