Llevar el servicio de atención al cliente al siguiente nivel con VirtualHumans y Large Language Models, una nueva era de empleados virtuales.
OpenAI ha presentado la IA generativa a las masas con la introducción de ChatGPT, y se ha convertido nada menos que en un fenómeno cultural. Esta será la primera experiencia de IA generativa para la mayoría de las personas, pero no será la última. En sus múltiples formas, la IA generativa está destinada a transformar innumerables aspectos de las experiencias empresariales y la vida personal. Aún más interesante es que cuando se combinan varios modelos de IA generativa, se habilitan capacidades y experiencias más poderosas.
La IA generativa se refiere a los sistemas de IA que son capaces de crear nuevos datos o contenidos, como imágenes, vídeos, música o texto, que son originales y no existen en los datos de entrenamiento. Generadores de imágenes con IA producen imágenes realistas, mientras que los convertidores de texto a voz transforman el texto escrito en un discurso con un sonido natural.
En primer lugar, la respuesta a una pregunta general: «¿Qué es la IA generativa?»
Vayamos al origen de todo este rumor y pidamos a ChatGPT que defina la IA generativa. Responde rápidamente: «La IA generativa, o inteligencia artificial generativa, se refiere a un tipo de inteligencia artificial que es capaz de crear nuevos datos o contenidos, como imágenes, vídeos, música o texto, que son originales y no existen en los datos de entrenamiento».
Este blog destaca las posibilidades que ofrece la combinación de los modelos de generación de vídeo de DeepBrain AI y las capacidades de generación de texto de los modelos de lenguaje grande (LLM).
Antes de hablar sobre hacia dónde vamos, recapitulemos rápidamente dónde estamos y qué hemos logrado hasta la fecha. Si bien la IA generativa aún está en pañales y no se sabe adónde nos llevará la tecnología, DeepBrain AI ya está trabajando con clientes de varios sectores para respaldar las iniciativas de servicio al cliente mediante el despliegue de su tecnología AI Avatar. Si tomamos como ejemplo el sector financiero, DeepBrain AI se ha asociado con varias instituciones para implementar aplicaciones móviles y quioscos compatibles con AI Human a fin de proporcionar capacidades de servicio al cliente mejoradas para clientes como KB Bank, Shinhan Bank, Woori Bank, Hana Bank, NongHyUp Bank y Samsung Securities.
Las soluciones AI Human de DeepBrain AI ya proporcionan una interfaz humanista y conversacional natural para responder preguntas comunes, ofrecer actualizaciones del mercado y gestionar los servicios de transacciones básicos. Mientras tanto, los asistentes virtuales y los humanos virtuales para la banca muestran un crecimiento continuo, ya que los bancos buscan más formas de aumentar la eficiencia y digitalizar sus servicios, sin dejar de ofrecer esa sensación personal que brindan nuestros avatares de inteligencia artificial. Según Allied Market Research, se espera que el mercado mundial de asistentes virtuales en el sector bancario alcance los 11 200 millones de dólares en 2031.
Sin embargo, si bien son una herramienta poderosa, deben gestionarse de forma estricta. No son soluciones de fuego y olvido. Al menos no todavía. Entre bastidores, analistas, profesionales de la experiencia del cliente y desarrolladores han preparado meticulosamente todas las respuestas, las actualizaciones del mercado y las experiencias con los chatbots, proporcionando a estos humanos de inteligencia artificial una base de conocimientos y un guion fijos a los que atenerse, lo que garantiza un recorrido del cliente fiable, repetible y centrado en el mensaje.
Pero, ¿qué sucede cuando un humano con IA se combina con un modelo de lenguaje grande (LLM)?
En resumen, puede «cambiar el guion». Y no necesariamente en el buen sentido. Si bien combinar un humano virtual con un LLM como ChatGPT crea una demostración emocionante y una experiencia divertida y futurista, ChatGPT todavía no es adecuado para atender a los clientes o mantener el mensaje para una corporación.
Está bien documentado que ChatGPT puede ser impredecible e incluso simplemente incorrecto. ChatGPT incluso tiene un descargo de responsabilidad en su sitio web: «ChatGPT puede producir información inexacta sobre personas, lugares o hechos».
Además, las respuestas a las preguntas suelen incluir advertencias: «Lo siento, como modelo de lenguaje de IA, no tengo acceso a datos en tiempo real ni la posibilidad de buscar fuentes externas para proporcionarle la información más reciente. Mi límite de conocimientos es hasta septiembre de 2021 y no puedo navegar por Internet».
Por lo tanto, probablemente no sea el mejor candidato para representar la marca de un humano virtual.
Sin embargo, diferentes sectores están empezando a comprender el poder de estos LLM cuando se combinan con sus datos específicos de la industria, lo que podría empezar a cambiar la sofisticación y las capacidades de estos LLM en el futuro.
A modo de ejemplo reciente, el 30 de marzo, Bloomberg publicó un artículo sobre su propio LLM, Bloomberg GPT—el primer ejemplo reportado de un LLM capacitado explícitamente para el dominio financiero. BloombergGPT es un modelo nuevo y poderoso que puede resumir eficazmente temas financieros complejos con la generación de titulares, generar automáticamente el código del lenguaje de consulta de Bloomberg (BQL) para recuperar datos bursátiles y responder preguntas relacionadas con el mundo financiero con mayor precisión que los modelos de la competencia.
La combinación de un humano virtual con un LLM específico de un dominio como BloombergGPT abre un nuevo mundo de posibilidades. Para empezar, los clientes podrán mantener conversaciones naturales con un humano basado en la inteligencia artificial que se esté acercando a las capacidades de un empleado virtual de pleno derecho.
Más allá de BloombergGPT, es fácil imaginar un futuro en el que la mayoría de las empresas tengan un LLM personalizado para representar su marca e interactuar con los clientes. ¿Quizás DisneyGPT aprenda a interactuar como un empleado de Disney? ¿O NikeGPT lo sabe todo sobre todos los entrenadores deportivos y de calzado? Un futuro con agentes específicos de la industria y de la marca, combinados con una IA humana que se convierta en el rostro y la voz virtuales de la marca en todos los puntos de contacto digitales, web, móviles y metaversos. Al combinar los modelos de generación de vídeo de DeepBrain AI y las capacidades de generación de texto de Large Language Models, los humanos virtuales abren un nuevo mundo de posibilidades para atender a los clientes con agentes virtuales impulsados por la IA.
