IA conversacional: qué es y cómo funciona

La inteligencia artificial conversacional se refiere a aquellas tecnologíascomo chatbots y agentes virtuales con los que los usuarios pueden interactuar. La IA conversacional emplea big data, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para imitar las interacciones humanas y reconocer las entradas de voz y texto. Por tanto, la IA conversacional se basa en componentes que le permiten procesar, comprender y generar respuestas de forma natural.

IA conversacional: comunicación automatizada e intenciones del usuario

Así pues, la inteligencia artificial conversacional puede considerarse una especie de cerebro sintético, que hace que las máquinas sean capaces de comprender, procesar y responder al lenguaje humano.

Se puede pensar en la IA conversacional como un «cerebro» que impulsa un chat o agente virtual capaz de comprender las intenciones de un usuario, descifrar su lenguaje y contexto, y responder después de forma «humana».

Los algoritmos, las funcionalidades, los datos y los elementos básicos del aprendizaje automático se mejoran continuamente con la experiencia. A medida que mejora la entrada de datos, también lo hace la plataforma de inteligencia artificial.

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Cómo funciona la IA conversacional

Un antiguo proverbio afirma: ‘Para ayudar a alguien, primero debes comprender lo que necesita«. La IA conversacional traduce el lenguaje humano para que la máquina pueda entenderlo y le permite responder de forma similar a la humana. Hay varios «pasos» entre bastidores para que se produzca este proceso.

El primer paso consiste en procesar el lenguaje natural. La PNL tiene la tarea de corregir la ortografía, identificar sinónimos, interpretar la gramática, reconocer el sentimiento y descomponer una petición en palabras y frases que faciliten su comprensión al agente virtual. A continuación, una serie de modelos de aprendizaje automático, como la comprensión del lenguaje natural (NLU)que permiten a la inteligencia artificial conversacional identificar la intención correcta de una petición y extraer la información más importante.

Una vez entendida correctamente la petición, hay que formular una respuesta al usuario. El agente virtual debe ser capaz de comunicarse de forma personalizada y la IA conversacional, combinando la información recopilada mediante la NLU, puede responder adecuadamente y de forma más parecida a la interacción con un ser humano que con una máquina. Con el tiempo, a medida que el agente virtual responda a más preguntas y los formadores de IA le ayuden a mejorar sus conocimientos, la IA conversacional se vuelve más inteligente, aprendiendo nuevas variaciones para cada intención y mejorando sus respuestas.

IA conversacional y procesamiento del lenguaje: los asistentes virtuales se acercan más a los humanos

El procesamiento del lenguaje natural consta de cuatro etapasgeneración de entrada, análisis de entrada, generación de salida, aprendizaje por refuerzo. En esencia, se transforma un conjunto de datos no estructurados en un formato legible, que luego se analiza para que el sistema de inteligencia artificial genere una respuesta adecuada. Los algoritmos subyacentes mejoran la calidad de las respuestas con el tiempo.Cuanto más interactúan con un usuario, más aprenden de la experiencia.

• Generación de entradas. Los usuarios dan su opinión, ya sea vocal o textualmente.
• Análisis de entrada. Si la entrada es textual, la inteligencia artificial conversacional utilizará la comprensión del lenguaje natural para descifrar el significado de la entrada y deducir su intención. Si, por el contrario, se trata de voz, utilizará una combinación de reconocimiento automático del habla y comprensión del lenguaje natural para analizar los datos.
• Gestión del diálogo. Durante esta fase, es la generación de lenguaje natural para formular una respuesta.
• Aprendizaje por refuerzo. Los algoritmos de aprendizaje automático perfeccionan las respuestas con el tiempo, mejorando su precisión y garantizando un nivel cada vez más alto.

Cómo configurar la inteligencia artificial conversacional

La inteligencia artificial conversacional comienza en el momento en que se piensa en cómo los usuarios potenciales podrían querer interactuar con un determinado producto y las principales preguntas que podrían hacer. Así, las herramientas de IA conversacional podrían utilizarse para dirigir a los clientes a la información pertinente. Por tanto, se puede seguir procedimientos precisos para establecer la inteligencia artificial conversacional:

• Definir la lista de preguntas frecuentes para los usuarios finales. Este proceso ayuda a establecer las principales necesidades de los usuarios.
• Será necesario enseñar a la herramienta de IA las formas en que un usuario puede formular o solicitar un determinado tipo de información.

• Utiliza objetivos para comprender y construir nombres y palabras clave relevantespara determinar las intenciones de los usuarios, por ejemplo.
• Crear un diálogo significativo con el usuario. Las intenciones permiten a una máquina descifrar lo que pide el usuario para ofrecer respuestas pertinentes.

¿Cuáles son las ventajas de la IA conversacional?

La inteligencia artificial conversacional permite agilizar la gestión de las solicitudes de servicio de primer nivel. De este modo, los recursos humanos pueden dedicarse a actividades de servicio más complejas y valiosas. Aumenta el número de solicitudes resueltas y se gestiona mejor el flujo de contactos. I los tiempos de espera son más cortos y la mensajería directa garantiza interacciones más rápidas y sencillas.

La IA conversacional es una solución rentable para muchos procesos empresariales y ahorra ahorro de tiempo y recursos. Proporcionar atención al cliente mediante interfaces conversacionales puede reducir los costes empresariales. Los chatbots y los asistentes virtuales pueden responder al instante, ofreciendo disponibilidad las 24 horas del día a los clientes potenciales. Las empresas pueden programar la IA conversacional para manejar diversos casos de uso, pudiendo garantizar la exhaustividad y la coherencia, así como permitir que la recursos humanos disponibles para consultas más complejas.

Los clientes pueden interactuar más rápida y frecuentemente con las marcas, la inteligencia artificial conversacional les permite evitar largas esperas en el centro de llamadas y mejorar la experiencia general del clienteSi aumenta la satisfacción de los usuarios, las empresas se beneficiarán de una mayor fidelidad y conversión de compra. La inteligencia artificial conversacional también es muy escalable y permite una gestión flexible y ágil de grandes volúmenes de interacciones.

XCALLY y la IA conversacional: cómo perfeccionar la experiencia del cliente

XCALLY te permite crear un bot de voz con el que gestionar una llamada telefónica. Google puede utilizarse para la Comprensión del Lenguaje Natural (NLU), la conversión de voz a texto (speech to text) y de texto a voz (text to speech). En la práctica, un usuario llama al servicio de atención al cliente de una marca, habla con un robot y el sistema responde en texto, convirtiendo el mensaje en habla y proporcionando toda la ayuda necesaria al cliente.

XCALLY perfecciona la experiencia más clásica captando el silencio y detectando el momento en que el usuario deja de hablar. De hecho, se ha implementado en el sistema un servidor UniMRCP, gracias al cual se genera la comunicación entre XCALLY y el Reconocimiento de Voz de Google: el bot de voz interviene instantáneamente cuando el usuario deja de hablar, sin tener que esperar ni ser interrumpido.

Si el bot de voz responde en tiempo real, la experiencia del usuario será mayor y la fluidez de la interacción mejorará el flujo IVR del centro de contacto y la satisfacción del cliente. Además, la IA conversacional permitirá atender llamadas telefónicas fuera de horario, resolver problemas de los clientes y reservar automáticamente una reunión o cita. Los resultados se controlan constantemente, optimizando el rendimiento de los bots día tras día y perfeccionando constantemente la interacción con los clientes.

IA conversacional: un estudio de caso. Cómo mejorar la gestión de clientes potenciales con XCALLY y Dialogflow

La empresa española Colabora eligió al socio de XCALLY Inicia Soluciones con la intención de mejorar la gestión de leads y aumentar la conversión del embudo venta de sistemas de vigilancia y alarma. Esto ha creado una bot de voz IVA (Asistente Virtual Inteligente) utilizando Cally Square IVR Designer -integrado a la perfección con Google Dialogflow, TTS y ASR- combinado con campañas de marcación.

XCALLY Dialer llama a los clientes potenciales y XCALLY Conversational AI IVR ofrece una introducción sobre la oferta de productos y pregunta al cliente potencial si está interesado en recibir más información. En función de la respuesta, el bot de voz realiza tres operaciones diferentes desvía la llamada a un agente (en caso de que se manifieste interés); el número se guarda en una lista de devolución de llamada (en caso de que se solicite un contacto de seguimiento); si el cliente no está interesado, el bot pregunta el motivo y almacena la información con fines de análisis.

La implantación de un sistema de IA conversacional dio lugar a una mejora de casi el 80% de mejora en el rendimiento de los agentes de atención al clientegracias al filtrado previo de los contactos gestionados por el bot, y casi un 30% de mejora en el compromiso inicial con clientes potenciales desconocidos.