IA conversacional en la industria y la logística

La inteligencia artificial continúa progresando y cada vez es capaz de simular más procesos que hasta ahora habían estado supeditados a la intervención humana directa. La IA conversacional, al igual que otras tendencias como la visión artificial, ya es utilizada por las empresas en múltiples aplicaciones y está muy presente en dispositivos de industrias, oficinas y hogares.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es una inteligencia artificial entrenada para simular conversaciones entre humanos. Para lograrlo se sirve del procesamiento del lenguaje natural o PLN —un campo de la IA que posibilita a los ordenadores entender y procesar la comunicación entre personas—, grandes volúmenes de datos y tecnologías de machine learning. Algunos de los usos más conocidos y que permiten entender qué es la tecnología conversacional son los chatbots o agentes virtuales programados para que los usuarios resuelvan sus dudas o reserven citas, pero no son los únicos.

¿Qué tecnología utiliza la IA conversacional?

Esta inteligencia necesita grandes cantidades de datos, ya sean escritos o en audio, para el entrenamiento con el que podrá llegar a entender y procesar las diferentes lenguas. Para ello aplica una combinación de PLN, modelos de base y aprendizaje automático.

• Machine learning. Este campo de la IA está compuesto por algoritmos y datos que mejoran de forma continua gracias a la experiencia que adquieren. La IA aumenta su capacidad de reconocer patrones y la emplea en lograr predicciones más acertadas.
• Procesamiento del lenguaje natural. Es el método con el que se analiza la lengua mediante la ayuda de machine learning en la IA conversacional. Además, los algoritmos de ML hacen que la calidad de los diálogos crezca a medida que aprende. Consiste en cuatro pasos que transforman los datos no estructurados en un formato legible por un ordenador para que este genere una respuesta apropiada:
  1. Generación de entradas. Los usuarios introducen la información a través de una página web o aplicación, ya sea en formato de voz o por escrito.
  2. Análisis. Si la entrada consiste en un texto escrito, la IA conversacional recurre a la comprensión del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) para descifrar su significado y reconocer su intencionalidad. Sin embargo, si los datos consisten en un audio o grabación, se combina el uso de NLU con el reconocimiento automático del habla (ASR en inglés).
  3. Gestión del diálogo. A continuación, la generación de lenguaje natural (NLG en inglés), uno de los componentes del PNL, formula una respuesta.
  4. Refuerzo del aprendizaje. Por último, los algoritmos de machine learning refinan la información con el tiempo para perfeccionar su calidad.

Ejemplos de IA conversacional

La tecnología de IA conversacional ya está presente en numerosas aplicaciones y bajo distintos nombres:

• IA generativa. Se sirve de la IA conversacional para mejorar los intercambios escritos u orales.
• Chatbots. Suelen usarse en atención al cliente. Responden a sus preguntas más frecuentes y les ofrecen asistencia.
• Asistentes virtuales. Por lo general se activan por voz y son compatibles con dispositivos móviles y altavoces inteligentes.
• Software de conversión de texto a voz. Es útil para generar audiolibros y otras indicaciones como, por ejemplo, las de los lectores de pantalla, a menudo empleados por personas con ceguera parcial o completa.
• Programas de reconocimiento de voz. Transcriben conferencias o llamadas telefónicas o, por ejemplo, generan subtítulos de manera simultánea.

Así, la IA conversacional se convierte en una aliada para la accesibilidad, los servicios de atención al cliente online, dispositivos industriales con Internet of Things e incluso altavoces domésticos. También se usa en las aplicaciones de business intelligence. La inteligencia empresarial conversacional combina la IA conversacional con las capacidades de análisis de datos para que los usuarios puedan obtener visualizaciones y explicaciones de los resultados.

Ventajas de la IA conversacional en la empresa

El uso de las inteligencias artificiales entrenadas para simular diálogos ofrece varios beneficios:

• Atención las 24 horas. La IA conversacional atiende a las personas en cualquier momento sin necesidad de agentes humanos cercanos.
• Ahorro en costes. Este tipo de asistencia reduce los recursos necesarios para, por ejemplo, ofrecer servicios de atención al cliente.
• Automatización de tareas. Emplear esta tecnología para labores como la transcripción de textos puede disminuir los errores humanos y acelerar procesos.
• Experiencias personalizadas. Estos sistemas recuerdan las preferencias e historiales de los clientes y son cada vez más utilizados en las estrategias omnicanal. Este tratamiento ayuda a aumentar las ventas y la valoración que los usuarios hacen de la marca.
• Escalabilidad. Es posible ampliar las capacidades de estas IA rápidamente, lo que las convierte en un buen aliado para picos de demanda como el Black Friday.

El diseño de la IA conversacional

Existen varias herramientas para construir chatbots e IA conversacionales, pero su diseño continúa requiriendo de la intervención humana. Los modelos que atienden a clientes se entrenan a través de machine learning y mediante charlas reales. Estas son etiquetadas por analistas humanos y agentes de los centros de llamadas, y se amplían con datos sobre el comportamiento —como páginas web vistas anteriormente—, el estado del pedido e incluso con fuentes externas como la meteorología o posibles eventos. Así se logran predicciones más inteligentes y una resolución de problemas más pronta. El machine learning también se emplea para escanear diálogos entre clientes y operadores a fin de determinar patrones.

Diferencia entre un chatbot y la IA conversacional

La línea que separa los chatbots de la inteligencia artificial conversacional puede parecer difusa, pero una tecnología es consecuencia de la otra. La IA conversacional engloba un conjunto de tecnologías fundamentales para el desarrollo de chatbots. Es decir, un chatbot inteligente es una aplicación creada a partir de una plataforma de IA conversacional.

Mientras que un chatbot es una aplicación que simula una conversación, la IA conversacional permite usar interfaces de usuario omnicanal, aporta contexto, procesa el lenguaje, se anticipa a las necesidades del cliente y se integra en otros sistemas con analíticas avanzadas. Un chatbot posee una menor complejidad.

La IA, una aliada en el depósito

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