Aunque cada proyecto de Inteligencia Artificial es único existen aspectos clave que una empresa se debe cuestionar para no fallar en la apuesta por la Inteligencia Artificial.
Por Johan Toll, experto en transformación digital
Los sistemas de inteligencia artificial ofrecen un número interminable de experiencias cuando se elige la tecnología correcta. Por ello, antes de seleccionar la solución que mejor se adapta a un negocio, se debe responder a una serie de preguntas importantes como:
- ¿Quiero un chatbot o un empleado digital?
Los empleados digitales utilizan el Entendimiento del Lenguaje Natural (Natural Language Understanding o NLU), es decir, comprenden el lenguaje natural, lo que les permite tener conversaciones complejas con sus colegas o clientes humanos. A diferencia de los chatbots, los empleados digitales van más allá de las palabras, llegando a comprender la intención del usuario. Una vez que determinan la intención o las intenciones de un cliente, los agentes cognitivos pueden manejar múltiples contextos dentro de una conversación. Esto proporciona conversaciones más complejas, prolongadas y en varias etapas.
Además, los colegas digitales constantemente observan a sus colegas humanos para aprender de ellos nuevos procesos. Si un empleado digital no puede completar una transacción por sí mismo, escalará la tarea a un colega humano, aprenderá el proceso y después aplicará estas nuevas habilidades en futuras interacciones, una vez que su superior haya aprobado el comportamiento aprendido.
Los chatbots no ofrecen este nivel de sofisticación: usan guiones preprogramados que les permiten realizar tareas más simples y responder a preguntas simples con respuestas estandarizadas. Si los clientes se salen de esta secuencia de comandos o usan palabras que los chatbots no reconocen, estos trasladarán inmediatamente la tarea a un colega humano o simplemente la abandonarán. En definitiva, les lleva más tiempo realizar una tarea y en muchas ocasiones crean una experiencia de usuario bastante frustrante.
- ¿Qué características quiero que tenga mi sistema de Inteligencia Artificial?
Si el sistema de inteligencia artificial se va a comunicar con los clientes, estos querrán a “alguien” que les entienda y responda a sus cuestiones. Los clientes suelen sentirse frustrados cuando la IA con la que interactúan les ofrece «experiencias robóticas» puras y no tiene en cuenta su historial o conversaciones pasadas. Los empleados digitales son una nueva generación de IA que pueden aprender de las experiencias pasadas y referirse a ellas en futuras conversaciones.
Además, la inteligencia emocional con la que ya cuentan algunos empleados digitales y la capacidad de detectar patrones emocionales pueden ser muy importantes en este tipo de situaciones. Por ejemplo, si a un cliente le preocupa un cargo aparentemente fraudulento, no desea que el empleado digital use la misma tonalidad que cuando le está ayudando a canjear sus puntos de fidelización.
- ¿Con quién se comunicará esta IA?
El tipo de clientes de una empresa son los que deben determinar el tono y el lenguaje utilizados por su sistema de IA. A este empleado digital le entrenaremos en un lenguaje y una manera de expresarse diferente si tiene que hablar con jugadores de videojuegos o con los empleados de una compañía de seguros. Probablemente, los jugadores usen un lenguaje desenfadado y hasta empleen el humor para discutir problemas. Los agentes de seguros, en cambio, desean encontrar información rápidamente y tener una interacción directa en un tono más profesional y resolutivo.
Al determinar en primer lugar cuál es el público objetivo, también se puede decidir qué tipo de experiencia se desea proporcionar para cada tipo de interacción. Esto puede significar que la IA también podrá mantener una charla amena y mostrar una fuerte empatía, al tiempo que proporciona resultados a la velocidad de una máquina.
- ¿Cuándo se piensa obtener un retorno de la inversión?
Antes de implementar una solución de inteligencia artificial, también hay que decidir cuánto se espera ahorrar mediante la automatización, respondiendo a preguntas como si se dejará de externalizar el servicio de atención al cliente o si los empleados realizarán menos tareas rutinarias y se encargarán de otras tareas de más valor una vez la IA asuma parte de sus funciones.
Este ahorro de costes esperados permitirá estimar cuándo comenzará a haber un retorno de la inversión. También es importante saber si es vital o no aumentar la satisfacción del cliente y contar con mejores referencias de los mismos. Los beneficios económicos a menudo son un resultado importante, aunque no siempre son el único objetivo de la inversión.
- ¿Cuántas pruebas se está dispuesto a realizar?
En general es recomendable probar ciclos cortos para cada nuevo caso de uso de la IA. Suele ser mejor dar un solo paso y asegurarse de estar completamente satisfecho con el funcionamiento del sistema antes de reproducir la experiencia en otro lugar o ampliar su alcance. Esto significa trabajar después de los períodos de implementación normalmente en ciclos de 60 a 90 días para determinar la viabilidad de cada caso de uso.
Si se necesita reiniciar y aprender (y en algunos casos, reprogramar) la solución de IA, la inversión inicial resulta mínima, y si por el contrario, la prueba resulta todo un éxito, se puede seguir avanzando en un nuevo caso de uso, tener más tiempo para mejorar la experiencia de usuario, afinar matices de la conversación o mejorar el avatar del empleado digital.
Es muy importante ser conscientes desde el principio que ninguna Inteligencia Artificial se implementa de una sola vez y aunque cada caso es único hay consideraciones comunes a todas ellas. Los cambios y las modificaciones son los que permiten que la solución que se implemente sea la más satisfactoria posible para cada cliente, pero responder a estas cinco preguntas amplía las posibilidades de tener éxito en la apuesta de Inteligencia Artificial que hayamos hecho.
