¿Cuándo fue la última vez que interactuaste con un chatbot, un asistente virtual u otro tipo de inteligencia artificial? Hasta el momento, esa es una pregunta que no nos hacemos con frecuencia, pero la realidad es que la IA está más presente de lo que te imaginas, incluso, sin que te des cuenta. Sigue leyendo para que conozcas cómo.
Cuando escoges ver una de las películas que te recomendó Netflix, cuando le preguntas a Alexa cuál es el nombre de la canción que está sonando o cuando haces una simple búsqueda en Google estás interactuando con distintos tipos de inteligencia artificial. Entremos en materia para que lo entiendas más fácil y vayamos de lo macro a lo micro.
¿Qué es inteligencia artificial?
Según IBM , la inteligencia artificial “aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana”.
Pero, así como hay diferentes tipos de humanos con distintas formas de razonar y actuar, también existen distintos tipos de inteligencia artificial con formas de pensar muy específicas. Antes de conocerlas, vayamos al centro de la IA.
La inteligencia artificial no es una sola tecnología: es un conjunto de sistemas capaces de aprender, reconocer patrones, tomar decisiones y mejorar con el tiempo.
¿Qué es el Machine Learning?
El machine learning es un componente de la inteligencia artificial que resuelve problemas utilizando datos y algoritmos. En lugar de programar una computadora con instrucciones detalladas, se le proporciona información para que aprenda por sí misma.
Por ejemplo:
En lugar de decirle exactamente cómo identificar un gato en una foto, le mostramos muchas fotos de gatos y le pedimos que encuentre por sí misma los rasgos que hacen que un gato sea un gato. A medida que la computadora ve más fotos, mejora su capacidad para reconocer gatos en imágenes nuevas.
Otro ejemplo más cotidiano lo encuentras en Spotify. Cada vez que indicas que te gusta una canción, la escuchas hasta el final o la añades a tu biblioteca, el servicio actualiza sus algoritmos para ofrecerte recomendaciones similares.
¿Qué es Deep Learning?
Más en el fondo de la inteligencia artificial encontramos el deep learning, un sistema inspirado en el funcionamiento del cerebro humano para procesar información.
Este modelo cuenta con una red interconectada de neuronas artificiales que procesan y transmiten información. A medida que reciben más datos, esas conexiones se fortalecen y el sistema mejora su capacidad para encontrar patrones, interpretar información y resolver problemas.
En el deep learning ya no le dices a una computadora cómo resolver un problema paso a paso: la entrenas para que aprenda a resolverlo por sí misma.
¿Por qué son tan importantes las redes neuronales en el Deep Learning y para qué se utilizan?
Las redes neuronales son importantes porque ayudan a las computadoras a tomar decisiones inteligentes sin necesidad de que alguien las esté gestionando constantemente, de manera similar a como funcionan las neuronas del cerebro humano. Estas redes pueden aprender, analizar datos y corregir patrones a partir de la información que reciben.
Las redes neuronales están presentes en múltiples casos de uso en diferentes industrias. Algunas de sus aplicaciones más comunes incluyen:
Diagnóstico médico y análisis de información clínica.
Marketing dirigido y personalizado según el comportamiento de los usuarios.
Predicciones financieras, gestión energética, educación, seguros, viajes, hotelería y atención al cliente.
Como puedes notar, el Deep Learning se utiliza en tareas que requieren un alto nivel de complejidad. En términos generales, permite que las computadoras aprendan y comprendan patrones y datos de una forma más profunda, precisa y escalable.
Aplicaciones del Deep Learning en atención al cliente
Enfocándonos específicamente en las aplicaciones de atención al cliente, que son las que más queremos que conozcas, hay dos áreas clave que vale la pena destacar:
Reconocimiento de voz
Las redes neuronales pueden analizar conversaciones humanas considerando diferentes aspectos como el contexto, el tono, la intención y la forma en que se expresa cada persona. Los procesos de atención al cliente gestionados por bots conversacionales utilizan reconocimiento de voz para realizar tareas como:
- Asistir a los agentes de call center y clasificar llamadas automáticamente.
- Convertir conversaciones en documentación en tiempo real.
- Identificar patrones de comportamiento, intención y satisfacción del cliente.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural, también conocido como NLP o PLN, es la capacidad de procesar texto natural creado por humanos. Esta tecnología está presente en varios casos de uso, entre ellos:
- Chatbots y asistentes virtuales.
- Organización y clasificación automática de datos escritos.
- Análisis de inteligencia de negocios en documentos extensos, como correos electrónicos y formularios.
- Indexación de frases clave que indican sentimientos, como comentarios positivos o negativos.
Todo esto da vida a un tipo de inteligencia artificial que está cambiando la relación entre empresas y clientes: la inteligencia artificial conversacional.
¿Qué es la inteligencia artificial conversacional?
Según Microsoft, la inteligencia artificial conversacional se refiere a un conjunto de tecnologías que permiten que dispositivos y aplicaciones, como los chatbots, hablen con las personas usando su lenguaje natural.
La IA conversacional utiliza machine learning, reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural para recopilar y analizar el lenguaje, comprenderlo y luego generar respuestas similares a las humanas. Los bots conversacionales y los dispositivos que dependen de este tipo de IA se vuelven más inteligentes con el tiempo, utilizando datos e información de las conversaciones para mejorar resultados, aumentar la interacción, reducir costos y promover la productividad.
Tipos de inteligencia artificial conversacional
Asistentes virtuales: son aplicaciones que utilizan reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural para responder consultas y realizar tareas mediante comandos de voz. Un ejemplo conocido es Alexa.
Chatbots: son programas que simulan conversaciones con usuarios a través de mensajes de texto o voz. Pueden utilizarse para proporcionar información, asistencia o entretenimiento.
Voicebots: son chatbots que utilizan reconocimiento y síntesis de voz para comunicarse con usuarios mediante llamadas telefónicas o dispositivos inteligentes. Pueden utilizarse para automatizar procesos de atención al cliente, ventas o marketing.
Estas herramientas de comunicación automatizada no solo están transformando la manera en que las empresas interactúan con sus clientes, sino que también están optimizando procesos internos.
En la era digital, la atención al cliente y la eficiencia operativa son claves para el éxito empresarial, y la inteligencia artificial conversacional está desempeñando un papel fundamental. Para las empresas, ofrece la capacidad de brindar soporte al cliente las 24 horas, reducir costos operativos, proporcionar respuestas rápidas y consistentes, escalar eficazmente la atención al cliente y recopilar datos valiosos sobre las interacciones con los clientes.
Estos bots conversacionales no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también ayudan a las empresas a comprender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes.
Por otro lado, la atención al cliente se potencia con esta tecnología porque los clientes se benefician de la comodidad y del acceso inmediato a respuestas en cualquier momento, sin importar su ubicación. Los voicebots y chatbots pueden resolver problemas relacionados con el negocio, proporcionar información actualizada y dirigir a los clientes al agente adecuado cuando se necesita asistencia especializada.
Además, estos bots mejoran continuamente a medida que aprenden de las interacciones, lo que conduce a una experiencia de usuario más satisfactoria, empática y eficiente.
Esta evolución también explica por qué hoy las empresas pueden usar llamadas con IA para atender clientes, automatizar servicio al cliente , gestionar procesos de cobranza o confirmar citas mediante asistentes de agendamiento capaces de operar a gran escala.
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