Hace un tiempo, la inteligencia artificial era un tema de ciencia ficción. Sin embargo, en los últimos años ha atravesado las páginas de los libros y las pantallas de los cines y se ha instalado en nuestras vidas.

Aunque gran parte de la tecnología de inteligencia artificial todavía está en una fase muy inicial, ya cuenta con algunas aplicaciones diarias. Algunos ejemplos son su uso en domótica o incluso en la salud, las finanzas o el transporte.

¿Qué es la inteligencia artificial?

En términos técnicos, podríamos definir la inteligencia artificial (IA) como una combinación de algoritmos diseñados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano, como el razonamiento, el aprendizaje o incluso la creatividad y las capacidades de planificación.

La IA permite a los sistemas tecnológicos percibir su entorno y relacionarse con él. También les permite resolver problemas complejos y actuar con fines específicos.

En este sentido, el sistema recibe datos (preparados o recopilados a través de diferentes sistemas, como sensores o cámaras), los procesa y ofrece una respuesta adecuada.

Algunas IA, las más sofisticadas, son capaces de adaptar su comportamiento y analizar los efectos de sus acciones previas, de esta forma, pueden trabajar de forma casi autónoma.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial tiene un papel central en la transformación digital de la sociedad y ha pasado a ser una prioridad para los desarrolladores e investigadores, incluso para algunos gobiernos del mundo.

La IA tendrá una gran importancia gracias a sus capacidades para procesar millones de datos, de forma rápida y tomar decisiones o realizar acciones en base a la información procesada.

Ventajas de la IA

La Inteligencia artificial dispone de algunas ventajas importantes como son:

• Control de las interacciones: La información proporcionada por los sistemas de IA es más objetiva. En casos de conversación automática, esto permite a los clientes tener mayor control de la conversación.
• Resolución de problemas complejos: Los asistentes virtuales pueden ayudar de forma simultánea a una gran cantidad de clientes y proporcionar respuestas en tiempo real. Al mismo tiempo, también tiene capacidad para resolver, de forma rápida, problemas complejos.
• Elimina el factor humano: Al reducir la intervención de los seres humanos de ciertos procesos, también se eliminan las posibilidades de que estos puedan cometer errores, como introducir una errata en un dato contable.
• Mejora la precisión: Al eliminar los errores humanos y ser capaz de tomar decisiones por sí misma, la inteligencia artificial da lugar a procesos productivos más eficientes y cuenta con tasas de error mucho más bajas.
• Automatización de proceso: La inteligencia artificial permite a las máquinas realizar tareas de forma repetitivas o tediosas de forma automática.
• Mejora la privacidad: Cuando un usuario utiliza un canal compatible con IA, no se requiere introducir tantos datos personales, por lo que el sistema protege la privacidad.
• Personalización: Los asistentes virtuales son capaces de aprender con cada interacción que tienen con los usuarios. Esta información, combinada con los registros de los clientes, se pueden utilizar para personalizar cada una de las interacciones. Esto permite que el usuario se sienta familiarizado.
• Disponibilidad: La inteligencia artificial utilizada en canales de atención al cliente están disponibles las 24 horas del día, los siete días de la semana. La IA puede responder en cualquier momento, lo que hace que el cliente se sienta asistido a cualquier hora.

Ejemplos de inteligencia artificial

Aunque al pensar en la inteligencia artificial dejemos volar la imaginación, pensando en robots o androides con apariencia humana, la realidad es que sus usos son mucho más mundanos de lo que parece. Aquí te dejamos algunos ejemplos de inteligencia artificial:

La IA está presente en nuestros teléfonos móviles, a través de los asistentes de voz como puede ser el Asistente de Google en Android, Siri en iPhone o Alexa en los dispositivos de Amazon. Estas inteligencias son capaces de procesar el lenguaje de forma natural y comunicarse con nosotros, comprendiendo lo que se les dice.

De nuevo en nuestros teléfonos, podemos encontrar ejemplos de inteligencia artificial en sus cámaras de fotos. Los modelos más nuevos suelen incorporar algoritmos de mejora de imagen, que permiten tomar fotografías más nítidas o incluso aplicar filtros automáticamente.

Un poco más complejas son las inteligencias artificiales que se utilizan en medicina. Estas máquinas llegan donde los ojos de los médicos y cirujanos no son capaces de llegar. De esta forma, disponemos de máquinas de cirugía o diagnóstico, así como desfibriladores inteligentes que detectan los fallos cardíacos.

En la logística moderna, la inteligencia artificial tiene un papel protagonista, sobre todo con algoritmos de optimización de rutas. Estas IA ofrecen las mejores alternativas a la hroa de realizar desplazamientos, teniendo en cuenta el tráfico o las condiciones meteorológicas.

La inteligencia artificial también se utiliza en la publicidad y en marketing. En este caso, nos ayudan a analizar los hábitos de consumo de cada persona, así como para saber qué tipo de publicidad recibe cada usuario. Finalmente, también encontramos algoritmos de inteligencia artificial en el sector bancario o financiero. Estos están diseñados para identificar ciertos patrones y luchar contra ciertas técnicas de fraude digital como el phishing.

Conclusiones

La inteligencia artificial convive con nosotros, incluso aunque no nos demos cuenta. Está presente en muchas de las interacciones que realizamos al comprar a través de chatbots, que aprenden automáticamente de las respuestas de otros clientes y que nos atienden con una gran precisión.

Los chatbots, ejemplos prácticos de la inteligencia artificial, permiten a las empresas ahorrar dinero, ya que automatizan las conversaciones. De esta forma, y utilizado de manera correcta, es posible redirigir las conversaciones de nuestro call center al chat de WhatsApp (web, Instagram o Facebook Messenger) y reducir la carga de nuestro agentes.

La empresa podrá automatizar conversaciones personalizadas a nivel masivo, y la experiencia del cliente mejorará exponencialmente. Le hablaremos en su canal favorito, de manera cercana, sin esperas, con contenido relevante y con la seguridad de saber que puede ser derivado a un agente cuando lo desee.

Gracias a estas herramientas, las empresas multiplican las oportunidades para crear negocio, mejorar las ventas o crear más leads. 

La inteligencia artificial, en nuestro día a día, no permite ofrecer a los clientes y usuarios un canal de comunicación accesible, con el que poder aprender más sobre ello y ofrecer recomendaciones personalizadas.

Esta nota es cortesía de nuestro equipo de tecnología ?

Antes de iniciar te recomendamos tener a la mano nuestra nota ¿Los chatbots deben saberlo todo? y nuestra guía de implementación. Te encontrarás con algunos tecnicismos, pero nada del otro mundo, nuestro equipo de tecnología ha hecho un excelente trabajo para contarte cómo funciona Gus, aunque no está de más que tengas tus acordeones a la mano.
Nuestra tecnología se puede ver como un oído que está pendiente de cualquier petición que tengan los usuarios dentro de un canal de comunicación. Cuando una persona escribe un mensaje, se activa nuestro motor de Inteligencia Artificial para dar solución a la petición. El sistema comienza con un procesamiento de lenguaje natural, donde se realiza la detección de intenciones y entidades.
Una intención es el objetivo del mensaje. Por ejemplo, cuando un usuario dice “quiero comprar boletos”, la intención principal es la de compra. En el caso de “¿Puedo viajar en avión con mi perro?”, sabemos que el usuario lo que quiere es obtener información. Con esta tecnología, somos capaces de responder de forma diferente a cosas que parecen similares pero son completamente diferentes como “cómo obtengo mi saldo?” y “obten mi saldo”. En el primero, el usuario espera información sobre la obtención de su saldo; y en el segundo, que el bot le dé su saldo.
Las entidades son en mayor parte los sustantivos, objetos directos e indirectos que se encuentran en un mensaje y complementan lo que el usuario está buscando. La combinación de intención y entidades nos permite generar diferentes respuestas a oraciones como “qué es el pin?”, “qué es el puk?”, “obten mi pin” y “obten mi puk”. Aquí nuestros extractores sacarían el pin y el puk como entidades. Cada mensaje llevaría a diferentes respuestas porque los dos informativos comparten la misma intención pero diferentes entidades. Lo mismo sucede para el modo imperativo. Nuestros extractores de entidades pueden ser dinámicos o estáticos.
La diferencia radica en que si es información que cambia con relativa rapidez en el tiempo. En el caso del pin y el puk, sabemos que es información estática. En un tiempo de 6 meses, la probabilidad de que estos dos términos cambien es muy baja, casi cero. Esta información se considera estática. Pero hay información que cambia por día. Si vemos el bot que vende boletos de cine, para que nuestro sistema de Inteligencia Artificial pueda saber que “La Mujer Maravilla” es una película y que en después “La Liga de la Justicia” también será un título, necesita obtener esta información de una base de datos.
Nuestro robot no está diseñado para sólo dar respuesta a una pregunta, sino que tiene la capacidad de llevar una conversación con un usuario. Para ello, utiliza una memoria que le permite entender contexto y recordar cosas que el usuario ha dicho. Por ejemplo, si un usuario escribe “De qué trata Batman V Superman?”, el bot sabrá que la intención es la de buscar información sobre una película, el extractor sabrá que Batman V Superman es una película, por lo que irá a buscar en el API del cliente su sinopsis, y se la regresará al usuario. Si el usuario después escribe “quiero verla”, nuestro motor de Inteligencia Artificial sabrá que el usuario hizo un cambio de intención a un proceso de compra, y al no dar información nueva sobre qué película, el bot asumirá que la persona sigue hablando sobre la anterior y brindará opciones de las funciones disponibles.
El bot, con el uso de las intenciones y entidades puede saber cuando no tiene programada alguna respuesta. Por ejemplo, si un usuario escribe “Quiero comprar palomitas”. El robot sabe que la intención del usuario es de compra, pero si el bot no encuentra ninguna entidad válida, como la palabra boletos, el motor de IA tiene la habilidad de mandar un mensaje por defecto como “Todavía no puedo vender lo que me estás pidiendo”. En este punto, le podemos brindar la opción al usuario de hablar con un asesor. Si la persona desea ser atendida por un humano, el bot creará una conversación en la consola de atención, donde todos los operadores estarán conectados. La conversación pasa a un estado manual, lo que significa que todos los mensajes de entrada llegan directo al asesor y viceversa.
Nosotros sabemos que las operaciones pueden llegar a ser muy complejas en una empresa y que la automatización de ciertos procesos no siempre es posible. Es por ello que tenemos la capacidad de que los asesores puedan dar información al bot directamente desde una conversación si no existe un API donde se pueda extraer. Digamos que para poder brindar cierto servicio a un usuario, necesitamos validar si su cuenta está activa. Con un API esto sería inmediato, pero supongamos que la forma normal conlleva que el operador vaya a cuatro sistemas a validar la cuenta. Nuestro sistema es capaz de interactuar de esta forma. El bot puede suspender parcialmente la automatización, cargar la conversación en la consola con información muy directa hacia el asesor. Por ejemplo, “Hay que validar la cuenta de este usuario con número 123456”. Cuando el operador vaya a los cuatro sistemas, le puede regresar la información al robot como cuenta válida o inválida. Con ello, nuestro sistema puede continuar con el flujo donde se había quedado.
En esta consola de operación, los clientes podrán supervisar conversaciones y tener un pequeño CRM con todos los datos que el bot ha recolectado sobre los usuarios. Para complementar la supervisión, nosotros brindamos un tablero de métricas donde se puede consultar el desempeño del bot y los operadores. Este componente es totalmente personalizable, por lo que se pueden generar los KPIs que se estén midiendo en aplicaciones móviles o sitios web. Dentro de este sistema se pueden extraer datos en formato CSV.