La inteligencia artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, y hoy en día se usa en muchos sectores para hacer las interacciones más rápidas y efectivas. Pero, ¿qué es la IA y cómo funciona en el contexto de la contactabilidad? La IA se refiere a sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen comprender el lenguaje, resolver problemas, y en este caso, interactuar con usuarios de manera automática.
En contactabilidad, la IA es usada principalmente para mejorar la comunicación entre las empresas y los clientes. En lugar de tener a una persona respondiendo cada mensaje o llamada, los sistemas de IA, como los asistentes virtuales o chatbots, pueden hacerlo de manera automática.
¿Cómo funciona la IA en la contactabilidad?
- Reconocimiento del lenguaje natural: Los sistemas de IA utilizan procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esto les permite entender el lenguaje humano, ya sea escrito o hablado.
- Respuesta automática: Una vez que la IA entiende lo que el cliente está preguntando, busca la mejor respuesta.
- Aprendizaje automático (machine learning): Lo que hace especial a la IA en contactabilidad es que aprende de cada interacción. Si la IA se encuentra con una pregunta nueva que no sabe cómo responder, no se queda estancada. En su lugar, almacena la información, la analiza, y mejora sus respuestas para la próxima vez que ocurra una interacción similar.
¿Cómo funciona el ecosistema de IA que entrena IA en Laraigo?
En Laraigo contamos con un aprendizaje automático y cíclico de los asistentes virtuales a través de Inteligencia Artificial. A continuación te contamos cómo funciona:
1. Interacción del usuario con el asistente virtual
El ciclo comienza cuando un usuario interactúa con un asistente virtual a través de diversos canales, como chat web o redes sociales. El modelo de IA watsonx Assistant interpreta el mensaje a través de intenciones y responde de manera precisa. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre opciones de envío, el asistente usa procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar la consulta y proporcionar la información sin intervención humana. El sistema entiende distintas formas de la misma pregunta y responde en tiempo real.
2. Recolección y almacenamiento de datos con IBM Cloud Object Storage
Cada interacción genera una serie de datos, como el historial del cliente, sus preferencias o las preguntas más frecuentes. Estos datos se almacenan de manera segura en una plataforma de almacenamiento como IBM Cloud Object Storage para su análisis futuro.
3. Análisis automático de las interacciones con LLaMA 3
Después de almacenar los datos, el sistema de IA generativa LLaMA, procesa toda la información de manera automática. Esta IA generativa analiza cada interacción con el fin de detectar patrones, identificar las intenciones más comunes y encontrar áreas donde la interacción puede mejorarse.
Si 100 clientes diferentes preguntan sobre un nuevo lanzamiento de producto, la IA detectará que hay un interés creciente en ese tema. A partir de esta información, el sistema puede ajustar sus respuestas futuras, sugiriendo detalles sobre el producto a otros clientes que podrían estar interesados sin que ellos lo pregunten, la IA podrá ajustar esa respuesta para que sea más precisa la próxima vez.
4. Generación y ajuste de intenciones
La IA analiza las interacciones para identificar las “intenciones” del cliente, es decir, los objetivos detrás de cada consulta. Estas intenciones se agrupan y ajustan continuamente para mejorar las respuestas. Por ejemplo, si varios usuarios preguntan sobre cómo cambiar la dirección de envío, la IA agrupa todas esas consultas bajo una única intención y ajusta la respuesta para cubrir diferentes formas de preguntar.
Este proceso de generación y ajuste de intenciones suele realizarse de manera manual para optimizar el funcionamiento de la IA. La IA tradicional, como watsonx Assistant, juega un papel crucial en este proceso al gestionar las reglas y datos estructurados que facilitan la identificación y el ajuste de intenciones, asegurando interacciones más fluidas y precisas.
5. Entrenamiento autónomo con machine learning
La autonomía de un sistema de IA se alcanza cuando integra automáticamente nuevas intenciones y ejemplos de respuesta a través de algoritmos de machine learning. Esto significa que la IA se entrena y ajusta continuamente sin necesidad de intervención manual. Por ejemplo, si la IA detecta que las respuestas sobre un servicio en particular no están satisfaciendo a los clientes, ajusta las respuestas para que sean más completas y útiles. Así, la próxima vez que un cliente haga una consulta sobre ese servicio, la IA proporcionará una respuesta mejorada basada en datos previos. Todo esto ocurre de manera automática, con la IA generativa optimizando continuamente la IA tradicional sin intervención humana.
6. Optimización continua del flujo de contactabilidad
Finalmente, el sistema de IA optimiza continuamente el proceso de contactabilidad. Al aprender de cada interacción, la IA se vuelve más eficiente y efectiva, mejorando tanto la experiencia del usuario como la gestión de los recursos de la empresa.
Un asistente virtual que ha pasado por varias interacciones de aprendizaje puede manejar una mayor variedad de preguntas y responder de manera más rápida y precisa. Esto reduce la necesidad de intervención humana, lo que disminuye costos y permite a los agentes centrarse en tareas más estratégicas, mejorando la eficiencia general del servicio.
La optimización continua también tiene un impacto directo en la eficiencia operativa. Al reducir la cantidad de preguntas repetitivas que deben ser manejadas por personas, las empresas pueden destinar a su equipo humano a resolver consultas más complejas, mejorando el servicio en general. Además, la IA sigue aprendiendo de estas interacciones más complejas, lo que a largo plazo también reducirá la necesidad de escalación.
El ecosistema de IA que entrena IA representa una evolución en la contactabilidad. Con Laraigo, desde la primera interacción hasta el análisis y entrenamiento autónomo, cada interacción se vuelve más eficiente. Esta capacidad de aprender y optimizarse permite a las empresas ofrecer experiencias más personalizadas, reduciendo costos y optimizando recursos humanos.