Gracias a los avances continuos en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las computadoras pueden realizar un número creciente de tareas cognitivas. Como resultado, las empresas pueden confiar en las máquinas para funciones críticas que antes se consideraban imposibles de automatizar. En particular, el auge de las plataformas de IA conversacionales, como los chatbots y los agentes cognitivos virtuales, les ha brindado a las organizaciones en una amplia gama de industrias la capacidad de mejorar la atención al cliente. y actividades de recursos humanos, y estas plataformas solo se están volviendo más inteligentes.
El interés en la IA conversacional se disparó en 2020, al igual que la inversión corporativa en plataformas de aprendizaje automático. Esto se debió en gran parte a la pandemia de COVID-19, que obligó a las empresas de casi todos los sectores a encontrar formas de hacer más con menos. El aumento repentino en las consultas de los clientes recibidas por bancos, minoristas y aerolíneas, por ejemplo, expuso las limitaciones de los equipos humanos de atención al cliente y la necesidad urgente de capacidades automatizadas. Además, la pandemia ha alterado nuestras expectativas como consumidores, aumentando la demanda de experiencias digitales para los clientes.
Entonces, ¿dónde estamos ahora?
Una encuesta de Salesforce realizada antes de la pandemia reveló que 62% de consumidores estaban abiertos a las empresas que incorporan IA en las interacciones con los clientes. Es probable que ese porcentaje haya aumentado, al igual que las capacidades de las plataformas de inteligencia artificial. Sin embargo, para que la IA conversacional se vuelva realmente omnipresente como herramienta de participación del cliente, aún deben superarse algunos obstáculos:
Detectando emociones:
Para empezar, la mayoría de las plataformas aún son relativamente poco sofisticadas cuando se trata de detectar emociones. La comunicación humana depende tanto de la emoción como del lenguaje, y un cambio de tono podría alterar por completo el significado del diálogo hablado o escrito. Para entrenar a las computadoras para que detecten señales contextuales sutiles, los equipos de productos necesitan grandes cantidades de datos que contengan muchas voces humanas diferentes. Encontrar todos esos datos no es un desafío menor.
Aprendiendo nuevos idiomas:
La mayor parte de la población mundial no habla inglés. Las organizaciones globales que esperan usar IA conversacional para interactuar con clientes fuera de los Estados Unidos necesitarían plataformas que entiendan no solo diferentes idiomas, sino también varios dialectos regionales y diferencias culturales. Nuevamente, esto requeriría grandes cantidades de datos de voz y audio multilingües de diversas comunidades y una amplia gama de situaciones (por ejemplo, charlas TED, debates, conversaciones telefónicas, monólogos, etc.), y esos datos deberían cubrir una variedad de temas. .
Identificar la voz adecuada:
Entrenar a la IA para detectar un solo hablante entre una multitud de voces es otro desafío, uno que probablemente sea familiar para cualquier persona con un altavoz inteligente en el hogar como Google Home o Alexa de Amazon. En una sala de estar abarrotada, estas plataformas pueden responder a comandos que no están destinados a ellas o pueden ser incapaces de distinguir comandos en varias conversaciones. Por lo general, esto crea una pequeña frustración y quizás un poco de alivio cómico, pero cuando las transacciones comerciales que involucran datos confidenciales de los clientes se realizan a través de comandos de voz, es imperativo que la IA no confunda las cuentas de los usuarios.
A pesar de estos obstáculos, la IA conversacional tiene un inmenso potencial para empresas de todo tipo. Shaip está aquí para ayudarlo a desbloquear ese potencial, y todo comienza con los datos. Podemos proporcionar a los equipos de productos horas de datos de audio transcritos y anotados en más de 50 idiomas. Con nuestra aplicación de adquisición de datos patentada, podemos agilizar la distribución de las tareas de recopilación de datos a equipos globales de recolectores de datos experimentados. La interfaz de la aplicación permite a los proveedores de servicios de recopilación y anotación de datos ver fácilmente sus tareas de recopilación asignadas, revisar las pautas detalladas del proyecto, incluidas las muestras, y enviar y cargar datos rápidamente para su aprobación por los auditores del proyecto.
Usado junto con el Plataforma ShaipCloud, nuestra aplicación es solo una de las muchas herramientas que nos equipan para obtener, transcribir y anotar datos en prácticamente cualquier escala necesaria para entrenar algoritmos sofisticados para su uso en interacciones con clientes del mundo real. ¿Quiere saber qué más nos convierte en líderes en IA conversacional? Póngase en contacto y hagamos que su IA hable.
