Todos hemos interactuado con aplicaciones de IA conversacional como Alexa, Siri y Google Home. Estas aplicaciones han hecho que nuestra vida cotidiana sea mucho más fácil y mejor.
La IA conversacional está impulsando el futuro de la tecnología moderna y facilitando una comunicación mejorada entre humanos y máquinas. Al diseñar un asistente de chat que funcione de manera eficaz y precisa, también debe tener en cuenta los muchos desafíos de desarrollo que podría encontrar.
Aquí, vamos a hablar de:
- Varios desafíos de datos comunes
- ¿Cómo afectan estos a los consumidores?
- Las mejores maneras de superar estos desafíos y más.
Desafíos de datos comunes en la IA conversacional
Con base en nuestra experiencia trabajando con los mejores clientes y proyectos complejos, hemos compilado una lista de los desafíos de datos de IA conversacionales más comunes para usted.
Diversidad de idiomas
Crear un asistente de chat conversacional basado en IA que pueda adaptarse a la diversidad de idiomas es un gran desafío.
Hay alrededor de 1.35 millones de personas que hablan inglés como segunda lengua o como lengua materna. Esto significa que menos del 20% de la población mundial habla inglés, dejando al resto de la población conversando en idiomas distintos al inglés. Por lo tanto, si está creando un asistente de chat conversacional, también debe considerar la diversidad de factores lingüísticos.
Dinamismo del lenguaje
Cualquier idioma es dinámico, y capturar su dinamismo y entrenar un algoritmo de aprendizaje automático basado en IA no es fácil. Dialectos, pronunciación, jerga y matices puede afectar la competencia de un modelo de IA.
Sin embargo, el mayor desafío para una aplicación basada en IA es descifrar con precisión el factor humano en la entrada del idioma. Los seres humanos aportan sentimientos y emociones en la refriega, lo que dificulta que la herramienta de IA comprenda y reaccione.
Ruido de fondo
El ruido de fondo puede ser en conversaciones simultáneas u otros sonidos superpuestos.
Limpiar su colección de audio de los ruidos de fondo que interfieren, como timbres, perros ladrando o niños hablar en segundo plano es crucial para el éxito de la aplicación.
Además, en estos días, las aplicaciones de IA tienen que lidiar con asistentes de voz de la competencia presentes en las mismas instalaciones. Se vuelve difícil para el asistente de voz distinguir entre los comandos de voz humanos y otros asistentes de voz cuando esto sucede.
Sincronización de audio
Al extraer datos de una conversación telefónica para entrenar al asistente virtual, es posible tener a la persona que llama y al agente en dos líneas diferentes. Es vital tener audios de ambos lados para sincronizar y conversaciones capturadas sin referencias cruzadas de cada archivo.
Falta de datos específicos del dominio
Una aplicación basada en IA también debe procesar lenguaje específico del dominio. Aunque los asistentes de voz se muestran excepcionalmente prometedores en procesamiento natural del lenguaje, aún debe demostrar su dominio sobre el lenguaje específico de la industria. Por ejemplo, generalmente no proporcionará respuestas a preguntas específicas de dominio sobre las industrias automotriz o financiera.
Conjuntos de datos de voz/habla/audio listos para usar para entrenar su modelo de IA conversacional más rápido
¿Cómo afectan estos desafíos a los consumidores?
Los asistentes de chat de IA conversacionales pueden ser similares a la búsqueda basada en texto. Pero, existe una diferencia básica entre los dos. En el soporte de búsqueda basado en texto, la aplicación ofrece una lista de resultados de búsqueda relevantes entre los que el usuario puede elegir, brindándoles la flexibilidad que tanto necesitan para elegir una de las opciones.
Sin embargo, en una IA conversacional, los usuarios generalmente no obtienen más de una opción y también esperan que la aplicación proporcione el mejor resultado.
Si la herramienta de inteligencia artificial viene con sesgo de datos, el resultado ciertamente no será preciso ni confiable. Los resultados podrían estar influenciados por la popularidad y no por los requisitos del usuario, lo que haría que el resultado fuera redundante.
La solución: superar los desafíos durante la fase de recopilación de datos
El primer paso para combatir el sesgo de capacitación sería la conciencia y la aceptación. Una vez que sepa que su conjunto de datos podría estar plagado de sesgos, está obligado a tomar medidas correctivas.
El siguiente paso sería proporcionar controles de manera proactiva al usuario para cambiar la configuración para compensar el sesgo directamente. O bien, los comentarios se pueden conectar al sistema para mitigar los problemas de sesgo de manera proactiva.
La mitigación del ruido de fondo, las conversaciones simultáneas y el manejo de varias personas requieren técnicas mejoradas de identificación de voz.. El sistema también debe estar capacitado para comprender la conversación contextual y las palabras o frases.
La capacidad de identificar voces no humanas también se puede mejorar cuando el sistema se introduce para dirigirse a personas o voces no registradas.
Cuando se trata de diversidad de idiomas, la solución radica en aumentar la cantidad de conjuntos de datos de idiomas utilizados para entrenar el modelo. Por lo tanto, cuando las empresas aumentan la cantidad de sistemas para atender a los grandes mercados de idiomas, la diversidad de idiomas se puede lograr sin problemas.
Beneficios de trabajar con proveedores externos
Hay varios beneficios de trabajar con proveedores externos, ya que ayudan a mitigar algunos de los desafíos de recopilación de datos conversacionales.
Trabajar con proveedores externos experimentados ofrece una mayor rentabilidad y confiabilidad. Es rentable para obtenga conjuntos de datos de calidad de proveedores confiables en lugar de adquirir la recopilación de datos de conjuntos de datos de entrenamiento de IA conversacionales de código abierto.
Aunque es probable que haya sesgos en cada conjunto de datos, con un proveedor externo, puede reducir el costo asociado con la reelaboración o el reentrenamiento de su modelo debido a las discrepancias de datos y los sesgos de idioma excesivos.
Un proveedor experimentado también lo ayudará a ahorrar tiempo en la recopilación de datos y anotación precisa. Un proveedor externo tendrá la experiencia lingüística necesaria para desarrollar modelos de IA que puedan abrir nuevos mercados para su negocio.
Un proveedor puede proporcionar conjuntos de datos personalizables de alta calidad que se adapten a las preferencias y requisitos de su modelo. No todas las soluciones de anotación y recopilación de datos preempaquetadas pueden funcionar a su favor cuando busca un servicio al cliente mejorado, tasas de conversión más altas y costos comerciales reducidos.
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