La guía completa de IA conversacional
La guía definitiva para compradores de 2024
Introducción
No uno en estos días se detiene para preguntar cuándo fue la última vez que habló con un chatbot o un asistente virtual? En su lugar, las máquinas han estado reproduciendo nuestra canción favorita, identificando rápidamente un lugar chino local que realiza entregas en su dirección y maneja las solicitudes en medio de la noche, con facilidad.
¿Para quién es esta guía?
Esta extensa guía es para:
- Todos los emprendedores y emprendedores individuales que procesan cantidades masivas de datos.
- IA/ML o profesionales que se inician en técnicas de optimización de procesos
- Gerentes de proyecto que tienen la intención de implementar un tiempo de comercialización más rápido para sus modelos de IA o productos impulsados por IA
- Y entusiastas de la tecnología a los que les gusta profundizar en los detalles de las capas involucradas en los procesos de IA.
¿Qué es la IA conversacional?
La IA conversacional es una forma avanzada de inteligencia artificial que permite a las máquinas participar en diálogos interactivos similares a los humanos con los usuarios. Esta tecnología comprende e interpreta el lenguaje humano para simular conversaciones naturales. Puede aprender de las interacciones a lo largo del tiempo para responder contextualmente.
Los sistemas de IA conversacional se utilizan ampliamente en aplicaciones como chatbots, asistentes de voz y plataformas de atención al cliente en canales digitales y de telecomunicaciones. A continuación se presentan algunas estadísticas clave que ilustran su impacto:
- El mercado global de IA conversacional se valoró en $ 6.8 mil millones en 2021 y se proyecta que crezca a $ 18.4 mil millones para 2026 a una CAGR de 22.6%. Para 2028, se espera que el tamaño del mercado alcance 29.8 millones de dólares.
- A pesar de su prevalencia, 63% de los usuarios no saben que usan IA en su vida diaria.
- A Encuesta de gartner descubrió que muchas empresas identificaron los chatbots como su principal aplicación de IA, y se esperaba que casi el 70 % de los trabajadores administrativos interactuaran con plataformas de conversación diariamente para 2022.
- Desde la pandemia, el volumen de interacciones manejadas por agentes conversacionales ha aumentado tanto como 250% a través de múltiples industrias.
- En 2022, 91% de los usuarios adultos de asistentes de voz usaron tecnología de inteligencia artificial conversacional en sus teléfonos inteligentes.
- Navegar y buscar productos fueron los principales actividades de compras realizado utilizando tecnología de asistente de voz entre usuarios de EE. UU. en una encuesta de 2021.
- Entre los profesionales de la tecnología de todo el mundo, casi 80% utilizar asistentes virtuales para la atención al cliente.
- Para 2024, el 73 % de los responsables de la toma de decisiones de servicio al cliente de América del Norte creen que el chat en línea, el video chat, los chatbots o las redes sociales serán canales de atención al cliente más utilizados.
- A partir de febrero de 2022, 53% de los adultos estadounidenses se había comunicado con un chatbot de IA para servicio al cliente en el último año.
- En 2022, Más de 3.5 mil millones Se accedió a las aplicaciones de chatbot en todo el mundo.
- El sistema tres razones principales Los consumidores de EE. UU. usan un chatbot para el horario comercial (18 %), información de productos (17 %) y solicitudes de servicio al cliente (16 %).
Estas estadísticas destacan la creciente adopción e influencia de la IA conversacional en varias industrias y comportamientos de los consumidores.
¿Cómo funciona la IA conversacional?
La IA conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y otros algoritmos sofisticados para entablar diálogos ricos en contexto. A medida que la IA se encuentra con una gama más amplia de entradas de los usuarios, mejora su reconocimiento de patrones y sus capacidades predictivas. El proceso de interacción de la IA conversacional con los usuarios se puede dividir en cuatro pasos clave.
La IA conversacional comienza con la recopilación de información, en la que los usuarios proporcionan su información mediante texto o voz. Para la entrada de texto, se utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) para extraer el significado, mientras que la entrada de voz se convierte primero en texto mediante el reconocimiento automático de voz (ASR). A continuación, el sistema genera una respuesta mediante técnicas de generación de lenguaje natural. Con el tiempo, la IA conversacional mejora continuamente mediante el análisis de las interacciones de los usuarios y refina sus respuestas para garantizar que sean precisas y relevantes.
La IA conversacional es como conversar con una computadora superinteligente que capta lo que estás diciendo y te responde como una persona real. Así es como funciona de manera sencilla:
- Entendiendo lo que dices: Ya sea que estés hablando o escribiendo, la IA escucha atentamente. Analiza tus palabras para entender lo que quieres decir, incluso detectando tu tono o tus emociones.
- Dándole sentido: Después de comprender tus palabras, la IA intenta comprender el panorama general. Busca patrones y contexto para captar lo que realmente estás preguntando o diciendo.
- Respondiendo a usted: Una vez que entiende lo que quieres decir, la IA piensa rápidamente en la mejor respuesta. Puede hacerte más preguntas o darte la información que necesitas, todo ello con un tono natural y amigable.
- Sonando como un humano: La IA trabaja duro para que la conversación se sienta fluida, como si estuvieras hablando con una persona, no con una máquina.
- Volviéndose más inteligente con el tiempo: Cuanto más hables con él, mejor se vuelve. Aprende de cada interacción y mejora su comprensión de diferentes acentos, idiomas e incluso jergas.
- Manejo de voz y seguimiento: Si hablas en lugar de escribir, la IA utiliza el reconocimiento de voz para convertir tu voz en texto. También recuerda lo que has dicho antes para que la conversación siga su curso.
- Siempre mejorando: Con el tiempo, la IA perfecciona sus respuestas, volviéndose más precisas y útiles en cada conversación.
Tipos de IA conversacional
La IA conversacional puede beneficiar enormemente a las empresas al abordar diferentes necesidades y brindar soluciones personalizadas. Hay tres tipos principales de IA conversacional: chatbots, asistentes de voz y respuestas de voz interactivas. Elegir el modelo correcto depende de sus objetivos comerciales y caso de uso.
Chatbots
Los chatbots son herramientas de inteligencia artificial basadas en texto que involucran a los usuarios a través de mensajes o sitios web. Pueden estar basados en reglas, impulsados por AI/NLP o híbridos. Los chatbots automatizan las tareas de atención al cliente, ventas y generación de clientes potenciales al tiempo que ofrecen asistencia personalizada.
Asistentes de voz
Los asistentes de voz (VA) o bots de voz permiten la interacción a través de comandos de voz. Procesan el lenguaje hablado para una interacción con manos libres y se encuentran en teléfonos inteligentes y parlantes. Los VA ayudan con la atención al cliente, la programación de citas, las indicaciones y las preguntas frecuentes.
IVR
Los IVR son sistemas de telefonía basados en reglas que permiten la interacción a través de comandos de voz o entradas de tonos. Automatizan el enrutamiento de llamadas, la recopilación de información y las opciones de autoservicio. Los IVR manejan de manera eficiente grandes volúmenes de llamadas en clientes y ventas.
Diferencia entre IA y chatbot basado en reglas
| Feature | Chatbot tradicional basado en reglas | Chatbot de IA/PNL (IA conversacional) |
|---|---|---|
| Capacidad de procesamiento del lenguaje natural (NLP) | Se basa en sistemas basados en reglas con respuestas predefinidas, lo que limita la comprensión de consultas complejas. | Utiliza PNL avanzado para comprender e interpretar el lenguaje natural, proporcionando respuestas más inteligentes y conscientes del contexto. |
| Comprensión contextual | A menudo tiene dificultades para mantener el contexto de la conversación y recordar interacciones pasadas. | Realiza un seguimiento del historial de conversaciones y las preferencias del usuario para interacciones personalizadas y coherentes. |
| Aprendizaje automático y autoaprendizaje | Funciona con scripts predefinidos y necesita actualizaciones manuales para mejorar. | Emplea el aprendizaje automático para aprender continuamente de las interacciones y mejorar automáticamente. |
| Capacidades multicanal, omnicanal y multimodales | Generalmente se limita a plataformas específicas como sitios web o aplicaciones de mensajería y está basado en texto. | Funciona en múltiples canales, incluidos asistentes de voz, aplicaciones móviles y redes sociales, con capacidades de texto y voz. |
| Modo de interacción | Entiende e interactúa únicamente con comandos de texto. | Comprende e interactúa con comandos de voz y texto. |
| Contexto y comprensión de la intención | Puede seguir un flujo de chat predeterminado para el cual fue entrenado. | Puede comprender el contexto e interpretar la intención en las conversaciones. |
| Estilo de diálogo | Diseñado para ser puramente navegable. | Diseñado para tener diálogos conversacionales. |
| Interfaces | Funciona únicamente como interfaz de soporte de chat. | Funciona en múltiples interfaces como blogs y asistentes virtuales. |
| Aprendizaje y actualizaciones | Sigue un conjunto de reglas prediseñadas y debe configurarse con nuevas actualizaciones. | Puede aprender de las interacciones y conversaciones. |
| Requisitos de formación | Más rápido y menos costoso de entrenar. | Requiere mucho tiempo, datos y recursos para capacitarse. |
| Personalización de la respuesta | Realiza tareas predecibles. | Puede proporcionar respuestas personalizadas en función de las interacciones. |
| Caso de uso | Ideal para casos de uso más sencillos y bien definidos. | Ideal para proyectos complejos que necesitan una toma de decisiones avanzada. |
Beneficios de la IA conversacional
La IA conversacional se ha vuelto cada vez más avanzada, intuitiva y rentable, lo que lleva a una adopción generalizada en todas las industrias. Exploremos los beneficios significativos de esta tecnología innovadora con más detalle:
Conversaciones personalizadas a través de múltiples canales
La IA conversacional permite a las organizaciones brindar un servicio al cliente de primera clase a través de interacciones personalizadas a través de varios canales, lo que brinda un viaje fluido al cliente desde las redes sociales hasta los chats web en vivo.
Escale sin esfuerzo para administrar grandes volúmenes de llamadas
La IA conversacional puede ayudar a los equipos de servicio al cliente a manejar picos repentinos en el volumen de llamadas al categorizar las interacciones según la intención, los requisitos, el historial de llamadas y el sentimiento del cliente. Esto permite el enrutamiento eficiente de llamadas, asegurando que los agentes en vivo manejen interacciones de alto valor mientras que los chatbots manejan las de bajo valor.
Eleve el servicio al cliente
La experiencia del cliente se ha convertido en un importante diferenciador de marca. La IA conversacional ayuda a las empresas a ofrecer experiencias positivas. Proporciona respuestas instantáneas y precisas a las consultas y desarrolla respuestas centradas en el cliente utilizando tecnología de reconocimiento de voz, análisis de sentimientos y reconocimiento de intenciones.
Apoya las iniciativas de marketing y ventas
La IA conversacional permite a las empresas crear identidades de marca únicas y obtener una ventaja competitiva en el mercado. Las empresas pueden integrar chatbots de IA en la combinación de marketing para desarrollar perfiles completos de compradores, comprender las preferencias de compra y diseñar contenido personalizado adaptado a las necesidades de los clientes.
Mejores ahorros de costos con atención al cliente automatizada
Los chatbots brindan rentabilidad, con predicciones de que salvarán a las empresas $ 8 mil millones anuales para 2022. El desarrollo de chatbots para manejar consultas simples y complejas reduce la necesidad de capacitación continua para los agentes de servicio al cliente. Si bien los costos iniciales de implementación pueden ser altos, los beneficios a largo plazo superan la inversión inicial.
Soporte multilingüe para alcance global
La IA conversacional se puede programar para admitir varios idiomas, lo que permite a las empresas atender a una base de clientes global. Esta capacidad ayuda a las empresas a brindar un soporte continuo a los clientes que no hablan inglés, rompiendo las barreras del idioma y mejorando la satisfacción general del cliente.
Recopilación y análisis de datos mejorados
Las plataformas de IA conversacional pueden recopilar y analizar grandes cantidades de datos de los clientes, lo que ofrece información valiosa sobre el comportamiento, las preferencias y las preocupaciones de los clientes. Este enfoque basado en datos ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas, perfeccionar las estrategias de marketing y desarrollar mejores productos y servicios. Además, este flujo de datos continuo mejora la capacidad de aprendizaje de la IA, lo que genera respuestas más precisas y eficientes con el tiempo.
Disponibilidad de 24 / 7
La IA conversacional puede brindar asistencia las XNUMX horas del día, lo que garantiza que los clientes reciban asistencia cuando la necesiten, independientemente de las zonas horarias o los días festivos. Esta disponibilidad continua es particularmente importante para empresas con operaciones globales o clientes que requieren soporte fuera del horario comercial tradicional.
Ejemplo de IA conversacional
Muchas empresas grandes y pequeñas utilizan chatbots impulsados por IA y ayudantes virtuales en las redes sociales. Estas herramientas ayudan a las empresas a interactuar con los clientes, responder preguntas y brindar soporte de manera rápida y sencilla. Aquí hay unos ejemplos:
Dominos – Chatbot de pedidos, consultas y estado
El chatbot de Domino, "Dom", está disponible en varias plataformas, incluidas Facebook Messenger, Twitter y el sitio web de la empresa.
Dom permite a los clientes realizar pedidos, realizar un seguimiento de las entregas y recibir recomendaciones de pizza personalizadas según sus preferencias. Este enfoque impulsado por IA ha mejorado la experiencia general del cliente y ha hecho que el proceso de pedido sea más eficiente.
Spotify – Chatbot para encontrar música
El chatbot de Spotify en Facebook Messenger ayuda a los usuarios a encontrar, escuchar y compartir música. El chatbot puede recomendar listas de reproducción según las preferencias, el estado de ánimo o las actividades del usuario e incluso proporcionar listas de reproducción personalizadas a pedido.
El chatbot impulsado por IA permite a los usuarios descubrir nueva música y compartir sus pistas favoritas directamente a través de la aplicación Messenger, mejorando la experiencia musical en general.
eBay - ShopBot intuitivo
ShopBot de eBay, disponible en Facebook Messenger, ayuda a los usuarios a encontrar productos y ofertas en la plataforma de eBay. El chatbot puede proporcionar sugerencias de compras personalizadas según las preferencias del usuario, los rangos de precios y los intereses.
Los usuarios también pueden cargar una foto de un artículo que están buscando y el chatbot utilizará la tecnología de reconocimiento de imágenes para encontrar artículos similares en eBay. Esta solución impulsada por IA agiliza las compras y ayuda a los usuarios a descubrir artículos únicos y ofertas.
Software de conversión de texto a voz (TTS)
- Audiolibros: Convirtiendo libros escritos en audio para quienes aman escuchar. Empresas: Amazon (Audible), Google Play Books
- Direcciones GPS: Ayudamos a los conductores con instrucciones habladas paso a paso. Empresas: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Tecnología de asistencia: Dando voz al texto para personas con discapacidad visual. Empresas: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Aprender en línea: Conversión de lecciones en audio para que puedas aprender sobre la marcha. Empresas: Coursera, Udemy (integración de TTS para el contenido del curso)
- Asistentes de voz: Alimentando las voces detrás de Alexa, Siri y Google Assistant. Empresas: Amazon, Apple, Google
Software de reconocimiento de voz
- Notas de la conferencia: Convierte automáticamente conferencias habladas en notas escritas. Empresas: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Registros médicos: Médicos que utilizan la voz para documentar rápidamente la información de los pacientes. Empresas: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Llamadas de clientes: Transcripción de llamadas telefónicas para un mejor servicio y formación. Empresas: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Leyendas: Creación de subtítulos en tiempo real para vídeos y transmisiones en vivo. Empresas: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Hogares inteligentes: Te permite controlar tu hogar con simples comandos de voz. Empresas: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Mitigar los desafíos de datos comunes en la IA conversacional
La IA conversacional está transformando dinámicamente la comunicación entre humanos y computadoras. Y muchas empresas están interesadas en desarrollar herramientas y aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial conversacional que puedan alterar la forma en que se hacen los negocios. Sin embargo, antes de desarrollar un bot conversacional que pueda facilitar una mejor comunicación entre usted y sus clientes, debe considerar las muchas dificultades de desarrollo que podría enfrentar.
Diversidad de idiomas
En 2022, alrededor de 1.5 mil millones la gente hablaba inglés en todo el mundo, seguida por el chino mandarín con 1.1 millones de hablantes. Aunque el inglés es el idioma extranjero más hablado y estudiado a nivel mundial, solo 20% de la población mundial lo habla. Hace que el resto de la población mundial, el 80%, hable otros idiomas además del inglés. Entonces, al desarrollar un chatbot, también debe considerar la diversidad de idiomas.
Variabilidad del lenguaje
Los seres humanos hablamos diferentes idiomas y el mismo idioma de manera diferente. Desafortunadamente, todavía es imposible que una máquina comprenda completamente la variabilidad del lenguaje hablado, teniendo en cuenta las emociones, los dialectos, la pronunciación, los acentos y los matices.
Nuestras palabras y la elección del idioma también se reflejan en la forma en que escribimos. Se puede esperar que una máquina comprenda y aprecie la variabilidad del lenguaje solo cuando un grupo de anotadores la entrena en varios conjuntos de datos de voz.
Dinamismo en el Habla
Otro desafío importante en el desarrollo de una IA conversacional es traer el dinamismo del habla a la refriega. Por ejemplo, usamos varios rellenos, pausas, fragmentos de oraciones y sonidos indescifrables cuando hablamos. Además, el habla es mucho más compleja que la palabra escrita, ya que no solemos hacer una pausa entre cada palabra y enfatizar la sílaba correcta.
Cuando escuchamos a los demás, tendemos a derivar la intención y el significado de su conversación utilizando nuestras experiencias de toda la vida. Como resultado, contextualizamos y comprendemos sus palabras incluso cuando son ambiguas. Sin embargo, una máquina es incapaz de esta cualidad.
Datos ruidosos
Los datos con ruido o ruido de fondo son datos que no aportan valor a las conversaciones, como timbres, perros, niños y otros sonidos de fondo. Por lo tanto, es fundamental fregar o filtrar el archivos de sonido de estos sonidos y entrenar al sistema de IA para identificar los sonidos que importan y los que no.
Pros y contras de diferentes tipos de datos de voz
En caso de que esté buscando un tipo de conjunto de datos genérico, tiene muchas opciones de discurso público disponibles. Sin embargo, para algo más específico y relevante para el requisito de su proyecto, es posible que deba recopilarlo y personalizarlo por su cuenta.
1. Datos de voz de propiedad exclusiva
El primer lugar para buscar serían los datos de propiedad de su empresa. Sin embargo, dado que tiene el derecho legal y el consentimiento para usar los datos de voz de sus clientes, podría usar este conjunto de datos masivo para entrenar y probar sus proyectos.
Pros:
- Sin costes adicionales de recopilación de datos de formación
- Es probable que los datos de capacitación sean relevantes para su negocio
- Los datos de voz también tienen una acústica de fondo ambiental natural, usuarios dinámicos y dispositivos.
Contras:
- El uso de dichos datos puede costarle una tonelada de dinero en permisos para grabar y usar.
- Los datos de voz pueden tener limitaciones de idioma, demográficas o de base de clientes.
- Los datos pueden ser gratuitos, pero aún pagará por el procesamiento, la transcripción, el etiquetado y más.
2. Conjuntos de datos públicos
Los conjuntos de datos de discursos públicos son otra opción si no tiene la intención de usar los suyos. Estos conjuntos de datos son parte del dominio público y podrían recopilarse para proyectos de código abierto.
Ventajas:
- Los conjuntos de datos públicos son gratuitos e ideales para proyectos de bajo presupuesto
- Están disponibles para descarga inmediata
- Los conjuntos de datos públicos vienen en una variedad de conjuntos de muestra con y sin guión.
Contras:
- Los costos de procesamiento y control de calidad podrían ser altos
- La calidad de los conjuntos de datos de discurso público varía en un grado significativo
- Las muestras de voz que se ofrecen suelen ser genéricas, lo que las hace inadecuadas para desarrollar proyectos de voz específicos.
- Los conjuntos de datos suelen estar sesgados hacia el idioma inglés.
3. Conjuntos de datos preempaquetados o listos para usar
Explorar conjuntos de datos preempaquetados es otra opción si se trata de datos públicos o propietarios. recopilación de datos de voz no se adapta a tus necesidades. El proveedor ha recopilado conjuntos de datos de voz preempaquetados con el propósito específico de revenderlos a los clientes. Este tipo de conjunto de datos podría usarse para desarrollar aplicaciones genéricas o propósitos específicos.
Ventajas:
- Es posible que obtenga acceso a un conjunto de datos que se adapte a sus necesidades específicas de datos de voz
- Es más asequible utilizar un conjunto de datos preempaquetado que recopilar uno propio
- Es posible que pueda obtener acceso al conjunto de datos rápidamente
Contras:
- Dado que el conjunto de datos está preempaquetado, no está personalizado para las necesidades de su proyecto.
- Además, el conjunto de datos no es exclusivo de su empresa, ya que cualquier otra empresa puede adquirirlo.
4. Elija conjuntos de datos recopilados personalizados
Al crear una aplicación de voz, necesitará un conjunto de datos de entrenamiento que cumpla con todos sus requisitos específicos. Sin embargo, es muy poco probable que obtenga acceso a un conjunto de datos preempaquetado que satisfaga los requisitos únicos de su proyecto. La única opción disponible sería crear su conjunto de datos o adquirir el conjunto de datos a través de proveedores de soluciones de terceros.
Los conjuntos de datos para sus necesidades de entrenamiento y evaluación son completamente personalizables. Puede incluir dinamismo de lenguaje, variedad de datos de voz y acceso a varios participantes. Además, el conjunto de datos se puede escalar para satisfacer las demandas de su proyecto a tiempo.
Ventajas:
- Los conjuntos de datos se recopilan para su caso de uso específico. Se minimiza la posibilidad de que los algoritmos de IA se desvíen de los resultados previstos.
- Controle y reduzca el sesgo en los datos de IA
Contras:
- Los conjuntos de datos pueden ser costosos y consumir mucho tiempo; sin embargo, los beneficios siempre superan los costos.
Casos de uso de IA conversacional
El mundo de posibilidades para el reconocimiento de datos de voz y las aplicaciones de voz es inmenso, y se utilizan en varias industrias para una gran cantidad de aplicaciones.
Electrodomésticos/dispositivos inteligentes
En el Voice Consumer Index 2021, se informó que cerca de 66% de los usuarios de EE. UU., Reino Unido y Alemania interactuaron con parlantes inteligentes, y el 31 % usó algún tipo de tecnología de voz todos los días. Además, los dispositivos inteligentes como televisores, luces, sistemas de seguridad y otros responden a los comandos de voz gracias a la tecnología de reconocimiento de voz.
Aplicación de búsqueda por voz
La búsqueda por voz es una de las aplicaciones más comunes del desarrollo de IA conversacional. Sobre 20% de todas las búsquedas realizadas en Google provienen de su tecnología de asistente de voz. 74% de los encuestados en una encuesta dijeron que usaron la búsqueda por voz en el último mes.
Los consumidores confían cada vez más en la búsqueda por voz para sus compras, atención al cliente, localización de negocios o direcciones y realización de consultas.
Asistencia Al Cliente
La atención al cliente es uno de los casos de uso más destacados de la tecnología de reconocimiento de voz, ya que ayuda a mejorar la experiencia de compra del cliente de forma asequible y eficaz.
Cuidado de la Salud
Los últimos desarrollos en productos de inteligencia artificial conversacional están viendo un beneficio significativo para la atención médica. Está siendo utilizado ampliamente por médicos y otros profesionales médicos para capturar notas de voz, mejorar el diagnóstico, brindar consultas y mantener la comunicación médico-paciente.
Aplicaciones de seguridad
El reconocimiento de voz está viendo otro caso de uso en forma de aplicaciones de seguridad donde el software determina las características de voz únicas de las personas. Permite el ingreso o acceso a aplicaciones o locales en base a la coincidencia de voz. La biometría de voz elimina el robo de identidad, la duplicación de credenciales y el uso indebido de datos.
Comandos de voz vehicular
Los vehículos, en su mayoría automóviles, cuentan con un software de reconocimiento de voz que responde a comandos de voz que mejoran la seguridad vehicular. Estas herramientas conversacionales de IA aceptan comandos simples como ajustar el volumen, hacer llamadas y seleccionar estaciones de radio.
Industrias que utilizan IA conversacional
Actualmente, la IA conversacional se utiliza predominantemente como chatbots. Sin embargo, varias industrias están implementando esta tecnología para obtener grandes beneficios. Algunas de las industrias que utilizan IA conversacional son:
Cuidado de la Salud
- Participación del paciente en la fase posterior al tratamiento
- Chatbots de programación de citas
- Respondiendo preguntas frecuentes y consultas generales
- Evaluación de síntomas
- Identificar a los pacientes de cuidados intensivos.
- Escalamiento de casos de emergencia
Ecommerce de Vinos
- Recopilación de información del cliente
- Proporcionar información y recomendaciones de productos relevantes.
- Mejorando la satisfacción del cliente
- Ayudar a realizar pedidos y devoluciones
- Responda preguntas frecuentes
- Productos de venta cruzada y venta adicional
Bancario
- Consulta de saldo en tiempo real
- Ayuda con depósitos
- Ayudar a declarar impuestos y solicitar préstamos.
- Optimice el proceso bancario enviando recordatorios de facturas, notificaciones y alertas
Opciones
- Proporcionar recomendaciones de política
- Liquidaciones de siniestros más rápidas
- Elimina los tiempos de espera
- Recopilar comentarios y opiniones de los clientes
- Crear conciencia del cliente sobre las políticas.
- Gestione reclamaciones y renovaciones más rápido
Ofrenda Shaip
Cuando se trata de proporcionar conjuntos de datos confiables y de calidad para desarrollar aplicaciones avanzadas de voz de interacción hombre-máquina, Shaip ha liderado el mercado con sus implementaciones exitosas. Sin embargo, con una escasez aguda de chatbots y asistentes de voz, las empresas buscan cada vez más los servicios de Shaip, el líder del mercado, para proporcionar conjuntos de datos personalizados, precisos y de calidad para capacitación y pruebas para proyectos de IA.
Al combinar el procesamiento del lenguaje natural, podemos brindar experiencias personalizadas al ayudar a desarrollar aplicaciones de voz precisas que imitan las conversaciones humanas de manera efectiva. Utilizamos una gran cantidad de tecnologías de alta gama para ofrecer experiencias de cliente de alta calidad. La PNL enseña a las máquinas a interpretar lenguajes humanos e interactuar con humanos.
Transcripción de audio
Shaip es un proveedor líder de servicios de transcripción de audio que ofrece una variedad de archivos de voz/audio para todo tipo de proyectos. Además, Shaip ofrece un servicio de transcripción 100% generado por humanos para convertir archivos de audio y video: entrevistas, seminarios, conferencias, podcasts, etc. en texto fácil de leer.
Etiquetado de voz
Shaip ofrece amplios servicios de etiquetado de voz separando de forma experta los sonidos y el habla en un archivo de audio y etiquetando cada archivo. Al separar con precisión los sonidos de audio similares y anotarlos,
Diarización de locutores
La experiencia de Sharp se extiende a ofrecer excelentes soluciones de diarización de locutores mediante la segmentación de la grabación de audio en función de su fuente. Además, los límites de los altavoces se identifican y clasifican con precisión, como altavoz 1, altavoz 2, música, ruido de fondo, sonidos de vehículos, silencio y más, para determinar el número de altavoces.
Clasificación de audio
La anotación comienza con la clasificación de archivos de audio en categorías predeterminadas. Las categorías dependen principalmente de los requisitos del proyecto y, por lo general, incluyen la intención del usuario, el idioma, la segmentación semántica, el ruido de fondo, la cantidad total de hablantes y más.
Colección de expresiones en lenguaje natural/Palabras de activación
Es difícil predecir que el cliente siempre elegirá palabras similares cuando haga una pregunta o inicie una solicitud. Por ejemplo, "¿Dónde está el restaurante más cercano?" "Buscar restaurantes cerca de mí" o "¿Hay un restaurante cerca?"
Los tres enunciados tienen la misma intención pero están expresados de manera diferente. A través de la permutación y la combinación, los expertos especialistas en inteligencia artificial conversacional de Shaip identificarán todas las combinaciones posibles para articular una misma solicitud. Shaip recopila y anota expresiones y palabras de activación, centrándose en la semántica, el contexto, el tono, la dicción, el tiempo, el acento y los dialectos.
Servicios de datos de audio multilingües
Los servicios de datos de audio multilingües son otra oferta muy preferida de Shaip, ya que contamos con un equipo de recolectores de datos que recopilan datos de audio en más de 150 idiomas y dialectos en todo el mundo.
Detección de intención
Las interacciones y comunicaciones humanas a menudo son más complicadas de lo que creemos. Y esta complicación innata hace que sea difícil entrenar un modelo ML para comprender el habla humana con precisión.
Además, diferentes personas del mismo grupo demográfico o de diferentes grupos demográficos pueden expresar la misma intención o sentimiento de manera diferente. Por lo tanto, el sistema de reconocimiento de voz debe estar capacitado para reconocer la intención común independientemente de la demografía.
Clasificación por intención
Al igual que identificar la misma intención de diferentes personas, sus chatbots también deben estar capacitados para categorizar los comentarios de los clientes en varias categorías, predeterminadas por usted. Cada chatbot o asistente virtual está diseñado y desarrollado con un propósito específico. Shaip puede clasificar la intención del usuario en categorías predefinidas según sea necesario.
Reconocimiento automático de voz (ASR)
Reconocimiento de voz” se refiere a convertir palabras habladas en texto; sin embargo, el reconocimiento de voz y la identificación del hablante tienen como objetivo identificar tanto el contenido hablado como la identidad del hablante. La precisión de ASR está determinada por diferentes parámetros, es decir, el volumen del altavoz, el ruido de fondo, el equipo de grabación, etc.
Detección de tono
Otro aspecto interesante de la interacción humana es el tono: reconocemos intrínsecamente el significado de las palabras según el tono con el que se pronuncian. Si bien lo que decimos es importante, la forma en que decimos esas palabras también transmite significado. Por ejemplo, una frase sencilla como “¡Qué alegría!” podría ser una exclamación de felicidad y también podría tener la intención de ser sarcástica. Depende del tono y el acento.
'¿Qué haces?'
'¿Qué haces?'
Ambas oraciones tienen las palabras exactas, pero el énfasis en las palabras es diferente, cambiando todo el significado de las oraciones. El chatbot está capacitado para identificar la felicidad, el sarcasmo, la ira, la irritación y más expresiones. Es donde entra en juego la experiencia de los anotadores y patólogos del habla y el lenguaje de Sharp.
Licencias de datos de audio/voz
Shaip ofrece conjuntos de datos de voz de calidad comercial inigualables que se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades específicas de su proyecto. La mayoría de nuestros conjuntos de datos se ajustan a todos los presupuestos y los datos son escalables para satisfacer todas las demandas de proyectos futuros. Ofrecemos más de 40 100 horas de conjuntos de datos de voz listos para usar en más de 50 dialectos en más de XNUMX idiomas. También proporcionamos una variedad de tipos de audio, que incluyen palabras espontáneas, monólogas, guionadas y de activación. Ver todo Catálogo de datos.
Recopilación de datos de audio/voz
Cuando hay escasez de conjuntos de datos de voz de calidad, la solución de voz resultante puede estar plagada de problemas y carecer de confiabilidad. Shaip es uno de los pocos proveedores que ofrece colecciones de audio en varios idiomas, transcripción de audio y herramientas de anotación y servicios totalmente personalizables para el proyecto.
Los datos de voz se pueden ver como un espectro, que va desde el habla natural en un extremo hasta el habla no natural en el otro. En el habla natural, el hablante habla de manera conversacional espontánea. Por otro lado, el habla no natural suena restringido cuando el hablante lee un guión. Finalmente, se pide a los hablantes que pronuncien palabras o frases de manera controlada en el medio del espectro.
La experiencia de Sharp se extiende a proporcionar diferentes tipos de conjuntos de datos de voz en más de 150 idiomas.
Datos con secuencias de comandos
Se les pide a los hablantes que pronuncien palabras o frases específicas de un guión en un formato de datos de habla con guión. Este formato de datos controlados generalmente incluye comandos de voz en los que el hablante lee un guión preparado previamente. En Shaip, proporcionamos un conjunto de datos con guión para desarrollar herramientas para muchas pronunciaciones y tonalidades. Los buenos datos de habla deben incluir muestras de muchos hablantes de diferentes grupos de acentos.
Datos espontáneos
Al igual que en los escenarios del mundo real, los datos espontáneos o conversacionales son la forma más natural de expresión. Los datos pueden ser muestras de conversaciones telefónicas o entrevistas. Shaip ofrece un formato de expresión espontánea para desarrollar chatbots o asistentes virtuales que necesitan comprender conversaciones contextuales. Por lo tanto, el conjunto de datos es crucial para desarrollar chatbots avanzados y realistas basados en IA.
Datos de declaraciones
El conjunto de datos de voz de declaraciones proporcionado por Shaip es uno de los más buscados en el mercado. Esto se debe a que las declaraciones/palabras de activación activan los asistentes de voz y les piden que respondan a las consultas humanas de manera inteligente.
Transcreación
Nuestro dominio de varios idiomas nos ayuda a ofrecer conjuntos de datos de transcreación con amplias muestras de voz que traducen una frase de un idioma a otro manteniendo estrictamente la tonalidad, el contexto, la intención y el estilo.
Datos de texto a voz (TTS)
Proporcionamos muestras de voz de alta precisión que ayudan a crear productos de texto a voz auténticos y multilingües. Además, proporcionamos archivos de audio con sus transcripciones sin ruido de fondo anotadas con precisión.
Dictado a texto
Shaip ofrece servicios exclusivos de conversión de voz a texto mediante la conversión de voz grabada en texto confiable. Dado que es parte de la tecnología NLP y crucial para el desarrollo de asistentes de voz avanzados, la atención se centra en las palabras, las oraciones, la pronunciación y los dialectos.
Personalización de la recopilación de datos de voz
Los conjuntos de datos de voz juegan un papel crucial en el desarrollo y la implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial conversacional. Sin embargo, independientemente del propósito de desarrollar soluciones de voz, la precisión, la eficiencia y la calidad del producto final dependen del tipo y la calidad de los datos entrenados.
Algunas organizaciones tienen una idea clara sobre el tipo de datos que necesitan. Sin embargo, la mayoría no son plenamente conscientes de las necesidades y los requisitos de su proyecto. Por lo tanto, debemos proporcionarles una idea concreta sobre la recopilación de datos de audio. metodologías utilizadas por Shaip.
Demografía
Los idiomas y los datos demográficos de destino se pueden determinar en función del proyecto. Además, los datos de voz se pueden personalizar en función de la demografía, como la edad, el nivel educativo, etc. Los países son otro factor de personalización en la recopilación de datos de muestreo, ya que pueden influir en el resultado del proyecto. Teniendo en cuenta el idioma y el dialecto necesarios, se recopilan muestras de audio para el idioma especificado y se personalizan en función del nivel de competencia requerido (hablantes nativos o no nativos).
Tamaño de la colección
El tamaño de la muestra de audio desempeña un papel fundamental a la hora de determinar el rendimiento del proyecto. Por lo tanto, para la recopilación de datos se debe tener en cuenta el número total de encuestados. número total de declaraciones o también se deben considerar las repeticiones del discurso por participante o el total de participantes.
Guión de datos
El guión es uno de los elementos más cruciales en una estrategia de recopilación de datos. Por lo tanto, es esencial determinar el script de datos necesario para el proyecto: Enunciados con guión, sin guión, o palabras de activación.
formatos de audio
El audio de los datos de voz juega un papel vital en el desarrollo de soluciones de reconocimiento de voz y sonido. los calidad de audio y el ruido de fondo puede afectar el resultado del entrenamiento del modelo.
La recopilación de datos de voz debe garantizar formato de archivo, compresión, estructura de contenidoy los requisitos de preprocesamiento se pueden personalizar para satisfacer las demandas del proyecto.
Entrega de Archivos de Audio
Un componente muy crítico de la recopilación de datos de voz es la entrega de archivos de audio según los requisitos del cliente. Como resultado, los servicios de segmentación, transcripción y etiquetado de datos proporcionados por Shaip son algunos de los más buscados por las empresas por su calidad y escalabilidad comparativas.
Además, también seguimos convenciones de nomenclatura de archivos para uso inmediato y cumpla estrictamente con los plazos de entrega para una implementación rápida.
Nuestra Experiencia
Idiomas soportados
Manga Gástrica
Nos hemos asociado con algunos de los nombres más importantes del sector para ofrecer soluciones de inteligencia artificial conversacional de primer nivel. A continuación, se muestra un vistazo a lo que hemos logrado:
- Creamos un conjunto de datos de reconocimiento de voz completo con más de 10,000 Horas de transcripciones en varios idiomas y archivos de audio. Esto ayudó en la capacitación y el desarrollo de un chatbot en vivo.
- Para un proyecto de chatbot de seguros, creamos un conjunto de datos de alta calidad con miles de conversaciones, cada una con six se convierte, para mejorar su formación.
- Nuestro equipo de 3,000+ expertos lingüísticos proporcionaron más de 1,000 Horas de archivos de audio y transcripciones en 27 diferentes idiomas para entrenar y probar un asistente digital.
- Recogimos y entregamos rápidamente 20,000 horas de enunciados en más de 27 idiomas, gracias a nuestros expertos anotadores y lingüistas cualificados.
- Nuestros servicios de reconocimiento automático de voz (ASR) son muy valorados en la industria. Entregamos archivos de audio etiquetados con precisión, prestando especial atención a la pronunciación, el tono y la intención, utilizando una amplia gama de transcripciones para mejorar la precisión del modelo ASR.
Nuestro éxito se debe a nuestro compromiso con la excelencia y al uso de tecnologías de vanguardia. Lo que nos distingue es nuestro equipo de anotadores expertos que garantizan que nuestros conjuntos de datos sean imparciales y de la más alta calidad.
Con más de 30,000 Con la ayuda de colaboradores de nuestro equipo de recopilación de datos, podemos obtener y entregar rápidamente conjuntos de datos de alta calidad, acelerando la implementación de modelos de aprendizaje automático. Además, nuestra plataforma de IA avanzada nos permite brindar soluciones rápidas de datos de voz, manteniéndonos por delante de la competencia.
Conclusión
En conclusión, la IA conversacional representa un avance transformador en la forma en que las empresas y las personas interactúan con la tecnología. Al aprovechar el procesamiento del lenguaje natural sofisticado y los algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de IA conversacional pueden brindar experiencias de usuario más personalizadas, eficientes y atractivas. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, prometen mejorar la comunicación, agilizar las operaciones e impulsar la innovación en diversas industrias. Adoptar la IA conversacional no solo ofrece una ventaja competitiva, sino que también abre nuevas posibilidades para interacciones más intuitivas y receptivas en la era digital.
En Shaip somos una empresa líder en el sector de los datos. Contamos con expertos en el campo que entienden los datos y sus problemas asociados como ningún otro. Podríamos ser sus socios ideales, ya que aportamos competencias como compromiso, confidencialidad, flexibilidad y sentido de propiedad a cada proyecto o colaboración.
Hablemos
Preguntas más frecuentes (FAQ)
Los chatbots son programas simples basados en reglas que responden a entradas específicas. Al mismo tiempo, la IA conversacional utiliza el aprendizaje automático y la comprensión del lenguaje natural para generar respuestas contextuales más parecidas a las humanas, lo que permite interacciones naturales con los usuarios.
Alexa (Amazon) y Siri (Apple) son ejemplos de IA conversacional, ya que pueden comprender la intención del usuario, procesar el lenguaje hablado y brindar respuestas personalizadas según el contexto y el historial del usuario.
No existe una "mejor" IA conversacional definitiva, ya que las diferentes plataformas se adaptan a casos de uso e industrias únicos. Algunas plataformas populares de IA conversacional incluyen Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI's GPT-3 y Rasa.
Las aplicaciones de IA conversacional incluyen chatbots de atención al cliente, asistentes personales virtuales, herramientas de aprendizaje de idiomas, consejos de atención médica, recomendaciones de comercio electrónico, incorporación de recursos humanos y gestión de eventos, entre otros.
Las herramientas de IA conversacional son plataformas y software que permiten el desarrollo, la implementación y la gestión de chatbots y asistentes virtuales con tecnología de IA. Los ejemplos incluyen Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot framework y el asistente digital de Oracle.
Un chatbot es un asistente virtual con el que puedes chatear como si fuera una persona real. Puedes hacerle preguntas, obtener información o incluso completar tareas, todo mediante texto o voz.
La IA conversacional aprende de muchos datos de texto y voz, como conversaciones reales. Esto le permite captar aspectos como la jerga y los diferentes estilos de habla, lo que le permite comprender mejor y conversar de forma natural.
La IA conversacional consiste en mantener conversaciones similares a las que se realizan en un entorno humano. La IA generativa, por otro lado, crea cosas nuevas (como texto o imágenes) en función de lo que ha aprendido. La IA generativa también puede potenciar la IA conversacional al generar respuestas o resúmenes sobre la marcha.
Configurar una IA conversacional puede ser difícil. Puede ser costosa, llevar mucho tiempo desarrollarla y no siempre satisfacer sus necesidades específicas. Algunos sistemas están diseñados para estar listos para usar de inmediato y son fáciles de ajustar, lo que los convierte en una opción más rápida y sencilla.