La guía completa de IA conversacional

La guía definitiva para compradores de 2023

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.

Datos de entrenamiento de IA

¿Para quién es esta guía?

Esta extensa guía es para:

  • Todos ustedes, emprendedores y emprendedores independientes que procesan cantidades masivas de datos con regularidad.
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático o profesionales que se están iniciando 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.
Recopilación de datos de voz

¿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.

El mercado de la IA conversacional ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años. Inicialmente desarrollada con fines de entretenimiento, la IA conversacional se ha convertido en una parte integral del ecosistema digital. Aquí hay algunas estadísticas clave para ilustrar 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.
  • La proporción de especialistas en marketing que utilizan IA para el marketing digital en todo el mundo aumentó drásticamente, del 29 % en 2018 al 84% en 2020.
  • 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.
  • En una encuesta de 2021, 86% de los ejecutivos estadounidenses acordaron que la IA se convertiría en una "tecnología convencional" dentro de su empresa.
  • 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.
  • La 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.
Introducción a la inteligencia artificial conversacional

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otros algoritmos sofisticados para participar en diálogos ricos en contexto. A medida que la IA encuentra una gama más amplia de entradas de usuario, 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:

¿Cómo funciona la inteligencia artificial conversacional?

Paso 1: Recopilación de entradas – Los usuarios proporcionan su entrada a través de texto o voz.

Paso 2: procesamiento de entrada – Cuando la entrada está en forma de texto, se utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) para extraer el significado de las palabras. Para las entradas de voz, primero se emplea el reconocimiento automático de voz (ASR) para convertir el audio en tokens de idioma que se pueden analizar más a fondo.

Paso 3: Generación de respuestas – Se utilizan técnicas de generación de lenguaje natural para responder adecuadamente a la consulta del usuario.

Paso 4: Mejora Continua – Los sistemas de IA conversacional analizan las entradas de los usuarios a lo largo del tiempo, refinando sus respuestas para garantizar la precisión y la relevancia.

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) permiten la interacción a través de comandos de voz. Procesan el lenguaje hablado para interactuar con manos libres y se encuentran en teléfonos inteligentes y parlantes. Los asistentes virtuales brindan atención al cliente, programación de citas, direcciones y 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

Chatbot de IA/PNLChatbot basado en reglas
Entiende e interactúa con los comandos de voz y textoEntiende e interactúa solo con comandos de texto
Puede entender el contexto e interpretar la intención en una conversación.Puede seguir el flujo de chat predeterminado en el que ha sido entrenado
Diseñado para tener diálogos conversacionales.Diseñado para ser puramente de navegación.
Funciona en múltiples interfaces como blogs y asistentes virtualesFunciona solo como una interfaz de soporte de chat
Puede aprender de interacciones, conversaciones.Sigue un conjunto de reglas prediseñadas y debe configurarse con nuevas actualizaciones.
Requiere toneladas de tiempo, datos y recursos para entrenarMás rápido y menos costoso de entrenar
Puede proporcionar respuestas personalizadas basadas en las interacciones.Realiza tareas predecibles
Ideal para proyectos complejos que necesitan una toma de decisiones avanzadaIdeal para casos de uso más sencillos y bien definidos

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
Spotify
Ebay

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.

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

Diversidad de idiomas Desarrollar un asistente de chat que pueda atender varios idiomas es un desafío. Además, la gran diversidad de idiomas globales hace que sea un desafío desarrollar un chatbot que brinde un servicio al cliente sin problemas a todos los clientes.

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

Ventajas y amperios; Contras de los diferentes tipos de datos de voz Construir un sistema de reconocimiento de voz impulsado por IA o una IA conversacional requiere toneladas de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Sin embargo, tener acceso a tales conjuntos de datos de calidad (confiables y que satisfacen las necesidades específicas de su proyecto) no es fácil. Sin embargo, existen opciones disponibles para las empresas que buscan conjuntos de datos de capacitación, y cada opción tiene ventajas y desventajas.

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 patentados

    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.

    Para Agencias y Operadores:

    • 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.

    Desventajas:

    • 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/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.

    Para Agencias y Operadores:

    • 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

    Desventajas:

    • 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.

    Para Agencias y Operadores:

    • 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

    Desventajas:

    • Los conjuntos de datos pueden ser costosos y consumir mucho tiempo; sin embargo, los beneficios siempre superan los costos.

Ventajas y amperios; Contras de los diferentes tipos de datos de voz

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.

Atención 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.

Hospitales

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:

Hospitales

Salud conversacional Ai La IA conversacional está teniendo un gran impacto en el sector de la salud. La IA conversacional ha demostrado ser beneficiosa para pacientes, médicos, personal, enfermeras y otro personal médico.

Algunos de los beneficios son

  • Compromiso del paciente en la fase posterior al tratamiento
  • Chatbots de programación de citas
  • Responder preguntas frecuentes y consultas generales.
  • Evaluación de síntomas
  • Identificar a los pacientes de cuidados intensivos.
  • Escalamiento de casos de emergencia

Ecommerce de Vinos

IA conversacional de comercio electrónico La IA conversacional está ayudando a las empresas de comercio electrónico a interactuar con sus clientes, brindar recomendaciones personalizadas y vender productos.

La industria del comercio electrónico está aprovechando al máximo los beneficios de esta tecnología líder en su clase.

  • 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

Ai conversacional bancario El sector bancario está implementando herramientas de inteligencia artificial conversacional para mejorar las interacciones con los clientes, procesar solicitudes en tiempo real y brindar una experiencia de cliente simplificada y unificada a través de múltiples canales.

  • Permitir a los clientes consultar sus saldos en tiempo real
  • Ayuda con depósitos
  • Ayudar a declarar impuestos y solicitar préstamos.
  • Optimice el proceso bancario enviando recordatorios de facturas, notificaciones y alertas

Seguros

Seguro Conversacional Ai Al igual que el sector bancario, la industria de seguros también está siendo impulsada digitalmente por la IA conversacional y está cosechando sus beneficios. Por ejemplo, la IA conversacional está ayudando a la industria de seguros a proporcionar medios más rápidos y confiables para resolver conflictos y reclamos.

  • Proporcionar recomendaciones de política
  • Liquidaciones de siniestros más rápidas
  • Elimina los tiempos de espera
  • Recopile comentarios y reseñas de los clientes
  • Crear conciencia del cliente sobre las políticas.
  • Gestione reclamaciones y renovaciones más rápido

Industrias que utilizan inteligencia artificial conversacional

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.

Ofrenda Shaip

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.
Para garantizar que pueda entrenar y desarrollar un modelo ML de primer nivel, nuestros terapeutas del habla proporcionan conjuntos de datos extensos y diversos para ayudar al sistema a identificar las diversas formas en que los seres humanos expresan la misma intención.

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 o 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

Otra faceta 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 transmiten significado.
Por ejemplo, una frase simple como '¡Qué alegría!' podría ser una exclamación de felicidad y también podría tener la intención de ser sarcástica. Depende del tono y el estrés.
'¿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 pide a los hablantes que pronuncien palabras o frases específicas de un guión en un formato de datos de voz con guión. Este formato de datos controlado normalmente incluye comandos de voz en los que el orador lee un guión preparado previamente.

En Shaip, proporcionamos un conjunto de datos con secuencias de comandos para desarrollar herramientas para muchas pronunciaciones y tonalidades. Los buenos datos de voz deben incluir muestras de muchos hablantes de diferentes grupos de acento.

Datos espontáneos

Como en los escenarios del mundo real, los datos espontáneos o conversacionales son la forma de expresión más natural. Los datos pueden ser muestras de conversaciones telefónicas o entrevistas.

Shaip proporciona un formato de voz espontáneo para desarrollar chatbots o asistentes virtuales que necesitan comprender conversaciones contextuales. Por lo tanto, el conjunto de datos es crucial para desarrollar chatbots basados ​​en IA avanzados y realistas.

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.

Servicios

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 de destino y la demografía se pueden determinar en función del proyecto. Además, los datos de voz se pueden personalizar en función de la demografía, como la edad, la calificación educativa, etc. Los países son otro factor de personalización en la recopilación de datos de muestreo, ya que pueden influir en el resultado del proyecto.

Con el idioma y el dialecto necesarios en mente, las muestras de audio para el idioma especificado se recopilan y personalizan en función del nivel de competencia requerido: hablantes nativos o no nativos.

Tamaño de la colección

El tamaño de la muestra de audio juega un papel fundamental en la determinación del rendimiento del proyecto. Por lo tanto, el número total de encuestados debe tenerse en cuenta para la recogida de datos. los 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

0 +
Horas de discurso recopiladas
0 +
Recolectores de datos
0 %
Cumple con PII
0 +
Idiomas soportados
> 0
Aceptación de datos
0 +
Clientela de Fortune 500

Idiomas soportados

Casos de éxito

Hemos trabajado con algunas de las principales empresas y marcas y les hemos proporcionado soluciones de inteligencia artificial conversacional del más alto nivel.

Algunas de nuestras historias de éxito incluyen,

  • Habíamos desarrollado un conjunto de datos de reconocimiento de voz con más de 10,000 XNUMX horas de transcripciones, conversaciones y archivos de audio en varios idiomas para entrenar y construir un chatbot en vivo.
  • Construimos un conjunto de datos de alta calidad de 1000s de conversaciones de 6 turnos por conversación utilizados para el entrenamiento de chatbot de seguros. 
  • Nuestro equipo de más de 3000 expertos lingüísticos proporcionó más de 1000 horas de archivos de audio y transcripciones en 27 idiomas nativos para entrenar y probar un asistente digital.
  • Nuestro equipo de anotadores y expertos lingüísticos también recopiló y entregó rápidamente más de 20,000 27 horas de declaraciones en más de XNUMX idiomas globales. 
  • Nuestros servicios de Reconocimiento Automático de Voz son uno de los más preferidos por la industria. Proporcionamos archivos de audio etiquetados de manera confiable, asegurando una atención específica a la pronunciación, el tono y la intención utilizando una amplia gama de transcripciones y léxico de diversos conjuntos de altavoces para mejorar la confiabilidad de los modelos ASR. 

Nuestros casos de éxito se derivan del compromiso de nuestro equipo de brindar siempre los mejores servicios utilizando las últimas tecnologías a nuestros clientes. Lo que nos hace diferentes es que nuestro trabajo está respaldado por anotadores expertos que brindan conjuntos de datos imparciales y precisos de anotaciones estándar.

Nuestro equipo de recopilación de datos de más de 30,000 colaboradores puede obtener, escalar y entregar conjuntos de datos de alta calidad que ayudan en la implementación rápida de modelos ML. Además, trabajamos en la última plataforma basada en IA y tenemos la capacidad de proporcionar soluciones de datos de voz aceleradas a las empresas mucho más rápido que nuestros competidores más cercanos.

Casos de éxito

Conclusión

Sinceramente, creemos que esta guía fue útil para usted y que tiene la mayoría de sus preguntas respondidas. Sin embargo, si aún no está convencido de un proveedor confiable, no busque más.

En Shaip, somos una empresa de anotación de datos de primer nivel. Contamos con expertos en el campo que comprenden los datos y sus preocupaciones aliadas como ningún otro. Podríamos ser sus socios ideales, ya que ponemos sobre la mesa competencias como el compromiso, la confidencialidad, la flexibilidad y la propiedad de cada proyecto o colaboración.

Por lo tanto, independientemente del tipo de datos para los que desee obtener anotaciones, puede encontrar ese equipo veterano en nosotros para satisfacer sus demandas y objetivos. Optimice sus modelos de IA para aprender con nosotros.

Hablemos

  • Al registrarme, estoy de acuerdo con Shaip Políza de Privacidad y Términos de Servicio y dar mi consentimiento para recibir comunicaciones de marketing B2B de Shaip.

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.