La guía completa de IA conversacional
La guía definitiva para compradores de 2026
Introducción
Hoy en día, nadie se detiene a preguntar cuándo fue la última vez que habló con un chatbot o un asistente virtual. En cambio, las máquinas han estado reproduciendo nuestra canción favorita, identificando rápidamente un restaurante chino local que hace entregas a domicilio y gestiona pedidos en plena noche, con facilidad.
Los primeros modelos de IA conversacional, como ELIZA, eran limitados porque no podían comprender el contexto conversacional, lo que afectaba la relevancia de sus respuestas.
¿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 entablar diálogos interactivos, similares a los humanos, con los usuarios. También conocida como inteligencia artificial conversacional, 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. Las tecnologías de IA conversacional se adoptan ampliamente en el comercio electrónico, la atención al cliente y el autoservicio digital, mejorando la experiencia general del cliente y facilitando las transacciones. A continuación, se presentan algunas estadísticas clave que ilustran su impacto:
El mercado global de IA conversacional estaba valorado en 6.8 millones de dólares en 2021 y se prevé que crezca hasta alcanzar los 18.4 millones de dólares en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 22.6 %. Para 2028, se espera que el tamaño del mercado llegue a los 29.8 millones de dólares.
A pesar de su prevalencia, el 63% de los usuarios desconoce que utiliza la IA en su vida diaria.
Una encuesta de Gartner reveló que muchas empresas identificaron los chatbots como su principal aplicación de IA, y se espera que casi el 70 % de los trabajadores de oficina interactúen diariamente con plataformas conversacionales para 2022.
Desde la pandemia, el volumen de interacciones gestionadas por agentes conversacionales ha aumentado hasta en un 250 % en múltiples sectores.
En 2022, el 91% de los usuarios adultos de asistentes de voz utilizaban tecnología de IA conversacional en sus teléfonos inteligentes.
En una encuesta realizada en 2021 , la navegación y la búsqueda de productos fueron las principales actividades de compra realizadas mediante tecnología de asistente de voz entre los usuarios estadounidenses.
Entre los profesionales de la tecnología de todo el mundo, casi el 80% utiliza asistentes virtuales para la atención al cliente.
Para 2024, el 73% de los responsables de la toma de decisiones en el servicio al cliente en Norteamérica creen que el chat en línea, el chat de vídeo, los chatbots o las redes sociales serán los canales de servicio al cliente más utilizados.
En febrero de 2022, el 53% de los adultos estadounidenses se habían comunicado con un chatbot de IA para obtener servicio al cliente en el último año.
En 2022, se accedió a 3.5 millones de aplicaciones de chatbot en todo el mundo.
Las tres principales razones por las que los consumidores estadounidenses utilizan un chatbot son para consultar el horario comercial (18%), obtener información sobre productos (17%) y realizar solicitudes de atención al cliente (16%).
Seleccionar la solución de IA conversacional o el software de IA conversacional adecuado es crucial para las empresas que buscan mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
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), el aprendizaje profundo y grandes modelos lingüísticos como tecnologías fundamentales para facilitar la comprensión avanzada del lenguaje natural y diálogos contextualizados. A medida que la IA se enfrenta a una gama más amplia de entradas del usuario, mejora su reconocimiento de patrones y su capacidad predictiva. 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, donde 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, y el sistema aprovecha un modelo de lenguaje y el etiquetado gramatical para interpretar la información. Para la entrada de voz, la IA debe reconocer el habla mediante el reconocimiento automático de voz (ASR) para convertir el lenguaje hablado en texto. A continuación, el sistema genera una respuesta mediante técnicas de generación de lenguaje natural. Con el tiempo, la IA conversacional mejora continuamente analizando las interacciones de los usuarios y refinando 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 hables o escribas, la IA escucha atentamente. Analiza tus palabras para comprender tu significado, incluso captando tu tono y emociones. La IA analiza la intención del usuario y, al comprenderla, genera respuestas adecuadas.
Darle sentido: Tras comprender tus palabras, la IA intenta entender el panorama general. Busca patrones y contexto para captar lo que realmente preguntas o dices, utilizando el flujo de la conversación y el contexto para guiar la interacción.
Respondiendo a ti: Una vez que comprende lo que quieres decir, la IA piensa rápidamente en la mejor y más apropiada respuesta. Puede hacerte más preguntas o brindarte la información que necesitas, todo ello con un tono natural y amigable, asegurándose de que la respuesta se ajuste al flujo de la conversación.
Conversación fluida y natural: La IA se esfuerza por lograr que la conversación sea natural, como si estuvieras hablando con una persona, no con una máquina.
Mejora con el tiempo: cuanto más interactúes con ella, mejor se vuelve. Aprende de cada interacción, mejorando su comprensión de diferentes acentos, idiomas e incluso jerga. Su capacidad de comprensión y respuesta mejora a medida que aprende de más información del usuario, lo que optimiza su comprensión de consultas complejas.
Procesamiento de voz y seguimiento: Si hablas en lugar de escribir, la IA utiliza el reconocimiento de voz para interpretar tu voz y convertirla en texto. Además, recuerda lo que has dicho anteriormente para mantener la conversación centrada en el tema.
En constante mejora: Con el tiempo, la IA perfecciona sus respuestas, volviéndose más precisa y útil con cada conversación, y se esfuerza constantemente por proporcionar respuestas adecuadas.
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.
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.
Diferencia entre IA y chatbot basado en reglas
| Elemento | 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 limitado a plataformas específicas y se basa principalmente en texto. | Funciones en múltiples canales, incluidos asistentes de voz, aplicaciones móviles y redes sociales. |
| 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 flujos de chat predeterminados. | Comprende el contexto e interpreta la intención del usuario de forma dinámica. |
| Estilo de diálogo | Diseñado para ser puramente navegable. | Diseñado para un diálogo conversacional similar al humano. |
| Interfaces | Funciona únicamente como interfaz de soporte de chat. | Funciona en blogs, aplicaciones, asistentes virtuales y más. |
| Aprendizaje y actualizaciones | Requiere actualizaciones manuales para mejorar. | Aprende continuamente de las interacciones. |
| Requisitos de formación | Más rápido y menos costoso de entrenar. | Requiere una cantidad significativa de tiempo, datos y recursos. |
| Personalización de la respuesta | Maneja tareas predecibles. | Proporciona respuestas personalizadas y maneja interacciones complejas. |
| Caso de uso | Ideal para tareas sencillas y bien definidas. | Ideal para proyectos complejos, conversacionales y basados en decisiones. |
Beneficios de la IA conversacional
La IA conversacional se ha vuelto cada vez más avanzada, intuitiva y rentable, lo que ha propiciado su adopción generalizada en todos los sectores. Las empresas ahora aprovechan tecnologías de IA avanzadas y agentes de IA para automatizar procesos y mejorar la interacción con el cliente. Exploremos con más detalle los importantes beneficios de esta innovadora tecnología:
Conversaciones a través de múltiples canales
La IA conversacional permite a las organizaciones ofrecer un servicio al cliente de primera clase mediante interacciones personalizadas en diversos canales, ofreciendo una experiencia fluida desde las redes sociales hasta los chats web en vivo. Además, la IA conversacional puede guiar a los usuarios a través de información compleja y asistirlos con sugerencias y soporte en tiempo real.
Escale sin esfuerzo para administrar grandes volúmenes de llamadas
La IA conversacional puede ayudar a los equipos de atención al cliente a gestionar picos repentinos en el volumen de llamadas al categorizar las interacciones según la intención, los requisitos, el historial de llamadas y las opiniones del cliente. Gestiona y desvía eficientemente las solicitudes de los clientes, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos. Esto permite un enrutamiento eficiente de las llamadas, garantizando que los agentes en vivo gestionen las interacciones de alto valor mientras que los chatbots gestionan las de bajo valor.
Eleve el servicio al cliente
La experiencia del cliente se ha convertido en un factor diferenciador clave para las marcas. La IA conversacional ayuda a las empresas a ofrecer experiencias positivas y mejora la satisfacción del usuario al brindar soporte instantáneo para consultas rutinarias, mientras que los agentes humanos siguen siendo esenciales para gestionar problemas complejos o con matices. Proporciona respuestas instantáneas y precisas a las consultas y desarrolla respuestas centradas en el cliente mediante 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 ofrecen rentabilidad, y se prevé que ahorrarán a las empresas 8 mil millones de dólares anuales para 2022. El desarrollo de chatbots para gestionar consultas simples y complejas reduce la necesidad de formación continua para los agentes de atención al cliente. Si bien los costes iniciales de implementación pueden ser elevados, los beneficios a largo plazo compensan 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 clientes, ofreciendo información valiosa sobre su comportamiento, preferencias e inquietudes. Al analizar las interacciones de la IA conversacional, las empresas obtienen información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios, que puede utilizarse para mejorar los servicios y orientar sus estrategias comerciales. Este enfoque basado en datos ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas, perfeccionar sus estrategias de marketing y desarrollar mejores productos y servicios. Además, este flujo continuo de datos mejora la capacidad de aprendizaje de la IA, lo que se traduce en respuestas más precisas y eficientes a lo largo del 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, tanto grandes como pequeñas, utilizan chatbots y asistentes virtuales basados en IA en redes sociales. Estas herramientas ayudan a las empresas a interactuar con los clientes, responder preguntas y brindar soporte de forma rápida y sencilla. Existen numerosos ejemplos de IA conversacional, incluyendo asistentes virtuales y chatbots populares como Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana y ChatGPT, que se utilizan ampliamente en dispositivos y servicios de consumo. A continuación, se presentan algunos 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 personas y computadoras. A medida que las empresas desarrollan herramientas y aplicaciones avanzadas de IA conversacional, garantizar la seguridad de los datos es crucial para proteger la información confidencial de los usuarios y mantener su confianza. Además, recopilar la opinión de los usuarios es esencial para perfeccionar los sistemas de IA conversacional y mejorar su eficacia. Sin embargo, antes de desarrollar un chatbot que facilite una mejor comunicación entre usted y sus clientes, debe considerar los numerosos obstáculos que podría encontrar durante el desarrollo.
Diversidad de idiomas
En 2022, alrededor de 1.5 millones de personas hablaban inglés en todo el mundo, seguido del chino mandarín con 1.1 millones de hablantes. Si bien el inglés es el idioma extranjero más hablado y estudiado a nivel mundial, solo alrededor del 20% de la población mundial lo habla. Esto significa que el resto de la población mundial —el 80%— habla otros idiomas. Por lo tanto, al desarrollar un chatbot, es fundamental considerar la diversidad lingüística.
Variabilidad del lenguaje
Los seres humanos hablan distintos idiomas y el mismo idioma de forma distinta. Desafortunadamente, aún es imposible que una máquina comprenda plenamente la variabilidad del lenguaje hablado, considerando las emociones, los dialectos, la pronunciación, los acentos y los matices. Comprender las emociones humanas supone un reto importante para la IA conversacional, ya que afecta a la capacidad del sistema para interpretar la comunicación con 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 ruidosos o de fondo son aquellos que no aportan valor a las conversaciones, como timbres, perros, niños y otros sonidos ambientales. Por lo tanto, es fundamental eliminar o filtrar estos sonidos de los archivos de audio y entrenar al sistema de IA para que identifique los sonidos relevantes y los irrelevantes.
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.
Ventajas:
- 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.
Desventajas:
- 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
Si los datos públicos o las recopilaciones de datos de voz de propiedad privada no se ajustan a sus necesidades, explorar conjuntos de datos preempaquetados es otra opción . El proveedor ha recopilado estos conjuntos de datos con el propósito específico de revenderlos a sus clientes. Este tipo de conjunto de datos puede utilizarse para desarrollar aplicaciones genéricas o para fines 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 diversas industrias para una gran variedad de aplicaciones. Alinear las iniciativas de IA conversacional con los objetivos empresariales garantiza un valor medible y respalda los objetivos organizacionales.
Electrodomésticos/dispositivos inteligentes
En el Índice de Consumidores de Voz 2021, se informó que cerca del 66 % de los usuarios de EE. UU., Reino Unido y Alemania interactuaban con altavoces inteligentes, y el 31 % utilizaba algún tipo de tecnología de voz a diario. Además, dispositivos inteligentes como televisores, luces, sistemas de seguridad y otros responden a 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.
Sector Sanitario
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:
Sector Sanitario
- 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
- 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
Seguros
- 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?"
Las tres expresiones tienen la misma intención, pero están formuladas de manera diferente. Mediante permutación y combinación, los expertos en IA conversacional de Shaip identificarán todas las combinaciones posibles para articular la misma solicitud. Shaip recopila y anota expresiones y palabras de activación, centrándose en la semántica, el contexto, el tono, la dicción, el ritmo, el énfasis y los dialectos. Así es como Shaip crea conversaciones de alta calidad. datos de entrenamiento de IA conversacional que ayuda a los asistentes de voz y chatbots a comprender a los usuarios reales.
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 inigualable, listos para usar y personalizables para adaptarse a las necesidades específicas de su proyecto. La mayoría de nuestros conjuntos de datos se ajustan a cualquier presupuesto y son escalables para satisfacer todas las demandas futuras. Ofrecemos más de 40 000 horas de conjuntos de datos de voz listos para usar en más de 100 dialectos y más de 50 idiomas. También proporcionamos diversos tipos de audio, incluyendo grabaciones espontáneas, monólogos, grabaciones con guion y palabras de activación. Consulte el catálogo completo 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 del tipo de datos que necesitan. Sin embargo, la mayoría desconoce por completo las necesidades y requisitos de su proyecto. Por lo tanto, debemos brindarles información precisa sobre las metodologías de recopilación de datos de audio que utiliza 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 es fundamental para determinar el rendimiento del proyecto. Por lo tanto, se debe considerar el número total de participantes para la recopilación de datos. También se debe tener en cuenta el número total de enunciados o repeticiones del habla por participante o el número total de participantes.
Guión de datos
El guion es uno de los elementos más cruciales en una estrategia de recopilación de datos. Por lo tanto, es fundamental determinar el tipo de guion necesario para el proyecto: guionizado, espontáneo, expresiones verbales o palabras clave.
formatos de audio
El audio de los datos de voz desempeña un papel fundamental en el desarrollo de soluciones de reconocimiento de voz y sonido. La calidad del audio y el ruido de fondo pueden afectar el resultado del entrenamiento del modelo.
La recopilación de datos de voz debe garantizar que el formato de archivo, la compresión, la estructura del contenido y los requisitos de preprocesamiento se puedan 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
Casos de Éxito
Nos hemos asociado con algunas de las empresas más importantes del sector para ofrecer soluciones de IA conversacional de primer nivel. Nuestra experiencia en la gestión de los detalles técnicos de proyectos complejos de IA conversacional garantiza resultados fiables y escalables. A continuación, un vistazo a nuestros logros:
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Creamos un conjunto de datos exhaustivo para el reconocimiento de voz con más de 10 000 horas de transcripciones y archivos de audio en varios idiomas. Esto nos ayudó a entrenar y desarrollar un chatbot en tiempo real.
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Nuestro equipo de más de 3,000 expertos lingüísticos proporcionó más de 1,000 horas de archivos de audio y transcripciones en 27 idiomas diferentes para entrenar y probar un asistente digital.
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Gracias a nuestros anotadores cualificados y expertos lingüísticos, recopilamos y entregamos rápidamente más de 20,000 horas de grabaciones de voz en más de 27 idiomas.
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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.
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Para un proyecto de chatbot de seguros, creamos un conjunto de datos de alta calidad con miles de conversaciones, cada una con seis turnos, para optimizar su entrenamiento. También aprovechamos la IA generativa para crear respuestas personalizadas, mejorando así la interacción y la satisfacción del cliente.
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 colaboradores en 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 avanzada plataforma de IA nos permite ofrecer soluciones rápidas de datos de voz, manteniéndonos a la vanguardia 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 frecuentes
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.
