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2018 será el año en que las conversaciones de chatbot se hagan realidad

 
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2018 será el año en que las conversaciones de chatbot se hagan realidad
de System Administrator - lunes, 1 de enero de 2018, 01:40
Colaboradores / Partners

2018 será el año en que las conversaciones de chatbot se hagan realidad

Aquí hay cinco ejemplos de cómo aprenderemos más sobre el complejo funcionamiento del comercio conversacional  en el próximo año.

1. Los asistentes inteligentes (IA) pueden hacer mucho desde el primer momento

Los proveedores de soluciones tienen acceso a un historial de preguntas frecuentes, grabaciones, registros detallados de llamadas (CDR), transcripciones de chat, literatura de productos, registros CRM e incluso scripts interactivos de respuesta de voz (IVR) para informar a los AI sobre las intenciones básicas de los clientes en la parte superior vertical categorías. Incluso si no eres Google, Facebook u otro de los gigantes tecnológicos que se benefician de la exposición a conjuntos de datos inconcebiblemente grandes, es posible acceder a información de calidad sobre tus consumidores. Ya no se requieren grandes datos para comenzar a usar el comercio conversacional.

2. Los humanos todavía tienen un lugar en el entrenamiento y el ajuste

Los AI pueden dar como resultado una reducción casi inmediata de los costos operativos y una mayor satisfacción del cliente, pero su capacidad para reemplazar a los agentes y asistentes en vivo está enormemente sobrevalorada. Por el contrario, la necesidad de monitorear y ajustar constantemente las respuestas para mantenerlas relevantes para clientes potenciales y satisfactorios para los clientes está creciendo rápidamente. Satisfacer esta necesidad será una fuente de nuevos empleos y empleos confiables para el futuro previsible.

3. Administrar conversaciones verdaderas viene después

Categorización? √ Entendimiento? √ Conversación? ¡No! Algunos proveedores de soluciones son mejores que otros para reconocer el contexto, promover el turno de turnos y permitir que las mentes de los clientes vaguen y salten de un tema a otro, pero el tablero sigue gobernado en gran medida por estadísticas y ramas en árboles lógicos que pueden quedar vacíos. Cuando eso sucede, los IA no son mejores que las aplicaciones de IVR frustrantes y mal diseñadas. Esté atento a algunos avances reales para corregir esta situación en 2018.

4. Podremos atravesar los jardines amurallados de #ConvComm

Es una pena que Big Four (y otros grandes bateadores de la industria de la tecnología) hayan elegido crear "plataformas" separadas y desiguales para bots de mensajería y primeros agentes de voz. A las empresas les gustaría ver una infraestructura de asistencia inteligente que les permita desarrollar un servicio una vez y hacer que funcione correctamente en todos los dispositivos y en todos los modos. En cambio, en el corto y mediano plazo, estamos atrapados con los mismos esfuerzos duplicados que plagan las aplicaciones móviles (iOS versus Android, por ejemplo). El personal separado mantiene la base de códigos para las habilidades de Alexa, las acciones de Google, los bots de Facebook Messenger y algunos otros.

5. Nuestro alcance excederá nuestro alcance

Ahora que hemos abordado los "conocimientos conocidos", podemos esperar nuevas empresas y emprendedores sigilosos que surjan en 2018 listos para abordar "incógnitas conocidas". Lo harán combinando el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la gestión del conocimiento y otros elementos de AI con el toque humano. Algunos incluso podrían exponer y explotar los "conocimientos desconocidos". Su naturaleza debe determinarse, pero siempre hay espacio para las tecnologías innovadoras. Como mínimo, las soluciones abarcarán las líneas tradicionales de demarcación entre atención al cliente, marketing, identificación de usuario y plataformas de autenticación y gestión de relaciones.

La adopción y el uso del comercio conversacional se acelerarán en 2018. Las fuerzas se están alineando para que las personas empleen tecnologías de conversación en el hogar, en sus automóviles y en sus oficinas. Depende de los proveedores de soluciones administrar la complejidad de los procesos subyacentes para simplificar las cosas tanto para los usuarios finales como para las empresas.

Este artículo apareció originalmente en el blog Opus Research . Copyright 2017.

Dan Miller es fundador y analista principal de Opus Research , una firma de investigación de mercado centrada en el comercio conversacional.

 

Los operadores de IA jugarán un papel crítico a medida que los bots redefinen el lugar de trabajo

Tratar a la IA como si fuera una persona tiene sus beneficios. Cuando IBM llamó a su inteligencia artificial " Watson " , la compañía esperaba que las personas lo vieran cálido y accesible, incluso un "genio humilde". Según Ann Rubin, vicepresidenta de contenido de marca y creatividad global en IBM, en una conversación con Adweek , funcionó.

No es de extrañar entonces que las plataformas emergentes de AI como Einstein de Salesforce, Alexa de Amazon y Albert de mi compañía siguieran su ejemplo. Algunas compañías ahora están llevando el proceso de humanización aún más lejos, posicionando su tecnología como su colega o empleado más nuevo. 

Esto tiene bastante sentido desde la perspectiva de una tarea: AI trabajará como un colega. Pero desde el punto de vista psicológico, en el momento en que AI pasa de la plataforma tecnológica a su compañero de equipo y asume un rol más tradicionalmente humano, los humanos comienzan a esperar que se parezca un poco más a ellos. O, al menos, para exhibir rasgos más humanos, como la responsabilidad, la transparencia y las habilidades de comunicación.

La IA no es buena en ninguna de estas cosas. Es malo compartir los detalles de su día, lo que se trata o por qué hace lo que hace. Y es un oyente horrible. Algunos podrían describir a sus colegas humanos en términos similares, pero a diferencia de los humanos, la incapacidad de AI para comunicarse nunca es por rebeldía, introversión, miedo a parecer estúpido, un comportamiento inherentemente inquietante o cualquier otro rasgo distintivamente humano.

Las tecnologías autónomas de hoy simplemente no están programadas para explicarse a sí mismas, están programadas para funcionar. Tome un automóvil sin conductor que se haya desviado hacia el carril derecho cuando su pasajero humano hubiera preferido que permanezca en el carril en el que se encontraba. Actualmente no hay forma de que el vehículo comunique por qué tomó su decisión. Esto podría dejar frustrado a su pasajero humano, preguntándose "¿Por qué?" 

Los humanos están programados para querer saber por qué . Quieren comprender el razonamiento y la lógica que entra en una decisión. Y AI tiene esta información en espadas. Pero como los desarrolladores de IA pueden testificar, una IA procesa de miles a millones de variables en el mismo tiempo que un humano puede procesar cientos. Explicar el "por qué" no solo sería difícil, se perdería en el oyente.

La necesidad humana de comprender por qué tal vez revela una suposición subyacente: que la tecnología tiene motivos y opera de acuerdo con su propia voluntad. Ninguno de los dos es cierto, por supuesto. AI no tiene una opinión o agenda; Hará lo que el usuario quiera. Solo necesita orientación y límites que aseguren que logra sus objetivos de una manera que refleje los propios valores y prioridades del usuario.

Es esta percepción precisa la que ha inspirado el surgimiento de una nueva clase de operadores de IA: expertos en IA diarios que actuarán como conductos entre AI y sus colegas humanos. Una parte del susurrador de IA, otro profesional de operaciones parciales, el único propósito del operador de IA es fortalecer la inteligencia artificial en lugares donde se requiere intervención humana: comunicar lo que hace y aprender, entender los objetivos comerciales y ofrecer sus ideas en forma de información (en lugar de variables crudas consideradas en el proceso de toma de decisiones). 

Estos expertos en IA surgirán de diferentes ámbitos de la vida. Mientras que los analistas de datos que entienden patrones y correlaciones pueden sentirse más cómodos interactuando con un sistema de inteligencia artificial, aquellos en roles más operativos estarán mejor equipados para actuar como una interfaz entre equipos, impulsar proyectos y poner en práctica los conocimientos de inteligencia artificial para ayudar a las personas sus trabajos.

No importa quién desempeñe esta función, el objetivo será el mismo: establecer parámetros y pautas. Habla "robot". Y traduce lo que tiene que decir a "humano".

Los robots son ásperos en los bordes. Dejado en sus propios dispositivos, una IA pasará del punto A al punto B de la manera más rápida posible, pero no siempre se verá bonita. El trabajo de un operador de inteligencia artificial es asegurarse de que los riesgos que implica no estén en desacuerdo con lo que una empresa se siente cómoda, incluso si los ayuda a alcanzar sus objetivos. 

Tome una plataforma de inteligencia artificial que tenga la tarea de ejecutar la promoción Black Friday de un minorista en las redes sociales y los canales en línea, de principio a fin. Antes de soltarlo en estos canales, el operador AI intervendría para guiar a la IA y, en cierto sentido, compartir con ella la estrategia y los objetivos: "Aquí está la promoción, aquí están los activos creativos, aquí están los tipos de audiencias estamos apuntando y los canales que estamos interesados ​​en usar. Nuestro objetivo es generar 2,5 veces más ingresos que en otros meses, y estamos dispuestos a invertir más agresivamente de lo habitual para hacerlo ".

El operador de AI también tomaría decisiones iniciales sobre lo que significa "ser más agresivo". ¿Está bien gastar un 30 por ciento en el descubrimiento de la audiencia? ¿Puede gastar 20 veces más de lo habitual en palabras clave? ¿Debería enfocarse principalmente en nuevas audiencias o debería también enfocarse en clientes existentes?

La IA puede ir de cualquier manera en cada una de estas decisiones. El operador de IA sabe cómo decirle que vaya en la dirección que la organización quiere. 

A diferencia de los humanos, que a menudo colaboran entre ellos para descubrir cómo hacer avanzar los proyectos, AI solo quiere que se les explique qué en términos muy genéricos. Requiere menos reflexión y más entrada manual. Tomemos el ejemplo del Viernes Negro, donde las directivas fueron: "2.5 veces más ingresos, mayor inversión, estas audiencias, esos canales, avance". Una vez que el operador de inteligencia artificial lo diga, determinará cómo hacerlo por sí mismo.

El desinterés de AI por hablar a través de su enfoque no significa que la colaboración esté fuera de discusión. Solo se ve un poco diferente. La forma en que AI colabora implica ofrecer análisis y perspectivas que el operador de IA puede usar para tomar decisiones sobre la estrategia y alimentar un plan actualizado.

Esta relación básica de dar y recibir es una de las muchas maneras en que AI redefine lo que significa ser un colega en la era de los robots. Mientras que los humanos podrían haber inventado la dinámica del lugar de trabajo, los robots están interviniendo para redefinirlos. En algún lugar entre ellos y nosotros está el operador AI, cuya habilidad para hablar robot ayudará al hombre y a la máquina a moverse más allá de estos dolores iniciales de crecimiento.

Tomer Naveh es director de tecnología en Albert , una plataforma de marketing de inteligencia artificial para la empresa.

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