Lejos de ser una simple tendencia, la llegada de la inteligencia artificial es una auténtica revolución en la atención al cliente. Actualmente representa una oportunidad para que las empresas mejoren significativamente el servicio que ofrecen a los usuarios y consumidores estableciendo un recorrido del cliente con capacidad de reacción y sin fisuras.
Para que entiendas mejor la jerga utilizada, desciframos los términos más utilizados que suscitan un gran número de preguntas.
Una Inteligencia Artificial orientada hacia un recorrido multicanal
El teléfono sigue siendo el canal más utilizado, y lo ha sido durante muchos años, por los clientes y usuarios que esperan una respuesta inmediata de las empresas y organizaciones. Por desgracia, las líneas saturadas y los largos tiempos de espera pueden ser especialmente irritantes, lo que a menudo provoca frustración y una profunda insatisfacción.
Gracias a las tecnologías desarrolladas, las soluciones permiten eliminar las tareas repetitivas de los asesores para que puedan concentrarse en tareas de alto valor.
Inteligencia artificial o IA o AI
Es una rama de la informática dedicada al diseño de máquinas capaces de realizar tareas como el aprendizaje o el razonamiento como lo hace el cerebro humano. El objetivo es conseguir que una máquina imite las capacidades cognitivas de un ser humano. Técnicamente, la inteligencia artificial es una manera de programar por completo, en oposición al desarrollo clásico. En lugar de partir de reglas para ir hacia los datos, partimos de datos para ir hacia las reglas. Los algoritmos de la inteligencia artificial son capaces de conceptualizar reglas a partir de datos.
Con la IA enseñamos a las máquinas a aprender, a reconocer su entorno y a alcanzar objetivos.
Ya no se trata de codificar las reglas manualmente, sino de dejar que los ordenadores las descubran mediante correlación y clasificación sobre la base de una cantidad masiva de datos. Dicho de otro modo, el objetivo del aprendizaje automático no es realmente adquirir conocimientos ya formalizados, sino comprender la estructura de los datos e integrarla en modelos, en especial para automatizar tareas.
La inteligencia artificial se basa en algoritmos de Machine Learning y de Deep Learning.
Machine Learning
Antes se programaban las reglas para imitar a la inteligencia humana, los desarrolladores intentaban enseñar a los ordenadores el mínimo detalle de cada decisión que querían tomar.
Por ejemplo, para que una máquina pudiera reconocer un pájaro, se construían reglas de reconocimiento, como que es un animal de dos patas con alas, plumas y que vuela. A la inversa, utilizando la inteligencia artificial y los algoritmos de Machine Learning, se proporciona a la máquina una gran cantidad de imágenes de pájaros especificando que cada imagen representa un pájaro, lo que se denomina entrenamiento del algoritmo. A continuación, el ordenador las analiza para determinar las características comunes de estas imágenes y adquiere la capacidad de reconocer un pájaro por sí mismo al analizar una nueva imagen.
El Machine Learning es un conjunto de algoritmos de aprendizaje estadístico programado para buscar las relaciones entre datos.
Deep learning
El Deep Learning es un subconjunto del Machine Learning. Es el resultado de la combinación de la apropiación de conocimientos de las redes neuronales y el aumento de la potencia de cálculo de los ordenadores, que ahora está disponible a menor coste. La máquina sigue aprendiendo de los datos, pero se inspira en el funcionamiento de las neuronas y las sinapsis del cerebro humano utilizando varias capas de procesamiento, cada una de las cuales integra progresivamente representaciones de datos cada vez más complejas. El deep learning es una auténtica revolución en el reconocimiento visual y el procesamiento del lenguaje natural, por ejemplo.
La inteligencia artificial ha permitido revolucionar la relación hombre-máquina al apropiarse de habilidades que antes estaban reservadas a los humanos: comprensión y utilización del lenguaje natural, traducción, reconocimiento del habla, etc.
Asesor híbrido o asesor optimizado
Es la capacidad del bot de procesar una parte de la llamada y de transferirla a un asesor físico si es necesario. Pero también de aportar al asesor elementos de respuesta en las conversaciones gracias al análisis de los datos. Esto le permite aumentar la eficacia y la pertinencia en la atención al cliente.
Supervisor optimizado
Es una tecnología basada en la inteligencia artificial que permite una supervisión en tiempo real de todas las conversaciones que gestiona el agente conversacional. El supervisor optimizado consiste en una medida automática y cualitativa de las conversaciones.
Esta solución generadora de valor permite a los supervisores identificar las conversaciones de riesgo para retomarlas o transferirlas o, de lo contrario, capitalizar las buenas prácticas.
Inteligencia Artificial Conversacional
La inteligencia artificial se puede utilizar ahora para crear un sistema de reconocimiento del habla y, en general, de palabras asociadas a los bots conversacionales, con el fin de mejorar la experiencia del cliente.
Con un asesor o con un bot, los usuarios quieren hablar con su servicio de atención al cliente como lo hacen en su vida cotidiana, es decir, en un lenguaje «natural», no en el de una máquina o un robot.
Para funcionar e instaurar un diálogo fluido, las tecnologías recurren a un sistema de procesamiento del lenguaje natural. Es hora de aprender un poco su funcionamiento.
NLP
El NLP o «Natural Language Processing» es un conjunto de soluciones de reconocimiento de texto que permite comprender las palabras y frases que formulan los usuarios. El objetivo es comprender una necesidad y responder a ella.
En concreto, el NLP permite comprender lo que dice el humano, procesar el dato que se encuentra en el mensaje y aportar una respuesta en lenguaje natural.
NLU
El Natural Language Understanding (NLU) consiste en tomar un texto escrito o pronunciado en lenguaje natural y entender las intenciones. Por tanto, se trata de un subconjunto del NLP.
El NLP interpreta literalmente lo que dice o escribe el cliente, mientras que el NLU identifica las intenciones y el significado profundo.
Inteligencia Artificial paralingüística
La IA paralingüística consiste en utilizar la IA para detectar características de la persona distintas del contenido verbal que pronuncia: edad, género, tono o incluso emociones en una conversación escrita u oral.
La IA emocional:
La IA emocional es uno de los aspectos de la IA paralingüística, pero seguramente uno de los más complejos y apasionantes.
Se define por la capacidad de detectar un estado emocional (enfado, estrés, alegría, irritación…) y razonar teniendo en cuenta estas emociones.
Los robots no son humanos, por lo que no están dotados naturalmente de empatía. La IA emocional lo resuelve e introduce la gestión de las emociones en las conversaciones humano-máquina para responder de manera más adecuada a las necesidades del cliente teniendo en cuenta su estado de ánimo. En concreto, si está enfadado o en situación de estrés intenso, el bot lo orientará inmediatamente a un humano. De la misma manera por escrito, utilizando los verbatims y las palabras que emplea el cliente, el bot puede deducir un estado emocional para aportar una respuesta contextualizada.
