Asistentes Virtuales Cognitivos, empatizar con los clientes
La comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas y su respuesta con este mismo lenguaje no es un reto nuevo, pero sí lo son los avances conseguidos en los últimos tiempos y la expansión de los Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC).
El potencial de aprendizaje y las capacidades de los AVC los convierten en agentes clave para añadir valor a los negocios y generar experiencias positivas para los clientes.
Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft, Google Assistant o el Messenger de Facebook -ahora Meta- son ejemplos populares de un momento, bautizado como la revolución de los chatbots que, sin ser tal, ha supuesto un importante paso hacia delante en la expansión de los asistentes virtuales.
Fue en la década de los 60 cuando Joseph Wiezenbaum creó en el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) a Eliza, uno de los primeros bots conversacionales y piedra de toque de un fenómeno, que ha convertido a los denominados chatbots en herramientas cada vez más comunes, especialmente en las empresas data-driven.
En el más de medio siglo que ha trascurrido desde entonces y gracias a los avances en la tecnología de Inteligencia Artificial (IA), estos agentes han evolucionado de forma notable y son muchos los ejemplos de la multitud de aplicaciones en las que los chatbots están presentes.
Primero, la necesidad de ofrecer a los usuarios experiencias nuevas, personalizadas y humanizadas, es decir, a través de una interfaz natural y, segundo, las ventajas y beneficios que proporciona la automatización han impulsado la inversión y el desarrollo en este campo. Un entorno en el que, a diferencia de los chatbots, que tienen limitaciones, los Asistentes Virtuales Cognitivos (AVC) siguen avanzando. La superioridad de los AVC se encuentra en su potencial de aprendizaje y en sus capacidades para añadir valor a los negocios y generar experiencias positivas para los clientes.
Aunque la función que desempeñan chatbots y AVC es la misma y se concreta en prestar asistencia a los usuarios en el desarrollo de diferentes acciones, la capacidad de autoaprendizaje de los AVC posibilita su entrenamiento y mejora constante. Los AVC son duchos, por ejemplo, para comprender términos y contextos propios de un sector de actividad determinado, un ámbito específico o una organización concreta.
Además, y este aspecto es clave, durante las interacciones, ya sea vía voz o vía texto, los AVC son diestros en el reconocimiento de la vertiente emocional de las palabras, del lenguaje coloquial e incluso de los tonos. A partir de estas distinciones, los AVC son sensibles al entorno y el estado de ánimo y, en base a ello, pueden proporcionar una asistencia empática.
La capacidad de los AVC para interactuar en un contexto determinado y para reconocer los estados de ánimo del usuario a lo largo de la interacción se traduce en un trato más personalizado, pertinente y ajustado a sus expectativas, que contribuye directamente a una mejor experiencia de cliente, a su satisfacción y fidelización. Con estos atributos, los AVC siguen ganando peso en call centers y centros de atención y soporte a los usuarios, así como en muy diversos ámbitos de las empresas, interna y externamente.
En la práctica, las soluciones creadas a partir de la propuesta diferencial de aggity, que incluye distintas plataformas y herramientas de big data y analytics, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, demuestran que los AVC aportan valor en múltiples áreas: desde la gestión de los RRHH y el talento, y el soporte TI a los usuarios, hasta el marketing y las diferentes fases de la comercialización.
- Publicado en Analytics & AI
La Transformación Digital es la respuesta al post COVID-19
La cantidad de datos es cada vez mayor, creando una gran oportunidad a las empresas que, si saben tratarlos e interpretarlos podrán diseñar modelos de negocio que respondan a las nuevas necesidades del mercado y la sociedad.
Big data, Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning son algunas de las tecnologías que están ayudando a frenar el impacto de la actual pandemia.
El aprendizaje automático, o Machine Learning en inglés, es una disciplina de las ciencias de la computación que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma automática sin necesidad de intervención humana. Para conseguir esa autonomía las organizaciones se apoyan en tecnologías como big data e IA, que facilitan el análisis de grandes cantidades datos en los que se basan los algoritmos con los que trabaja el machine learning.
Estas técnicas son una de las claves de la innovación y de la Transformación Digital que se está produciendo en la mayoría de los sectores económicos. La disponibilidad de volúmenes cada vez más ingentes de datos ha creado una oportunidad única para las empresas que, si saben cómo tratarlos e interpretarlos, podrán diseñar modelos de negocio que respondan a las necesidades del mercado y la sociedad.
Prueba de ello es cómo su empleo está sirviendo para luchar contra la pandemia de la Covid-19 que afecta a países de todo el mundo o, al menos, para minimizar su impacto. El informe ‘Perspectivas del COVID-19: tecnología e innovación contra el coronavirus’, elaborado por la consultora Grant Thornton, recoge que el 53% de las iniciativas innovadoras desplegadas con esa finalidad han recurrido al big data y a la IA, el 22% a la robótica y el 12% a la ciberseguridad, seguidas del blockchain (11%) y los chatbots (2%).
Principales usos de la tecnología
El uso de estas tecnologías ya está contribuyendo, por ejemplo, a reducir los tiempos en la toma de decisiones y a optimizar las competencias de los trabajadores. En el caso del blockchain permite una mejor gestión de los recursos al garantizar la trazabilidad en la cadena de suministro y un mejor control del material sanitario en el caso de la actual crisis. La geolocalización, por su parte, puede servir para la supervisión de los infectados; mientras que las aplicaciones móviles de telemedicina ya se están utilizando en muchos países para evitar el colapso de los teléfonos de emergencias
Una de las aplicaciones más mediáticos ha sido el de la impresión 3D. Esta tecnología ha servido para abastecer de diferente material sanitario a hospitales, centros sanitarios y personal dedicado a actividades esenciales. Se pusieron en marcha proyectos con la participación de grandes compañías para fabricar respiradores y otros para proveer de máscaras como medida de protección.
La IA es otra innovación con múltiples usos en la lucha contra la Covid-19. Entre los ejemplos que menciona la consultora se encuentran la detección temprana de infectados, el diagnóstico rápido o el seguimiento de tratamientos. La combinación de sistemas de videovigilancia y cámaras térmicas asistidas por IA permite, por ejemplo, tomar la temperatura o detectar a las personas que no llevan mascarilla en estaciones de metro o tren.
Junto a las bondades de la tecnología, no hay que perder de vista sus riesgos. El mayor uso de herramientas digitales también ha traído consigo un aumento de los ataques cibernéticos que ha puesto de manifiesto la necesidad de las empresas de mejorar sus sistemas de ciberseguridad para hacer frente a los ataques de phishing y la distribución de malware. Unas amenazas a las que ahora están más expuestos los empleados tras la adopción masiva del teletrabajo que, en muchas compañías, se prolongará durante los próximos meses.
- Publicado en Retail