Tiempo de comercialización de la IA conversacional: ¿Valen la pena los chatbots?

Contenido
-Por qué algunos proyectos de inteligencia artificial conversacional tardan demasiado en lanzarse
-¿Por qué fallan los chatbots de aprendizaje automático?
-IA de entrenamiento cero: cómo iniciar rápidamente un chatbot
-Entonces… ¿Son lo suficientemente efectivos los chatbots?

Una de las primeras preguntas que surgen al visualizar un nuevo proyecto de IA conversacional es cuánto tiempo llevará tenerlo en funcionamiento. 

Algunos subestiman los tiempos de implementación cuando se trata de soluciones de chatbot, pero también el tiempo necesario para lograr buenos resultados. Aunque el retorno de la inversión (ROI) siempre es una métrica clave, si su proyecto tarda meses o un año en ser completamente funcional, el valor de la inversión podría disminuir. 

Un tiempo de comercialización lento definitivamente puede hacer o deshacer su éxito.

¿Por qué algunos proyectos de inteligencia artificial conversacional tardan demasiado en lanzarse?

Hay muchas razones por las que algunos proyectos de IA tardan más de lo esperado en dar los resultados deseados. 

Primero: planificación del proyecto Chatbot

Mientras que algunos clientes pueden tener ya un plan de implementación diseñado que define el equipo a cargo del proyecto, el presupuesto, las metas y los resultados esperados, otros comienzan a pensar en ello solo después de comprar el software. Esto extiende el tiempo hasta que se vean algunos resultados reales.

Segundo: Contenido de soporte para el Chatbot

Estos pueden incluir preguntas frecuentes, respuestas, flujos de conversación y otras fuentes de contenido. Es posible que tenga una solución de IA conversacional muy robusta, pero si no ha creado ningún contenido para responder a las preguntas comunes de sus usuarios, todo será en vano.

En tercer lugar, y lo más importante: la propia tecnología.

Dependiendo del enfoque de su AI conversacional usos, puede tomar más o menos tiempo para que su proyecto funcione correctamente con buenos estándares. Es por eso que necesita saber qué esperar de las diferentes tecnologías de IA conversacional en el mercado. Los analizamos a continuación.

Entonces, ¿los chatbots realmente valen la inversión y el tiempo? 

A pesar de enfrentar algunos desafíos, muy rara vez una empresa decidirá que no vale la pena invertir en un chatbot. Las tarifas actuales de autoservicio pueden alcanzar hasta el 90%, pero incluso con un chatbot muy poco optimizado, la IA conversacional puede responder fácilmente entre el 40 y el 50 % de las consultas por sí misma. 

¿Por qué fallan los chatbots de aprendizaje automático?

Una de las tecnologías más comunes utilizadas para los chatbots es Aprendizaje automático (Machine learning & LLM), que adopta un enfoque estadístico para resolver consultas. 

Esto significa que un chatbot o un asistente virtual solo podrá responder una pregunta si ha visto una solicitud similar antes. Esta es la razón por la cual el chatbot debe alimentarse con datos, es decir, diferentes frases y expresiones de las solicitudes de los clientes. Es lo que llamamos 'capacitación' la IA.

Los entrenamientos de aprendizaje automático requieren toneladas de datos para que los algoritmos decidan estadísticamente cómo responder una pregunta específica. Durante los últimos años, la exageración y las promesas del aprendizaje automático lograron no confundir este tremendo problema. Para producir resultados decentes, los clientes necesitan una gran cantidad de datos.

Cuando no tenemos estos datos disponibles, los chatbots con tecnología de aprendizaje automático carecen de contexto y no saben cómo resolver la ambigüedad, lo que genera resultados subóptimos y frustración entre los usuarios. 

Además, las capacitaciones requieren mucho tiempo y recursos: ingenieros de aprendizaje automático y semanas y semanas de selección de datos para que la solución pueda comenzar a responder solicitudes con precisión.

IA de entrenamiento cero: cómo lanzar rápidamente un chatbot

Para abordar el problema del 'entrenamiento', algunas soluciones de IA conversacional han optado por apostar por diferentes enfoques. 

¿La meta? Para eliminar capacitaciones prolongadas y acelerar el tiempo de comercialización de chatbots, asistentes virtuales y otros proyectos de IA conversacional. Además, para facilitar la vida de los usuarios y reducir las conjeturas de buscar posibles nuevas expresiones. 

IA neurosimbólica es un enfoque híbrido que utiliza relaciones semánticas para establecer conexiones entre la consulta del usuario y la intención. 

Digamos que ejecutamos un compañía aseguradora y estamos configurando un chatbot para ayudar a los clientes existentes y potenciales. Si necesitamos un seguro, podemos ir y preguntar 'Quiero asegurar mi propiedad' o 'Necesito un seguro de hogar' o incluso '¿Cómo protejo mi casa de los ladrones?'. 

La aseguradora puede querer responder a todas estas preguntas con la misma respuesta, guiando a los usuarios a elegir el seguro de hogar que mejor se adapte a ellos, sin embargo, ¿cómo podemos asegurarnos de no tener que imaginar todas las frases posibles?

La IA neurosimbólica de Inbenta viene con un léxico pre-entrenado que es capaz de hacer coincidir 'propiedad' con 'hogar' o 'casa', así como 'asegurar' con 'seguro' e incluso 'proteger'. De esta manera, el chatbot puede encontrar la respuesta correcta sin importar cuál de estas tres consultas se utilice sin necesidad de capacitación. 

Además, agregamos algunas capas de Machine Learning para aprender del comportamiento de los usuarios, sin dejar de brindar resultados desde el primer día.

Entonces… ¿Son los chatbots lo suficientemente efectivos?

La respuesta corta es sí. Los chatbots pueden tener un gran impacto en el rendimiento de sus equipos, dándoles tiempo para concentrarse en solicitudes complejas mientras automatizan una gran parte de las solicitudes y responden hasta el 90 % de las solicitudes de sus clientes.

Sin embargo, si desea que sean efectivos desde el primer día, probablemente desee elegir una tecnología que ya esté entrenada previamente, que pueda brindar respuestas sin necesidad de toneladas de datos y que sea lo suficientemente inteligente como para comprender el contexto y la intención real detrás de las consultas. 

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