¿Qué es la IA conversacional? Todo lo que necesitas saber

El aumento de las expectativas de los clientes junto con los costos operativos más altos pueden significar problemas incluso para las grandes empresas exitosas, lo que significa que las pequeñas empresas tienen aún más dificultades para mantenerse a flote.

Actualmente, su empresa no puede permitirse el lujo de contratar miembros adicionales del equipo, pero tampoco puede permitirse las consecuencias de las bajas calificaciones de satisfacción del cliente.

Es por eso que gran parte del software comercial actual utiliza soluciones de inteligencia artificial conversacional para automatizar sin problemas los procesos comerciales y brindar una experiencia personalizada al cliente.

Siga leyendo para saber qué es la IA conversacional, cómo funciona y sus componentes clave, y descubra los beneficios y desafíos que trae consigo. También cubriremos casos de uso populares de IA conversacional en una variedad de industrias.

Enlaces rápidos:

• ¿Qué es la IA conversacional?
• ¿Cómo funciona la IA conversacional?
• Componentes de la IA conversacional
• IA conversacional vs Chatbot: ¿Cuál es la diferencia?
• Beneficios de la IA conversacional
• Casos de uso de IA conversacional
• Desafíos en la IA conversacional
• preguntas frecuentes

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional (inteligencia artificial) es una tecnología de comunicaciones comerciales automatizadas que utiliza aprendizaje automático avanzado y procesamiento de lenguaje natural para comprender y analizar el lenguaje, el contexto y la intención del hablante, lo que permite que las aplicaciones basadas en voz y texto participen en conversaciones bidireccionales con un sonido natural. con los usuarios

A diferencia de otros tipos de IA empresarial y automatización, a los usuarios que se conectan con aplicaciones potenciadas por IA conversacional les resultará mucho más difícil determinar si están interactuando con un "robot" o un agente en vivo.

Esto se debe a que la IA conversacional estudia continuamente la forma en que los humanos realmente hablan, con el objetivo de evaluar e imitar el flujo de una conversación natural en lugar de brindar la misma serie limitada de respuestas enlatadas.

Los asistentes de voz personales virtuales, como Alexa de Amazon y Siri de Apple, son algunos de los dispositivos IoT (Internet de las cosas) más conocidos que aprovechan la IA conversacional.

Sin embargo, las empresas de hoy dependen cada vez más del software de IA conversacional para automatizar y ayudar con procesos comerciales comunes como:

• Atención al cliente (preguntas frecuentes)
• Atención al cliente (recomendaciones de productos, facturación, gestión de citas, etc.)
• Seguimiento de pedidos y gestión de inventario.
• Marketing conversacional (filtrado de leads, recopilación de datos, etc.)
• Encuestas de clientes, comentarios, seguimiento del rendimiento de los empleados

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional funciona al iniciar una serie de procesos analíticos para comprender la intención del usuario, generar respuestas relevantes e informadas por el contexto, y luego mejorarse continuamente en función de las respuestas, acciones y refuerzos del usuario.

¿En breve?

Cuanto más use la IA conversacional, más precisa, personalizada, relevante, inteligente y más humana se vuelve.

Todo esto es gracias al algoritmo creado y mejorado por Conversation Design, el flujo de trabajo y la arquitectura detrás de las mejores conversaciones impulsadas por IA.

Como probablemente haya adivinado, el diseño de la conversación es un tema increíblemente complejo que incluye la recopilación de datos, el lenguaje y el análisis de la intención, los patrones del habla, la psicología, los KPI y el mapeo del recorrido del cliente, los compradores, la tecnología... y la lista continúa.

No podemos cubrir todo esto en un artículo, así que echemos un vistazo a los componentes clave de la IA conversacional a continuación.

Componentes de la IA conversacional

La IA conversacional se compone de dos componentes principales: Aprendizaje automático (ML) y Procesamiento del lenguaje natural (NLP).

El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología de inteligencia artificial que analiza lo que los humanos quieren decir, tanto las palabras que dicen como lo que quieren obtener de la conversación, cuando interactúan con las herramientas de inteligencia artificial a través de la voz o el texto.

La PNL se dedica al estudio del "lenguaje natural", lo que significa que ayuda a las computadoras a comprender todo lo que constituye una conversación: contexto de comunicaciones anteriores, reconocimiento de voz, análisis de sentimientos del orador, reconocimiento de entidades nombradas, desambiguación de sentido de palabras, análisis de parte del discurso, etc. .

El aprendizaje automático es un componente de la IA que se basa en la repetición y el refuerzo de la entrada de datos, las estadísticas y los algoritmos, no en la entrada y las actualizaciones humanas manuales, para "enseñar" continuamente a las computadoras cómo proporcionar la información más precisa y útil posible.

El aprendizaje automático es lo que permite que las aplicaciones de IA conversacional mejoren con el tiempo.

Tanto el aprendizaje automático como el procesamiento del lenguaje natural contienen múltiples componentes más pequeños, cada uno de los cuales desempeña un papel en la ejecución y mejora exitosas del proceso de IA conversacional. Echemos un vistazo a cómo funciona la IA conversacional con más detalle a continuación.

Paso uno: generación de entrada

Durante la fase de generación de entrada, los usuarios hablan/hablan o envían mensajes de texto/escriben una frase inicial, un comentario o una pregunta en la aplicación (o sitio web, mensaje de redes sociales, etc.) utilizando IA conversacional.

Paso dos: análisis de entrada

Una vez que el usuario termina de hablar o escribir, comienza la fase de análisis de entrada.

Esta fase se enfoca tanto en escuchar como en comprender.

En primer lugar, el procesamiento del lenguaje natural (fase de escucha) determina el idioma utilizado, si se habló o se escribió a máquina, y el significado general de lo que se dijo.

Luego, la comprensión del lenguaje natural o NLU (fase de comprensión) evalúa el contexto de la conversación y la posible intención detrás de la elección de palabras del usuario, no solo sus definiciones estándar.

Las interacciones basadas en voz usan NLU y reconocimiento automático de voz (ASR) para analizar y comprender lo que dijo el usuario y su intención. ASR descifra lo que dijo exactamente el usuario y luego traduce sus palabras a texto para que la computadora pueda "entenderlas".

Paso tres: gestión del diálogo

Durante la fase de gestión del diálogo, la aplicación de IA conversacional formula una respuesta adecuada al usuario de acuerdo con su comprensión más precisa de lo que se dijo, que, recuerde, siempre está mejorando.

Paso cuatro: generación de lenguaje natural

La aplicación se basa en la siguiente parte de PNL, Generación de lenguaje natural (NLG), para generar y entregar respuestas que el usuario pueda entender fácilmente.

Según el canal de comunicación que se utilice, estas respuestas se pueden enviar a través de texto, texto a voz o síntesis de voz (voz generada automáticamente).

Paso cinco: aprendizaje por refuerzo

La fase final de la IA conversacional es el aprendizaje por refuerzo, a veces llamado "aprendizaje profundo".

Este es el componente de aprendizaje automático del proceso, donde la respuesta y la reacción del usuario a la información proporcionada por la aplicación se evalúan y almacenan para mejorar las futuras interacciones entre humanos y clientes de IA.

IA conversacional vs Chatbot: ¿Cuál es la diferencia?

Si los chatbots deben verse o no como un tipo de "IA conversacional" es un debate popular en los espacios de software comercial y de IA.

Consideramos que la IA conversacional es más sofisticada y "realista" que los chatbots estándar.

Los chatbots se basan principalmente en respuestas enlatadas y utilizan el procesamiento básico del lenguaje natural para responder a "palabras y frases desencadenantes". Las soluciones de IA conversacional, por otro lado, analizan y contextualizan una conversación completa, brindando respuestas más precisas y personalizadas que los chatbots.

La imagen de arriba ilustra las limitaciones de los chatbots.

Sin embargo, algunos chatbots usan IA conversacional para brindar servicio y soporte al cliente, pero no todos. La siguiente tabla describe las diferencias clave entre los chatbots y la IA conversacional.

Beneficios de la IA conversacional

Alrededor del 34% de los líderes empresariales de marketing y ventas dicen que aprovechar la inteligencia artificial será el factor más importante para mejorar la experiencia general del cliente.

Los beneficios de la IA conversacional a continuación trabajan juntos para fortalecer no solo la experiencia del usuario, sino también el reconocimiento de marca, las estrategias de ventas, la productividad del equipo y mucho más.

Disponibilidad 24/7

El 80% de los consumidores dice que su mayor problema de servicio al cliente es no poder obtener asistencia inmediata cuando la necesita.

Los agentes humanos necesitan descansos, días libres, vacaciones y fines de semana, lo que significa que no siempre están disponibles cuando los clientes se comunican con ellos. Si bien es posible contratar agentes geográficamente diversos que trabajen en diferentes zonas horarias, también es un gasto enorme.

Los proveedores de IA conversacional ofrecen servicio al cliente instantáneo y siempre disponible y soporte en tiempo real. Estas herramientas también pueden programar devoluciones de llamadas y otros seguimientos con clientes potenciales de calidad en cualquier momento, asegurando que nunca pierda la oportunidad de realizar una venta.

Atención al cliente omnicanal

Las herramientas de IA conversacional, a diferencia de otras funciones de automatización, no se limitan a un solo canal o interfaz.

La IA conversacional funciona en comunicaciones basadas en texto y voz, lo que facilita la optimización del servicio al cliente y las ventas omnicanal.

Los clientes pueden elegir su canal de comunicación preferido entre opciones como:

• mensajes de texto
• Llamadas de voz VoIP
• Mensajes de chat del sitio web
• mensajes de redes sociales

Las interacciones con los clientes pueden continuar a través de múltiples canales, lo que ofrece aún más flexibilidad.

Autoservicio al cliente

El autoservicio del cliente es otro beneficio importante de la IA conversacional, ya que proporciona interacciones similares a las humanas y atención al cliente sin necesidad de contratar a un agente en vivo.

Esto no solo deja a los agentes en vivo libres para concentrarse en llamadas de ventas o proyectos más grandes, sino que también significa resoluciones más rápidas para las consultas y problemas de los clientes. Los consumidores no tienen que esperar a que les devuelvan la llamada ni soportar largos tiempos de espera para obtener la asistencia que necesitan.

En cambio, pueden comunicarse con su canal de comunicación preferido e interactuar con bots con tecnología de IA conversacional, lo que aumenta las tasas de resolución del primer contacto como resultado.

Experiencias conversacionales personalizadas

La capacidad de la IA conversacional para crear un flujo de conversación natural mientras se comprende con precisión e incluso se anticipa a las necesidades del cliente aumenta drásticamente el compromiso del cliente.

¿Y cuanto más tiempo pasen los consumidores interactuando con sus aplicaciones? Cuanto más aprenderás sobre ellos.

Esto conduce a mayores oportunidades para la recopilación de datos y una investigación de mercado objetivo más precisa. Pronto, podrá crear compradores detallados y una segmentación de mercado más precisa por datos demográficos como edad, intereses, género, ingresos, ubicación y más.

Esto significa un mayor nivel de personalización, lo que hace que cada cliente se sienta reconocido y priorizado. También significa mayores tasas de retención de clientes, mayores oportunidades de ventas adicionales y cruzadas, y sí, más ventas en general.

De hecho, nuestra investigación sobre las mejores habilidades de servicio al cliente muestra que la personalización aumenta las tasas de conversión en línea en al menos un 8%.

¿Mejor de todo?

Ni siquiera tiene que contratar agentes adicionales para que esto suceda.

Siempre evolucionando

El lenguaje humano, al igual que nuestros deseos, necesidades e influencias, siempre está cambiando.

Las herramientas de IA conversacional crecen con sus clientes, porque recopilan, analizan y se ajustan constantemente de acuerdo con los datos más recientes sobre interacciones humanas.

Otro software de negocios puede estar basado en las tendencias de compra de los clientes actuales y el comportamiento de los consumidores, y si bien eso es útil ahora, en el futuro se vuelve obsoleto y eventualmente obsoleto.

La IA conversacional está informada por un contexto mucho más amplio, que incluye influencias culturales, cambios geopolíticos, eventos actuales y la forma en que evoluciona nuestro lenguaje. Además, recopila datos directamente de la fuente, las personas que usan asistentes virtuales y chatbots de IA, en lugar de investigaciones y análisis de segunda mano.

¿En breve?

Es fácil optimizar las aplicaciones basadas en IA conversacional porque siempre están influenciadas por la actividad en tiempo real y el comportamiento del consumidor.

Casos de uso de IA conversacional

¿Está pensando en probar la IA conversacional por primera vez, pero no está seguro de si es la adecuada para su industria?

A continuación, describimos algunos de los casos de uso de IA conversacional más populares que muestran cuán diversa es realmente esta solución.

Servicios financieros

Los servicios financieros pueden usar IA conversacional para ayudar a los clientes a completar solicitudes de préstamos o tarjetas de crédito, recopilar información clave de contactos e ingresos y hacer recomendaciones en consecuencia.

Los cobradores de deudas y las compañías de tarjetas de crédito pueden ayudar a los clientes a configurar y ajustar los pagos y retiros automáticos, enviar recordatorios o alertar a los clientes cuando los saldos aumentan.

Los saldos de cuentas en tiempo real, el análisis de patrones de gastos e incluso las sugerencias de ahorro también pueden proporcionar asistencia al cliente.

Los bancos pueden brindar un alto nivel de atención al cliente mediante el uso de IA conversacional para enviar alertas de actividad sospechosa o fraude en tiempo real, lo que permite a los clientes aprobar compras o desactivar sus tarjetas al instante desde cualquier lugar y en cualquier dispositivo.

Centros de contacto

Los centros de contacto y de atención telefónica se beneficiarán especialmente del filtrado de clientes potenciales y el fomento de las plataformas de inteligencia artificial conversacional que pueden proporcionar.

Estas herramientas pueden automatizar la segmentación del mercado de acuerdo con la actividad de los visitantes del sitio web o la participación en las redes sociales, calificando clientes potenciales e identificando objetivos de alto valor. Pueden hacer un seguimiento de los clientes potenciales mostrándoles contenido publicitario relevante o mostrándoles productos que probablemente disfrutarán mientras aún visitan su sitio web o página.

Eventualmente, pueden recopilar información de contacto de clientes potenciales y automatizar llamadas telefónicas salientes, mensajes de texto SMS masivos, correo electrónico o mensajes de chat.

Los administradores y agentes de CCaaS también pueden usar IA conversacional para recibir comentarios sobre el desempeño de los empleados.

Los compradores pueden completar rápidamente encuestas de clientes en la aplicación que ofrecen información sobre la calidad del soporte brindado, el nivel de interés en los productos/servicios y permiten que los clientes ofrezcan sugerencias sobre áreas de mejora.

Comercio electrónico y venta minorista

La IA conversacional es de gran ayuda en el espacio minorista y de comercio electrónico cuando se trata de seguimiento de pedidos y actualizaciones de envío. Los clientes pueden rastrear paquetes en tiempo real, cambiar el destino del paquete o actualizar las instrucciones de entrega, obtener asistencia para pedidos perdidos y automatizar el proceso de devolución.

Los chatbots pueden ayudar a los clientes con recomendaciones de tallas y productos, enviar recordatorios del carrito y responder cualquier otra pregunta que tengan durante el proceso de compra. También pueden hacer sugerencias de acuerdo con compras anteriores y permitir que el cliente complete todo el proceso de pago directamente dentro de la interfaz de chat.

La IA conversacional también se puede utilizar para mejorar los programas de fidelización de clientes mediante el envío de seguimiento automatizado y mensajes de agradecimiento, la actualización de saldos de recompensas, el envío de recordatorios de ventas y notificaciones de caída de precios, y el suministro de códigos de cupones.

Cuidado de la salud

La IA conversacional prácticamente ha revolucionado la industria de la salud, especialmente gracias a los dispositivos médicos IoT (Internet de las cosas) que permiten el monitoreo remoto de pacientes, diagnósticos y alertas automáticas de proveedores.

Los usuarios también pueden completar formularios médicos, describir sus síntomas, programar citas, actualizar el seguro y solicitar recargas de medicamentos. Los pagos de facturas médicas y los recordatorios de pago también se pueden gestionar de forma automática.

Algunos profesionales de la salud mental también utilizan la IA conversacional para brindar asistencia de emergencia en tiempo real a quienes experimentan una crisis de salud mental. Si bien no sustituyen a la terapia tradicional, los bots conversacionales de IA pueden ofrecer soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana y dirigir a las personas en crisis a recursos cercanos, o incluso alertar a los profesionales médicos de una emergencia.

Recursos humanos

La IA conversacional brinda un excelente soporte interno de la empresa y gestión del flujo de trabajo, especialmente cuando se trata de recursos humanos.

Los empleados pueden solicitar o programar automáticamente tiempo libre, seleccionar entre los turnos disponibles, realizar un seguimiento de los cheques de pago y obtener actualizaciones sobre cambios repentinos en el horario.

Las herramientas de IA conversacional pueden servir como un depósito para las bases de conocimiento y la documentación de la empresa, lo que permite a los miembros del equipo obtener respuestas instantáneas a preguntas clave sobre políticas. Estas herramientas también pueden enviar advertencias o actualizaciones a toda la empresa, especialmente valiosas en caso de una emergencia en el lugar de trabajo.

Estas herramientas también pueden agilizar los procesos de incorporación y contratación, brindando acceso a materiales de capacitación para empleados y filtrando currículums para encontrar candidatos calificados.

Desafíos en la IA conversacional

A pesar de todas las cosas increíbles que puede hacer la IA conversacional, la tecnología enfrenta varios desafíos.

Primero, existe el simple escepticismo humano, que se presenta de muchas formas con respecto a la IA.

Muchos pueden ser reacios a usar la IA conversacional debido a la falta de estándares de privacidad y seguridad que se percibe, y pueden estar preocupados por si una aplicación o un asistente los malinterpreta y toma medidas que no aprueban. Algunos temen la idea de que “los robots nos quiten el trabajo”, mientras que otros están convencidos de que algún día se volverán conscientes y gobernarán el mundo.

Incluso con el aprendizaje automático y las técnicas avanzadas de PNL, la IA conversacional inevitablemente encontrará acentos desconocidos, ruido de fondo, dialectos, idiomas, jerga local o palabras más nuevas, o incluso respuestas de clientes que no puede entender. (Probablemente hayas recibido una respuesta como, "Lo siento, no sé eso" o "No puedo entenderte" cuando eso sucedió).

Mientras que algunos usuarios reformularán sus preguntas o buscarán ayuda en otro lugar, otros repetirán frustrados la misma consulta una y otra vez, sin obtener la ayuda que necesitan. Si bien algunas plataformas de IA conversacional están comenzando a reconocer cambios sutiles en el tono o identificar palabras/frases de insatisfacción, esta tecnología aún está en pañales. Ofrecer la oportunidad de hablar con un agente en vivo podría proporcionar una solución mientras tanto.

Preguntas frecuentes sobre IA conversacional

A continuación, hemos respondido las principales preguntas frecuentes sobre IA conversacional.