La tecnología de la experiencia del cliente está avanzando exponencialmente gracias al poder de la IA. Este artículo explora el funcionamiento interno de los asistentes de IA, mostrando su capacidad para proporcionar respuestas directas a las consultas de los clientes.
Comenzamos sentando las bases con una abarcativo de la terminología relacionada con la IA. A continuación, analizamos los aspectos críticos del contenido del conocimiento y las medidas de protección. Por último, profundizamos en las funciones, los procesos y los plazos de creación de un asistente de IA orientado al cliente.
Para dar vida a estos conceptos, resulta útil observar cómo los proveedores de soluciones y servicios los están aplicando en la práctica. La solución tecnológica de Quiq lo ilustra muy bien. La plataforma combina inteligencia artificial avanzada con implementación , lo que ayuda a las empresas a proporcionar respuestas precisas y alineadas con la marca a gran escala. El análisis del enfoque de Quiq muestra cómo la teoría de los asistentes basados en LLM se traduce en interacciones con los clientes en el mundo real que son seguras y eficaces.
Comprender la terminología de la IA
IA generativa:Son algoritmos entrenados para predecir secuencias de datos basándose en información de entrenamiento. Dos de las secuencias más comunes que generan son texto e imágenes.
Modelos de lenguaje grandes (LLM):los LLM son un subconjunto de la IA generativa centrado en la generación de texto e imágenes. Los LLM son únicos porque se han entrenado con enormes conjuntos de datos. Este entrenamiento les confiere capacidades que superan a cualquier IA que hayamos visto hasta ahora. Algunos ejemplos son ChatGPT de OpenAI, Bard de Google y Llama de Meta.
La magia de los LLM
Los LLM destacan en dos habilidades: leer y escribir lenguaje y responder preguntas a partir de la información utilizada para entrenarlos. Lo consiguen mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos y ajustes iterativos. La IA aprende los matices y patrones del lenguaje para predecir palabras y generar respuestas significativas.
El proceso de ajuste fino implica la interacción humana. Los expertos interactúan con la IA, puntúan sus respuestas y proporcionan comentarios correctivos. Esta sinergia entre humanos e IA perfecciona la capacidad del modelo para proporcionar respuestas precisas.
Aunque los LLM muestran lo que parece ser conocimiento, carecen de una comprensión genuina. Responden basándose en su entrenamiento y en el bucle de retroalimentación, difuminando las líneas entre el conocimiento y la comprensión.
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Garantizar la precisión y la seguridad
A estas alturas, es probable que todos los que lean este artículo hayan utilizado ChatGPT. La capacidad de ChatGPT para comprender preguntas y generar respuestas bien redactadas es impresionante. Sin embargo, debido a la reciente actualización de los datos de entrenamiento, es probable que también hayas encontrado respuestas incorrectas y limitaciones.
Hay dos preocupaciones generales en la atención al cliente basada en la inteligencia artificial: la precisión y la seguridad. Quiq es industria en inteligencia artificial conversacional basada en LLM. La empresa utiliza las habilidades del LLM para leer y escribir lenguaje, al tiempo que desactiva la capacidad del LLM para responder preguntas basadas en sus datos de entrenamiento.
Nos referimos a esto como provocar amnesia al LLM, al igual que una persona con amnesia que puede comunicarse con el lenguaje pero no puede recordar nada. Piensa en la «amnesia» comoun mecanismo de protección. La IA utiliza solo la información de la empresa en lugar de basarse en sus amplios datos de entrenamiento. La gran cantidad de información de entrenamiento no es útil para responder preguntas como «¿Dónde está mi pedido?».
Necesitamos introducir nuestra propia información y hacer que el LLM olvide todo lo que sabía anteriormente. Esta metodología permite a las empresas proporcionar respuestas seguras, precisas y específicas para cada marca sin alucinaciones (respuestas inventadas por el LLM que no se basan en hechos reales).
Tan importante como responder a las preguntas con la información correcta (precisión) es que la IA no diga nada embarazoso (seguridad). Por ejemplo, querríamos que la IA respondiera con cuidado a preguntas como «¿Cuáles son las limitaciones de sus productos?» o «¿Cómo se compara su producto con el de la competencia X?». Otro aspecto de la seguridad de la marca es garantizar que la IA responda a las preguntas con el tono y la voz de la marca.
Aunque todo esto pueda parecer abrumador, no dejes que disminuya tu entusiasmo por lo que la última tecnología de IA puede lograr. Con la plataforma de IA adecuada y un socio experto, puedes aprovechar el poder del LLM paraproporcionar respuestas precisas y seguras alos clientes.
Creación de asistentes de IA LLM: funciones, procesos y plazos
Utilizar la IA más avanzada puede parecer tan fácil como que los desarrolladores utilicen API en opciones comerciales de LLM como OpenAI. Pero es mucho más que contratar a ingenieros para que llamen a las API de LLM. Se necesita un equipo diverso para crear e implementar un asistente de IA eficaz que responda a las preguntas de los clientes.
El desarrollo de un asistente de IA LLM implica múltiples ingredientes.
Equipo: Además delos ingenieros, hay varios puestos que contribuyen a la creación del asistente de IA. El desarrollo requiere diseñadores conversacionales, ingenieros de UX o gestores de producto para:
- Traza el recorrido del cliente e identifica los tipos de preguntas que estos plantean.
- Determina cómo responder a esas preguntas.
- Identifique dónde se encuentran los datos necesarios.
Es esencial saber cómo está funcionando la IA y en qué aspectos se puede mejorar. Para comprender su rendimiento, es necesario que los analistas de negocios/datos o los científicos de datos realicen un análisis de los datos.
Diseño:El diseño de una conversación fácil de usar comienza con la planificación del recorrido del cliente hacia las soluciones. Las interacciones con LLM difieren de las generaciones anteriores de chatbots, que requerían interacciones programadas. El LLM es experto en lenguaje, por lo que el diseño de la conversación se centra en instruir al LLM en lugar de programar cada expresión.
Proceso:La creación de un asistente de IA sigue unos pasos definidos, siendo las fases de diseño y creación de la experiencia las más críticas.
Todos los asistentes de IA siguen un patrón similar para responder a las preguntas de los clientes:
Consulta del cliente:El proceso comienza cuando el cliente formula una pregunta.
Descomposición:la IA divide la pregunta en varias características, creando funciones para encontrar información posterior. Por ejemplo, si un asistente de IA respondiera preguntas sobre seguros de automóviles, serían útiles detalles como la locación del cliente, el estado de la póliza, si es cliente potencial o actual, además de la intención detrás de la consulta (por ejemplo, reclamaciones o compra de pólizas).
Clasificación iterativa:una vez identificadas algunas características, puede resultar útil extraer elementos adicionales basándose en lo que ya se sabe.
Utilizando nuestro ejemplo del seguro de automóvil, si el cliente pregunta sobre reclamaciones, es posible que queramos determinar si la consulta se refiere a una reclamación nueva o existente. Determinar la jerarquía de información que queremos que recopile el LLM forma parte del proceso de diseño del mapeo del recorrido.
Recuperación de información:después de obtener todas las características necesarias, utilizamos la información de la empresa para obtener las respuestas a las preguntas del cliente. Esta información puede incluir conocimientos y datos estáticos, que a menudo se obtienen a través de bases de conocimiento y API. Cabe destacar que la IA no recopila la información para la respuesta, lo que elimina el riesgo de imprecisiones.
Generación de lenguaje: elasistente de IA emplea las capacidades de generación de lenguaje del LLM para crear una respuesta personalizada para la pregunta específica, en lugar de limitarse a devolver un texto estándar y estático.
Verificación de datos y medidas de seguridad:aplicamos medidas de verificación de datos y seguridad para asegurar y la seguridad de la marca. Este paso verifica que la respuesta del LLM sea precisa y adecuada para la pregunta planteada y que solo utilice la información de la empresa en la respuesta.
Siguiendo estos pasos, el asistente de IA puede ofrecer respuestas precisas yaltamentepersonalizadas alas consultas de los clientes. Este enfoque aprovecha las increíbles capacidades de los LLM para potenciar la tecnología de la experiencia del cliente y mitigar al mismo tiempo los riesgos potenciales.
Plazos y realidades
Uno de los aspectos más atractivos de la creación de un asistente de IA es la relativa rapidez del proceso. Los procesos se han acelerado porque el uso de LLM elimina gran parte del laborioso entrenamiento necesario en generaciones anteriores de IA.
Se tarda aproximadamente un mes en terminar de crear un asistente de IA, incluyendo el diseño, la revisión y los inevitables retrasos centrados en el factor humano. Los recorridos complejos de los usuarios con datos internos específicos solo alargan el plazo entre uno y dos meses.
Contrariamente a la percepción de que se trata de proyectos largos, la creación de un asistente de IA es un proceso ágil, gracias al aprovechamiento del LLM para la generación y comprensión del lenguaje.
Una puerta de entrada a la transformación de la experiencia del cliente
A medida que avanzamos en este camino hacia la creación de asistentes de IA, es evidente que las funciones van más allá de los ingenieros. Los plazos también son mucho más razonables de lo que cabría esperar. La fusión de creatividad, estrategia y tecnología caracteriza el proceso en sí mismo.
El papel de Quiq: navegando por el panorama de la IA
A medida que evoluciona el panorama de la IA, Quiq es un actor clave en el aprovechamiento de la IA para mejorar las interacciones con los clientes.
La experiencia de Quiq radica en fusionar la mensajería asíncrona con capacidades avanzadas de IA, ofreciendo a las empresas una abarcativo . Quiq es pionera en la próxima generación de experiencia del cliente con IA generativa.
El futuro de las interacciones con los clientes se encuentra en la intersección entre la tecnología y la experiencia humana. Con Quiq, las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA y, al mismo tiempo, garantizar que la esencia de la conexión humana permanezca intacta.
El papel de COPC: Colaboración para el éxito
Una combinación de visión, conocimiento, diseño meticuloso y ejecución casi impecable es fundamental para sobresalir en la experiencia del cliente.
COPC se asocia con marcas líderes a nivel mundial y las orienta en la elaboración e implementación de sus estrategias de experiencia del cliente. Esto se logra empoderando e inspirando a los equipos, instituyendo procesos sólidos basados en las mejores prácticas y empleando tecnología de vanguardia.
COPC ofrece una amplia gama de servicios de evaluación, transformación y habilitación para abordar cualquier reto tecnológico relacionado con la experiencia del cliente. Al aprovechar la fusión de tecnología y experiencia, COPC permite a las organizaciones diseñar y ofrecer experiencias de servicio excepcionales.
Conclusión
La evolución de los asistentes de IA es un capítulo apasionante en el ámbito de la experiencia del cliente. Con Quiq como solución tecnológica y COPC como guía, puede explorar esta nueva generación de IA con confianza, determinación y una hoja de ruta clara.
Al aprovechar los modelos de lenguaje grande (LLM) para la generación y comprensión del lenguaje, el enfoque pasa de crear datos de entrenamiento a diseñar la experiencia del cliente. Con Quiq, las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA y, al mismo tiempo, garantizar que la esencia de la conexión humana permanezca intacta.
Mantener el tono y la seguridad de la marca es un delicado equilibrio entre las capacidades de la IA y la orientación humana. Las instrucciones proporcionadas a la IA, la verificación de datos y las medidas de seguridad asegurar las respuestas de la IA sean coherentes, adecuadas y acordes con la identidad de la marca.
Dominar la integración de la IA en la experiencia del cliente requiere contar con el equipo adecuado de expertos en experiencia del cliente, operaciones y tecnología. Los consultores de COPC, en estrecha colaboración con los principales proveedores de soluciones tecnológicas, le ayudarán a navegar con éxito por la intersección entre la IA, la tecnología y la interacción humana.
A medida que las empresas siguen adoptando la IA, la convergencia entre la experiencia humana y las capacidades de la IA promete un futuro dinámico para las interacciones con los clientes. Si bien la IA mejora la eficiencia, el elemento humano sigue siendo fundamental para establecer conexiones. El camino a seguir consiste en lograr un equilibrio armonioso entre las interacciones automatizadas de la IA y la participación humana personalizada.
Rick Zayas
Vicepresidente de Estrategia CX y Mejora del Rendimiento en
COPC Inc.
Las grandes marcas superan a sus competidores gracias a una experiencia del cliente superior. Sin embargo, ofrecer este nivel de servicio puede resultar a veces más complejo de lo que parece. Como consultores de experiencia del cliente, nuestra experiencia consiste en ayudar a las organizaciones a través de industria de la experiencia del cliente para resolver sus problemas más críticos y abordar los retos diarios.Obtenga más información sobre cómo COPC puede ayudar a su organización a sobresalir.