Recientemente me reuní con la Dra. Susan Hura, directora de diseño de Kore.ai, para hablar sobre el trabajo del banco que implica el desarrollo de un chatbot conversacional intuitivo compatible con IA. También disipará algunos de los mitos detrás del desarrollo y la introducción de un chatbot potenciado por CAI en la plataforma digital de una empresa. Ya sea que se use listo para usar o personalizado, el diseño de un chatbot juega un papel más estratégico de lo que uno podría pensar y requiere una gran cantidad de aportes humanos para crearlo.
dentroBIGDATA: ¿Cuáles son las complejidades y complejidades de back-end que a menudo se pasan por alto al programar un chatbot compatible con CAI?
Dra. Susan Hura: Los clientes a menudo se sorprenden por la cantidad de trabajo que implica desarrollar estas soluciones porque las personas rara vez se toman el tiempo para comprender realmente las capacidades de la IA conversacional (CAI). A menudo, los medios venden CAI como magia cuando no lo es; hay procesos complejos detrás de escena que deben ser asumidos por diseñadores de conversación y analistas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para crear interacciones que parezcan simples. Cualquier respuesta que da el bot, alguien la ha programado.
Por ejemplo, el aprendizaje automático (ML) juega un papel integral en el desarrollo de un chatbot CAI. El aprendizaje automático es una técnica que nos permite tomar un gran conjunto de declaraciones de los usuarios y analizar la variedad de formas en que los usuarios preguntan sobre diferentes temas. El algoritmo asegura que el bot CAI entenderá que «¿Cuál es el saldo de mi cuenta?» es la misma intención que «¿Podría obtener mi saldo, por favor?» basado en la similitud en la forma en que el usuario formuló la pregunta. La parte complicada es cuando el usuario pregunta de una manera completamente diferente. Como humanos, está claro que «¿Cuánto tengo en la cuenta corriente?» significa lo mismo, pero no es automático para un bot: alguien tiene que hacer el mapeo para marcar la similitud.
La razón detrás de esto es que los bots no hablan inglés, ni ningún otro idioma. Cuando una persona le dice a un chatbot: “Creo que me robaron la tarjeta de crédito”, el bot podría responder con una declaración amable como: “Lamento escuchar eso. Déjame ayudarte a bloquear tu tarjeta para que nadie más pueda usarla”. En la superficie, podría parecer que el bot está entendiendo empáticamente la experiencia del usuario, pero en realidad, esa respuesta fue programada en la solución por un diseñador de conversación y analista de NLP. Cuantos más datos recopilen estos expertos, más fácil será crear un bot que pueda ofrecer una experiencia de conversación natural a pesar de sus limitaciones.
dentroBIGDATA: ¿Qué tan inteligentes son los chatbots listos para usar? ¿Son realmente intuitivos desde el primer momento?
Dra. Susan Hura: La IA conversacional está más avanzada de lo que pensé que sería cuando estaba estudiando en la escuela de posgrado. Dicho esto, los chatbots potenciados por CAI son entidades muy simples que requieren mucha participación humana. Fuera de la caja, estas soluciones pueden parecer más inteligentes de lo que realmente son. La mayoría de las organizaciones entienden que configurar un chatbot requiere tiempo y asistencia adicionales. Pero inevitablemente hay un punto en el que la empresa querrá que el bot realice una nueva tarea, y la solución no puede ayudar. La organización se frustra porque, aparentemente, el bot puede realizar todas estas otras tareas geniales y valiosas; ¿Por qué no puede hacer automáticamente algo nuevo? Bueno, no lo has entrenado específicamente para acomodar estas nuevas funciones. Las organizaciones deben pensar en su bot como un nuevo empleado. Nunca le dirían a un agente de un centro de llamadas que adquiera repentinamente una nueva gama de habilidades sin el entrenamiento adecuado, entonces, ¿por qué asumirían que su chatbot es capaz de hacerlo? La gente piensa que los bots son mucho más inteligentes que los humanos cuando, en realidad, son mucho menos inteligentes.
dentroBIGDATA: ¿Qué elementos son cruciales para crear un chatbot CAI que mejore la reputación de una marca y mejore la experiencia general del cliente?
Dra. Susan Hura: Es fácil creer que la tecnología CAI en sí misma garantizará un chatbot CAI exitoso, pero el diseño de la conversación es verdaderamente el elemento más imperativo. El diseño garantiza que el sonido y la sensación del bot ejemplifiquen los valores de la marca e involucren a los usuarios finales mediante la creación de experiencias confiables y sin fricciones. Mucha gente cree que el diseño de la conversación se trata solo de escribir indicaciones que suenen bien, pero en realidad, se centra en garantizar que el bot satisfaga las necesidades de los usuarios finales. Estos elementos son los que impulsan los resultados comerciales, como el aumento de las tarifas de autoservicio y la reducción de los gastos operativos. Tiene que haber una razón de peso para que los usuarios deseen utilizar estas tecnologías y, si el diseño es deficiente, simplemente no las usarán.
Sobre el entrevistado
La Dra. Susan Hura es diseñadora y estratega de experiencia de usuario conversacional con más de 35 años de experiencia en lingüística, diseño centrado en el usuario y tecnologías del habla. Es directora de diseño de Kore.ai, una empresa líder en software de inteligencia artificial conversacional, y anteriormente trabajó en la implementación de interfaces de usuario de voz e IVR para empresas como Lucent Technologies Bell Labs y Human Factors International; también fundó Banter Technology, speech.ai y SpeechUsability. Tiene un Doctorado en Lingüística de la Universidad de Texas en Austin y una Licenciatura en Lingüística de la Universidad Estatal de Ohio.
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