Desde el lanzamiento público del chatbot ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022, la IA generativa ha capturado la imaginación de académicos, empresas y el público, y ha reiniciado debates sobre el impacto de la inteligencia artificial a nivel mundial. En combinación con la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP), modelos como GPT-3 y GPT-4 pueden crear una experiencia de chatbot más personalizada para los clientes. Si bien es capaz de aumentar la velocidad de las tareas creativas y la creación de contenido con el uso relativamente simple de indicaciones de texto, la tecnología ha sido analizada por sus fallas de información y posibles sesgos.
De hecho, la construcción de un modelo de IA sólido que pueda beneficiar ampliamente a una organización a largo plazo depende de conjuntos de datos precisos y un entrenamiento rígido y continuo de algoritmos llevado a cabo por un grupo diverso de profesionales. Es esta misión en la que se centra el integrador Sprint Reply. Hacer uso de los servicios de consultoría de Sprint Reply está ayudando a las organizaciones a obtener el mejor valor de la tecnología de chatbot, impulsada por modelos GPT.
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Entendiendo las verdaderas capacidades
A medida que herramientas como ChatGPT continúan evolucionando, las organizaciones deben determinar claramente qué procesos comerciales se beneficiarían realmente de las implementaciones de IA generativa y evitar saltar a la tendencia por el simple hecho de hacerlo. Esto significa mantenerse al día con las actualizaciones de modelos como GPT-3 y GPT-4, para comprender cómo la empresa puede innovar a largo plazo. Aquí es donde un integrador como Sprint Reply puede ayudar, satisfaciendo la necesidad crucial de un ser humano en el circuito.
“Es un rastro constante de adopción, que requiere ajustes y ajustes diarios, pero aunque casi se siente igual que la PNL tradicional, se llega mucho más rápido debido a la capacidad de los grandes modelos de lenguaje para comprender mejor sus intenciones”, dijo Sprint. El director técnico y socio asociado de Reply, Tim Shepheard-Walwyn.
“Creo que uno de los temas principales de nuestras primeras conversaciones es la idea de fracasar rápidamente en el mercado. Queremos ser transparentes acerca de no conocer todas las limitaciones, y el cliente tampoco. Así que somos casi las manos de confianza que los ayudan a navegar ese viaje sin tener todas las respuestas”.
Si bien aún se encuentra en sus primeras etapas de exploración, los casos de uso identificados por Shepheard-Walwyn como potencialmente valiosos a largo plazo incluyen:
- procesamiento de correo electrónico del cliente – ayudar a responder consultas para obtener respuestas basadas en datos más rápidas;
- resumen del documento – especialmente para documentos grandes que toman tiempo para leer;
- grabación y diarización de reuniones – ayudar a resumir los puntos clave tratados en las reuniones e identificar quién exactamente hizo esos puntos, para futuras referencias.
“Descubrimos que el correo electrónico es un canal que no ha sido tocado”, explicó Shepheard-Walwyn. “Actualmente, todo el énfasis está en que la PNL ingrese a la IA generativa y la extienda como una función de chatbot a través de múltiples canales.
“Pero hemos estado usando la IA de generación para procesar las quejas de los clientes y las entradas, así como para administrar las conversaciones y el cumplimiento de varios subprocesos”.
Retener la confianza del cliente
Una vez que los empleados de la empresa se acostumbran a probar e implementar grandes modelos de lenguaje, también existe el deber de garantizar que los clientes permanezcan a bordo con la innovación, manteniendo un nivel constante de servicio en todo momento. Han surgido temores de que el uso de la tecnología de chatbot a escala sea engañoso, o incluso incorrecto en sus respuestas a las consultas de los clientes debido a las limitaciones de datos informadas. Esta situación exige una transparencia total, un aspecto clave de muchas discusiones sobre la regulación de la tecnología en los últimos tiempos.
“Hemos visto que algunas organizaciones muestran transparencia como casi una marca de agua sobre sus avatares, y queda claro que estos avatares están siendo generados por IA. Esto debe mencionarse y explicarse a los clientes para cualquier contenido, incluso en casos de uso como el correo electrónico”, dijo Shepheard-Walwyn.
“Los consumidores necesitan la opción de declarar que no quieren un servicio de entrega de inteligencia artificial, y en este caso las empresas se aseguran de que haya humanos disponibles la próxima vez; esta conciencia es realmente importante.
“También debemos ser transparentes sobre la iteración y capturar cualquier experiencia negativa de los clientes rápidamente, porque de lo contrario, esto puede comenzar a crecer y afectar a miles de personas, así como a la reputación de la marca”.
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Los beneficios de un integrador especialista
Girar en línea con las necesidades del cliente y las tendencias de la industria es un aspecto clave de las operaciones de Sprint Reply como integrador de tecnología. Como una marca deliberadamente independiente de la tecnología, que no utiliza únicamente un entorno hiperescalador como Microsoft, AWS o Google, hay más opciones disponibles en el futuro para alinear adecuadamente las estrategias de implementación de IA gen con los objetivos particulares del negocio del cliente.
Si bien sigue siendo común fallar rápidamente en un ámbito de innovación en etapa inicial como la IA generativa, el objetivo a largo plazo es encontrar las ideas que tienen piernas y permitir un crecimiento constante, así como una experiencia del cliente mantenida.
Shepheard-Walwyn explicó: “Queremos competir adelantando el ciclo de implementación, pero siendo livianos al tacto y sin profundizar demasiado y quemando dinero en el proceso.
“No diré que los proyectos tradicionales tal como los conocemos están completamente muertos todavía, pero estamos sacando la alfombra y viendo qué sucede”.
Este artículo se escribió como parte de una campaña de contenido pago con Reply.
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