Hace tan solo unos pocos años, tener "conversaciones" en idiomas humanos con máquinas fue prácticamente un proceso frustrantemente cómico. Hoy eso ha cambiado. Si bien el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento dista mucho de ser perfecto, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático se está acercando - cada vez más - a un punto en el que será más difícil saber si estamos hablando con un humano o una computadora.

Va a ser increíblemente importante para las empresas

Las empresas se han aprovechado de esto, con un número creciente de chatbots desplegados, generalmente en funciones de servicio al cliente, pero cada vez más en procesos internos y para ayudar en la capacitación.

En ICLR 2018 en Vancouver, el científico en jefe de Salesforce, Richard Socher, presentó siete innovadores trabajos de investigación que cubren los avances prácticos en PNL, incluyendo el resumen, la traducción automática y la respuesta a preguntas.

Dijo "NLP va a ser increíblemente importante para las empresas: va a cambiar fundamentalmente la forma en que proporcionamos servicios, cómo entendemos los procesos de ventas y cómo hacemos marketing". "Particularmente en las redes sociales, necesita que PNL entienda el sentimiento en torno a sus mensajes de marketing y cómo las personas perciben su marca".

Por supuesto, esto plantea algunos problemas y uno de los más deslumbrante es, ¿la gente realmente quiere hablar con las máquinas?

Desde el punto de vista comercial, tiene sentido: es incalculablemente más barato llevar a cabo 1,000 conversaciones simultáneas de servicio al cliente con una máquina, que con el centro de llamadas humano gigante, que se necesitaría para hacer el mismo trabajo.

Pero desde el punto de vista del cliente, ¿están ganando algo?

A menos que el servicio que reciben sea más rápido, más eficiente y más útil, entonces probablemente no lo sean. "No puedo hablar de todas las implementaciones de chatbot en el mundo; hay algunas que no se hacen muy bien", dice Socher. "Pero en nuestro caso, hemos escuchado comentarios muy positivos porque cuando un robot responde correctamente preguntas o cumple sus requisitos, lo hace muy, muy rápido".

"Al final, los usuarios solo quieren una respuesta rápida, y originalmente las personas pensaron que querían hablar con una persona, porque la alternativa era pasar por un menú de diez minutos o escuchar diez opciones y luego presionar un botón, eso no es así y no es rápido y eficiente".

La clave para lograr este uso eficiente de la Tecnología NLP son los conceptos de agregación y aumento. En lugar de pensar en una conversación que tiene lugar exclusivamente entre una persona y una máquina, la IA y los chatbots se pueden usar para monitorear y extraer ideas de cada conversación y aprender de ellos cómo obtener mejores resultados en la siguiente.

Y el aumento significa que la máquina no tiene que conducir toda la conversación. Chatbots puede "intervenir" para tareas rutinarias como responder preguntas directas de la base de conocimiento de una organización o tomar detalles de pago.

Se extenderá cada vez más a chatbots

En otras situaciones, la velocidad de análisis en tiempo real disponible en la actualidad significa que los bots pueden generar una alerta cuando detectan, por ejemplo, que un cliente se pone furioso - gracias a los análisis de opinión - lo que hace que un operador humano se haga cargo del chat o la llamada.

La sumatoria es otra función muy útil de PNL y una que probablemente se extenderá cada vez más a chatbots. Internamente, los bots podrán digerir, procesar y reportar datos de negocios rápidamente cuando sea necesario, y los nuevos reclutas pueden actualizarse rápidamente. Para las funciones orientadas al cliente, los clientes pueden recibir respuestas resumidas a preguntas relacionadas con líneas de productos y servicios, o problemas de soporte técnico.

Los chatbots son una forma de la tecnología de "asistente inteligente" que impulsa a Siri o al Asistente de Google en su teléfono, o a Cortana en su escritorio. Generalmente, están enfocados en una tarea específica dentro de una organización.

Un estudio encontró que el 40% de las grandes empresas han implementado esta tecnología de alguna forma, o lo habrán hecho para fines de 2019.

Entre ellos, el 46% dijo que NLP se utiliza para el dictado de voz a texto, el 14% para los servicios al cliente y el 10% para otros trabajos de análisis de datos.

Los chatbots también son cada vez más omnipresentes en entornos de trabajo colaborativos como Slack, donde pueden monitorear las conversaciones entre equipos y proporcionar hechos relevantes o estadísticas en los puntos pertinentes de la conversación.

En el futuro, los chatbots probablemente podrán llevar las cosas aún más lejos y proponer estrategias y tácticas para superar los problemas comerciales. Socher dice: "Probablemente puedan ayudarnos a elaborar mensajes de marketing, basados ​​en la comprensión del lenguaje de todas las cosas que han tenido éxito en el pasado".

Las organizaciones se están volviendo cada vez más cómodas con la idea de integrar chatbots

Otro ejemplo podría ser los bots de servicio al cliente que pueden asignar recursos para tratar casos de clientes en función de la clasificación y el análisis de opinión de las conversaciones que están teniendo.

Al igual que con todas las IA, el desarrollo de PNL está lejos de ser un proceso finalizado y el nivel de conversación que podemos tener hoy indudablemente parecerá arcaicamente forzado y antinatural en solo un par de años.

Pero hoy en día, las organizaciones se están volviendo cada vez más cómodas con la idea de integrar chatbots y asistentes inteligentes en sus procesos, y confiando en que conducirá a mejoras en la eficiencia y la satisfacción del cliente.

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