Firma international de investigación y asesoría Gartner cree que aproximadamente el 85% de las interacciones con los clientes serán manejadas por chatbots conversacionales impulsados por IA en los próximos cinco años, lo que enfatiza más que nunca la necesidad de interacciones conversacionales automatizadas más avanzadas. La mayoría de los usuarios son reacios a que los chatbots resuelvan sus respuestas, esto se debe a la profundidad de la conversación y la personalización que los clientes suelen buscar.
Repasemos lo que la inteligencia contextual puede hacer por su negocio y estrategia digital, qué la impulsa y qué tecnologías estarán involucradas en los próximos años.
Explorando los niveles de madurez para las capacidades de Chatbot
Al observar la evolución de los chatbots y el nivel de madurez que podría tener al implementar estas soluciones, es importante realizar un seguimiento de la trayectoria de qué tan avanzada y personalizada es la experiencia que desea brindar a sus clientes para ayudarlos a autoservicio y automatización. de las interacciones sin problemas. Ha habido varios niveles y caminos asociados con los niveles de madurez de lo que su chatbot realmente puede hacer por usted. Durante los últimos 8 años, los asistentes virtuales han evolucionado a través de muchos niveles.
Los chatbots básicos de nivel 1 son esencialmente asistentes de notificación en los que simplemente recibe notificaciones sobre casos de uso específicos como “recordatorios y renovaciones de contratos para su teléfono o seguro” y más. Luego vinieron los asistentes de preguntas frecuentes que permitieron a los usuarios recibir recursos inmediatos y enlaces útiles para sus problemas; en este caso, los usuarios podrían encontrar más información sobre sus políticas de contrato telefónico por su cuenta. Estos son los asistentes virtuales más utilizados que vemos hoy en día, donde los chatbots pueden extraer conocimiento interna o externamente para presentárselo al usuario.
El nivel 3, sin embargo, lo lleva a otro nivel donde el bot anticipa lo que necesita un usuario. Esto incluye una inteligencia superior a través de la detección de sentimientos y la posibilidad de tener un diálogo interactivo bidireccional. Por ejemplo, con la IA contextual, puede hacer que el asistente digital recuerde datos históricos, entradas de usuarios e interacciones anteriores e incluso identifique el estado emocional de la persona que llama para dirigir la conversación. Esta inteligencia adicional haría que toda la interacción fuera considerablemente más inteligente, fluida y fácil de usar.
NLP habilita la inteligencia que necesita un chatbot
La comprensión del lenguaje pure (NLU) es un subconjunto de NLP que convierte el lenguaje pure en datos estructurados. NLU puede hacer dos cosas: clasificación de intenciones y extracción de entidades para poder proporcionar detección de sentimientos y la inteligencia contextual que esperaría de un chatbot avanzado. La tecnología patentada de procesamiento de lenguaje pure (NLP) de Kore.ai detecta la intención de los usuarios en el contexto dado y extrae entidades con una precisión muy alta al procesar las entradas de los usuarios en tres motores diferentes.
La plataforma adopta un enfoque híbrido único para comprender la intención del usuario. Utiliza un modelo de aprendizaje automático, un modelo basado en reglas semánticas y un modelo basado en taxonomía y ontología de dominio. Este enfoque permite a los asistentes virtuales no solo comprender la entrada de un usuario con un alto grado de precisión, sino también manejar conversaciones humanas complejas de manera inteligente.
Los motores individuales tienen muchas capacidades especializadas pero también tienen sus propias limitaciones. La tecnología de PNL patentada de Kore.ai supera la debilidad de cualquier modelo de PNL particular person. Los tres motores se complementan entre sí con diferentes perspectivas. Sus resultados se correlacionan y resuelven para identificar las intenciones con precisión. Este método es exclusivo de Kore.ai, mientras que la mayoría de las demás soluciones dependen únicamente de uno.
Por qué la conciencia contextual es elementary para su asistente digital inteligente
El contexto está tan profundamente arraigado en el aprendizaje humano que es fácil pasar por alto su papel crítico en la respuesta a una situación dada. Para ilustrar este punto, considere una conversación entre dos personas que comienza con una easy pregunta: ¿Cómo está la abuela?
En una conversación del mundo actual, esta easy consulta podría provocar cualquier cantidad de posibles respuestas según los factores contextuales, incluidos el tiempo, las circunstancias, la relación, and so forth.
El contexto del enunciado nos ayuda a encontrar la entidad. Si un cliente cube: “Quiero viajar al Puerto de Hvar”
Incluso si no reconocemos este pueblo o ciudad en specific, nos damos cuenta de que es una entidad de una ciudad.
Así que usamos el contexto de la palabra específica en la oración para saber qué representa.
En segundo lugar, nosotros descomponer la entidad. No solo sabemos que es una ciudad, sino que es un subtipo de la Ciudad de destinoa diferencia de la ciudad de partida.
La descomposición de la entidad es very important tanto para la predicción de intenciones como para la extracción de datos con la entidad.
| Comenzamos definiendo una sola entidad llamada |
|---|
| Detalle de viaje |
| Dentro de esta entidad, definimos tres subentidades. Los tres subtipos definidos son: |
|---|
| Periodo de tiempo |
| Modo |
| Ciudad |
| A partir de aquí, tenemos un sub-sub-tipo para Ciudad: |
|---|
| De ciudad |
| a la ciudad |
Personalización: como sabe, la IA contextual tiene la capacidad de adaptarse a situaciones para las que no ha sido entrenada específicamente. Pero así como no sobresaldrías instantáneamente en una tarea nueva, la IA tampoco siempre hará todo bien.
Para que un sistema de IA contextual mejore continuamente, uno debe poder modificar su comportamiento para que pueda cumplir mejor con las expectativas.
Por ejemplo, si desarrolla un chatbot de dominio cerrado con el único propósito de rastrear pedidos de compras, el bot podrá funcionar perfectamente usando un sistema basado en reglas. Por el contrario, un asistente digital en un centro de llamadas de atención al cliente automatizado causará ira humana si no puede entender las solicitudes básicas.
Los chatbots son especialistas en conversaciones comerciales y, por lo tanto, deben tener un alto grado de conciencia contextual. Con las muchas plataformas de chatbot disponibles en el mercado, es clave seleccionar la plataforma adecuada para brindar una experiencia personalizada y holística a los usuarios.
Durante la fase de diseño del chatbot, la persona del bot también debe estar alineada con la personalidad y los valores de la organización, lo que resulta en una mejor personificación y contextualización del usuario. Puede consultar el informe de Deloitte sobre chatbots contextuales, y su valor para proporcionar una experiencia más personalizada.
Administrar la gestión del contexto para sus asistentes virtuales nunca ha sido tan fácil, con Kore.ai‘s plataforma mejora continuamente sus características de inteligencia, haciendo que la experiencia common de usar un bot sea más easy y mejor. Kore.ai brinda la capacidad de administrar el contexto de varias maneras:
- Contexto de salida para definir etiquetas que indiquen que se ejecuta la intención precise.
- Condiciones previas de la intención para extraer las etiquetas de contexto de salida para determinar el alcance de la detección de intención posterior.
- Detección de intención contextual usando etiquetas de contexto para identificar los términos/nodos de las preguntas frecuentes.
- Flujos de conversación para personalizar los flujos.
Visita nuestro weblog en Por qué la conciencia contextual es elementary para su asistente digital inteligente.
Suscríbete a nuestro plataforma ahora para comenzar a construir sus bots con inteligencia contextual.
