A continuación aparecen los componentes claves de la IA conversacional:
- Una propuesta de valor para el usuario claramente definida.
Actualmente, los consumidores y empleados se conectan con tu empresa a través de la web, dispositivos móviles, redes sociales, correo electrónico u otras plataformas. Ten en cuenta las situaciones en las que se producen fricciones o molestias durante una relación conversacional ya existente. Por ejemplo, cuando las personas tienen que esperar mucho tiempo para recibir una respuesta, cambiar entre aplicaciones o introducir datos con frecuencia.
Si las conversaciones son principalmente informativas, estas pueden ser candidatas adecuadas para la automatización conversacional con IA completa o parcial. Sin embargo, si son más complejas, también pueden ser candidatas adecuadas para la mejora conversacional.
- Conceptualización.
Esto incluye crear un personaje atractivo, seleccionar la plataforma de mensajería correcta y el canal, pulir el flujo de diálogo y garantizar que la interfaz conversacional se adapte bien al trabajo que debe realizar. En las actualizaciones conversacionales, debes averiguar cuándo el sistema debe proporcionar ideas a los agentes o usuarios humanos y, después, diseñar las interacciones para hacer que sean fluidas y naturales sin ser entrometidas.
- Información.
Tanto los agentes conversacionales como las mejoras conversacionales permiten a las personas comunicarse contigo. Además, es importante que averigües cómo utilizar el material que proporcionan. Si ya tienes datos conversacionales, puedes seleccionar los mejores y utilizarlos como base para proporcionar mejores respuestas de tu aplicación de IA conversacional. Para rellenar los vacíos en los que no hay datos conversacionales disponibles, debes utilizar a humanos o herramientas de generación de lenguaje natural.
- Tecnología del lenguaje.
Cuando se trata de interfaces de voz, seguramente necesitas emplear la transcripción de voz a texto para generar texto a partir de la entrada de un usuario, y de texto a voz para convertir tus respuestas en audio. Para que las interfaces de voz y texto capten lo que dice el usuario son relevantes técnicas de comprensión del lenguaje como el análisis de sentimientos, la clasificación de preguntas, la identificación de intenciones y la extracción de temas y entidades.
- Otras capacidades del aprendizaje automático.
Es posible que quieras aplicar modelos de aprendizaje automático a la tecnología del lenguaje para ayudar a preparar el escenario que asegure una conversación exitosa que proporcione valor al usuario.
- Bucles de comentarios.
Cada conversación debe aumentar la capacidad para diseñar una interacción exitosa y, al mismo tiempo, actualizar tu comprensión del usuario. Puedes pedir directamente al usuario sus comentarios después de la conversación u observar el comportamiento posterior (por ejemplo, si vuelve a interactuar o si la conversación conduce a una conversión).
- Confidencialidad y seguridad.
Es necesario un tratamiento técnico y de políticas cuidadoso. Ya que el contacto conversacional entre el bot y el cliente puede ser casual y natural, y los datos a menudo contienen información confidencial. Al mismo tiempo, asegúrate de que puedes usar los datos que recopilas en el futuro para mejorar la experiencia del usuario.
