Para los negocios que buscan construir un modelo de Inteligencia Artificial conversacional, estos son los ocho consejos que te van a ayudar a que funcione:
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Sé transparente sobre la Inteligencia Artificial
Nunca intentes ocultar que el usuario está interactuando con un software en lugar de con un humano. Es una violación de la confianza si una persona piensa que está explicando toda su situación a un humano, pero en realidad es sólo un software, e incluso puede violar la ley.
2. Proporcionar una salida fácil
Por muy útil que sea un chatbot, no todo el mundo quiere hablar con uno. Y ser forzado a ello puede ser sumamente frustrante. Ten una salida fácil de la experiencia de la Inteligencia Artificial. Un ejemplo es que, si alguien usa las palabras “ayuda”, “persona real”, “operador” o un lenguaje similar, se le presente la oportunidad de hablar con un humano.
3. Usa una voz consistente
Con la IA conversacional como un chatbot, asegúrate de que haya un tono de voz, y que sea la voz que quieres que represente tu marca. Lo ideal esvcrear una guía de estilo sobre cómo la IA interactuará con un humano. De lo contrario, si cambias entre diferentes tonos de voz, es una experiencia muy desagradable para el usuario.
4. Espera lo inesperado
La gente interactuará con la IA de forma inesperada e impredecible. Cuando sacas un software al mundo, debes vigilarlo para detectar usos no deseados. Recuerda que esos usuarios también son clientes válidos, y debes pensar en sus experiencias también.
5. Aprende de las cosas que salen mal
El número de cosas que pueden salir mal en una conversación es casi infinito. En el contexto de un chat, si la IA responde demasiado rápido a la gente, se molestarán.
Normalmente, cuando se desarrolla software, cuanto más rápido, mejor, pero cuando estás desarrollando una IA conversacional, incluso si has sido capaz de generar una respuesta de tres párrafos dentro del estándar de la empresa de menos de 250 milisegundos, tienes que hacer una pausa antes de la respuesta. De lo contrario, es una experiencia estridente. Así que construyes esa pausa para la comodidad del humano.
6. Iterar temprano y a menudo
Tradicionalmente, el enfoque de la IA en el espacio no conversacional es asegurarse de que tu modelo es absolutamente tan perfecto como sea posible. Pasar un año investigando e investigando en todos los aspectos, y sólo entonces liberarla y hacer que funcione perfectamente. Pero en la IA conversacional, es mucho más sabio construir unos primeros modelos realmente rudimentarios, sacarlos al mundo y ver cómo interactúan los clientes con ellos porque puede ser diferente de lo que has anticipado.
7. Utiliza la métrica humana
En situaciones en las que un modelo de IA y un humano trabajan juntos, lo ideal es aplicar los mismos KPI a la IA que se aplican a los humanos que trabajan con ella.
¿Cómo definimos si el widget que construimos para ayudar a los representantes en tiempo real tiene éxito? Si la resolución del primer contacto es buena, si la satisfacción del cliente es buena, así es como podemos decir que nuestro widget está funcionando bien. Debe mantenerse exactamente con los mismos estándares que un representante humano si va a ayudar a los clientes.
Además de mantener altos estándares, el uso de la métrica humana ofrece otro beneficio: resaltar los asuntos que deben ser tratados. Midiendo la IA de esta manera puede mostrarnos dónde mejorar. Por ejemplo, si nuestros bots no son lo suficientemente empáticos con los clientes afectados por la pandemia, entonces sabemos que necesitamos hacer algunas actualizaciones de lenguaje para aplicar un poco más de inteligencia humana al chatbot.
8. Mantener a los socios humanos “actualizados”
En cuanto a la medición, Nolis saca a relucir otro punto para la IA y los humanos que trabajan juntos: deben ser evaluados como una unidad. Siempre que haya un humano trabajando en tándem con un modelo de IA, hay que medir no sólo la exactitud de su modelo, sino la exactitud de su modelo más el humano. Eso es mucho más indicativo de la salud de tu sistema que sólo la exactitud del modelo.
Lo que es más, la IA y el humano también deberían evolucionar como una unidad. Cuando actualizas el modelo de la IA, también tienes que ‘actualizar’ al humano con un entrenamiento adicional. Aumentar la precisión del modelo sin aumentar la precisión del humano no vale la pena.
En otras palabras, no se debería permitir que la tecnología supere a la gente que la usa y depende de ella. Y tal vez no haya un principio más importante que recordar cuando se diseña una interacción entre la IA y los humanos.
