Durante algún tiempo, la Inteligencia Artificial (IA) ha despegado para hacer espacio en la rutina corporativa. Lo que parecía casi imposible de hacer a principios de siglo hoy ya es común en muchas empresas, incluidas las pequeñas y medianas.

Una encuesta de Gartner, por ejemplo, indica que el 37% de las empresas en todo el mundo ya utilizan recursos de inteligencia artificial en su vida diaria. Hace cuatro años, el número no era de hasta el 10%. Pero lo que pocas personas saben es que la Inteligencia Artificial también sigue cambiando, y anualmente vemos nuevas características que se aplican a sus tecnologías.

Y aquellos que ya usan IA en la vida diaria pueden impulsar al negocio con estas innovaciones, aplicando nuevas características en su vida diaria. A continuación enumeramos tres de ellos. ¡Compruébalo!

Pero después de todo, ¿qué es la inteligencia artificial?

Antes de hablar sobre aplicaciones de IA, es importante comprender qué es esta tecnología. A diferencia de RPA, por ejemplo, donde se aplica el uso de robots que realizan procesos repetitivos preprogramados, en Inteligencia Artificial hay una capacidad de aprendizaje involucrada. Estos son sistemas cognitivos en evolución que confirman el uso. En AI, los sistemas toman decisiones basadas en datos y, durante el uso, pueden brindar nuevas respuestas a los usuarios, por ejemplo. Cada vez almacenan más conocimiento y estos sistemas cognitivos están en constante evolución. se les llama Inteligencia Artificial porque, en términos generales, buscan imitar la inteligencia humana, que tiene la capacidad de aprender siempre.

Ahora que ha revisado la definición de IA, aquí hay tres consejos para usar este sistema para su negocio:

1 – Lenguaje informal

Si utiliza los chats para responder preguntas con empresas de servicios de una amplia gama de áreas de negocio, se está preguntando: ¿Me está atendiendo un humano o un robot? Muchas veces ni siquiera nos damos cuenta de que el servicio es proporcionado por un chatbot, y esto sucede gracias al aprendizaje automático.

Con el aprendizaje automático, el lenguaje utilizado en los robots de asistencia se ha convertido en informal y las expresiones cotidianas comunes ya están identificadas por estas soluciones. Cuando escribe “usted” en lugar de “usted”, chatbot reconoce el término y puede responder, lo que facilita y amplía la interacción entre el robot de servicio al cliente. Una buena estrategia para hacer que el servicio sea menos mecánico y mantener una buena productividad en su equipo.

Puede consultar más sobre este tema en uno de nuestros artículos de expertos aquí.

2 – Reconocimiento de voz e imagen

Además de interactuar a través de mensajes de texto, los chatbots evolucionan constantemente y se pueden usar de muchas maneras. Al responder aplicaciones, por ejemplo, es cada vez más común que la voz reemplace el chat. Los robots identifican las preguntas de los usuarios y, gracias al aprendizaje automático, incluso pueden identificar emociones a través del tono de voz del consumidor. Esta tecnología es un gran aliado porque permite que el robot se adapte a la asistencia imprevista, llevando la conversación a un nivel diferente de acuerdo con lo que identifica en el usuario: impaciencia, irritación, satisfacción.

Otro tema importante de la IA es el reconocimiento de imágenes. Esta tecnología se llama visión por computadora y permite que una característica de inteligencia artificial identifique ciertos patrones en el análisis de imágenes. En el cuidado de la salud, por ejemplo, esta tecnología ya ha ayudado en la identificación temprana de enfermedades como el cáncer de seno en etapa temprana al comparar y reconocer patrones en imágenes de mamografía.

Otro ejemplo de esta práctica es un proyecto de identificación, reconocimiento y catalogación de animales realizado por la Universidad de Wyoming, EE. UU. Usando una herramienta de IA, los científicos locales etiquetaron 3.2 millones de fotos y pudieron etiquetar de manera más precisa y rápida información como las especies presentes, la cantidad de individuos capturados en las fotos y el comportamiento de los animales.

3 – Análisis de datos altos

¿Cuánto tiempo le toma a su equipo reunir información importante para informes, análisis de llamadas, historial de acciones para identificar puntos de mejora? Además de ser un trabajo operativo que requiere mucho tiempo, uno que podría dedicarse al núcleo del negocio y la creación de nuevas estrategias, hace que la rutina de los profesionales sea agotadora. Con AI este trabajo puede ser automatizado. Cuando combinamos inteligencia artificial y estadísticas tenemos lo que llamamos análisis predictivo. Es decir, la función de IA analiza los datos comerciales y encuentra patrones que permiten al personal tomar medidas para evitar la repetición.

Aquí hay un ejemplo: una función de respuesta de AI puede identificar el tiempo de respuesta para las llamadas y qué tipos de situaciones tienen más probabilidades de generar esta actividad. Con estos datos, la compañía puede tomar medidas para corregir errores, mejorar la rutina y evitar la insatisfacción del cliente o reducir la demanda de atención.

¿Estás interesado en el tema y quieres saber más? Aquí hablamos sobre las características de chatbot y cómo aplicarlas a su negocio.