En esta entrevista, Raúl Sanz, consultor experto en soluciones de IA conversacional de Evolutio, detalla cuáles serán los próximos avances tecnológicos que nos depara la evolución de las tecnologías disruptivas que están impactando en los contact centers y los servicios de atención al cliente en particular. Actualmente, gracias al procesamiento del lenguaje natural, los sistemas han avanzado significativamente en la interpretación del lenguaje humano, lo que ha permitido mejorar la interacción con los usuarios y optimizar las respuestas automatizadas en los asistentes virtuales. En este entorno, Evolutio, empresa 100 % española especializada en cloud y ciberseguridad, lidera la transformación de la experiencia del cliente mediante el uso de soluciones impulsadas con IA.
Relación Cliente: ¿Cómo ha evolucionado la IA en los últimos años en su capacidad para reconocer, comprender y generar lenguaje humano?
Raúl Sanz: Los primeros servicios comerciales de lenguaje que utilizaban IA estaban relacionados con la traducción automática y el reconocimiento de palabras y frases dentro de una conversación.
Estos sistemas basaban su IA en modelos estadísticos con una aproximación de la IA simbólica. Su comprensión, por tanto, se dirigía sobre todo a la parte sintáctica y morfológica de las frases, así como a la fonética cuando el canal era de voz y no digital.
Hace una década explosionó la aproximación de redes neuronales en la IA, y el lenguaje natural no quedó ajeno a ello. Aunque las redes neuronales no eran algo nuevo, el aumento exponencial de la capacidad de computación y el acceso a datos, junto con modelos computacionales nuevos como los Transformers, las viabilizaba y ponía en el primer lugar de la lista de la IA.
Su aplicación en el lenguaje natural permitió la construcción de nuevos sistemas de traducción más precisos, una transcripción de mayor calidad y, por tanto, un acceso a un contexto de información lingüística con carácter universal.
Es a partir de 2020 cuando el lenguaje natural empezó a ser de verdad una realidad viable en sistemas de atención al cliente con capacidad de capturar cierto contenido semántico, lo cual utilizaría posteriormente la IA generativa tratándolo de manera intensiva en sus modelos desde su aparición a finales 2022.
Actualmente, esa capacidad semántica generada a partir de grandes volúmenes de información y computación, con los que se han generado los grandes modelos de lenguaje (LLM), permite entender parte del contexto de la conversación.
Relación Cliente: La llegada de la IA generativa ha marcado un gran avance en la comprensión del lenguaje humano. ¿Qué nuevas capacidades ha introducido esta tecnología y en qué ámbitos concretos pueden observarse sus resultados?
Raúl Sanz: La IA generativa permite el entendimiento del contexto literal de una conversación: no solamente una frase, lo cual a su vez facilita que se pueda genera contenido desde la misma IA mucho más rico y acertado en cuanto a forma y contenido. Esto posibilita, por ejemplo, que los agentes conversacionales resulten más naturales que una conversación dirigida.
De igual manera, aunque menos evidente, la IA generativa también se está usando para generar voces sintéticas cada vez más humanas, lo cual es muy relevante cuando se usa un canal de voz como el telefónico, en el que la cercanía y la empatía transmitida por la voz son tan importantes como la calidad de la información suministrada.
En un contexto como puede ser la atención al cliente, el acercarse a la calidez y precisión que pueda dar un agente humano es fundamental, dado que los humanos esperamos hablar de una manera similar con independencia de si el agente es humano o no. Esto es así porque el principio básico que rige la conversación humana es el de cooperación.
Relación Cliente: ¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta actualmente la IA conversacional para lograr una comunicación natural y efectiva? ¿De qué manera se pueden remediar riesgos y avanzar tecnológicamente para reducir barreras?
Raúl Sanz: Uno de los retos a los que se enfrenta tiene que ver con la parte del contexto lingüístico que no es formal o incluso que no es lingüístico.
En toda comunicación hay un contexto implícito proveniente de diversos ámbitos, tanto ambiental (en entorno y momento en el que nos situamos), de lenguaje no verbal, el modelo mental y cultural de los hablantes, e incluso, más complejo, el relacional existente entre dichos hablantes o personas presentes.
En la parte lingüística, el reto tiene que ver con la lingüística pragmática para poder identificar ironías, sarcasmos y formas similares. Por ejemplo, ante una pregunta de “¿le hemos atendido correctamente?”, una repuesta que solamente sea “sí, claro” puede contener grandes matices en la forma, tono y contexto no formal, pudiendo interpretarse tanto positivo como negativo.
Aquellas tecnologías que incorporen parte de dicho contexto no formal al resto del contexto tendrán mayores probabilidades de éxito, así como los modelos que generen una personalidad que sea identificable por el usuario humano, lo cual exigirá también características tecnológicas relacionadas con la humanización del propio agente con IA, como puede ser la memoria entre interacciones a largo plazo que permitan una experiencia recursiva generando sensación de recuerdo.
Relación Cliente: ¿Hacia dónde se dirige la IA conversacional y cuál es la estrategia de Evolutio a seguir para casos de uso de esta tecnología?
Raúl Sanz: En Evolutio sabemos de la complejidad de los servicios basados en la IA conversacional y cómo hacer para que estos sean seguros y parezcan sencillos.
Para ello, invertimos en analizar las últimas tecnologías conversacionales y cómo integrarlas para sacar el mayor provecho de ellas, tanto generativas como tradicionales, así como valorar la forma más adecuada de acometer las necesidades de negocio de nuestros clientes. De hecho, cada semestre confeccionamos una matriz de madurez tecnológica y aproximación para cada caso de uso de nuestros clientes.
Contamos con un amplio grupo de expertos tanto para saber hasta dónde podemos estresar la tecnología como las necesidades de nuestros clientes, contando con perfiles expertos como lingüistas computacionales, consultores de IA conversacional y desarrolladores de UX de diálogo.
De manera general, este año estamos potenciando la IA generativa de una manera pura o híbrida con control de diálogo basado en flujos con lenguaje natural. Esto nos permite implementar los bots de manera segura, con distintos grados de profundidad en el uso de la IA generativa y sin riesgo reputacional en aquellos casos en los que no es posible asumir dicho riesgo.
Relación Cliente: Aunque haya cierto hype en torno a la IA conversacional sobre lo que pueda llegar a hacer, ¿qué avances veremos de forma tangible en los próximos meses?
Raúl Sanz: Como avance, tras acometer con éxito la integración de contexto proveniente de distintos bots en una única gestión de diálogo, lo cual ya ha sido un reto, estamos generando la nueva familia de bots que incorporan la hiperpersonalización de datos privados del cliente y conversaciones previas dentro del contexto del diálogo. Con ello, estamos consiguiendo un contexto mucho más enriquecido en la conversación, facilitando una relación mucho más personalizada en los servicios de atención al cliente.
