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 Notas

Inteligencia Artificial: Nuevas formas de interacción

Unos días antes de las elecciones de los Estados Unidos, portales y diarios del mundo comenzaban a titular “Inteligencia artificial predice el triunfo de Donald Trump”.

 

 

MoglA, el sistema que trabaja a partir de datos provenientes de distintas plataformas como Google, YouTube, Twitter, Instagram y Facebook, mostraba una tendencia contraria a los pronósticos de medios masivos, analistas políticos experimentados, representantes de la cultura y hasta de los “tradicionales” sondeos de opinión.


Así, el resultado de las elecciones presidenciales de Estados Unidos ponía en evidencia una vez más, no sólo la dificultad de predecir en un mundo cada vez más volátil, incierto, complejo y ambiguo (mundo VUCA), sino que además ponía en escena el abanico de posibilidades que permite el uso de los sistemas de Inteligencia Artificial que dejaron de ser una utopía imaginada por la ciencia ficción para instalarse en nuestro hacer cotidiano.


Acerca del Sistema
Una rápida definición podría indicar que son sistemas que van “aprendiendo” continuamente sobre un tema, a partir de información disponible en distintos formatos, lo que en la jerga se denomina “datos no estructurados”. Pero también y fundamentalmente, aprenden de acuerdo a la incorporación del lenguaje natural y del feedback con las personas. En este sentido, se definen como sistemas que son capacitados y no programados.


De esta manera, tienen la capacidad de ir ampliando sus conocimientos y variando las hipótesis que formulan al ir interactuando con humanos y añadiendo mayor información a su base. Especialistas del tema definen a la inteligencia artificial como “lo más parecido a un cerebro autónomo que piensa similar a la mente humana”.

 

La Inteligencia Artificial para una mejor atención al cliente
En Argentina, este nuevo tipo de tecnología llegó para quedarse. En la actualidad, científicos de diversas universidades y laboratorios en todo el país, se encuentran trabajando en el desarrollo del software mientras se instruyen sobre los avances en Inteligencia Artificial.


En lo que respecta a las empresas, algunas de las aplicaciones más interesantes se pueden encontrar en el sector de servicios.


En condiciones óptimas la atención en tiempo real a través de un web chat proporciona a los clientes una respuesta única y precisa en cualquier momento y lugar, respondiendo a tres insights que el consumidor actual busca:
• Inmediatez
• Disponibilidad las 24 horas
• “On the go”

Estos modelos apuestan a la atención de nuevas y futuras generaciones de clientes que no conocen la realidad sin tecnología: Millenials y Generación Z, productores y consumidores del mundo digital e internet de las cosas.

 

Nuevos interrogantes
La implementación de estas nuevas formas de interacción, conlleva nuevos interrogantes a corto y mediano plazo, algunos de orden general y otros de orden específico.
En el corto plazo y para una óptima implementación, se requiere que el sistema adopte la forma y el lenguaje natural de los clientes, pero ¿cuántas formas diferentes tienen los clientes para referirse a una misma consulta?, ¿cómo influyen los modismos y las nuevas formas de escritura en las modalidades de comunicación?


La experiencia nos indica que, por el momento, resulta una herramienta complementaria que no reemplaza otros canales de comunicación. Estos sistemas no se encuentran aún lo suficientemente desarrollados para comprender exactamente lo que el cliente pregunta.


Las primeras aproximaciones, arrojan que estos softwares resuelven consultas genéricas pero que por el momento no tienen la capacidad de contemplar las situaciones excepcionales de cada cliente. Y, para el “alivio” de algunos —o de todos—, requiere de mucho valor “humano”, que incluye la comprensión y categorización del lenguaje natural de los clientes.


La implementación del sistema conlleva además nuevas incertidumbres para las empresas: ¿cómo impacta esta nueva interacción en el vínculo con los clientes?, ¿qué tipo de vínculo se genera?, ¿qué impacto tiene en la imagen de la compañía y en los indicadores de satisfacción?, ¿qué beneficios y “perjuicios” funcionales y emocionales despiertan en los clientes?, ¿cuáles son los niveles de adopción?


De esta manera nos encontramos en una etapa de transición que implica adaptar las técnicas e interrogantes tradicionales, a este nuevo mundo mediatizado.

 

40-inteligencia-artificial-julia-karen Julia Pons Estel: Lic. en Sociología, UBA. Actualmente Directora de Proyectos en GEA research
Karen Morelli: Lic. en Comunicación Social, UNLP. Actualmente Analista en GEA Research

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