Cuando la conversación gira en torno a la IA, a menudo hay una novela de ciencia ficción de terminología y jerga que el lector no iniciado tiene que decodificar. Si estás pensando en utilizar la automatización para el servicio, aquí tienes una guía rápida sobre la diferencia entre IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
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El concepto deInteligencia Artificial existe al menos desde los antiguos griegos, que diseñaron algunos dispositivos mecánicos que podrían calificarse vagamente de inteligentes. Sin embargo, el término en sí tiene unos 60 años, y las primeras tecnologías de IA aplicables acaban de empezar a salir al mercado en los últimos años.
Elaprendizaje automático es un subconjunto más específico de la IA. Describe la capacidad de las máquinas para aprender de sus errores y mejorar con el tiempo. Un buen ejemplo de aprendizaje automático en la práctica es la reciente IA de Google que venció a un campeón mundial de Go. Cuanto más juegue la IA, mejor será la detección de patrones y la predicción de las jugadas de sus oponentes.
El aprendizaje profundo es una iteración más del aprendizaje automático. Describe algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan en múltiples capas, reflejando el funcionamiento de nuestras propias neuronas. Un ejemplo ya habitual de aprendizaje profundo es la forma en que asistentes inteligentes como Alexa o Siri procesan el habla.
También es importante el Procesamiento del Lenguaje Natural. La PNL es la capacidad de un programa informático para entender el habla humana, independientemente de la jerga o el dialecto. Al ser capaz de dar sentido al lenguaje escrito o hablado en las formas desordenadas y llenas de errores en que los humanos normalmente se expresan, las capacidades de la IA se vuelven mucho más aplicables a la vida cotidiana.
¿Qué significa esto para el servicio? La inteligencia artificial y la automatización inteligente pueden hacerse cargo de las tareas existentes y crear nuevas eficiencias que su organización no podía soñar antes. El aprendizaje automático es sólo un ejemplo. Al sugerir respuestas que los agentes pueden utilizar para las consultas comunes de los clientes, un sistema parcialmente automatizado podría aprender las respuestas y el lenguaje más eficaces para su base de clientes. Las capacidades de aprendizaje profundo deberían extenderse a los árboles de IVR, y poner fin a la respuesta común de "Lo siento, no entendí" de muchos sistemas que actualmente se basan en el procesamiento del habla. Y la PNL es crucial para los chatbots y para los análisis que analizan todas las conversaciones que mantienen sus agentes en el chat, las redes sociales y cualquier otro medio basado en texto.
Es importante construir una sólida comprensión de estas emocionantes tecnologías a medida que se vuelven más prevalentes y relevantes en la esfera del servicio y la experiencia del cliente. Para obtener más información, escuche nuestro seminario web con Solvvy: The Truth About Bots and Intelligent Automation.
