La semana pasada leí un artículo en expansión sobre Klarna, un banco sueco que ofrece servicios financieros online. Klarna, despidió a 700 empleados de su servicio de atención al cliente porque ha instalado un chatbot de inteligencia artificial para realizar ese trabajo. Esta es la noticia “tipo” que marca titulares y hace que la gente diga, “claro, ya sabía yo que una IA me reemplazaría en mi trabajo”. Como siempre hay que matizar las cosas y decir que hay trabajos que por su naturaleza, ya sea repetitiva, automatizable o básica serán realizados mejor por una “maquina” que por un humano. La “maquina” no tiene, días malos, no tiene cambios de humor, no olvida cosas y no pierde los nervios con un cliente “pesado”. Una vez más la historia se repite y de la misma manera que en la revolución industrial o en la robotización de la fabricas, ciertos trabajos serán sustituidos por servicios o “maquinas” de inteligencia artificial y como en las anteriores, los humanos nos tendremos que adaptar a esa revolución.

Los chatbots han estado presentes en el mundo empresarial durante más de dos décadas. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial (IA) ha impulsado una transformación radical en sus capacidades, convirtiéndolos en herramientas mucho más sofisticadas y útiles para las empresas.

Los chatbots modernos con Inteligencia Artificial utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para discernir el significado de las conversaciones de los usuarios, superando cualquier problema desde errores tipográficos hasta dificultades de traducción. Las herramientas avanzadas de IA luego mapean ese significado a la “intención” específica que el usuario quiere que el chatbot atienda, y utilizan la IA conversacional para formular una respuesta adecuada. Estas tecnologías de IA aprovechan tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo – elementos diferentes de la IA, con algunas sutiles diferencias – para desarrollar una base de conocimiento cada vez más granular de preguntas y respuestas informadas por las interacciones de los usuarios. Esta sofisticación, basada en los últimos avances en los modelos de lenguaje grande (LLM), ha conducido a una mayor satisfacción del cliente y a aplicaciones de chatbot más versátiles.

Beneficios de los chatbots con IA para las empresas

• Mejora de la atención al cliente: Los chatbots con IA pueden ofrecer soporte 24/7, responder preguntas frecuentes y resolver problemas de forma rápida y eficiente.
• Aumento de las ventas: Los chatbots pueden calificar leads, recomendar productos y realizar transacciones, impulsando las ventas y la rentabilidad.
• Personalización de la experiencia del cliente: Los chatbots pueden ofrecer experiencias personalizadas a cada usuario, mejorando su satisfacción y fidelidad.
• Automatización de tareas: Los chatbots pueden automatizar tareas repetitivas, como la gestión de citas o la solicitud de información, liberando tiempo para que los empleados se concentren en tareas más estratégicas.

La inteligencia artificial generativa incorporada a los chatbots

La nueva generación de chatbots con capacidades de IA generativa ofrece funcionalidades aún más avanzadas gracias a su comprensión del lenguaje cotidiano y las consultas complejas, su habilidad para adaptarse al estilo de conversación del usuario y el uso de la empatía al responder a sus preguntas.

Los chatbots de preguntas frecuentes ya no necesitan programarse previamente con respuestas a preguntas establecidas: es más fácil y rápido utilizar la IA generativa junto con la base de conocimiento de una organización para generar automáticamente respuestas a una gama más amplia de preguntas.

Si bien los chatbots de IA conversacional pueden analizar las preguntas o comentarios de los usuarios y generar una respuesta similar a la humana, los chatbots de IA generativa pueden ir un paso más allá al generar contenido nuevo como salida. Este nuevo contenido puede incluir texto, imágenes y sonido de alta calidad basados en los LLM en los que están entrenados. Las interfaces de chatbot con IA generativa pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y crear contenido en respuesta a la consulta de un usuario sin necesidad de interacción humana.

Los chatbots de IA generativa de nivel empresarial, están construidos sobre una plataforma de IA conversacional e incorporan aprendizaje automatico. Emplean algoritmos que aprenden de interacciones pasadas cuál es la mejor manera de responder las preguntas y mejorar el flujo de la conversación.

Riesgos y limitaciones

Con la nueva generación de chatbots los riesgos que comienza a identificase son la salida no controlada de información relativa a la empresa o de propiedad intelectual y los riesgos ligados a la confidencialidad y privacidad.  También como hemos podido comprobar esta última semana, existe el riego que el chatbot tenga “alucinaciones”.

¿Qué son las alucinaciones en un servicio de IA?

Las alucinaciones en los servicios de IA, como los chatbots, son respuestas incorrectas o irrelevantes que se generan debido a la falta de información precisa o a errores en el proceso de aprendizaje automático. Estas “alucinaciones” pueden ser:

Respuestas inexactas: El chatbot proporciona información incorrecta o incompleta en respuesta a una pregunta del usuario.

Respuestas irrelevantes: El chatbot ofrece una respuesta que no tiene relación con la consulta del usuario.

Respuestas incomprensibles: El chatbot genera una respuesta que no tiene sentido o es gramaticalmente incorrecta.

¿Cuáles son las causas de esas “alucinaciones”?

Datos de entrenamiento insuficientes: Si el chatbot no ha sido entrenado con una cantidad suficiente de datos relevantes, puede no tener la información necesaria para generar respuestas precisas.

Datos de entrenamiento sesgados: Si los datos de entrenamiento del chatbot son sesgados, es decir, no representan de manera justa la realidad, el chatbot puede generar respuestas que reflejan ese sesgo.

Errores en el algoritmo de aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden cometer errores, lo que puede llevar al chatbot a generar respuestas incorrectas.

Falta de contexto: Si el chatbot no tiene suficiente información sobre el contexto de una pregunta, puede generar una respuesta que no sea relevante

Cómo prevenir las alucinaciones en los servicios de IA:

• Utilizar datos de entrenamiento relevantes y diversos.
• Eliminar sesgos en los datos de entrenamiento.
• Utilizar algoritmos de aprendizaje automático robustos y bien probados.
• Proporcionar al chatbot suficiente información sobre el contexto de una pregunta.
• Monitorizar el rendimiento del chatbot y corregir las alucinaciones cuando se detecten.

La inteligencia artificial ha transformado los chatbots en herramientas mucho más potentes y útiles para las empresas. Los chatbots con IA pueden mejorar la atención al cliente, aumentar las ventas, personalizar la experiencia del cliente y automatizar tareas, lo que se traduce en una mayor eficiencia, productividad y rentabilidad para las empresas. No hay que olvidar los riesgos que hemos evocado anteriormente y controlar de manera exhaustiva el tipo y la calidad de la información que utilizamos en su entrenamiento y la seguridad del motor sobre el que se implementa la solución.