A pesar de todos los desafíos, según Salesforce, la adopción de chatbots se está acelerando

A pesar de todos los desafíos, según Salesforce, la adopción de chatbots se está acelerando


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El uso de chatbots se ha disparado durante la pandemia a medida que las empresas buscan llenar los vacíos emergentes en el servicio al cliente y la incorporación. En 2020, el mercado de chatbots estaba valorado en $ 17,17 mil millones y se espera que alcance los $ 102,29 mil millones para 2026, según Mordor Intelligence. Entre 2018 y 2020, el uso de chatbot aumentó en un 67%.

Este aumento se correlaciona con las capacidades avanzadas de los chatbots, ya que las marcas pueden personalizar ofertas y recomendaciones sin que las personas estén informadas. Los chatbots utilizan datos de clientes, productos e interacciones para mejorar las experiencias en tiempo real, lo que resulta en tiempos de espera, costos de servicio y rotación de clientes más cortos.

VentureBeat habló con Greg Bennett, director de diseño de conversación en Salesforce, para discutir las tendencias en chatbots e inteligencia artificial conversacional con más detalle. Bennett cree que la tecnología permite a las empresas expresar sus marcas a través de palabras e idiomas, creando así mayores niveles de intimidad con los clientes.

Adopción acelerada

Estimaciones recientes sugieren que para 2022, Gartner incluirá el 70% de las interacciones de los clientes con nuevas tecnologías como los chatbots, un aumento del 15% con respecto a 2018. Esto no es sorprendente si se considera que una proporción significativa de consumidores prefieren los chatbots a los agentes virtuales.

“En Salesforce, estamos viendo un aumento de más del 700% en las sesiones con nuestros productos bot de Einstein. Creo que mucho de esto se debe al hecho de que experimentamos aislamiento como resultado de una pandemia, pero también indica la necesidad de hacer crecer el negocio «, dijo Bennett. «No tiene por qué ser necesariamente que las empresas hayan tenido la idea debido a la pandemia, sino que la pandemia ha acelerado su calendario».

Un ejemplo es el famoso Recipe Chicken Restaurant de Lee en Englewood, Ohio, que se asoció con la startup Hi Auto para crear una experiencia de conversación para sus clientes de drive-thru. Como resultado de la pandemia, los pedidos de autoservicio en EE. UU. Aumentaron un 22% en 2020. Como resultado, los tiempos de espera en tránsito aumentaron en un promedio de 30 segundos, lo que supuso un estrés adicional para los empleados.

Hi Auto trabajó con Lee en una solución al desafío. En el restaurante, el chatbot de la compañía saluda a los invitados, responde preguntas, sugiere elementos del menú y realiza pedidos en el sistema de caja registradora. Si un cliente hace una pregunta no relacionada o solicita algo que no está en el menú, el chatbot lo reenvía automáticamente a un humano. También se integra con los auriculares para empleados de Lee, por lo que los empleados pueden proporcionar actualizaciones de inventario en tiempo real cuando sea necesario.

Lee planea implementar el chatbot en una gran parte de su drive-thru, y Hi Auto dice que se están llevando a cabo pruebas piloto con otros restaurantes.

“El drive-through de IA automatizado ha tenido un impacto fácil en mi negocio. Ya no tenemos clientes esperando, los saludamos tan pronto como están en el tablero y el pedido se está tomando correctamente ”, dijo el propietario de Lee, Chuck Doran. “Estamos viendo mejoras en nuestra revisión promedio, tiempo de servicio y mejoras en la consistencia y el servicio al cliente. Y porque el cajero ahora está menos estresado [they] también puede centrarse en el servicio al cliente. «

Casos de uso internos

Los chatbots pueden tener un valor más allá del servicio al cliente. Por ejemplo, pueden respaldar el proceso de incorporación de empleados, responder preguntas de selección, registrar respuestas y orientar a los nuevos empleados a través de las políticas y protocolos de la empresa. Los chatbots también pueden solucionar problemas comunes, lo que permite a los agentes de la mesa de servicio de TI solucionar problemas más complicados.

Bennett dijo que Salesforce dio un paso el año pasado con la introducción de la plantilla de introducción del bot de Einstein para abordar estos casos de uso. Los desarrolladores pueden crear chatbots para la incorporación utilizando la plantilla de introducción, que está disponible en versión beta. Estos incluyen acciones populares de Salesforce como crear un caso o un cliente potencial, buscar un pedido y agregar un comentario a un caso existente.

“Las organizaciones pueden tomar este diseño de conversación básico y personalizarlo para que se adapte a sus necesidades. Eso es realmente lo que estamos viendo: estamos viendo un tiempo reducido entre el desarrollo y la implementación de chatbots ”, dijo Bennett.

Los datos lo confirman. Según una encuesta de McKinsey, al menos un tercio de las actividades en alrededor del 60% de los trabajos podrían automatizarse. En su informe más reciente sobre Tendencias de automatización del flujo de trabajo, Salesforce descubrió que el 95% de los líderes de TI priorizan las tecnologías de automatización del flujo de trabajo como los chatbots, y el 70% ve más de cuatro horas de ahorro por empleado por semana.

Desafíos en el diseño

Cuando se le preguntó sobre las tendencias en la industria de los chatbots, Bennett señaló una creciente conciencia de los enfoques de diseño integrador. Ha trabajado con los equipos de Salesforce para asegurarse de que los chatbots no discriminen ciertos idiomas de jerga como el inglés afroamericano o el inglés chicano.

“Nos preguntamos cómo podemos asegurarnos de que, por ejemplo, una mujer negra del sur de Estados Unidos no tenga que cambiar su idioma para que el chatbot reaccione de una manera que ella no espera. Nosotros, como investigadores, diseñadores, gerentes de producto e ingenieros, tenemos la responsabilidad no solo de pensar en el resultado final, sino también de pensar en un mercado direccionable general y considerar a los usuarios que quedan atrás. «

Los modelos de lenguaje natural son los componentes básicos de las aplicaciones, incluidos los chatbots. Sin embargo, la evidencia creciente muestra que estos modelos corren el riesgo de reforzar estereotipos indeseables, principalmente porque algunos de los datos de entrenamiento generalmente provienen de comunidades con prejuicios sobre género, raza y religión. Se ha sugerido la desintoxicación como una solución a este problema, pero los coautores de investigaciones recientes sugieren que incluso esta técnica puede aumentar en lugar de disminuir la distorsión.

La creciente conciencia de los prejuicios lingüísticos proviene del hecho de que algunos dentro de la comunidad de IA están pidiendo que se preste mayor atención a los efectos de las jerarquías sociales como el racismo. En un artículo publicado en junio del año pasado, los investigadores de Microsoft pidieron un examen e investigación más de cerca de las relaciones entre el lenguaje, el poder y los prejuicios en su trabajo. El documento también concluyó que el campo de investigación en general carece de descripciones claras del sesgo y no puede explicar cómo, por qué y para quién un sesgo particular es perjudicial.

“Como lingüista, veo la conversación como el tejido o moneda con la que negociamos las relaciones en la sociedad. La tecnología ha llegado a un punto en el que ese tipo de comportamiento humano tradicional, la conversación, es algo en lo que las máquinas pueden participar ”, dijo Bennett. «El desafío ahora es diseñar un chatbot de tal manera que cumpla con las expectativas humanas de lo que solía ser un comportamiento exclusivamente humano».

Soluciones potenciales

Bennett sugiere que una solución a las deficiencias de los modelos podría ser desarrollar herramientas para que los clientes las utilicen para evaluar la calidad. Señala Robustness Gym, un marco desarrollado por el grupo Salesforce para el procesamiento del lenguaje natural que tiene como objetivo unificar el mosaico de bibliotecas de robustez existentes para acelerar el desarrollo de nuevas estrategias de prueba para modelos de lenguaje natural. CheckList, de Amazon, Google y Microsoft, adopta un enfoque independiente de la tarea para la evaluación comparativa de modelos. Esto permite a los usuarios crear pruebas que llenan celdas en una matriz similar a una tabla con funciones y tipos de prueba, así como visualizaciones y otros recursos.

Bennett y Kathy Baxter, arquitectos principales de IA ética de Salesforce, abogan por las pruebas de confiabilidad y la contextualización para mejorar la responsabilidad en un artículo reciente presentado a la Conferencia 2021 de la Asociación de Lingüística Computacional (ACL). Explican que las pruebas de confiabilidad con énfasis en la colaboración interdisciplinaria permiten pruebas rigurosas y específicas para ayudar en la implementación y cumplimiento de los estándares de la industria.

Bennett también aboga por involucrar a las partes interesadas clave a lo largo del proceso de diseño del chatbot para que los sesgos se puedan tener en cuenta y mitigar, al menos tanto como sea posible. Un intento reciente es el proyecto Masakhane, una organización de base de 400 investigadores de 30 países africanos (y tres países fuera de África) cuya misión es fortalecer la investigación de lenguas naturales en lenguas africanas. Para febrero de 2020, el grupo había publicado más de 49 resultados de traducción para más de 38 idiomas africanos en GitHub, muchos de los cuales nunca se han traducido a gran escala.

“Cada institución tiene la opción de usar un chatbot para expandirse esencialmente en una relación con un cliente – con estudiantes potenciales, con solicitantes, la lista continúa. Estas son oportunidades para construir relaciones y tener intercambios significativos ”, dijo Bennett. “Hay una razón lingüística por la que alguien usaría un punto contra un signo de exclamación o emojis contra un no. Estas cosas transmiten un significado adicional para el estado de la relación actual, que seguirá siendo muy importante en el lado del producto y la ingeniería. Con los chatbots, además de todo lo relacionado con el texto, debemos pensar en los aspectos conversacionales de la conversación, independientemente de si el bot o el usuario hacen la primera ronda. «

VentureBeat

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