Natalia Bochan, chief marketing officer de Altitude Software, explica en un artículo para la revista Contact Center cómo el método de aprendizaje automático deep learning hace posible que los chatbots interactúen y empaticen con el usuario.

Solo han pasado cinco años desde que el deep learning apareciera y ya forma parte de nuestras vidas. Se trata de un método de aprendizaje automático (en inglés, machine learning) donde intervienen redes neuronales estructuradas por capas. Es el “rey” de entre todos los tipos de Inteligencia Artificial actuales.

Se utiliza en las búsquedas de Google, Google Translate, Google Play, YouTube o en las recomendaciones de Amazon. También, lo encontramos en el reconocimiento facial de Facebook, Siri de Apple, Microsoft Cortana, LinkedIn, Instagram y en otras muchas aplicaciones populares del momento.

Chatbots, uno de los aplicativos del deep learning

Gracias al deep learning, cada vez son más los chatbots capaces de interactuar empleando un lenguaje natural y empatizando con el usuario. Por lo tanto, empiezan a desempeñar un papel importante en el contact center gestionando simples campañas y dando soporte a los agentes.

En otras palabras, lo que aporta el deep learning es la habilidad de relacionar y contextualizar grandes cantidades de datos para adquirir, con el tiempo, más precisión y la capacidad de software para aprender y, por tanto, adaptarse automáticamente al algoritmo de producto de cada cliente y su entorno.

Es evidente que los bots todavía no están al mismo nivel de los agentes humanos y no podrían reemplazarles, especialmente en aquellas interacciones más complejas. Pero ya existen casos de chatbots que se utilizan con éxito en el trato con el cliente, jugando un papel importante en campañas simples y dando soporte a los agentes. Un ejemplo es el caso del supervisor virtual, diseñado para dar soporte en aquellas interacciones más sencillas ofreciendo una experiencia de cliente más personalizada.

Para finalizar hay que recordar que, pese a que los chatbots son cada vez más complejos, no suponen una amenaza para los profesionales humanos, sino que le ayudarán en su día a día. Así, el agente podrá dedicarse a tareas en las que realmente pueda sacar provecho de su expertise, mientras que delega en las máquinas los trabajos más repetitivos.

 

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