Cómo la IA usa bucles de retroalimentación para aprender

Las mejores ideas crecieron en el terreno fértil del fracaso. Y al igual que los humanos más innovadores, la mejor IA aprende de sus errores. Combina ambos y estarás en camino hacia el éxito impulsado por IA y centrado en el ser humano.

¿Qué es un bucle de retroalimentación de IA?

Un bucle de retroalimentación de IA (o AI feedback loop, en inglés) es un algoritmo que permite que un modelo de IA se vuelva más preciso con el tiempo. Lo hace identificando cuándo se ha cometido un error en el resultado creado por el bot, y retroalimentando esto al modelo de IA como entrada, permitiéndole evitar errores similares en el futuro.

Es algo así como cuando un maestro califica tu tarea de matemáticas y señala dónde hay problemas con tus cálculos, para que no termines cometiendo el mismo error dos veces.

Corregir errores y aprender de ellos a través de bucles de retroalimentación de IA

Atrás quedaron los días de los chatbots simples basados en reglas. Hoy en día, los bots impulsados por PNL pueden atender a los clientes de múltiples maneras gracias a la tecnología de aprendizaje profundo y comprensión del lenguaje natural.

¿Qué distingue a esta generación de modelos de IA conversacional de sus predecesores? La capacidad de mejorar su precisión usando bucles de retroalimentación.

Piensa en un modelo de IA conversacional como una copia del cerebro humano: vive dentro de lo que se llama una red neuronal artificial, que consiste en varias capas de IA que pasan información entre sí. Esta información se basa en entradas del mundo real. Una vez que se ha pasado entre las capas, el modelo produce una salida.

A veces, hay inexactitudes en los flujos de información entre estas capas.

Un ejemplo típico de esto sería un programa de reconocimiento de imágenes basado en IA que confunde un perro con un gato. Y en IA conversacional para soporte al cliente, tu modelo podría confundir intenciones.

En ambos casos, mientras más datos entrantes reciba el modelo, más oportunidades tiene de cometer errores y de aprender de ellos. Aquí es donde entran los bucles de retroalimentación, o algoritmos de retropropagación. Identifican inconsistencias y retroalimentan la información corregida al modelo como entrada.

Tomando señales del aprendizaje profundo en tu soporte automatizado

Para cuando pones tu modelo de IA en práctica con Zendesk, ya ha sido entrenado tanto con datos de referencia específicos de la industria como con tus propios datos históricos para proporcionar el recorrido del cliente automatizado más eficiente y personalizado posible. Y ha llegado ahí ajustando constantemente su precisión a través de algoritmos de retropropagación, o bucles de retroalimentación.

Pero la verdadera magia de la automatización no se detiene con la fecha de lanzamiento de tu agente virtual. Debido a que la naturaleza de tu soporte está destinada a cambiar con el tiempo (piensa en temporada alta o cambios en los hábitos de consumo debido a Covid-19), tu modelo de IA siempre puede ajustarse para volverse aún más preciso.

¿Cómo? Aplicando la lógica de los bucles de retroalimentación, o aprendiendo de errores pasados, para mejorar continuamente tu modelo de IA. Excepto con un giro especial: uno que involucra empatía humana y experiencia en la industria.

Guía tu modelo de IA al siguiente nivel

Aquí es donde entra tu gerente de chatbot o automatización. A medida que tu modelo de IA señala posibles inexactitudes o confusiones en nuestro Centro de entrenamiento, este miembro cada vez más solicitado de tu equipo de soporte está aquí para verificar que los nuevos mensajes entrantes siempre se dirijan con precisión (o se redirijan) a las intenciones existentes.

También pueden crear nuevas intenciones basadas en temas de soporte que surgen recientemente, por ejemplo, identificando sentimientos o emociones de los clientes y entrenando tu IA con datos en tiempo real para clasificar expresiones y personalizar las respuestas en consecuencia.

El aprendizaje profundo está impulsando la revolución del soporte al cliente automatizado a la velocidad de la luz. Y tu personal de soporte humano tiene el poder de liderar el camino.

Modelos de lenguaje grandes (LLM): La próxima generación de IA

Si bien la automatización basada en intenciones se construye sobre modelos de IA conversacional que aprenden y mejoran con el tiempo, ha llegado una nueva generación de tecnología de automatización: la IA generativa. Y está revolucionando la automatización del soporte.

Impulsada por LLM (la tecnología innovadora detrás del bot similar al humano de OpenAI, ChatGPT), la IA generativa promete un tiempo de obtención de valor más rápido y soluciones de automatización de servicio al cliente más sofisticadas.

Uno de los casos de uso más emocionantes para la IA gen es que permite a cualquiera construir un bot conversacional en minutos. Al conectar tu base de conocimientos o centro de ayuda a un LLM, puedes crear un bot de IA generativa hecho a la medida que responderá instantáneamente preguntas de clientes sobre cualquier tema de soporte. Siempre que la respuesta esté contenida en tu centro de ayuda, el bot puede servir esta información a los clientes de una manera natural y humana.

¿Y la mejor parte? Simplemente funciona: no se requiere entrenamiento ni mantenimiento.

Bots híbridos: El futuro del soporte

Además de usar IA generativa para crear bots de FAQ independientes, puedes integrar esta tecnología en una estrategia de automatización más amplia. Combina las capacidades conversacionales de los LLM con la precisión de los modelos basados en intenciones, y resulta en una solución de automatización impresionante. En Zendesk, llamamos a esto el modelo híbrido. Así que, aunque ChatGPT ha inaugurado una nueva generación de bots que no requieren ninguna iteración, el entrenamiento de bots aún no ha muerto.