Guía para principiantes sobre IA generativa para empresas
La IA generativa puede ayudar a agilizar los flujos de trabajo, mejorar la experiencia del cliente y aumentar el rendimiento de los agentes. Aprende a aprovechar estas herramientas con tecnología de IA en nuestra guía.
Por Hannah Wren, Redactor en plantilla
Última actualización el 25 de julio de 2024
Hace mucho tiempo, en una galaxia muy, muy lejana, los humanos existían sin Internet. En unas pocas décadas, Internet pasó de existir en los medios de ciencia ficción a convertirse en una herramienta común con más de 5000 millones de usuarios en todo el mundo. Los recientes avances tecnológicos han introducido la IA generativa entre las masas, lo que la ha hecho más popular que la World Wide Web.
Según el Informe de Zendesk, Tendencias en la experiencia de cliente de 2023, el 65 por ciento de los líderes empresariales cree que la IA que usan se está volviendo más natural y parecida a la humana, y solo va a mejorar. A medida que más empresas comienzan a implementar la IA generativa para mejorar la atención al cliente y mejorar la experiencia del empleado, es importante comprender cómo aprovechar todo el potencial de esta novedosa tecnología de IA.
Nuestra completa guía desglosa los tipos, aplicaciones, ejemplos, ventajas y retos de la IA generativa, para que pueda maximizar tu experiencia del cliente en general, ahora y en el futuro.
Índice:
- ¿Qué es la IA generativa?
- ¿Cómo funciona la IA generativa?
- ¿Quién utiliza IA generativa?
- AI tradicional frente a IA generativa: ¿en qué se diferencian?
- Tipos de modelos generativos de IA
- ¿Cuáles son algunas aplicaciones populares de la IA generativa?
- Ventajas de la IA generativa
- Retos de la IA generativa
- Cómo utilizar la IA generativa para el servicio de atención al cliente
- Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa (GenAI) es una tecnología impulsada por IA que utiliza amplias bibliotecas de información para generar cosas nuevas, como historias, imágenes, vídeos, música y código de software.
Para una definición más técnica de la IA generativa, Forrester la describe como "un conjunto de tecnologías y técnicas que aprovechan un corpus muy grande de datos, incluidos grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-3, para generar nuevos contenidos".
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa utiliza algoritmos de aprendizaje automático (ML) para analizar grandes conjuntos de datos. Eso significa que se puede alimentar a la inteligencia artificial con un montón de información existente sobre un tema, para que aprenda y encuentre patrones y estructuras. Basándose en lo que aprende de estos datos, la IA generativa puede crear contenidos nuevos y originales.
Por ejemplo, puedes pedirle a ChatGPT, el popular chatbot de IA generativa de texto a texto de OpenAI, que escriba un soneto sobre lo que siente Luke Skywalker de que Darth Vader sea su padre en pentámetro yámbico shakesperiano. ChatGPT recopilará rápidamente información relevante en Internet sobre la saga Star Wars y los sonetos de William Shakespeare y producirá al instante nuevos contenidos a partir de lo que hayas solicitado.
Y sí, le hemos hecho esta pregunta a ChatGPT. Aquí están los resultados:
"Sobre el lienzo estrellado de mi destino,
Una oscuridad reveladora proyectaba su sombra,
En sombras profundas, una verdad que reprendí,
Mi padre, una vez Jedi, ahora traicionado.
Con una máscara carmesí, pretendía dominar los cielos,
Con la respiración agitada, recorrió un camino torcido,
Sin embargo, en su corazón, una pizca de buenas creencias,
Un conflicto feroz, la cruel matemática de una guerra interior.
Oh padre, pariente por sangre, pero no por obra,
Tu presencia ronda mis sueños, mis días de vigilia,
Un legado de oscuridad, oscuro de verdad,
Pero la esperanza persiste, una luz en el malestar de Sith.
Aunque el agarre de Vader sobre mí es fuerte y apretado,
Mi amor, mi fe, aún pueden redimir al caballero".
¿Quién usa la IA generativa?
Empresas de todos los tamaños (nuevas, pequeñas, medianas y grandes) utilizan la IA generativa de diferentes maneras. Las empresas pueden utilizarlo para agilizar y mejorar la atención al cliente, las ventas, el marketing, las TI, el desarrollo, los RR. HH. y los equipos de formación. Algunos ejemplos de casos de uso de la IA generativa son:
- Mejorar las capacidades de los agentes de atención al cliente con asistencia basada en IA
- Analizar grandes cantidades de datos para obtener calificación de clientes potenciales y previsiones de ventas más precisas para equipos de ventas.
- Personalizar las comunicaciones de marketing
- Optimización de las operaciones del centro de datos para departamentos de IT
- Generación de código para desarrolladores de software
- Creación y actualización de contenidos y documentos internos para departamentos de relaciones humanas (RR. HH.).
- Agilización de la incorporación y formación de agentes
Estos ejemplos de IA generativa son sólo la punta del iceberg. A medida que la IA generativa se generalice, las empresas encontrarán más y mejores formas de aplicar esta tecnología.
IA tradicional frente a IA generativa: ¿En qué se diferencian?
| IA tradicional | IA generativa | |
|---|---|---|
| Objetivo | Tareas específicas y basado en reglas | Generación de contenidos |
| Aprendizaje | Utiliza programación predefinida | Identifica patrones a partir de grandes conjuntos de datos |
| Resultado | Tareas específicas | Nuevos contenidos o muestras de datos |
La diferencia entre la IA tradicional y la IA generativa es que la IA tradicional utiliza el aprendizaje automático, reglas predefinidas y lógica programada para realizar tareas específicas, mientras que la IA generativa aprende de grandes conjuntos de datos para crear contenidos similares a los humanos. Por ejemplo:
- La IA tradicional puede hacer que los sistemas de gestión de tickets sean más eficientes al identificar el sentimiento del cliente, la intención y el lenguaje de las solicitudes de servicio, enviándolas automáticamente al agente adecuado en función de criterios predeterminados (como experiencia, capacidades y disponibilidad).
La IA generativa aumenta la productividad de los agentes proporcionándoles herramientas de redacción inteligentes, lo que permite a los equipos atender las solicitudes con mayor eficacia y ofrecer una asistencia coherente.
Las empresas pueden utilizar tanto la IA tradicional como la generativa para analizar datos. Mientras que la IA tradicional puede hacer predicciones basadas en los datos, la IA generativa puede crear nuevos datos a partir de los conjuntos de datos proporcionados. La IA generativa también puede adaptarse al contexto y producir contenidos únicos y creativos.
IA generativa frente a aprendizaje automático
La diferencia entre el aprendizaje automático y la IA generativa es que el aprendizaje automático no se limita a tareas generativas. Ambos tipos de IA aprenden de patrones encontrados en grandes conjuntos de datos e interacciones, pero el aprendizaje automático hace predicciones o clasificaciones y no genera nuevos contenidos.
Tipos de modelos generativos de IA
La IA generativa tiene varios casos de uso, lo que significa que hay muchos tipos diferentes de modelos generativos. Estos son algunos de los tipos más comunes de modelos generativos de IA.
Redes generativas adversariales
Las redes generativas adversariales (GAN) funcionan entrenando dos ordenadores de aprendizaje diferentes (llamados redes neuronales) en los mismos conjuntos de datos para generar contenidos cada vez más realistas con el paso del tiempo.
Las dos redes, denominadas "generadora" y "discriminadora", compiten entre sí, empujándose mutuamente a crear continuamente mejores contenidos. Una vez que el GAN recibe la misma información, el generador crea una muestra de datos (como una imagen o un texto) basándose en los datos de entrenamiento. A continuación, el discriminador analiza lo que ha creado el generador y determina si se trata de datos reales o generados.
Los GAN son como dos jugadores compitiendo en un juego. Utilicemos a los droides R2-D2 y C-3PO de Star Wars como competidores.
El juego consiste en que R2-D2 (el generador) crea imágenes de Ewoks, el Halcón Milenario y otras cosas del universo Star Wars. C-3PO (el discriminador) examina estas imágenes y decide si parecen reales o falsas, igual que un Jedi inspecciona un sable láser para ver si es auténtico.
A medida que juegan, R2-D2 va mejorando para hacer las imágenes más realistas, basándose en los comentarios de C3PO.
Transformadores
Los modelos de IA generativa basados en transformadores son redes neuronales que utilizan una arquitectura de aprendizaje profundo (algoritmos para encontrar patrones en grandes cantidades de datos) para predecir nuevos textos a partir de datos secuenciales. Los transformadores pueden aprender el contexto y "transformar" un tipo de entrada en otro tipo de salida para generar textos similares a los humanos y responder a preguntas.
Piensa en la función de autosugerencia de las aplicaciones de mensajería. Digamos que Han Solo quiere enviar un mensaje de texto a la princesa Leia. Cuando empieza a escribir, la IA generativa predice la siguiente palabra en su secuencia de escritura y le ofrece macros (texto sugerido) para que las seleccione rápidamente y no tenga que escribir todas las palabras.
Por ejemplo, Han podría escribir: "Que la" y la IA generativa podría sugerir: "la fuerza te acompañe".
Autocodificadores variacionales
Los autocodificadores variacionales (VAE) son modelos generativos que codifican los datos de entrada, simplifican y optimizan los puntos de datos y los almacenan en un área de almacenamiento oculta denominada espacio latente. Cuando se le pide, extrae los datos del espacio latente y los reconstruye para que se parezcan a su forma original. Los VAE suelen crear imágenes y textos generativos de IA.
Imagina a Yoda, un poderoso maestro Jedi que puede utilizar la Fuerza para transformar imágenes en pergaminos de texto encriptado, los transporta instantáneamente a un cofre cerrado en el remoto planeta de Dagobah, y luego transforma los pergaminos de nuevo en la imagen original a petición.
Digamos que le das a Yoda una foto de Chewbacca. Yoda puede convertirlo en un pergamino y guardarlo a buen recaudo en su cofre de Dagobah. Unos días después, le pides la foto a Yoda. Una vez más, canaliza la Fuerza para acceder al pergamino y devolverlo a su forma original.
Modelos basados en el flujo
Los modelos basados en flujos toman distribuciones de datos complejas y las transforman en distribuciones simples. Este tipo de modelo suele utilizarse para la generación de imágenes.
Digamos que el joven Anakin Skywalker tiene un juego de bloques de construcción y cada bloque es de un color diferente. Si Anakin quiere ordenar los bloques para crear un patrón, puede mover los bloques en cualquier posición, pero debe asegurarse de tener siempre el mismo número de bloques en el patrón. Un modelo basado en el flujo permite a Anakin crear nuevos patrones o perfeccionar los existentes, al tiempo que garantiza que la Fuerza -o el número de bloques- esté siempre en equilibrio.
Redes neuronales recurrentes
Las redes neuronales recurrentes (RNN) se utilizan para procesar y generar datos secuenciales. El entrenamiento de una RNN sobre secuencias de datos genera nuevas secuencias que se asemejan a los datos aprendidos. Las RNN predicen lo que viene a continuación en una secuencia basándose en lo que ha ocurrido en secuencias anteriores. Las RNN son el modelo de IA generativa de Siri y la búsqueda por voz de Google.
Imagina que la Princesa Leia y Wicket el Ewok están jugando a atrapar una pelota en el bosque de Endor. Cada vez que Leia lanza la pelota, Wicket la atrapa sin esfuerzo. Wicket atrapa la pelota con regularidad porque ha aprendido a anticipar la trayectoria de la pelota y a predecir dónde caerá basándose en todos los lanzamientos anteriores (secuencias).
Consulta las novedades en IA generativa
Echa un vistazo a lo más destacado en El próximo gran lanzamiento de la IA de Zendesk. Nuestro evento mundial detalla las nuevas capacidades de la IA generativa y cómo afectan a la experiencia del cliente, la experiencia de empleado y la seguridad de los datos.
¿Cuáles son algunas aplicaciones populares de la IA generativa?
A medida que seguimos aprendiendo más y comprendiendo las ventajas de la IA avanzada para el servicio al cliente, surgen nuevas aplicaciones de IA generativa. Al igual que el linaje de Skywalker, estas populares aplicaciones de IA generativa son la sangre azul del software de inteligencia artificial.
Ventajas de la IA generativa
La IA generativa ofrece numerosas ventajas, especialmente para los equipos de atención al cliente. He aquí algunas de las ventajas más comunes.
Mejora la experiencia de cliente
Con la IA generativa, sus equipos de atención al cliente pueden ofrecer una experiencia de cliente mejorada. Gestione grandes volúmenes de solicitudes en horas punta con respuestas instantáneas y automatizadas a las consultas de los clientes mediante respuestas generativas, herramientas de mensajería y software chatbot.
La IA generativa permite conversaciones más naturales y personalizadas con información precisa. Esto se traduce en una mejor experiencia del cliente, mayores puntuaciones de satisfacción del cliente (CSAT) y fidelidad del cliente. La IA generativa también proporciona asistencia multilingüe, reconociendo y adaptándose a los idiomas para ofrecer un servicio global de atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana.
Aumenta la productividad y la eficacia de los agentes
Agiliza los flujos de trabajo y facilita la labor de los agentes con herramientas de IA generativa. La IA generativa puede encargarse de tareas sencillas para que los agentes puedan centrarse en cuestiones más complejas. He aquí algunas formas de aprovechar la IA generativa para aumentar la productividad y eficiencia de los agentes:
- Resúmenes de tickets: Genera un resumen rápido del contenido del ticket para que los agentes puedan comprender el problema y responder con mayor rapidez.
- Bots avanzados: Desvíe los tickets con bots que proporcionan sugerencias basadas en datos para una asistencia instantánea y conversacional.
- Creación de contenidos: Automatiza y agiliza el proceso de creación de contenidos para que los propietarios no tengan que hacerlo.
Zendesk, por ejemplo, ofrece IA generativa en el espacio de trabajo para agentes unificado y omnicanal. En colaboración con OpenAI, Zendesk aprovecha el poder de la IA generativa para impulsar la productividad de los agentes ayudando a los equipos de soporte a crear contenido de base de conocimientos a escala. La IA generativa también puede resumir tickets largos para los agentes y transformar una breve respuesta a la petición de un cliente en una respuesta completa en cuestión de segundos.
Reducción de los costes de asistencia
La IA en el lugar de trabajo permite a tu equipo de atención al cliente hacer más con menos. La IA generativa ayuda a ahorrar tiempo y costes desviando tickets, agilizando flujos de trabajo y automatizando tareas repetitivas. Esto significa que las colas de tickets son manejables y los agentes pueden centrarse en problemas más complejos, al tiempo que ayudan a la misma cantidad de clientes o a más.
La IA generativa también puede ayudar a los equipos de gestión a recopilar información más significativa sobre los tipos de problemas y preguntas de los clientes que pueden requerir automatización. GenAI puede proporcionar respuestas rápidas sobre qué lagunas de automatización existen y cuáles serían las más beneficiosas para los agentes y las operaciones comerciales.
Por ejemplo, puede detectar si un alto porcentaje de clientes se ponen en contacto para restablecer su contraseña o realizar el seguimiento de sus pedidos, de modo que los equipos de asistencia puedan desviar este tipo de consultas a un bot. Los administradores pueden crear estas automatizaciones lo antes posible, ahorrando tiempo y dinero a las empresas.
Retos de la IA generativa
La IA generativa puede ofrecer muchas ventajas y ayudar a las empresas a atravesar tiempos difíciles. Pero con toda nueva tecnología puede haber giros inesperados. He aquí algunos aspectos que deben tenerse en cuenta al aplicar la IA generativa.
Información sesgada, obsoleta o poco fiable
Los sistemas de IA generativa crean contenidos basados en datos con los que han sido entrenados, lo que puede incluir datos sesgados, obsoletos o poco fiables. Es importante investigar y validar las fuentes de datos para confirmar que la aplicación de IA generativa extrae información fiable. Cree procesos y directrices que le permitan rastrear y eliminar los datos sesgados de sus conjuntos de datos, y supervise y revise periódicamente los resultados de los contenidos para garantizar que la información es objetiva e imparcial.
Por ejemplo, Zendesk sólo pone la IA a disposición de los clientes después de que pase rigurosos controles de calidad. Cada predicción o sugerencia de la IA debe superar un umbral de puntuación de confianza antes de ser utilizada para crear procesos automatizados.
Alucinaciones de la IA generativa
Las aplicaciones de IA generativa se entrenan para proporcionar las salidas más fiables a las órdenes del usuario. Sin embargo, las herramientas de IA generativa a veces pueden producir información manifiestamente errónea o resultados inexactos denominados "alucinaciones".
Una alucinación se produce cuando la aplicación de IA generativa proporciona información falsa o irrelevante no relacionada con el conjunto de datos a partir del cual se ha entrenado. En pocas palabras, eso significa que el modelo de IA generó nuevos contenidos basados en hechos, pero añadió su propia interpretación creativa, lo que dio como resultado una información distorsionada. Estos casos no ocurren a menudo, pero podrían transmitir información errónea o contenidos insensibles.
Sustitución de personas
Aunque el propósito de la tecnología de IA generativa es mejorar la productividad y las habilidades, los empleados pueden desconfiar de que su aplicación les lleve a ser sustituidos. La IA generativa ayuda a automatizar tareas, pero la conexión humana genuina no puede reproducirse y es un elemento crucial del servicio al cliente.
Cuando los consumidores tienen problemas o preguntas, siguen queriendo tener la opción de hablar con una persona. Según una encuesta reciente, el 81% de los consumidores afirman que el acceso a un agente en directo es fundamental para mantener la confianza con una empresa cuando tienen problemas con la atención al cliente mediante IA. Zendesk garantiza que siempre haya supervisión humana para que la tecnología se use correctamente y los clientes reciban el nivel de servicio que esperan.
Cómo utilizar la IA generativa en la atención al cliente
El uso de AI para el servicio de atención al cliente facilita que su equipo de asistencia cree una experiencia del cliente excepcional con interacciones más parecidas a las humanas. He aquí algunas formas de utilizar la IA generativa para la atención al cliente.
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Autoservicio a escala
Las oportunidades para elevar sus recursos de autoservicio son prácticamente infinitas con la IA generativa. He aquí un par de formas de utilizar la IA generativa para ampliar el autoservicio:
Agilizar y acelerar el contenido de la base de conocimientos automatizando la creación de artículos del centro de ayuda.
Inspirar la creatividad de los equipos de contenidos del centro de ayuda con sugerencias y recomendaciones.
Hacer que las interacciones de los clientes con los bots sean más naturales y conversacionales utilizando su base de conocimientos para elaborar sus respuestas.
Con Zendesk AI, por ejemplo, puedes adaptar el tono de los artículos de tu centro de ayuda para que sean más amables o formales. Esto garantiza que el contenido resuene entre su audiencia y mantenga un tono cohesivo en toda su base de conocimientos. También puede desplegar bots para ofrecer opciones de autoservicio en áreas en las que los clientes suelen pedir ayuda.
Optimizar el rendimiento del bot
Las respuestas generativas utilizan información de una base de conocimientos existente, por lo que no es necesario desarrollar respuestas personalizadas. Esto acelera y optimiza enormemente el tiempo de creación de bots, y mejora la experiencia del cliente al aumentar la precisión de las respuestas.
Además, los robots preentrenados utilizan sugerencias de intención. Esta función destaca las preguntas más habituales de los clientes para que los administradores puedan crear respuestas para esas intenciones, mejorando el rendimiento general del bot. También supone un importante ahorro de tiempo y ayuda a los equipos a escalar sus bots con facilidad. Incluso puede crear un personaje para sus bots, dándoles una voz coherente que refleje la personalidad de su marca.
Potencie las habilidades de los agentes humanos
La IA generativa puede ampliar las capacidades de sus agentes de atención al cliente realizando tareas como resúmenes de tickets. GenAI puede ofrecer rápidamente a los agentes un resumen del ticket para que no tengan que leer toda la conversación para entender un problema. Esto es especialmente beneficioso para las conversaciones prioritarias o escaladas que necesitan una acción rápida.
La IA generativa también puede utilizarse para resumir transcripciones de llamadas. Por ejemplo, Zendesk ofrece Voice AI, que utiliza OpenAI para dictar y almacenar una transcripción de la llamada en el ticket. Esto permite que las llamadas sean totalmente buscables y fáciles de encontrar.
Para los propietarios de contenidos, las herramientas de redacción mejoradas facilitan la producción de contenidos para centros de ayuda sin tener que hacer el trabajo pesado. Con unas pocas viñetas, la IA generativa puede ampliar el contenido hasta convertirlo en un artículo completo, con la voz y el tono solicitados.
Facilitar la incorporación y formación de los agentes
Las mismas funciones que mejoran la experiencia del agente también pueden acelerar la incorporación y la formación de los nuevos empleados. Los resúmenes de tickets generados proporcionan a los nuevos miembros del equipo la información más relevante de la conversación, lo que reduce su tiempo de aprendizaje.
Los nuevos agentes también pueden obtener ayuda con la redacción de las respuestas. Pongamos que un agente nuevo todavía tiene que aprender la política de devoluciones de la empresa y quiere ayuda para responder a un cliente con los detalles adecuados. El agente puede escribir unas palabras y la IA generativa puede predecir el resto de la frase, rellenando los espacios en blanco con la información correcta. Los agentes también pueden resaltar sus respuestas y ajustar el tono de todo el mensaje.
Con estas herramientas de IA generativa, las empresas reducen el tiempo de formación y consiguen que los agentes de asistencia se pongan al día más rápidamente.
Preguntas frecuentes
El futuro de la IA generativa
Con todo el revuelo en torno a la IA generativa, es fácil entusiasmarse. Sin embargo, es fundamental tener un plan de juego para poder maximizar las ventajas de la IA generativa ahora y en el futuro.
Nuestra guía de IA avanzada para el servicio de atención al cliente puede ayudarte a aprender a aprovechar el poder de la IA. Implementar ahora la IA generativa puede ponerle en el asiento del conductor para emprender un emocionante viaje. Seremos el Chewbacca de tu Han Solo. Acompáñanos en el Halcón Milenario y surquemos el hiperespacio.