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De esto va en definitiva el machine learning, los motores de inferencia aprenden a partir del reconocimiento de patrones. De modo que cuando les dices cuatro veces adiós y no vuelves a hablar entienden que con esas palabras tienes la intención de terminar la conversación. Igual que en automoción hay muchos tipos de motores y diversas categorías, también pasa esto con el aprendizaje de las máquinas, para aprender utilizan redes neuronales, reconocimiento de patrones… Hay tres formas o métodos para que los robots pueden aprender a día de hoy. El primero y más básico es el aprendizaje supervisado, donde un técnico revisa toda la información antes de insertarla. El aprendizaje no supervisado, es decir sin ningún tipo de instrucción, excepto los datos básicos para empezar a procesar. La ventaja de este método es que solo hace falta identificar una cantidad ínfima de datos. Por último, se utiliza el método del feedback al añadir una puntuación a cada resultado, orientado a prueba y error. En cualquier caso, entrenar a una máquina no es hoy en día un proceso sencillo, si bien la gran ventaja es que es un proceso acumulativo y por tanto dentro de unos años y muchos millones de líneas de código después, escritas por programadores y por la propia máquina, tendremos cerebros maquinales,

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motores de inferencia, muy bien entrenados para propósitos concretos. Os podéis imaginar en qué se están entrenando a día de hoy. Invertir en bolsa, cómo ganar las próximas elecciones y cómo evitar que un misil norcoreano acabe con la paz de mundo.

Bromas aparte, la inteligencia artificial ya puede utilizarse para conocer las emociones del cliente a través de la entonación y modulación de la voz (patrones). Obviamente también hay que reconocer el contexto para entender qué desea nuestro cliente.

Esperemos que resuelvan bien estos problemas, así podremos utilizarlos también para saber si un cliente quiere una mesa para cenar o si simplemente se acaricia la barba.

LOS ROBOTS, ALMACENES DEL BIG DATA Como he comentado antes también debemos hablar del big data, porque para aplicarlo lo primero que tenemos que hacer es tener muchos datos, y los robots lo pueden guardar todo. Es más, las API de algunos interfaces conversacionales nos enriquecen con datos como la ubicación, la carga de la batería, opciones de configuración del usuario, modelo de móvil, etc. Big data es el proceso de recolección de grandes c antidades de datos y su inmediato análisis para encontrar información oculta, patrones recurrentes , nuevas cor re l a c i o n e s , etc.; el conjunto de datos es tan grande y complejo que los medios tradicionales de procesamiento son ineficaces. Nos referimos a analizar, capturar, recolectar, buscar, compartir, almacenar, transferir, visualizar, ingentes cantidades de información, obtener conocimiento en tiempo real, respetando la LOPD y la privacidad de la información. Desde luego el big data nos ayuda a cono-