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MARTA GUERRERO: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EXPERIENCIA
LO QUE DA DE SÍ EL LENGUAJE PARA QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL SEA ÚTIL TIENE QUE COMPRENDERLA Y QUÉ MEJOR FORMA QUE MOVERSE Y TRASTEAR CON EJEMPLOS AL ACCESO DE TODOS. PARA ENTENDER EL GÉNESIS DE LO QUE HOY SE CONOCE COMO IA, POR EJEMPLO LA APLICADA A LA ATENCIÓN AL CLIENTE, HEMOS DE PARTIR DE LO GENERAL A LO PARTICULAR.
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MARGARITA PRADA ZULUAGA, DIRECTORA DE CONTACT CENTER HUB FOTOS: MIGUEL SANBIAGGIO
Un verdadero reto tenía Marta Guerrero, coordinadora del área de social business, analytics y lingüística computacional del IIC (Instituto de Ingeniería del Conocimiento adscrito a la UAM). Cerrar el primer día de congreso con un tema tan protagonista como técnico y complejo en el mundo de la atención al cliente: la inteligencia artificial. Avisar sobre su aproximación técnica a la audiencia fue la forma de preparar las mentes de la mayoría de asistentes vinculados a procesos en los que ellos mismos son usuarios de la tecnología aplicada, más que desarrolladores o integradores. De acuerdo con Marta Guerrero, era importante empezar por lo general, que se centraba en la necesidad de promover la transformación digital de las empresas, para llegar a la inteligencia artificial y particularmente al procesamiento del lenguaje natural, para entender cómo es que la IA hoy se ha vuelto una necesidad y una ventaja comparativa en la gestión de clientes y de sus experiencias. El procesamiento de lenguaje natural (PLN) lo constituyen distintas técnicas que premiten a los ordenadores trabajar de forma automática con el lenguaje humano, tanto en su forma escrita como en su forma oral. Y partiendo de esto llegamos a distintas tareas que vienen siendo habituales en los contact centers, gracias al PLN: traducción automática, generación automática de texto, análisis del sentimiento, speech2text, clasificación automática, extracción de información y chatbots. En un ejercicio por acercar a los asistentes todo lo que el lenguaje humano ha servido a la tecnología o, dicho de otra forma, cómo para la inteligencia artificial el lenguaje ha sido su insumo supremo, Marta Guerrero fue desgranando ejemplos detallados de cada una de esas tareas del PLN. Comprobamos en directo como un bot iba transcribiendo y distingiendo diferentes emisores midiendo el tono y la frecuencia.
20 Contact Center Hub
Como los verdaderos maestros que buscan enseñar a sus discípulos a través de la experimentación, nuestra ponente sugirió que entráramos en la API de Google de transcripción de voz en texto en la nube y que la probáramos, mientras explicaba lo que ha avanzado y lo consolidado que está el speech to text, alcanzando multitud de idiomas, con inglés como el más desarrollado, e incluso 20 dialectos en español. Asimismo, el análisis del sentimiento que en su día fue rompedor, ha evolucionado hasta consolidarse como una tecnología madura, con un acierto de más del 80% en dominios muy acotados por idiomas, y el uso del modelo psicológico de emociones humanas de Putchik. En definitiva, si los robots ya saben hablar ¿cuánto tardaremos en escuchar sus pensamientos?
