La inteligencia artificial es una palabra de moda que se lanza como un caramelo. Vemos que se usa casi como un truco de marketing en la mayoría de los casos, sin darnos cuenta de que lo que se pasa como IA en realidad son solo respuestas preprogramadas a ciertas entradas, desprovistas de cualquier aprendizaje contextual o inteligencia.
Una de las áreas que esto se ve con bastante frecuencia es con los chatbots. Si ha interactuado con cualquier chatbot relacionado con la ayuda al cliente, sabe que la conversación sigue un cierto patrón. Si hace preguntas solo de una manera particular o con una cadena particular de oraciones, las respuestas preprogramadas aparecerán en el momento justo. Si te apartas del guión y tratas de comunicarte en lenguaje natural, la apariencia de la IA se desmorona y te quedas desgarrado por la frustración hasta que un agente humano se hace cargo.
PV Kannan, cofundador y CEO de [24] 7.ai reconoció este problema desde el principio y fundó su compañía en 2000 para garantizar un mejor servicio al cliente para los consumidores utilizando una combinación de servicios de agente de centro de contacto y análisis predictivo de big data. [24] 7.ai se jacta de más de 100 patentes relacionado con la inteligencia artificial, identificación del usuario, lenguaje natural, predicción de intenciones y tecnologías relacionadas.
PV Kannan, cofundador [24] 7.aiKannan escribió recientemente un libro, La era de la intención: utilizar la inteligencia artificial para ofrecer una experiencia superior al cliente. La idea detrás del libro era explorar la importancia de la inteligencia artificial cuando se trata de ofrecer un impacto comercial. Según Kannan, la IA no puede ser solo un experimento científico, tiene que generar un impacto en el negocio, y la mejor manera de hacerlo es aplicar la IA al servicio y soporte al cliente. Kannan sintió que muchas empresas que implementaban IA no estaban aprovechando su potencial para comprender la intención del cliente de proporcionar soluciones óptimas. El principal motivador del libro fue ayudar a las personas de negocios a comprender cómo aplicar la inteligencia artificial para ofrecer una experiencia superior al cliente.
La intención del cliente, es decir, lo que el cliente espera lograr de una conversación de chat en particular, es un área en la que [24] 7.ai se centra. En su AI AI conversacional para servicio al cliente, segundo trimestre de 2019 ’, Forrester seleccionó [24] 7.ai como líder entre otros 14 participantes a la hora de implementar la IA conversacional. Hablamos con Kannan sobre la filosofía detrás de la intención del cliente, chatbots inteligentes, explicabilidad de IA, regulación de AI y mucho más. A continuación se muestran extractos editados de la interacción.
Tech2: Los chatbots y los asistentes se están volviendo cada vez más comunes, pero ¿han visto una tendencia en ellos cada vez más inteligentes? En la mayoría de los casos, tienes que seguir un script en particular cuando interactúas con chatbots, si dices algo fuera de él, ¿los chatbots se confunden? ¿Tus pensamientos?
PV Kannan: Las empresas han experimentado con chatbot y agentes virtuales para mejorar las experiencias de los clientes y lograr ahorros de costos. Sin embargo, muchas compañías han experimentado las serias limitaciones de la tecnología de primera generación. Esos chatbots heredados no eran inteligentes, y no podían entender la intención del consumidor, y no podían mantener una conversación natural con el contexto. Sin embargo, utilizando tecnologías como la IA y el procesamiento del lenguaje natural, una nueva generación de tecnología puede interactuar con los consumidores de manera natural, de la misma manera que los mejores agentes humanos de una empresa. Además, los humanos y los robots ahora pueden trabajar juntos. Un agente puede hacerse cargo de una conversación de bot en cualquier momento y devolver la conversación al bot para completar la interacción. A través de API abiertas, estos robots inteligentes pueden integrarse con asistentes de voz como Google Home o Amazon Alexa, y tecnología de mensajería como Apple Business Chat, Facebook Messenger, Google Business Chat o WhatsApp.
Tech2: ¿Cuáles son las tendencias que ha visto en el campo de la IA a lo largo de los años desde que formó su empresa?
Kannan: En los últimos años, la IA se está volviendo más democrática. Se han realizado muchos esfuerzos para que sea más accesible para las personas que no son científicos de datos. Estamos viendo más herramientas de desarrollo y herramientas de modelado que abren la tecnología, y estamos viendo que la tecnología de IA se vuelve mucho mejor. Los ejemplos incluyen reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural y clasificación de intenciones, que realmente han mejorado en la última década. Para algunos dominios, la IA se está acercando al rendimiento humano. Por ejemplo, con el reconocimiento de voz, es cada vez más difícil saber si está hablando con una máquina o con un humano.
Tech2: Seguimos escuchando cómo los algoritmos de IA son como una caja negra. Se habla mucho sobre IA explicable y cómo los algoritmos deben estar abiertos al escrutinio. ¿No crees que eso reduciría los incentivos para innovar con IA si los algoritmos subyacentes están sujetos a inspección?
Kannan: El objetivo de la IA explicable es asegurarse de que las empresas puedan explicar cómo se toman las decisiones. La mayoría de los algoritmos son bien conocidos en la industria, por lo que no se trata tanto de los algoritmos como del conjunto de datos. En la mayoría de los casos, el conjunto de datos es el propietario. Como tal, no creo que la inspección de algoritmos reduzca los incentivos para innovar. En todo caso, significa que debe ser aún más cuidadoso para asegurarse de que los datos que utiliza sean representativos de la población para garantizar que no haya sesgos.
Tech2: Se habla mucho sobre la regulación de la IA. En un mundo donde tenemos a China operando en un silo en lo que respecta a Internet en general, ¿qué tan probable cree que habrá un consenso global sobre IA?
Kannan: Primero, hay una gran diferencia entre AI e Internet. La IA es una tecnología, y dado que los algoritmos son muy comunes, todo se reduce a los datos. El mundo está convergiendo sobre cómo las personas controlarán sus datos, y en el mundo occidental, existe un gran consenso al respecto. Verá gobiernos que regulan los datos que se utilizan por razones de privacidad. Sin embargo, ese consenso nunca puede extenderse a todos los países. En China, por ejemplo, es un problema diferente porque el gobierno controla qué datos se utilizan.
Tech2: El sesgo de IA es real. La mayor parte de la investigación de vanguardia que se realiza en la capacitación de modelos de IA se realiza en el extranjero, donde las bases de datos no presentan realmente todos los puntos de datos variados que uno puede esperar. India no está en ninguna parte de la lista de los 10 principales países en lo que respecta a las solicitudes de patentes de IA, lo que significa que los modelos de IA entrenados en datos en India son limitados. ¿Cuál es la solución a esta disparidad?
Kannan: Debido a que los algoritmos se publican, si alguien quiere aplicarlos a un conjunto de datos de la India, pueden hacerlo. Todo se reduce al caso comercial para hacerlo. Si las empresas ven una oportunidad de ganar dinero aplicando esto al mercado indio, eso es lo que impulsará la solución.
Tech2: ¿Cuáles son sus puntos de vista sobre todo el debate "IA vs Futuro del trabajo"? En la India, es bien sabido que muchas personas realizan muchos trabajos manuales, por ejemplo, 10 de personas que manejan una cabina de peaje, operadores de entrada de datos, etc. ¿Cómo se preparará India para enfrentar la pérdida de empleos que la IA eventualmente asumirá?
Kannan: La razón por la cual la IA no se está implementando tanto en India como en otros mercados es porque el costo de la mano de obra es económico. A menudo es menos costoso hacer cosas con humanos que con tecnología. Sin embargo, con el tiempo, el objetivo es automatizar los trabajos menos calificados y más rutinarios para que la población activa pueda gravitar hacia trabajos más calificados. Esto puede llevar más tiempo en India debido al costo de la mano de obra, pero eventualmente habrá trabajos mejor calificados y mejor pagados, y la IA impulsará mucho de eso. A pesar de estos cambios, siempre habrá un papel para los humanos, particularmente en proporcionar un excelente servicio al cliente.
    
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Via: FirstPost