Cari, el chatbot especializado en entender los dialectos colombianos
Caleño, paisa o costeño son solo algunos de los dialectos que Cari puede entender con facilidad.
Para facilitar la comunicación máquina - humano los equipos detrás de los chatbots con inteligencia artificial se ocupan constantemente en que sus motores de procesamiento aprendan los dialectos y las formas de hablar y escribir de las personas, de esta manera la tecnología puede brindar con menores indicaciones respuestas más satisfactorias a todo tipo de solicitudes.
En Colombia, Cari, el chatbot especializado en Procesamiento del Lenguaje Natural -PLN- se entrena constantemente para entender las formas de hablar de las diferentes regiones del país. Caleño, paisa y costeño son solo algunos de los dialectos en los que este asistente virtual puede atender pedidos verbales y escritos.
Y es que el creciente uso de asistentes virtuales como Alexa o Siri y la atención de chatbots en Whatsapp, Facebook y otras redes sociales y plataformas de servicio al cliente, ecommerce y páginas web han instalado la tecnología conversacional de los chatbots entre nosotros sin que siquiera nos demos por enterados.
En los últimos años los chatbots basados en lenguaje natural vienen revolucionando la atención al cliente impulsados principalmente por el sector financiero y los retailers que ahora, gracias a esta tecnología, venden 24 horas al día.
Según datos Juniper Research se espera que la facturación asociada a los chatbots alcance los 112.000 millones de dólares en este 2023, Sin embargo, un desafío importante en el desarrollo de estos sistemas es cómo manejar los regionalismos del idioma.
Los regionalismos son palabras, frases y expresiones que son comunes en una región específica pero no necesariamente se utilizan en otras partes del mundo. Por ejemplo, en México se usa la palabra "chamba" para referirse al trabajo, mientras que en otras partes de América Latina se utiliza "trabajo" o "empleo". En el desarrollo de un chatbot, es importante tener en cuenta estas diferencias lingüísticas para asegurar que el sistema pueda entender y responder adecuadamente a los usuarios.
Para la gerente comercial de Cari AI, Angela Espitia, entender la diversidad del lenguaje es un tema de la mayor relevancia. Y es que entre más se desarrollan los servicios de los chatbots los servicios básicos como seleccionar sí o no o marque uno para esto y dos para aquello empiezan a ser parte del pasado.
“El lenguaje humano es muy nutrido y además es diverso y depende de las regiones y no solamente del país sino inclusive de donde esa persona esté ubicada. Los motores de procesamiento de lenguaje natural tienen que entrenarse y tienen que prepararse para entender esos regionalismos de lo contrario lo que puede pasar es que se sesgue el entendimiento a una población en específico y que ese grupo comience a frustrarse con la comunicación”, asegura Angela Espitia.
“Por ejemplo los algoritmos de Cari AI entienden cosas muy particulares, por ejemplo, de las regiones; en la costa podría alguien decirle al chatbot “¡eche! esto no me gusta” y chatbot debe entender que eche no es eche del verbo echar, entonces yo puedo decirle a mi modelo, cuando la persona diga “¡eche! Esto no me gusta” que entienda que lo que está diciendo es “No me gusta” y que desprecie el “eche”, afirma Angela.
Para manejar los regionalismos, las empresas pueden utilizar diversas técnicas. Por ejemplo, la programación de reglas específicas para cada región es una forma efectiva de asegurar que el sistema entienda los términos regionales.
Transformación del servicio al cliente con los chatbots
La implementación de chatbots con inteligencia artificial y PLN ha traído consigo una serie de cambios significativos en la forma en que las empresas brindan servicio al cliente y manejan el comercio electrónico. A continuación se presentan los cinco principales cambios:
- Mejora en la atención al cliente: los chatbots con IA pueden proporcionar una atención al cliente rápida y eficiente, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Pueden manejar preguntas comunes y resolver problemas de forma automatizada, lo que permite a los agentes humanos concentrarse en casos más complejos. De acuerdo con los datos de cari AI I los clientes que tienen entendimiento de lenguaje natural, chatbots transaccionales, tienen un nivel de resolutividad del primer contacto con un indicador de satisfacción mayor al 90%.
- Experiencia de compra en línea mejorada: Ayudan a los clientes a navegar por un sitio web, encontrar productos y realizar compras de manera más fácil y rápida. Pueden proporcionar recomendaciones de productos personalizadas y brindar información detallada sobre productos y precios.
- Mayor eficiencia en el manejo de órdenes: Ayudan a las empresas a procesar órdenes de forma más rápida y precisa, lo que reduce los errores y los tiempos de espera para los clientes. También pueden proporcionar seguimiento y actualizaciones sobre el estado de un pedido.
- Análisis de datos en tiempo real: los chatbots con IA pueden recopilar y analizar datos en tiempo real sobre las interacciones con los clientes, lo que permite a las empresas entender mejor sus necesidades y preferencias. Esto puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios y a tomar decisiones más informadas.
- Mayor escalabilidad: Manejan un gran volumen de interacciones con los clientes de forma eficiente, lo que permite a las empresas expandir su alcance y atender a una audiencia más amplia. Esto es especialmente útil para las empresas que operan en mercados internacionales y que deben brindar servicio al cliente en varios idiomas.
La implementación de chatbots con inteligencia artificial enfocada al procesamiento de lenguaje natural -PLN- tienen un gran impacto en la forma en que las empresas brindan el servicio al cliente y manejan el comercio electrónico.
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