Si bien gran parte de los aplausos y elogios suelen dirigirse hacia los múltiples beneficios de la IA generativa al momento de generar nuevos contenidos, la IA conversacional no se queda atrás tras haber logrado importantes avances dentro de este mismo terreno en la última década.
Cabe destacar que estas dos tecnologías de IA han logrado impactar en gran medida la forma en la que los humanos interactuamos con las máquinas, debido a su capacidad no únicamente de imitar una conversación humana sino también de automatizar tareas y procesos cotidianos.
Ya habiendo dicho esto, exploremos entonces ambas tecnologías y descubramos cómo éstas pueden trabajar de la mano para brindar experiencias únicas a tus usuarios.
¿Qué es la IA conversacional?
La IA conversacional es un tipo de inteligencia artificial (IA) que puede simular una conversación humana – por ejemplo, a través del uso de chatbots empleados para efectuar la atención al cliente de una marca o empresa.
Algunas características clave de este tipo de tecnología son las siguientes:
- Propósito: interactuar y simular conversaciones humanas.
- Lenguaje: entiende e interpreta el lenguaje natural y las intenciones de las personas.
- Principales casos de uso: soporte y servicio al cliente vía chatbots
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede producir varios tipos de contenido – por ejemplo: texto, imágenes, audio y datos sintéticos.
Sus características clave son entonces las siguientes:
- Propósito: crear contenido nuevo y único
- Lenguaje: entiende el lenguaje natural y las intenciones.
- Principales casos de uso: generar contenido nuevo basado en pautas mediante imágenes, texto, música, códigos, etc.
IA generativa vs. IA conversacional
Si bien tanto la IA conversacional como la IA generativa utilizan el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para generar respuestas que parecen humanas, la IA conversacional se implementa con mayor frecuencia en el servicio al cliente efectuado vía chatbots, mientras que la IA generativa se centra más en la creación de texto y de otros formatos.
A partir de su conjunto de datos más pequeño y enfocado, la IA conversacional está mejor equipada para manejar solicitudes específicas de los clientes. Por ejemplo, un cliente de telecomunicaciones que busca ayuda con un problema técnico estaría mejor atendido por un chatbot que ya tenga un conjunto de soluciones y respuestas específicas para dicho problema en particular.
Por su parte, la IA generativa resulta un tanto más adecuada para dar forma a procesos creativos, a través de los cuales crear nuevos tipos de contenido y adaptarlo a diferentes formatos y casos de uso.
Desafíos de integrar la IA generativa a sistemas existentes
La IA generativa puede ser increíblemente útil para dar vida a formas de arte conceptual o para generar distintos tipos de materiales o contenidos. Sin embargo, en muchos casos, su resultado suele ser genérico, inauténtico y sesgado, ya que se genera a partir de trabajos que ya existen y que están disponibles para todos en internet – sin mencionar que puede producir respuestas o contenido extremadamente inexactos debido lo que se coloquialmente se conoce como una “alucinación de IA” (cuando un modelo de IA crea resultados falsos o ilógicos que no se basan en datos reales, sino que presentan la información como un hecho).
No por nada no es difícil encontrar historias de terror sobre sistemas de chat integrados de IA generativa que salieron mal. Un ejemplo de lo anterior es el de una empresa de supermercados de Nueva Zelanda que descubrió que su planificador de IA de comidas en línea generaba recetas utilizando alimentos extraños o no comestibles, uno de los cuales podría incluso producir cloro gaseoso mortal.
También existe un debate en torno a los derechos de propiedad intelectual, ya que la IA generativa se basa en vastos conjuntos de datos, algunos de los cuales pueden no contar con la aprobación de sus propietarios originales. Los usuarios también pueden explotar fácilmente los sistemas de IA generativa para producir resultados con intenciones dudosas o fraudulentas, como deepfakes que imitan las voces de las personas para llevar a cabo estafas.
En este sentido, depende de las marcas y de los proveedores el saber domar a la bestia de la IA generativa y encontrar soluciones éticas que permitan a las empresas utilizar dicha tecnología de forma segura y ofrecer experiencias de usuario excepcionales.
Cómo puede la IA conversacional y la IA generativa trabajar de forma conjunta
En la unión está la fuerza y la comunión de la IA conversacional y la IA generativa no es la excepción….
ChatGPT, por ejemplo, utiliza IA conversacional para transmitir respuestas que parecen humanas, mientras que las respuestas en sí mismas se crean a partir de IA generativa.
La IA conversacional puede servir como una barrera virtual para garantizar que las respuestas generativas de la IA no se descarrilen y, al mismo tiempo, garantizar que las respuestas suenen más fluidas debido al desarrollo del reconocimiento de voz y la programación del lenguaje natural.
Algunas marcas ya están experimentando con una forma limitada de IA generativa hallada en ciertas herramientas dispuestas para el comercio conversacional para crear experiencias más únicas y personalizadas para los clientes en sectores como el comercio minorista, la atención médica, el turismo y el transporte.
¿Qué tal un ejemplo de lo previamente descrito? En una colaboración reciente con Masters of Code, la empresa de suscripción de flores Bloomsy Box pudo lanzar una campaña del Día de la Madre empleando un chatbot de IA generativa capaz de crear tarjetas personalizadas para los ganadores del sorteo diario de ramos de flores.
En otras palabras, al utilizar experiencias conversacionales impulsadas por GPT, las marcas pueden integrar un asistente inteligente de IA sin necesidad de ser expertos en código, mientras que los clientes reciben experiencias exclusivas y adaptadas a ellos.
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