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7 errores que se deben evitar al implementar soluciones de inteligencia artificial conversacional

Las soluciones de IA conversacional son uno de los usos más efectivos de la IA y el aprendizaje automático. Además, los avances en el procesamiento del lenguaje natural han mejorado la calidad de la generación de texto y el procesamiento del lenguaje en las máquinas. Las soluciones de IA conversacional conducen a un uso eficiente en casos como chatbots y asistentes virtuales. Aunque el crecimiento en esta área ha sido significativo en los últimos años, incluso el más mínimo error en la implementación de estas soluciones puede afectar los resultados y los resultados.

7 errores que se deben evitar al implementar soluciones de inteligencia artificial conversacional

Examinemos los 7 errores más comunes que se cometen al implementar soluciones de IA conversacional:

  • Iniciar un proyecto de IA conversacional sin la estrategia y la planificación adecuadas

El objetivo de implementar el proyecto de IA conversacional da forma al proceso de desarrollo de soluciones como chatbots, bots inteligentes y asistentes virtuales. Dado que estas soluciones dependen completamente de los usuarios, el conjunto de datos y el algoritmo de aprendizaje automático, se requiere una planificación adecuada de una estrategia de desarrollo para lograr los objetivos previstos.

Una buena estrategia debe centrarse en un objetivo específico que se alinee con las intenciones específicas del usuario. La mejor forma de desarrollar una estrategia es analizar primero el comportamiento de la audiencia. Dependiendo de los resultados de las técnicas anteriores, el comportamiento y el tono de la IA conversacional se pueden ajustar a medida que se desarrolla la solución. Esto conduce a una orientación optimizada y una segmentación adecuada del grupo objetivo para las soluciones de inteligencia artificial conversacional.

Ejemplo: Los bots conversacionales con una biblioteca de palabras generalizada no deben usarse para implementar todas las soluciones conversacionales. En cambio, se debe implementar una estrategia optimizada, respaldada por una investigación adecuada, para seleccionar la biblioteca de palabras.

  • No identificar el caso de uso correcto

En la fase de puesta en marcha en particular, es crucial identificar el caso de uso correcto. La mejor manera de hacer esto es comenzar con un caso de uso limitado con un número limitado de intenciones. Una vez implementado, el comportamiento del usuario se puede analizar para escalar aún más la solución de IA conversacional. Este enfoque ayuda a identificar y abordar los desafíos de implementación e implementación desde el principio.

  • Alineación con demasiados KPI en la fase de puesta en marcha

Siempre es bueno centrarse en algunas áreas de KPI para la implementación estratégica, y puede ayudar a lograr los objetivos principales de una empresa.

Como dicen, «Demasiado es una lástima», apuntar a demasiados KPI en la fase de puesta en marcha inhibe el potencial de los objetivos principales. Además, centrarse en diferentes KPI puede conducir a la intervención en las estrategias de IA para lograr demasiados objetivos en un corto período de tiempo. Además, la fase de puesta en marcha se define como la parte crucial de una solución y, por tanto, cualquier explotación puede dejar vulnerable a la empresa.

Existen diferentes KPI para evaluar el rol de los chatbots. Cada parámetro que está vinculado a los KPI de los chatbots puede ayudar a obtener nuevos conocimientos. Algunos de estos KPI son la experiencia del usuario, el tiempo de conversación, los usuarios comprometidos, los nuevos usuarios, el volumen de chat, la tasa de recuperación, la tasa de activación y muchos más. Dirigirse a todos y cada uno de ellos al principio puede llevar al caos, ya que llevará algún tiempo interpretar los conocimientos generados a partir de los KPI.

Ejemplo: Dirigirse a nuevos usuarios y usuarios comprometidos puede crear conflictos en las estrategias porque la estrategia para aumentar los nuevos usuarios es impresionar con los puntos de venta de la empresa que describen los puntos en los que un usuario en particular podría estar interesado; de lo contrario, el usuario perderá esa atención e interés en el negocio.

Además, centrarse en la tasa de activación mientras se centra en los dos primeros KPI puede crear aún más caos. La tasa de activación es la calificación de la cantidad de actividades realizadas por el usuario sugeridas por los chatbots. La estrategia para lograr este objetivo es hacer que los chatbots hagan ping a los usuarios para que tomen medidas. Por lo tanto, existe la posibilidad de que un nuevo usuario o un usuario existente se desvíe del sitio web o la aplicación.

  • Diferenciación de actores en la fase de planificación e implementación

No incluir a todos los involucrados es uno de los errores clave en la fase de planificación e implementación. La creación de un asistente virtual inteligente como interfaz de conversación puede automatizar varias tareas repetitivas y redundantes. Por lo tanto, se requiere la participación de todas las partes interesadas para diseñar dicho asistente. Además, la automatización de una tarea puede tener un impacto indirecto en un interesado específico. Esto puede dar lugar a una mala gestión de las operaciones comerciales.

Puede ser difícil tener en cuenta la opinión de todas las partes interesadas al planificar una estrategia, pero la actualización posterior de la estrategia en función de las solicitudes de cambios de las partes interesadas que no participaron en la fase de planificación se vuelve aún más difícil. Por lo tanto, la participación de todos los involucrados en la planificación del proyecto de IA conversacional facilita las operaciones comerciales.

  • Mal diseño de conversación

El algoritmo de backend para la generación de texto y el procesamiento de idiomas es la base de las soluciones de IA conversacional. Por lo tanto, un algoritmo y un conjunto de datos inadecuados conducen a un diseño de conversación deficiente, lo que hace que la solución de IA conversacional sea un poco menos interactiva. Esto aleja a los usuarios y va en contra del propósito de automatizar tareas y conversaciones.

  • Sin estrategia alternativa para la solución de IA conversacional

Las soluciones de IA conversacional son programas de software integrados en widgets como chatbots y asistentes virtuales. Por lo tanto, las fallas técnicas o las intenciones no abordadas pueden hacer que los procesos fallen o provoquen errores. Una copia de seguridad en caso de error garantiza la fiabilidad y da una buena impresión a los usuarios. Por lo tanto, asegurar una solución de IA conversacional es muy importante para las empresas.

Ejemplo: La mayoría de los chatbots o asistentes virtuales están diseñados para abordar una variedad de propósitos y trabajar con solicitudes de API. En el caso de una intención fuera del alcance o falla de una API, se deben tomar las medidas necesarias para manejar la falla. Esto podría redirigir a una nueva aplicación o un agente humano. Esto hace que la empresa parezca más profesional y garantiza que los usuarios regresen al sitio.

  • Falta el circuito de retroalimentación integrado en la solución

Solo cuando hay retroalimentación hay algún área de mejora en una estrategia u operación comercial. De lo contrario, es difícil corregir los errores y comprender qué es lo que no funciona para una organización. Dado que las soluciones de inteligencia artificial conversacional son una forma interactiva de conectarse con usuarios o clientes, los datos de la conversación y los comentarios de los usuarios se pueden recopilar para su análisis y uso para mejorar la aplicación de conversación.

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Manténgase actualizado con las últimas tendencias de inteligencia artificial y evite estos errores al implementar soluciones de inteligencia artificial conversacional.

Stallin Sanamandra

Vicepresidente de ventas y marketing

Líder empresarial experimentado y profesional de marketing con más de 10 años de experiencia progresiva ayudando a las empresas a tener éxito en mercados desafiantes.

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