En este artículo, el autor Thomas Wiebertneit explora el uso de soluciones como ChatGPT para diseñar experiencias y servicios que cumplan con las expectativas de los clientes. A medida que las empresas continúan adoptando tecnologías de inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente, es importante tener en cuenta las limitaciones y fortalezas de estas soluciones.
Este artículo apareció primero en Wow CX
El autor comienza su artículo recordando un incidente que ocurrió con Google Bard, donde el chatbot de inteligencia artificial dio una respuesta errónea, reduciendo en más de 100 mil millones de dólares la valoración de Google. Este incidente demuestra lo mucho que está en juego cuando se trata de grandes modelos lingüísticos (LLM), lo que demuestra que las empresas deben evaluar detenidamente qué problemas pueden resolver significativamente con su ayuda.
En una perspectiva empresarial, hay dos dimensiones que deben tenerse en cuenta a la hora de evaluar la utilidad de las soluciones que implican a los LLM. Una dimensión es el grado de fluidez lingüística del sistema. Las interfaces de usuario conversacionales existen desde hace tiempo y son capaces de interpretar y responder a la palabra escrita o hablada. Una de las principales limitaciones de estos sistemas de IA conversacional es que son mejores comprendiendo que expresándose. Además, están limitados a un número bastante reducido de dominios.
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Los programas de aprendizaje automático (LLM) suelen entrenarse para «comprender las relaciones entre palabras, frases y oraciones de un idioma. El objetivo es que el LLM genere resultados semánticamente significativos y que reflejen el contexto de la entrada». En lo que destacan los LLM es en generar respuestas a preguntas de forma humana, y pueden responder a una gran variedad de temas. El problema es que a veces carecen de precisión y dan respuestas erróneas con total confianza. Los resultados erróneos o inexactos no son fácilmente identificables por un usuario sin los conocimientos necesarios.
El autor señala que en un sentido empresarial, se puede argumentar que la precisión siempre importa. Recibir errores factuales en una conversación comercial no solo es un ejemplo de mala experiencia del cliente, sino que en casos extremos puede incluso dar lugar a problemas legales. Cuanta más precisión se requiere, más aumenta la necesidad de integrar sistemas adicionales para aumentar el LLM. Un LLM por sí solo no es mucho más que una forma de entretenimiento.
A medida que las empresas buscan adoptar tecnologías de inteligencia artificial, deben evaluar cuidadosamente las fortalezas y limitaciones de las soluciones que están considerando. Por ejemplo, ChatGPT es una solución popular que se utiliza para crear experiencias de chatbot más sofisticadas. Sin embargo, es importante entender que aunque ChatGPT puede generar respuestas coherentes y con sentido, también puede dar respuestas erróneas. Por lo tanto, es importante tener en cuenta las limitaciones de la solución y asegurarse de que se está utilizando adecuadamente.
Para aprovechar al máximo las soluciones de inteligencia artificial, es importante integrarlas en una estrategia de experiencia del cliente más amplia. Las empresas deben tener en cuenta cómo la tecnología puede mejorar la experiencia del cliente y cómo puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir los costos.
