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


Las soluciones de IA conversacional son una de las aplicaciones más efectivas de IA y aprendizaje automático. Además, el progreso en el procesamiento del lenguaje natural ha mejorado la calidad de la generación de texto y el procesamiento del habla en las máquinas. Las soluciones de IA conversacional conducen a un uso eficiente en casos como Chatbots y Asistentes virtuales. Aunque el crecimiento en este campo ha sido significativo en los últimos años, aún el más mínimo error en la implementación de estas soluciones puede degradar los resultados y los resultados.

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

Exploremos los 7 errores comunes al implementar soluciones de IA conversacional:

  • Iniciar un proyecto de IA conversacional sin una estrategia y 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, es necesaria una planificación adecuada de una estrategia de desarrollo para lograr los objetivos.

Una buena estrategia debe centrarse en un objetivo particular que aborde las intenciones específicas del usuario. La mejor forma de construir una estrategia es, para empezar, analizar el comportamiento de la audiencia. Dependiendo de los resultados de las técnicas anteriores, el comportamiento, el tono de la IA conversacional se puede ajustar mientras se desarrolla la solución. Esto conduce a una orientación optimizada y una segmentación adecuada de la audiencia 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 elegir la biblioteca de palabras.

  • No identificar el caso de uso correcto

Identificar el caso de uso correcto es crucial, especialmente en la fase inicial. La mejor manera de hacerlo es comenzar con un caso de uso limitado con un conjunto limitado de intenciones. Una vez implementado, el comportamiento del usuario se puede analizar para escalar aún más la solución de inteligencia artificial conversacional. Este enfoque ayuda a identificar y abordar los desafíos de implementación y despliegue en una etapa temprana.

  • Apuntar a demasiados KPI en la fase inicial

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”, por lo que apuntar a demasiados KPI en la fase inicial inhibe el potencial de los objetivos primarios. Además, centrarse en varios KPI puede conducir a la intervención en las estrategias de IA para completar demasiados objetivos en un corto intervalo de tiempo. Además, la fase de inicio se define como la parte crucial de una solución y, por lo tanto, explotar en todos los sentidos puede hacer que el negocio sea vulnerable.

Hay varios KPI para evaluar el papel de los chatbots. Cada parámetro asociado con los KPI de los chatbots puede ayudar a traer una nueva perspectiva a la mesa. Algunos de estos KPI son la experiencia del usuario, la duración de la conversación, los usuarios comprometidos, los nuevos usuarios, los volúmenes de chat, la tasa de recuperación, la tasa de activación y muchos más. Dirigirse a cada uno de ellos desde el principio podría generar un caos, ya que se necesita algo de tiempo para interpretar los conocimientos generados a partir de los KPI.

Ejemplo: Dirigirse a nuevos usuarios y usuarios comprometidos puede generar conflictos en las estrategias, ya que la estrategia para aumentar los nuevos usuarios es impresionar a través de los puntos de venta de la empresa, pero para aumentar el valor de los usuarios comprometidos, el contenido debe ser atractivo en términos de describir los puntos en los que un usuario en particular podría estar interesado, de lo contrario el usuario perderá la atención y el interés en el negocio.

Además, apuntar a la tasa de activación mientras se enfoca en los dos primeros KPI puede crear aún más caos. La tasa de activación es la evaluación del número de actividades realizadas por los usuarios que son sugeridas por los chatbots. La estrategia para implementar este objetivo implica que los chatbots hagan ping a los usuarios para realizar acciones. Por lo tanto, existe la posibilidad de que un nuevo usuario o un usuario existente se desvíe del sitio web o la aplicación.

  • Aislar a las partes interesadas en la fase de planificación e implementación

No involucrar a todas las partes interesadas es uno de los errores cruciales durante 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, es necesaria la participación de todos los interesados ​​para diseñar un asistente de este tipo. Además, la automatización de una tarea puede afectar indirectamente a una parte interesada en particular. Por tanto, puede dar lugar a una mala gestión de las operaciones comerciales.

Puede ser difícil considerar todas las opiniones de todas las partes interesadas para planificar una estrategia, pero actualizar la estrategia más adelante debido a las solicitudes de cambio de las partes interesadas que no se incluyeron en la fase de planificación se vuelve aún más difícil. Por lo tanto, incluir a todas las partes interesadas para planificar el proyecto de IA conversacional facilita las operaciones comerciales.

  • Diseño deficiente de la conversación

El algoritmo de backend para la generación de texto y el procesamiento de voz es la base de las soluciones de IA conversacional. Por lo tanto, un algoritmo y un conjunto de datos inapropiados 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 desafía el propósito de automatizar tareas y conversaciones.

  • No tener una estrategia alternativa para la solución de IA conversacional

Las soluciones de IA conversacional son programas de software integrados para formar widgets como chatbots y asistentes virtuales. Por lo tanto, cualquier falla técnica o intento no abordado puede fallar en los procesos o crear errores, por lo que tener una copia de seguridad en caso de falla garantiza la confiabilidad y causa una gran impresión en los usuarios. Por lo tanto, hacer una copia de seguridad de una solución de IA conversacional es muy importante para las empresas.

Ejemplo: La mayoría de los chatbots o asistentes virtuales están diseñados para abordar un conjunto de intenciones y trabajar con solicitudes de API. En caso de una intención fuera del alcance o falla de una API, debe haber una disposición para manejar el error. Esto podría redirigir a una nueva aplicación o un agente humano. Esto hace que la empresa parezca más profesional y garantiza que los usuarios vuelvan al sitio web.

  • Falta de bucle de retroalimentación integrado en la solución

Hay un alcance de mejora en una estrategia u operación comercial solo cuando hay retroalimentación. De lo contrario, es difícil corregir los errores y comprender qué es lo que no funciona para una organización. Como las soluciones de IA conversacional son una forma interactiva de estar en contacto con los usuarios o clientes, los datos de la conversación y los comentarios de los usuarios se pueden recopilar para analizarlos y utilizarlos para mejorar la aplicación conversacional.

Conclusión

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


Source: ReadWrite by readwrite.com.

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