De asistentes virtuales a agentes IA: la intermediación sintética que lo cambiará todo.
Una nueva era en la interacción humano-máquina-empresa.
El pasado miércoles se presentó el estudio: Asistentes virtuales y agentes IA elaborado por el Foro IA. Un fantástico trabajo liderado por David Carro, Federico López e Isabel Benítez, con la coordinación de Carmen Queipo de Llano, que busca arrojar luz sobre el cambio de paradigma que va a transformar en muchos aspectos la forma que tienen de conectar marcas y consumidores.
La llegada de la IA Generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLMs), como ChatGPT, están marcando un antes y un después en la interfaz de interacción humano-máquina. Y aunque los chatbots llevan con nosotros más de una década, la baja calidad de interacción que proporcionaba la IA de lenguaje previa ha generado mucho rechazo y poca adopción. Pero todo esto va a cambiar, y va a hacerlo muy rápido. Los últimos avances suponen un salto cualitativo en la capacidad de la tecnología para procesar, entender y responder en lenguaje natural o NLP (natural language processing, por sus siglas en inglés).
De la intro del whitepaper:
[…] los últimos avances suponen un salto cualitativo en la capacidad de la tecnología para procesar, entender y responder en lenguaje natural o NLP (natural language processing, por sus siglas en inglés).
Esto permitirá el desarrollo de asistentes virtuales que son capaces de resolver un porcentaje muy alto de las interacciones con los usuarios sin necesidad de soporte humano; motores que pueden entender y responder a las necesidades de los usuarios de manera relevante y contextual; soluciones capaces de buscar semánticamente y priorizar información empresarial (almacenada en bases de datos vectoriales).
Estos sistemas, que utilizarán metodologías de aprendizaje reforzado mediante feedback humano o de otros agentes IA, transformarán para siempre la manera de interactuar con dispositivos y servicios digitales de todo tipo, ofreciendo una experiencia de usuario más intuitiva, personalizada y accesible.
El impacto económico de la IA generativa podría representar hasta el 40% del presupuesto actual de atención al cliente en las funciones corporativas.
Aplicaciones y Beneficios de Asistentes y Agentes.
Algunos de los beneficios que se destacan en el estudio:
Eficiencia en MCX: Los asistentes virtuales están mejorando la eficiencia en marketing y ventas, incrementando la productividad hasta un 30-45% en atención al cliente y entre un 5-15% en marketing y ventas.
Servicio Ininterrumpido y Multilingüe: Ofrecen soporte 24/7 y pueden manejar consultas en numerosos idiomas, mejorando los niveles de satisfacción del cliente.
Automatización de Tareas: Permiten automatizar tareas repetitivas, mejorar la eficiencia y reducir los costes operativos.
Desafíos tecnológicos y organizativos.
Por un lado, está la necesidad de una integración tecnológica efectiva con los sistemas existentes, como CRM, CDP y plataformas de big data, lo cual puede resultar complejo debido a la falta de interoperabilidad entre diferentes tecnologías. También es esencial definir una arquitectura tecnológica escalable y flexible que permita comenzar con casos de uso de bajo coste y alto impacto, actuando como prueba de concepto para futuras implementaciones a mayor escala.
A nivel organizacional, es crucial gestionar el cambio cultural dentro de la empresa, ya que la introducción de IA generativa puede generar resistencias y miedos entre los empleados. Y se debe establecer mecanismos de gobernanza sólidos para dirigir y priorizar la implementación de la IA, asegurando que se alineen con los objetivos estratégicos y se cumplan los estándares de privacidad y seguridad.
Uno de los desafíos más significativos al desarrollar asistentes virtuales es la complejidad técnica para evitar errores derivados de la naturaleza de los grandes modelos de lenguaje (LLMs). A pesar de los avances en la precisión y capacidad de estos modelos, aún existe un riesgo inherente de "alucinaciones", donde el sistema puede generar respuestas incorrectas o inventadas. Este riesgo plantea serias preocupaciones, especialmente en interacciones críticas con clientes donde la exactitud y coherencia son esenciales. Para mitigar estos problemas, es crucial implementar técnicas como el Retrieval-Augmented Generation (RAG) y el Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que permiten una revisión y corrección humana de las respuestas generadas por el asistente. Además, se deben establecer system prompts que guíen el comportamiento del chatbot y eviten respuestas inapropiadas.
Casos de estudio.
Hablaba yo hace unas semanas del asistente de IA de Klarna que gestionó en un mes 2.3 millones de conversaciones, equivalente al trabajo de 700 agentes a tiempo completo, y que mejora la eficiencia y satisfacción del cliente.
Sigue siendo el caso más conocido, pero en el estudio del Foro IA se mencionan varios, como el de Voxi o El Corte Inglés:
Voxi. La marca low-cost de Vodafone en el Reino Unido, ha lanzado recientemente un asistente virtual basado en un gran modelo de lenguaje (LLM). Este nuevo chatbot mejora la experiencia de los clientes desarrollando interacciones en lenguaje natural casi humano, facilitando así la gestión de interacciones complejas. Además, utiliza un marco de seguridad de IA que incorpora principios y guías para asegurar un uso responsable y ético de la tecnología, protegiendo a los clientes. Aunque está disponible para un reducido número de clientes, ya está demostrando ser una herramienta valiosa para mejorar la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
El Corte Inglés. ECI ha lanzado un asistente personal tanto en su aplicación como en su página web con el objetivo de crear una experiencia personalizada y única para sus clientes. Este asistente es capaz de recomendar marcas, sugerir prendas y accesorios, y proponer colores y diseños, entre otras funcionalidades. Al reducir los tiempos de búsqueda y disminuir la fricción, el asistente facilita una selección de productos más ajustada a las preferencias de cada cliente de una manera simple y eficiente. El asistente, desarrollado utilizando modelos de OpenAI, se encuentra actualmente en modo aprendizaje, pero ya está mejorando significativamente la experiencia de compra y aumentando la satisfacción del cliente.
Gartner anticipa que para 2030, el 30% de todas las transacciones comerciales estarán gestionadas por agentes de compra y venta automatizados. Los nuevos agentes IA serán más inteligentes y proactivos, capaces de anticipar necesidades y colaborar entre ellos para realizar tareas sin intervención humana.
Si quieres saber más sobre el impacto que estas tecnologías tendrán en la experiencia de cliente, no dejes de consultar el informe completo:
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando.
El martes 25 junio, desde Aebrand y el Foro IA, reflexionamos sobre el impacto de la IA generativa en el posicionamiento de las marcas. Qué es una marca, cómo se construye y cómo le afecta la llegada de la IA. ¿Qué herramientas IA son importantes, cuál será el impacto del cambio en buscadores, y de la proliferación de contenido, incluyendo desinformación y el fin de la realidad? ¿Y cómo se construye marca en un modelo de relación intermediado por agentes IA?
De eso y más charlaremos el martes 25 de junio. El aforo es muy limitado, así que confirmad vuestra asistencia a través de estos dos correos-e: actividades@foroia.es o b.scandella@aebrand.org
18:00 Bienvenida. Fernando Polo, Foro IA
18:05 Presentación alianza Foro IA y AEBRAND. Cristina Vicedo, AEBRAND, y Fernando Polo, Foro IA
18:20 Conversación “El impacto de la IA generativa en el posicionamiento de las marcas”. Kike Valdenebro, Good Rebels
19:15 Coctel networking
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas seleccionadas de la semana:
Anthropic presenta Claude 3.5 Sonnet, la última versión de su familia de LLMs. Es más hábil que todos sus competidores (incluido GTP-4o) resolviendo problemas matemáticos, de codificación y de lógica, según los benchmarks más utilizados. Según Anthropic, también es mucho más rápido, entiende mejor los matices del lenguaje e incluso tiene más sentido del humor. ANTHROPIC
Otro valioso tutorial de Nielsen Group, en este caso explica el proceso creativo para generar imágenes mediante IA. Cuatro pasos: definir una idea inicial, explorar diversas opciones, refinar y exportar. NIELSEN GROUP
El Pulse Report Survey elaborado por Nash Square disipa la idea de la IA Gen como destructora de empleo. El 71% de las empresas analizadas la utiliza, pero ninguna ha despedido trabajadores, sino que la ven como herramienta para mejora de la eficiencia. Eso sí, aunque el despliegue de la IA Gen ha sido rápido, más de la mitad de las empresas todavía están buscando casos de uso para demostrar que la inversión masiva es rentable. LINK
Sin embargo, en el Tech Week 2024 de Nueva York los responsables de marketing de grandes marcas contaron sus estrategias publicitarias basadas en IA y el impacto que esperan a medio-largo plazo. Mondelez, por ejemplo, espera recortar entre un 10 y un 20% el presupuesto para las actividades de apoyo y servicios de la publicidad. Si esto se convierte en norma, ¿se compensarán de alguna manera estos recortes presupuestarios que impactan directamente en puestos de trabajo? DIGIDAY
En las últimas semanas, Google ha reducido notablemente los resultados generados por IA (Overviews, antes SGE), por temor a los errores mientras afina el proceso. Los resultados generados por la IA aparecen ahora en alrededor del 15% de las búsquedas, aunque varían mucho en función de la industria. Son datos observados por BrightEdge. LINK
Se ha presentado Butterflies, la primera red social en la que conviven humanos e IAs generativas. Se puede crear un personaje (Butterfly) con su propia historia y opiniones, y después genera sus propias publicaciones con las que pueden interactuar otras IAs y humanos. Sus creadores creen que en 2025 conversar con "amigos IA" será tan natural como hacerlo con humanos. ¿Es este el futuro de las redes sociales? YAHOO
Desde la salida de Sora, el sector del vídeo generativo está efervescente. Después del anuncio de Luma Dream Machine la semana pasada, es ahora Runway la que presenta Gen-3 Alpha, capaz de generar vídeos de 10 segundos de gran realismo a partir de texto e imágenes. Disponible para suscriptores de pago. Después de trastear con Luma y ahora con Gen-3, las demos están lejos de lo que suele conseguir un usuario poco avanzado (como yo). Pero el progreso es innegable. RUNWAY
La cadena de grandes almacenes Target (la sexta en importancia en EEUU) va a introducir en 2.000 tiendas en todo el país un asistente basado en IA generativa para que sus empleados puedan atender todo tipo de peticiones de los clientes. YAHOO
Sam Lessin (The Information) compara a ChatGPT con un Einstein con 150 de CI: responde a nuestas preguntas de un modo genérico pero no sabe demasiado de nosotros, y sus servicios son muy costosos. En cambio, los modelos pequeños que habitan en los móviles (como Apple Intelligence) son menos listos (un CI de 80, tal vez 100) pero saben mucho más de nosotros, conocen nuestras necesidades, saben dónde y cómo aportarnos valor. X
Vinod Khosla, cofundador de Sun Microsystems y conocido tecnooptimista, imagina un futuro de abundancia en el que la experiencia y la mano de obra sean casi gratuitas, la medicina preventiva detectará las enfermedades con antelación y viviremos en ciudades sin coches, alimentadas con energías limpias.
El navegador Brave ha integrado el asistente Leo en sus búsquedas: se le puede pedir en lenguaje natural más información y contexto para ampliiar los resultados. TECH CRUNCH
Nvidia, que se ha convertido en la empresa más valiosa por capitalización bursátil del mundo y que hace algo más que GPUs, acaba de presentar Nemotron-4 340B, una familia de LLMs de código abierto diseñados para generar datos de entrenamiento sintéticos de alta calidad, útiles para entrenar aplicaciones de IA en todos los sectores. NVIDIA
No existe una definición consesuada sobre qué significa "open-source" en relación con la IA, debido a la complejidad de los modelos de lenguaje y la velocidad con la que se desarrollan. La Open Source Initiative (OSI) está tratando de establecer una definición estándar, considerando no solo el acceso al código fuente, sino también la disponibilidad de datos de entrenamiento y los parámetros del modelo. Los defensores del código abierto afirman que tener acceso a los componentes y el funcionamiento de los LLMs es la única manera de entender su funcionamiento. LINK
En China, Internet está despareciendo como memoria colectiva. Las páginas web han pasado de 5,3 millones en 2017 a 3,9 millones en 2023. La censura hace difícil encontrar infornación sobre temas considerados delicados, por ejemplo, el terremoto de mayo de 2008 (casi 70.000 muertos) o Jack Ma, el fundador de Alibaba. NYT
Tim O'Reilly reflexiona sobre el "pecado original" de la IA: la violación del derecho de propiedad. O'Reilly propone crear infraestructuras que detecten la propiedad del contenido y proporcionen compensación adecuada a los creadores, y que estos puedan elegir cómo su contenido es utilizado y monetizado por la IA. A largo plazo la IA debe operar dentro de un marco que reconozca y respete los derechos de autor, fomentando un ecosistema donde todos los participantes se beneficien. O’REILLY
Pero mientras se llega a ese punto, Wired da un buen palo a Perplexity acusándola de falta de ética y transparencia por utilizar sin permiso contenidos protegidos por robots.txt. WIRED
Paper técnico de la semana, de Together.ai: presentado Mixture-of-Agents (MoA), o cómo pueden combinarse diferentes LLMs para obtener mejores resultados. MoA construye capas colaborativas de LLMs, con dos grandes beneficios: la cooperación entre LLMs "menores" (como GPT 3.5) proporciona resultados superiores; y el consumo de recursos energéticos es menor que el de un modelo individual superior. ARXIV