No cabe duda que los esfuerzos del sector tecnológico de los últimos años han sido para investigar e invertir en IA, en España, por ejemplo, ya el 74% de las empresas lo hacen, según el Estudio Nacional de IA e IA Generativa, llevado a cabo por CloserStill. No obstante, a pesar de estar prácticamente omnipresente tanto en las compañías como en la vida cotidiana de los usuarios, aún no es ni la milésima parte de lo que podría llegar a ser.
A día de hoy, la Inteligencia Artificial no es más que un sistema que aprende del ser humano y se retroalimenta mediante la observación, haciéndose cada vez más precisa. Por lo que, todavía encuentra obstáculos para comprender el mundo como nosotros y puede ser susceptible de ser engañada. Como por ejemplo le pasó al chatbot de Chevrolet que estaba impulsado por Chat GPT. Un usuario puso a prueba los límites de este servicio de atención al cliente y logró convencerlo de venderle un modelo de coche por un dólar.
Enreach expone una lista sobre cómo deben entrenar previamente a sus chatbots para que no sean engañados por clientes:
- Mejorar su comprensión del lenguaje natural (NLU): las empresas deben tener en cuenta usar previamente una plataforma que incluya un motor avanzado de comprensión del lenguaje natural (NLU), y que haya sido entrenado con redes neuronales profundas y con conjuntos de datos específicos del sector. Esto permitirá que el chatbot entienda mejor el contexto y las intenciones de los usuarios, reduciendo la posibilidad de ser engañado por mensajes ambiguos o fuera de contexto, o que caiga en la psicología inversa de los clientes, una de las técnicas más populares para engañar a un chatbot.
- Analizar continuamente las interacciones y el comportamiento de los usuarios con el chatbot: el objetivo de esta acción es identificar patrones y áreas de mejora. Y es que, ajustar las capacidades del chatbot en función de estos datos asegurará que pueda manejar adecuadamente las solicitudes más comunes y expresiones variadas. Este enfoque proactivo ayudará a prevenir que los usuarios intenten engañar al sistema para obtener respuestas o soluciones específicas.
- Combinar la automatización de un chatbot con la atención humana: para manejar adecuadamente asuntos más complejos o relevantes y evitar que el chatbot sea engañado, es crucial que el chatbot tenga la capacidad de derivar a un agente humano cuando sea necesario. Esta combinación permite que los problemas que requieren atención específica sean atendidos por el agente más adecuado, evitando manipulaciones y malentendidos. Al balancear la automatización con la atención personalizada, se optimizan recursos y se mejora la satisfacción del cliente, asegurando que el chatbot no sea fácilmente engañado por situaciones fuera de su alcance.
- Establecer objetivos específicos y claros para el chatbot desde el principio : esta actividad se convierte en crucial, ya que decidir si el chatbot debe enfocarse en mejorar la experiencia del cliente, reducir costes, optimizar operaciones o aumentar las ventas guiará el diseño y las capacidades del chatbot, asegurando que esté alineado con las necesidades del negocio y que sea menos susceptible a manipulaciones.
“Con ejemplos como el de Chevrolet podemos comprobar que a la IA Generativa le queda por madurar, por lo que las empresas que la implementan se encuentran aún con grandes desafíos. Para ello, deben desafiarlas con estrategias sólidas y un enfoque centrado en la experiencia del usuario. Solo así podremos aprovechar plenamente el potencial de la IA para mejorar nuestras interacciones empresariales y fortalecer la confianza del cliente”, así ha concluido Marc Brunés, IA Specialist de Enreach.
