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Yellow.ai Lanza DynamicNLP™ Configura Y Entrena A Un Chatbot En Minutos

agosto 18, 2022  •  6 minute read

Yellow.ai anunció el lanzamiento de DynamicNLP ™, la primera solución tecnológica que reduce el tiempo de configuración y entrenamiento de un chatbot conversacional de meses a minutos y brinda hasta un 97% de precisión en la identificación de la intención del usuario.

DynamicNLP ™ suprime totalmente la necesidad de entrenar el modelo de NLP (Natural Language Processing), razón por la cual, las empresa podrán tener un robot listo para empezar a trabajar en cuestión de minutos, en lugar de esperar meses.

Desafíos de la AI Conversacional

Para las empresas, la implementación de una plataforma de AI Conversacional no es un juego. Representa una de las iniciativas estratégicas de mayor transcendencia para elevar la rentabilidad a través de mejorar la experiencia de atención al cliente.

Al mismo tiempo, constituye una evolución tecnológica que exige una adaptación rápida para conocer la plataforma y aprovechar todas las ventajas que ofrece.

Para ello, se requiere invertir uno de los recursos no renovables más importantes de toda la vida: el tiempo.

La AI Conversacional demanda enfrentar un largo, complejo y lento proceso de entrenamiento del modelo NLP para estar en condiciones de crear conversaciones similares a las humanas.

Además del entrenamiento, la AI Conversacional plantea dos desafíos más: la configuración y el mantenimiento. Según una encuesta realizada por Deloitte, son estos los factores que limitan la implementación de robots inteligentes en las organizaciones.

Y es precisamente en este punto, donde DynamicNLPde Yellow.ai se destaca por simplificar la implementación y puesta en marcha de un Agente Virtual Inteligente.

DynamicNLP suprime totalmente la necesidad de entrenar el modelo de NLP y reduce el tiempo de configuración y capacitación de un chatbot conversacional de meses a minutos, con una precisión en la identificación de la intención del usuario de un 97 por ciento.

Tecnología Zero-Shot Learning

Esto es posible gracias a la tecnología de vanguardia denominada Zero-Shot Learning (Aprendizaje Cero) que habilita trabajar con un modelo NLP

pre-entrenado en millones de conversaciones de la vida real sin limitarse a un número determinado de intenciones.

A su vez, le permite al bot elevar su nivel de comprensión de la intención del usuario en diferentes industrias.

¿Cómo funciona?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es capaz de analizar una gran cantidad de datos lingüísticos, gracias a las redes neuronales profundas y a los conjuntos de datos de entrenamiento etiquetados a gran escala.

De esta forma, las grandes organizaciones pueden analizar las reseñas de sus clientes y las publicaciones en redes sociales, entre otro tipo de interacciones digitales.

Para su funcionamiento, el modelo NLP requiere de datos de entrenamiento etiquetados manualmente, lo que convierte al proceso de aprendizaje del chatbot en una faena larga, cansada y de alto costo en tiempo y esfuerzo. Hablamos de una inversión de entre 6 y 9 meses.

Caso de Uso de DynamicNLP™

A manera de ejemplo, cuando un cliente realiza una pregunta al chatbot de una aerolínea sobre un tema específico, digamos “estado del vuelo”, éste deberá proporcionar la última actualización disponible sobre el tema.

Pero ¿cómo se capacita al chatbot para que entienda “estado del vuelo”?

Si se utiliza el método tradicional, el entrenamiento se lleva a cabo mediante el diseño de un flujo conversacional que contempla varias fases:

  • Fase 1. Crear una intención de búsqueda o de interacción por parte del usuario llamada “obtener estado del vuelo”.
  • Fase 2. Construir un listado de palabras, frases cortas, largas y expresiones que el usuario podría utilizar para manifestar su intención de obtener información sobre un vuelo determinado.

Crear este listado es la clave del entrenamiento del Agente Virtual Inteligente, pues es necesario nutrirlo con datos, cuyo desafío en el método tradicional, es que deben etiquetarse de forma manual y, además, deben pensarse con anticipación, por ejemplo:

  • Estado del vuelo
  • Cuál es el estado del vuelo número…
  • Quiero saber si el vuelo…  viene retrasado o está en tiempo
  • A qué hora llega el vuelo número…
  • Mi vuelo está a tiempo
  • Habrá algún retraso en el vuelo número…etc.
  • Fase 3. Ingresar manualmente todos los datos, palabras, frases y expresiones de entrenamiento en la plataforma.
  • Fase 4. Entrenar y probar el modelo.          

Tener el listado es crítico pero no asegura cubrir el amplio abanico de posibles consultas. Cubren sólo una fracción. Por eso la fase final es:

  • Fase 5. Repetir todo el proceso para agregar las nuevas expresiones identificadas.
Entrenamiento del Modelo NLP Tradicional
Entrenamiento del modelo NLP tradicional

Con DynamicNLPde Yellow.ai, la aerolínea sólo deberá crear una intención denominada “obtener el estado del vuelo”.

El motor NLP se aprende el nombre automáticamente y cuando llega el momento de interactuar con los usuarios utiliza todo el aprendizaje de los millones de datos de conversaciones, en los que ya está pre-entrenado, y selecciona el que tiene la coincidencia más alta.

Al tratarse de un algoritmo de auto-aprendizaje, el DynamicNLPde Yellow.ai no depende de la creación de una lista de los datos de entrenamiento y tampoco necesita ser alimentado manualmente para crear conversaciones naturales, similares a las humanas.

En cuestión de minutos, el Agente Virtual Inteligente tiene un modelo NLP con una estructura sólida y un elevado nivel de comprensión de la intención, por lo que está listo para ponerse en marcha.

Utilizando DynamicNLP ™ de Yellow. ai
Utilizando DynamicNLP™ de Yellow. ai

Beneficios de DynamicNLP™

Los 3 factores de DynamicNLPque mayor beneficio ofrecen a las empresas son:

  • Mejor precisión de la intención. Los modelos NLP son entrenados previamente en conjuntos de datos más grandes, lo que favorece la precisión de la intención, pues no se limitan a un número limitado de expresiones, palabras o frases específicas.

Además, los Agentes Virtuales Inteligentes continúan aprendiendo mientras se mantienen operativos, lo que les permite alcanzar hasta un 97% de mejora en la precisión de la intención del usuario.

  • Rápida implementación. Los modelos NLP pre-entrenados facilitan la configuración de flujos de AI Conversacionales en cuestión de minutos y automatizan la adición de intenciones de millones de conversaciones para generar interacciones con un toque humano y, mejor aún, escalables en diferentes industrias.
  • Disminución de costos operativos. Al suprimir totalmente la necesidad de entrenar el modelo de NLP, las empresas pueden invertir su tiempo, dinero y esfuerzo en otras actividades.
3 Beneficios de DynamicsNLP para las empresas
Beneficios de DynamicNLP™

Respecto al lanzamiento de DynamicNLP ™, Raghu Ravinutala, Cofundador y Director Ejecutivo de Yellow.ai, mencionó: “DynamicNLP ™ es pionero en la industria de la AI Conversacional empresarial global. Es también una innovación revolucionaria que ayuda a las empresas a ahorrar tiempo, esfuerzo y dinero, además de optimizar su puesta en marcha. Permite la capacitación cero para los modelos NLP, entregando Agentes Virtuales Inteligentes de AI dinámicos, previamente entrenados y totalmente capaces de mejorar las experiencias de los clientes y empleados desde el primer día. Como una empresa innovadora en tecnología a nivel global, creemos que nuestro DynamicNLP™ abrirá nuevos caminos en la investigación del Procesamiento del Lenguaje Natural de vanguardia en toda la industria”.

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Equipo de Redacción de Habla Hispana

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