Qué es y cómo usarlo

ChatGPT se ha disparado en popularidad: creció a 1 millón de usuarios en solo cinco días.

ChatGPT es una IA conversacional, y su celebridad llega en un momento en que muchas empresas están adoptando herramientas similares para ahorrar tiempo en sus procesos de marketing.

Esta publicación repasará todo lo que necesita saber sobre la IA conversacional, que incluye:

En esencia, aplica inteligencia artificial y aprendizaje automático. Ejemplos comunes de IA conversacional son los asistentes virtuales y los chatbots.

IA conversacional frente a chatbots

La IA conversacional y los chatbots a menudo se discuten juntos, por lo que es importante saber cómo se relacionan.

Los chatbots son una aplicación de IA conversacional, pero no todos los bots conversacionales usan IA conversacional. La mayoría de los chatbots se basan en reglas, donde están preprogramados con respuestas y guiones enlatados específicos y no pueden manejar conversaciones más complejas.

Los chatbots de IA pueden manejar múltiples tipos de conversaciones y temas y usar datos para dar la respuesta más precisa.

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional existe a través del aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación del lenguaje natural (NLG).

El aprendizaje automático es cómo una herramienta de IA conversacional obtiene su inteligencia. Comienza con la entrada humana, donde alguien alimenta a una máquina con un conjunto de datos único para aprender. Estudia los datos, comprende las conexiones y finalmente se prepara para tener conversaciones reales con humanos reales.

El procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de la máquina para reconocer palabras y frases de conversaciones con humanos debido a los datos originales de los que aprendió. Luego, la herramienta usa NLG para desarrollar las mejores respuestas posibles a las consultas humanas.

La IA conversacional solo mejora y es más precisa con el tiempo, ya que aprende continuamente de cada conversación.

El proceso general es este:

1. La entrada se recibe como texto o audio (palabras habladas o sonidos generales).
2. La máquina analiza la entrada con procesamiento de lenguaje natural para descubrir qué significa la entrada y qué podría incluir una respuesta.
3. Una vez que se entiende la entrada, la IA conversacional brinda al usuario la mejor y más precisa información (NLG).

Las máquinas usan datos de cada conversación para generar conocimiento y generar respuestas más precisas.

Ejemplos de IA conversacional

Una aplicación de marketing común de la IA conversacional son las herramientas de generación de contenido que investigan temas en línea y crean resultados de contenido como publicaciones de blog, correos electrónicos e incluso textos publicitarios.

El asistente de contenido de HubSpot es un gran ejemplo de una herramienta que utiliza IA generativa para ayudar a los especialistas en marketing a crear contenido escrito.

Simplemente puede decirle a HubSpot sobre qué le gustaría escribir y el asistente de contenido puede hacer cosas como:

• Genera una lista de temas de blog que le interesan a tu audiencia
• Crea un esquema para poner en marcha tu proceso de escritura
• Escriba una copia nítida y convincente optimizada para sus lectores y motores de búsqueda.

El asistente de contenido de IA se integra de forma nativa con tus funciones favoritas de HubSpot.

Otra aplicación son las herramientas de texto a voz que convierten el texto en voz con sonido natural, mejorando la accesibilidad para las personas que utilizan tecnologías de asistencia. Las herramientas de monitoreo y escucha social también usan NLP para comprender el tono y la intención de las conversaciones en línea para comprender cómo se siente la gente con respecto a su marca.

Las herramientas de recursos humanos y contratación también analizan los currículos y las cartas de presentación en busca de palabras clave y frases para identificar a los candidatos ideales para las ofertas de trabajo.

Otras aplicaciones son dispositivos domésticos inteligentes, como Google Home, y asistentes virtuales como Siri de Apple.

Para mantenerse a la vanguardia de un mercado en crecimiento, consulte la lista de reproducción de HubSpot, El negocio de la IA, que presenta programas que analizan las futuras aplicaciones comerciales de la IA.

Beneficios de la IA conversacional

Con estos ejemplos en mente, ¿qué beneficios puede aportar la IA conversacional a una empresa?

1. La IA conversacional puede ahorrar tiempo.

La IA conversacional puede hacerse cargo de las conversaciones con los consumidores y brindar resultados relevantes, ayudando a los equipos a enfocarse en problemas más apremiantes que requieren un toque humano.

La IA conversacional también puede procesar grandes cantidades de puntos de datos y brindar información y respuestas a los equipos comerciales rápidamente, lo que ayuda a tomar decisiones basadas en datos y libera la carga del procesamiento de datos.

2. La IA conversacional brinda información basada en datos

Los datos que recopilan las herramientas de inteligencia artificial conversacional pueden ser recursos útiles para que las empresas aprendan sobre los consumidores y lo que quieren, ya sea que se trate de preguntas frecuentes que se pueden usar para actualizar una página de preguntas frecuentes o para obtener más información sobre cómo la gente habla de usted en línea.

3. La IA conversacional puede impulsar las compras.

Las herramientas de IA conversacional pueden usar NLP para comprender las consultas de los clientes, conocer las necesidades y los puntos débiles, y generar recomendaciones de productos o servicios que inspiren compras.

4. La IA conversacional puede encontrar a los clientes más adecuados.

La IA conversacional puede clasificar muchos puntos de datos para ayudarlo a encontrar clientes ideales.

5. La IA conversacional puede realizar un seguimiento de la marca.

Como se mencionó anteriormente, la IA conversacional puede analizar lo que la gente dice sobre su negocio en línea y buscar frases y palabras clave comunes para comprender el sentimiento de la marca. Este es un ahorro de tiempo significativo, ya que los especialistas en marketing pueden dedicar menos tiempo a clasificar cientos de conversaciones e interacciones.

Aquí es donde hay inconvenientes para la IA conversacional, ya que nada puede imitar la importancia de la comprensión humana.

Desafíos de la IA conversacional

La IA conversacional es un frente emocionante para los especialistas en marketing, pero siempre es importante comprender la imagen completa, ya que cada moneda tiene dos caras.

La forma más significativa en que las marcas pueden equivocarse al adoptar la IA conversacional es si asume funciones que aún pueden beneficiarse del monitoreo y la interacción humanos.

Por ejemplo, una herramienta puede monitorear conversaciones en línea, pero un humano puede detectar sutilezas que una máquina no puede. Una herramienta de recursos humanos puede filtrar las solicitudes de empleo en busca de palabras clave y frases específicas para encontrar a los candidatos que mejor se adapten, pero un revisor humano puede saber cuándo un candidato tiene la experiencia proporcional que lo hace ideal, incluso si su currículum no contiene palabras clave objetivo. .

Algunos desafíos adicionales de la IA conversacional incluyen:

• Entrada de idioma: los dialectos, la jerga e incluso el ruido de fondo pueden afectar la capacidad de una máquina para procesar la entrada de idioma.
• Privacidad: las herramientas conversacionales almacenan y recopilan datos para mejorar sus procesos, pero las infracciones de seguridad o de datos pueden causar problemas de seguridad si se expone la información personal de los consumidores.
• Desarrollo humano y cultural: el aprendizaje automático debe progresar continuamente para aprender junto con el desarrollo cultural humano, ya sea el conocimiento cultural general o algo más específico, como los horarios de una película recién estrenada.

Estadísticas de IA conversacional

La IA es un campo en constante desarrollo. Si está indeciso acerca de adoptarlo o simplemente está buscando aprender más sobre el campo, aquí hay algunas estadísticas vitales que debe saber.

• Se proyecta que el tamaño del mercado global de IA conversacional alcance los $ 32 mil millones para 2023. ( Allied Market Research)
• Se espera que el comercio electrónico de voz digital se triplique a una industria de $ 80 mil millones para 2023. (Juniper Research)
• El número de asistentes de voz digitales alcanzará los 8.400 millones de unidades para 2023. (Statista)
• eMarketer predice que 126 millones de adultos estadounidenses usarán asistentes de voz al menos una vez al mes. (mercado electrónico)
• 1 de cada 5 consumidores usa el chat en vivo o el chat en la aplicación todos los días. (Vonage)
• El 62% de los especialistas en marketing informan que usan inteligencia artificial en sus estrategias de marketing. (Estatista)
• Los especialistas en marketing que utilizan la automatización en sus roles tienen más probabilidades de reportar una estrategia de marketing efectiva que aquellos que no lo hacen. (Investigación de blogs de HubSpot)
• En 2021, el procesamiento del lenguaje natural fue el tipo de adopción de IA más popular para las empresas. (Universidad de Stanford II)
• Los sistemas de inteligencia artificial de mayor rendimiento estiman el sentimiento correctamente 9 de cada 10 veces. (Universidad de Stanford II)
• La inferencia del lenguaje abductivo es sacar las conclusiones más plausibles con información limitada. La línea de base humana para la precisión es del 92,90 % y los sistemas de IA son del 91,87 %. (Universidad de Stanford II)
• Si bien el uso de IA ha aumentado, no ha habido aumentos significativos en la mitigación de los riesgos de IA desde 2019. (McKinsey)
• El 15 % de los estadounidenses está más emocionado que preocupado por el impacto de la inteligencia artificial y el 46 % expresa la misma cantidad de preocupación y entusiasmo. (Centro de Investigación Pew)