Los expertos en Inteligencia Artificial aseguran que en un futuro no tan lejano será normal que los usuarios interactúen con robots de apariencia humana, que serán más eficientes y siempre tendrán una solución a mano.
De hecho, algunos estudios estiman que para 2024 la Inteligencia Artificial dirigida podrá equivaler a un 80% de lo que un humano puede resolver cognitivamente. Por el momento hay tecnologías de IA que son capaces de interpretar la intención de las preguntas de los usuarios, al igual que el contexto en el que la plantean, y en base a eso dar respuestas. Que no es poco.
El crecimiento de los bots
Sin dudas, la pandemia aceleró y potenció el uso de los bots, ya que las organizaciones buscan constantemente a manera de hacer más eficientes sus gastos y optimizar sus procesos.
Alberto Naves, director ejecutivo de una compañía de chatbots, incluye en sus ventajas que pueden “trabajar 24 horas al día, los siete días de la semana y los 365 días del año”. Y añade: “No se enferma, no se toma vacaciones y siempre contesta igual, cordialmente”.
De acuerdo a un relevamiento global, el 45% de las empresas afirma que para lo que resta de 2022 el gran desafío será terminar de “humanizar” el servicio de sus chatbots, con el objetivo de que éstos finalicen el año ganándose la confianza de sus consumidores.
El caso de México
Según el informe de una consultora Frost &, “Mejorando la experiencia de comunicación”, en América Latina el 21% de las instituciones ya emplea asistentes virtuales automatizados y chatbots con IA.
Del mismo estudio se desprende que en México y Brasil, las aplicaciones de chats, como WhatsApp, son más utilizadas que los agentes físicos para asistir a clientes bancarios.
Otro estudio de IBM, AI Adoption Index, arrojó que el 20% de las compañías en México aceleraron el uso de IA después de la pandemia. Sin embargo, el reporte también apuntó que muchas de éstas se apresuraron a integrar la herramienta en sus operaciones sin preguntarse antes por qué y cómo. Por lo tanto, esto terminó generando muchos errores en la labor.
