Estás leyendo la publicación: No puedo esperar a que la inteligencia artificial le quite este trabajo a los humanos.
Los adultos tienen que hacer muchos trabajos desagradables; es parte del concierto. Sacar la basura, limpiar el inodoro y hacer que la escuela funcione todos los días son inevitables cuando se trata de mantener la vida sin problemas.
Pero hay un trabajo en particular que me llena de pavor: llamar a una “línea de ayuda”.
Cada vez que tomo el teléfono para hablar sobre códigos de impuestos, tasas de rehipotecas, cotizaciones de seguros, citas médicas o algún otro aspecto interesante de la vida moderna, mis rodillas se aflojan y mi cabeza comienza a latir con fuerza. Cue música de espera genérica y un recordatorio robótico constante de mi lugar en la cola virtual.
Una vez que te comunicas con una persona, las cosas rara vez mejoran. La pobre alma al otro lado de la línea me guía a través de preguntas de seguridad mundanas antes de leer un guión preparado previamente. A menudo, no ofrecen un solo consejo digno de mención cuando se les pregunta directamente.
Durante una de estas llamadas recientes, se me ocurrió que todos los involucrados se beneficiarían si permitieran que la inteligencia artificial se encargara de la tarea. No me refiero al programa básico de respuesta de voz interactiva (IVR) que enruta su llamada en función de cómo responde a las preguntas grabadas; Me refiero a un agente de IA conversacional completo capaz de discutir y actuar mis solicitudes sin intervención humana.
Pasaría por el proceso más rápido (porque la organización no necesitaría esperar a que los humanos disponibles se asignen) y no requeriría que una persona viva y que respira pasara sus días al teléfono con una persona irritada como yo. Del mismo modo, una IA no necesita fichar al final de un turno, por lo que la llamada podría atenderse en cualquier momento del día o de la noche.
Déjame escuchar una voz
Muchas empresas han implementado clientes de chat basados en aplicaciones o navegadores, pero el hecho es que una gran cantidad de personas todavía prefieren levantar el teléfono y hacer las cosas por voz. Y creo que la mayoría de los líderes de la industria lo reconocen.
Humana, un proveedor de seguros de atención médica con más de 13 millones de clientes, se asoció con Data and AI Expert Labs de IBM en 2019 para implementar software de comprensión del lenguaje natural (NLU) en sus centros de llamadas para responder a oraciones habladas. Las máquinas desviaban la llamada a la persona pertinente o, cuando era necesario, simplemente proporcionaban la información. Esto se produjo después de que Humana reconociera que el 60 % del millón o más de llamadas que recibían cada mes eran solo consultas de información.
Según una publicación de blog de IBM, “El asistente de voz utiliza una personalización significativa del habla con siete modelos de lenguaje y dos modelos acústicos, cada uno dirigido a un tipo específico de entrada de usuario recopilada por Humana.
“A través del entrenamiento de personalización del habla, la solución logra un nivel de precisión promedio de 90-95% en la tasa de error de oración en las entradas de datos importantes. La implementación maneja varios subintentos dentro de los principales grupos de elegibilidad, beneficios, reclamos, autorización y referencias, lo que permite a Humana responder rápidamente preguntas que nunca antes se respondieron”.
El costo de la IA
El obstáculo obvio para la mayoría de las empresas será el costo. Después de todo, el chatbot ChatGPT de OpenAI cobra por el acceso a la API, mientras que LLaMA de Meta es parcialmente de código abierto pero no permite el uso comercial.
Sin embargo, con el tiempo, el costo de implementar soluciones de aprendizaje automático se reducirá. Por ejemplo, Databricks, una empresa empresarial con sede en EE. UU., lanzó recientemente Dolly 2.0, un modelo de 12 000 millones de parámetros que es completamente de código abierto. Permitirá a las empresas y organizaciones crear grandes modelos de lenguaje (LLM) sin tener que pagar costosas tarifas de API como Microsoft, Google o Meta. Con más de estos avances, la tasa de adopción de IA para las pequeñas y medianas empresas aumentará (y debería) aumentar.
Según una investigación reciente de los analistas de la industria Gartner, alrededor del 10 % de las llamadas interacciones de agentes serán realizadas por IA conversacional para 2026. En la actualidad, la cifra ronda el 1,6 %.
“Muchas organizaciones enfrentan el desafío de la escasez de personal de agentes y la necesidad de reducir los gastos de mano de obra, que pueden representar hasta el 95 por ciento de los costos del centro de contacto”, explicó Daniel O’Connell, analista vicepresidente de Gartner. “La IA conversacional hace que los agentes sean más eficientes y eficaz, al mismo tiempo que mejora la experiencia del cliente”.
Incluso podrías hacer la experiencia un poco más divertida. Imagínese si una empresa obtuviera la licencia para utilizar la voz de James Earl Jones para su centro de llamadas AI. Podría pasar media hora discutiendo las tarifas de renovación de seguros con el mismo Darth Vader.
No estoy diciendo que no habrá problemas iniciales; La IA puede tener problemas con cosas como los dialectos regionales o los términos de la jerga y hay problemas más arraigados como el sesgo inconsciente. Y si una empresa simplemente opta por un enfoque de IA único para todos, en lugar de adaptarlo a los requisitos específicos del cliente, no estaremos mejor.
Alejándome por un segundo, agradezco que todavía tengamos que considerar completamente todas las cuestiones éticas planteadas por los rápidos avances en IA. La regulación seguramente se convertirá en un factor (si puede seguir el ritmo) y mejorar las habilidades de la fuerza laboral para que se sienta cómodo con el nuevo sistema será algo con lo que los líderes de la industria y las instituciones educativas tendrán que lidiar.
Pero sigo pensando que un buen lugar para comenzar es dejar que los robots se encarguen de las tareas mundanas de la línea de ayuda: es por el bien de la humanidad.
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