En este proceso de transformación digital mediante uso de chatbots y asistentes virtuales, los avatares que representan a estos han sido claves. Figuras robóticas, humanas o dibujos animados han pasado a ser la «cara» de muchas compañías en canales como WhatsApp o la página web. Sin embargo, ahora el ecosistema parece estar adentrándose en una nueva era, donde los avatares menos realistas pasan a convertirse en lo que se conocen como «humanos digitales«. Pero, ¿qué hay detrás de este concepto?

¿Qué son los humanos digitales?

Los humanos digitales son una nueva forma de agente conversacional que cuenta con facciones hiperrealistas y similares a las humanas (Loveys et al., 2022). El auge de las tecnologías vinculadas con el diseño gráfico, así como, la realidad virtual y la realidad aumentada han dado lugar al nacimiento de estos seres hiperrealistas que son capaces de dialogar con una persona utilizando el lenguaje natural.

Los humanos digitales han aterrizado en páginas webs y en tótems de centros comerciales, aeropuertos o centros de información al ciudadano con el objetivo de resolver dudas. Las funcionalidades que ofrecen son muy similares a la de cualquier asistente virtual, con la peculiaridad de que la interfaz no solo es un «chat», como ocurre con los chatbots, sino que es el avatar humano quien toma el protagonismo y el que mantiene una conversación con el usuario.

Características de los humanos virtuales

Aunque algunas de las características más importantes las hemos destacado en los párrafos anteriores, es necesario profundizar más para entender qué diferencia a estos humanos digitales de otros recursos tecnológicos disponibles en el mercado.

En primer lugar, es preciso destacar su apariencia realista. Gracias al uso de las tecnologías 3D y otros recursos de animación facial y corporal, estos asistentes han superado la barrera de lo robótico, pudiendo representar movimientos y expresiones humanas. Dichos gestos utilizan técnicas como la captura de movimiento para imitar los gestos humanos, lo que permite simular que la atención es prácticamente real y generar una mayor conexión con el usuario.

A diferencia de otras interfaces que son solo vía texto, el humano digital cuenta con tecnologías basadas en inteligencia artificial que permiten reconocer el input del usuario tanto vía texto como voz. Pero eso no es todo, la repuesta que el avatar digital ofrece también puede ser tanto escrita como «hablada». Estas capacidades generan una interacción más accesible para todo tipo de usuarios y brindan al usuario la posibilidad de ser él quién elija cómo quiere interaccionar con el sistema, sin estar forzado a la voz o al texto. Eso sí, esta interfaz audiovisual puede combinarse con otras herramientas visuales (qué también pueden funcionar con la voz), como son los botones, el envío de imágenes e, incluso, documentos.

Al igual que otros avatares sin facciones humanas, los humanos digitales pueden personalizarse a las necesidades de la marca o compañía que los está implementando. Además, actualmente, como se ha destacado previamente, existen múltiples herramientas que permiten una personalización excepcional.

En la actualidad hay múltiples entidades que están apostando por estas tecnologías, quieres ver más ejemplos de este tipo de avatares, puedes leer nuestro último post.

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Por el momento, los clientes de estos hoteles podrán elegir la música, pedir comida al servicio de habitaciones, gestionar la luz o la calefacción, así como, pedir la contraseña del wifi. Todo ello mediante el uso de comandos de voz. Por su parte, los responsables del hotel podrán elaborar promociones y planes concretos para cada uno de sus huéspedes gracias a los datos y estadísticas que la plataforma de Amazon ofrece. De te modo, los usuarios del hotel disfrutan de una experiencia personalizada al tiempo que el hotel se ve reforzado positivamente. toda esta experiencia ha sido coordinada por la empresa española Stay y el proveedor de soluciones Modal.

«Los clientes nos dicen que les encanta la naturaleza intuitiva de Alexa para hacer una gran variedad de cosas que van desde disfrutar de opciones de entretenimiento o acceder a fuentes para estar informados hasta controlar su Hogar digital. Con Alexa Smart Properties for Hospitality, los clientes pueden disfrutar de esas mismas comodidades en sus habitaciones de hotel» ha señalado Meryem Tom, Directora de Alexa Enterprise EMEA en Amazon.

Como era de esperar, el servicio de Alexa es opcional, es decir, el huésped decide si desea o no tenerlo activo. Además, la privacidad de los datos del usuario, así como su interacción está asegurada. Al igual que los dispositivos Echo que comercializa la entidad de Jeff Bezos, incluyen múltiples capas de protección y las grabaciones de voz no se almacenan. Su experiencia lo confirma y es que, aunque este servicio acaba de aterrizar en España, es importante tener en cuenta que ya está disponible en otros países como Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Italia, Alemania y Canadá.

La llegada de Alexa a las habitaciones de los hoteles de NH Hotel Group supone un paso más en su apuesta por la digitalización y la innovación. «Estamos muy satisfechos de presentar hoy un proyecto pionero en España que refleja nuestro compromiso con la excelencia y nos permite, por un lado, ofrecer a nuestros huéspedes una experiencia aún más personalizada y eficiente, alineándose con las tendencias turísticas del futuro» indicaba Isidoro Martínez de la Escalera, Chief Marketing, Communications and Experience Officer en Minor Hotels Europe & America.

La Inteligencia Artificial, a través de la tecnología conversacional y el procesamiento del lenguaje natural, vuelve a introducirse en el sector turístico. Los huéspedes de los hoteles disfrutarán de estas interacciones, dinamizando su experiencia y accediendo a diferentes servicios e información de una forma completamente nueva. Sin embargo, no debemos olvidar que esta interacción con tecnología conversacional potenciada con IA puede iniciarse mucho antes de que que el huésped llegue al hotel ya que las páginas webs, las redes sociales o las apps de mensajería son el primer punto de encuentro del huésped con la marca.

Fuente: Amazon

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¿Qué es Celia?

Celia es un asistente conversacional cuyo principal objetivo es combatir lo que se conoce como «soledad no deseada». De este modo, Celia acompaña a aquellas personas mayores o dependientes que pueden sufrir este fenómeno, haciendo su día a día más llevadero. Para ello, ofrece al usuario diferentes funcionalidades como el inicio de la conversación o mantenimiento de la misma tomando la iniciativa, haciendo recordatarios, proponiendo temas de los que poder hablar o, incluso, jugando. Pero eso no es todo, además, de acuerdo a sus creadores, también «ayuda a alertar acerca de enfermedades asociadas a la soledad no deseada como la depresión y la ansiedad«.

Esta iniciativa ha sido desarrollada y puesta en marcha por atlanTTic Research center for Telecommunication Technologies de la Universidad de Vigo.

¿En qué aplicaciones está disponible Celia?

Siendo conscientes de la brecha digital existente entre la sociedad en su conjunto y las personas de mayor edad, es importante plantear diferentes plataformas, tratando de romper el mayor número de barreras de entrada. No obstante, una aplicación líder entre la población mas mayor es WhatsApp, siendo una de las apps más utilizadas por estas personas de acuerdo a un estudio del Barómetro del Consumidor Sénior. Teniendo en cuenta esto, la principal plataforma en la que se encuentra Celia es esta app de mensajería, convirtiéndose en la app que los desarrolladores proponen como primera opción en su página web.

Sin embargo, también está disponible en el Play Store de Android y en la página web que han creado específicamente para interactuar con ella.

¿Cómo funciona Celia?

Celia tiene por objetivo acompañar a las personas mayores o dependientes, por lo tanto, es capaz de hablar de una gran cantidad de temas con el objetivo de convertirse en un asistente que dialoga de cualquier cuestión. Festividades de ciudades, películas, series, noticias de determinadas regiones y un largo etc. se convierten en temas de conversación durante una charla con Celia. De forma sutil, también trata de hacer un seguimiento del usuario, preguntando cuestiones relacionadas con el día que es hoy, el resumen de la noticia que te ha compartido, etc.

Como se ha explicado anteriormente, Celia está disponible en diferentes plataformas y la interacción varía a nivel interfaz según la que se elija. Por lo tanto, a nivel de interacción con la plataforma, la versión web y app cuentas con una serie de funcionalidades que no están presentes en WhatsApp (a no ser que lo tengas habilitado en la propia app), entre ellas, una mayor personalización y un traqueo de las conversaciones que se mantienen. Por ejemplo, en la versión web y app, Celia no solo escribe el mensaje en formato chat, si no que también es capaz de reproducirla en alto para que el usuario no tenga que leer. Eso sí, esta funcionalidad puede desactivarse.

También es preciso destacar que cuenta con diferentes herramientas de usabilidad que hacen que la interacción pueda ser más sencilla para el usuario. En este sentido, permite que la letra de la interfaz sea más grande o más pequeña, en función de preferencias. También subir o bajar el tono de la voz de Celia, activar o no el micrófono para poder mandarle notas de voz, entre otras cuestiones.

Desde la función de opciones, se puede también incluir los contactos que van a tener acceso a los datos de la conversación y el usuario, normalmente cuidadores o familiares. Además, también podrán acceder a un dashboard de seguimiento de actividad que refleja métricas de uso, pero también otros parámetros de extremo valor como:

• Evaluaciones de depresión y Puntuación media de depresión
• Puntuación media de ansiedad y Puntuación media de ansiedad
• Puntuación media de capacidades cognitiva y Puntuación media de cognitiva

Todos estos datos solo estarán disponibles si el usuario se ha logueado en la web o en la app, por lo tanto en WhatsApp no están disponibles.

Como puedes apreciar, Celia no solo se convierte en una compañera de viaje para las personas que puedan sentir la soledad no deseada, si no que toda la experiencia está adaptada para que personas que quizá no cuentan con todas las habilidades digitales que sí tienen los perfiles más nativos de esta era, puedan sin problemas adaptar su experiencia al máximo.

La soledad no deseada, un problema en aumento

La soledad no deseada es definida por la Cruz Roja como un «sentimiento doloroso que surge de la discrepancia entre las relaciones sociales que una persona tiene y las que le gustaría tener». De acuerdo al Observatorio de Soledad no Deseada, se estima que el en España el 13,4% de las personas sufren soledad no deseada (datos del 2023). Además, son las mujeres (14,8%) las que sufren más que (hombres 12,1%). 

En este contexto, donde también los más jóvenes sufren empiezan a sufrir este sentimiento, herramientas como Celia pueden y deben ser un instrumento complementario a otras iniciativas que ayuden tanto a personas que se encuentran en esta situación. Aprovechar la IA para hacer el bien en nuestra sociedad, es posible y ejemplos como este proyecto de la Universidad de Vigo lo pone de manifiesto.

Fuente: Celiatecuida.com

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Con la llegada de los agentes de IA se avecinan cambios. A continuación explicaré qué son y por qué llegan ahora. También hablo de cómo se desarrollarán. Por último, hago 12 grandes predicciones sobre el impacto de los agentes de IA en las empresas y los consumidores en 2024, con el objetivo de ayudar a la gente a adelantarse a lo que se perfila como otro viaje salvaje.

El amanecer de los agentes de IA

El año 2023 ha sido el año de la IA generativa (GenAI) y de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para generar contenidos de formas nunca vistas. De hecho, se ha producido una explosión en el mercado de nuevos modelos y nuevas aplicaciones. Sin embargo, los LLM son sólo el preámbulo de la revolución GenAI que ha comenzado.

Los LLM son impresionantes a la hora de generar texto, imágenes y salidas de código que los humanos pueden utilizar en su trabajo (o simplemente para divertirse). Pero ¿y si pudiéramos ir un paso más allá y utilizar los LLM no sólo para generar como paso final, sino como el pegamento para realizar un trabajo más complejo? Por ejemplo, ¿qué pasaría si pudiéramos hacer que los LLM realizaran trabajos que requieren pasos secuenciales, herramientas especializadas, información actualizada y habilidades especiales? Aquí es donde nacen los agentes de IA.

Un agente de IA es un programa que puede emparejar modelos LLM con diversos datos y herramientas para completar tareas y realizar el trabajo. Los agentes van más allá de la generación de contenidos para tomar decisiones y emprender acciones. Un agente de IA sencillo es capaz de interpretar instrucciones de alto nivel, elaborar un plan y, a continuación, ejecutar los pasos necesarios para alcanzar un objetivo. Con cada paso, un agente de IA puede ser capaz de evaluar su progreso y ajustar su estrategia. Lo más importante es que estos agentes tienen acceso a un conjunto de herramientas y datos que pueden utilizar.

Los agentes de IA tendrán los medios para completar acciones. Imaginemos un agente de correo electrónico capaz no sólo de generar texto, sino también de conversar automáticamente con un destinatario para alcanzar un objetivo. O imaginemos un agente programador capaz de conversar con varias partes para obtener información sobre disponibilidad e intereses y, a continuación, programar (o reprogramar) un evento en función de la información recibida. La combinación de la toma de decisiones inteligente con las acciones del mundo real en forma de agentes de IA producirá resultados potentes y valiosos.

Ya están aquí, pero hay que ensamblarlos un poco

En cierto modo, el popular chatbot de OpenAI, ChatGPT, es un agente de IA con el objetivo de proporcionar una conversación valiosa, y la acción de responder a entradas rápidas, mientras se utiliza la memoria reciente como contexto. Recientemente, las herramientas de chat como ChatGPT también se han emparejado con herramientas como la búsqueda web y las conexiones a bases de datos, para aumentar las consultas con información actualizada.

Lo cierto es que los componentes básicos de los futuros agentes de IA ya están aquí. En primer lugar, gracias a 2023, ahora tenemos una variedad de LLM excepcionales, y herramientas de codificación para trabajar con ellos (langchain, Hugging Face, etc.). En segundo lugar, ya existen muchos programas de software y funciones que están conectados al mundo real y funcionan en él. En tercer lugar, hay datos valiosos por todas partes. Lo único que nos falta es experiencia a la hora de unir estas piezas (LLM, herramientas y datos), pero eso se desarrollará rápidamente. A medida que las empresas comprendan el valor y vean el impacto a su alrededor, la sensación de necesidad de implantar la tecnología de agentes de IA crecerá rápidamente.

Aunque las piezas ya están aquí, habrá que pensar mucho en el diseño técnico de los agentes de IA. Los desarrolladores tendrán que decidir a qué herramientas de programación tendrá acceso un agente y cómo interactuará con ellas. También tendrán que decidir qué datos están disponibles y cómo se presentan. Por ejemplo, ¿están en JSON, SQL o una base de datos vectorial? ¿Vienen acompañados de metadatos? ¿Están los datos divididos en trozos de forma inteligente? ¿Cómo se actualizan los datos? Y así sucesivamente.

Incluso después de definir las herramientas y los datos, quedan muchas decisiones técnicas por tomar. ¿Qué mensajes utilizará el agente de IA y a qué LLM podrá llamar? ¿Qué se hará con los resultados? ¿Cómo se evaluará el rendimiento del agente para poder tomar decisiones objetivas de mejora?
Por el lado de la empresa, también se requiere ensamblaje. Los equipos de producto son nuevos en GenAI y los agentes de IA, como todos los demás. Los directivos tendrán que adquirir experiencia en la creación de equipos con los conocimientos adecuados, que serán una mezcla de comprensión del dominio, experiencia de producto, desarrollo de software y habilidades de IA. Es probable que las empresas también necesiten experimentar con pruebas de concepto antes de conseguir su equilibrio en aplicaciones de producción.

Muchas empresas ya tienen la visión. Los líderes están preparando sus movimientos y los desarrolladores están adquiriendo experiencia. Como consultor de IA/ML, lo veo en las conversaciones. Las ideas ya están aquí. Las implementaciones llegarán pronto. Con el tiempo, se desarrollarán herramientas más específicas, junto con la experiencia empresarial. Los usuarios ganarán confianza a medida que interactúen con los agentes de IA, y las ruedas de la mejora iterativa seguirán girando.

El futuro de los agentes de IA en 2024

Cuando empecé a idear este artículo hace unas semanas, Google aún no había anunciado su nuevo modelo multimodal Gemini, capaz de trabajar hábilmente con varios tipos de medios (texto, imágenes, audio, etc.). La historia de lo que Gemini puede hacer no ha hecho más que empezar, y tengo la sensación de que el suelo se mueve bajo mis pies más rápido de lo que puedo escribir sobre ello. La combinación de modelos multimodales como Gemini con datos especializados y herramientas especializadas dará lugar a avances aún mayores para los agentes de IA en los próximos meses.

Preveo que 2024 será otro gran año para la IA, a medida que las empresas innovadoras aprendan a aplicar la tecnología de agentes de IA. Estas son algunas de mis predicciones sobre los agentes de IA para 2024:

1. Los agentes de IA realizan trabajos sencillos: Los agentes de inteligencia artificial dejarán rápidamente de ser un juguete novedoso para pasar a realizar tareas sencillas, aburridas y rutinarias. Tareas como la actualización de documentos, la programación y la auditoría se convertirán en tareas para las que los agentes de inteligencia artificial serán más capaces. Estos son los frutos maduros que las empresas utilizarán para sumergirse en el mundo de los agentes de IA. Las victorias en este terreno pueden parecer triviales, pero supondrán un gran paso desde la exagerada palabrería sobre la IA hasta las pruebas concretas que demuestren que las empresas están en el juego.
2. Especialización de los agentes de IA: los modelos generativos básicos creados y entrenados por las grandes empresas tecnológicas son generales, y las herramientas a las que acceden (como la búsqueda web) también suelen ser generales. En 2024, espero ver modelos más especializados, así como herramientas y conjuntos de datos especializados destinados al uso de agentes de IA. También espero que surja cierta modularidad, sobre todo en el caso de herramientas complejas y datos patentados. Algunos de ellos pueden ofrecerse a través de API como servicios, o en conjuntos de datos.
3. Desarrollo multiagente: No esperes que todos los agentes de IA trabajen solos en silos. El paso natural después de la especialización es que los agentes especializados trabajen juntos para completar tareas más complejas que las que cualquiera podría hacer por sí solo. Además, los marcos multiagente empezarán a aprovechar las jerarquías, en las que algunos agentes se centran en objetivos de alto nivel, mientras que otros se encargan de tareas específicas, y luego rinden cuentas.
4. Agentes de IA como consumidores: ¿Qué significa obtener más páginas vistas de los agentes? ¿Habrá páginas web o API optimizadas para el descubrimiento y uso de agentes de IA? Ahora mismo, la web y muchas otras herramientas de software se conciben generalmente a través de la lente del consumo humano, pero esto cambiará a medida que los agentes de IA consuman más contenidos y utilicen más herramientas.
5. Más confianza y poder para elegir y hacer: Los agentes de IA pasarán de tomar simples decisiones a tomar decisiones más impactantes. A medida que las empresas experimenten el progreso, aprenderán a confiar en sus agentes de IA. A estos agentes se les podrán asignar presupuestos y dinero para gastar. Tal vez se encarguen de tareas como la compra de acciones o la publicación de anuncios personalizados con ofertas interactivas sensibles al tiempo. Por ejemplo, imagine regatear con un agente publicitario de IA que pueda tomar decisiones.
   • Agente publicitario: «Oye Dan, disfruta de un 20% de descuento en nuestro nuevo gadget si lo compras ahora mismo».
   • Yo: «Lo haré si puedes enviarlo en 3 días y además me envías gratis algunas pegatinas de tu producto».
   • Agente publicitario: «¡De acuerdo! Además, enviaré 3 pegatinas de gadgets. El envío costará X€, y lo enviaremos a tu dirección. Confirme para iniciar el pago».
6. AIAaaS (Agentes de IA como servicio): Amazon Web Services lleva algunos años ofreciendo un servicio llamado Mechanical Turk, en el que las empresas pueden contratar ejércitos de trabajadores (humanos) para realizar tareas técnicas rutinarias repetitivas como el etiquetado de datos. Imagínese poder alquilar horas de agentes de IA para hacer cosas similares a demanda y a escala. Estos agentes pueden incluso llegar a ser enseñables, o sintonizables, para que puedan rendir mejor en áreas o tareas elegidas. ¿Está preparado para que un agente de IA revise la presentación de su concurso? ¿O para un preparador de impuestos que trabaje con sus formularios W2 y 1099? ¿O qué tal un asesor financiero a la carta con el que puedas intercambiar ideas y que pueda mover rápidamente tus fondos para que se ajusten a tus objetivos cambiantes?
7. Algunos puestos de trabajo se verán presionados: No cabe duda de que los agentes de IA continuarán la tendencia que GenAI ha iniciado, quitando trabajo a algunas personas. Considera el grado en que:
   • Tu trabajo se realiza en un ordenador.
   • Tu trabajo es rutinario.
   • Eres fácilmente intercambiable con otras personas con tus mismas habilidades.
     Cuanto mayor sea tu puntuación en estas categorías, mayor será la presión que los agentes de IA ejercerán sobre tu trabajo. Muchos trabajos de cuello blanco están en la lista. Funciones como auditor, redactor técnico y agente de atención al cliente pueden automatizarse hasta cierto punto. Sin embargo, piense que los agentes de IA aumentarán, más que sustituirán, muchos puestos de trabajo en 2024. Por otro lado, considere el trabajo que requiera:
   • 1. Tareas significativas lejos de un ordenador o interfaz digital
   • 2. Muchas tareas variadas
   • 3. Conocimientos o habilidades muy específicos que pocas personas poseen
     En estos casos, tu trabajo está relativamente más aislado de la automatización de los agentes de IA.
8. Surgirán nuevos puestos de trabajo: A medida que las empresas empiecen a utilizar agentes de IA, necesitarán empleados que se ocupen de ellos e interactúen con ellos. ¿El próximo trabajo de moda será el de ingeniero de agentes? ¿Gerente de agentes? ¿Entrenador de agentes? ¿Evaluador de agentes? ¿Auditor de agentes? ¿Quizá AgentOps? Es difícil saber cuáles serán los títulos exactos, pero los agentes de IA necesitarán homólogos humanos que sepan cómo interactuar con ellos, implementarlos, mantenerlos y mejorarlos. Los agentes de IA también requerirán supervisión y vigilancia.
9. Bombo y platillo. Si hay algo de lo que puedes estar seguro de que no cambiará en 2024, serán las afirmaciones descabelladas sobre la IA. Los tertulianos y escritores, en su exuberancia por llamar la atención (y que les paguen los anunciantes), seguirán avivando las llamas que nos excitan. Leeremos sobre cómo los agentes de la IA están resolviendo todos nuestros problemas y, al mismo tiempo, provocando el fin de la raza humana. Si suena demasiado bien (o mal) para ser verdad, probablemente lo sea. Por desgracia, esto hará que sea difícil (como ocurrió en 2023) saber dónde está la verdadera sustancia.
10. Convocatorias para la gobernanza. También presentes en 2023, las llamadas a la gobernanza continuarán en 2024. El poder de la tecnología de los agentes de IA será cada vez más evidente, y también lo será la necesidad de organizar la forma en que trabajamos con ella. Sin embargo, los gobiernos seguirán luchando por guiar el desarrollo de la IA. Dirigirán un poco a ciegas y serán propensos a la influencia de grupos de presión que buscan superar a su propia competencia. Cualquier entidad que actúe como si tuviera el control de la GenAI es ilusa o ilusa. Como he mencionado antes, los componentes básicos de los agentes de IA ya están disponibles libremente. Muchos funcionarios del gobierno no entienden de tecnología, y muchos líderes tecnológicos no entienden de IA, por lo que en materia de gobernanza podemos estar a varios grados lamentablemente alejados de la cordura. Por desgracia, 2024 probablemente no será el año de la gobernanza eficaz de la IA.
11. Mucha competencia. MUCHA. En 2023, los principales proveedores de nube y empresas de IA compitieron ferozmente por la atención en el espacio GenAI. Prepárese para que esto continúe como un reguero de pólvora con más empresas de IA que lancen productos aún mejores en 2024. Es de esperar que las grandes empresas tecnológicas ofrezcan agentes de IA de gran utilidad. También veremos competencia entre las empresas que se benefician como implementadores y consumidores, ya que convierten el trabajo de los agentes de IA en valor empresarial que pueden transmitir a sus clientes.
12. Dispositivos impulsados por agentes de IA: Por último, cabe esperar que algunos dispositivos físicos se vuelvan más capaces e interactivos gracias a la tecnología de agentes de IA. Los dispositivos inteligentes se convertirán en inteligentes 2.0. (Por ejemplo, actualmente tengo una aspiradora inteligente que limpia algunas habitaciones de mi casa. Ahora no le hablo porque no es TAN inteligente. Y en realidad tampoco habla conmigo, salvo para informarme de errores. Con la tecnología de agentes de inteligencia artificial, podría decirle a una aspiradora inteligente 2.0: «Oye, aspiradora, ¿puedes limpiar esta habitación en una hora? O «¿puedes empujar todos los juguetes que hay en una pila para ayudarme a limpiar, y luego aspirar alrededor de ellos?». Sólo estoy pensando. Puede que los primeros dispositivos físicos respaldados por agentes de inteligencia artificial no sean aspiradoras, pero estoy seguro de que llegarán. Estoy deseando verlos, usarlos y comprender sus capacidades y limitaciones.

¿He dicho 12 predicciones? Mientras hacía los últimos retoques y reflexionaba, se me pasaron por la cabeza algunas ideas más. No he podido resistirme a ese impulso imaginativo. Puede que estas próximas ideas no surjan en 2024, pero será interesante ver si aparecen:

1. Malware asistido por agentes de IA: Los virus informáticos evolucionan de muchas maneras, por lo que es lógico que veamos uno impulsado por agentes de IA. Además, los agentes de IA están llegando al robo de identidad. Puede que necesitemos mejores formas de detectarlos, ya que serán más convincentes que muchos delincuentes humanos. Para que quede claro, no estoy prediciendo que estos agentes aparezcan por sí solos, sino que los crearán actores humanos.
2. Agente IA autodestructor: Tenemos que crear esto, porque suena guay. Pero en serio, puede haber aplicaciones en las que una API bajo demanda no tenga sentido, y sea necesario descargar un agente de IA en un dispositivo local. Una vez completada con éxito una tarea, el agente puede autodestruirse para liberar espacio. Otra aplicación puede ser hacer cumplir un acuerdo de licencia y mantener a los clientes pagando periódicamente.
3. Agente de IA auto-mejorable: Hay varias formas de mejorar las respuestas de LLM -prompting de pocos disparos, ajuste fino, RAG, RLHF- pero estas mejoras generalmente tienen un componente de implementación manual. Un agente AI auto-mejorado reconocerá cuando ha aprendido algo nuevo que vale la pena interiorizar; será capaz de ajustar automáticamente su(s) propio(s) modelo(s) LLM para mejorar su rendimiento nativo.
4. Científicos de agentes de IA: A diferencia de un agente de IA con un objetivo empresarial, un agente científico de IA puede tener un mandato de aprendizaje, junto con el acceso a herramientas y datos. El agente concebiría hipótesis y las pondría a prueba. Tal vez el agente pueda incluso solicitar acceso a nuevas herramientas. Conectado a un laboratorio real (por ejemplo, de ciencia de materiales o biotecnología), esto podría potenciar la experimentación y la I+D.

¿Y tú? ¿Qué ideas tienes sobre hacia dónde se dirigen los agentes de IA? Me encantaría oírlas en los comentarios.

Conclusión

Las aplicaciones LLM acapararon la atención en 2023. Preveo que los agentes de IA lo harán en 2024. En estos momentos, muchos agentes (y también los LLM) son como juguetes: es divertido jugar con ellos, pero no son necesariamente útiles en el mundo real. Sin embargo, los bloques de construcción ya están aquí y estamos descubriendo cómo ensamblarlos. Las empresas que construyen estos juguetes se graduarán pronto y lanzarán agentes de IA sofisticados y capaces de trabajar en escenarios de la vida real. Nos guste o no, los agentes de IA formarán parte de nuestra experiencia.

Pensar en el futuro con agentes de IA puede provocar emoción y terror al mismo tiempo. El futuro llega muy deprisa y es difícil seguirle el ritmo. El poder que aportan los agentes de IA para realizar tareas y completar trabajos representa una gran oportunidad para muchas personas y empresas. Podremos hacer más, crear más y disfrutar más con menos esfuerzo. Sin embargo, estas nuevas ideas innovadoras perturbarán sin duda los negocios tal y como los conocemos, y todos tendremos que aprender y adaptarnos a la nueva tecnología.

Sobre el autor

Daniel Dowler ha trabajado como consultor en proyectos de los sectores de la sanidad, los servicios financieros, el entretenimiento, el software y el comercio minorista con algunas de las mejores empresas del mundo. Es director de IA/ML en Eviden, donde dirige emocionantes implementaciones técnicas de IA/ML. Disfruta utilizando la mejor tecnología para resolver problemas, conectando los puntos de los datos, las matemáticas y el negocio.

Publicado en Medium

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En este nuevo episodio del podcast de «Lo que AI que oír», Karen Troiano y Kike Sahún entrevistan a Yaiza Moreno y Jimena Tormo las voces que dan vida al podcast de «Las Metaversadas». Este capítulo, que está especialmente dirigido a los profesionales del sector XR, busca enseñar con toques de humor sobre las tecnologías inversivas que se emplean para el desarrollo de estos entornos en base experiencia de las dos interlocutoras.

Pero, ¿quiénes son ellas? Una de las protagonistas, Yaiza Moreno, es artista digital especializada en proyectos de extended reality, y también es diseñadora de XR y UR. Además, trabaja en el sector del 3D, de los videojuegos y metatarso y cuenta con más de 4 años de experiencia como artista generalista de proyectos 3D, haciendo aplicaciones. Jimena Tormo es una creativa obsesionada con transformar formatos tradicionales a través de formatos emergentes. Comenzó sus primeros años en los vídeos 360 y luego como creativa especializada en XR y co-fundadera de Metaversadas y profesora.

Pero, ¿qué cuestiones han debatido a lo largo de los ochenta minutos que comparten con nosotros en el podcast?

¿Qué es el metaverso?

Como no podía ser de otra manera, ambas expertas comenzaron con la definición de este termino tan complejo. Tal y como indican, es muy difícil poder definir de manera cerrada lo que es porque está en plena construcción, pero se podría definir como «la evolución de Internet, y lo podemos centrar en certezas como una serie de avances dentro de las tecnologías inversivas, el blockchain, la web 3.0, etc». Sin embargo, ambas expertas remarcan que consideran que el termino «Metaverso» es una estrategia de marketing más que otra cosa.

En este contexto, son muchos los que hablan de «Los Metaversos» en plural, sin embargo, como en otras tecnologías y sectores, hay mucha controversia sobre la pluralidad del termino y el uso de los mismos.

¿Llegará un momento en que no podamos vivir sin el Metaverso?

En realidad no se trata de vivir con o sin él, porque a día de hoy son muchas las personas que viven sin Internet. Tampoco se trata de que Internet cambie, más bien se trata de una evolución. Tal y como manifiestan ambas expertas, la llegada del metaverso a nuestras vidas va a permitir que estas sean más sencillas. Gracias a esto podremos disfrutar de la navegación del móvil a través de unas gafas de realidad aumentada, o sustituir la tarjeta de crédito por el pago con tokens. Cada uno de estos pequeños cambios de Internet, se irán aplicando de manera natural con el Metaverso haciendo que nuestra vida humana se extienda dentro de estas novedades para seguir adelante.

¿Qué ha cambiado en el Metaverso para que esté tan presente en nuestro día a día?

Ambas expertas indican que se está viviendo un momento tecnológico muy importante, con niveles y avances tecnológicos que se han convertido en realidades a corto y largo plazo. Por un lado, están todas las tecnologías inversivas y, por otro, el desarrollo del blockchain. Dando lugar a un momento excepcional. A esto hay que sumarle que la inteligencia artificial sigue evolucionando, jugando también un papel muy importante en la creación de entornos, plataformas y, en resumen, de contenidos de todo tipo.

La convergencia de todas estas tecnologías y sus avances está permitiendo la creación de ecosistemas del Metaverso, provocando que se perciba como un ecosistema viable y que su crecimiento esté siendo tan elevado en los últimos meses.

¿Cómo creéis que se regulará el Metaverso?

Una de las características de la Inteligencia Artificial es su manejo para poder conseguir datos e información, y relacionado con esto, lo más hablado está siendo la regulación de los mismos. Hablando de todo el tema ético de la IA, ¿cómo será en el Metaverso?

Al ser una evolución de Internet, se crearán nuevas capas de datos, por lo que será necesario crear nuevas bases legales. El problema es que para que esto pueda regularse correctamente, se tienen que poner de acuerdo muchas organizaciones, así como el «Standard Metaverse Form», que reúne a más de 500 empresas del sector involucradas en la creación del Metaverso. Por lo tanto, la implementación de estas bases se quedarán en manos de empresas relacionadas con el sector, pero de momento es un tema que queda abierto, y pendiente de los nuevos cambios e implementaciones.

Como te hemos destacado, estas son solo algunas de las preguntas que se han llevado a cabo en este último podcast de «Lo que AI que oír». Sin embargo, eso no es todo, y también se encargan de desgranar el significado de otros muchos conceptos que cualquier interesado por este nuevos sector debería conocer y entender.

Si te has quedado con ganas de escuchas el capítulo, no dejes de visitar su página web para encontrar este y otros podcasts de lo «Lo que AI que oír»

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Las cuatro tendencias a tener en cuenta en 2023 son:

1⃣ Capacidades generativas de los grandes modelos lingüísticos o Large Language Models (LLM).
2⃣ Diseño de NLUs que cierran la brecha de datos en los LLMs.
3⃣ Adopción de robots de voz y tecnologías afines.
4⃣ Mayor fragmentación a través de la implantación de nichos de mercado.
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1⃣ LLM generativos

El número de LLM está aumentando en tamaño y capacidades generativas. Aunque las capacidades generativas gráficas de los LLM están aumentando, es la implementación práctica de las capacidades de generación de texto lo que hará que el uso de los LLM se generalice. Especialmente las implementaciones en Chatbots y Voicebots.

Durante 2022 HumanFirst anunció la integración con el LLM Cohere y otros LLMs. Yellow AI anunció DynamicNLP que aprovecha los LLMs, añadiendo a esta lista Oracle Digital Assistant y Amelia.

Relacionado con los LLM y la generación de lenguaje está KI-NLP. Meta AI acuñó el término Knowledge Intensive NLP (KI-NLP). KI-NLP es la noción en la que se aprovecha un LLM para responder a preguntas generales de dominio abierto de forma conversacional. El usuario puede definir el formato de las respuestas, ya sea resumido, extenso, simplificado, etc.

ChatGPT es la implementación más reciente de un sistema KI-NLP en el que los usuarios pueden formular preguntas de dominio general. La API lingüística de OpenAI es excelente para responder a preguntas generales.

Teniendo en cuenta los esfuerzos de Google en el espacio LLM, recientemente esta compañía anunció su modelo PaLM mientras que LaMDA sólo está disponible en una vista previa muy limitada.

Aquí es donde OpenAI realmente se diferencia, haciendo que sus modelos como ChatGPT estén ampliamente disponibles para pruebas y comentarios. Especialmente con el lanzamiento del nuevo modelo Da Vinci hubo una excepcional cobertura boca a boca.

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2⃣ Diseño de NLU

El concepto de cerrar la brecha de datos entre los LLM generativos y predictivos fue articulado recientemente por Alexander Ratner en un post de LinkedIn.

La funcionalidad de los LLM puede dividirse en dos categorías principales: generativa y predictiva.
Las intenciones o la determinación de la intención de los enunciados del usuario (clasificación de enunciados del usuario) pueden considerarse una implementación de un enfoque predictivo.

Al considerar la predicción LLM (clasificación), un aspecto viene a la mente… ¡la brecha de datos! Para que los modelos predictivos sean precisos, es necesario un nivel de ajuste fino del LLM; este proceso aborda el problema que algunos denominan brecha de datos.

Los modelos generativos funcionan con un enfoque de aprendizaje de pocos disparos y la preparación de los datos de entrenamiento no es tan crucial como en el caso de un modelo predictivo.

Para las aplicaciones predictivas, la preparación de los datos es clave, ya que los datos no estructurados se convierten en datos de entrenamiento o datos de diseño NLU.

Puedes leer más sobre un ejemplo práctico de puesta a punto de un NLU aquí. Este es un ejemplo en el que se utiliza el diseño NLU para convertir datos no estructurados en datos de entrenamiento NLU estructurados para un LLM.

3⃣ Voicebots

Dos cosas que destacaron de 2022 son la necesidad de obtener valor de las implementaciones de IA junto con la automatización en el centro de contacto.

Los clientes siguen prefiriendo llamar por teléfono a los call centers y el santo grial de la IA conversacional es automatizar estas llamadas entrantes.

Durante la cumbre Modev Voice’22 en Arlington se hizo evidente que el foco se está alejando de las interfaces de voz dedicadas como Alexa y Google Home para centrarse significativamente en la automatización de voz en los call centers.

Un primer paso hacia las llamadas de voz totalmente automatizadas es descubrir y analizar las llamadas de voz grabadas. De ahí que las grabaciones de los clientes se conviertan en texto para la detección de intenciones y mucho más.

Otro elemento que alimenta la futura adopción masiva de voicebots son tecnologías como las voces de síntesis de voz personalizadas rápidas sin código, la creación de voces protésicas, las traducciones de idiomas de voz a voz, entre otras cuestiones.

4⃣ Mayor fragmentación

Como he mencionado antes, de la investigación de Gartner se desprende que no se obtiene valor en la mayoría de las implementaciones cuando se trata de IA conversacional. Una forma de remediar este problema es limitar la huella de la implementación de la CAI. Por lo tanto, hay que empezar con una implantación pequeña e iterar a partir de esta implantación inicial.

Un segundo enfoque consiste en considerar los 18 casos de uso del Call center y optar por implantar la tecnología de IA en uno o sólo unos pocos de los casos de uso. En el nuevo año veremos cómo más empresas adoptan uno o varios de estos casos de uso como primera incursión en la IA conversacional.

La implantación de casos de uso específicos es más rentable y fácil de gestionar. Estos casos de uso específicos pueden extenderse después a otras áreas de la empresa.

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La transcripción síncrona suele utilizarse en aplicaciones como los robots de voz y los escenarios de asistencia a agentes.

Las asíncronas se utilizan para transcribir a posteriori conversaciones entre clientes y agentes u otras interacciones de voz. La redacción de la PII entra en juego tanto para el audio como para el texto y, especialmente, la redacción automatizada de la PII.

La ASR es la primera línea de defensa cuando se trata de la implementación de un robot de voz o de voz, y también es uno de los aspectos más difíciles de conseguir para una implementación de voz sincrónica y de baja latencia.

ASR extractiva

La ASR extractiva es aquella en la que el audio se transcribe a texto para su posterior procesamiento, normalmente NLP o NLU.

Elementos clave de la ASR extractiva:

Detección de lenguaje a partir del habla

Esto es vital en el enrutamiento de clientes, la actualización de datos CRM y más. La detección del lenguaje depende y a menudo se ve obstaculizada por la falta de disponibilidad de un modelo para ese lenguaje humano concreto.

En la mayoría de los casos, los modelos disponibles para la detección del lenguaje son superiores a los de transcripción/extracción. Por lo tanto, ser capaz de detectar el idioma puede informar al proceso de CX si un usuario en particular debe ser dirigido a un agente específico del idioma.

Una solución como Deepgram tiene más de 32 idiomas disponibles para la detección de idiomas.
Los servicios cognitivos de Microsoft Azure ofrecen detección de idiomas para más de 46 idiomas y muchos más locales.

Transcripción de idiomas a partir del habla

Una solución como la de Microsoft admite actualmente 139 idiomas para la transcripción de audio a texto.

Un elemento clave de la ASR es la capacidad de ajustarse a implementaciones regionales específicas para dar cabida a la representación de la edad, el sexo, la etnia, los acentos regionales, los nombres y la terminología específicos de productos e industrias.

No puedo dejar de mencionar Whisper, el modelo ASR de código abierto de OpenAI. Las consideraciones para utilizar Whisper son:

• Coste de alojamiento, procesamiento, resistencia de la API… y la lista continúa.
• Whisper sólo está pensado para un uso asíncrono.
• El ajuste fino no está contemplado y la tasa de error de palabra (WER) fuera de los 5 idiomas principales no está lista para la producción.

Transcripción asíncrona

La transcripción asíncrona tiene numerosos casos de uso, uno de ellos es la creación de datos de entrenamiento NLU a partir de conversaciones con clientes. La mayoría de las organizaciones disponen de grandes cantidades de grabaciones de clientes que pueden transcribirse sin conexión y utilizar el texto para el diseño y la optimización de NLU.

ASR generativo

La extracción generativa es una función disponible en la mayoría de los ASR, y crecerá con la llegada de los grandes modelos lingüísticos (LLM).

La ASR generativa es el proceso de utilizar la PNL para mejorar el texto de salida y hacerlo más consumible para procesos como la NLU, la PNL o simplemente la inteligibilidad humana al leer el texto.

Algunos ejemplos del paso generativo en ASR:

Puntuación y numeración

Una de las funciones generativas más utilizadas en ASR es la adición de signos de puntuación y números, también denominada normalización inversa del texto (ITN). Esta función hace que el texto sea más legible y fácil de usar.

Especialmente en los casos en los que el discurso del usuario se transmite a la pantalla del agente y, posteriormente, se envía a un robot de asistencia al agente.

La adición de signos de puntuación puede ayudar a realizar un paso alto de NLP antes del procesamiento NLU, especialmente en el caso de la detección de los límites de las frases. La detección de los límites de las frases es útil para dividir los enunciados verbosos de los usuarios en segmentos más pequeños para el procesamiento NLU. También ayuda a detectar intenciones múltiples y a desambiguar eficazmente al usuario.

Texto generativo basado en la fuente

Se trata del proceso de optimización del texto extraído basado en un modelo específico.
Por ejemplo, con Deepgram, hay varios modelos disponibles para optimizar el texto extraído en función de la fuente de audio. Por ejemplo, los modelos específicos del caso de uso o de la fuente de audio son:

• General,
• Reunión,
• Llamada telefónica,
• Buzón de voz,
• Modelo de vocabulario financiero,
• Optimización de audio y vídeo
• Voicebots.

Tareas relacionadas con LLM

Otras tareas generativas que pueden realizarse con el texto transcrito son el resumen, la extracción de entidades con nombre, la moderación de contenidos y la extracción de frases clave, entre otras.

Algunos proveedores de ASR permiten definir intenciones y entidades dentro de su solución ASR, por lo que estamos asistiendo a un estrecho acoplamiento de ASR y NLU.

Como ya he dicho antes, tener una buena WER ayuda a aliviar parte de la presión sobre el modelo NLU.

Los datos de entrenamiento NLU pueden utilizarse para crear y entrenar un modelo de ajuste fino basado en texto para el ASR. Esto va más allá de un modelo acústico basado en audio para el ASR.

Como se ha visto anteriormente, los LLM no suponen una amenaza para los proveedores de ASR como Deepgram… en su lugar, es una vía para aprovechar la potencia de ese LLM en particular.

Otro ejemplo es la integración de HumanFirst con el LLM Cohere, que permite a los usuarios aprovechar Cohere desde un espacio latente acelerado sin código para el diseño de NLU.

En conclusión

La voz y el audio serán cada vez más importantes desde el punto de vista de la CCAI y la CAI.
Especialmente debido al hecho de que ASR es una tecnología habilitadora para numerosos casos de uso de CCAI.

Debido a la especialización de la tecnología ASR, los marcos tradicionales de desarrollo de chatbots se ven obligados a buscar fuera socios y proveedores de soluciones de voz.

Las empresas de ASR también tienen una capacidad única para ampliar su huella y su propuesta de valor mediante el aprovechamiento de los LLM y la entrega de la propuesta de valor única de los LLM.

Y, por último, las empresas tradicionales de ASR pueden aumentar drásticamente el valor de sus datos de salida si se adentran en las funciones NLP y NLU a través de lo que podría denominarse ASR generativo.

Actualmente soy el Evangelista Jefe @HumanFirst. Exploro y escribo sobre todos los campos relacionados con la intersección de la IA y el lenguaje; que van desde LLMs, Chatbots, Voicebots, Marcos de Desarrollo, Data-Centric espacios latentes y más.

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Aparte de los marcos tradicionales de desarrollo de chatbots y de las herramientas para chatbots, incluí dos categorías adicionales: los modelos lingüísticos de gran tamaño y las herramientas de IA conversacional centradas en los datos.

El resumen de la situación

• Hay una serie de tecnologías emergentes muy interesantes que están recibiendo una atención excesiva debido a las demandas del mercado, especialmente en el caso de los robots de voz que impulsan la IA y la automatización de los centros de contacto.
• Los ejecutivos de atención al cliente tienen una gran necesidad de automatizar las llamadas en el centro de contacto.
• Las herramientas centradas en los datos recibirán en un futuro próximo una atención masiva y serán un área de rápido crecimiento y enfoque. Digo esto por dos razones…
• En primer lugar, recientemente he acuñado el término Intent Driven Design & Development. En un reciente informe de Gartner, se hizo hincapié en comenzar con los intentos.
• En segundo lugar, en muchos casos las implementaciones de chatbot no están dando los resultados prometidos, y aprovechando las herramientas centradas en los datos se pueden obtener conocimientos vitales.
• A continuación, la matriz actualizada con las categorías 4 y 5.

Herramientas centradas en los datos

Todos los LLM comerciales disponen de campos de juego en los que se pueden seleccionar modelos y probar su funcionalidad. Existen opciones de ajuste, pero en la mayoría de los casos el ajuste es pro-código y técnico y el ajuste no es tan granular o preciso como debería ser.

• Ya he aludido a esto antes, existe un abismo que necesita ser llenado aquí. La mejor manera de describir este vacío tecnológico es de la siguiente manera:
• Un espacio latente en el que se puedan manipular los datos conversacionales centrándose en la detección de similitudes y la agrupación de datos semánticamente similares.
• Un espacio latente puede verse como una forma de compresión de datos, en la que afloran las ideas.
• Herramientas centradas en los datos sin código y orientadas al diseño y desarrollo orientado a la intención.
• Se habla mucho de diseñar y desarrollar para el long tail de NLU. Yo soy de la opinión de que la cola larga existe dentro de la conversación actual con el cliente, ya que los chatbots y los robots de voz de las empresas son muy específicos del dominio. Sólo se necesita una herramienta centrada en los datos suficientemente avanzada para el descubrimiento, la estructuración de los datos y el entrenamiento de un modelo.
• Este descubrimiento debe ser tanto supervisado como no supervisado. Cuando los datos de la conversación y las expresiones del usuario se asignan automáticamente a las intenciones existentes. O cuando los datos se agrupan sin intenciones preexistentes, sino simplemente por similitud semántica.

Robots de voz e IA para centros de contacto (CCAI)

La demanda de las empresas está impulsando la implantación de robots de voz. Debido a que tanto el habla a texto (STT) como el texto a voz (TTS) son tecnologías muy especializadas, los marcos de desarrollo de chatbots deben mirar hacia fuera para dar servicio a estos elementos de los robots de voz.

El STT también se conoce como reconocimiento automático del habla (ASR) y el TTS se conoce como síntesis del habla.

Sólo los grandes proveedores de la nube tienen sus propios STT y TTS, entre ellos Nuance, NVIDIA, IBM, Microsoft y AWS. Hay empresas especializadas en estos segmentos, entre las que se encuentran Resemble AI, Respeecher, Deepgram, etc.

Grandes modelos lingüísticos (LLM)

En un post anterior recopilé dos gráficos. El primero es un gráfico en el que se desglosan los diferentes componentes de los LLM y qué LLM existen actualmente en cada uno de ellos.

El gráfico termina con el actual ecosistema de herramientas, que es muy escaso en este momento, especialmente desde la perspectiva de una interfaz de usuario centrada en los datos sin código.
También he creado una matriz con una lista de los LLM existentes, tanto comerciales como de código abierto, y las funcionalidades clave de cada modelo. Soy consciente de que no es una ciencia exacta y de que hay solapamientos, etc. Siempre será así cuando se destile un entorno complejo en una matriz fácil de digerir.

Lo que encuentro convincente aquí es que incluso con los LLMs, hay enfoques específicos en ciertas áreas. Por ejemplo, hay LLM que se centran en la traducción de idiomas, en la generación de textos (alimentados por la ingeniería de la demanda), en las incrustaciones para las búsquedas semánticas y en la agrupación de similitudes semánticas, etc.

Y finalmente

Hace poco me pregunté si el panorama de la IA conversacional estaría más fragmentado.
Teniendo en cuenta las necesidades del mercado de la voz, las herramientas centradas en los datos y la potencia de los LLM, esto parece ciertamente el caso…

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¿Quién es Digital Iris?

Como hemos comentado, Digital Iris es un asistente conversacional vía texto y voz que se ha instalado en el Aeropuerto Internacional de Dallas Fort Worth (DFW). Su principal objetivo es ayudar a los pasajeros, resolviendo sus dudas y, convirtiéndose, en un compañero más dentro del equipo de atención del aeropuerto. Para poder cumplir con su cometido, Digital Iris ha sido «instalada» en los totems o puntos de información que hay distribuidos por la terminal B del aeropuerto.

A diferencia de otros sistemas conversacionales, este asistente digital cuenta con un avatar digital e hiperrealista que gesticula, siendo capaz de escuchar, ver, comprender y, por supuesto, comunicarse con los viajeros. Gracias a este proceso de reconocimiento facial del viajero, Digital Iris adapta cada una de sus respuestas en tiempo real. La información que suministra también está actualizada al minuto, por lo que los pasajeros pueden preguntar información sobre los vuelos, las puertas de embarque, la ubicación de restaurantes, los sistemas de asistencia del aeropuerto y otras muchas consultas.

Detrás del desarrollo de Digital Iris se encuentra la compañía de Soul Machines, la cual se ha encargado del diseño gráfico, e IBM, que gracias a Watson Assistant ha dotado de Inteligencia Artificial al sistema. Si quieres ver cómo funciona y cuál es la experiencia que genera, desde Soul Machines comparten este vídeo en el que se muestra en tiempo real el funcionamiento de Iris:

“En una era en la que la industria de los viajes aéreos enfrenta serios desafíos logísticos, maximizar tanto la eficiencia como la experiencia del cliente es más importante que nunca”, dijo Greg Cross, CEO de Soul Machines. En este contexto, “la IA y la automatización brindan a las empresas las capacidades que necesitan para ofrecer experiencias de atención al cliente más personalizadas y fluidas, al tiempo que permiten a sus empleados concentrarse en tareas complejas de mayor valor” indicó Dinesh Nirmal, Gerente General de Datos, IA y Automatización de IBM. “El lanzamiento de la solución Digital Iris en el Aeropuerto Internacional de Dallas Fort Worth es un gran ejemplo de cómo se puede aplicar la IA para establecer un nuevo estándar para los viajeros y ayudar a los empleados del aeropuerto”.

Fuente: IBM

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¿Qué es Amazon Kids?

Amazon Kids en Alexa es un servicio con el que se permite el acceso a los más pequeños de la casa a contenido especialmente pensado para ellos. Se trata de un servicio completamente gratuito con el que los padres pueden estar tranquilos cuando los pequeños hacen uso del asistente virtual vía voz. También cuentan con una versión de suscripción mensual, denominada Amazon Kids+.

Gracias a esta herramienta, lo que se asegura es que los contenidos que se muestran y consumen, así como, las funcionalidades que se ofrecen están adaptadas a los niños y niñas de entre 3 y 12 años.

Funcionalidades que ofrece en su versión española

En España, Amazon Kids ofrece una serie de funcionalidades con las que el uso de la herramienta es más seguro para los peques. En primer lugar, permite establecer un límite de tiempo en el uso diario de la tecnología vinculada con Amazon. Además, también permite bloquear los servicios en aquellos tramos horarios en los que el pequeño debería estar durmiendo.

Como era de esperar, esta nueva funcionalidad incluye un filtro automático de contenidos que fluctúan en base a la edad. Gracias a él, se controlan contenidos de tipo audio o vídeo, limitando el acceso a los contenidos. De este modo, canciones con letras explícitas, no pueden ser reproducidas. Dentro de este rango de funcionalidades, también se incluye el control parental que brinda a los padres y madres la posibilidad de configurar el acceso a contenidos en cualquier momento.

Dado que Alexa también es un dispositivo que permite realizar llamadas, también se pueden configurar una serie de contactos para que solo se pueda establecer contacto con los números determinados previamente. Por ejemplo, «abuelos«, «papá» o «mamá«.

Por último, permite la creación de perfiles personalizados en base a reconocimiento de voz. Con ellos, se podrá evitar la realización de compras en Amazon o la modificación no autorizada de los controles establecidos por los mayores de la casa. Dentro de dichos perfiles, se podrá consumir contenido de tipo educativo.

¿Cómo puedes activarlo?

Siguiendo la tónica a la que Amazon nos tiene acostumbrados, el proceso para habilitarlo es muy sencillo. De este modo, solo es necesario que los creen y padres aprueben un perfil para niños a través de la App de Alexa que tienen descargada en el móvil. Además, también pueden crear un ID de Voz y un ID Visual en aquellos dispositivos Echo que cuenten con pantalla.

Fuente: Voicebot.ai

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Una de las aplicaciones más obvias de la clonación de voz es la creación de asistentes personales. Al clonar tu propia voz, puedes crear un VoiceBot que suene igual que tú, lo que lo hace mucho más natural y eficaz a la hora de responder a tus órdenes. Esto podría ser especialmente útil si tienes una discapacidad que dificulta el uso de los sistemas tradicionales de reconocimiento de voz.

Otro posible uso de la clonación de voz es el servicio de atención al cliente. Imagina poder crear un VoiceBot que suene exactamente como tu representante de atención al cliente favorito. Esto te permitiría obtener el mismo buen servicio incluso cuando no esté disponible.

Las posibilidades de utilizar la tecnología de clonación de voz para cambiar el panorama de los VoiceBots son infinitas. A medida que esta tecnología siga desarrollándose, sólo podemos imaginar qué nuevas y emocionantes aplicaciones serán posibles.

La tecnología de clonación de voz también está revolucionando el panorama de la IA conversacional. Al permitir a las empresas crear avatares realistas de sus clientes, empleados o cualquier otra persona con voz, ahora pueden ofrecer conversaciones realistas y atractivas con cualquier persona, en cualquier momento y en cualquier lugar. Esto abre un mundo de nuevas posibilidades para la atención al cliente, las ventas, el marketing e incluso los recursos humanos.

Gracias a la tecnología de clonación de voz, las empresas pueden crear un agente de atención al cliente virtual que suene igual que el cliente. Este agente puede responder a todas las preguntas e inquietudes del cliente, 24 horas al día, 7 días a la semana. Esto no sólo proporciona una mejor experiencia al cliente, sino que también libera a los representantes de atención al cliente para que puedan ocuparse de otras tareas.

Además, la tecnología de clonación de la voz puede utilizarse para crear avatares de los empleados. Estos avatares pueden utilizarse con fines de formación, para ayudar a los nuevos empleados a aprender el funcionamiento. También se pueden utilizar para proporcionar asistencia y responder a las preguntas de los clientes. Al tener un avatar de empleado, las empresas pueden dar un toque más personal a su servicio de atención al cliente.

En general, la tecnología de clonación de voz está cambiando el panorama de la IA conversacional. Al permitir a las empresas crear avatares realistas de sus clientes, empleados o cualquier otra persona con voz, ahora pueden ofrecer conversaciones realistas y atractivas con cualquier persona, en cualquier momento y en cualquier lugar. Esto abre un mundo de nuevas posibilidades para la atención al cliente, las ventas, el marketing e incluso los recursos humanos.

Ventajas de la tecnología de clonación de voz

La tecnología de clonación de voz puede utilizarse para crear una voz realista y natural que pueda utilizarse con fines de comunicación. Esta tecnología puede utilizarse para crear una voz que suene como la propia, o para crear una voz que suene como la de otra persona. Esta tecnología puede utilizarse para crear una voz masculina o femenina, o para crear una voz de una edad diferente a la propia. También se puede utilizar para crear una voz de una nacionalidad diferente a la propia. Además, la tecnología de clonación de voz puede utilizarse para crear una voz que sea de una raza diferente a la de su propia voz y de una etnia diferente a la de su propia voz.

La tecnología de clonación de voz puede utilizarse para crear una réplica realista de una voz humana. Esto puede utilizarse para crear un discurso sintético o para mejorar la calidad de la síntesis del habla. La clonación de la voz también puede utilizarse para crear una voz más expresiva que la original, o para crear una voz que suene como una extensión natural del hablante original. La tecnología también puede utilizarse para crear una voz que suene más natural que la original.

La tecnología de clonación de la voz puede utilizarse para crear VoiceBots que reproduzcan los patrones de habla de una persona. Esto puede servir para crear una voz que suene más natural y ayude a mejorar la comunicación entre personas y máquinas. Además, esta tecnología puede utilizarse para crear voces para personas que no pueden hablar o que tienen dificultades para hacerlo. Esto puede ayudar a mejorar la calidad de vida de estas personas al darles una voz que suene más natural y sea más fácil de entender.

La tecnología de clonación de voz ha revolucionado el campo de la edición de vídeo al hacer posible la creación de clones realistas de las voces de las personas. Esta tecnología se puede utilizar para crear locuciones realistas para vídeos o para crear voces nuevas y originales para personajes de videojuegos o animaciones. Las posibilidades son infinitas.

Algunas de las ventajas de la tecnología de clonación de voz son:

1. La capacidad de crear clones realistas y parecidos a la realidad de las voces de las personas.
2. La posibilidad de crear voces nuevas y originales para personajes de videojuegos o animaciones.
3. La capacidad de crear locuciones realistas para vídeos.
4. La capacidad de crear voces personalizadas para sistemas de navegación GPS u otras aplicaciones.
5. La capacidad de crear clones realistas y parecidos a la realidad de las voces de las personas en varios idiomas.
6. La capacidad de crear voces personalizadas para el software de reconocimiento de voz.
7. La capacidad de crear clones realistas y parecidos a la realidad de las voces de las personas con diferentes acentos regionales.
8. La posibilidad de crear voces personalizadas para asistentes virtuales como Amazon Alexa o Google Assistant.
9. La capacidad de crear clones realistas y parecidos a la realidad de las voces de las personas con diferentes estados emocionales (por ejemplo, feliz, triste, enfadado, etc.).
10. La capacidad de crear clones realistas y parecidos a la realidad de las voces de las personas con diferentes rasgos vocales (por ejemplo, profunda, aguda, rasposa, etc.).

¿Cómo funciona esta tecnología?

La tecnología de clonación de voz mediante Deep Learning puede crear una versión digital de la voz de una persona. Esto puede utilizarse para crear un robot parlante o un asistente digital que suene como la persona a la que imita.

El Deep Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que sigue el modelo de las redes neuronales del cerebro. Está diseñado para reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos.

Para crear una versión digital de la voz de una persona, el algoritmo de Deep Learning analiza una grabación de la persona hablando. Busca patrones en la forma en que la persona produce el sonido. A continuación, crea un modelo digital del tracto vocal de la persona, que incluye la boca, la garganta y la cavidad nasal.

El modelo digital se utiliza para generar una nueva voz que suena como la persona en la que se basa. La voz puede utilizarse para decir cualquier cosa que la persona pudiera decir, incluso palabras que no estaban en la grabación original.

La tecnología de clonación de voz está todavía en sus primeras etapas, y aún no es perfecta. Las voces digitales generadas por los algoritmos de aprendizaje profundo a veces pueden sonar robóticas o poco naturales. Sin embargo, a medida que la tecnología mejore, las voces serán más realistas.

¿Cuáles son los retos?

Existen varios retos que hay que abordar cuando se desarrolla un sistema de clonación de voz:

1. La tecnología de clonación de voz está todavía en sus inicios, y hay muchos desafíos que deben ser abordados antes de que pueda ser utilizada con eficacia.
2. Uno de los principales retos es crear una voz que suene natural y no parezca una voz robótica o artificial.
3. Otro reto es crear una voz que pueda ser entendida fácilmente por personas de todas las profesiones y condiciones sociales, incluidas aquellas con diferentes acentos y dialectos.
4. Otro reto fundamental es garantizar que la tecnología de clonación de voz sea compatible con todo tipo de software y hardware.
5. Por último, es importante garantizar que la tecnología de clonación de voz sea asequible y fácil de usar para todos.
6. El sistema debe ser capaz de modelar con precisión la voz del orador original. Esto puede ser difícil de hacer si el orador fuente tiene una voz muy singular.
7. El sistema debe ser capaz de generar un habla que suene natural y realista. Esta es una tarea difícil para cualquier sistema artificial y se hace aún más difícil cuando se trata de clonar una voz específica.
8. El sistema debe ser capaz de manejar diferentes tipos de entrada (por ejemplo, texto, audio, vídeo). Esto puede ser un reto para cualquier sistema artificial, pero es especialmente difícil para un sistema de clonación de voz.
9. El sistema debe ser capaz de hacer frente a diferentes tipos de ruido de fondo y otros factores que pueden afectar a la calidad del habla generada.
10. El sistema debe ser capaz de generar una amplia gama de voces diferentes. Esta es una tarea difícil para cualquier sistema artificial, pero es especialmente difícil para un sistema de clonación de voz.

¿Cuál es el futuro de este recurso tecnológico?

El futuro de la clonación de voz es muy prometedor. Con los avances en inteligencia artificial y Deep Learning, cada vez es más posible crear clones realistas y precisos de las voces de las personas. Esta tecnología ya se utiliza para aplicaciones como la locución y el servicio de atención al cliente automatizado, y sólo va a ser más sofisticada y extendida en los próximos años. A medida que la tecnología siga desarrollándose, es probable que veamos clones de voz cada vez más realistas, que podrían utilizarse para diversos fines, tanto buenos como malos.

A medida que la tecnología siga desarrollándose, es probable que la calidad de los clones de voz siga mejorando. Además, es probable que se amplíe el abanico de aplicaciones de la clonación de voz. Por ejemplo, puede ser posible utilizar la clonación de voz para crear una versión virtual de uno mismo que pueda interactuar con otros en línea. También podría utilizarse para crear voces sintéticas realistas que se utilizarían en aplicaciones de atención al cliente o de telemarketing.

Las preocupaciones éticas en torno a la tecnología de clonación de voz

Las preocupaciones éticas que rodean a la tecnología de clonación de voz se centran en gran medida en el potencial de uso indebido. Por ejemplo, si alguien clonara la voz de otra persona y la utilizara para decir cosas que esa persona nunca diría, o para cometer un delito haciendo que suene como la víctima, esto podría tener graves ramificaciones en el mundo real. Además, preocupa que esta tecnología pueda utilizarse para crear voces «perfectas» o «ideales», lo que podría llevar a una mayor discriminación y exclusión de grupos ya marginados.

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Desde tovie.ai, han realizado una investigación de la que han obtenido las tendencias, datos de mercado y predicciones del comercio conversacional. Y que a continuación, te vamos a mostrar algunos de los contenidos y resultados clave.

Introducción

Si hay algo a tener en cuenta, es que la introducción de tecnologías de comercio conversacional ha sido posible gracias a la creciente demanda de los consumidores y al desarrollo de asistentes de inteligencia artificial como Alexa, Siri y Google Assistant, así como de dispositivos inteligentes como televisores y altavoces.

En línea con ello están los chats en vivo, los chatbots y los asistentes de voz, que, sin duda, están mejorando constantemente, lo que crea enormes oportunidades para que los ecommerce puedan crear nuevas bases de usuarios aprovechando estos canales de venta nuevos y sin explorar.

Para 2025, se prevé que el gasto mundial en canales de comercio conversacional se multiplique casi por siete hasta alcanzar unos 290.000 millones de dólares (Datos de tovie.ai).

Desafíos para la adopción de la IA en el comercio minorista

Las normas de personalización han cambiado. Los clientes se sienten frustrados cuando las marcas y comercios no adaptan los resultados de las búsquedas en función de sus consultas anteriores o de su comportamiento en el entorno digital.

Cuando hablamos de la IA orientada al cliente o no orientada al cliente, el 80% de las empresas dicen que están proporcionando experiencias personalizadas a los consumidores. Mientras que el 60% dice que reciben experiencias personalizadas. Y el 29% de los minoristas afirman que ofrecer experiencias de compra coherentes en los canales digitales y en la tienda es un reto.

Previsiones del mercado mundial de la IA en el comercio minorista

Se espera que el mercado mundial de Inteligencia Artificial en el sector minorista alcance los 23.32 mil millones de dólares en 2027.

De aquí a 2025, las ventas anuales por móvil deberían duplicarse. Para el año 2025, más del 10% de todas las ventas al por menor en los Estados Unidos se generarán a través del comercio móvil.

Tendencias

1. La personalización impulsada por la IA ha llegado para quedarse.
2. Las actividades presenciales se digitalizan
3. Los códigos QR son impulsores de ventas sin COVID
4. La mejora de la experiencia del cliente es imprescindible
5. Aumentará el número de canales con capacidad de voz

El impacto de la pandemia de COVID-19

La pandemia influyó en muchas tendencias del comercio electrónico que salvan la brecha física-digital:

• El éxito de las soluciones digitales durante la pandemia significa que el comportamiento de los clientes será cada vez más dirigido, en lugar de volver a las normas anteriores a la pandemia.
• El móvil es el canal más importante, y aunque el online seguirá siendo relevante para las transacciones de mayor valor, la UX debe ser mobile-first.
• Los códigos QR permiten a las empresas minimizar el contacto con los clientes, algo que éstos agradecen.

Un estudio de Paymnts reveló que el 48% de los consumidores que poseen teléfonos inteligentes los utilizan mientras compran en las tiendas. Al colocar códigos QR en un producto o estante, los clientes pueden acceder a información adicional sobre el artículo, verlo en uso o ver una presentación de las opciones de color o diseño.

La experiencia de compra en la tienda se está digitalizando

Las experiencias de compra en las tiendas deben coincidir con lo que ofrecen en línea:

• El 88% de los compradores quieren ver medidas relacionadas con la prevención de la propagación del COVID-19.
• El 37% de los compradores de la generación del milenio y de la generación Z están interesados en comprar en los escaparates utilizando códigos QR.
• El 28% de los minoristas tiene previsto implantarlo este año, lo que supone una clara oportunidad para que los minoristas inviertan en esta tecnología.

También se estima que en 2022, alrededor del 40% de las compras realizadas en línea se recogerán en las tiendas.

La personalización es la clave

Juniper Research prevé que las ventas minoristas procedentes de las interacciones basadas en chatbots alcancen los 112.000 millones de dólares en 2023 y que más de 325.000 minoristas adopten la tecnología de IA en ese periodo.

La omnicanalidad es la norma, no la excepción

El informe de McKinsey muestra que dos tercios de los clientes prefieren una opción de autoservicio humano o digital a distancia.

La tecnología de voz como motor del comercio minorista

La tecnología Voice-First es más valiosa que nunca.

La incorporación de una interfaz de usuario por voz es una evolución natural de las experiencias de compra por móvil, que ya generan el 45% de las ventas del comercio electrónico.

El 73% de los líderes del sector minorista considera que la búsqueda más rápida a través de la voz es una de las principales ventajas de los asistentes de voz para el usuario final

Conclusión

Tras las acciones inconscientes debidas a la pandemia de COVID-19, muchos minoristas intentaron desarrollar nuevas estrategias para reorganizar sus modelos de negocio y adaptarse en 2021.

En 2022, las empresas deben centrarse en hacer de la experiencia digital un complemento esencial de la experiencia en persona, no un sustituto de la misma. Como minorista, puedes proporcionar el entorno adecuado para los clientes mediante la implementación de chatbots impulsados por la IA, la búsqueda por voz, los catálogos de RA y más.

Como podemos ver, los códigos QR desempeñan un papel importante en el comercio minorista físico moderno, proporcionando a los compradores formas activas de mantenerse seguros, interactuar con los productos y ayudar a proporcionar el tipo de experiencia que los clientes desean.

Si quieres profundizar más en los datos y tendencias, aquí puedes ver el documento original, publicado por trove.ai.

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La versión resumida para un asistente de voz

• Los robots de voz tienen la clara desventaja de que sus características de diseño son invisibles desde la perspectiva del usuario.
• Hay que prever las conversaciones triviales, ya que los usuarios son más propensos a hablar por teléfono que en una interfaz de chatbot y, en general, son más verbales.
• La intención de la llamada debe establecerse firmemente al inicio de la misma. Una vez establecida la intención, el robot de voz debe hacerse cargo del diálogo, lo que requiere una detección precisa de la intención.
• El barge-in no debe ser demasiado sensible y debe activarse de forma explícita, en lugar de implícita.
• La detección del ruido de fondo es bastante precisa a través de un modelo acústico y se debe aconsejar a los interlocutores que se trasladen a un lugar tranquilo o que llamen más tarde. En lugar de intentar anular el ruido.

Charla trivial

Las conversaciones triviales forman parte de nuestro proceso de conversación diario y, por lo general, en las conversaciones hay una sección introductoria de conversaciones triviales. En ella, el usuario se presenta y suele decir desde dónde llama.

La charla no tiene por qué ser extensa, pero la cortesía básica debe estar integrada en nuestro asistente.

Menús de desambiguación

Después de una pequeña charla, hay que establecer la intención de la conversación. Lo mismo ocurre con nuestras conversaciones entre humanos, en las que la intención se establece desde el principio y, por tanto, es la base de la conversación.

El primer paso es pedir al usuario que diga el motivo de su llamada con unas pocas palabras.
Este paso podría evitarse si se utilizara un motor de propensión o algún tipo de búsqueda en el sistema empresarial para averiguar por adelantado el motivo de la llamada.

El robot de voz tiene que tomar el mando de la narración, como se explicará en el siguiente paso… sin embargo, es necesario tener la certeza de la intención antes de este paso.

La forma más segura de confirmar la intención es utilizar los menús de desambiguación.

He aquí un ejemplo de cómo se pueden utilizar los menús de desambiguación… digamos que, por ejemplo, alguien llama al operador de telefonía móvil y declara que le han robado el teléfono, y se puede presentar un menú de desambiguación posterior. Todos los elementos del menú están relacionados con la pérdida o el robo del teléfono.

Por tanto, los menús de desambiguación pueden verse como un tema de una colección de intenciones. El menú de desambiguación puede preguntar al usuario:

¿Te gustaría…
~ Bloquear su línea,
~ Poner su dispositivo en la lista negra,
~ Realizar un cambio de SIM,
u obtener sugerencias para un nuevo dispositivo?

Tomar el mando de la narración

Una vez que se ha establecido claramente la intención y se ha eliminado la ambigüedad en la medida de lo posible, el asistente de voz debe tomar el mando de la narración y de los turnos de diálogo.

Especialmente en una implementación corporativa de dominio específico habrá procedimientos de cliente más largos para navegar, por lo tanto una secuencia fija de eventos que el usuario necesita pasar.

La irrupción debe ser explícita y no implícita, ya que la irrupción implícita puede dar lugar a ruidos aleatorios, a que el usuario tosa, etc., que rompan el flujo del diálogo y sean vistos como una irrupción.

Una intromisión explícita suele producirse cuando el usuario dice algo que no está relacionado con el turno de diálogo actual. En esta coyuntura se puede preguntar al usuario si quiere repetir su entrada, o terminar el proceso actual y hablar de otra cosa…

Detección de ruido accidental en el asistente de voz

Para el proceso de conversión de voz en texto, el reconocimiento automático del habla, se puede entrenar un modelo acústico sobre una muestra de expresiones del cliente. Algo que he comprobado en mi experiencia, es que un modelo acústico mejora significativamente la precisión de la transcripción de la voz a texto.

Otra cosa que he descubierto (por accidente), es que el modelo acústico traducía el ruido de una manera muy específica. Las frases transcritas para el ruido eran lo suficientemente coherentes como para aconsejar al usuario que se trasladara a un lugar tranquilo o que llamara más tarde.

Para terminar

Resolver la toma de turnos y la irrupción en la conversación será difícil sin elementos como:

• Reconocimiento de gestos.
• Detección de la actividad de los labios.
• Detección de objetos.
• Detección de la mirada.

Puedes leer más sobre este tipo de procesos en el siguiente artículo. Sin embargo, hacer uso de los principios de diseño que enumero en este artículo contribuirá en gran medida a mejorar el NPS, el CSAT, la contención y la tasa de resolución de problemas de un voicebot.

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El fabricante de juguetes robóticos ha decidido dar un paso más y crear un nuevo juguete basado en la reciente película de Disney y Pixar. El protagonista ha sido el conocido Buzz Lightyear, a quien le han añadido la IA conversacional y el reconocimiento de voz. Gracias a ella, los niños y niñas podrán interactuar (como ya hacen con otros dispositivos de voz como Alexa) con su juguete favorito.

Una de las novedades de esta nueva implementación, es que el robot incorpora la comprensión del lenguaje natural. Lo utiliza para detectar cuándo se le dirige la palabra y cuándo tiene que responder como el personaje de la película.

Actualmente, el robot se puede reservar por 650 dólares. Aunque se estima que llegará la próxima primavera y que puede que su precio suba a los 800 dólares. En el siguiente vídeo, puedes ver un ejemplo de la conversación en este vídeo promocional:

Es cierto que las conversaciones son algo limitadas y, en consecuencia, los niños no podrán preguntar y hablar sobre todo lo que imaginan Aún así, este nuevo juguete también tiene muchos diálogos y clips de sonido de la película de Lightyear. Pero eso no es todo, este juguete del futuro cuenta con una aplicación móvil con la que es posible programar sus movimientos. Una combinación que pone de relieve las posibilidades y las interacciones que los más pequeños de la casa pueden tener con juguetes que incluyen la IA conversacional.

«El robot Buzz Lightyear de Robosen es un robot conversacional inteligente, interactivo, programable y ultra-auténtico del Space Ranger, que presenta una genuina combinación de ciencia, ingeniería y arte». «El sistema de conversación inteligente de Robosen da vida a Buzz Lightyear al permitir el reconocimiento de voz y las respuestas rápidas como un rayo. Conversa con él fácilmente gracias a la tecnología de reconocimiento semántico y de voz ambigua, sin necesidad de recordar palabras de comando específicas, para una experiencia interactiva inmersiva como ninguna otra. No importa lo intensa que sea la acción, ¡nunca se quedará sin palabras!»

Explicó Robosen en el anuncio de presentación.

Juguetes que hablan

La llegada de Buzz no es del todo novedosa. Desde hace unos años, las empresas del sector juguetero, así como, del tecnológico, han visto las posibilidades que la combinación de los juguetes tradicionales con esta tecnología pueden tener. En esta línea, el dispositivo Coemo del fabricante de juguetes japonés Takara Tomy ofrece un altavoz inteligente para niños que puede sintetizar la voz de los padres para leer cuentos.

Amazon tampoco ha querido quedarse atrás. Desde hace unos años, ha probado sus propios usos para niños de Alexa, incluyendo el Echo Dot Kids Edition y juguetes con Alexa como el KidKraft Kitchen. De hecho, también han trabajado para que el propio Disney utilice la base tecnológica de Alexa para desarrollar su propio asistente virtual, el cual, ya está comenzando a implementarse en algunos de sus parques.

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¿Qué es Alexa for Hospitality?

Alexa Smart Properties for Hospitality se lanzó en 2018 con el objetivo de proporcionar tecnologías de asistencia por voz con las que poder desplegar y gestionar dispositivos Alexa en propiedades como hoteles, resorts, comunidades de alquiler vacacional, hospitales e, incluso, residencias de ancianos.

Este conjunto de tecnologías permite el acceso a las APIs de Alexa para la gestión de flotas de dispositivos (es decir, de varios dispositivos de Alexa) para propiedades inmuebles. Estas soluciones permiten a los propietarios y gestores administrar los dispositivos Alexa en sus instalaciones de una forma sencilla, rápida y, sobre todo, general, en caso de que fuera necesario.

Alexa for Hospitality llega a los hoteles franceses

Alexa Smart Properties for Hospitality se ha introducido en Francia. El primer hotel en el que se ha implementado esta tecnología ha sido en el Hotel Pullman Paris Eiffel Tower, que tiene un total de 430 habitaciones.

A través de los altavoces inteligentes Echo y las pantallas ubicadas en las habitaciones, los huéspedes pueden pedirle al asistente de voz que ajuste los controles ambientales, las luces, la calefacción o, incluso, que transmita contenidos de audio o vídeo.

Además, los responsables del hotel pueden personalizar el asistente para que este se convierta en el experto del hotel. De este modo, podrá responder a preguntas concretas sobre el hotel, sus comodidades o, incluso, gestionar reservas de los diferentes servicios que ponen a disposición de la clientela (por ejemplo, pedir toallas para las habitaciones).

«El Pullman Paris Tour Eiffel se enorgullece de ser el primer hotel de Europa continental en contar con la solución Alexa Smart Properties for Hospitality en todo su inventario de habitaciones. Hemos diseñado una experiencia personalizada para que los huéspedes puedan disfrutar de una estancia aumentada gracias a la comodidad del control por voz. Desde los mensajes de bienvenida hasta la obtención de una clase de fitness, hemos pensado en experiencias que puedan hacer más agradable la estancia de nuestros huéspedes»

Ha declarado el director de Pullman Paris Eiffel Tower, Andrès Lopez-Dafonte.

Los comienzos de Alexa for Hospitality

A principios de 2018, Amazon lanzó la noticia de que había desarrollado una nueva funcionalidad de Alexa la cual estaba relacionada con el sector hotelero, alquileres vacacionales y otros alojamientos.

Para su lanzamiento, Alexa utilizó los hoteles Marriott International, presentando la nueva experiencia Alexa en Marriott Hotels, Westin Hotels & Resorts, St. Regis Hotels & Resorts, Aloft Hotels y Autograph Collection Hotels a partir del verano de 2018.

El año pasado, Amazon revisó y actualizó toda la plataforma para agilizar las opciones de personalización a través de la consola de gestión de Alexa y las API de gestión de Alexa que pueden gestionar miles de Echos y otros dispositivos a la vez, con acceso y características ajustadas para satisfacer la demanda.

Desde entonces, la plataforma cuenta con varios hoteles y cadenas de Estados Unidos como clientes, incluido el hotel Pirate Island de Legoland Florida, o el asistente de voz de Disney, compatible con Alexa, que aparecerá en los hoteles de Disney. A esta lista se le ha añadido, como bien comentábamos antes, el Hotel Pullman Paris Eiffel Tower de Francia.

Fuente: Alexa Smart Propierties

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Alexa Voice está mejorando constantemente, con nuevas características y capacidades que se añaden de forma regular. Algunas de las últimas incorporaciones incluyen la capacidad de realizar llamadas telefónicas, enviar mensajes y controlar dispositivos domésticos inteligentes.

Tanto si buscas un asistente de voz sencillo que te ayude con las tareas cotidianas como un asistente más avanzado que te ayude a gestionar tu hogar inteligente, Alexa Voice es una gran opción.

Alexa Voice es un asistente activado por voz que te permite interactuar con tu Amazon Echo u otros dispositivos habilitados para Alexa. Puedes pedirle a Alexa que reproduzca música, lea las noticias, programe alarmas, controle dispositivos domésticos inteligentes y mucho más. Alexa Voice siempre está dispuesta a ayudar y está aprendiendo constantemente nuevas habilidades.

Por su parte, los PhoneBots conversacionales son programas informáticos diseñados para simular una conversación humana. Se utilizan comúnmente en aplicaciones de servicio al cliente, como los centros de llamadas, y pueden utilizarse para automatizar tareas simples, como tomar el pedido de un cliente o proporcionar información sobre un producto.

Los PhoneBots conversacionales suelen basarse en un conjunto de reglas predefinidas o en un guión, y suelen estar diseñados para imitar los patrones de habla y la entonación de los humanos. En muchos casos, también pueden entender y responder a consultas en lenguaje natural.

Los PhoneBots conversacionales son robots telefónicos diseñados para mantener conversaciones con las personas. Están programados para tener emoción, empatía y más inteligencia que los bots telefónicos tradicionales. Esto les permite entender mejor a la persona con la que están hablando y responder de una forma más natural y humana. Esto hace que las conversaciones sean más agradables e informativas para ambas partes.

Similitudes entre Alexa Voice y PhoneBots

1. Tanto Alexa Voice como PhoneBots permiten a los usuarios realizar llamadas telefónicas y enviar mensajes de texto.
2. Tanto Alexa Voice como PhoneBots pueden utilizarse para controlar dispositivos inteligentes en el hogar.
3. Tanto Alexa Voice como PhoneBots pueden utilizarse para acceder a información y realizar tareas como configurar alarmas y temporizadores.
4. Alexa Voice puede utilizarse para reproducir música y libros, mientras que PhoneBots puede utilizarse para transmitir contenido de vídeo.
5. Alexa Voice funciona con la tecnología de reconocimiento de voz de Amazon, mientras que PhoneBots utiliza la tecnología de reconocimiento de voz de Google.

Principales diferencias entre Alexa Voice y los PhoneBots

1. Alexa Voice es un servicio de voz basado en la nube que impulsa Amazon Echo, Amazon Tap y Amazon Fire TV. PhoneBots es un servicio de voz basado en la nube que te permite hacer y recibir llamadas telefónicas usando tu voz.
2. Alexa Voice proporciona comprensión del lenguaje natural y reconocimiento automático del habla para permitir la interacción de manos libres con Amazon Echo, Amazon Tap y Amazon Fire TV. PhoneBots no proporciona comprensión del lenguaje natural ni reconocimiento automático del habla.
3. Alexa Voice incluye un conjunto de habilidades integradas que te permiten hacer cosas como reproducir música, establecer alarmas y controlar dispositivos domésticos inteligentes. PhoneBots no incluye ninguna habilidad incorporada.
4. Alexa Voice puede utilizarse para llamar a otros dispositivos Echo, dispositivos Fire TV y teléfonos. PhoneBots solo puede usarse para llamar a teléfonos.
5. El uso de Alexa Voice es gratuito. PhoneBots cobra una cuota de suscripción mensual.

Por qué los PhoneBots son mejores que Alexa

Los phonebots son mejores que Alexa por varias razones. En primer lugar, los phonebots pueden entender y responder al lenguaje natural, mientras que Alexa se limita a responder a comandos preprogramados. Esto significa que los phonebots pueden mantener una conversación contigo, en lugar de limitarse a responder a órdenes.

En segundo lugar, los phonebots pueden acceder a todas las funciones de tu teléfono, mientras que Alexa se limita a unos pocos comandos básicos. Esto significa que los phonebots pueden hacer cosas como hacer llamadas telefónicas, enviar mensajes de texto y acceder a tu lista de contactos.

En tercer lugar, los phonebots se pueden personalizar según tus necesidades específicas. Puedes elegir a qué aplicaciones y funciones quieres que tu phonebot tenga acceso, e incluso puedes darle un nombre personalizado. Alexa no se puede personalizar de esta manera.

En cuarto lugar, los phonebots funcionan en tu teléfono, por lo que siempre están contigo. Alexa requiere una conexión a Internet para funcionar, lo que significa que no puedes utilizarla si no estás conectado a Internet.

Por último, los phonebots son más divertidos que Alexa. Tienen personalidad y pueden facilitarte la vida de varias maneras.

LilChirp Vs Alexa

Los PhoneBots de LilChirp son mejores que Alexa por varias razones. En primer lugar, los PhoneBots de LilChirp utilizan un amplio modelo de lenguaje que les permite entender una gama más amplia de consultas y comandos. En segundo lugar, los PhoneBots de LilChirp utilizan la búsqueda semántica, lo que les permite entender mejor la intención del usuario y ofrecer resultados más relevantes. Por último, los LilChirp PhoneBots pueden clonar la voz del usuario, lo que les permite ofrecer una experiencia más natural y personalizada.

Los PhoneBots de LilChirp se pueden personalizar a tu gusto, mientras que Alexa es un dispositivo de talla única. Esto significa que puedes cambiar la voz, el nombre y el avatar de tu LilChirp PhoneBot para que se adapte mejor a tu personalidad y preferencias. Además, los LilChirp PhoneBots se pueden utilizar para hacer llamadas y enviar textos, WhatsaApp, mientras que Alexa se limita a los comandos de voz solamente. Esto hace que los LilChirp PhoneBots sean mucho más versátiles y útiles en una variedad de situaciones.

Los LilChirp PhoneBots vienen con un período de prueba gratuito para que puedas probarlos antes de comprometerte a una compra, mientras que Alexa no lo hace.

Por lo tanto, podemos decir que LilChirp está muy por delante de Alexa porque puede entender y responder a las emociones humanas. Alexa, en cambio, es solo un asistente digital que puede realizar tareas o responder a preguntas, pero no puede entender las emociones humanas.

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Ventajas del Brand Equity en chatbots

Además de mejorar el servicio de atención al cliente, los chatbots pueden crear experiencias personalizadas y satisfacer totalmente las expectativas de los usuarios, reforzando la marca para que destaque su valor comercial una vez que la defina bien, poniendo en juego el verdadero concepto de brand equity.

Cuando tenemos en mente dicho concepto, somos conscientes de las acciones y estrategias que se pueden aplicar a una marca para mostrar su valor, y los chatbots pueden conducir a los 4 pilares del brand equity: lealtad, conciencia, asociaciones y calidad percibida.

Por ello, en este post he destacado tres acciones y estrategias que considero importantes para añadir valor a tu marca a través de los chatbots. Allá vamos…

Voz y tono

Determinar la voz y el tono de un bot es crucial para una mejor comunicación con la audiencia que refleje la personalidad de la marca.

Puede parecer sencillo pensar en la voz y el tono de un bot como un salvador con una misión prometedora. Sin embargo, hay que tener en cuenta otros factores para desarrollar una voz adecuada y un tono apropiado. Ambos deben estar alineados con la marca para transmitir el mensaje que los usuarios esperan recibir sin sorpresas desagradables.

La idea principal aquí para una buena voz y tono es preparar al bot para diferentes eventos y escenarios de una manera consistente para que puedan asociarlos fácilmente a la marca.

Observa cómo los bots de otras marcas se comunican con la gente y explora diferentes viajes e historias a la hora de diseñar un bot.

Naming

Lo que más cuenta es la experiencia, sin duda. Sin embargo, podemos destacar aquí lo importante e intrigante que puede ser el nombre de un bot.

¿Alguna vez te has sentido halagado cuando una empresa amiga te menciona al comprar un producto o a un contacto inteligente? Los nombres son poderosos y pueden acortar las distancias entre la perspectiva seria e institucional de una marca y las personas utilizando un conector humano: un nombre.

No hay una fórmula mágica para conseguir el mejor nombre para un chatbot y no olvidemos que el nombre en sí mismo no puede hacerlo todo. Por eso hay que considerar otras acciones y estrategias.

Identidad visual de un chatbot

La coherencia aparece aquí en forma de estrategia visual para dirigir toda la atención a captar los ojos de los usuarios. Los bots con una fuerte identidad de marca tienen más probabilidades de proporcionar una mejor experiencia y un impacto positivo a través de la elección de un estilo.

Asegúrate de que el bot utiliza el mismo estilo de comunicación que el resto de elementos de la identidad, como los colores, el logotipo, las ilustraciones, los emojis, las formas, etc.

Vale la pena recordar que la sensación de familiaridad que da una identidad visual puede afectar al estado de ánimo del usuario, que es una clave importante en la decisión de compra cuando está en contacto con la marca.

Conexión emocional

La diferenciación competitiva es bastante importante para que una marca destaque en el mercado, pero lo que aporta el gran secreto es la conexión emocional.

Los chatbots tienen muchos conectores emocionales además de la voz y el tono, el naming y la identidad visual. Tener a mano los valores centrales y la esencia de la marca puede ayudar a trabajar en otras acciones para alcanzar la conexión a través de los impactos culturales y la memoria sensorial, por ejemplo.

Las marcas pueden ir más allá de mejorar el engagement con el objetivo de expresar su propósito a través de chatbots que permitan a los usuarios sentirse seguros al elegir sus servicios y productos. Y recuerda: elige ser diferente, pero diferente con un propósito.

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La multinacional ha creado los anuncios inteligentes junto con el desarrollador británico de tecnología publicitaria «Say It Now» y sus aliados en este caso, son los altavoces inteligentes de Alexa. De este modo, cuando los usuarios escuchen el anuncio en la radio, podrán reclamar un descuento en un pedido pidiéndole a Alexa que abra Pizza Hut Delivery.

AUDIO DE PIZZA HUT

Pero, ¿cuándo y cómo se encontrarán los usuarios con este anuncio? En primer lugar, deberán sintonizar una emisora de radio digital a través de un altavoz inteligente. Una de las grandes ventajas que ofrecen estos anuncios es la promesa de que los clientes obtendrán un descuento en su pedido que recibirán a través de la aplicación de Alexa.

Aunque esta novedad impulsa a la multinacional gracias a la IA Conversacional, es cierto que no es la primera vez que ha experimentado con la IA. En 2019 y a través de WhatsApp, la compañía experimentó con la famosa aplicación de mensajería con el objetivo de atender los pedidos que los usuarios realizan vía llamada telefónica o página web.

«La comodidad del cliente es una parte central de nuestra oferta, y los anuncios de audio interactivos encajan con nuestras opciones de pedidos fáciles que incluyen la aplicación móvil y el sitio web de Pizza Hut. Estamos encantados de probar los anuncios de voz de los altavoces inteligentes en los dispositivos de Amazon Alexa que utilizan la función de Alexa de ‘enviar al teléfono’, mejorando notablemente nuestras opciones de pedido fácil» indicó Nicola Keane, director de marketing digital de Pizza Hut.

SAY IT NOW

Los anuncios de voz interactivos no son algo a lo que estemos muy acostumbrados, pero no cabe duda de que a medida que la tecnología avanza, cada vez son más comunes.

A finales del año pasado, la empresa tecnológica de voz Say It Now, adquirió GetStarted a finales del año pasado y gracias a ello han combinado su tecnología ya existente con la IA de voz basada en plantillas y con una codificación mínima de GetStarted para el comercio y la atención al cliente.

Según el informe más reciente de NPR y Edison Research sobre audio inteligente, aproximadamente la mitad de los propietarios de altavoces inteligentes que escuchan publicidad a través de su dispositivo tienen una reacción positiva y muchos los encuentran realmente más convincentes que cuando escuchan los mismos anuncios en otros lugares.

«Los anuncios de audio procesables de Say It Now ofrecen inmediatez y comodidad a los clientes de Pizza Hut que tienen ganas de hacerse con sus pizzas favoritas. Aprovechando los datos y la creatividad, este es exactamente el tipo de campaña que nuestra tecnología ha sido creada para facilitar y es genial ver a una marca innovadora como Pizza Hut liderando el camino» indico, María Cadbury, directora de asociaciones estratégicas de Say It Now.

Fuente: Voicebot.ai

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