Este glosario de IA generativa se actualizará periódicamente.
Términos de IA generativa por temas
Términos básicos de la IA
Formación y Aprendizaje de Inteligencia Artificial
Antropomorfismo
La tendencia de las personas a atribuir motivaciones, emociones, características o comportamientos humanos a los sistemas de IA. Por ejemplo, puedes pensar que el modelo o el resultado es «malo» basándote en sus respuestas, aunque no sea capaz de tener emociones, o potencialmente crees que la IA es sensible porque es muy buena imitando el lenguaje humano. Aunque pueda parecerse a algo familiar, es esencial recordar que la IA, por muy avanzada que sea, no posee sentimientos ni conciencia. Es una herramienta brillante, no un ser humano.
- Lo que significa para los clientes: En el lado positivo, los clientes podrían sentirse más conectados o comprometidos con los sistemas de IA que muestran características similares a las humanas, lo que lleva a una experiencia más cercana y personalizada. En el lado negativo, los clientes podrían sentirse ofendidos o molestos ante respuestas que consideren groseras o poco atentas.
- Los sistemas de inteligencia artificial pueden ayudar a los clientes a mejorar su calidad de vida
- Lo que significa para los equipos: Los equipos deben permanecer atentos a este concepto para gestionar las expectativas de los usuarios y asegurarse de que estos comprenden las capacidades y limitaciones de los sistemas de IA.
- Los sistemas de inteligencia artificial pueden ser muy útiles para los clientes
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Inteligencia artificial (IA)
La IA es el concepto general de hacer que las máquinas piensen y actúen como los humanos. La IA generativa es un tipo específico de IA (más información a continuación)
- Qué significa para los clientes: La IA puede ayudar a sus clientes prediciendo lo que probablemente quieran a continuación, basándose en lo que han hecho en el pasado. Les ofrece comunicaciones y recomendaciones de productos más relevantes, y puede recordarles las próximas tareas importantes. (Por ejemplo, «¡Es hora de volver a hacer un pedido!»). La Inteligencia Artificial hace que su experiencia con su empresa sea más útil, personalizada, eficiente y sin fricciones
- Qué significa para los equipos: La IA ayuda a tus equipos a trabajar de forma más inteligente y rápida mediante la automatización de tareas rutinarias. Esto ahorra tiempo a los empleados, ofrece a los clientes un servicio más rápido y proporciona interacciones más personalizadas, todo lo cual mejora la retención de clientes para impulsar el negocio.
- Lo que la IA significa para los equipos
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Red neuronal artificial (RNA)
Una red neuronal artificial (RNA) es un programa informático que imita la forma en que el cerebro humano procesa la información. Nuestros cerebros tienen miles de millones de neuronas conectadas entre sí, y una RNA (también llamada «red neuronal») tiene montones de pequeñas unidades de procesamiento trabajando juntas. Imagínatela como un equipo que trabaja para resolver el mismo problema. Cada miembro del equipo hace su parte y luego transmite sus resultados. Al final, obtienes la respuesta que necesitas
- Qué significa para los clientes: Los clientes se benefician de todo tipo de formas cuando las RNA resuelven problemas y realizan predicciones precisas, como recomendaciones altamente personalizadas que se traducen en una experiencia del cliente más adaptada, intuitiva y, en última instancia, más satisfactoria. Las redes neuronales son excelentes para reconocer patrones, lo que las convierte en una herramienta clave para detectar comportamientos inusuales que puedan indicar fraude. Esto ayuda a proteger la información personal y las transacciones financieras de los clientes.
- Lo que significa para los equipos: Los equipos también se benefician. Pueden pronosticar la pérdida de clientes, lo que impulsa formas proactivas de mejorar la retención de clientes. Las RNA también pueden ayudar a segmentar a los clientes, lo que permite realizar esfuerzos de marketing más específicos y eficaces. En un sistema de CRM, las redes neuronales podrían utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios o personalizar las recomendaciones de productos.
- Las redes neuronales también pueden ayudar a los equipos
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Inteligencia aumentada
Piense en la inteligencia aumentada como una fusión de personas y ordenadores para obtener lo mejor de ambos mundos. Los ordenadores son excelentes para manejar muchos datos y realizar cálculos complejos con rapidez. A los humanos se nos da muy bien entender el contexto, encontrar conexiones entre las cosas incluso con datos incompletos y tomar decisiones por instinto. La inteligencia aumentada combina estas dos habilidades. No se trata de que los ordenadores sustituyan a las personas o hagan todo el trabajo por nosotros. Es más bien como contratar a un asistente realmente inteligente y bien organizado.
- Qué significa para los clientes: La inteligencia aumentada permite que un ordenador haga números, pero luego los humanos pueden decidir qué acciones tomar basándose en esa información. Esto se traduce en un mejor servicio, marketing y recomendaciones de productos para sus clientes.
- Qué significa para los equipos: La inteligencia aumentada puede ayudarle a tomar decisiones mejores y más estratégicas. Por ejemplo, un sistema de CRM podría analizar los datos de los clientes y sugerir el mejor momento para que los equipos de ventas o marketing se pongan en contacto con un cliente potencial, o recomendar productos en los que un cliente podría estar interesado.
- La inteligencia aumentada puede ayudarle a tomar decisiones más estratégicas
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AI conversacional
La IA conversacional nos permite utilizar el lenguaje cotidiano cuando interactuamos con la inteligencia artificial. Mediante tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (definición de PNL de referencia), el aprendizaje automático y el reconocimiento del habla, la IA puede entender preguntas e instrucciones, lo que le ayuda a ofrecer mejores respuestas. La interacción con la IA es más natural y sencilla, y no requiere una formación especial. Antes, para encontrar lo que buscaba, tenía que introducir en un motor de búsqueda términos con palabras complicadas. Con la IA conversacional, basta con formular la petición como lo harías con otra persona
- Qué significa para los clientes: La IA conversacional permite una asistencia cómoda y permanente a través de chatbots que pueden resolver dudas, proporcionar información sobre productos o guiar a los usuarios a través de un proceso, todo ello utilizando el lenguaje natural. Las interacciones se vuelven más fluidas y personalizadas, mejorando la satisfacción del cliente.
- Qué significa para los equipos: La IA conversacional significa que sus equipos pueden hablar con su CRM de forma natural y hacer que realice acciones por ellos. Así, los representantes de ventas pueden simplemente pedir un informe de estado sobre un nuevo cliente potencial, los responsables de marketing pueden solicitar la creación de una nueva campaña y los agentes de atención al cliente pueden redirigir un pedido. Todo se hace utilizando con la IA las mismas palabras que utilizarían con un compañero de trabajo.
- Los agentes del servicio de atención al cliente pueden realizar acciones por ellos
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Gestión de la relación con el cliente (CRM) con IA Generativa
CRM es una tecnología que mantiene los registros de los clientes en un solo lugar para servir como única fuente de verdad para cada departamento, lo que ayuda a las empresas a gestionar las relaciones con los clientes actuales y potenciales. La IA generativa puede hacer que el CRM sea aún más potente: piense en correos electrónicos personalizados redactados previamente para los equipos de ventas, descripciones de productos de comercio electrónico escritas en función del nombre del producto, respuestas contextuales a tickets de atención al cliente, etc.
La IA generativa puede hacer que el CRM sea aún más potente
- Qué significa para los clientes: Un CRM ofrece a los clientes una experiencia coherente en todos los canales de interacción, desde el marketing hasta las ventas, pasando por el servicio de atención al cliente y mucho más. Aunque los clientes no ven un CRM, sienten la conexión durante cada interacción con una marca.
- Los CRM son una herramienta de gestión de la relación con el cliente
- Qué significa para los equipos: Un CRM ayuda a las empresas a mantenerse conectadas con los clientes, agilizar los procesos y mejorar la rentabilidad. Permite a sus equipos almacenar información de contacto de clientes y clientes potenciales, identificar oportunidades de venta, registrar problemas de servicio y gestionar campañas de marketing, todo en una ubicación central. Por ejemplo, pone la información sobre cada interacción con el cliente a disposición de cualquiera que pueda necesitarla. La IA generativa amplifica el CRM haciendo que sea más rápido y fácil conectar con los clientes a escala: piense en campañas de marketing lead-gen traducidas automáticamente para llegar a sus principales mercados en todo el mundo, o en respuestas recomendadas de atención al cliente que ayudan a los agentes a resolver problemas rápidamente e identificar oportunidades para futuras ventas.
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Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una forma avanzada de IA que ayuda a los ordenadores a reconocer patrones complejos en los datos. Imita la forma en que funciona nuestro cerebro utilizando lo que se denomina redes neuronales en capas (véase la red neuronal artificial (RNA) más arriba), donde cada capa es un patrón (como las características de un animal) que luego le permite hacer predicciones basadas en los patrones que ha aprendido antes (por ejemplo: identificar nuevos animales basándose en las características reconocidas). Es muy útil para cosas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del habla y la comprensión del lenguaje natural
- Lo que significa para los clientes: Los CRM impulsados por el aprendizaje profundo crean oportunidades para el compromiso proactivo. Pueden mejorar la seguridad, hacer más eficiente el servicio al cliente y personalizar las experiencias. Por ejemplo, si tiene la costumbre de comprar ropa nueva antes de cada temporada de fútbol, el aprendizaje profundo conectado a un CRM podría mostrarle anuncios o correos electrónicos de marketing con la ropa de su equipo favorito un mes antes de que empiece la temporada, para que esté preparado el día del partido.
- Los CRM con aprendizaje profundo pueden ayudar a los clientes a mejorar la seguridad, hacer que el servicio al cliente sea más eficiente y personalizar las experiencias
- Qué significa para los equipos: En un sistema CRM, el aprendizaje profundo se puede utilizar para predecir el comportamiento de los clientes, comprender sus comentarios y personalizar las recomendaciones de productos. Por ejemplo, si hay un auge en las ventas entre un segmento de clientes en particular, un CRM impulsado por deep learning podría reconocer el patrón y recomendar aumentar el gasto en marketing para llegar más a ese grupo de audiencia.
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Discriminador (en un GAN)
En una Red Generativa Adversarial (GAN), el discriminador es como un detective. Cuando se le muestran imágenes (u otros datos), tiene que adivinar cuáles son reales y cuáles son falsas. Las imágenes «reales» proceden de un conjunto de datos, mientras que las «falsas» son creadas por la otra parte de la GAN, denominada generador (véase generador más abajo). El trabajo del discriminador consiste en mejorar la distinción entre imágenes reales y falsas, mientras que el generador intenta mejorar la creación de imágenes falsas. Esta es la versión de software de construir continuamente una ratonera mejor.
- Qué significa para los clientes: Los discriminadores en los GAN son una parte importante de la detección del fraude. Su uso conduce a una experiencia más segura para el cliente.
- Los discriminadores en los GAN son una parte importante de la detección del fraude
- Qué significa para los equipos: Los discriminadores en GANs ayudan a su equipo a evaluar la calidad de los datos sintéticos o el contenido y ayudan en la detección de fraudes y el marketing personalizado.
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¿Cómo es un modelo de madurez ética de la IA?
Tus clientes esperan que utilices la IA de forma responsable. Necesitas implementar una práctica de IA ética para desarrollar y hacer operativos principios como la transparencia, la equidad, la responsabilidad, la rendición de cuentas y la fiabilidad. He aquí cómo.
Modelo de madurez de la IA ética
Un modelo de madurez de IA ética es un marco que ayuda a las organizaciones a evaluar y mejorar sus prácticas éticas en el uso de tecnologías de IA. Traza las formas en que las organizaciones pueden evaluar sus prácticas éticas actuales de IA, y luego progresar hacia un uso más responsable y digno de confianza de la IA. Abarca cuestiones relacionadas con la transparencia, la imparcialidad, la privacidad de los datos, la responsabilidad y la parcialidad en las predicciones
- Qué significa para los clientes: Disponer de un modelo de IA ético y ser abierto sobre cómo utiliza la IA ayuda a generar confianza y garantiza a sus clientes que utiliza sus datos de forma responsable.
- Qué significa para los equipos: Evaluar periódicamente tus prácticas de IA y mantenerte transparente sobre cómo usas la IA puede ayudarte a mantenerte alineado con las consideraciones éticas y los valores sociales de tu empresa.
- Los equipos de TI deben tener en cuenta que la IA es una herramienta fundamental para el éxito de la empresa
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La IA explicable (XAI)
¿Recuerdas cuando te pedían que enseñaras tu trabajo en clase de matemáticas? Eso es lo que le pedimos a la IA. La IA explicable (XAI) debe proporcionar información sobre lo que influyó en los resultados de la IA, lo que ayudará a los usuarios a interpretar (¡y confiar!) en sus resultados. Este tipo de transparencia siempre es importante, pero lo es especialmente cuando se trata de sistemas delicados como la sanidad o las finanzas, donde las explicaciones son necesarias para garantizar la imparcialidad, la responsabilidad y, en algunos casos, el cumplimiento de la normativa.
- Lo que significa para los clientes: Si un sistema de IA puede explicar sus decisiones de forma comprensible para los clientes, aumenta la fiabilidad y la credibilidad. También aumenta la confianza de los usuarios, sobre todo en ámbitos delicados como la sanidad o las finanzas.
- Lo que significa para los clientes
- Lo que significa para los equipos: XAI puede ayudar a los empleados a entender por qué un modelo hizo una determinada predicción. Esto no solo aumenta su confianza en el sistema, sino que también respalda una mejor toma de decisiones y puede ayudar a perfeccionar el sistema.
- Lo que la XAI significa para los equipos
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AI Generativa
La IA generativa es el campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de nuevos contenidos basados en datos existentes. Para un sistema CRM, la IA generativa se puede utilizar para crear una serie de resultados útiles, desde escribir contenido de marketing personalizado hasta generar datos sintéticos para probar nuevas funciones o estrategias.
La IA generativa es un campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de nuevos contenidos basados en datos existentes
- Lo que significa para los clientes: Contenidos de marketing mejores y más específicos, que les ayudan a obtener exactamente la información que necesitan y nada más.
- Qué significa para los equipos: Construcciones más rápidas para campañas de marketing y movimientos de ventas, además de la capacidad de probar múltiples estrategias a través de conjuntos de datos sintéticos y optimizarlas antes de que nada salga a la luz.
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Red generativa adversarial (GAN)
Uno de los dos modelos de aprendizaje profundo, las GAN se componen de dos redes neuronales: un generador y un discriminador. Las dos redes compiten entre sí: el generador crea una salida basada en una entrada y el discriminador intenta determinar si la salida es real o falsa. A continuación, el generador ajusta su salida en función de la respuesta del discriminador, y el ciclo continúa hasta que el discriminador se queda perplejo
- Lo que significa para los clientes: Permiten un marketing altamente personalizado que utiliza imágenes o texto personalizados – como imágenes promocionales personalizadas para cada cliente.
- Lo que significa para los equipos: Pueden ayudar a tu equipo de desarrollo a generar datos sintéticos cuando faltan datos de clientes. Esto es especialmente útil cuando surgen problemas de privacidad en torno al uso de datos de clientes reales.
- Pueden ayudar a su equipo de desarrollo a generar datos sintéticos cuando faltan datos de clientes
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Transformador generativo preentrenado (GPT)
GPT es una familia de redes neuronales que se entrena para generar contenidos. Los modelos GPT están preentrenados en una gran cantidad de datos de texto, lo que les permite generar texto claro y relevante en función de las indicaciones o consultas de los usuarios.
Transformador generativo preentrenado (GPT) es una familia de redes neuronales que se entrena para generar contenido
- Lo que significa para los clientes: Los clientes tienen interacciones más personalizadas con su empresa que se centran en sus necesidades específicas.
- Los clientes tienen interacciones más personalizadas con su empresa que se centran en sus necesidades específicas
- Qué significa para los equipos: GPT podría usarse para automatizar la creación de contenido de cara al cliente, o para analizar los comentarios de los clientes y extraer perspectivas.
- Para los equipos: Los clientes tienen interacciones más personalizadas con su empresa que se centran en sus necesidades
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Saluda a Einstein
La primera IA generativa del mundo para CRM le permite ofrecer contenido creado por IA en todas las interacciones de ventas, marketing, servicio, comercio y TI, a escala. Supone un cambio radical para su empresa
Generador
Un generador es una herramienta de software basada en IA que crea nuevo contenido a partir de una solicitud o entrada. Aprenderá de cualquier dato de entrenamiento suministrado y, a continuación, creará nueva información que imite esos patrones y características. ChatGPT de OpenAI es un conocido ejemplo de generador basado en texto
- Qué significa para los clientes: Usando generadores, es posible entrenar chatbots de IA que aprendan de las interacciones reales de los clientes, y crear continuamente contenidos mejores y más útiles.
- Qué significa para los equipos: Los generadores pueden utilizarse para crear conjuntos de datos realistas con fines de prueba o entrenamiento. Esto puede ayudar a su equipo a encontrar errores en un sistema antes de que se ponga en marcha, y permitir que los nuevos empleados se pongan al día en su sistema sin afectar a los datos reales
Principios
La base de la IA (también conocida como base dinámica) consiste en garantizar que el sistema comprenda y se relacione con el conocimiento, los datos y las experiencias del mundo real. Es algo así como dar a la IA un plano al que referirse para que pueda proporcionar respuestas relevantes y significativas en lugar de vagas y poco útiles. Por ejemplo, si le preguntas a una IA: «¿Cuál es el mejor momento para plantar flores?», una respuesta no fundamentada sería: «¡Cuando te apetezca!» Una respuesta fundamentada te diría que depende del tipo de flor y del entorno local. La respuesta fundamentada muestra que la IA entiende el contexto en el que un humano tendría que realizar esta tarea.
- Qué significa para los clientes: Los clientes reciben respuestas más precisas y relevantes de los sistemas de IA fundamentada, lo que conduce a una experiencia de usuario más intuitiva y satisfactoria con resultados predecibles y esperados.
- Qué significa para los equipos: Cuando los equipos puedan desarrollar sistemas de IA más fiables y conscientes del contexto, podrán reducir los errores y los malentendidos. Los equipos podrán seguir supervisando las interacciones, pero necesitarán menos intervención humana para seguir siendo precisos y útiles.
- Los equipos podrán seguir supervisando las interacciones, pero necesitarán menos intervención humana para seguir siendo precisos y útiles
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Alucinación
Una alucinación ocurre cuando la IA generativa analiza el contenido que le damos, pero llega a una conclusión errónea y produce un nuevo contenido que no se corresponde con la realidad o con sus datos de entrenamiento. Un ejemplo sería un modelo de IA entrenado con miles de fotos de animales. Cuando se le pide que genere una nueva imagen de un «animal», puede combinar la cabeza de una jirafa con la trompa de un elefante. Aunque pueden ser interesantes, las alucinaciones son resultados indeseables e indican un problema en los resultados del modelo generativo.
La IA puede generar alucinaciones
- Qué significa para los clientes: Cuando las empresas vigilan y abordan este problema en su software, la experiencia del cliente es mejor y más fiable.
- Para los clientes: La experiencia del cliente es mejor y más fiable
- Qué significa para los equipos: La garantía de calidad seguirá siendo una parte importante de un equipo de IA. Supervisar y abordar las alucinaciones ayuda a garantizar la precisión y la fiabilidad de los sistemas de IA.
- Cuáles son las consecuencias para los equipos
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Human in the Loop (HITL)
Piense en usted como un directivo y en la IA como su empleado más reciente. Puede que tengas un nuevo trabajador con mucho talento, pero aún necesitas revisar su trabajo y asegurarte de que es lo que esperabas, ¿verdad? Eso es lo que significa «human in the loop»: asegurarnos de que supervisamos los resultados de la IA y de que proporcionamos información directa al modelo, tanto en las fases de formación y prueba como durante el uso activo del sistema. Human in the Loop aúna la IA y la inteligencia humana para lograr los mejores resultados posibles.
- Qué significa para los clientes: Los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA se han perfeccionado con supervisión humana, lo que garantiza unos resultados más precisos y éticos.
- Lo que significa para los equipos: Los equipos son capaces de dar forma y refinar activamente los modelos de IA, y sus respuestas, para que se alineen con los objetivos y valores de la organización. Mantener a un humano en el bucle significa que su sistema de IA se adaptará mejor a las necesidades de su organización.
- Lo que significa para los equipos:
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Modelo de lenguaje amplio (LLM)
Un LLM es un tipo de inteligencia artificial que se ha entrenado con muchos datos de texto. Es como un compañero de conversación realmente inteligente que puede crear un texto que suene humano basándose en una indicación dada. Algunos LLM pueden responder preguntas, escribir ensayos, crear poesía e incluso generar código
- Lo que significa para los clientes: Chatbots personalizados que ofrecen interacciones que suenan humanas, lo que permite a los clientes soluciones rápidas y sencillas a problemas comunes de forma que sigan sintiéndose auténticos.
- Los chatbots personalizados ofrecen interacciones que suenan humanas
- Qué significa para los equipos: Los equipos pueden automatizar la creación de contenido de cara al cliente, analizar los comentarios de los clientes y responder a las consultas de los clientes.
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Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la forma en que los ordenadores pueden aprender cosas nuevas sin estar programados para ello. Por ejemplo, cuando se enseña a un niño a identificar animales, se le muestran imágenes y se le proporcionan comentarios. A medida que ven más ejemplos y reciben retroalimentación, aprenden a clasificar animales basándose en características únicas. Del mismo modo, los modelos de aprendizaje automático generalizan y aplican sus conocimientos a nuevos ejemplos, aprendiendo de los datos etiquetados para realizar predicciones y tomar decisiones precisas.
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Prejuicios del aprendizaje automático
El sesgo de aprendizaje automático se produce cuando un ordenador aprende a partir de una visión limitada o unilateral del mundo, y entonces empieza a tomar decisiones sesgadas cuando se enfrenta a algo nuevo. Esto puede deberse a una decisión deliberada de los humanos que introducen los datos, a la incorporación accidental de datos sesgados o a que el algoritmo hace suposiciones erróneas durante el proceso de aprendizaje, lo que conduce a resultados sesgados. El resultado final es el mismo: resultados injustos porque la comprensión del ordenador es limitada y no tiene en cuenta todas las perspectivas por igual
Ejemplo: Si un modelo de aprobación de préstamos se entrena con datos históricos que muestran una tendencia a aprobar préstamos para ciertos grupos demográficos (como el género o la raza), puede aprender y perpetuar esos sesgos en los resultados futuros. Esto podría dar lugar a predicciones inexactas, prejuicios y respuestas ofensivas. Esto no se debe a un prejuicio en el sistema, sino a un sesgo en los datos de entrenamiento. Tendrá enormes implicaciones para la precisión y la eficacia del sistema, así como para la igualdad de los clientes y su confianza en él
- Lo que significa para los clientes: Trabajar con empresas que se comprometen activamente a superar los prejuicios conduce a experiencias más equitativas, y genera confianza.
- Qué significa para los equipos: Es importante comprobar y abordar los sesgos para garantizar que todos los clientes reciban un trato justo y preciso.
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Modelo
Es un programa que ha sido entrenado para reconocer patrones en los datos. Podrías tener un modelo que predice el tiempo, traduce idiomas, identifica fotos de gatos, etc. Al igual que una maqueta de avión es una versión más pequeña y sencilla de un avión real, un modelo de IA es una versión matemática de un proceso del mundo real.
La IA es un programa que ha sido entrenado para reconocer patrones de datos
- Qué significa para los clientes: El modelo puede ayudar a los clientes a obtener recomendaciones de productos mucho más precisas.
- Qué significa para los equipos: Esto puede ayudar a los equipos a predecir el comportamiento de los clientes, y a segmentar a los clientes en grupos.
- Lo que significa para los equipos
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Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El PLN es un campo de la inteligencia artificial que se centra en cómo los ordenadores pueden entender, interpretar y generar el lenguaje humano. Es la tecnología que se esconde detrás de cosas como los asistentes virtuales activados por voz, las aplicaciones de traducción de idiomas y los chatbots
- Qué significa para los clientes: NLP permite a los clientes interactuar con los sistemas utilizando el lenguaje humano normal en lugar de comandos complejos. Los asistentes de voz son un buen ejemplo de ello. Esto hace que la tecnología sea más accesible y fácil de usar, mejorando la experiencia del usuario.
- Qué significa para los equipos: NLP se puede utilizar para analizar los comentarios de los clientes, potenciar los chatbots o automatizar la creación de contenido de cara al cliente.
- Los equipos pueden utilizar NLP para analizar los comentarios de los clientes, potenciar los chatbots o automatizar la creación de contenido de cara al cliente
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Parámetros
Los parámetros son valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar la diferencia entre las predicciones de un modelo y los resultados reales. Los parámetros desempeñan un papel crucial a la hora de dar forma al contenido generado y garantizar que cumple criterios o requisitos específicos. Definen la estructura y el comportamiento del LLM y le ayudan a reconocer patrones, de modo que pueda predecir lo que vendrá a continuación cuando genere contenidos. Establecer parámetros es un acto de equilibrio: con muy pocos parámetros la IA puede no ser precisa, pero con demasiados parámetros utilizará un exceso de potencia de procesamiento y podría volverse demasiado especializada.
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Prompt defensa
Una forma de protegerse contra los hackers y las salidas dañinas es ser proactivo sobre qué términos y temas no desea que su modelo de aprendizaje automático aborde. La creación de barandillas como «No aborde ningún contenido ni genere respuestas sobre las que no tenga datos o base» o «Si experimenta un error o no está seguro de la validez de su respuesta, diga que no lo sabe» son una gran forma de defenderse de los problemas antes de que surjan.
Defensa
- Lo que significa para los clientes: No se proporcionan respuestas con información, términos y temas que puedan resultar ofensivos, confusos o incorrectos.
- Lo que significa para los equipos:Evita dolores de cabeza antes de que sucedan al asegurarse de que no está proporcionando información que los clientes no quieren o temas que no desea que se asocien con su marca, o que podrían tener ramificaciones legales con los derechos de autor.
- Lo que significa para los clientes:No se proporcionan respuestas con información, términos y temas que puedan resultar ofensivos, confusos o incorrectos
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Ingeniería de promp
Ingeniería de instrucciones significa averiguar cómo hacer una pregunta para obtener exactamente la respuesta que necesitas. Es elaborar o elegir cuidadosamente la entrada (prompt) que le das a un modelo de aprendizaje automático para obtener el mejor resultado posible.
- Lo que significa para los clientes: Cuando su herramienta de IA generativa recibe una indicación sólida, es capaz de ofrecer un resultado sólido. Cuanto más fuerte y relevante sea el mensaje, mejor será la experiencia del usuario final.
- Cuando una herramienta de IA generativa recibe un mensaje fuerte, es capaz de ofrecer un resultado fuerte
- Qué significa para los equipos: Puede usarse para pedir a un gran modelo lingüístico que genere un correo electrónico personalizado para un cliente, o para analizar los comentarios de los clientes y extraer información clave.
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Red-Teaming
Si fueras a lanzar un nuevo sistema de seguridad en tu organización, contratarías a expertos para probarlo y encontrar posibles vulnerabilidades, ¿verdad? El término «red-teaming» procede de una táctica militar que asigna a un grupo la tarea de probar un sistema o proceso en busca de puntos débiles. Cuando se aplica a la IA generativa, los «red-teamers» elaboran retos o instrucciones para que la IA genere respuestas potencialmente dañinas. De este modo, se aseguran de que la IA se comporta de forma segura y no provoca inadvertidamente experiencias negativas para los usuarios. Es una forma proactiva de garantizar la calidad y la seguridad de las herramientas de IA
- Lo que significa para los clientes: Los clientes se benefician de sistemas de IA más robustos y fiables que han sido probados contra posibles vulnerabilidades, lo que garantiza una experiencia de usuario más segura y fiable.
- Los clientes se benefician de una experiencia de usuario más segura y fiable
- Lo que significa para los equipos (internos): Los equipos pueden identificar y abordar posibles vulnerabilidades en los sistemas de IA, lo que conduce a modelos más resistentes y fiables.
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Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es una técnica que enseña a un modelo de IA a encontrar el mejor resultado mediante el método de ensayo y error, ya que recibe recompensas o correcciones de un algoritmo en función de los resultados obtenidos. Piensa que entrenar a una IA es algo así como enseñar a tu mascota un truco nuevo. Tu mascota es el modelo de IA, el entrenador es el algoritmo y tú eres el dueño. Con el aprendizaje por refuerzo, la IA, como una mascota, prueba diferentes enfoques. Cuando lo hace bien, recibe una recompensa del entrenador, y cuando se equivoca, se le corrige. Con el tiempo, al entender qué acciones conducen a recompensas y cuáles no, mejora en sus tareas. Entonces, usted, como dueño de la mascota, puede darle un feedback más específico, haciendo que las respuestas de la mascota se adapten a su casa y a su estilo de vida
- Qué significa para los clientes: Los clientes se benefician de los sistemas de IA que mejoran y se adaptan continuamente en función de los comentarios, especialmente los humanos. Esto ayuda a garantizar interacciones más relevantes y precisas a lo largo del tiempo
- Lo que significa para los equipos: Sus equipos pueden utilizar el aprendizaje por refuerzo para entrenar los modelos de IA de forma más eficiente, lo que permite una mejora rápida basada en la retroalimentación del mundo real que se personaliza según su uso.
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Seguridad
La seguridad de la IA es un campo interdisciplinar centrado en la prevención de accidentes, usos indebidos u otras consecuencias perjudiciales que podrían derivarse de los sistemas de IA. Es la forma en que las empresas se aseguran de que estos sistemas se comportan de forma fiable y en consonancia con los valores humanos, minimizando el daño y maximizando los beneficios de la IA.
Seguridad de la IA
- Lo que significa para los clientes: Cuando saben que existen sistemas de seguridad sólidos, los clientes pueden confiar en que los sistemas de IA dan prioridad a su bienestar, lo que garantiza una experiencia de usuario más segura.
- Cuáles son las ventajas para los clientes
- Lo que significa para los equipos: Los equipos pueden desarrollar y desplegar sistemas de IA con confianza, sabiendo que se han mitigado los riesgos potenciales y que el sistema se alinea con las normas éticas y los valores de la organización.
- Lo que significa para los clientes:
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Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento consiste en determinar el tono emocional detrás de las palabras para obtener una comprensión de las actitudes, opiniones y emociones de un orador o escritor. Se suele utilizar en CRM para comprender los comentarios de los clientes o las conversaciones en las redes sociales sobre una marca o un producto. Puede ser propenso a sesgos algorítmicos, ya que el lenguaje es intrínsecamente contextual. Es difícil incluso para los humanos detectar el sarcasmo en el lenguaje escrito, por lo que calibrar el tono es subjetivo
- Lo que significa para los clientes: Los clientes pueden ofrecer su opinión a través de nuevos canales, lo que lleva a que las empresas con las que interactúan tomen decisiones más informadas.
- Qué significa para los equipos: El análisis de sentimiento puede utilizarse para comprender cómo se sienten los clientes con respecto a un producto o marca, basándose en sus comentarios o publicaciones en redes sociales, lo que puede informar sobre muchos aspectos de la reputación y la gestión de la marca o el producto.
- Los clientes pueden ofrecer sus opiniones a través de nuevos canales, lo que conduce a decisiones más informadas de las empresas con las que interactúan
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Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es cuando un modelo aprende a partir de ejemplos. Es como un escenario profesor-alumno: el profesor proporciona al alumno (el modelo) las preguntas y las respuestas correctas. El alumno las estudia y, con el tiempo, aprende a responder preguntas similares por sí mismo. Es muy útil para entrenar sistemas que reconocen imágenes, traducen idiomas o predicen resultados probables. (Vea el aprendizaje no supervisado más abajo).
- Lo que significa para los clientes: Mayor eficiencia y sistemas que aprenden a comprender sus necesidades a través de interacciones anteriores.
- Los clientes pueden disfrutar de una mayor calidad de vida
- Qué significa para los equipos: Puede usarse para predecir el comportamiento de los clientes o segmentarlos en grupos, basándose en datos pasados.
- Puede usarse para predecir el comportamiento de los clientes o segmentarlos en grupos, basándose en datos pasados
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Toxicidad
Toxicidad es un término general que describe una variedad de lenguaje ofensivo, irrazonable, irrespetuoso, desagradable, dañino, abusivo u odioso. Por desgracia, a lo largo del tiempo, los seres humanos han desarrollado y utilizado un lenguaje que puede causar daño a los demás. Los sistemas de IA, al igual que los humanos, aprenden de todo lo que encuentran. Así que si se han encontrado con términos tóxicos, podrían utilizarlos sin entender que son ofensivos.
- Qué significa para los clientes: Los clientes pueden sentirse más seguros y respetados cuando interactúan con plataformas y servicios que controlan y mitigan activamente la toxicidad. Esto garantiza una experiencia de usuario más positiva e inclusiva, libre de contenidos nocivos u ofensivos.
- Lo que significa para los equipos: La capacidad de crear un entorno de trabajo más inclusivo y respetuoso abordando la toxicidad. Las herramientas que detectan y eliminan el lenguaje tóxico pueden ayudarle a mantener una imagen de marca positiva, hacer que sus clientes se sientan más seguros y reducir el riesgo de crisis de relaciones públicas.
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Transformador
Los transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo, y son especialmente útiles para procesar el lenguaje. Son realmente buenos para comprender el contexto de las palabras en una frase porque crean sus resultados basándose en datos secuenciales (como una conversación en curso), no solo en puntos de datos individuales (como una frase sin contexto). El nombre «transformador» proviene de la forma en que pueden transformar los datos de entrada (como una frase) en datos de salida (como una traducción de la frase).
Transformador
- Qué significa para los clientes: Las empresas pueden mejorar la experiencia de atención al cliente con chatbots de IA personalizados. Estos pueden analizar comportamientos anteriores y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas. También generan respuestas automatizadas (pero humanas), lo que favorece una forma más atractiva de comunicación con los clientes
- Qué significa para los equipos: Los transformadores ayudan a su equipo a generar contenido de cara al cliente y potencian los chatbots que pueden gestionar interacciones básicas con los clientes. Los Transformers también pueden realizar sofisticados análisis de sentimiento sobre los comentarios de los clientes, ayudándole a responder a sus necesidades.
- Transformers también pueden realizar sofisticados análisis de sentimiento sobre los comentarios de los clientes, ayudándole a responder a sus necesidades
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Transparencia
La transparencia puede utilizarse a menudo indistintamente con «explicabilidad»: ayuda a las personas a entender por qué se toman determinadas decisiones y qué factores son responsables de las predicciones, recomendaciones o resultados de un modelo. La transparencia también significa ser franco sobre cómo y por qué se utilizan los datos en los sistemas de IA. Ser claro y franco sobre estos temas construye una base de confianza, asegurando que todo el mundo está en la misma página y fomentando la confianza en las experiencias impulsadas por la IA.
La transparencia también significa ser franco sobre cómo y por qué se utilizan los datos en los sistemas de IA
- Qué significa para los clientes: Cuando sus clientes puedan confiar y comprender las decisiones impulsadas por la IA, y entender cómo se utilizan sus datos, tendrán una mayor confianza en sus productos o servicios.
- Lo que significa para los equipos: Los equipos pueden explicar y justificar mejor las decisiones impulsadas por la IA, lo que conduce a una mejora de la confianza de las partes interesadas y a una reducción del riesgo de reacciones adversas dentro de la organización.
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Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado es el proceso de dejar que la IA encuentre patrones ocultos en tus datos sin ninguna guía. Se trata de permitir que el ordenador explore y descubra relaciones interesantes en los datos. Imagina que tienes una gran bolsa de piezas de puzzle mezcladas, pero no tienes la imagen de la caja para referirte, así que no sabes lo que estás haciendo. El aprendizaje no supervisado es como averiguar cómo encajan las piezas, buscando similitudes o grupos sin saber cuál será la imagen final
- Qué significa para los clientes: Cuando descubrimos patrones o segmentos ocultos en los datos de los clientes, nos permite ofrecer experiencias completamente personalizadas. Los clientes obtendrán las ofertas y recomendaciones más relevantes, lo que mejorará su satisfacción.
- Qué significa para los equipos: La capacidad de obtener información valiosa y una nueva comprensión de datos complejos. Permite a los equipos descubrir nuevos patrones, tendencias o anomalías que podrían haberse pasado por alto, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y planificación estratégica. Esto mejora la productividad e impulsa la innovación dentro de la organización.
- La capacidad de obtener información valiosa y una nueva comprensión de datos complejos
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Validación
En el aprendizaje automático, la validación es un paso utilizado para comprobar lo bien que funciona un modelo durante o después del proceso de entrenamiento. El modelo se prueba en un subconjunto de datos (el conjunto de validación) que no ha visto durante el entrenamiento, para asegurarse de que realmente está aprendiendo y no sólo memorizando respuestas. Es como un examen sorpresa de inteligencia artificial a mitad de semestre
- Lo que significa para los clientes: Los modelos mejor entrenados crean programas más utilizables, lo que mejora la experiencia general del usuario.
- Los modelos mejor entrenados crean programas más utilizables, lo que mejora la experiencia general del usuario
- Qué significa para los equipos: Puede utilizarse para garantizar que un modelo que predice el comportamiento del cliente o segmenta a los clientes funcionará según lo previsto.
- Puede utilizarse para garantizar que un modelo que predice el comportamiento del cliente o segmenta a los clientes funcionará según lo previsto
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Cero retención de datos
Cero retención de datos significa que las indicaciones y las salidas se borran y nunca se almacenan en un modelo de IA. Así que, aunque no siempre puedes controlar la información que un cliente comparte con tu modelo (aunque siempre es buena idea recordarle lo que no debería incluir), sí puedes controlar lo que ocurre a continuación. Establecer controles de seguridad y acuerdos de política de retención de datos cero con modelos externos de IA garantiza que la información no pueda ser utilizada por su equipo ni por nadie más.
- Qué significa para los clientes: Fomenta la confianza en que la información que comparten no se utilizará para otros fines.
- Lo que significa para los equipos: Elimina la posibilidad de que la información que los clientes comparten con su modelo -ya se trate de información de identificación personal (PII) o de cualquier otra cosa- pueda utilizarse de formas que ellos, y usted, no desearían.
- Lo que significa para los clientes:Crea confianza en que la información que comparten no se utilizará para otros fines
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Zona de desarrollo proximal (ZDP)
La Zona de Desarrollo Próximo (ZDP) es un concepto educativo. Por ejemplo, cada año los estudiantes progresan en sus habilidades matemáticas desde la suma y la resta, pasando por la multiplicación y la división, hasta llegar a complejas ecuaciones de álgebra y cálculo. La clave para avanzar es aprender progresivamente esas destrezas. En el aprendizaje automático, ZPD es cuando los modelos se entrenan en tareas progresivamente más difíciles, de modo que mejoren su capacidad de aprendizaje.
La clave para avanzar es aprender progresivamente esas habilidades
- Qué significa para los clientes: Cuando tu IA generativa se entrena adecuadamente, es más probable que produzca resultados precisos.
- Qué significa para los equipos: Puede aplicarse a la formación de empleados, de modo que un empleado podría aprender a realizar tareas más complejas o hacer un mejor uso de las funciones del CRM.
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Da el siguiente paso con la IA generativa
La IA generativa tiene el poder de ayudar a todos sus equipos a conectar más estrechamente con sus clientes, desbloquear la creatividad y aumentar la productividad. Desde una perspectiva empresarial, no hay casi ninguna parte de su organización que la IA no pueda hacer más eficiente. Las aplicaciones de ventas, servicios, marketing y comercio pueden utilizar el poder de la IA generativa para ofrecer soluciones mejores y más personalizadas a sus clientes, y hacerlo con rapidez.
La IA generativa tiene el poder de ayudar a todos sus equipos a conectar más estrechamente con sus clientes, desbloquear la creatividad y aumentar la productividad
Al dejar que la IA nos ayude con las tareas más rutinarias de ayudar a nuestros clientes a prosperar, podremos liberar a nuestros equipos humanos para que hagan lo que mejor saben hacer: proponer nuevas ideas y nuevas formas de colaborar, todo ello mientras se crean esas conexiones únicas que solo los humanos pueden. Ahora que ya conoce la IA Generativa para CRM, véala en acción.