IA para atención al cliente: los 10 definiciones más importantes que debes conocer
5 min
Nivel: Principiante
La inteligencia artificial no solo avanza a una velocidad extremadamente rápida, si no que nos “obliga” a aprender vocabulario específico para poder utilizarla con conocimiento de causa y, todavía más importante, para poder saber qué solución de IA para atención al cliente necesitamos.
En este artículo explicaremos los diez de los términos más populares para que empieces a familiarizarte con esta tecnología y su potencial.
VOCABULARIO SOBRE LA IA PARA ATENCIÓN AL CLIENTE
1. NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
El Procesamiento del Lenguaje Natural, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en enseñar a las máquinas a entender, interpretar y generar lenguaje humano, ya sea escrito o hablado.
Gracias al NLP, una máquina puede leer un texto, reconocer el tono de un mensaje y contestar de la forma más adecuada (teniendo en cuenta el contexto y usando las palabras correctas).
2. LARGE LANGUAGE MODELS (LLMs)
Como parte del NLP, los Modelos Extensos de Lenguaje son modelos de inteligencia artificial entrenados con millones de textos (libros, artículos, conversaciones, páginas web, etc.) para que los sistemas de IA puedan entender y comunicarse de forma similar a los seres humanos.
Aplicaciones en atención al cliente:
- Chatbots conversacionales
- Resumen de llamadas o tickets
- Redacción automática de respuestas
- Copilots para agentes
4. MACHINE LEARNING (ML)
El aprendizaje automático es una técnica que permite a las máquinas aprender a realizar una tarea a partir de ejemplos.
Tras definir qué variables debe buscar y entrenarla con algunos ejemplos, la máquina es capaz de extraer datos y generar respuestas basándose en lo aprendido.
5. DEEP LEARNING (DL)
El aprendizaje profundo es una técnica más avanzada dentro del Machine Learning que también enseña a las máquinas a partir de ejemplos, pero esta vez sin que el humano tenga que definir variables o reglas concretas.
Para lograrlo, necesita una mayor cantidad de datos, pero a cambio es capaz de identificar patrones más complejos con mayor precisión.
Como su nombre indica, esta técnica se basa en redes neuronales profundas: estructuras formadas por capas interconectadas que funcionan de manera similar a las neuronas del cerebro humano.
Cuando una capa recibe información, la procesa, la transforma y se la envía a la siguiente, y así sucesivamente.
Con cada paso, el sistema va construyendo una comprensión más sofisticada del contenido.
6. RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION (RAG)
La Generación Aumentada por Recuperación es una técnica que combina LLMs con una fuente de datos externa, para que un sistema pueda consultar información externa antes de generar una respuesta.
¿Cómo funciona?
- El usuario hace una pregunta (ej. “¿Cuál es la política de devoluciones en mi empresa?”).
- El sistema busca en una base de conocimiento interna (por ejemplo, documentación dentro del CRM).
- Extrae fragmentos relevantes (ej. “página 4 del manual de devoluciones”).
- El sistema pasa esos datos al modelo LLM.
- El modelo LLM genera la respuesta usando esa información como contexto.
7. SENTIMENT ANALYSIS
El análisis de sentimiento es una capacidad de la inteligencia artificial que permite detectar el tono emocional de un mensaje, ya sea positivo, negativo o neutro.
Para lograrlo, se entrenan modelos de IA con miles de ejemplos de mensajes reales ya clasificados por sentimiento. Así, aprenden a reconocer patrones lingüísticos que indican si una persona está satisfecha, molesta, frustrada, etc.
8. COPILOTS
Los copilots son asistentes inteligentes integrados en entornos de trabajo (software de contact center, CRM, Word, email…) que interactúan con el usuario en tiempo real.
Pueden ayudarte a traducir mensajes en otros idiomas, redactar correos, resumir reuniones, analizar un documento, etc.
Para ello, cuentan con cuatro componentes:
- Modelos Extensos de Lenguaje (LLMs): que les permite comprender las instrucciones del usuario y generar texto.
- Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP): que les permite entender la intención del usuario.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG): que les permite buscar información en sistemas externos.
- Integraciones: que les permite crear tickets en un CRM, insertar información en un correo, etc.
9. AI AGENTS
Los agentes IA son la evolución de los chatbots y voicebots. A diferencia de sus predecesores, estos han sido entrenados exclusivamente con modelos de IA generativa, así que son capaces de dar respuestas y resolver problemas sin seguir un flujo de conversación.
Para ello, cuentan con cinco componentes:
- Modelos Extensos de Lenguaje (LLM): que les permite genera texto, decisiones y coordina acciones.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG): que les permite buscar información en sistemas externos.
- Memoria: donde guarda datos y procesos de interacciones pasadas.
- Herramientas: las integraciones que les permiten hacer cambios en sistemas externos.
- Planificación: las herramientas que les permiten dividir una tarea compleja en pasos más simples.
Todo este engranaje que existe de forma natural en los agentes IA y se pone en marcha cada vez que el usuario hace una petición.
10. ALUCINACIÓN
Cuando decimos que un bot “alucina”, nos referimos a que genera una respuesta que suena correcta, pero no es cierta.
Esto ocurre cuando el modelo no tiene suficiente contexto o accede a una base de conocimiento mal organizada.
¿Cómo lo podemos prevenir?
- Utilizar técnicas RAG, que garantizan que las respuestas se basan en información real y verificada.
- Organizar la información por temas o procesos, para que el sistema acceda al fragmento más relevante.
- Configurar al bot para que derive al agente humano siempre que no tenga claridad suficiente para responder.
CONCLUSIÓN FINAL
Para que un bot pueda atender a nuestros clientes o ayudar a nuestros agentes necesita de todos estos ingredientes:
- NLP y LLMs para saber leer y entender el lenguaje humano.
- Machine Learning para mejorar con cada interacción, por repetición.
- Deep Learning para descubrir patrones complejos en los datos.
- RAG para consultar conocimiento en sistemas externos.
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