Cómo la IA puede desarrollar su propia personalidad y ser verdaderamente inteligente

Integrar un asistente de IA en un sitio web es una cosa, pero ajustarlo adecuadamente para que refleje la personalidad y la voz únicas de una marca es otra muy distinta. Por desgracia, muchas empresas caen en la trampa de limitarse a “salpicar” un asistente de IA en sus plataformas sin la personalización adecuada. Esto puede dar lugar a malas experiencias de usuario y a una disminución de la confianza en la capacidad de la IA para proporcionar respuestas de calidad.

Qué hicimos en Labellink

En Labellink, adoptamos un enfoque completamente distinto. Nuestros asistentes de IA no sólo están totalmente personalizados, sino que también aprovechan los ricos datos semánticos de la plataforma Labellink. Esta meticulosa preparación garantiza que nuestra IA ofrezca interacciones precisas, contextualmente relevantes y coherentes con la marca.

Técnicas de personalización:

• Tono personalizado: Adaptar el tono de conversación de la IA para que coincida con la voz de tu marca, ya sea formal, informal o humorística.
• Adopta el estilo de la marca: Asegurarse de que la IA utiliza la jerga específica y el estilo propio de tu empresa.
• Longitud de la respuesta: Ajustar las respuestas para que sean concisas o detalladas en función del contexto y de las preferencias del cliente.
• Explicación detallada o directo al grano: Proporcionar explicaciones detalladas o respuestas directas según sea necesario.
• Claridad en las respuestas: Programar la IA para que sólo responda cuando tenga una respuesta clara y precisa.
• Personalización de la fuente de datos: Configuración de respuestas basadas únicamente en conjuntos de datos locales o incluyendo conocimientos comunes y recursos de Internet.

La imagen muestra una comparación entre dos respuestas de la IA: el tono por defecto a la izquierda y un tono humorístico a la derecha.

Preparar los datos para la IA

Uno de los elementos clave para que la IA sea realmente inteligente es la preparación de los datos. A diferencia de los datos ordinarios que pueden encontrarse en un sitio web típico, los datos semánticos estructurados proporcionan una comprensión más profunda y matizada. He aquí cómo Labellink prepara los datos para optimizar el rendimiento de la IA:

1. Estructuración de datos: La información se categoriza y etiqueta con significados precisos, garantizando que la IA comprenda el contexto y la relevancia de cada punto de datos.
2. Metadatos contextuales: Añadir metadatos que expliquen las relaciones y el significado de varios elementos de datos.
3. Capa semántica enriquecida: Incorpora descripciones detalladas, identificadores y etiquetas específicas del contexto que proporcionan una visión más profunda.
4. Resolución y vinculación de entidades: Implementación de técnicas para resolver y vincular entidades relacionadas a través de diferentes conjuntos de datos, permitiendo al asistente de IA proporcionar respuestas coherentes y completas mediante la conexión de piezas dispares de información.
5. Integración de los comentarios de los usuarios: Establecer mecanismos para recoger e incorporar los comentarios de los usuarios en el proceso de preparación de datos, permitiendo que el asistente de IA aprenda de las interacciones de los usuarios y mejore continuamente su precisión y relevancia a lo largo del tiempo.
6. Supervisión de las métricas de calidad: Supervisión de las métricas de rendimiento clave y de los indicadores de calidad, como la exactitud, la precisión y la recuperación, para evaluar la eficacia del asistente de IA e identificar las áreas que deben perfeccionarse u optimizarse en el proceso de preparación de datos.
7. Actualizaciones periódicas: Garantizar que los datos siguen siendo actuales y precisos mediante actualizaciones y validaciones continuas.

Ejemplo: Etiquetado de productos alimentarios

Para ilustrar la importancia de los datos semánticos, considera cómo podría interactuar una IA con la etiqueta de un producto alimenticio.

• Datos ordinarios de sitios web: Si un asistente de IA lee la descripción típica de un producto en un sitio web, puede comprender la información básica y el contexto general. Sin embargo, carece de profundidad para discernir detalles más concretos.
• Datos semánticos estructurados: Con los datos semánticos de Labellink, cada dato se etiqueta con su significado exacto. Por ejemplo:
  • Ingredientes: La IA sabe qué elementos son ingredientes y puede proporcionar información detallada sobre cada uno de ellos.
  • Alérgenos: La IA puede identificar alérgenos y alertar a los usuarios que tengan restricciones dietéticas específicas.
  • Información nutricional: La IA puede desglosar el contenido nutricional y explicar su relevancia para las distintas necesidades dietéticas.
  • Origen y calidad: Se puede destacar la información sobre el origen y la calidad de los ingredientes, añadiendo valor para los consumidores interesados en la sostenibilidad y el abastecimiento ético.

Ejemplo detallado: Leche de almendras

• Información sobre ingredientes: La IA puede reconocer “almendra” como ingrediente y proporcionar detalles como beneficios nutricionales, usos comunes y posibles alérgenos.
• Alerta de alérgenos: Si un usuario ha indicado una alergia a los frutos secos, la IA puede marcar inmediatamente el producto como que contiene frutos secos y sugerir alternativas.
• Análisis nutricional: La IA puede explicar el contenido calórico, los niveles de vitaminas y cómo encaja la leche de almendras en diversas dietas, como la vegana o la ceto.
• Información sobre sostenibilidad: Se puede incluir información sobre cómo se obtienen las almendras, si son ecológicas y su impacto medioambiental.

Lo que hemos aprendido

Nuestro enfoque en Labellink nos ha enseñado varias lecciones valiosas sobre la personalización de la IA:

1. Mayor compromiso del cliente: Hablar el idioma del cliente y utilizar terminología familiar hace que las interacciones sean más atractivas y cercanas.
2. Voz de marca coherente: Garantizar que la voz de tu marca se mantiene en todos los puntos de contacto con el cliente refuerza tu identidad de marca.
3. Mayor satisfacción del cliente: Las interacciones personalizadas conducen a una mayor satisfacción, ya que los clientes se sienten comprendidos y valorados.
4. Operaciones eficientes y escalables: Los asistentes de IA a medida pueden agilizar las interacciones con los clientes, haciéndolas más eficientes y escalables.
5. Utilización de datos semánticos: La utilización de datos semánticos proporciona un contexto rico para la IA, garantizando que las respuestas no sólo sean precisas, sino también relevantes y perspicaces.

Qué puedes hacer

Para reproducir nuestro éxito con la personalización de la IA, considera los siguientes pasos:

1. Comprende la voz de tu marca: Define el tono y el estilo que mejor representen a tu marca. Esta será la base para personalizar tu asistente de IA.
2. Aprovecha los datos semánticos: Utiliza datos ricos y contextuales para informar las respuestas de tu IA. Esto garantiza la precisión y relevancia en las interacciones con los clientes.
3. Personaliza las interacciones: Adapta el tono, el estilo y la duración de las respuestas de la IA para que coincidan con tu marca y satisfagan las expectativas del cliente.
4. Prioriza la claridad: Asegúrate de que la IA sólo responde cuando tiene una respuesta clara y precisa para mantener la fiabilidad.
5. Ajusta las fuentes de datos: Configura tu IA para que utilice las fuentes de datos adecuadas, ya sean conjuntos de datos locales, conocimiento común o recursos de Internet, para proporcionar las mejores respuestas posibles.

Poniendo en práctica estas estrategias, puedes crear un asistente de IA que no sólo mejore el compromiso del cliente, sino que también mantenga una voz de marca coherente y fiable, lo que conducirá a una mayor satisfacción y fidelidad del cliente. El enfoque de Labellink demuestra las importantes ventajas de invertir en una personalización exhaustiva de la IA y aprovechar los datos semánticos para ofrecer experiencias superiores a los clientes.