COMUNICACIÓN NATURAL: EL GRAN DESAFÍO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
COMUNICACIÓN NATURAL: EL GRAN DESAFÍO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL a semana pasada, a través de un webinar.
Better Brands y DableA dieran a conocer os resultados del Estudio EmpallA de este año, en una conversación que analizó no solo las principales conclusiones de la medición, sino también los desafíos que existen para que las empresas logren integrar tecnología tecnología y cercanía en la relación que establecen con los personas. Para ello, el académico de la Escuela de Negocios de la U. Adolfo Ibáñez. Sebastián Cisterna -quien es ingeniero de la U. de Chile y MBA de Harvard University-, University-, hizo un repaso sobre cómo funciona la inteligencia artificial (lA) y sus oportunidades. Cisterna explicó que la lA intenta replicar la inteligencia de los humanos.
En el caso de la lA predictiva, lo que se busca es que las máquinas puedan predecir si algo es. por ejemplo, de una categoría o de otra, para la que se le entregan datos demográficos o comportameritales, “y con ello la lA trata de predecir ya si es que una persona va a comprar o no va a comprar”, señaló.
En el e-commerce. esto ocurre con las recomendaciones de den entender muchas más cosas que lo que podemos entender nosotros, y pueden encontrar patrones patrones Interesantes para clasificar y agrupar a estos consumidores en categorías”, lo que sirve para personalizar las comunicaciones y ofrecerles, por ejemplo, descuentos descuentos diferenciados. Cisterna señaló que la lA generativa generativa ha permitido facilitar este proceso, porque, a diferencia de lo predictiva. permite crear cosas. “No está entendiendo los datos para poder predecir si algo se va a comportar de una manera o de otro, sino que está tomando los datos para crear una nueva Instancia de ese dato”, dijo. A su juicio, la lA generativa permite permite entender la parte conversocional, conversocional, interpretando el lenguaje para entregar una respuesta.
Esta capacidad permite a la industria del markefing. por ejemplo, analizar analizar focus group. transcripciones, audios o los reviews de la gente en redes sociales para categorizor categorizor o los usuarios y adoptar sus comunicaciones a ellos. “Hoy un nuevo concepto que trata de unificar estos dos mundOs”, recalcó.
Para lograrlo, las empresas están avanzando hacia una lA capaz de generar un lenguaje más natural al interactuar interactuar con los usuarios, pues ellos buscan la naturalidad que había con el canal telefónico o de una conversación con otra persona.
Coma eso no está, dijo el académico, académico, “muchas veces tendemos a detestar la inteligencia artificial porque claramente no se ajusta a nosotras”. Paro avanzar en ello, la tendencia tendencia apunta a una comunicación mu[tiagente, con rabots especializados especializados que conversan entre sí y entregan sus respuestas a una lA capaz de naturalizar y desarrollar la comunicación con el usuario.
“Ellos se hablan en datos, en formatos estructurados y por ende esa comunicación es mucho más precisa, pero de cara al usuario esa comunicación sucede en el lenguaje natural que vemos todos los días en ChatGPT”, precisó.
COMUNIÇCKIjNATUyAL: EL GRAN DESAFI LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1 rl, Integrar tecnología y cercanía en li relación con las personas es un temo clave poro muchos empresas,, especialmente las que están implementando lA. p Un webinar, organizado por Better Brands y DobleA, revisó los temas pendientes para lograrlo. productos. “Acá el aprendizaje se hace a través de algo que se llama llama aprendizaje no supervisado y permite encontrar asociaciones entre los productos”, detalló, y remarcó que “las máquinas puehttps://diariofinanciero.pressreader.com/suplementoebp7.