Los asistentes con tecnología de inteligencia artificial como Siri, Cortana, Alexa y Google Assistant son omnipresentes. Pero para que estos asistentes involucren a los usuarios y los ayuden a lograr sus objetivos, deben mostrar un comportamiento social apropiado y brindar respuestas informativas. Los estudios muestran que los usuarios responden mejor al lenguaje social en el sentido de que responden mejor y tienen más probabilidades de completar tareas. Inspirados por esto, los investigadores afiliados a Uber y Carnegie Mellon desarrollaron un modelo de aprendizaje automático que inyecta lenguaje social en las respuestas de un asistente mientras preserva su integridad.
Los investigadores se centraron en el dominio del servicio al cliente, específicamente en un caso de uso en el que el personal de servicio al cliente ayudó a los conductores a registrarse con un proveedor de viajes compartidos como Uber o Lyft. Primero realizaron un estudio para averiguar la relación entre el uso de un lenguaje amigable por parte de los representantes de servicio al cliente y la capacidad de respuesta de los conductores y la finalización de su primer viaje de viaje compartido. Luego, desarrollaron un modelo de aprendizaje automático para un asistente que incluye un componente de comprensión del lenguaje social y generación de lenguaje.
En su estudio, los investigadores encontraron que el “nivel de cortesía” de los mensajes del representante de servicio al cliente se correlacionaba con la capacidad de respuesta del conductor y la finalización de su primer viaje. Sobre esta base, entrenaron su modelo en un conjunto de datos de más de 233.000 mensajes de conductores y las correspondientes respuestas de los representantes de servicio al cliente. Las respuestas tenían etiquetas que indicaban cuán educadas y positivas eran en general, principalmente a juicio de evaluadores humanos.
Después del entrenamiento, los investigadores utilizaron técnicas automatizadas e impulsadas por humanos para evaluar la cortesía y la positividad de los mensajes de su modelo. Descubrieron que podía variar la cortesía de sus respuestas al tiempo que conservaba el significado de sus mensajes, pero que tenía menos éxito en mantener la positividad general. Atribuyen esto a un posible desajuste entre lo que pensaban que estaban midiendo y manipulando y lo que realmente medían y manipulaban.
“Una explicación común para la asociación negativa de la positividad con la capacidad de respuesta del conductor en … y la falta de un efecto de mejora de la positividad en las respuestas generadas por los agentes … podría ser una discrepancia entre el concepto de positividad del lenguaje y su operacionalización como sentimiento positivo”, escribieron los investigadores. en un documento que detalla su trabajo. “[Despite this, we believe] Los servicios de soporte al cliente se pueden mejorar utilizando el modelo para proporcionar respuestas sugeridas a los representantes de servicio al cliente para que puedan (1) responder más rápido y (2) adherirse a las mejores prácticas (por ejemplo, usando un lenguaje más cortés y positivo) mientras siguen logrando objetivo que comparten los conductores y los proveedores de viajes compartidos, es decir, hacer que los conductores estén en la carretera “.
El trabajo se produce cuando Gartner predice que para el año 2020, solo el 10% de las interacciones entre el cliente y la empresa se realizarán a través de la voz. Según la investigación del Índice de experiencia del consumidor de Aspect de 2016, el 71% de los consumidores desea tener la capacidad de resolver la mayoría de los problemas de servicio al cliente por sí mismos, 7 puntos más que el índice de 2015. Y según ese mismo informe de Aspect, el 44% dijo que preferiría utilizar un chatbot para todas las interacciones de servicio al cliente en comparación con un humano.
VentureBeat
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