🤖 Explorando la IA en WhatsApp y Su Potencial en el Marketing Conversacional
La inteligencia artificial (IA) avanza cada semana a pasos agigantados y su aplicación en el marketing conversacional (WhatsApp) es cada vez más relevante.
Vamos a explorar las capacidades actuales de la IA y cómo se pueden adaptar a las estrategias de marketing utilizando modelos extensos de lenguaje (LLM).
La inteligencia artificial es una disciplina de las ciencias de la computación que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, tales como la toma de decisiones, la percepción y el aprendizaje automático (machine learning).
Un LLM es un tipo específico de IA diseñado para procesar y generar lenguaje natural. Modelos como ChatGPT, Perplexity, Llama, Gemini o Claude tienen la capacidad de procesar grandes cantidades de texto y realizar tareas como la generación de resúmenes, el análisis de datos, entre otros.
Uso de LLM’s a nivel empresarial
En el día a día, podemos ver a más equipos incorporar LLMs en sus procesos diarios con el fin de ser más eficientes en tareas tediosas que podrían tomar un par de días.
Tareas como el análisis de las intenciones de búsqueda del usuario en SEO ahora son actividades que pueden tomar tan solo minutos con este tipo de herramientas.
Estos son algunos de los usos que se dan en las empresas:
Creación de contenidos o copy’s
Debido a la gran cantidad de datos con los que han sido entrenados estos modelos, tienen la capacidad de generar contenido de casi cualquier tipo. Esto es aprovechado por grandes equipos para crear los primeros borradores y/o outlines, lo que puede acelerar el proceso de producción de contenidos.
Análisis de datos
La capacidad de estos modelos para procesar grandes volúmenes de datos es impresionante, y cada vez vemos más avances en este aspecto. Por eso, las personas ya no tienen que revisar archivos con miles de filas de datos para encontrar patrones de comportamiento.
Con solo ingresar estos datos en un LLM, en cuestión de minutos podremos obtener insights de gran valor.
Prototipos de software
Los equipos de desarrollo de software lo utilizan para crear prototipos rápidos de nuevas herramientas o de aquellas que se desean incorporar a los productos de los que forman parte.
Esto permite agilizar enormemente el proceso de prototipado y pruebas, lo que facilita iteraciones más rápidas.
Chatbots o asistentes virtuales
Este es, quizás, el caso de uso que más desean implementar las empresas, pero, al tratarse de información dirigida a clientes o leads, la precisión de la información es crucial.
Un LLM tiene la capacidad de responder preguntas frecuentes o entender la intención de un usuario (si desea hablar con un humano, comprar o simplemente obtener información).
En este caso, es importante aclarar que el LLM, por sí solo, no generará respuestas tan precisas sobre tu empresa, por lo que se requiere un entrenamiento del modelo.
Todas estas herramientas de LLMs te permiten pre-entrenar tus propios modelos, al igual que OpenAI.
De esta manera, tu empresa puede pre-entrenar un modelo con información como preguntas frecuentes, precios y características de tu servicio.
Casos de éxito
Responder a las preguntas del servicio de atención al cliente
Una empresa de semiconductores aumentó la eficiencia de su equipo de atención al cliente aprovechando la tecnología LLM para ingerir artículos de su base de conocimientos y extraer la información relevante en una respuesta personalizada que se ajusta a las consultas individuales de los clientes.
En cuestión de minutos, los agentes pueden compartir estos artículos con los clientes, lo que se tradujo en una reducción de las tasas de cierre de los tickets y en una mejora de la satisfacción de los clientes. - Rohan Joshi, Wolken Software
¿Tiene sentido que implemente un agente IA en WhatsApp?
Sí es posible tener IA en WhatsApp, y para ello, como hemos visto, es necesario contar con un modelo muy bien entrenado y con un caso de uso específico para comprobar que realmente funciona.
Sin embargo, no podemos esperar que ChatGPT, por sí solo, sea capaz de conocer tus productos, servicios, inventario y proceso de ventas para manejarlo todo de manera autónoma.
Retos de la IA para asistencia como agente
Como puedes ver, existen algunos requerimientos necesarios para contar con un buen asistente de IA que te ayude en procesos como ventas o soporte. A continuación, te comento los principales retos:
Información
La información es fundamental para que un LLM pueda tener una base de conocimiento. El reto aquí consiste en lograr que esta documentación sea accesible, organizada y estructurada de tal manera que el modelo pueda reconocer fácilmente el texto.
Entrenamiento
Este es otro reto importante para las empresas: contar con el conocimiento, el tiempo y la capacidad operativa para entrenar estos modelos. Estos modelos mejoran su rendimiento con cada conversación, por lo que es esencial llevar a cabo una fase de entrenamiento interno para optimizar el desempeño de nuestro asistente.
Costo
Los dos primeros retos implican un tercer reto: el costo que representa para las empresas asegurarse de que todo esté bien ejecutado, de manera que el asistente tenga la mayor precisión posible y no genere alucinaciones con información errónea sobre tu empresa.
Nuestra opinión del uso de IA en WhatsApp
Tiene sentido implementar IA cuando tenemos un alto flujo de conversaciones de soporte y contamos con una base de conocimientos bien estructurada. Esto permite un excelente entrenamiento del modelo, lo que ayuda a reducir el costo operativo de los agentes humanos.
¿Qué tiene Hilos con IA?
IA para generar tareas
Hilos te ayuda a generar tareas a partir de las conversaciones de cada uno de tus agentes con los contactos. De esta manera, se crea un resumen de los puntos más importantes a realizar de cada conversación.
Capacidad para conectar LLMs entrenados
Nuestros flujos (chatbots) tienen la capacidad de enviar y recibir información a través de API, lo que nos permite integrar LLMs como los GPT de OpenAI en estas automatizaciones.
Una vez que tengas tu modelo, por ejemplo, GPT, bien entrenado, puedes conectarlo fácilmente en Hilos para automatizar de manera natural los procesos de soporte o ventas.
Conclusión
Si bien es fundamental contar con una base de conocimientos bien estructurada y un entrenamiento adecuado, el uso de IA en WhatsApp no solo reduce costos operativos, sino que también mejora la experiencia del cliente al asegurar interacciones más fluidas y satisfactorias.
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