La IA probablemente no sea la solución definitiva para todas las cosas en la vida, después de todo. Incluso cuando se trata de experiencias de conversación como Amazon Alexa, los problemas resueltos por humanos a veces son mucho mejores que los resueltos por máquinas.

Según una discusión reciente sostenida por Janet Slifka, directora de investigación de IA de Amazon Alexa con Venturebeat, ella revela algo en la misma línea.

Algunas correcciones manuales son más rápidas que las máquinas.

Continuó diciendo que cada vez que alguien llama al servicio de atención al cliente y dice: “Oye, Alexa no puede entenderme”, es mucho más conveniente encontrar una solución manualmente.

Por otro lado, depender de las máquinas o la inteligencia artificial para hacerlo es más lento o más laborioso desde la perspectiva del cliente. Además, el lenguaje coloquial en constante cambio también es un factor.

Ella confiesa que la gente no puede esperar a que los tecnólogos construyan un modelo estadístico cada vez que una palabra nueva gana protagonismo. Eso sería algo poco factible.

Respuestas de Alexa: un excelente ejemplo

Alexa Answers muestra este compromiso con la consistencia, un enfoque simple para expandir la base de conocimientos de Alexa.

Lo que hace esta plataforma es que permite a los clientes de EE. UU. y Alemania enviar respuestas a sus preguntas sin respuesta de Alexa. Amazon afirma que esto ayuda a Alexa a responder preguntas más rápido de lo que podría hacerlo un backend automático.

Slifka también dijo: “Cuando comienzas con el cliente, miras todas tus opciones tecnológicas. Puede que no elija lo último y lo mejor que le llamó la atención. Puedes permitir que las cosas más nuevas que está haciendo sean más complicadas y desafiantes. Por esa razón, es posible que tenga más procesos manuales allí hasta que realmente perfeccione las cosas “.

Alexa ahora puede rectificar errores y sugerir soluciones

Amazon está configurado para aplicar soluciones impulsadas por IA más autónomas a los problemas en el futuro. Los científicos de Alexa AI están tratando de aprender aprendizaje supervisado y no supervisado.

Es decir, la IA se someterá a un entrenamiento de modo que pueda hacer predicciones sin abarrotarse de datos anotados. Un ejemplo es Alexa Conversations, que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de Alexa y también interconectarlas con otras aplicaciones sin ningún problema.

Otro gran ejemplo es el sistema de integración de hogar inteligente de Alexa. Si la gente le pregunta: “Alexa, enciende las luces del sofá”, pero las luces se denominan “luces de la sala de estar”, ella automáticamente sugerirá, diciendo: “¿Quisiste decir luces de la sala de estar?”.

La idea es eliminar la necesidad de una corrección manual y dejar que la IA lo haga todo. Porque seamos honestos, el modelo estadístico es una opción más sólida para el cliente en cualquier momento.

Todo basado en tecnología

Al ver los avances que están haciendo los gigantes de la tecnología y los nuevos problemas y soluciones que se les ocurren, no es ninguna novedad que pronto nos dirigiremos a un mundo tecnológicamente refinado. No será una sorpresa que, en el futuro, tengamos IA sugiriendo preguntas alternativas o descifrando lo que realmente intentamos decir. ¡Y se lo debemos todo a la tecnología de voz!