La creciente implementación de la inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente la manera en que las empresas interactúan con sus clientes, mejorando significativamente la experiencia del usuario a través de múltiples canales. Herramientas avanzadas, como la comprensión del lenguaje natural (NLU), permiten a las empresas identificar las intenciones de sus clientes, facilitando acciones de autoservicio más eficaces. Al mismo tiempo, el reconocimiento automático de voz (ASR) convierte las palabras habladas en texto, lo que hace posibles las interacciones por voz de manera fluida. Los chatbots de Amazon Lex emplean estas tecnologías para integrar capacidades de IA conversacional en los centros de atención telefónica, comprendiendo las necesidades del cliente y guiándolo a lo largo de su proceso de atención.
El auge de la IA generativa amplía aún más las posibilidades de mejorar las experiencias multicanal. Sin embargo, las preocupaciones respecto a la seguridad, el cumplimiento normativo y posibles errores de la IA a menudo llevan a las empresas a ser cautelosas en cuanto a utilizar modelos de lenguaje extensos (LLMs) directamente en sus soluciones omnicanal. Aquí, la integración de Amazon Lex y Amazon Bedrock juega un papel crucial. En esta combinación, Amazon Lex actúa como el punto de contacto inicial, manejando la clasificación de intenciones, la recogida de datos y su cumplimiento, mientras que Amazon Bedrock opera como una capa de validación adicional, interviniendo cuando Amazon Lex enfrenta incertidumbres sobre las entradas del cliente.
La interacción entre clientes y empresas puede optimizarse en diversos escenarios concretos donde los LLMs desempeñan un papel fundamental. Por ejemplo, en situaciones donde un cliente expresa su intención claramente, pero el modelo tradicional carece de datos de entrenamiento suficientes, como al reportar una inundación en casa. En otros casos, el LLM ayuda a resolver datos de campo de manera más personalizada, interpretando frases que normalmente no encajan en categorías predefinidas. También, la mitigación de ruido de fondo surge como una solución efectiva para los llamadores que no pueden controlar su entorno acústico, permitiendo que la NLU distinga entre el ruido y el mensaje del cliente.
Los avances en la interacción con el cliente son significativos al integrar estas capacidades en soluciones para centros de contacto, como Amazon Connect. Al combinar las funcionalidades de Amazon Lex, Amazon Bedrock y Amazon Connect, las empresas pueden ofrecer una experiencia más fluida e inteligente a sus clientes, ya sea a través de voz o chat. En este proceso, Amazon Connect se encarga de la comunicación inicial mientras que Amazon Lex procesa las entradas del cliente y, si es necesario, recurre a Bedrock para lograr una comprensión más profunda.
Para aquellos interesados en implementar esta solución, se presenta una guía destinada a desplegar un chatbot omnicanal utilizando Amazon Lex y Bedrock. Este sistema permite que los clientes ofrezcan respuestas no convencionales y consigue clasificaciones de intenciones y recogida de datos de manera más precisa, minimizando al mismo tiempo las repeticiones innecesarias. En un contexto donde la satisfacción del cliente es prioritaria, estas tecnologías emergentes están redefiniendo las expectativas de servicio dentro del ámbito empresarial.
