Alejandro Del Riccio: “Buscando la humanidad en la Inteligencia Artificial”

Alejandro Del Riccio: “Buscando la humanidad en la Inteligencia Artificial”

En el marco de la edición 2018 del Congreso Regional de Interacción con Clientes, llevada a cabo el pasado jueves 7 de junio en el Hotel Four Seasons de Buenos Aires, Alejandro Del Riccio ofició como moderador en el panel “Inteligencia Artificial: ¡Más humana!”.

Acompañando al Director General de Kenwin en calidad de panelistas, estuvieron presentes Juan Pablo Lascano, Responsable de Canales Asistidos y Canales Digitales en Naranja, Tomás Braun, Gerente de Marketing analítico del Banco Galicia, Mauro Arancibia, CEO de Merlín Chile, y Ricardo Veiga, Profesor de Redes Neuronales de la Facultad de Ingeniería (UBA).

Juan Pablo Lascano: “No nos imaginamos un esquema que no sea combinado”

Luego de la presentación de Del Riccio, el primero de los expositores que tomó la palabra en el Salón Piero fue el Responsable de Canales Asistidos y Canales Digitales en Naranja. Lascano explicó que utilizan la Inteligencia Artificial exitosamente tanto en su canal de chat como en el servicio de mensajería de la fanpage de Facebook, pero destacó que la participación humana sigue siendo esencial: “No nos imaginamos un esquema que no sea combinado, no podemos perder empatía. Que el humano saque la mejor parte de la máquina, sí, pero nuestra propuesta de valor está en la cercanía con el cliente y la calidez”.

Tomás Braun: No hay nada mejor que un ser humano tomando decisiones basadas en datos

El Gerente de Marketing del Banco Galicia hizo alusión a 2 aplicaciones centrales que vienen utilizando desde hace un año y medio: un chatbot llamado Gala que resuelve las dudas de los clientes en la página del banco, y que deriva la consulta a un agente luego de 3 intentos sin poder comprender lo que se le pide, y una herramienta llamada RTD (Real-Time Decisions), que utiliza machine learning para definir qué publicidades y ofertas se le muestran a cada usuario en función de diversos criterios, como edad, género, posición socio-económica y tenencia de productos. “No hay nada mejor que un ser humano tomando decisiones basadas en datos. RTD tiene que estar seguido por gente que es experta en datos pero también en negocios. La decisión final siempre va a ser de un humano”, garantizó Braun.

Mauro Arancibia: “Con un análisis abierto de data desestructurada, la potencia de las herramientas de IA se dispara”

Por su parte, el ejecutivo que llegó desde el país trasandino para participar de esta charla hizo hincapié sobre la importancia de que las empresas conversen con la gente de manera desestructurada, sin un algoritmo que prevea las respuestas a cada pregunta, ya que de esta forma se puede comprender mucho mejor lo que piensan y sienten los clientes. “Una de las claves que tiene el desarrollo del lenguaje natural es que a priori no se sabe cuál va a ser el resultado. Hay un proceso de descubrimiento. Cuando se puede empezar a realizar un análisis abierto de data desestructurada, la potencia de las herramientas de Inteligencia Artificial se dispara”, aseguró Arancibia.

Ricardo Veiga: “Las personas y la Inteligencia Artificial estamos muy parecidos

El cierre del panel quedó a cargo del Profesor de Redes Neuronales de la Facultad de Ingeniería, quien dedicó su espacio a subdividir y diferenciar los distintos tipos de Inteligencia Artificial. Diferenciando los Sistemas Expertos, que son programados para que se comporten de una forma predeterminada, del Machine Learning, los que tienen capacidad de aprender a través de ejemplos, equivocaciones y aciertos; es este último subconjunto el que dispara la más reciente aplicación de redes neuronales, conocida como Deep Learning.

Finalmente, Alejandro Del Riccio resaltó la necesidad actual de la intervención humana y resumió las reglas de oro para lograr la automatización que son 8: 1- Automatizar luego de una evaluación realista de costos y beneficios; 2- Analizar el CJ y el CX del proceso automatizado; 3- Priorizar la calidad del procesamiento del lenguaje natural; 4- Monitorear el proceso automatizado; 5- Prever escalamientos a agentes humanos; 6- No intentar hacer pasar a un agente cognitivo por un humano; 7- Medir y entender la evolución de los KPIs apropiados; 8- Preparar a los equipos para el futuro del relacionamiento con clientes.