Enreach, proveedor líder en Europa de comunicaciones de empresa all-in-one, expone una lista sobre cómo deben entrenar previamente a sus chatbots para que no sean engañados por clientes.
Éstas son las recomendaciones que la compañía hace a las organizaciones:
Mejorar su comprensión del lenguaje natural (NLU)
Las empresas deben usar previamente una plataforma que incluya un motor avanzado de comprensión del lenguaje natural (NLU), y que haya sido entrenado con redes neuronales profundas y con conjuntos de datos específicos del sector. Esto permitirá que el chatbot entienda mejor el contexto y las intenciones de los usuarios. Solo así es posible reducir las estadísticas de engaño o caer en la psicología inversa, una de las técnicas más populares para engañar a un chatbot.
Analizar continuamente las interacciones y el comportamiento de los usuarios con el chatbot
El objetivo de esta acción es identificar patrones y áreas de mejora. Y es que, ajustar las capacidades del chatbot en función de estos datos asegurará que pueda manejar adecuadamente las solicitudes más comunes y expresiones variadas. Este enfoque proactivo ayudará a prevenir que los usuarios intenten engañar al sistema para obtener respuestas o soluciones específicas.
Combinar la automatización con la atención humana
Para manejar adecuadamente asuntos más complejos es crucial que el chatbot tenga la capacidad de derivar a un agente humano cuando sea necesario. Esta combinación permite que los problemas que requieren atención específica sean atendidos por el agente más adecuado, evitando manipulaciones y malentendidos. Al balancear la automatización con la atención personalizada, se optimizan recursos y se mejora la satisfacción del cliente.
Establecer objetivos específicos y claros desde el principio
Esta actividad se convierte en crucial, ya que decidir si el chatbot debe enfocarse en mejorar la experiencia del cliente, reducir costes, optimizar operaciones o aumentar las ventas guiará el diseño y las capacidades del chatbot. De esta manera, será posible asegurar las necesidades del negocio y que sea menos susceptible a manipulaciones.
“Con ejemplos como el de Chevrolet podemos comprobar que la IA Generativa aún debe madurar, por lo que las empresas que la implementan tienen por delante grandes desafíos. Para ello, deben afrontarlos con estrategias sólidas y un enfoque centrado en la experiencia del usuario. Solo así podremos aprovechar plenamente el potencial de la IA para mejorar nuestras interacciones empresariales y fortalecer la confianza del cliente”, así ha concluido Marc Brunés, IA Specialist de Enreach.
