Como demuestra la nueva función de ChatGPT, que permite a los usuarios asignar rasgos como «hablador» o «Generación Z», existe una creciente demanda de interacciones con IA personalizadas y similares a las humanas. Los modelos de lenguaje personalizados son esenciales para captar las necesidades lingüísticas únicas de los clientes de diversos sectores. La tecnología Lexicon de Inbenta utiliza un enfoque de tres capas para proporcionar una comprensión de la IA sensible al contexto, mejorando la experiencia del usuario y manteniendo una voz de marca coherente. Esta personalización es crucial para ofrecer interacciones con los clientes impulsadas por la IA que sean naturales y atractivas.
La última función de ChatGPT, que permite a los usuarios asignar rasgos como «hablador» o «Generación Z», pone de relieve una tendencia significativa en la IA: la creciente demanda de interacciones personalizadas y similares a las humanas.
Destaca el papel fundamental que desempeña el lenguaje específico del cliente y del sector en las soluciones de IA, especialmente para las empresas que desean ofrecer experiencias conversacionales naturalistas que conecten con su público.
En el núcleo de este concepto se encuentra la idea de que el lenguaje no es un monolito, sino que varía significativamente entre sectores, empresas e incluso departamentos dentro de las organizaciones. Un enfoque único para la comunicación mediante IA a menudo no logra captar los matices y las particularidades de un negocio concreto y la voz de su marca.
Un enfoque único para la comunicación mediante IA a menudo no logra captar los matices y las particularidades de una empresa concreta y la voz de su marca.
La importancia de los modelos lingüísticos personalizados
Por otro lado, los modelos lingüísticos personalizados pueden adaptarse a las necesidades lingüísticas únicas de cada cliente.
La tecnología Lexicon de Inbenta, por ejemplo, está estructurada en tres capas distintas, cada una de las cuales contribuye a una comprensión más refinada y consciente del contexto por parte de la IA:
- Capa base: esta capa fundamental se basa en el conocimiento lingüístico universal, acumulado a partir de miles de millones de interacciones a lo largo del tiempo. Sirve como base sobre la que se superponen matices lingüísticos más específicos.
- Capa industrial: a menudo denominada «capa de dominio», este nivel incorpora terminología específica del sector, añadiendo un contexto crucial que es esencial para comprender las particularidades de los diferentes sectores. Esta capa garantiza que la IA pueda comprender y responder adecuadamente a las consultas y la jerga específicas del sector.
- Capa de cliente: esta capa superior se personaliza para cada cliente, integrando sus datos únicos para ajustar las respuestas de la IA con el tono distintivo de la empresa. Permite a la IA reflejar el lenguaje y el tono específicos que se alinean con la identidad de marca del cliente.
Este enfoque multicapa permite a la IA captar las sutilezas del lenguaje dentro de entornos empresariales específicos. Por ejemplo, en un contexto de envíos, la frase «¿Puedo enviar un libro?» tiene un significado diferente al de «¿Puedo reservar un barco?» en un contexto de viajes. Un sistema de IA bien entrenado debe distinguir entre estas consultas que suenan similares pero que son contextualmente diferentes para proporcionar respuestas precisas y relevantes.
Una experiencia de usuario más natural
Las ventajas de incorporar un lenguaje específico para cada cliente van más allá de la mera comprensión. Mejora significativamente la experiencia general del usuario al hacer que las interacciones resulten más naturales y relevantes. Los clientes son más propensos a interactuar y confiar en un sistema de IA que «hable su idioma», utilice términos familiares y comprenda la jerga específica del sector. Esta familiaridad fomenta un sentido de conexión y confianza, lo cual es crucial para la satisfacción y la fidelidad del cliente.
Además, este enfoque ayuda a las empresas a mantener la coherencia de su voz de marca en todos los puntos de contacto con los clientes. Ya sea interactuando con una solución de chat, utilizando una función de búsqueda o interactuando con una base de conocimientos, los clientes experimentan una personalidad de marca cohesionada. Esta coherencia refuerza la identidad de marca de una empresa y garantiza que cada interacción se ajuste a sus valores y mensajes.
A medida que la IA siga evolucionando, la capacidad de adaptarse a contextos lingüísticos específicos cobrará cada vez más importancia. Las empresas que deseen mantenerse a la vanguardia deben considerar soluciones de IA que no solo comprendan el lenguaje general, sino que también puedan adaptarse a sus necesidades de comunicación específicas. Este nivel de personalización es clave para ofrecer experiencias conversacionales verdaderamente naturalistas y similares a las humanas en el futuro de las interacciones con los clientes impulsado por la IA.
En resumen:
- Los modelos lingüísticos personalizados capturan los matices únicos del lenguaje del cliente y del sector.
- La tecnología Lexicon de Inbenta tiene tres capas: capa base (universal), capa industrial (específica del sector) y capa de cliente (personalizada).
- Los modelos personalizados mejoran la experiencia del usuario con interacciones relevantes y naturales.
- También mantienen una voz de marca coherente en todos los puntos de contacto con los clientes y mejoran la satisfacción y la fidelidad de estos.
- La personalización es fundamental para las futuras interacciones impulsadas por la IA.
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