Los usuarios de Aissist obtienen aproximadamente un 83% de tasa de resolución (hasta un 98% en despliegues maduros), de modo que solo alrededor del 17% de los casos se escala a equipos humanos. Esta tasa de resolución duplica la que se observa habitualmente con los sistemas convencionales. La fuerza que impulsa este logro es la tecnología propia de Aissist.io, basada en IA generativa con contexto, instrucción y ejemplo. Este motor innovador ha sido desarrollado íntegramente desde cero con IA generativa por el equipo de Aissist.
La evolución de la IA conversacional
Durante aproximadamente la última década, los desarrolladores de IA conversacional y chatbots se han centrado sobre todo en aprovechar la «intención»: identificar la intención del usuario y asociarla con flujos, grafos o árboles relevantes para conducir la conversación. Sin embargo, este método ha mostrado sus limitaciones en escalabilidad y aplicabilidad, y le cuesta abarcar un amplio abanico de casos de uso. Ejemplos muy conocidos de estas carencias son los asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant, que se basan en variantes de marcos centrados en la intención. Estas tecnologías no solo se quedan cortas en flexibilidad, sino que fallan con frecuencia cuando los usuarios se salen de sus caminos estrechamente definidos.
La gente también se ha sentido a menudo frustrada con chatbots diseñados con reglas estáticas que no saben utilizarlas eficazmente para alcanzar sus objetivos. Más del 70% de los usuarios de chatbots eligen pulsar el botón de «hablar con una persona» en las 3 primeras interacciones si se les ofrece esa opción.
Presentamos la receta central de nuestro motor de IA
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Instrucción: este componente actúa como guía y define los principios o procedimientos que permiten a la IA realizar tareas de negocio complejas. Cabe destacar que la configuración es rápida y sencilla, y suele llevar unos 10 minutos, en claro contraste con otros sistemas cuya implantación puede requerir plazos mucho más largos.
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Contexto: a diferencia de los diagramas de flujo estáticos, el componente de contexto del motor aporta información dinámica que permite a la IA abordar una enorme variedad de tareas de múltiples formas expresivas. Esto añade un grado de flexibilidad y solidez del que carecen los sistemas tradicionales.
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Ejemplo: la escalabilidad sigue siendo un aspecto decisivo del éxito de la IA, y a menudo se ve lastrada por escenarios poco habituales o excepcionales. El motor lo resuelve aprendiendo de ejemplos, un enfoque que resulta más eficaz que la mera descripción y que permite al sistema gestionar con soltura tanto los casos comunes como los poco frecuentes.
La misión de Aissist.io es crear el sistema de IA más potente y accesible para el mercado de pymes, en rápida expansión, sin ninguna barrera de uso. Para demostraciones y oportunidades de colaboración, los interesados pueden escribir a sales@aissist.io.
