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Nina es una de las mejores asistentes virtuales

¿Puede una asistente virtual tener su propia asistente? Ese parece ser el caso de Alexa, de Amazon, quien desde hoy tendrá la ayuda de Nina, una asistente virtual de Nuance Communcations que hasta ahora solo era usada por empresas en sistemas automatizados de servicio al cliente. Nina será añadida como una de las “habilidades” de los dispositivos que funcionan con Alexa, como la bocina Echo.

La integración de la asistente virtual corporativa, que mezcla inteligencia artificial y humana, con los dispositivos del Internet de las cosas permitirá que los consumidores se conecten con sus bancos, aerolíneas, empresas de telecomunicaciones y minoristas sin necesidad de marcar un número de teléfono.

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La herramienta de inteligencia artificial (IA) de Nuance, la empresa de Burlington, Massachusetts, conocida por su software de transcripción Dragon NautrallySpeaking, funciona a otra escala. Está instalada en los centros de servicio al cliente de 6,500 compañías alrededor del mundo, maneja miles de millones de “transacciones” cada año y ahora es capaz de hacer muchas cosas más que un sistema automatizado tradicional.

Desde el punto de vista del cliente, Nina es como cualquier otra asistente de voz potenciada con inteligencia artificial: puede responder a preguntas (por ejemplo, el estatus de tu pedido de pizza) y guiarte a través de una lista de opciones predeterminadas. Pero a diferencia de Siri de Apple, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft, Nina es lo suficientemente aguda como para saber cuándo no puede responder a una pregunta y cuándo necesita la ayuda de un especialista humano.

“La ventaja de la IA es que siempre están disponibles», dijo a Digital Trends Robert Weiderman, vicepresidente ejecutivo y gerente general de Nuance. “A diferencia de un humano, nunca tienen una mala noche, puedes usar el autoservicio las 24 horas del día los siete días de la semana”.

Así es como funciona: los ingenieros de datos de Nuance usan Nina Coach, una herramienta de aprendizaje automatizada, para entrenarla sobre todos los aspectos de una empresa. Una vez que logra manejar los fundamentos, se pone a trabajar, respondiendo entre 80 y 90 por ciento de las llamadas de los clientes, mensajes de SMS, y de textos de plataformas como Facebook Messenger.

“Las asistentes de propósito general como Alexa y Siri saben un poco de muchas cosas”, dijo Weiderman. “Nina puede ir más profundo”.

Cuando Nina no está segura acerca de una pregunta, pedirá ayuda humana. En esos raros casos, la asistente de Nuance trata de conectar a los clientes con representantes que tengan experiencia relevante. Luego, proporciona a estos agentes una transcripción e historia de la conversación, así como una lista de probables respuestas en orden de confianza. La elección del miembro del centro de atención telefónica queda registrada, se analiza y se alimenta a lo que Weiderman llama el “cerebro semántico”, es decir, la inteligencia colectiva de Nina.

“Es como las personas”, dijo Weiderman. «Los niños aprenden a tener conversaciones, ir a la escuela secundaria y la universidad, obtener un doctorado, y convertirse en expertos en algo. Nina es la misma cosa, tiene un circuito de aprendizaje que al final creará respuestas con 100 por ciento de confiabilidad”.

Weiderman lo ve como una forma de liberar recursos humanos en los centros de atención al cliente y ayudar a las empresas a priorizar las solicitudes más importantes y difíciles sin afectar la experiencia de otros usuarios. Con la infraestructura de Nuance en funcionamiento, los agentes de centros de llamadas pueden atender de tres a seis clientes a la vez, dijo Weiderman.

“Se puede activar el soporte para la mensajería, pero no se puede controlar el volumen que va a llegar”, dijo. «Los días en que las empresas podían controlar la forma en la que los consumidores se comunicaban esta desapareciendo. Primero llego la web, y el usuario podía llamar o ir a la página en línea. Ahora hay aplicaciones de chat como Facebook Messenger, Line, y Kik, y dispositivos del Internet de las cosas como la bocina Echo de Amazon”.

«Nina es capaz de soportar un creciente número de canales, incluyendo dispositivos de voz, móviles y aparatos del Internet de las cosas como Alexa», dijo.

El complemento de inteligencia humana es sólo la punta del iceberg de Nina. Nuance también anunció mensajería asíncrona, que permite a los clientes iniciar una conversación con el representante de una empresa en una plataforma y reanudarla más tarde, en otra. Por ejemplo, puede enviar un mensaje de texto a una compañía de tarjetas de crédito sobre un cargo erróneo a través de Facebook Messenger y obtener actualizaciones del estado de la queja por SMS cada hora hasta que se resuelva el problema.

Nina también está ganando la capacidad de transferir clientes a los canales digitales. Si llamas al centro de ayuda de una empresa y el sistema automatizado de Nuance no puede encontrar la respuesta a tu pregunta, obtendrás dos opciones: esperar a un agente humano o continuar la conversación en un canal digital como Facebook Messenger.

“No esperamos que las conversaciones de mensajes de texto sean instantáneas», dijo Weiderman. «Y cuando se trata de algo así como una reclamación de seguro, puede tomar días de ida y vuelta para lograr que el papeleo esté en orden».

Nuance estrenó en 2012 las nuevas características de Nina con ICBC Bank, uno de los bancos más grandes de China. Más de mil millones de usuarios interactúan con su soporte a través de la aplicación de mensajería WeChat, dijo Weiderman, lo que equivale a 85 por ciento de todas las solicitudes de servicio al cliente.

“Estamos agregando aprendizaje cognitivo, basado en datos de la máquina a nuestros productos», agregó Weiderman. «Somos el único proveedor que combina las herramientas, la inteligencia y el análisis del procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías cognitivas […] para ofrecer soluciones automatizadas y asistidas dirigidas a las necesidades empresariales”.

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Claudia Sandoval
Ex escritor de Digital Trends en Español
Claudia Is a writer and editor based in New York. During almost two decades, she has written not only about technology, but…
3 “recomendaciones” que Steve Jobs le hizo a Bill Gates (aunque no las haya pedido)
Steve Jobs y Bill Gates D5_ All Things Digital conference, California, 2007

Steve Jobs y Bill Gates: dos genios de la tecnología que marcaron el rumbo de la informática moderna. A pesar de su rivalidad, sus caminos se cruzaron en más de una ocasión, y aunque Jobs no era precisamente el tipo de persona que daba consejos gratuitos, hubo ciertas “recomendaciones” que, directa o indirectamente, le hizo a Gates. Aquí te contamos tres de ellas.
1. Cuidar más el diseño y la experiencia del usuario
Si algo distinguió a Apple desde sus inicios fue su obsesión por el diseño y la experiencia del usuario. Steve Jobs creía que los productos no solo debían ser funcionales, sino también bellos y agradables de usar. Microsoft, por otro lado, siempre se enfocó más en la funcionalidad, dejando en segundo plano la estética y la usabilidad.

Steve Jobs on Microsoft: No Taste in Design 💡🖥️

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Revolución en biotecnología: en camino al Mamut, crean un ratón lanudo
Colossal- Ratón Lanudo

Una verdadera proeza de la biotecnología ha sido informada este martes 4 de marzo de 2025, ya que la compañía Colossal, que está empecinada en revivir al mamut lanudo, ha dado un gran paso en ese camino: han generado un ratón lanudo.
Un triunfo de la ingeniería genética y que da buenas perspectivas para que en 2028 el mamut sea una realidad.
Para diseñar el ratón lanudo, los científicos de la compañía encontraron versiones de ratón de genes de mamut y luego usaron CRISPR para editar embriones de ratones. Luego, esos embriones se implantaron en madres de ratones sustitutas.
La Dra. Beth Shapiro, directora científica de Colossal, comentó en Techcrunch sobre este logro, que el pelaje de los ratones lanudos es de un color, textura y grosor que se asemeja a los rasgos de un mamut y que están modificados genéticamente sobrevivir en climas fríos. Aun así, la empresa debe obtener primero la aprobación del Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC), que garantiza la investigación ética y humanitaria con animales, antes de realizar dichos experimentos.

Shapiro dijo que la compañía necesita probar la tolerancia al frío de los ratones modificados para validar si esos genes mejorarían la adaptación del mamut a ambientes fríos.
Además de trabajar en un mamut lanudo, la compañía tiene como objetivo traer de vuelta al tigre de Tasmania y al pájaro dodo.
Ben Lamm, cofundador y CEO de Colossal Biosciences comentó que la creación de estos ratones es un "momento decisivo" para la misión de revivir a estos animales extintos.
"Los animales nacieron sanos y tenían los fenotipos exactos que predijimos", dijo Lamm. "Lo único que no fue intencionado fue el factor de adorabilidad. Son mucho más lindos de lo que esperábamos".
 

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Claude, ChatGPT o Gemini: que IA gana en una partida de Super Mario Bros.
acusan colusion inflar precios videojuegos retro super mario bros

Super Mario Bros. de 1985 podría parecer un reto sencillo para cualquier IA que se precie de tener la mejor capacidad de procesamiento y ejecución, sin embargo, 40 años después un experimento de la Universidad de California demostró que el juego de Super Nintendo fue un desafío monumental para cuatro modelos de IA: Claude 3.5 y 3.7 de Anthropic,  GPT-4o de OpenAI y Gemini 1.5 Pro de Google.
El experimento utilizó una versión emulada del clásico juego de Nintendo, integrada con un marco personalizado llamado GamingAgent, desarrollado por Hao Lab. Este sistema permitió a los modelos de IA controlar a Mario mediante la generación de código Python. Para guiar sus acciones, los modelos recibieron instrucciones básicas, como "Salta sobre ese enemigo", junto con visualizaciones de capturas de pantalla del estado del juego.

https://twitter.com/haoailab/status/1895557913621795076?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E1895557913621795076%7Ctwgr%5E1ef6278f59be7582c53f6465cd053d31e13c49db%7Ctwcon%5Es1_&ref_url=https%3A%2F%2Fwww.techspot.com%2Fnews%2F107011-move-over-math-reasoning-time-benchmark-ai-using.html

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