¿Es la IA generativa el próximo gran avance de CX a pesar de sus riesgos?

El innovador avance en inteligencia artificial de OpenAI con ChatGPT presenta avances en el marketing minorista y mejoras inspiradoras en las soluciones de experiencia del cliente (CX).

Lanzado por OpenAI en noviembre de 2022 como prototipo, ChatGPT, o Chat Generative Pre-trained Transformer, se ha vuelto cada vez más popular en múltiples industrias. Con lanzamientos recientes, su estructura de chatbox basada en la familia GPT de grandes modelos de lenguaje (LLM) ofrece respuestas detalladas y articuladas en muchos dominios de conocimiento.

La capacidad futurista de la IA generativa permite a los usuarios generar rápidamente contenido basado en una variedad de entradas. Este enfoque también aporta nuevas herramientas que optimizan el comercio electrónico y las campañas de marketing.

Los casos de uso presentes y futuros no solo son fascinantes, sino que realmente pueden ayudar a cumplir las promesas a los clientes, según Harry Folloder, director digital de la firma de soluciones CX Alorica. Se centra en encontrar la mejor respuesta correcta aplicando IA generativa dentro y encima de otros conjuntos de herramientas para brindar el servicio prometido de una manera mucho más rápida.

“La IA generativa es literalmente un juego de pelota completamente nuevo. La utilización de esos grandes modelos de lenguaje permite crear contexto de forma única en cada [human] interacción”, le dijo a CRM Buyer.

Sin embargo, todavía no está claro si el empleo de IA generativa en operaciones de marketing y CRM puede evitar posibles abusos de programación e imprecisiones de ChatGPT.

Una pregunta relacionada es: ¿Pueden las barreras de seguridad evitar que el aprendizaje automático (ML) y el LLM de la IA basados ​​en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) se vuelvan locos?

Las funciones mejoradas plantean un potencial de abuso

Los esfuerzos para mejorar las capacidades de CX para los especialistas en marketing y minoristas ofrecen soluciones muy esperadas dentro de las empresas. Pero la IA generativa si no se controla puede dañar la reputación de las marcas, advierten los expertos. Follower no está en desacuerdo con la necesidad de incorporar barreras de seguridad en las capacidades de la IA para evitar comportamientos y resultados descontrolados.

La clave de esta preocupación es esta pregunta persistente: ¿Puede la IA generativa pasar la prueba de Turing para la inteligencia humana en las computadoras?

Las implementaciones anteriores de IA se limitaban principalmente a resultados basados ​​en secuencias previamente entrenadas. La IA sólo podía hacer aquello para lo que estaba programada. La IA generativa, por otro lado, tiene el potencial de crear artefactos de calidad humana a escala que incluyen contenido escrito, visual y de audio falso y engañoso.

A medida que los desarrolladores de IA experimentan con la incorporación de barandillas de seguridad, un método de medición establecido desde hace mucho tiempo puede ayudar a evitar que la programación de IA conduzca a un “libre pensamiento” sin control por parte de las redes de IA. La prueba de Turing, ideada por el matemático inglés Alan M. Turing en 1950, es un método sencillo para determinar la capacidad de una computadora para demostrar la inteligencia humana a través del pensamiento.

Para pasar esta prueba y así demostrar la inteligencia humana, las computadoras mejoradas con IA deben entablar una conversación con un humano sin ser detectadas como una máquina. Ninguna computadora se ha acercado todavía a pasar la prueba de Turing.

Pero ese umbral bien podría estar a la vuelta de la esquina.

La precisión de la curación es la cuestión

Para los expertos en CX, los objetivos principales son brindar a los clientes respuestas precisas, mitigar su frustración y mejorar su experiencia general. Folloder subraya que la máxima aspiración de la CX impulsada por la IA es resolver problemas de forma más eficaz y fortalecer la protección de la marca.

Considere que esta nueva tecnología posee la capacidad de explorar todas las fuentes de información sin restricciones. La ausencia de límites de búsqueda dota a la IA generativa de acceso ilimitado a nuevos materiales, enriqueciendo el proceso integrador de sus resultados.

“A la velocidad de la computación, se puede propagar esa información o algo que parezca inofensivo en la superficie y en el mundo de la computación. Pero podría empañar la marca en el mundo real”, advirtió.

Para lograr el equilibrio adecuado al seleccionar contenido dentro de una plataforma de inteligencia artificial, es necesario tener en cuenta la protección del cliente, planteó Folloder. Según él, éste es uno de los factores esenciales que actualmente quedan sin respuesta.

“Imagínese darle a un programa la capacidad de buscar todo en Internet. La forma en que lo usamos le permite básicamente delimitar o no el contenido de esta búsqueda”, dijo. "La clave de esta discusión en curso es la próxima capacidad de la IA generativa para cruzar la frontera de la inteligencia informática".

Introduzca la prueba de Turing

En este contexto es donde la prueba de Turing puede convertirse en un factor de control. Sus antecedentes son significativos para la discusión.

Mientras estaba en la Universidad de Manchester, Turing escribió un artículo que detallaba su experimento mental llamado "El juego de la imitación". En él, predijo que para el año 2000, una computadora “podría jugar el juego de imitación tan bien que un interrogador promedio no tendrá más del 70% de posibilidades de hacer la identificación correcta (máquina o humana) después de cinco minutos. de interrogatorio”.

El trabajo de Turing en 1939 ayudó a la agencia de inteligencia británica MI6 a descifrar códigos alemanes, incluida la infame Máquina Enigma. Esos esfuerzos se retratan vagamente en una película de 2014 titulada “The Imitation Game” basada en la biografía de 1983 “Alan Turing: The Enigma” de Andrew Hodges.

Los rápidos avances en curso en la IA están haciendo sonar las alarmas a nivel mundial sobre la necesidad de crear salvaguardas, ya sea para casos de uso empresarial o más allá, como se analizó en abril en The AI ​​Revolution Is at a Tipping Point de TechNewsWorld.

En este punto, vemos limitaciones en la tecnología. ¿Cuánto tiempo permanecerán esas limitaciones hasta que los desarrolladores de software instalen barreras de seguridad? Intervino el seguidor.

A medida que más consumidores interactúen con la IA generativa integrada en la marca, algunos intentarán probar sus límites. La prueba de Turing sigue siendo un umbral difícil de cruzar para la IA generativa.

Analizando el potencial y los peligros de la generación de IA

Presionamos a Follower para que explicara los avances necesarios en las áreas de comprensión contextual, inteligencia emocional y toma de decisiones dentro de la IA. También le pedimos que compartiera su experiencia sobre cómo la IA generativa puede satisfacer las demandas de interacciones complejas con los clientes sin sobrepasar los límites de seguridad.

Comprador de CRM: ¿Cree que la IA generativa algún día podrá pasar la prueba de Turing?

Seguidor de Harry: La prueba de Turing todavía se aplica porque aún puedes saber fácilmente que no es un humano haciéndole una simple pregunta de lógica. Pero ahora tiene la capacidad de utilizar LLM en una conversación que sería más humanista.

¿Cuál es el factor decisivo en sus preocupaciones de seguridad con la IA generativa?

Seguidor: La lógica todavía falta hoy. Por lo tanto, aún podrías confundirlo y engañarlo fácilmente. Hay toneladas de cosas diferentes en diferentes plataformas de redes sociales que le muestran cómo puede engañar fácilmente a estas cosas de IA para que escriban código malicioso para usted o le digan cosas que vayan en contra de su ética programada.

¿Qué tan cómodo se siente con el potencial de que la IA generativa no cause daño?

Seguidor: Pasé algunos años dentro de la comunidad de inteligencia del gobierno de los Estados Unidos enfocándome en desarrollar prácticas cibernéticas y SATCOM para la Casa Blanca. Probablemente no sea una buena persona para preguntar eso porque lo veo en todo.

Ya se ha demostrado que se utiliza de forma maliciosa. Hay ciberterroristas que han utilizado el poder de esta herramienta de inteligencia artificial para mejorar su malware y construir registradores de claves que tengan la capacidad de eludir los componentes de seguridad modernos.

¿Qué se debe hacer para que la IA generativa sea más segura?

Seguidor: ¡Ésa es la pregunta clave! Creo que un negocio extremadamente grande y multimillonario surgirá precisamente en torno a eso porque hoy en día realmente no hay grandes respuestas. La IA está creciendo más rápido de lo que podemos mantenernos al día con sus términos protectores.

Entonces, ¿dudas que se pueda hacer mucho más que prohibir su uso como ya lo han hecho algunos países europeos?

Seguidor: No tengo una gran respuesta porque no creo que la haya todavía. Estoy en conflicto porque es una tecnología increíble que necesita ser utilizada y perpetuada para siempre. Pero no se equivocan en sus temores. Esta tecnología tiene una gran capacidad para causar mucho daño si no se vigila adecuadamente.