La necesidad

La inteligencia detrás de la IA conversacional proviene de los desarrolladores, que deben contar con conocimientos técnicos y agudeza ética para garantizar que sus bots interactúen en forma responsable.

La idea

Contamos con más de dos décadas de investigación con nuestra plataforma de IA conversacional, la cual combina los más recientes avances tecnológicos con procedimientos de confianza.

La solución

Un conjunto de directrices y recursos que ayuden a los desarrolladores a enfrentar los desafíos que surgen hoy de las capacidades rápidamente crecientes de la IA conversacional.

Detalles técnicos de la IA conversacional responsable

Lógica de bots

La lógica de un bot depende del uso previsto y de su idoneidad para la automatización. Definir claramente el propósito y el ámbito de cualquier bot nuevo, junto con las posibles limitaciones, puede ayudar a mitigar los riesgos (como el sesgo) durante las interacciones con el agente. Además, usar ciclos con la respuesta de los usuarios en conjunto con métricas de confiabilidad para controlar el desempeño.

  • El servicio Language Understanding permite que las aplicaciones comprendan lo que una persona quiere en sus propias palabras, al aplicar un aprendizaje automático personalizado con el texto conversacional en lenguaje natural para predecir las intenciones generales y extraer la información detallada y relevante.
  • QnA Maker crea un servicio de preguntas y respuestas a partir de contenidos semiestructurados como documentos de preguntas más frecuentes y manuales de productos o las URL.
  • El proyecto Personality Chat añade tonos amigables a los chat al responder a la plática común en un tono unificado. Incluso permite elegir entre varios imágenes públicas predeterminadas para ajustar el bot a la identidad de la marca.
  • El proyecto Conversation Learner te permite crear y entrenar interfaces conversacionales que aprenden directamente a partir de interacciones de ejemplo.

Captura de voz

Comprender las solicitudes verbales en forma exacta es un componente crítico de la IA conversacional. Cuando apliques estas tecnologías, considera crear un código de conducta o de aplicar filtros de contenido y lenguaje. Y, al igual que con cualquier otra posible solución que diseñes, ten siempre en cuenta la accesibilidad.

  • Speech to Text convierte el audio hablado en texto por medio de modelos estándar o personalizados, ajustados a los vocabularios o estilos de expresión específicos de los usuarios, y se adapta también al entorno acústico esperado, como el ruido de fondo.
  • Los sistemas de traducción automática utilizan el aprendizaje automático para convertir grandes cantidades de texto en uno de los idiomas disponibles. Se pueden usar traducciones personalizadas para crear sistemas de traducción neuronales que comprendan la terminología que se utiliza en el sector y la empresa específicos.

Síntesis de voz

A medida que la síntesis de voz se vuelve más sofisticada, es importante reforzar la transparencia en el diseño de los bots. Los desarrolladores deben asegurarse de que los usuarios sepan que están interactuando con un programa. Existen varias opciones de diseño que promueven esta comprensión sin mermar la experiencia del usuario.

  • Los servicios Text to Speech permiten que la aplicación le responda al usuario hablando al convertir el texto en audio prácticamente en tiempo real, con la posibilidad de elegir entre más de 75 voces predeterminadas. O crea nuevos modelos de voz personalizados para obtener una voz única y reconocible para tu marca, ajustada a grabaciones específicas.

Recursos:

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