El aprendizaje automático es una herramienta poderosa, pero no siempre es fácil de implementar o integrar en su negocio. Una opción es utilizarlo para potenciar herramientas conversacionales, de comercio electrónico o de autoservicio. Los usuarios utilizan canales familiares para conversar con agentes digitales, quienes realizan tareas simples o recopilan información que es evaluada y transmitida a un agente humano.

Estamos familiarizados con asistentes digitales como Siri, Alexa y Cortana de Microsoft: interfaces de voz para nuestros hogares, teléfonos y PC. Son la manifestación más obvia de la inteligencia artificial moderna, que une los servicios en la nube, las aplicaciones de entretenimiento, el Internet de las cosas y las herramientas de productividad familiares detrás del reconocimiento de voz y la conversión de texto a voz.

Hay muchos años de investigación informática en estas plataformas, gran parte de ellos en complejos algoritmos de aprendizaje automático y enormes conjuntos de datos de capacitación que requieren los recursos de una gran empresa. Pero no estamos limitados a estas herramientas, ya que las plataformas en la nube como Azure hacen que las herramientas utilizadas para crear servicios como Cortana estén disponibles para los socios para sus propios asistentes, comenzando con interacciones de chat simples en Azure Bot Framework. para construir sus propios asistentes virtuales, como los desarrollados por BMW y Thyssen-Krupp.

Índice
  • Comience con Bot Framework
  • Haga rodar su propia Cortana con el Acelerador de soluciones del Asistente virtual
  • Comience con Bot Framework

    Azure's Bot Service es una herramienta para crear e implementar sistemas conversacionales básicos en muchas plataformas de chat diferentes, desde la web hasta Teams, Skype y más. Se basa en elementos de Azure Cognitive Services, integrando sus API en un marco conversacional fácil de construir. Comenzará rápidamente con un "botkit" de código abierto que incluye herramientas de emulación para probar las interacciones antes de implementar su servicio.

    Crear bots es como crear cualquier aplicación, escribe código que funciona con las API existentes para analizar la entrada del usuario, determinar la intención y luego responder adecuadamente. Esta intención puede ser múltiple, ya sea para hacer preguntas de soporte, pedir una pizza o consultar los tiempos de entrega. No está creando un sistema de propósito general, está creando una aplicación muy específica con capacidades de lenguaje natural conversacional.

    VER: La guía del líder de TI sobre el futuro de la inteligencia artificial (Tech Pro Research)

    Lo que diferencia a un bot de una aplicación basada en Azure Cognitive Services es el concepto de Dispatcher. Es una herramienta que cambia a los usuarios entre modelos de servicios cognitivos dependiendo de lo que estén haciendo. Esto permite que el mismo bot admita, por ejemplo, la comprensión del idioma para determinar la intención del usuario y usarla para impulsar aplicaciones y API, o QnA Maker para responder preguntas de soporte de manera simple.

    Una vez creado, se configura un bot para que funcione con los canales que usted elija, utilizando las tarjetas adaptables de Microsoft para proporcionar respuestas interactivas cuando sea necesario. No está limitado a los canales exclusivos de Microsoft, Azure Bot Service funciona con servicios populares de mensajería y colaboración, incluido el conjunto de servicios de Twilio. Todo lo que tiene que hacer es definir canales en Azure Portal y sus usuarios interactuarán con su bot.

    Una función útil lanzada en Build 2019 es una versión mejorada de QnA Maker. Esta herramienta toma la documentación de su empresa, extrae información clave y luego responde preguntas. Es una herramienta útil para construir y ejecutar bots de ayuda básicos, utilizando preguntas frecuentes para entrenar los servicios cognitivos subyacentes. La nueva versión ahora admite conversaciones de varios turnos, con la capacidad de responder preguntas de seguimiento de los usuarios.

    Haga rodar su propia Cortana con el Acelerador de soluciones del Asistente virtual

    Si desea crear su propio asistente virtual, existe una solución de asistente virtual de código abierto que puede usar para crear sus propios equivalentes de Cortana o Alfred de Thyssen-Krupp. Sobre la base del modelo de asistente empresarial lanzado anteriormente, reúne una combinación de diferentes herramientas de la suite Cognitive Services.

    Comienza descargando la solución de GitHub, luego personalízala para agregar tu propio conjunto de funciones, incluidas la voz y la personalidad del asistente. El servicio resultante es un bot multicanal que se ejecuta en Bot Framework, con un conjunto de habilidades que maneja todo, desde eventos hasta el uso de cuentas de usuario. Las habilidades del asistente virtual serán familiares para cualquiera que haya usado Cortana, ya que se integra con Microsoft Graph y con servicios de Azure como Maps.

    Una vez que haya creado y entrenado un asistente virtual, se implementa automáticamente en Azure, junto con todos los servicios que necesita para admitirlo, incluidas las herramientas de análisis de rendimiento y registro. Todos los modelos de aprendizaje automático utilizados están pre-entrenados, por lo que puede comenzar tan pronto como su asistente esté en línea. La atención se centra en el uso de asistentes virtuales para operaciones de manos libres, utilizando las herramientas de reconocimiento de voz de Azure junto con LUIS, su servicio de comprensión de idiomas. Microsoft planea proporcionar modelos de aprendizaje automático especialmente diseñados y capacitados para casos de uso comunes, comenzando con un modelo de lenguaje automotriz.

    Con un modelo previamente entrenado como este, no necesita desarrollar sus propias herramientas de reconocimiento de voz personalizadas para manejar el control de voz de un automóvil. Una vez configurado, permitirá que su asistente virtual reconozca las solicitudes de actividades comunes, como la navegación o el uso de un teléfono celular emparejado, así como el control de las funciones del automóvil.

    VER: Cómo implementar IA y aprendizaje automático (Informe especial de ZDNet) | Descarga el informe en formato PDF (TechRepublic)

    Incluso hay soporte para un modelo de habilidades similar a Cortana o Alexa, donde se agrega funcionalidad adicional a un asistente personal según sea necesario. Tal vez esté creando un asistente para su negocio, por lo que agregará nuevas funciones y servicios a medida que se implementen, mientras aprovecha nuevos canales a medida que Microsoft agrega soporte. Un modelo de habilidades facilita la creación y el intercambio de nuevas capacidades con sus usuarios asistentes.

    En Build 2019, Microsoft demostró cómo podría ser la próxima generación de IA conversacional, usando un video de una posible versión de su asistente personal Cortana. En lugar de conversaciones sin contexto, de una cosa a la vez, el video conceptual mostraba a un usuario revisando su calendario, agregando reuniones, enviando información a colegas, ajustando horarios, todo en una sola conversación.

    El núcleo de este proceso fue una comprensión más profunda del contexto de la conversación, utilizando elementos de Microsoft Graph para vincular el contenido a las personas, construyendo un modelo de relaciones y herramientas que luego son interpretadas por las herramientas de aprendizaje automáticas subyacentes. Parte de eso es el trabajo realizado por una adquisición reciente de Microsoft, Semantic Machines, que son especialistas en inteligencia artificial conversacional. Lo que Microsoft demostró en Build fue una vista previa de cómo el trabajo de Semantic Machines animaría herramientas como Cortana, transformándola de una interfaz de usuario de voz relativamente simple en algo mucho más rico.

    Aunque algunas de las predicciones iniciales de un glorioso futuro de interfaz de lenguaje natural pueden haber sido exageradas, eso no ha detenido su desarrollo. Aprovechando sus API de Cognitive Services y Bot Framework, Microsoft está adoptando un enfoque escalable que los clientes encuentran atractivo. No tiene que correr antes de poder caminar y, comenzando con los bots básicos de preguntas y respuestas, los usuarios se acostumbran a las interacciones de lenguaje natural antes de comenzar a implementar asistentes virtuales conversacionales más complejos.