Inteligencia artificial para el análisis de datos y el comportamiento

Si trabajas para una organización grande en cualquier parte del entorno, es probable que en algún momento te hayan preguntado: ¿qué podemos hacer con la ia generativa?

Los sistemas de IA generativa, como ChatGPT, tienen la capacidad de generar contenido de alta calidad, ya sea en forma de texto, imágenes, código o música, en respuesta a las indicaciones de los usuarios humanos.

La ventaja de la última ola de sistemas de IA es que han sido entrenados con vastas cantidades de datos (es decir, más o menos todo internet), los cuales se utilizan para aprender cómo completar una tarea en respuesta a una indicación.

Entonces, para algunas personas, la respuesta a la pregunta de qué hacer con la IA generativa es obvia. Puedes indicarle a un sistema de IA generativa que cree el código y los diseños para un nuevo sitio web, genere el contenido para tu primer conjunto de artículos y produzca imágenes fotorrealistas para darles vida.

A través de estos esfuerzos, el objetivo de muchos investigadores de IA ha sido hacer que las máquinas sean capaces de completar tareas que anteriormente solo los seres humanos podían realizar. Y hacerlo a una velocidad y precisión que antes hubiera sido imposible de igualar.

Esto ha llevado a muchos comentaristas a considerar si esto podría significar el fin de la era humana o incluso la extinción de la especie humana. Pero si bien creemos firmemente que debemos ser conscientes del potencial nefasto de la IA descontrolada, también creemos que sería incorrecto sugerir que los seres humanos y las máquinas compiten actualmente en una lucha darwiniana singular por la supervivencia.

En CogCo, creemos que debemos centrarnos en las posibles oportunidades simbióticas entre la inteligencia humana y artificial. Actualmente estamos haciendo esto de dos maneras diferentes, ambas utilizando IA para apoyar y mejorar la aplicación de la ciencia del comportamiento y los métodos de diseño. Las llamamos 'IA Conductual'.

Índice
  1. Aplicación de IA para el análisis de datos
  2. Entrenamiento de modelos de IA para pensar de manera conductual

Aplicación de IA para el análisis de datos

La primera aplicación (relativamente simple) implica el uso de plataformas de IA para procesar y analizar grandes cantidades de datos; y utilizar la ciencia del comportamiento y el conocimiento del diseño para informar el análisis e influir en el comportamiento real. Las plataformas existentes ya han sido entrenadas en métodos, documentos y marcos disponibles públicamente, pero se requiere experiencia en comportamiento y diseño para indicar y refinar estos sistemas de la manera correcta. Además, se necesita experiencia adicional para comprender qué otros datos e información adicional (como marcos propietarios o datos privados) podrían ser necesarios para mejorar los resultados generados.

Entrenamiento de modelos de IA para pensar de manera conductual

La segunda aplicación (relativamente más compleja) se centra en utilizar nuestra experiencia en la comprensión del comportamiento humano para entrenar modelos de IA existentes para 'pensar' de manera conductual. Lo que significa en la práctica es que nuestros socios tienen acceso a un modelo que puede reconocer automáticamente diferentes barreras e impulsores, y generar soluciones que cambien el comportamiento de las personas en el entorno real.

Imagina, por ejemplo, que queremos ayudar a los equipos de un centro de llamadas a mejorar su interacción con los clientes (demostrado a través de algún cambio en una métrica como el Índice de Satisfacción del Cliente). Normalmente podríamos obtener estos conocimientos a través de una combinación de escuchar una muestra de llamadas, realizar entrevistas cualitativas o llevar a cabo una encuesta a gran escala.

Pero con la última generación de sistemas de IA, podemos utilizar la primera de nuestras aplicaciones de IA Conductual para procesar todas y cada una de las llamadas realizadas en el último año; transcribir estas llamadas en texto; y luego utilizar marcos conductuales y de diseño específicos (como el Marco Teórico de Dominios o la metodología de diagnóstico conductual de CogCo) para indicar a un modelo de IA los factores conductuales más significativos asociados con altos Índices de Satisfacción del Cliente. Luego, podemos utilizar expertos en comportamiento para utilizar estos conocimientos y generar soluciones diseñadas para cambiar el comportamiento de los seres humanos.

Podemos llevar esto un paso más allá a través de la segunda aplicación de IA Conductual, entrenando modelos existentes para identificar automáticamente los impulsores y barreras conductuales en las llamadas que llegan a un centro de llamadas, y generar de inmediato indicaciones y soluciones que pueden ser implementadas por seres humanos en el entorno real.

La práctica de IA Conductual de CogCo actualmente está llevando a cabo pilotos en estas áreas. Entonces, si eres una de esas personas que actualmente reflexiona sobre cómo utilizar la IA, pero quieres volver a incluir a los seres humanos en el panorama, envíame un mensaje directo (DM).

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