AI-Showcase: Comunicación inteligente simplificar con propio modelo de Inteligencia Artificial

Este espectáculo de Inteligencia Artificial muestra las posibilidades que ofrece un sistema propio de IA en empresas y administraciones. Se muestra cómo con la IA se pueden aliviar a los empleados. Por ejemplo, así se pueden reconocer y tratar de manera dirigida reclamaciones, solicitudes de ciudadanos, tickets de soporte, correos electrónicos o denuncias de daños. Características: control total de datos, independencia total, sin costos adicionales.

Introducción

En la última presentación de KI se demostró cómo con poco esfuerzo y rápidamente se pueden generar impresionantes imágenes en un portátil de inteligencia artificial.

En este espectáculo de Inteligencia Artificial se muestra que con un esfuerzo programático casi igualmente bajo y en minutos puede entrenarse un clasificador inteligente para documentos. Con lo cual se puede simplificar significativamente la comunicación en empresas y administraciones.

Las solicitudes de ciudadanos o clientes pueden enviarse directamente al encargado adecuado o asignarse automáticamente a una categoría adecuada. También es posible ofrecer recomendaciones para la mejor respuesta, basadas en casos anteriores similares, todo esto de manera automática y basada en Inteligencia Artificial. Los procesos laborales apoyados por IA más que sustituirlos. Porque la confiabilidad se basa en una condición: la responsabilidad. Y esta solo puede ser asumida por un ser humano.

Un clasificador inteligente puede entender el significado de documentos o solicitudes. Las posibilidades que se derivan de esto son enormes. El siguiente proceso muestra en puntos lo que es posible en su empresa o en una autoridad:

• Un cliente o ciudadano le escribe una Mensaje. Esto puede ser un aviso de daños, una queja, una solicitud de cita, una rescisión, una pregunta sobre conocimientos o cualquier otra cosa.
• Uno de sus empleados debe editar la noticia editar.
• Con el clasificador inteligente, se puede reconocer cómo tratar la noticia del cliente o ciudadano.
• De ahí se derivan una serie de posibilidades:
  • La noticia se transmite automáticamente al empleado adecuado.
  • La noticia se compara con noticias anteriores. Un empleado recibe una Recomendación para su tratamiento, que se basa en un caso anterior muy similar.

Alternativamente es posible un sistema de tickets para el soporte (soporte al cliente, servicio ciudadano, programador):

• Un nuevo caso llega, por ejemplo, una queja o reclamación o un error de software.
• Con el clasificador inteligente, este caso puede ser automáticamente clasificado en una categoría adecuada.
• El empleado adecuado recibe el caso para su tratamiento.
• Se le recomienda como un caso muy similar en el pasado se trató de manera opcional.
• El denunciante (cliente, ciudadano, usuario) recibe una retroalimentación adecuada a su queja: "Estimado cliente, muchas gracias por su mensaje. Su mensaje ha sido clasificado como un error y se está tratando con alta prioridad. Ya se ha informado a uno de nuestros empleados

El Escaparate

Se trabaja con un modelo de inteligencia artificial de código abierto que entiende bien el alemán. Mientras la mayoría del mundo habla otras lenguas aparte del alemán, al menos los modelos lingüísticos de IA entienden muy bien nuestra lengua.

El objetivo es reconocer a qué categoría pertenece un documento dado. Un documento se puede equiparar con un trozo de texto. Por lo tanto, también podría tratarse de una correo electrónico, mensaje a través de un formulario de contacto, búsqueda en la web o entrada en un chatbot. Este muestreo funciona muy bien con textos que no superan unos pocos cientos de palabras. Para textos más largos, el enfoque utilizado puede ser perfeccionado con métodos convencionales.

Establezca las categorías que existen. Por ejemplo, si hay empleados que procesan quejas sobre un tema específico, podría ser una categoría "Quejas sobre el tema X". Otra categoría podría ser "Solicitud general" o también "Interés de compra" o también "Pregunta a Perso".

A estas categorías, que ustedes han establecido, ahora se necesitan documentos de ejemplo. Por cada categoría, a menudo bastan unos pocos ejemplos.

Hay muy pocos ejemplos, entonces estos pueden multiplicarse con un proceso de Inteligencia Artificial. Se habla aquí de conjuntos de datos sintéticos. Por ejemplo, puede generarse una nueva versión de un documento existente que tenga un lenguaje diferente pero pertenezca a la misma categoría. En muchos casos, sin embargo, ya se pueden multiplicar los ejemplos recopilados por seres humanos mediante programación convencional.

Como sus documentos son suyos, es importante a menudo tener control de datos. Por eso el proceso de Inteligencia Artificial se lleva a cabo localmente en su propia hardware. Para este espectáculo se utilizó un portátil con Inteligencia Artificial en el que también se escribió este texto. Las empresas utilizarían un (propio o alquilado) servidor de Inteligencia Artificial. Lo que es posible en un portátil, lo es aún más en una caja cuadrada llamada servidor.

Luego comienza la parte emocionante, el entrenamiento de un clasificador. Este clasificador aprende a asignar a un documento una categoría determinada. ¿Cómo lo hace? De la misma manera en que usted se miraría cientos o miles de documentos y aprendería a reconocer la categoría correspondiente. La diferencia es que no tiene tiempo, ni ganas, ni buena memoria, ni puede hacerlo con rapidez.

Resultados

El entrenamiento duró en el mencionado portátil de Inteligencia Artificial unos minutos:

Tiempo de entrenamiento: 212,2422 segundos

Muestras de entrenamiento por segundo: 155,671

train_steps_per_second: 9.729

Total optimization steps = 5443628

Una de las salidas del proceso de entrenamiento de IA

Esta salida surgió después de un primer testeo. Una refinación del resultado duró algo más que las 212 segundos mencionadas, lo que es menos que 4 minutos de tiempo de cálculo. En este tiempo se realizaron aproximadamente 5,5 millones de pasos de optimización. En un portátil (el ventilador a veces es un poco ruidoso).

En segundos se realizaron casi diez mil pasos de entrenamiento. De igual manera, se introdujeron más de 155.000 ejemplos en el cerebro de la Inteligencia Artificial para que aprendiera a entender. La siguiente imagen muestra las estadísticas de otro entrenamiento de IA. Es hermoso ver los escalones que indican el éxito del entrenamiento. La tasa de aprendizaje disminuye con el tiempo (aquí de manera intencionada), al igual que en humanos (a menudo no es lo deseado).

El clasificador de Inteligencia Artificial puede ahora clasificar documentos en categorías predeterminadas. Puede hacerlo incluso bastante bien. En la imagen, como "Loss", se menciona el valor 0,0001. El "Loss" es aquí la muy pequeña brecha hacia la Perfección. El valor cero es la perfección. Un valor como 0,0001 debe verse como perfecto. La calidad del sistema solo puede mejorarse mediante más datos de entrenamiento o validación.

Si el clasificador se entrena con preguntas de usuarios como las que se introducen en motores de búsqueda o en asistentes virtuales (chatbots simples) incorporados en sitios web, la inteligencia artificial sabe qué tipo de pregunta de usuario se ha introducido.

Aquí unos ejemplos de preguntas de usuarios junto con las categorías reconocidas (errores de escritura son intencionales):

• Hola → Kategorie „Soziale Kommunikation“
• ¿Cómo te llamas o qué nombre tiene tu bot libre? → Categoría "Pregunta personal
• Welcher Tag häude? → Kategorie „Frage nach Datums“
• ¿Dónde puedo encontrar información sobre cómo solicitar un documento de identidad personal? → Categoría "Pregunta a documentos de identificación
• error_programmfehler termintoll → Categoría "Error para el tercer nivel de soporte
• Ayuda Quién puede ayudarme a completar esta fórmula para el entorno de un vehículo automotor, por favor? gracias señor o señora → Categoría „Pregunta sobre la circulación de Pkw

El clasificador de IA viene con errores de escritura, términos incorrectos y preguntas formuladas de manera descuidada o coloquial.

Otros ejemplos aún más diferentes son no solo pensables, sino también realizables. Ya sea con un propio sistema de inteligencia artificial, o a través de interfaces con chatbots comerciales.

Ventajas

El clasificador inteligente puede en el plazo más breve posible ser configurado en función de circunstancias específicas (noticias o documentos y sus respectivas categorías) después de haber sido instalado una vez.

Una vez disponible, el clasificador inteligente puede realizar sin cesar su trabajo y proporciona respuestas rápidas.

Si en el transcurso del tiempo surge la voluntad de tener nuevas o diferentes categorías, se vuelve a entrenar al clasificador. Esto solo lleva unos minutos o incluso horas con muchos ejemplos. Este esfuerzo es un gasto único.

Si todo esto se hace en un sistema de inteligencia artificial propio, el clasificador puede mejorarse de manera ilimitada. Esto es importante porque cada entrenamiento está sujeto a un proceso aleatorio. Es algo similar a cuando una persona escribe un texto sobre el mismo tema en diferentes días (cada vez se produciría un texto diferente, pero con contenido comparable).

Además, no fluyen datos y valiosas conclusiones a terceros si no se quiere. Quien ya está dispuesto a utilizar servicios de terceros, no debe pensar solo en la API de ChatGPT. En este momento hay ofertas de otros proveedores, incluso de Europa, que sobre todo para textos alemanes proporcionan mejores resultados.

La rentabilidad de esta solución es simplemente enorme. El beneficio es aún mayor y el esfuerzo es mínimo.

Al combinar este enfoque de inteligencia artificial con métodos convencionales comunes, la confiabilidad de los resultados aumenta aún más.

Conclusión

Basándose en unos pocos ejemplos, se puede crear un clasificador inteligente para documentos en empresas y administraciones mediante un entrenamiento dirigido a un modelo de IA.

Las exigencias de hardware para este entrenamiento son moderadas y también pueden ser realizadas con equipo de alquiler no especialmente potente.

El esfuerzo se compone principalmente de la presentación de algunos ejemplos. Los ejemplos existentes pueden multiplicarse artificialmente. El esfuerzo del programador para el mecanismo de Inteligencia Artificial es bajo.

En un próximo show de inteligencia artificial se mostrará cómo los documentos no solo pueden ser clasificados, sino también comparados entre sí. De esta manera, aún más procesos en la empresa podrán ser gestionados de una manera aún más eficiente. Eficiente significa aquí que los empleados actuales puedan hacer su trabajo mejor y debido a la entrega de tareas estúpidas estarán probablemente más contentos. El número de empleos no cambiará gracias a esta mejora en inteligencia artificial.

Una evaluación de su caso de uso en su organización respecto a la factibilidad con IA se lo proporcionaré gustosamente. Basta con que escriba.