Comercializar, Analizar, Automatizar y Simplificar los procesos empresariales es una de las especialidades de NexTechOne, que se mantiene a la vanguardia en la vertiginosa carrera tecnológica. NexTechOne presenta una nueva funcionalidad que lleva la automatización al equipo comercial de las compañías.
Siguiendo esta línea de innovación, NexTechOne presenta una herramienta revolucionaria: un asesor inmobiliario chatbot disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para atender a los clientes de inmobiliarias y desarrolladoras.
La función principal del chatbot es atender las consultas de los usuarios en tiempo real, calificar a los clientes potenciales y comprender sus intenciones de búsqueda, incluyendo precio, ubicación y tipo de operación.
Este chatbot con Inteligencia Artificial se integra con la base de propiedades de las inmobiliarias y responde de manera conversacional a las consultas de los usuarios. La información recopilada se almacena en el CRM y se notifica al equipo comercial.
La nueva funcionalidad se lanzó recientemente y ya se ha integrado con éxito en cinco inmobiliarias, incluyendo algunas fuera de la región.
El chatbot con Inteligencia Artificial permite a las inmobiliarias atender a múltiples clientes de manera simultánea, algo que un agente tradicional no puede lograr. Además, se integra con el CRM de las inmobiliarias, eliminando la necesidad de actualizar manualmente la información de las propiedades.
¿Cómo funciona? Es sencillo: los clientes se comunican a través de WhatsApp con la inmobiliaria, y el chatbot con Inteligencia Artificial les hace una serie de preguntas para comprender sus necesidades, como si desean comprar o alquilar, el presupuesto disponible y la ubicación deseada. Con esta información, el chatbot muestra de inmediato las propiedades que se ajustan a estos criterios. Luego, los clientes pueden refinar su búsqueda proporcionando información adicional, como el tamaño de la familia y sus preferencias.
El costo de instalación del servicio oscila entre USD 625 y USD 750, con una tarifa mensual de aproximadamente USD 250. Esta solución brinda a las inmobiliarias y desarrolladoras una ventaja competitiva significativa.
Configuración inicial
La configuración inicial comprende:
● Desarrollar el chatbot con Inteligencia Artificial (IA)
● Configurar la base de conocimiento (BC)
● Integración al CRM del cliente
Chatbot de WhatsApp
Se plantea configurar un chatbot con IA para automatizar el proceso de consultas de clientes. El objetivo del bot es:
● responder las consultas de los usuarios
El chatbot funciona 24/7.
API WhatsApp
La API de WhatsApp será provista por nosotros.
API – Conexión
El servicio se conecta mediante WiFi desde el smartphone, si esta conexión se ve interrumpida el servicio puede dejar de funcionar. Aspectos a tener en cuenta para reducir esta desconexión:
● El smartphone debe estar siempre cerca del router, con internet 24/7.
● Es recomendable que esté cargando la batería 24/7.
● En dispositivos android habilitar el modo desarrollador para que no se duerma y la app de WhatsApp pase a 2do plano. Con la app de WhatsApp en 2do plano se pueden dar problemas de conexión.
Tokens
Acerca de la tokenización del modelo de lenguaje.
Los grandes modelos de lenguaje de OpenAI (a veces denominados GPT) procesan texto utilizando tokens, que son secuencias comunes de caracteres que se encuentran en un conjunto de texto.
Múltiples modelos, cada uno con diferentes capacidades y precios. Los precios son por 1000 tokens. Podemos pensar en los tokens como fragmentos de palabras, donde 1000 tokens equivalen aproximadamente a 750 palabras. Este párrafo tiene 35 tokens.
Una regla general útil es que un token generalmente corresponde a aproximadamente 4 caracteres de texto para un texto común en inglés. Esto se traduce en aproximadamente 3⁄4 de palabra (es decir, 100 tokens son aprox. 75 palabras).
● Input USD 0.05 / 1.000 tokens
● Output USD 0.07 / 1.000 tokens
Base de Conocimiento
La BC va a ser proporcionada por OSOM y el cliente la podrá adaptar a sus necesidades. La BC es sumamente importante, ya que el bot va a responder según la información que se encuentre ahí.
El cliente proporcionará la información que quiere entrenar en la base de conocimiento, si no está esa información en la base, el Chatbot no podrá responder la consulta de forma adecuada.
Prompt
Las inteligencias artificiales son capaces de realizar acciones muy específicas a partir de una descripción, que es lo que se conoce como prompt. En el prompt le vamos a describir cómo debe contestar, con qué tono, y varias indicaciones más.
El ingeniero de prompt de OSOM se encargará de asegurar que el sistema de IA pueda darnos lo que estamos buscando con precisión. Para lograrlo, se deben tener en cuenta:
Hace pruebas de interacción
La técnica de ing. de prompts funciona mediante el ensayo y error. A través de la prueba de diferentes oraciones y comandos, el prompt engineer evalúa el éxito que tiene el sistema para responder a preguntas concretas y específicas. En ocasiones, el modelo contesta bien ante una estructura, pero ofrecerá una respuesta diferente si algo cambia en el comando de entrada. Al detectar estas variaciones, el ing. de prompts puede comenzar el entrenamiento del sistema.
Entrena al sistema
Como todo sistema de inteligencia artificial, los modelos de lenguaje necesitan someterse a un entrenamiento. Este proceso ocurre cuando, de manera iterativa, se corre el programa con algunos valores de entrada para guiar al modelo y que sus respuestas sean pertinentes y ajustadas a un tema concreto. De este modo, una herramienta puede destinarse a públicos específicos y generar contenidos que sean valiosos para ellos.
Determina el tono de las respuestas
Durante la prueba y el entrenamiento, el ing. de prompts también se encarga de definir el tono de las respuestas. Así, afina el funcionamiento de modelos entrenados previamente y los dirige a un tipo de usuario concreto. Por ejemplo, establece un tono de interacción lúdico y divertido, serio y profesional o neutro y servicial.
Gestiona optimizaciones del programa
También, mediante este proceso, detecta si hay algún problema en la base de conocimiento que alimenta la tecnología o si hace falta reforzar el aprendizaje durante la etapa de desarrollo antes de lanzarse al mercado. Por este motivo, los ing. de prompts deben trabajar en colaboración con el equipo de IT y de desarrollo informático.
Delimita los alcances de los modelos
Por último, los prompt engineers se aseguran de que la herramienta, basada en modelos de lenguaje, cumpla con su función (y nada más). Por ejemplo, si dispones de un chatbot para tu tienda online de ropa, el sistema debe responder preguntas sobre el servicio, ayudar al usuario a comprar o administrar la información de su cuenta. No te servirá de nada contar con un chatbot que establezca conversaciones casuales con el visitante o que dé respuestas sobre salud u otros temas.
Limitaciones
La inteligencia artificial es provista por OPEN AI (CHAT GPT). Ocasionalmente puede generar información incorrecta.
Aunque los chatbots con GPT son impresionantes en muchas formas, también tienen limitaciones importantes. Algunas de las principales limitaciones de GPT incluyen:
Falta de comprensión real: A pesar de que pueden generar respuestas coherentes y contextualmente relevantes, los modelos como GPT carecen de una comprensión profunda y genuina del contenido. No tienen una conciencia real del mundo ni de las relaciones causales, lo que a veces puede llevar a respuestas inexactas o malentendidos sutiles.
Generación de contenido falso o sesgado: Los modelos como GPT pueden generar información falsa, sesgada o engañosa si se les proporciona datos incorrectos o parciales para el entrenamiento. También pueden amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a respuestas discriminatorias o injustas.
Falta de razonamiento crítico y sentido común: Estos modelos pueden carecer de la capacidad de razonamiento crítico y el sentido común que los humanos utilizan para evaluar situaciones y tomar decisiones informadas. Pueden generar respuestas que parecen lógicas, pero que en realidad no tienen sentido o son ilógicas.
Respuestas ambiguas o incorrectas: A veces, los modelos pueden proporcionar respuestas ambiguas o incorrectas, especialmente cuando se les hace preguntas que requieren un conocimiento muy específico o que no están respaldadas por los datos de entrenamiento.
Dependencia de datos de entrenamiento: GPT y modelos similares solo pueden generar respuestas basadas en los patrones y ejemplos que han visto durante su entrenamiento. Si una pregunta o tema está fuera de su conjunto de entrenamiento, es probable que produzcan respuestas inadecuadas.
Falta de empatía y contexto emocional: Aunque pueden generar respuestas que parecen empáticas, estos modelos carecen de una verdadera comprensión de las emociones humanas y la empatía. Sus respuestas en situaciones emocionales pueden ser limitadas o inapropiadas.
Limitaciones en tareas complejas: Aunque son versátiles, los modelos como GPT pueden tener dificultades para manejar tareas altamente complejas que requieren un conocimiento profundo o un razonamiento abstracto.
