Smartphones, televisiones, dispositivos wearables… todos integran Inteligencia Artificial (IA). ¿Y los dispositivos de colaboración? Este texto va de cómo la IA transforma la forma de trabajar y comunicarnos. De hecho, vamos a centrarnos en la colaboración cognitiva de Cisco y los pilares necesarios para poder habilitar la Inteligencia Artificial en las comunicaciones, empezando por analizar las relaciones y usuarios finales, siguiendo con bots y asistentes virtuales y terminando por tecnologías de reconocimiento de voz, texto e imagen.

Inteligencia de relaciones

colaboración cognitiva

El éxito de cualquier reunión tiene mucho que ver con invitar a las personas adecuadas y saber quién está en la sala. Tradicionalmente, esto se ha hecho con una sesión introductoria, que puede llevar mucho tiempo y que tiene una posibilidad de perder la atención de los participantes.

People Insights como herramienta de profiling inteligente

People Insights es una función de Webex que aporta datos contextuales de los asistentes a las reuniones. Esta función, procedente de la compañía Accompany, adquirida en 2018 por Cisco, representa la primera integración de su plataforma de inteligencia de relaciones en la suite de colaboración Webex.

Cuando una reunión empieza, los participantes pueden revisar los perfiles de cada usuario, con información recopilada de fuentes públicas, y crear perfiles únicos y personalizados para cada usuario en la reunión.

People Insights utiliza la lógica de discernimiento, un enfoque patentado para reconocer la diferencia entre los usuarios que tienen un mismo nombre en la red (para evitar mostrar a otra persona con el mismo nombre). Esto garantiza el acceso a información correcta, contextual y relevante sobre cada participante en la sala.

¿Qué información podemos disponer? Veamos algunos datos disponibles durante la reunión en tiempo real:

  • Los principales, Nombre, Empresa y Cargo y, dentro de estos:
    • Una lista de documentos y artículos publicados.
    • Puesto actual y anteriores.
    • Información de la compañía, incluyendo noticias recientes y el rendimiento de las acciones.

Con People Insights, el acceso instantáneo a este tipo de material hace que sea más fácil optimizar la experiencia de la reunión y crear las relaciones adecuadas en el momento ideal.

Customer Journey

La colaboración cognitiva no solo se extiende a las reuniones, existe el nicho de la atención al cliente. Históricamente, este ha sido el dominio de los representantes telefónicos de atención al cliente (CSR) y los sistemas telefónicos de respuesta de voz interactiva (IVR).

La evolución de los hábitos de consumo y exigencias del cliente obliga a otorgar una prioridad mucho más elevada a la atención al cliente para conseguir experiencias más positivas y enriquecedoras. Es lo que llamamos un concepto «centrado en el usuario» (customer-centric). Como tal, la atención al cliente ahora se trata más que nunca de la automatización, al tiempo que se personaliza el viaje digital del cliente para mejorar su tasa de retención y satisfacción.

No caigamos en el error de la falsa novedad, los bots y la automatización se han utilizado durante años. Sin embargo, no han empleado inteligencia ni usado el contexto para rastrear. Este cambio va a suponer un giro en la forma de interactuar con bots ya que ahora podrán responder con precisión a las necesidades específicas del cliente al instante.

Con Cisco Answers, una organización puede proporcionar datasheets, preguntas frecuentes y otras fuentes de datos, que pueden ser ingeridas y modeladas por la IA. De este modo, podemos proporcionar información en tiempo real, que se proporciona a los agentes, en función del contexto de las preguntas realizadas por las personas que llaman, los bots también puede hacer uso de esta información. Con la mejora del Customer Journey a través de la IA, el tiempo de respuesta es mejor, la fiabilidad de las respuestas es más alta y la tasa de cierre de tickets y satisfacción del usuario mejorarán.

Bots multicanal y Asistentes inteligentes

colaboración cognitiva

Dentro del segundo pilar de la colaboración cognitiva, incluimos asistentes virtuales y personales. Estos son, esencialmente, agentes de software inteligentes que pueden llevar a cabo tareas que ayudan al usuario final en un caso de uso de colaboración.

Los asistentes virtuales pueden tomar muchas formas para cumplir diferentes cometidos, tanto internos para los empleados, como externos para asistentes de atención al cliente. Las interacciones de bot suelen estar basadas en texto, aunque la interacción por voz también es un caso de uso importante y muy interesante a comentar por las ventajas que conlleva en la automatización de procesos y la Inteligencia Artificial conversacional.

Asistentes virtuales con IA conversacional

Hoy en día, los asistentes virtuales nos facilitan la vida y empiezan a tener un peso importante, tanto en el usuario final como en la automatización de tareas para empleados. De hecho, un asistente virtual con un módulo conversacional se ha convertido en un componente crítico. La habilidad de comprender la intención del usuario es crítica en este proceso. Por esta razón, Cisco emplea potentes tecnologías de procesamiento de lenguaje natural basadas en MindMeld Workbench para entregar un proceso llamado IA conversacional. Esta incluye PNL, gestión de diálogos y habilidades para responder preguntas.

Gracias a esta tecnología anteriormente mencionada, un usuario puede formular una frase que el asistente comprende y ejecuta las acciones adecuadas para conseguir realizar la petición. Por ejemplo, agendar una reunión con un trabajador en una sala determinada y en una fecha y horas definidas.

Para conseguir este resultado pasamos por seis fases que enumeramos a continuación:

  1. Catalogación de la petición (reunión).
  2. Clasificación específica de la petición (creación de una reunión).
  3. Reconocimiento de entidades (quiénes asisten y sus datos asociados a la reunión).
  4. Clasificación de roles (cuál es la fecha y hora de inicio, final,…).
  5. Identificación de entidades (asignación del evento a un usuario, o más de uno, según criterios recogidos en la frase formulada).
  6. Respuesta calculada a la solicitud (se crea en lenguaje natural una respuesta para la resolución de la petición del usuario).

Webex Assistant

El modelo de IA conversacional se emplea para una gama de asistentes inteligentes para el espacio de trabajo. Permite a las personas usar su voz para realizar tareas relacionadas con la reunión, como comenzar una reunión programada, unirse a una sala personal de Webex o llamar a cualquier persona en el directorio de la empresa con solo decir su nombre

Webex Assistant es la herramienta clave de la capacidad de colaboración cognitiva de Cisco. Se pone en marcha utilizando la palabra de activación «OK Webex», seguida de una de las muchas instrucciones habladas compatibles.

Tecnologías de audio y habla en colaboración cognitiva

colaboración cognitiva

La colaboración y la comunicación todavía se centran, actualmente, en la calidad del habla y el audio. Por ende, una plataforma de comunicación debe ser capaz de comprender inteligentemente el papel del habla y de otros sonidos en el entorno laboral. Una IA tiene que estar a la altura de poder detectar ruido ambiental y eliminarlo, grabar y almacenar transcripciones de las conversaciones, así como analizar las reuniones en tiempo real:

Detección y supresión de ruido ambiental

Webex proporciona detección de ruido basada en el aprendizaje automático en los clientes de Webex Meetings y en los dispositivos Webex Room Series, para identificar y eliminar de forma inteligente y automática los sonidos de fondo.

Transcripciones de las reuniones almacenadas

Una de las ventajas de la IA es que a medida explotamos y desarrollamos la tecnología, más características podrán irse incluyendo. Es el caso de la producción precisa de transcripciones de grabaciones de reuniones realizadas.

Cisco está en desarrollo y pruebas de esta característica basada en el paquete de colaboración cognitiva. Acceder a las transcripciones de una reunión grabada ofrecerá la capacidad de buscar resultados de la reunión e identificar elementos de forma precisa y poder exportarlos para su análisis.

Análisis de reuniones en tiempo real

Los dispositivos de Webex Meetings proporcionan telemetría de colaboración, que puede informar sobre el estado de la reunión y solucionar posibles problemas técnicos o de comunicación durante la misma.

Imagen de la reunión procesada por IA

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Después de unos sólidos cimientos en los protocolos de voz y texto, la siguiente característica más importante son las imágenes. Es una habilidad única humana captar la información extraverbal de las personas con las cuales nos comunicamos. En un contexto de colaboración, esto incluye inferir significado y emoción a través del lenguaje corporal y establecer relaciones de confianza a través del contacto visual y la conexión cara a cara.

Las reuniones pueden enriquecerse aún más detectando el estado de atención de los integrantes en la reunión. Una conexión visual de calidad permite un mayor contexto, con el fin de ayudar a las personas a comprender quién está involucrado en la reunión y leer gestos y ver objetos físicos (como prototipos de productos o cuadros gráficos) que están físicamente en la sala.

La evolución de tecnologías transversales a la colaboración cognitiva como el ancho de banda de la red y la potencia informática han hecho que las conferencias web y las videoconferencias sean más confiables y rentables que antes.

La solución de colaboración cognitiva de Cisco ofrece inteligencia, contexto y proactividad al garantizar una comprensión sin obstáculos de las personas y los temas involucrados. El concepto de visión por computadora consiste principalmente en:

Reconocimiento facial

El reconocimiento facial implica el aprendizaje supervisado, así como un subconjunto del Machine Learning (ML) llamado aprendizaje profundo o Deep Learning (DL), que permite que las decisiones y la comprensión se realicen a través de una comprensión contextual más exhaustiva.

Típicamente, un sistema de reconocimiento facial usará rasgos faciales para crear una descripción de la cara. Una vez que se detecta una cara, las mediciones entre puntos clave en la imagen facial se utilizan para crear una descripción que puede devolverse en una variedad de formatos. Este primer paso identifica un elemento facial, pero no es posible identificarlo. Sin embargo, la descripción de la cara se puede convertir en un identificador de cara gracias a un proceso de formación automático, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado o de aprendizaje profundo, se hace posible identificar a un usuario final con una precisión razonable.

Para este procesamiento de imagen Cisco usa GPUs NVIDIA con el fin de ejecutar algoritmos para calcular previamente las descripciones de los usuarios para el reconocimiento facial y pasar de una descripción de cara a una identificación.

Dentro del contexto del reconocimiento facial, el modelo de aprendizaje profundo asigna un identificador numérico a cada cara que lee. Luego, trabaja para descubrir qué identidad conocida es la mejor opción con el mayor grado de fiabilidad.

Reconocimiento de gestos

Esta característica está actualmente en desarrollo y es producto de la implementación más extensa de la tecnología de reconocimiento facial. La correlación de gestos similares entre personas para expresar un sentimiento común, puede ser usado por un modelo de Machine Learning para añadir información de la expresión corporal o facial de los integrantes en la reunión.

Reconocimiento de objetos e interpretación de la sala

Estos son dos conceptos que se centran en la capacidad de reconocer objetos dentro de un entorno capturado por un dispositivo de colaboración.

El reconocimiento de objetos puede ser, por ejemplo, el cálculo de asistentes en la reunión y el espacio usado, determinar si la sala está suscrita en exceso y podría identificar y reservar un mejor lugar de reunión que esté disponible cerca.

Los beneficios de una solución de este tipo (que estará disponible en una versión futura) ayudaría tanto a los participantes de la reunión local como a la remota, además de ser buenos para cumplir con la eficiencia y construir la ocupación y utilización de los recursos.

El emparejamiento de proximidad, calcula la distancia de una persona específica desde la cámara y el micrófono, lo que permite que el software adapte los volúmenes de entrada de sonido y el reconocimiento de gestos sin que esa persona se pierda en el fondo.

Datacom.Global, como Partner Premier de Cisco, implementa las mejores soluciones de colaboración para PYMEs del sector TIC.

Nuevo llamado a la acción