La funcionalidad AI-Powered Answers está disponible como aplicación para los usuarios. Necesitarás la versión adecuada de la aplicación Conversatinos para acceder a AI-Powered Answers. Para obtener más información, ponte en contacto con tu Account Manager (Gestor de cuentas).

Este artículo proporciona una descripción general de la funcionalidad de AI-Powered Answers en Conversations.

 

¿Para qué puedo usar la funcionalidad AI-Powered Answers?

Puedes usar la funcionalidad de AI-Powered Answer para responder automáticamente las preguntas comunes de los empleados utilizando los artículos ya creados de tu base de conocimiento. Deberás haber creado una base de conocimiento interna en Conversations mediante la creación e importación de artículos. Para obtener más información sobre cómo crear una base de conocimiento en Conversations, consulta nuestro artículo Agregar un artículo a la base de conocimiento.  

Esto te permite:

• Reducir el número de preguntas que debes responder manualmente.
• Ahorrar tiempo tanto para los expertos como para los solicitantes proporcionando respuestas al instante.
• Entrenar el algoritmo para sugerir las respuestas más relevantes, mejorando así la satisfacción de los empleados.
• Identificar las preguntas más frecuentes y crear artículos de conocimiento adicionales que cubran temas importantes de los que quizás no hayas tenido conocimiento anteriormente.

 

¿En qué consiste?

1. 1. Análisis del conocimiento

Cada artículo que añades a tu base de conocimiento es analizado por el algoritmo e incluido en el modelo. El algoritmo de sugerencias utiliza procesamiento de lenguaje natural para evaluar cada artículo en tu base de conocimiento y extraer los temas más importantes.

Cada vez que agregas un nuevo artículo, Conversations divide inmediatamente el texto (título y contenido) en frases y lo transforma en un vector numérico. En otras palabras, para el chatbot, el artículo no se representa como texto, sino como una lista de números, que se puede interpretar como la “puntuación” del artículo en diferentes temas.

Consulta la sección de mejores prácticas del artículo Agregar un artículo a la base de conocimientos para obtener sugerencias sobre cómo aprovechar al máximo el algoritmo.

 

2. 2. Las solicitudes entrantes se comparan con el modelo

Cuando un empleado envía una solicitud a Conversations usando Slack o Microsoft Teams, su pregunta también se divide automáticamente en un vector numérico. Luego, todos los artículos en tu base de conocimientos se califican en función de qué tan cerca coinciden sus vectores con el vector de la pregunta.

Ten en cuenta que:
NotaEl sistema no traduce automáticamente las solicitudes al idioma del artículo. Ten en cuenta el idioma en el que está escrito un artículo y cómo ciertas oficinas o empleados pueden verse afectados.

3. Si hay una coincidencia lo suficientemente buena, se sugieren respuestas adecuadas

Si algunos artículos son similares a la pregunta, el chatbot de Conversations los muestra como sugerencias para el empleado (se sugieren un máximo de tres artículos).  

Se proporcionan múltiples sugerencias cuando el sistema identifica artículos estrechamente relacionados que tienen ligeras variaciones. De esta manera, se proporcionan artículos que pueden tener diferente relevancia según la(s) necesidad(es) de los solicitantes.  

El empleado puede optar por:

• Aceptar la sugerencia haciendo clic en el botón ¡Esto lo soluciona! .
• Rechazar la sugerencia haciendo clic en el botón Nada es relevante o en el botón Necesito ayuda de un experto.

Para artículos internos, el contenido completo se muestra en Slack o Microsoft Teams. Para artículos externos, por ejemplo, aquellos que se han importado de Confluence, Notion o SharePoint, solo se muestra el título con un enlace al recurso relevante.

Consejo:
ConsejoConsulta el registro de respuestas automáticas y la zona de prueba de respuestas automáticas para analizar qué artículos de conocimiento brindan las mejores respuestas o las más precisas. Esto puede ayudar a identificar artículos para fusionar, eliminar o requerir más claridad.

 

4. 4. El modelo aprende del feedback

Con el tiempo, el modelo aprende del feedback de los empleados para brindar mejores sugerencias en el futuro. Aprende de las siguientes maneras:

• Cada vez que un empleado recibe una sugerencia, puede proporcionar feedback sobre si la sugerencia fue relevante o no utilizando los botones descritos anteriormente.
• Cuando otro empleado hace una pregunta similar, el algoritmo recuperará todas las respuestas sugeridas a las preguntas anteriores y tendrá en cuenta el feedback anterior.
• Cuando se aceptan los artículos, reciben un pequeño impulso en el ranking. Los que son rechazados como irrelevantes reciben una pequeña penalización.

Para seguir cumpliendo con el RGPD, no se personaliza ningún dato durante este proceso.  

Consejo:
ConsejoCuanto más interactúen tus empleados con el chatbot de Conversations y más feedback le den, mejor aprenderá a sugerir las respuestas correctas de su base de conocimientos.

El registro de respuestas automáticas y la zona de prueba de respuestas automáticas

El Registro de respuestas automáticas

En el Registro de respuestas automáticas, puedes encontrar un registro de las preguntas recientes realizadas por los empleados. Se muestran las consultas de los 30 días anteriores. Para cada consulta se muestra una fecha y una lista de sugerencias, junto con el resultado (aceptado/rechazado).

El registro de respuestas automáticas te permite comprender el tipo de preguntas que se hacen regularmente y crear nuevos artículos de conocimiento que coincidan con esas preguntas.

Para acceder al registro de respuestas automáticas, ve a Conversations > Gestionar > Conocimientos > Registro de respuestas automáticas.  

La zona de prueba de respuestas automáticas

En la zona de prueba de respuestas automáticas, puedes probar sugerencias de artículos ingresando las consultas típicas de los empleados. Esto te permite ver los tipos de artículos que podrían sugerirse y realizar ajustes o mejoras cuando sea necesario.

Para usar la función de prueba, ingresa una consulta en la barra de búsqueda y haz clic en Preguntar. Los resultados se dividen en dos secciones:

• Sugerencia: Sugerido: esta sección muestra todos los artículos que se sugerirían al empleado (se sugiere un máximo de tres artículos por consulta del empleado)
• No recomendado: No sugerido: esta sección muestra todos los artículos que no se sugerirían, incluidos los siguientes motivos:
  • Relevancia: la puntuación de relevancia está por debajo de nuestro umbral de recomendación.
  • Orientación: el usuario actual no se ajusta a los criterios de orientación definidos en el artículo.
  • Número de sugerencias: se mostrarían demasiadas sugerencias al empleado.

Consejos
Consejos▶︎ Los artículos están ordenados por su relevancia en orden descendente.
▶︎ Al hacer clic en un artículo, se abre el detalle en una nueva pestaña.

Para acceder a la Zona de prueba de respuestas automáticas, ve a Conversations > Gestionar > Conocimiento > Zona de prueba de respuestas automáticas.