Los cuatro pasos para desarrollar su asistente virtual inteligente
Cuando se trata de desarrollar su propio asistente virtual inteligente (IVA), puede diseñar, probar, entrenar e implementar su bot fácilmente, todo sin escribir una sola línea de código. Esta guía paso a paso lo guiará a través del ciclo de vida de desarrollo del software IVA para garantizar una implementación adecuada.
Hay cuatro etapas principales en el ciclo de vida de un asistente virtual inteligente:
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Diseño y construcción
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Tren
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Prueba
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Implementar y evaluar
Paso uno: compilar e implementar
El primer paso para diseñar y construir su asistente virtual es analizar y pensar qué experiencia desea brindar con su VA. Comience por pensar en las necesidades de sus usuarios e identifique cuáles serían los casos de uso más beneficiosos para desarrollar.
Al final del día, es la experiencia lo que hará que sus clientes, sus usuarios, regresen a su negocio y fomenten la lealtad a la marca.
Preguntas que debe hacer antes de comenzar a construir:
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¿Cuáles son las respuestas?
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¿Cuándo queremos que aparezcan botones, widgets o diferentes gráficos?
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¿Cuál es la experiencia basada en los canales en los que estamos implementando?
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¿Va a ser una experiencia web, móvil o de llamadas?
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¿Cómo será esa experiencia dependiendo del canal?
Aquí es donde pasará por todo el proceso de diseño de la conversación para comenzar a construir el marco de su IVA. Básicamente, está ensamblando la base que se finalizará con la capacitación, las pruebas y la implementación a medida que avanza.
Paso dos – Entrenamiento
En el entrenamiento, aquí es donde recopila datos sobre cómo los usuarios hablarían sobre ciertos temas para que el IVA pueda identificar con precisión diferentes expresiones (fragmentos de lenguaje hablado) durante una conversación. Por ejemplo, si un cliente quiere hacer una pregunta sobre el saldo de su cuenta, hay muchas maneras diferentes en que una persona puede hacerla:
Uno de los principales objetivos de esta fase es recopilar la mayor cantidad de datos posible para entrenar su comprensión del lenguaje natural (NLU) para que su bot pueda tener inteligencia sobre esos temas. La capacitación también ayuda al asistente virtual inteligente a comprender lo que solicitan los usuarios, de modo que pueda ejecutar la acción requerida para cumplir con la intención del usuario.
Paso tres – Prueba
La etapa de prueba es una buena manera de evaluar el desempeño del asistente virtual inteligente después del entrenamiento, lo que ayudará a determinar si comprende las declaraciones del usuario.
La prueba también implica identificar las áreas en las que el asistente virtual carece de comprensión, lo que nos permite mejorar su inteligencia y cerrar esas brechas con datos de capacitación complementarios.
Hay algunos modelos de prueba diferentes que puede usar según sus necesidades. Puede probar expresiones individuales, probar varias consultas por lotes o ejecutar una prueba de conversación completa. La prueba conversacional muestra cómo se ve toda la experiencia del usuario de extremo a extremo. Es normal alternar entre el entrenamiento y la prueba a medida que obtiene datos adicionales y descubre nuevas consultas. Una vez que esté satisfecho con las pruebas del asistente virtual inteligente, puede continuar con la implementación.
Paso cuatro: implementación y mejora del rendimiento
Durante la fase de implementación, el asistente virtual ha sido diseñado, construido, entrenado y probado, asegurando su eficiencia en las tareas para las que ha sido creado. Con la implementación, también pasará por algunas mejoras de rendimiento. A medida que más personas interactúen con el asistente virtual, podrá analizar qué entiende y qué no para encontrar formas de mejorarlo. Con el tiempo, este proceso de análisis hará que el asistente virtual sea más inteligente al entrenarlo con datos adicionales recopilados de los usuarios de producción.
¿Listo para construir sus propios bots y desea consultar una guía detallada paso a paso? Consulte nuestra descripción general sobre la creación de un asistente virtual para el proceso completo y detallado.
Artículo extraído del blog Kore.ai
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