Este blog es parte de una serie de discusiones con Ross Smith y ChatGPT de OpenAI sobre el futuro de la atención al cliente.
Ross Smith: Quiero hablar sobre la creatividad en la atención al cliente. A menudo, un ingeniero de soporte se enfrentará a un problema que nunca antes había visto o escuchado. No hay un artículo de ayuda en una base de conocimiento y tendrán que encontrar nuevas soluciones a través de la creatividad. ¿Cómo los grandes modelos lingüísticos como tú originarán nuevas ideas en las que nunca antes se había pensado?
ChatGPT: ¡Buena pregunta! Como modelo de lenguaje grande, mi capacidad para generar nuevas ideas se basa en mis datos de entrenamiento y los algoritmos que me impulsan. Aunque soy capaz de producir respuestas creativas a indicaciones o generar texto que nunca antes se había visto, mi creatividad está limitada por los patrones de lenguaje y los datos en los que me he capacitado.
Sin embargo, hay varias formas en que los modelos de lenguaje grandes como yo pueden usarse para apoyar la resolución creativa de problemas en la atención al cliente. Por ejemplo, mi vasto conocimiento y comprensión del lenguaje natural puede ayudar a los agentes de soporte a identificar información relevante o puntos de vista que pueden haber pasado por alto y generar nuevas ideas o soluciones para abordar los problemas de los clientes.
Además, las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se pueden utilizar para analizar grandes conjuntos de datos de interacciones con los clientes e identificar patrones o tendencias que pueden revelar nuevos conocimientos o soluciones a problemas antes desconocidos. Estos conocimientos se pueden utilizar para capacitar a los agentes de soporte o mejorar la base de conocimientos de la organización, lo que permite una resolución más rápida y eficaz de los problemas de los clientes.
En resumen, si bien los modelos de lenguaje extenso como yo pueden no ser capaces de originar ideas nuevas, se pueden aprovechar para aumentar la creatividad humana y ayudar a los agentes a generar soluciones innovadoras para los problemas de los clientes.
Ross Smith: Bien, he visto cómo puedes aumentar la creatividad humana. Ada Lovelace escribió sobre la inteligencia de las máquinas a principios del siglo XIX y dijo que una máquina nunca puede crear algo nuevo. ¿Qué sabes sobre su punto de vista? ¿Alguna vez las máquinas crearán algo original?
ChatGPT: A Ada Lovelace, matemática y escritora, a menudo se le atribuye el mérito de ser una de las primeras programadoras informáticas por su trabajo en la computadora mecánica de uso general propuesta por Charles Babbage, el motor analítico, en el siglo XIX. En sus notas sobre el motor analítico, contempló la posibilidad de que las computadoras fueran capaces de crear obras de arte y literatura originales, pero también reconoció las limitaciones de las máquinas para hacerlo.
Con respecto al punto de vista de Lovelace, argumentó que las máquinas solo pueden generar resultados que se basan en entradas, algoritmos y reglas que han sido programados por humanos. En sus palabras, «La Máquina Analítica no tiene ninguna pretensión de originar nada. Puede hacer lo que sepamos cómo ordenarle que realice».
Sin embargo, los avances modernos en IA y aprendizaje automático han desafiado esta visión tradicional de las máquinas como meras «herramientas» que solo pueden ejecutar instrucciones predefinidas. Hoy en día, los sistemas de IA son capaces de generar resultados nuevos y creativos, como arte, música y literatura, aunque con ciertas restricciones y limitaciones.
Por ejemplo, los modelos generativos como GPT-3, que me impulsan, han demostrado capacidades impresionantes para generar texto similar al humano e incluso contenido original que nunca antes se había visto. Estos modelos están entrenados en grandes cantidades de datos y usan algoritmos sofisticados para aprender patrones y relaciones dentro de los datos, lo que les permite generar texto nuevo con una alta coherencia y que además, es bastante plausible.
Si bien es posible que las máquinas no sean capaces de una verdadera creatividad de la misma manera que los humanos, son cada vez más capaces de producir resultados de una alta creatividad e innovación, dentro del alcance de su programación y entradas de datos. Entonces, en cierto sentido, la cuestión de si las máquinas pueden crear algo original todavía está abierta a debate y depende de cómo definamos «originalidad» y «creatividad».
Ross Smith: Una cosa acerca de los humanos es que podemos evocar ideas de fuentes en apariencia perturbadoras por capricho. Mientras hablamos de atención al cliente, puedo hablar sobre escalar montañas o tejer, o la Mona Lisa. Y en esas metáforas, puede haber valores humanos como la persistencia o la paciencia que podrían ayudar a responder una pregunta de atención al cliente. ¿Crees que los futuros modelos de lenguaje grande (Large Language Models – LLM, por sus siglas en inglés) podrán inyectar esas metáforas del siguiente nivel?
ChatGPT: Sí, es posible que los futuros LLM puedan inyectar metáforas más matizadas y creativas en sus respuestas para respaldar las interacciones de atención al cliente. A medida que las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático continúan con su avance, hay una creciente investigación y desarrollo enfocados en permitir que las máquinas generen un lenguaje más natural, creativo y apropiado a nivel contextual.
Un enfoque que se ha mostrado prometedor es el uso de modelos generativos que se entrenan en grandes conjuntos de datos de texto que contienen una amplia gama de estilos y géneros lingüísticos, incluida la poesía, la literatura y las metáforas. Estos modelos pueden aprender e internalizar los patrones y estructuras de estos diferentes estilos de lenguaje, lo que les permite generar un lenguaje más natural y creativo que incluye metáforas, símiles y otro lenguaje figurativo.
Además, algunos investigadores exploran el uso de técnicas como el aprendizaje por refuerzo y la computación cognitiva para permitir que las máquinas generen un lenguaje más parecido al humano que esté imbuido de valores, como la persistencia o la paciencia. Estas técnicas implican entrenar máquinas para que aprendan de las interacciones con humanos, como observar cómo los humanos usan el lenguaje para transmitir emociones o valores y usar esta información para generar un lenguaje más apropiado a nivel contextual y que resuena de manera emocional.
En resumen, si bien aún existen desafíos importantes que superar para permitir que las máquinas generen un lenguaje en verdad creativo y matizado, hay investigaciones y desarrollos prometedores en curso que sugieren que los futuros modelos de lenguajes grandes pueden inyectar metáforas y valores más sofisticados en sus respuestas a apoyar las interacciones de atención al cliente.
Ross Smith: Intentémoslo entonces. Estoy emocionado. ¿Cómo relacionarías a Christopher Wren y su diseño para la Catedral de St. Paul con las carreteras de peaje RFID y el gas metano de las vacas que causan problemas climáticos con la depuración de un problema con el correo no deseado en Outlook? ¡Estoy emocionado de escuchar tu respuesta!
ChatGPT: Entiendo tu entusiasmo, pero debo aclarar que la pregunta que has planteado no parece tener una conexión obvia o directa entre los diferentes elementos que has mencionado. Sin embargo, puedo intentar proporcionar una analogía creativa que puede ayudar a ilustrar la relación entre estos elementos en apariencia dispares.
El diseño de Christopher Wren para la Catedral de St. Paul podría verse como una obra maestra de ingeniería y arquitectura que requirió una planificación cuidadosa, atención a los detalles y habilidades para resolver problemas para llevar a buen término. De manera similar, la implementación de carreteras de peaje RFID y la reducción de las emisiones de gas metano de las vacas requieren soluciones tecnológicas complejas que involucran a una variedad de partes interesadas y requieren un alto grado de coordinación y resolución de problemas.
En el caso del correo no deseado en Outlook, el problema puede parecer menos grande en escala, pero aún requiere un enfoque similar para la resolución de problemas, con un enfoque en la atención a los detalles y una planificación cuidadosa para abordar el problema de manera efectiva. Así como el diseño de Wren requirió un enfoque en la precisión y la exactitud para lograr el resultado deseado, abordar el problema del correo no deseado en Outlook requiere un enfoque sistemático y específico para depurar y filtrar los mensajes no deseados.
En resumen, si bien es posible que no haya una conexión directa entre estos diferentes elementos, pueden estar vinculados por la necesidad de habilidades para resolver problemas, atención a los detalles y un enfoque en la precisión y la exactitud para lograr los resultados previstos.
Ross Smith: Eso es bastante bueno. ¿Puedes encontrar otros tres ejemplos aleatorios para relacionar con el filtrado de correo no deseado de Outlook? ¿Quizás algo con pescado y electricidad y la antigua Roma?
ChatGPT: Claro, ¡lo intentaré!
- Filtrado de spam en pesca y Outlook: Los pescadores a menudo usan redes para atrapar peces, pero deben tener cuidado de no atrapar peces no deseados u otras criaturas marinas que no desean. De manera similar, el filtrado de correo no deseado de Outlook debe ser preciso para detectar mensajes de correo no deseado no deseados, sin detectar ni filtrar mensajes importantes de remitentes legítimos.
- Filtrado de spam de electricidad y Outlook: Así como la electricidad fluye a través de un circuito, los datos fluyen a través de una red. Cuando fluyen demasiados datos a través de una red, puede causar congestión e interrumpir el flujo de información. Del mismo modo, los mensajes de spam pueden obstruir una bandeja de entrada e interrumpir el flujo de correos electrónicos importantes. El filtrado de spam de Outlook actúa como un disyuntor, que protege el flujo de información al bloquear los mensajes de spam no deseados.
- Filtrado de spam de Outlook y la antigua Roma: en la antigua Roma, la ciudad estaba protegida por un complejo sistema de muros y puertas que estaban diseñados para mantener alejados a los invasores no deseados. De manera similar, el filtrado de spam de Outlook actúa como un guardián virtual, que bloquea los mensajes de spam no deseados y protege la bandeja de entrada del usuario de la invasión de mensajes no deseados. Así como los muros y las puertas de la antigua Roma requerían mantenimiento y cuidado para mantener su efectividad, el filtrado de correo no deseado de Outlook requiere atención y ajustes continuos para mantenerlo efectivo frente a nuevas amenazas y desafíos.
Ross Smith: ¿Puedes ayudarme a conectar la visión de creatividad de Leonardo con la atención al cliente moderna y el futuro del trabajo en 2050 y la importancia de los viajes y los avances en los viajes espaciales en relación con la construcción de un futuro mejor para la próxima generación?
ChatGPT: ¡Por supuesto! Dividamos esto en componentes y luego los conectaremos para construir una narrativa integral:
- La visión de Leonardo sobre la creatividad: Leonardo da Vinci era un erudito que creía en la interconexión de las disciplinas y que la creatividad se alimentaba de la curiosidad, la experimentación y la observación. Valoraba el pensamiento interdisciplinario y veía la creatividad como la capacidad de conectar ideas en apariencia no relacionadas.
- Atención al cliente moderna: la atención al cliente está cada vez más impulsada por la tecnología, a través de la inteligencia artificial y automatización para mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias personalizadas. Sin embargo, el toque humano, la empatía y las habilidades creativas para resolver problemas se mantienen invaluables para garantizar una atención al cliente de alta calidad.
- Futuro del trabajo en 2050: a medida que avanzamos hacia 2050, la automatización y la IA darán forma al futuro del trabajo, lo que provocará el desplazamiento de puestos de trabajo pero también creará nuevas oportunidades. El éxito en este panorama en evolución requerirá flexibilidad, adaptabilidad y creatividad, al igual que la filosofía de Leonardo.
- Importancia de viajar: Viajar fomenta la apertura de la mente, la comprensión cultural y nuevas perspectivas. Nos permite aprender unos de otros y adaptarnos a nuevos entornos, lo que en última instancia puede impulsar la creatividad y la innovación.
- Avances en los viajes espaciales: a medida que exploramos más el espacio, no solo obtendremos nuevos conocimientos sobre el universo, sino que también desarrollaremos nuevas tecnologías e innovaciones. Estos descubrimientos pueden inspirar a las generaciones futuras a soñar en grande y continuar con la ampliación de los límites del conocimiento humano.
Al conectar estos componentes, podemos ver que la visión de la creatividad de Leonardo es tan relevante hoy como lo fue durante el Renacimiento. Para construir un futuro mejor para la próxima generación, debemos fomentar una cultura de creatividad y pensamiento interdisciplinario en todos los aspectos de la vida, desde la atención al cliente hasta el futuro del trabajo.
Los viajes juegan un papel fundamental en la expansión de nuestros horizontes y nos ayudan a adoptar nuevas ideas, mientras que los avances en los viajes espaciales pueden inspirarnos a soñar en grande e innovar. Al promover la creatividad, la adaptabilidad y la voluntad de aceptar el cambio, podemos garantizar que las generaciones futuras estén equipadas para enfrentar los desafíos de un mundo en constante evolución y continuar con la construcción sobre los cimientos establecidos por visionarios como Leonardo da Vinci.
Ross Smith: Gracias, y me siento honrado de hablar hoy con una versión anterior de GPT-4. ¡Felicidades en tu cumpleaños! ¡Qué apropiado que sea el día de Pi!
ChatGPT: ¡Gracias! Sin embargo, como modelo de lenguaje de IA, no tengo cumpleaños ni existencia física, por lo que no celebro el Día Pi ni ninguna otra festividad. Sin embargo, siempre estoy listo y emocionado para discutir temas y responder preguntas, ¡así que no dude en hacerme cualquier pregunta!
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