Preguntas más frecuentes sobre el Análisis de mensajes: transparencia de la IA responsable
Importante
La funcionalidad descrita en este artículo se encuentra actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se ofrece sin un Acuerdo de Nivel de Servicio y no se recomienda para cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.
¿Qué es el Análisis de mensajes?
El Análisis de mensajes es una característica de la IA que analiza los mensajes entrantes de los clientes para extraer conclusiones que ayuden a los desarrolladores a mejorar las interacciones con los clientes. Detecta el idioma, determina la intención (como una pregunta o queja sobre un servicio) e identifica los temas clave. El Análisis de mensajes puede ayudar a las empresas a comprender lo bien que funcionan sus estrategias de comunicación y a mejorar sus interacciones con los clientes.
¿Qué puede hacer el Análisis de mensajes?
El Análisis de mensajes aprovecha las capacidades avanzadas de IA con Azure OpenAI para ofrecer una funcionalidad polifacética para la interacción con el cliente. Usa los servicios de Azure OpenAI para procesar los mensajes recibidos a través de plataformas como WhatsApp. Esto es lo que hace:
- Detección de idioma: identifica el idioma del mensaje, proporciona puntuaciones de confianza y traduce el mensaje al inglés si el mensaje original no está en inglés.
- Reconocimiento de la intención: analiza el mensaje para determinar el propósito del cliente, como buscar ayuda o dar su opinión.
- Extracción de frases clave: extrae términos y nombres importantes del mensaje, que pueden ser cruciales para el contexto.
Esta combinación de características permite a las empresas adaptar sus respuestas y administrar mejor las interacciones con los clientes.
¿Cuáles son los usos previstos del Análisis de mensajes?
El Análisis de mensajes para agentes o departamentos ayuda a las empresas a resolver problemas con eficacia y a ofrecer una experiencia de usuario final sin fisuras.
Proporcionar información inmediata a los clientes reconociendo sus necesidades.
Mejorar la eficacia de los equipos de atención al cliente clasificando por orden de prioridad los mensajes en función de su urgencia o emoción.
Mejorar la calidad de las interacciones con los clientes comprendiendo el contexto y los matices de sus consultas o comentarios.
¿Cómo se evaluó el Análisis de mensajes? ¿Qué métricas se utilizan para medir el rendimiento?
Pruebas previas a la implementación:
Pruebas unitarias: desarrolle y ejecute pruebas unitarias de cada componente del sistema para garantizar que funcionan correctamente de forma aislada.
Pruebas de integración: pruebe la integración de distintos componentes del sistema, como la interacción entre el receptor de webhooks, la API de Azure OpenAI y Event Grid. Las pruebas ayudan a identificar los problemas donde interactúan los componentes.
Validación y comprobación:
Verificación manual: lleve a cabo sesiones de comprobación manual en las que los miembros del equipo simulen casos de uso reales para ver lo bien que el sistema procesa y analiza los mensajes.
Búsqueda de errores: organice eventos de búsqueda de errores en los que los miembros del equipo y las partes interesadas trabajen juntos para encontrar el mayor número posible de problemas en un corto espacio de tiempo. Estos eventos pueden ayudar a descubrir errores inesperados o problemas de facilidad de uso.
Comentarios en producción:
Comentarios de los usuarios: recopile y analice los comentarios de los usuarios finales. Esta aportación directa puede proporcionar conclusiones sobre la medida en que la característica satisface las necesidades y expectativas de los usuarios.
Encuestas y entrevistas a los usuarios: realice encuestas y entrevistas a los usuarios para recopilar datos cualitativos sobre el funcionamiento del sistema y la experiencia de los usuarios.
¿Cuáles son las limitaciones del Análisis de mensajes? ¿Cómo pueden los usuarios minimizar el impacto de las limitaciones del Análisis de mensajes al usar el sistema?
Falsos positivos:
- El sistema puede generar ocasionalmente análisis con falsos positivos, sobre todo cuando se trata de contenidos ambiguos, conflictivos o sarcásticos, y de frases y modismos culturalmente específicos de los mensajes de los clientes que no puede interpretar con precisión.
Idiomas no compatibles o problemas de traducción:
- Si el modelo no es compatible con el idioma, no podrá detectarse ni traducirse adecuadamente. También puede haber traducciones erróneas en los idiomas compatibles que tenga que corregir o crear sus propios modelos de traducción.
¿Qué factores operativos y qué configuraciones habilitan el uso eficaz y responsable del Análisis de mensajes?
Componentes explícitos de meta-indicaciones: mejore las indicaciones del sistema con componentes explícitos de meta-indicaciones que guíen a la IA para comprender mejor el contexto de la conversación. Este enfoque puede mejorar la pertinencia y la precisión del análisis al proporcionar instrucciones más claras sobre aquello en lo que debe centrarse el sistema durante sus evaluaciones.
Respuestas predefinidas para mensajes delicados: marca los temas o preguntas sensibles en la respuesta del análisis. Esto ayuda a garantizar que las respuestas sean respetuosas y conformes a la ley, reduciendo el riesgo de errores o respuestas inapropiadas generadas por la IA.
Plan de lanzamiento por fases: para recabar opiniones y garantizar la estabilidad del sistema, implemente un lanzamiento por fases que comience con una versión preliminar en la que participe una base de usuarios limitada antes de una implementación completa. Este enfoque por fases permite realizar ajustes en tiempo real y administrar los riesgos en función de las experiencias reales de los usuarios.
Actualice el plan de respuesta a incidentes: actualice periódicamente el plan de respuesta a incidentes para incluir procedimientos que aborden la integración de nuevas características o nuevas amenazas potenciales. Esta estrategia garantiza que el equipo esté preparado para controlar eficazmente las situaciones inesperadas y pueda mantener la integridad del sistema y la confianza de los usuarios.
Plan de reversión: desarrolle una estrategia de reversión que permita volver rápidamente a un estado estable anterior si la nueva característica provoca problemas inesperados. Para garantizar una capacidad de respuesta rápida en situaciones críticas, implemente esta estrategia en las canalizaciones de implementación.
Análisis de los comentarios: para recopilar conclusiones procesables, recopile y analice periódicamente los comentarios de los usuarios, en particular de Contoso. Estos comentarios son cruciales para la mejora continua y ayudan al equipo de desarrollo a comprender el impacto de las características en el mundo real, lo que conduce a actualizaciones más específicas y eficaces.