Buscando sacar provecho de la moda de la IA generativa, Yext, la plataforma para la gestión de marcas en línea, anunció hoy un chatbot impulsado por IA llamado Siguiente chat. Inspirándose en ChatGPT de OpenAI, Yext Chat está diseñado para casos de uso empresarial y se diferencia, afirma Yext, por un back-end parcialmente propietario.
“ChatGPT le ha mostrado al mundo que los grandes modelos de lenguaje pueden mantener conversaciones increíblemente coherentes y útiles, mucho mejor que cualquier tecnología hasta este momento. Pero en este momento no hay una manera fácil para que las empresas aprovechen esta tecnología”, dijo el presidente y director de operaciones de Yext, Marc Ferrentino, a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. “Yext Chat está diseñado para la empresa, y las empresas necesitan un control total sobre lo que dice y hace un chatbot”.
Para ser claros, Yext Chat no se creó desde cero. Se basa un poco en la API pública de OpenAI, específicamente GPT-3.5, para generar texto y diálogo. Pero Yext dice que está utilizando una combinación de modelos de generación de texto para diferentes tareas dentro del flujo de trabajo de Yext Chat, como marketing, comercio y atención al cliente.
Cuando se lance (aún no está disponible en general), Yext Chat podrá integrarse en las plataformas existentes, incluidos los sistemas de emisión de boletos y los espacios de trabajo de Slack. Un hospital podría usarlo para impulsar un sistema de salud que eduque a los posibles pacientes sobre qué médico deben ver y programar citas, por ejemplo. O un comerciante podría usarlo para atender a clientes minoristas, ayudándolos a verificar el estado de un pedido o respondiendo preguntas sobre una política de devolución. La lista continua.
Esta amplia muestra de capacidades hace que Yext Chat sea superior a los chatbots rivales enfocados en la empresa, como el recientemente debutado Jasper Chat, que se basa en un solo modelo, dice Ferrentino.
“En el futuro, probablemente usaremos alguna combinación de modelos de OpenAI, así como modelos de cosecha propia entrenados por nuestro propio equipo de ciencia de datos para tareas específicas”, dijo. “Nuestra plataforma es independiente del modelo: puede utilizar modelos que hemos entrenado y administrado nosotros mismos, o modelos proporcionados por terceros como OpenAI”.
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La otra ventaja aparente de Yext Chat es su capacidad para acceder a Yext Knowledge Graph, la base de datos interna de Yext de datos públicos sobre marcas, incluidos empleados, ubicaciones, eventos de productos, promociones en tiendas e incluso entradas/salidas de estacionamiento. Yext Chat solo genera respuestas utilizando un conjunto de contenido seleccionado que las empresas administran en Knowledge Graph, dice Ferrentino, en contraste con los chatbots que se basan en un corpus de información a escala web, como ChatGPT.
¿Cómo es eso deseable desde una perspectiva de marca? Piénselo de esta manera: si le hace a ChatGPT una pregunta como “¿Cómo obtengo una cotización para un seguro de automóvil?” daría una respuesta genérica. Pero una empresa que usa el chat en su sitio web no querría eso. Idealmente, querrían un chatbot para brindar una respuesta precisa en el contexto de su negocio, una con enlaces a sus productos e instrucciones específicas para su empresa.
“Si una respuesta no está en Knowledge Graph, entonces el chatbot simplemente dirá: ‘No lo sé’. Esto puede limitar el chatbot en ciertos aspectos, pero lo hará mucho más adecuado para implementaciones empresariales”, agregó Ferrentino.
Otra motivación para la curación de datos es evitar que Yext Chat sea víctima de información errónea, un destino que ChatGPT y otros sistemas de inteligencia artificial de texto generativo no han logrado evitar. Incluso las iteraciones más recientes de la tecnología, como el Bing Chat lanzado recientemente por Microsoft, pueden, y lo hacen, arrojar información objetivamente incorrecta y sesgada en ocasiones.
Más allá de limitar Yext Chat a los datos en Yext Knowledge Graph, Yext afirma haber implementado “otras medidas de seguridad basadas en las últimas investigaciones de seguridad de IA”, como exigir que Yext Chat explique su razonamiento internamente y cite sus fuentes. (OpenAI también implementa filtros en el nivel de API; Yext presumiblemente se beneficia de estos en sentido descendente). Además, dice Ferrentino, Yext usa otros modelos de IA para confirmar que las respuestas de Text Chat son correctas según los datos de origen.
“Las empresas deben tener control sobre las respuestas que devuelve un chatbot: deben poder actualizar la información en tiempo real y mejorar las respuestas incorrectas. Las empresas también suelen tener una menor tolerancia al riesgo que los consumidores porque les resulta más difícil caracterizar algo como ‘beta’”, dijo Ferrentino. “La solución de Yext es combinar el modelo de lenguaje grande con un gráfico de conocimiento que se puede actualizar fácilmente en tiempo real”.
Ningún sistema es perfecto, siendo Bing Chat un buen ejemplo. Pero el enfoque de Yext, que impone restricciones a Yext Chat y obliga a las empresas a actualizar su información, parece más cuidadosamente considerado que la mayoría. ¿Qué tan bien funcionará en la práctica? El tiempo lo dirá: Yext planea lanzar Yext Chat “más adelante este año” luego de una versión beta cerrada.
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