Robots de servicio inteligentes: decálogo para desplegarlos en tu empresa

Los servicios digitales que se proporcionan por teléfono, a través de una aplicación u online han sido el foco de gran parte de la transformación impulsada por la IA hasta la fecha. Muchos servicios nuevos, desde fintech a viajes o soporte técnico, a menudo están muy automatizados, lo cual los ha hecho escalables. Pero los servicios físicos, como restaurantes, hoteles, hospitales y comercios minoristas, se han mantenido hasta ahora obstinadamente humanos. Incluso cuando se utilizan robots de servicio, la mayoría de estas implementaciones se limitan a tareas minuciosamente programadas, como el servicio de habitaciones o trasladar el equipaje de los huéspedes, y en general no han logrado alcanzar la escala o los resultados que esperaban esos primeros usuarios.

Sin embargo, se espera que esta brecha entre los servicios virtuales (o digitales) y físicos se reduzca por la integración de la IA generativa en tecnologías físicas, como los robots de servicio. Casi todos los fabricantes de robots de cierta relevancia están trabajando en ello.

El momento no podría ser más oportuno. En numerosos sectores, los líderes se enfrentan a una escasez crónica de empleados en la atención al público, a crecientes expectativas de rapidez y personalización y a la necesidad de mejorar la productividad en las áreas de atención al cliente.

 

La base de los robots inteligentes Se espera que la integración de la IA generativa y la IA agéntica en los robots desbloquee un cambio radical en la automatización, la escalabilidad, la autonomía, la personalización y el aprendizaje. Las tecnologías de autoservicio (self-service technology –SST–) y los robots de servicio actuales son relativamente “tontos”; carecen de inteligencia agéntica, es decir, no son capaces de razonar, planificar, mantener un diálogo ordenado o aprender a partir de una demostración humana y de la retroalimentación del mundo real. En este momento, esas capacidades están surgiendo con la integración de la IA generativa en la “IA física”.

Durante muchos años, los robots de servicio eran como máquinas expendedoras muy complejas y solo se podía confiar en ellos en ciertos contextos muy controlados. La IA generativa lo está cambiando, al integrar cinco capacidades que provocan un salto adelante en las capacidades de los robots.

 

1. Los modelos de lenguaje de gran tamaño, o LLM, permiten a los ro...