PLN vs LLM: ¿cómo afectan a los agentes de voz con IA?

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) están transformando la tecnología de voz con IA. Mientras que el PLN se centra en tareas estructuradas como el reconocimiento de voz y el procesamiento gramatical, los LLM amplían las capacidades con conciencia del contexto y la generación de respuestas complejas.

Los estudios muestran que el 91 % de los consumidores prefieren usar asistentes de voz, incluido un recepcionista con IA, por su comodidad, aunque el 59 % informa de frustraciones con la precisión y la calidad conversacional​​.

Este artículo explica en qué se diferencian el PLN y los LLM, sus puntos fuertes individuales y cómo combinarlos puede crear agentes de voz con IA más inteligentes y receptivos para las empresas modernas.

¿Qué es el PLN?

El PLN permite a las máquinas procesar el lenguaje humano mediante modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático. Se usa habitualmente para el reconocimiento de voz, la detección de intenciones y el análisis de sentimiento.

Aplicaciones clave del PLN:

• Reconocimiento de intenciones: detecta comandos en sistemas de IA como Amazon Alexa y Google Assistant.
• Extracción de entidades: extrae palabras clave como fechas, nombres o ubicaciones del texto.
• Análisis de sentimiento: analiza los comentarios de los clientes para identificar emociones.

El PLN es eficaz en escenarios que requieren precisión, velocidad y procesamiento de datos estructurados, como los servicios de transcripción y los chatbots.

¿Qué es un LLM?

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) utilizan marcos de aprendizaje profundo y arquitecturas de transformers para procesar y generar texto con sonido natural. Entrenados con conjuntos de datos masivos, destacan por entender el contexto, mantener conversaciones de varios turnos y generar respuestas personalizadas.

Características clave de los LLM:

• Conciencia del contexto: mantiene conversaciones largas sin perder de vista la intención.
• Generación de respuestas complejas: produce respuestas detalladas y con matices.
• Personalización: aprende de las interacciones del usuario para ofrecer respuestas a medida.

Algunos ejemplos populares son GPT-4 de OpenAI, Sonnet de Claude de Anthropic y Retell AI, que integra LLM para agentes de voz inteligentes.

PLN vs LLM: diferencias clave

Ejemplos de productos que usan PLN

1. Zendesk AI: analiza consultas y ofrece respuestas automatizadas.
2. Drift: capta leads y automatiza las conversaciones de ventas.
3. Amazon Alexa: procesa comandos de voz para el hogar inteligente y la asistencia personal.
4. Google Assistant: gestiona consultas de voz y se integra con dispositivos inteligentes.
5. Yellow AI: permite a las empresas crear asistentes virtuales inteligentes que automatizan las interacciones con los clientes en múltiples canales, mejorando la interacción y la asistencia.
6. ADA: automatiza la interacción con los clientes mediante chatbots y asistentes de voz, agilizando los procesos de comunicación y asistencia.
7. Dialogflow: permite a los desarrolladores crear interfaces conversacionales usando comprensión del lenguaje natural para diversas aplicaciones.

Ejemplos de productos que usan LLM

1. Retell AI: ofrece agentes de voz con conversaciones de varios turnos, retención del contexto y respuestas personalizadas para atención al cliente y ventas.
2. PolyAI: ofrece soluciones de IA conversacional para automatizar la atención al cliente, centrándose en interacciones de voz naturales y precisas.
3. Synthflow: combina la IA conversacional con la síntesis de voz avanzada, ofreciendo una integración fluida para la automatización del centro de contacto.
4. Bland: se centra en ofrecer experiencias intuitivas de agentes de voz con flujos de trabajo personalizables adaptados a las necesidades de la empresa.
5. Vapi: automatiza interacciones de voz complejas con agentes de IA que se integran profundamente en los procesos de atención al cliente y ventas.

Ejemplos de productos que usan tanto LLM como PLN

1. Voiceflow: se especializa en herramientas para diseñar y desplegar experiencias de IA conversacional, facilitando la creación de aplicaciones de voz para diversas plataformas.
2. IBM Watson Assistant: utiliza LLM para entender mejor las consultas de los usuarios y ofrecer respuestas precisas y con conciencia del contexto para capacidades conversacionales avanzadas.
3. Amazon Lex: emplea LLM junto con PLN para permitir a los desarrolladores crear interfaces conversacionales capaces de entender entradas de voz y texto, facilitando interacciones naturales.
4. Microsoft Azure Cognitive Services: integra LLM con capacidades de PLN para ofrecer potentes herramientas de creación de agentes conversacionales que entienden y responden eficazmente a las consultas de los usuarios.

Breve ventaja del PLN y los LLM

El PLN es ideal para tareas estructuradas que exigen velocidad y precisión. Gestiona de forma eficiente el reconocimiento de voz, las revisiones gramaticales y el análisis de intenciones, lo que lo hace perfecto para chatbots, servicios de transcripción y dispositivos IoT. El PLN también funciona bien en dispositivos edge con capacidad de procesamiento limitada, garantizando una latencia baja y un rendimiento rápido.

Por otro lado, los LLM destacan en escenarios complejos y dinámicos. Gestionan conversaciones de varios turnos, generan respuestas ricas en contexto y adaptan las respuestas según las preferencias del usuario. Esto los hace perfectos para bots de atención al cliente, recomendaciones de productos e interacciones de soporte técnico que requieren personalización y profundidad.

Cuándo usar PLN vs LLM

• El PLN funciona mejor para tareas estructuradas y basadas en reglas, como la transcripción de voz a texto, las revisiones gramaticales y el rellenado de formularios.
• Los LLM brillan en conversaciones dinámicas y abiertas, como la atención al cliente, la resolución de problemas técnicos y la narración de historias.

Potencia tus agentes de voz con IA con la tecnología LLM

El PLN y los LLM están revolucionando la tecnología de voz con IA al abordar necesidades distintas: mientras que el PLN destaca en velocidad y precisión para tareas estructuradas, los LLM ofrecen la flexibilidad y la conciencia del contexto necesarias para entender conversaciones complejas de varios turnos.

Para las empresas que buscan mejorar las interacciones con los clientes, los sistemas de PLN tradicionales suelen tener dificultades con la comunicación llena de matices, ya que principalmente captan palabras clave como «facturación» o «reembolso». En cambio, los bots de voz basados en LLM pueden comprender frases más largas y complejas, permitiendo a los usuarios hablar con la IA como lo harían con una persona, lo que permite que un agente de programación de citas con IA gestione conversaciones naturales. Esta capacidad permite a los LLM captar significados complejos y ofrecer respuestas dinámicas y personalizadas que fomentan experiencias atractivas.

Retell AI aprovecha el poder de las tecnologías LLM para crear agentes de voz inteligentes que ofrecen interacciones fluidas y con sonido natural, ideales para atención al cliente, ventas y telemarketing con IA. Si estás listo para mejorar tus soluciones de voz con IA, adoptar la tecnología basada en LLM es el camino a seguir. Vive el futuro de la comunicación con agentes de voz que entienden de verdad las necesidades de tus clientes.