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Test de Turing y su aplicación en el servicio al cliente

Test de Turing: qué es y cómo evalúa el servicio al cliente en bancos 

¿Pueden las máquinas pensar? Es una pregunta que dio origen a los fundamentos de la inteligencia artificial (IA). Y es que, sin saberlo, hablar con las máquinas ya es parte de la vida. Hoy en día, los avances en IA utilizan diferentes pruebas para determinar si una máquina puede pensar y si es capaz de mantener una conversación como un humano. Entre ellas, el test de Turing, una herramienta que evalúa los chatbots en la atención al cliente y compara su nivel de conversación con el de una persona real (Santander Universidades, 2021).  

Conoce cuáles son las pruebas para medir la capacidad de la IA de imitar respuestas humanas. Además, la importancia del test de Turing en la atención al cliente de los bancos.  

Pruebas para medir la capacidad de la IA de imitar respuestas humanas

Actualmente, existen varias pruebas para medir la capacidad que tiene la IA de imitar respuestas humanas. Se trata de alternativas para determinar si un usuario es humano o máquina. Con estas, es posible monitorear el uso corporativo de la IA en bancos y evaluar que su interacción sea más intuitiva y eficiente. Las más usadas son (Montagud, 2022; González, 2023):  

  1. El test de Turing, la prueba que sentó las bases de la inteligencia artificial.  
  2. La prueba de Ebert, el test que replica las entonaciones humanas para provocar sentimientos en otras personas.  
  3. Test de Eugene, que utiliza el reconocimiento del habla o la visión artificial. 
  4. Los códigos CAPTCHA, que utilizan varios tipos de algoritmos para diferenciar a un humano de una máquina con acertijos.  
  5. Test de Lovelace 2.0, una prueba que evalúa el aspecto creativo.  
  6. Prueba de Feigenbaum, basada en el conocimiento experto de un campo determinado.  
  7. Prueba de esquemas de Winograd, que mide la capacidad de resolver anáforas.  
  8. Test de Marcus, una prueba centrada en una capacidad muy humana: el humor.  

 

¿Qué es el test de Turing y su evolución con IA?

El test de Turing es una prueba de IA que sirve para determinar si una máquina es capaz de pensar como un humano. Fue desarrollada por Alan Turing, en 1950 y, originalmente, se conocía como el juego de la imitación. Este test evalúa si el comportamiento de una máquina puede distinguirse del comportamiento de un ser humano. Con el test se introdujo la aceptación de la idea de inteligencia en las máquinas (Montagud, 2022; IBM, S.f.).  

Este propuso que, si una máquina posee verdadera inteligencia, debe ser capaz de imitar las respuestas humanas ante condiciones específicas. Para eso, la máquina utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y el aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje automático que se inspira en las redes neuronales del cerebro para procesar datos. Este permite que la máquina profundice en su aprendizaje e identifique conexiones para conseguir mejores resultados (Montagud, 2022; DataScientest, 2022). 

Funcionamiento del test de Turing y las rúbricas que mide

Originalmente, esta prueba solo evaluaba un conjunto de habilidades, como entradas y salidas de texto. Sin embargo, con los avances de IA, su desarrollo se ha extendido hasta evaluar el rendimiento textual, visual y auditivo para comparar con resultados humanos. Para eso, el test de Turing cuenta con tres terminales separadas entre sí. Una terminal es operada por una máquina, mientras que las dos restantes son operadas por humanos. Durante la prueba, el funcionamiento se centra en (IBM, S.f.; Montagud, 2022):  

  • Uno de los humanos hace preguntas que el otro humano y la máquina deberán responder.  
  • Las preguntas se centrarán en un tema específico dentro de un formato y contexto.  
  • Una vez realizadas las preguntas, el humano debe decidir quién es el ser humano y cuál es la máquina, según las respuestas obtenidas. 
  • Finalmente, el test de Turing puede ser repetido tantas veces como se necesite para lograr resultados confiables.  

Si el humano que hace las preguntas se equivoca más de la mitad de las veces en adivinar quién es la máquina, se considera que esta posee IA. Esto se debe a que se comporta de una forma tan humana que hace dudar al humano que preguntaba. Incluso, Turing especificó que un humano solo tendrá un 70 % de posibilidades de saber si la conversación es con un humano o con una máquina después de 5 minutos (IBM, S.f.; Montagud, 2022)   

Cómo evaluar el servicio de atención al cliente con el test de Turing 

La IA es clave para evaluar el servicio de atención al cliente en los bancos. Esta ayuda a las instituciones financieras a analizar los datos de los clientes y así poder orientar sus necesidades y preferencias. Para eso, utiliza modelos como el árbol de decisión o un DSS que permiten analizar grandes cantidades de datos y conseguir las mejores opciones disponibles. De esta manera, los bancos pueden utilizar esta información para mejorar el servicio al cliente, a través de los chatbots (INTEL, S.f.; Nwokocha, 2023).  

Para evaluar estas herramientas y optimizar la atención al cliente en bancos, se aplica el test de Turing. Con esta prueba se pueden medir parámetros como (Santander Universidades, 2021; Da Silva, 2021):  

  • La capacidad de razonamiento, pensamiento y humanidad del chatbot. 
  • El grado de satisfacción del cliente.  
  • Tiempo de respuesta del chatbot.  
  • La retención del cliente. 
  • El tiempo y la eficiencia de resolución de problemas comunes.   

Gracias a esto, la IA, en la atención al cliente en banco, puede ayudar a predecir resultados basados en el análisis de datos e información. El uso de chatbots es una estrategia que optimiza el servicio al cliente de una forma satisfactoria (Da Silva, 2021).

El test de Turing es una prueba utilizada para medir si una máquina puede mantener una conversación como un humano. Además, es clave para evaluar el servicio de atención al cliente en los chatbots y lograr tiempos de respuesta y resolución más rápidos. Por eso, es fundamental emplearlo en los servicios de la banca para hacer los procesos más eficientes.

Referencias Bibliográficas

DataScientest. (2022, 10 de agosto). Inteligencia artificial: definición, historia, usos, peligros. https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion

Da Silva, D. (2021, 4 de mayo). Comprende cómo la inteligencia artificial para la atención al cliente puede ayudar a mejorar los resultados de tu empresa. Zendesk. https://www.zendesk.com.mx/blog/inteligencia-artificial-para-atencion-al-cliente/

González, A. (2023, 17 de enero). Estas siete pruebas son perfectas para comprobar si una IA intenta suplantar a un humano ahora que el test de Turing está obsoleto. https://www.3djuegos.com/tecnologia/noticias/estas-siete-pruebas-perfectas-para-comprobar-ia-intenta-suplantar-a-humano-test-turing-esta-obsoleto

IBM. (S.f.). ¿Qué es la IA fuerte? https://www.ibm.com/es-es/topics/strong-ai

INTEL. (S.f.). Inteligencia artificial en los servicios financieros. https://www.intel.es/content/www/es/es/financial-services-it/fintech/ai-in-financial-services.html

Montagud, N. (2022, 3 de febrero). Test de Turing: qué es, cómo funciona, ventajas y limitaciones. Psicología y Mente. https://psicologiaymente.com/cultura/test-turing

Nwokocha, C. (2023, 2 de marzo). Cómo pueden aprovechar los bancos la inteligencia artificial. ProcessMaker. https://www.processmaker.com/es/blog/how-banks-can-leverage-artificial-intelligence/ 

Santander Universidades. (2021, 23 de noviembre). Test de Turing: ¿pueden las computadoras sustituir a los humanos? https://www.becas-santander.com/es/blog/test-de-turing.html

 

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