La personalización continúa marcando el camino hacia la mejora de la experiencia del usuario en diversas plataformas digitales, como compras, entretenimiento y noticias, a través del empleo de comportamientos previos para ajustar las recomendaciones de productos y contenidos según los intereses individuales. Esta tecnología avanzada también se aplica ahora a los asistentes virtuales, específicamente aquellos impulsados por inteligencia artificial. Amazon Q Business es un claro ejemplo de esto. Se trata de una innovadora herramienta desarrollada por Amazon que emplea la personalización para brindar respuestas y recomendaciones más precisas a sus usuarios. Esto se logra teniendo en cuenta aspectos como su ubicación, departamento o cargo dentro de una organización.
Amazon Q Business actúa como un asistente generativo de inteligencia artificial capaz de responder preguntas, elaborar contenido y realizar diversas tareas utilizando la información y datos obtenidos de los sistemas empresariales de una empresa. Su función es integrar más de 40 fuentes de datos y sistemas populares, lo que permite crear un índice de búsqueda robusto y unificado. Este carácter integral facilita que los empleados encuentren la información que necesitan de manera rápida, elevando así su productividad y satisfacción laboral. Lo destacable de Amazon Q Business es su habilidad para respetar los permisos de acceso originales, garantizando que los usuarios accedan solo a la información autorizada en los sistemas fuente.
La personalización de las respuestas por parte de Amazon Q Business se efectúa a través de la identificación de si una consulta de usuario puede optimizarse con atributos conocidos como su ubicación o cargo laboral. Se utiliza esta consulta mejorada para recuperar documentos del índice de búsqueda, resultando en respuestas más adecuadas y personalizadas. Estos atributos los proporcionan los sistemas de autenticación al asistente, dependiendo del mecanismo de federación de identidad usado para autenticar a los empleados.
Un uso práctico de esta personalización se observa en empresas multinacionales, donde los departamentos de capacitación necesitan mejorar el acceso a las oportunidades de entrenamiento para sus empleados. Con frecuencia, la información relevante está dispersa en diferentes plataformas, lo que genera confusión. Amazon Q Business, con su capacidad para integrar diversa información en una interfaz conversacional, permite a los empleados formular consultas en lenguaje natural, lo que mejora el acceso y pertinencia de la información recibida.
Además, al comprender detalles del usuario, como su ubicación, el asistente puede proporcionar respuestas más exactas. Por ejemplo, una pregunta sobre la disponibilidad de entrenamientos no solo incluiría opciones locales al empleado, sino también sería más ajustada al contexto personal del usuario.
La técnica central de Amazon Q Business es la «Generación de Recuperación Aumentada» (RAG), que busca fragmentos de documentos en un índice para encontrar los más similares a la consulta del usuario y, posteriormente, emplea modelos de lenguaje para generar una respuesta basada en dichos fragmentos. Cuanto más alineada esté la consulta con la capa de recuperación, más precisa y relevante será la respuesta final.
Amazon Q Business no solo mejora la efectividad de los sistemas de búsqueda mediante personalización, sino que también asegura privacidad y seguridad, limitando el acceso únicamente a la información que el usuario está autorizado a ver. La verdadera ventaja de este sistema radica en ofrecer experiencias personalizadas y eficientes sin comprometer la confidencialidad del usuario.
En resumen, la personalización a través de Amazon Q Business es una poderosa herramienta para incrementar la relevancia y utilidad de las interacciones con asistentes basados en inteligencia artificial. Aunque no todos los casos de uso verán un beneficio dramático, la aplicación cuidadosa de la personalización puede generar confianza con los usuarios finales al proporcionar respuestas más pertinentes y significativas. Esto abre la pregunta: ¿qué casos de uso en su organización podrían beneficiarse de una personalización mejorada? Se extiende la invitación a explorar estas posibilidades y compartir sus comentarios y preguntas.
