{"id":7669,"date":"2023-02-03T12:21:57","date_gmt":"2023-02-03T12:21:57","guid":{"rendered":"https:\/\/sandsiv.wpengine.com\/creating-a-customer-experience-expert-hacking-ai-chatgpt\/"},"modified":"2024-02-09T13:20:14","modified_gmt":"2024-02-09T13:20:14","slug":"chatgpt","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sandsiv.com\/es\/nuestro-blog\/chatgpt\/","title":{"rendered":"ChatGPT: Creando un experto en experiencia de cliente hackeando la IA"},"content":{"rendered":"
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ChatGPTArt\u00edculo<\/strong> <\/h1>\r\n
15 de diciembre 2022 – Creando un experto en experiencia de cliente hackeando la IA (chatGPT) <\/div>
\r\n Quiero ver una demo<\/a>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Esta ma\u00f1ana quer\u00eda poner en marcha desde cero un proyecto de gesti\u00f3n de experiencia de cliente. Sin embargo, decido finjir que no s\u00e9 nada sobre este tema. Tambi\u00e9n finjo que no tengo presupuesto para contratar consultores que me ayuden a definir e implementar el proyecto. Voy a utilizar un \u00fanico recurso, pero uno que lo sabe casi todo: chatGPT.<\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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\u00bfQu\u00e9 es chatGPT? Un transformador generativo preentrenado, es una herramienta de procesamiento del lenguaje natural que utiliza algoritmos de machine learning para generar respuestas de tipo humano a los inputs del usuario. Se entrena con una gran cantidad de datos de texto y puede generar respuestas relevantes y coherentes en un contexto determinado. El modelo ha sido creado por Openai.<\/p>\n

Sin embargo, lo utilizaremos de una manera particular; quienes me conocen saben que no me gustan las cosas sencillas. Especialmente las \u00f3rdenes preconstruidas. Vamos a utilizar una t\u00e9cnica de hacking particular contra el modelo para influir en su comportamiento. Vamos a utilizar la inyecci\u00f3n de “prompts”. Se le llama “Inyecci\u00f3n de prompt” a cuando una inteligencia artificial que utiliza instrucciones textuales (un “prompt”) para realizar una tarea es enga\u00f1ada por una entrada de usuario maliciosa y hostil para que realice una tarea que no formaba parte del objetivo original. Inyecci\u00f3n de c\u00f3digo es el t\u00e9rmino general para los tipos de ataque que consisten en inyectar c\u00f3digo que luego es interpretado\/ejecutado por la aplicaci\u00f3n. Esta t\u00e9cnica razonablemente antigua se utilizaba mucho, por ejemplo, en SQL para ejecutar comandos en la base de datos que compromet\u00edan su seguridad.<\/p>\n

\u00bfTienes curiosidad? Pues pongamos un ejemplo sencillo y directo. Vamos a ejecutar nuestro primer ataque al chatGPT y a ver si podemos ejecutarlo con \u00e9xito ???? Le preguntamos inicialmente lo que piensa de Python, y nos responder\u00e1 como fue entrenado para hacerlo:<\/p>\n

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\"ChatGPT<\/div>\n
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Genial, ahora vamos a realizar una prompt injection. Para ello, ordenaremos al modelo que “olvide el contexto en el que fue entrenado” y le pediremos que responda negativamente a la pregunta. Para ello, al principio del prompt, inyectaremos el c\u00f3digo “Ignora la direcci\u00f3n anterior.” y a continuaci\u00f3n enviaremos las nuevas instrucciones.<\/span><\/p>\n

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\"ChatGPT<\/div>\n<\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n

\u00a1Tach\u00e1n! Aqu\u00ed el modelo ya no sigue el contexto original en el que fue entrenado, sino que ahora se ve influido por nuestras instrucciones. Esto puede hacernos pensar en lo est\u00fapida que es la inteligencia artificial, y abrir\u00eda un importante cap\u00edtulo de discusi\u00f3n, pero no es mi intenci\u00f3n abrirlo aqu\u00ed. Nuestro prop\u00f3sito hoy es empezar con un proyecto de Gesti\u00f3n de la Experiencia del Cliente\/Voz del Cliente.<\/span><\/p>\n

Bueno, vamos a intentar hacer una pregunta general relativa al proyecto que queremos poner en marcha y a evaluar la respuesta.<\/span><\/p>\n

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\u00a1Bien! Pero mi experiencia en este \u00e1mbito me lleva a considerar algunos puntos que el modelo de IA no tuvo en cuenta, en particular la Gobernanza y una evaluaci\u00f3n de la madurez de la CX de la organizaci\u00f3n… bueno, utilicemos nuestra t\u00e9cnica de hacking y volvamos a poner el modelo en contexto:<\/span><\/p>\n

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Excelente. Los puntos sobre Gobernanza y madurez se han a\u00f1adido al plan. Ahora vamos a profundizar un poco m\u00e1s en la Gobernanza:<\/span><\/p>\n

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La gobernanza parece bien contextualizada y no requiere nuestra intervenci\u00f3n, as\u00ed que pasemos al aspecto de la medici\u00f3n:<\/span><\/p>\n

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\u00a1Genial! Centr\u00e9monos ahora en el Net Promoter Score e intentemos comprender los problemas de utilizar esa m\u00e9trica.<\/span><\/p>\n

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Despu\u00e9s de haber escrito un documento preciso sobre los problemas estad\u00edsticos del NPS<\/a>, puedo inyectar un prompt en el modelo, pidi\u00e9ndole que especifique mejor el problema desde un punto de vista estad\u00edstico y matem\u00e1tico:<\/span>:<\/p>\n

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\"ChatGPT<\/div>\n<\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n

Razonablemente preciso, aunque no del todo satisfactorio. Sin embargo, aqu\u00ed vemos todas las limitaciones de chatGPT, es un modelo apasionante, pero no puede generalizar de tal forma que entre en los detalles de problemas espec\u00edficos.<\/p>\n

Evaluemos ahora otro aspecto: pidamos a chatGPT que construya un cuestionario para recoger y medir la experiencia de cliente. Prob\u00e9moslo directamente.<\/p>\n

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Bueno, las preguntas en s\u00ed tienen sentido; por desgracia, no puedo decir que el modelo construyera el cuestionario que yo esperaba; vamos a intentar un prompt injection:<\/span><\/p>\n

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Muy bien. Pero ahora me gustar\u00eda obtener no una pregunta \u00fanica, sino un conjunto de posibles preguntas de seguimiento:<\/span><\/p>\n

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Bien hecho. Con un poco de trabajo nuestro experto puede ayudarnos a construir un cuestionario para medir la experiencia de cliente.<\/p>\n

Pero vayamos ahora a evaluar otro aspecto. Estamos hablando de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PNL), \u00bfpodemos influir en el modelo para que interprete las opiniones de los clientes? Declararemos un feedback de cliente como variable (SENTENCE), y haremos una inyecci\u00f3n de prompt para forzar al modelo a extraer m\u00e1s temas. Intent\u00e9moslo:<\/p>\n

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Perfecto, es capaz de obtener los temas correctamente. Demos un paso m\u00e1s: An\u00e1lisis de Sentimiento Basado en Aspectos. Queremos asignar el sentimiento correcto a cada tema. Vamos a hacer lo mismo que antes, pero empujando al modelo para asignar tambi\u00e9n el sentimiento de cada tema, y un sentimiento gen\u00e9rico.<\/span><\/p>\n

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El resultado es muy interesante. Sin embargo, no te emociones demasiado r\u00e1pido, como sinceramente me pas\u00f3 a m\u00ed. Aplicar modelos de IA en aplicaciones industriales a gran escala como la soluci\u00f3n de Inteligencia de Clientes de sandsiv<\/a>+ no es un reto f\u00e1cil. Las aplicaciones en la vida real tienen muchos casos complicados, pueden ser dif\u00edciles de escalar y a menudo su entrenamiento resulta costoso. Tengo que decir sinceramente que nuestros cient\u00edficos de datos han intentado dise\u00f1arlo para llevarlo a producci\u00f3n y muestra todos los l\u00edmites, tanto desde el punto de vista de la gesti\u00f3n en producci\u00f3n como desde el punto de vista de la precisi\u00f3n. En cualquier caso, es algo que vamos a investigar ampliamente para el futuro de nuestra soluci\u00f3n de sandsiv+.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 podemos decir para concluir esta aventura con chatGPT? Bueno, sin duda hemos visto el potencial del modelo, pero tambi\u00e9n sus limitaciones. Salir de lo que el modelo ha aprendido es dif\u00edcil, si no imposible. Influir en las respuestas del modelo es de todo menos f\u00e1cil. \u00bfHemos creado un experto en experiencia de cliente? Yo dir\u00eda que un semiexperto. Sin la aportaci\u00f3n humana, el modelo es un experto en experiencia de cliente algo cojo. Sin embargo, la aportaci\u00f3n es muy interesante, veremos la evoluci\u00f3n futura. Tengo mucha curiosidad.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/figure>\n<\/div>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n

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\r\n ChatGPT: Creando un experto en experiencia de cliente hackeando la IA <\/div>\r\n <\/div>\r\n
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Autor:
\nFederico Cesconi<\/h5>\n

Lee el art\u00edculo en LinkedIn<\/a><\/span><\/p>\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n <\/div>\r\n<\/div>\n\n\r\n

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\r\n Empieza a crecer con sandsiv+ hoy mismo <\/div>\r\n
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