在拉丁美洲，基于人工智能（AI）的虚拟助手的采用正在迅速推进，但大多数企业仍低估了这些项目扩展的最大挑战之一，即在每个国家、地区甚至社会群体中对机器人进行文化和语言的适应的必要性。 在西班牙语或葡萄牙语中实现助手可能在原型中有效，但在拥有数千真实用户的生产环境中很难维持。 将对话式人工智能作为战略参与渠道的承诺，只有当机器人能够模仿所服务的受众的口音、表达、引用甚至对话习惯时，才会实现。
在区域扩展项目中，一个常见的错误是将语言适应仅仅视为翻译。 然而，在墨西哥运行良好的机器人在阿根廷可能听起来人工化甚至冒犯。 同样适用于葡萄牙语，一个忽略俚语和非正式用语的巴西聊天机器人，例如，可能会导致距离感和缺乏参与度，具体取决于其使用的地区。
语言不仅是信息的载体，也是社会接近和文化合法性的媒介。 在对话式人工智能中，这意味着需要对自然语言理解（NLU）、对话流程、意图示例甚至备用回答进行深度调整。 一句简单的“我没听懂，可以重复一下吗？”在某些情况下可以接受，但在其他情况下会被认为是不够个人化和机械的。
其中一个关键点在于意图的定义和训练。 虽然意图在国家之间可能在语义上相同，例如“跟踪订单”或“重置密码”，但用户表达这种需求的方式会有所不同。 在哥伦比亚，客户可以输入“quiero rastrear mi compra”；在智利，“dónde está mi pedido？”；在墨西哥，“en qué va mi envío？”。 将这些表达集中在一个意图下不仅需要大量的训练，还需要文化策划。
这随着生成式语言模型的使用而加剧，这些模型通常倾向于再现更中性和全球化的语言。 没有经过区域数据调优的过程，这些模型提供的回答是通用的，且与本地环境联系不紧密。
另一层复杂性来自于语调和语气的设计。 在巴西等国家，非正式可能会引起好感，而在秘鲁或智利等市场，过度的随意可能被解读为缺乏专业精神。 同样轻松的笑话在墨西哥能引起年轻观众的共鸣，但在哥伦比亚可能显得不合适，更加传统的观众可能会觉得不妥。
在这一点上，适应工作涉及语言学家、对话设计师和文化分析师。 不仅仅是选择同义词，更要理解每个词、表情符号或表达方式的情感影响。 同理心不能是泛泛而谈的，它需要经过文化编码。
持续的培训，使用真实且本地的数据
多元文化的机器人不仅需要良好的初步规划，还需要对每个市场的数据进行持续监控。 对话分析工具应配置为按国家细分互动，以根据实际使用情况优化模型。 诸如放弃率、意图的重复工作或实体检测率低等行为，表明可能存在根源于文化而不仅仅是技术的问题。
此外，积极反馈、细分的客户满意度评分评估以及区域性分割测试等做法，有助于避免在多国运营企业中常见的中心偏见。 对话式人工智能确实需要智能，但也需要倾听。
实现可扩展个性化的路径
为了让对话式人工智能在拉丁美洲发挥其作为推动参与度和效率的引擎的作用，必须将其视为一门应用于技术的语言学学科，而不仅仅是一种数字化服务解决方案。 区域化，常被视为额外的成本，实际上是实现规模化的重要途径，避免了只会说话但无法连接的机器人。
采用多层次的方法，结合区域培训模型、灵活的流程、文化策划和本地治理，是打造真正多语言、多文化助手的最稳固途径。 在一个拥有超过六亿人口、语言相近但文化截然不同的大陆上，这不仅仅是技术上的差异，更是市场的需求。
