5 tipos de chatbot y cómo elegir el adecuado para su negocio

Ahora, más que nunca, diferentes tipos de tecnología de chatbot desempeñan un papel cada vez más predominante en nuestras vidas, desde cómo recibimos atención al cliente o decidimos comprar un producto hasta cómo gestionamos nuestras tareas rutinarias. Muchos de nosotros hemos interactuado con estos chatbots o asistentes virtuales en nuestros teléfonos o a través de dispositivos en nuestros hogares (como Siri de Apple, Amazon Alexa y Google Assistant). Es posible que haya interactuado con estos chatbots a través de mensajes de texto SMS, redes sociales o con aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo. 

Los chatbots nos han facilitado la vida al ofrecer respuestas inmediatas a nuestras preguntas sin la molestia de tener que esperar a hablar con un agente humano. En este blog, abordaremos diferentes tipos de chatbots con distintos grados de sofisticación tecnológica y analizaremos cuál tiene más sentido para su empresa. Antes de abordar estas cuestiones, empezaremos por lo básico. 

Un chatbot es una herramienta conversacional que trata de entender las consultas de los clientes y responder automáticamente, simulando conversaciones humanas escritas o habladas. Como descubrirá a continuación, algunos chatbots son rudimentarios y presentan opciones de menú sencillas para que los usuarios hagan clic en ellas. Sin embargo, los chatbots más avanzados pueden aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la entrada de un usuario y navegar por conversaciones humanas complejas con facilidad. 

1. Chatbots basados en menús o botones

Los chatbots basados en menús o botones son el tipo más básico de chatbot, en el que los usuarios pueden interactuar con ellos haciendo clic en la opción de botón de un menú guionizado que mejor represente sus necesidades. En función de lo que pulse el usuario, el chatbot sencillo puede proponerle otra serie de opciones para que elija hasta llegar a la opción más adecuada y específica. Básicamente, estos chatbots funcionan como un árbol de decisiones. 

Aunque estos chatbots ofrecen una funcionalidad sencilla y pueden ser útiles para responder a las preguntas repetitivas y directas de los usuarios, pueden tener dificultades cuando se enfrentan a solicitudes más matizadas porque se limitan a opciones de respuesta predefinidas. En primer lugar, este tipo de chatbot puede tardar más en comprender las necesidades de los clientes, sobre todo si el usuario debe pasar por varias iteraciones de botones de menú antes de reducirse a la opción final. En segundo lugar, si la necesidad de un usuario no se incluye como una opción de menú, el chatbot será inútil, ya que no ofrece un campo de entrada de texto libre. 

2. Chatbots basados en reglas

Partiendo de la sencilla funcionalidad de árbol de decisión del chatbot basado en menús, el chatbot basado en reglas emplea la lógica condicional si/entonces para desarrollar flujos de automatización de la conversación. Los bots basados en reglas actúan esencialmente como preguntas frecuentes interactivas en las que un diseñador de conversaciones programa combinaciones predefinidas de opciones de pregunta y respuesta para que el chatbot pueda entender la entrada del usuario y responder con precisión.

Al operar con la detección básica de palabras clave, este tipo de chatbots son relativamente fáciles de entrenar y funcionan bien cuando se les hacen preguntas predefinidas. Sin embargo, al igual que los chatbots rígidos basados en menús, estos chatbots se quedan cortos cuando se enfrentan a consultas complejas. Tienen ciertas dificultades para responder a preguntas que no han sido previstas por el diseñador de la conversación, ya que su output depende del contenido preescrito programado por los desarrolladores del chatbot. 

Dado que es imposible para el diseñador de la conversación predecir y preprogramar el chatbot para todos los tipos de consultas de los usuarios, los chatbots limitados y basados en reglas a menudo se atascan porque no pueden captar la petición del usuario. Cuando el chatbot no puede entender la petición del usuario, pasa por alto detalles importantes y le pide que repita información que ya ha compartido. Esto resulta en una experiencia de usuario frustrante y a menudo lleva al chatbot a transferir al usuario a un agente de soporte en directo. En algunos casos, la transferencia a un agente humano no está habilitada, lo que hace que el chatbot actúe como guardián y frustra aún más al usuario. 

3. Chatbots con IA 

Mientras que el flujo conversacional del chatbot basado en reglas sólo admite preguntas y opciones de respuesta predefinidas, los chatbots con IA pueden entender las preguntas de los usuarios, independientemente de cómo estén redactadas. Gracias a sus capacidades de IA y comprensión del lenguaje natural (CLN), el robot de IA puede detectar rápidamente toda la información contextual relevante compartida por el usuario, lo que permite que la conversación progrese de forma más fluida y conversacional. Cuando el chatbot con IA no está seguro de lo que pregunta una persona y encuentra más de una acción que podría satisfacer una petición, puede hacer preguntas aclaratorias. Además, puede mostrar una lista de posibles acciones entre las que el usuario puede seleccionar la opción que se ajuste a sus necesidades. 

Los algoritmos de machine learning que sustentan los chatbots de IA le permiten autoaprender y desarrollar una base de conocimientos cada vez más inteligente de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. Con el deep learning, cuanto más tiempo haya estado en funcionamiento un chatbot de IA, mejor podrá entender lo que el usuario quiere conseguir y ofrecer respuestas más detalladas y precisas, en comparación con un chatbot con conocimientos basados en algoritmos integrados recientemente.

Los chatbots de IA conversacional son capaces de recordar conversaciones con los usuarios e incorporar este contexto a sus interacciones. Cuando se combinan con capacidades de automatización, incluida la automatización robótica de procesos (RPA), los usuarios pueden realizar tareas complejas a través de la experiencia del chatbot. Por ejemplo, al pedir una pizza, el chatbot del restaurante puede reconocer a un cliente fiel que regresa para realizar un pedido, saludarlo por su nombre, recordar su pedido “habitual” y usar su dirección de entrega guardada y su tarjeta de crédito para completar el pedido. Al estar profundamente integrado con los sistemas empresariales, el chatbot de IA puede extraer información de múltiples fuentes que contienen el historial de pedidos de los clientes y crear un proceso de pedido optimizado. 

Además, si un usuario no está satisfecho y necesita hablar con un agente humano, la transferencia puede realizarse de manera fluida. Tras la transferencia, el agente de soporte en vivo puede obtener el historial de conversaciones del chatbot y así iniciar la llamada informado.

El tiempo que se tarda en crear un chatbot de IA puede variar en función de factores como la pila tecnológica y las herramientas de desarrollo que se utilizan, la complejidad del chatbot, las características deseadas, la disponibilidad de los datos y de si lo necesita para integrarse con otros sistemas, bases de datos o plataformas. Con una plataforma intuitiva y no-code/low-code, puede crear chatbots de IA más rápido. 

Con watsonx Assistant, los chatbots se pueden entrenar con pocos datos para comprender correctamente al usuario, y se pueden mejorar con capacidades de búsqueda para examinar el contenido existente y proporcionar respuestas que aborden preguntas más allá de lo programado inicialmente por el diseñador de conversaciones del chatbot. 

IBM watsonx Assistant acelera la implementación de agentes virtuales al proporcionar:

• Mejora del reconocimiento de intenciones mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y PLN y CLN avanzados
• Capacidades de búsqueda integradas 
• Kits de inicio o integraciones incorporadas con canales, aplicaciones de terceros, sistemas empresariales o plataformas de Contact Center as a Service, como Nice CXone.

Según el estudio de Forrester de 2023 The Total Economic Impact Of IBM watsonx Assistant, la interfaz low-code/no-code de IBM permite a un nuevo grupo de empleados no técnicos crear y mejorar las habilidades de IA conversacional. La organización compuesta experimentó aumentos de productividad al crear habilidades un 20 % más rápido que si se hiciera desde cero.

4. Chatbots de voz

Un chatbot de voz es otra herramienta de conversación que permite a los usuarios interactuar con el bot hablándole, en lugar de escribir. Ciertos chatbots de voz pueden ser más rudimentarios. Algunos usuarios pueden sentirse frustrados por la tecnología de Respuesta de Voz Interactiva (IVR) que han encontrado, especialmente cuando el sistema no puede recuperar la información que un usuario está buscando a partir de las opciones de menú preprogramadas y pone al usuario en espera. Sin embargo, este sistema está evolucionando con la inteligencia artificial.

Los chatbots de voz impulsados por IA pueden ofrecer las mismas funcionalidades avanzadas que los chatbots de IA, pero se implementan en canales de voz y utilizan tecnología de texto a voz y de voz a texto. Con la ayuda del PLN y a través de la integración con tecnologías informáticas y de telefonía, los chatbots de voz ahora pueden comprender preguntas habladas, analizar las necesidades comerciales de los usuarios y proporcionar respuestas relevantes en un tono conversacional. Estos elementos pueden aumentar el compromiso con el cliente y la satisfacción del agente humano, mejorar los índices de resolución de llamadas y reducir los tiempos de espera. 

Aunque tanto los bots de chat como los de voz tienen como objetivo identificar las necesidades de los usuarios y ofrecer respuestas útiles, los chatbots de voz pueden ofrecer un método de comunicación más rápido y cómodo, ya que es más fácil obtener una respuesta en tiempo real sin tener que escribir o hacer clic en las opciones del menú desplegable. 

5. Chatbots de IA generativa 

La próxima generación de chatbots con capacidades de IA generativa puede ofrecer una funcionalidad aún mayor gracias a su fluidez a la hora de entender el lenguaje común, su capacidad para adaptarse al estilo de conversación de un usuario y su uso de la empatía a la hora de responder a las preguntas de los usuarios. Mientras que los chatbots de IA conversacional pueden digerir las preguntas o comentarios de los usuarios y generar una respuesta similar a la humana, los chatbots de IA generativa pueden ir un paso más allá generando nuevos contenidos como resultado. Estos nuevos contenidos podrían ser textos, imágenes y sonidos de alta calidad basados en los LLM en los que se han formado. Las interfaces de chatbot con IA generativa pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y crear contenidos en respuesta a la consulta de un usuario sin necesidad de interacción humana.

Al evaluar los distintos tipos de chatbots y cuál podría funcionar mejor para su empresa, recuerde situar a su usuario final en el centro de esta decisión. ¿Cuáles son los objetivos de sus usuarios y sus expectativas con respecto a su empresa, y cuáles son sus preferencias de experiencia de usuario para un chatbot? ¿Preferirían seleccionar entre un simple menú de botones, o necesitarían la opción de corresponder en un diálogo abierto a preguntas con matices? 

Además, considere el estado de su negocio y los casos de uso a través de los cuales implementaría un chatbot, ya sea un chatbot de generación de oportunidades, comercio electrónico o soporte al cliente o al empleado. Si trabaja para una empresa más pequeña, como una startup, con un número limitado de usuarios activos y una cantidad mínima de preguntas frecuentes que los diseñadores de conversaciones de su chatbot tendrían que programar previamente, un chatbot basado en reglas o en el reconocimiento de palabras clave puede responder suficientemente a las necesidades de su negocio y satisfacer a los clientes sin mucho esfuerzo. 

Sin embargo, para las empresas medianas y grandes que albergan grandes cantidades de datos de usuarios de los que un chatbot podría autoaprender, un chatbot de IA podría ser una solución ventajosa para proporcionar respuestas detalladas y precisas a los usuarios y mejorar las experiencias de los clientes. 

Cuando piense en el impacto de la IA generativa en los chatbots, piense en cómo su empresa puede beneficiarse de las respuestas creativas y conversacionales y cuándo esta tecnología tiene más sentido para sus objetivos empresariales y las necesidades de sus clientes.