Un chatbot es un programa informático que simula la conversación humana con un usuario final. No todos los chatbots están equipados con inteligencia artificial (IA), pero los chatbots modernos utilizan cada vez más técnicas de IA conversacional como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender las preguntas de los usuarios y automatizar las respuestas.
La próxima generación de chatbots con capacidades de IA generativa ofrecerá una funcionalidad aún mayor con su comprensión del lenguaje común y las consultas complejas, su capacidad para adaptarse al estilo de conversación del usuario y el uso de la empatía al responder a las preguntas de los usuarios. Los líderes empresariales ven claramente este futuro: el 85 % de los ejecutivos afirman que la IA generativa interactuará directamente con los clientes en los próximos dos años, según se recoge en el estudio The CEO's guide to generative AI, del IBV.Una solución de inteligencia artificial de nivel empresarial puede permitir a las empresas automatizar el autoservicio y acelerar el desarrollo de experiencias de usuario excepcionales.
Los chatbots de preguntas frecuentes ya no necesitan estar preprogramados con respuestas a preguntas fijas: Es más fácil y rápido utilizar la IA generativa en combinación con la base de conocimientos de una organización para generar automáticamente respuestas a una gama más amplia de preguntas.
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 pueden incluir texto, imágenes y sonido 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 contenido en respuesta a la consulta de un usuario sin necesidad de interacción humana.
Los chatbots de IA generativa de grado empresarial y autoaprendizaje construidos sobre una plataforma de IA conversacional mejoran de forma continua y automática. Emplean algoritmos que aprenden automáticamente de interacciones anteriores cuál es la mejor manera de responder a las preguntas y mejorar el enrutamiento del flujo de la conversación.
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Los chatbots pueden facilitar a los usuarios la búsqueda de información respondiendo instantáneamente a preguntas y solicitudes (mediante entrada de texto, entrada de audio o ambas) sin necesidad de intervención humana o investigación manual.
La tecnología de chatbot es ahora algo común, que se encuentra en todas partes, desde los altavoces inteligentes en casa y las instancias orientadas al consumidor de SMS, WhatsApp y Facebook Messenger, hasta las aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo, incluido Slack. La última evolución de los chatbots de IA, a menudo denominados "asistentes virtuales inteligentes" o "agentes virtuales", no solo es capaz de comprender conversaciones fluidas a través del uso de sofisticados modelos de lenguaje, sino incluso automatizar tareas relevantes. Además de los conocidos asistentes virtuales inteligentes para el consumidor (como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI), los agentes virtuales también se utilizan cada vez más en el contexto empresarial para ayudar a clientes y empleados.
Para aumentar la potencia de las aplicaciones ya en uso, los chatbots bien diseñados pueden integrarse en el software que ya utiliza una organización. Por ejemplo, se puede añadir un chatbot a Microsoft Teams para crear y personalizar un centro productivo donde el contenido, las herramientas y los miembros se reúnen para chatear, reunirse y colaborar.
Para sacar el máximo partido de los datos existentes de una organización, los chatbots de nivel empresarial pueden integrarse con sistemas críticos y orquestar flujos de trabajo dentro y fuera de un sistema CRM. Los chatbots pueden gestionar en tiempo real acciones tan rutinarias como un cambio de contraseña, hasta un complejo flujo de trabajo de varios pasos que abarque varias aplicaciones. Además, el análisis conversacional puede analizar y extraer información de conversaciones en lenguaje natural, normalmente entre clientes que interactúan con empresas a través de chatbots y asistentes virtuales.
La inteligencia artificial también puede ser una herramienta poderosa para desarrollar estrategias de marketing conversacional. Los chatbots de IA están disponibles para ofrecer atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y son capaces de descubrir información sobre el compromiso y los patrones de compra de sus clientes para impulsar más conversaciones convincentes y ofrecer experiencias digitales más coherentes y personalizadas en sus canales web y de mensajería.
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Los primeros chatbots eran esencialmente programas interactivos de preguntas frecuentes, que se basaban en un conjunto limitado de preguntas comunes con respuestas preescritas. Incapaces de interpretar el lenguaje natural, estas preguntas frecuentes generalmente requerían que los usuarios seleccionaran entre palabras clave y frases sencillas para hacer avanzar la conversación. Estos chatbots rudimentarios y tradicionales son incapaces de procesar preguntas complejas, ni de responder a preguntas sencillas que no hayan sido previstas por los desarrolladores.
Con el tiempo, los algoritmos de chatbot se hicieron capaces de programar reglas más complejas e incluso de procesar el lenguaje natural, lo que permitió expresar las consultas de los clientes de forma conversacional. Esto dio lugar a un nuevo tipo de chatbot, contextualmente consciente y equipado con machine learning para optimizar continuamente su capacidad de procesar correctamente y predecir las consultas a través de la exposición a más y más lenguaje humano.
Los chatbots de IA modernos utilizan ahora la comprensión del lenguaje natural (CLN) para discernir el significado de las entradas abiertas del usuario, superando desde errores tipográficos hasta problemas de traducción. A continuación, las herramientas avanzadas de IA asignan ese significado a la "intención" específica que el usuario desea que el chatbot lleve a cabo y utilizan la IA conversacional para formular una respuesta adecuada. Estas tecnologías de IA aprovechan tanto el machine learning como el deep learning (elementos distintos de la IA, con algunas diferencias matizadas) para desarrollar una base de conocimientos cada vez más granular de preguntas y respuestas informadas por las interacciones del usuario. Esta sofisticación, basada en los recientes avances en grandes modelos de lenguaje (LLM), ha permitido incrementar la satisfacción de los clientes y hacer más versátiles las aplicaciones de chatbot.
El tiempo que se tarda en crear un chatbot de IA puede variar en función de la pila tecnológica y las herramientas de desarrollo que se utilicen, la complejidad del chatbot, las características deseadas, la disponibilidad de datos y si es necesario integrarlo con otros sistemas, bases de datos o plataformas. Con una plataforma fácil de usar, sin código y low-code código, los chatbots de IA pueden crearse aún más rápido.
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Cómo crear un chatbot
Los términos chatbot, chatbot de IA y agente virtual se suelen utilizar indistintamente, lo que puede causar confusión. Aunque las tecnologías a las que se refieren estos términos están estrechamente relacionadas, las sutiles distinciones arrojan importantes diferencias en sus respectivas capacidades.
Chatbot es el término más inclusivo y global. Cualquier software que simule una conversación humana, ya sea mediante un menú de navegación tradicional y rígido de tipo árbol de decisiones o una IA conversacional de vanguardia, es un chatbot. Los chatbots pueden encontrarse en casi todos los canales de comunicación, desde los teléfonos a las redes sociales, pasando por aplicaciones y sitios web específicos.
Los chatbots de IA emplean diversas tecnologías de IA, desde el machine learning (compuesto por algoritmos, características y conjuntos de datos) que optimizan las respuestas a lo largo del tiempo, hasta el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la comprensión del lenguaje natural (CLN) que interpretan con precisión las preguntas de los usuarios y las relacionan con intenciones específicas. Las capacidades de deep learning permiten a los chatbots de IA ser más precisos con el tiempo, lo que a su vez permite a los humanos interactuar con los chatbots de IA de una forma más natural y fluida sin ser malinterpretados.
Los agentes virtuales son una evolución del software de chatbot de IA que no sólo utilizan la IA conversacional para mantener el diálogo y el deep learning para mejorar con el tiempo, sino que a menudo combinan esas tecnologías de IA con la automatización de procesos robóticos (RPA, por sus siglas en inglés) en una única interfaz para actuar directamente sobre la intención del usuario sin más intervención humana.
Para ilustrar las diferencias, imaginemos que un usuario tiene curiosidad por saber qué tiempo hará mañana. Con un chatbot tradicional, el usuario puede usar la frase concreta "dime la previsión meteorológica". El chatbot le dice que va a llover. Con un chatbot de IA, el usuario puede preguntar: "¿Qué tiempo hará mañana?". El chatbot, interpretando correctamente la pregunta, le dice que va a llover. Con un agente virtual, el usuario puede preguntar: "¿Qué tiempo hará mañana?", y el agente virtual no sólo predice la lluvia de mañana, sino que también le ofrece programar una alarma más temprana para tener en cuenta los retrasos por lluvia en los desplazamientos matutinos.
Los consumidores utilizan chatbots de IA para muchos tipos de tareas, desde la interacción con aplicaciones móviles hasta el uso de dispositivos específicos, como termostatos inteligentes y electrodomésticos de cocina inteligentes. Los usos empresariales son igualmente variados: Los profesionales del marketing utilizan chatbots basados en IA para personalizar las experiencias de los clientes y agilizar las operaciones de comercio electrónico; los equipos de TI y RRHH los utilizan para permitir el autoservicio de los empleados; los centros de contacto confían en los chatbots para agilizar las comunicaciones entrantes y dirigir a los clientes a los recursos.
Los chatbots de IA conversacional pueden 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. Y si un usuario no está satisfecho y necesita hablar con una persona real, la transferencia puede realizarse de manera fluida. Tras la transferencia, el agente de soporte en directo puede obtener el historial completo de conversaciones del chatbot.
Las interfaces conversacionales también pueden variar. Los chatbots de IA se utilizan habitualmente en aplicaciones de mensajería de redes sociales, plataformas de mensajería independientes, sitios web y aplicaciones propias, e incluso en llamadas telefónicas (donde también se conocen como respuesta de voz integrada o IVR).
Los casos de uso típicos son:
Asistencia puntual y permanente en cuestiones de servicio de atención al cliente o recursos humanos.
Recomendaciones personalizadas en un contexto de comercio electrónico.
Promocionar productos y servicios con chatbot marketing.
Definición de campos en formularios y aplicaciones financieras.
Ingesta y programación de citas para consultas sanitarias.
Recordatorios automáticos para tareas basadas en el tiempo o la ubicación.
La capacidad de los chatbots de IA para procesar con precisión el lenguaje humano natural y automatizar a cambio un servicio personalizado genera claros beneficios tanto para las empresas como para los clientes.
Mejore el compromiso con el cliente y la fidelidad a la marca
Antes de la llegada de los chatbots, cualquier pregunta, duda o queja del cliente, ya fuera simple o compleja, requería una respuesta humana. Como es natural, a veces surgen problemas puntuales o incluso urgentes de los clientes fuera del horario laboral, durante el fin de semana o en días festivos. Pero dotar de personal a los departamentos de servicio de atención al cliente para satisfacer una demanda impredecible, de día o de noche, es una tarea costosa y difícil.
En la actualidad, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones con los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a la vez que mejoran continuamente la calidad de las respuestas y mantienen los costes bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de tareas repetitivas. Un chatbot también es capaz de eliminar los largos tiempos de espera propios de la atención al cliente por teléfono, o incluso los tiempos de espera más largos para la atención por correo electrónico, chat y web, ya que están disponibles de inmediato para cualquier número de usuarios a la vez. Todo esto se traduce en una gran experiencia de usuario, ya que los clientes satisfechos tienen más probabilidades de mostrar lealtad a la marca.
Reduzca costes y aumente la eficacia operativa:
Mantener un centro de atención al cliente día y noche es caro. Del mismo modo, el tiempo dedicado a responder consultas repetitivas (y la formación necesaria para que esas respuestas sean uniformemente coherentes) también es costoso. Muchas empresas extranjeras ofrecen la externalización de estas funciones, pero hacerlo conlleva su propio coste significativo y reduce el control sobre la interacción de una marca con sus clientes.
Un chatbot, sin embargo, puede responder a preguntas 24 horas al día, siete días a la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de asistencia, complementar la asistencia durante los periodos de máxima actividad o descargar de trabajo a los agentes de preguntas tediosas y repetitivas para que puedan centrarse en cuestiones más complejas. Los chatbots pueden ayudar a reducir el número de usuarios que requieren asistencia humana, ayudando a las empresas a ampliar su personal de forma más eficiente para satisfacer el aumento de la demanda o las solicitudes fuera del horario laboral.
Genere clientes potenciales y satisfaga a los clientes
Los chatbots pueden ayudar a generar oportunidades de venta y mejorar las tasas de conversión. Por ejemplo, un cliente que navega por un sitio web de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas in situ, contribuyendo a que el cliente avance hacia la compra. Para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, un chatbot puede hacer preguntas de cualificación de clientes potenciales e incluso conectar al cliente directamente con un agente de ventas formado.
Cualquier ventaja de un chatbot puede ser una desventaja si se utiliza la plataforma, la programación o los datos incorrectos. Los chatbots de IA tradicionales pueden ofrecer un servicio de atención al cliente rápido, pero tienen limitaciones. Muchos dependen de sistemas basados en reglas que automatizan tareas y ofrecen respuestas predefinidas a las consultas de los clientes.
Los chatbots de IA generativa más recientes pueden acarrear riesgos de seguridad, con la amenaza de fuga de datos, problemas de confidencialidad y responsabilidad por debajo de los estándares, complejidades de propiedad intelectual, licencias incompletas de los datos de origen e incertidumbre sobre la privacidad y el cumplimiento de las leyes internacionales. Con la falta de datos de entrada adecuados, existe el riesgo constante de "alucinaciones", que ofrecen respuestas inexactas o irrelevantes que obligan al cliente a escalar la conversación a otro canal.
La seguridad y la fuga de datos son un riesgo si se introduce información confidencial de terceros o interna de la empresa en un chatbot de IA generativa, convirtiéndose en parte del modelo de datos del chatbot que podría compartirse con otros que hagan preguntas relevantes. Esto podría dar lugar a fugas de datos y violar las políticas de seguridad de una organización.
La elección de la plataforma de chatbot adecuada puede ser muy beneficiosa tanto para las empresas como para los usuarios. Los usuarios se benefician de una asistencia inmediata y permanente, mientras que las empresas pueden satisfacer mejor las expectativas sin costosas renovaciones de personal.
Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría implementar un chatbot para proporcionar a los clientes que navegan información más detallada sobre los productos que están viendo. El departamento de RR. HH. de una empresa puede pedir a un desarrollador que encuentre un chatbot que ofrezca a los empleados un acceso integrado a todas sus prestaciones de autoservicio. Los ingenieros de software pueden querer integrar un chatbot de IA directamente en su complejo producto.
Sea cual sea el caso o el proyecto, a continuación se ofrecen cinco prácticas recomendadas y consejos para seleccionar una plataforma de chatbot.
- Elija una solución que pueda cumplir los objetivos inmediatos pero que no limite la expansión futura. ¿Por qué quiere un equipo su propio chatbot? ¿Cómo se aborda actualmente este objetivo y cuáles son los retos que impulsan la necesidad de un chatbot? ¿Ofrece plantillas para ayudar a las organizaciones a ampliar y diversificar las ofertas de chatbot en el futuro, o tendrán otros equipos que desarrollar algo desde cero? ¿La interfaz permite un diseño de chatbot superior? ¿Permiten los precios una expansión interna eficiente?
- Comprenda el impacto que la IA tiene en la experiencia del cliente. Los chatbots son una expresión de la marca. La IA adecuada no solo es capaz de entender con precisión lo que necesitan los clientes y cómo se articulan esas necesidades, sino también de responder de una forma no robótica que se refleje bien en una empresa. Sin las herramientas de IA adecuadas, un chatbot no es más que una sección de preguntas frecuentes glorificada.
- Pregunte qué se necesita para construir, formar y mejorar los chatbots a lo largo del tiempo. ¿Necesita la organización algo sencillo y listo para usar, o un sofisticado acceso a la API para una implementación personalizada? La IA no se entrena sola. Las organizaciones necesitan tener una idea clara de qué contenidos llegarán prediseñados y cuáles deberán crearse internamente. Algunos chatbots ofrecen la posibilidad de utilizar el historial de chatlogs y transcripciones para crear estas intenciones, lo que ahorra tiempo. Los que utilizan el machine learning también pueden ajustar y mejorar automáticamente las respuestas con el tiempo.
- Busque formas de conectar con las inversiones existentes, no de sustituirlas. A menudo, parece que los canales o tecnologías emergentes van a sustituir a los establecidos. Pero en lugar de eso, se convierten en un medio más que la organización debe gestionar. Un chatbot que se conecte a estos canales y sistemas de casos de clientes puede ofrecer lo mejor de ambos mundos: modernizar la experiencia del cliente y, al mismo tiempo, dirigir a los usuarios con mayor precisión a la información y las personas que pueden resolver sus problemas.
- Determina si el chatbot cumple con los requisitos de implementación, escalabilidad y seguridad. Cada organización y sector tiene sus propios requisitos y necesidades de conformidad únicos, por lo que es importante tener esos criterios claramente definidos. Muchos chatbots se suministran a través de la nube para aprovechar los aprendizajes y resultados de otras conversaciones con clientes, por lo que si esto requiere una solución local o un entorno de inquilino único, la lista de proveedores disponibles es mucho más corta. También es importante saber si los datos se utilizan y cómo, ya que pueden tener repercusiones importantes en sectores muy regulados.
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