¿Qué es el diseño de un chatbot?

Un sofisticado proceso de diseño de chatbot dentro del contexto empresarial también incorpora la gestión de procesos de negocio y la minería de procesos para identificar dónde y cómo las implementaciones de chatbot pueden mejorar la experiencia del usuario y los resultados empresariales, mapeando acciones específicas que se deben tomar durante o luego de las interacciones de chatbot.

En el diseño de chatbots, como en cualquier otra disciplina de diseño orientada al usuario, el diseño de IU y UX son dos conceptos distintos, aunque interconectados.

El diseño de la interfaz de usuario se refiere a cómo se ven las cosas : elementos visuales tangibles como diseños, botones, conmutadores, colores, campos de texto y fuentes: los aspectos de un producto, aplicación o sitio web con los que el usuario interactúa más directamente (o "interfaces"). El diseño de la interfaz de usuario del chatbot informa decisiones como dónde escribe un usuario la entrada de texto o el tamaño y la ubicación de la ventana del chatbot.

El diseño de UX se refiere a cómo funcionan las cosas: preocupaciones estratégicas y logísticas, como qué acciones se pueden tomar en cada paso, qué información se proporciona o se recopila del usuario y cómo se desarrolla el recorrido ideal del usuario. Las consideraciones de Chatbot UX incluyen qué preguntas hará un chatbot, cómo responde a entradas específicas o cuándo escalar casos a un agente humano.

En esencia, el diseño de IU pone en marcha el diseño de UX. Lo que dice un chatbot (y por qué) es diseño de UX, pero cómo se muestra ese diálogo de chatbot a los usuarios es diseño de IU; la información que aplicar un chatbot en un paso determinado es el diseño de UX, pero si los usuarios escriben su respuesta o la seleccionan de un menú desplegable es diseño de IU.

Si bien los detalles de la interfaz de usuario de su propio chatbot pueden variar en función de la naturaleza única de su marca, usuarios y casos de uso, algunas consideraciones de diseño de la interfaz de usuario son bastante universales.

En todos los contextos, la interfaz de usuario de su chatbot debe ser:

• Fácil de usar: un buen chatbot es un chatbot intuitivo. Debería estar claro dónde buscar, qué hacer clic y cómo proceder.
• Sensible: La interfaz de usuario de tu chatbot debe ofrecer una experiencia coherente en todos los dispositivos relevantes, ya sea en un gran monitor de escritorio o en la pequeña pantalla de una aplicación móvil.
• Acurriente: Todo, desde botones hasta animaciones para copiar (o “microcopiar”) en etiquetas y menús desplegables, debe construirse cuidadosamente para la forma y la función.
• Un reflejo de su marca: desde los colores y las fuentes hasta el avatar que asigna a la persona de su chatbot, su chatbot debe tratar como una extensión de su marca.

Para algunas implementaciones de chatbot, como las integraciones en aplicaciones de mensajería de terceros como Slack, WhatsApp o Facebook Messenger, la interfaz conversacional no se puede personalizar. Estos elementos fijos de la interfaz de usuario (IU) deberían tener en la planeación de la experiencia del usuario.

Para muchas empresas, especialmente aquellas que no tienen recursos para desarrollar una interfaz de usuario (IU) a medida desde cero, es más eficiente usar un generador de chatbots con plantillas y flujos de trabajo de arrastrar y soltar que agilizan las decisiones de la interfaz de usuario. Los principales proveedores de chatbots ofrecen oportunidades para personalizar elementos estilísticos para adaptarlos a su marca, pero adherirse a patrones de diseño de interfaz de usuario (IU) probados le permite centrarse en las prioridades únicas de UX de su organización.

Al explorar más a fondo el diseño de UX de chatbot, usaremos ciertos términos con significados específicos en este contexto.

• Intención: La intención es el propósito de un usuario para interactuar con su chatbot, el objetivo o problema específico a abordar, como pagar una factura o obtener una respuesta a una pregunta.
• Enunciamiento: Un enunciado es cualquier declaración individual hecha durante un intercambio, como “¡hola!” o “Me gustaría pagar mi factura” o “sí”.
• Intercambio: Un intercambio consta de dos o más expresiones. Esencialmente, el término se refiere de forma holística a la conversación de ida y vuelta entre el usuario y el chatbot.
• Contacto: cada instancia de un usuario que interactúa con un chatbot es un contacto. El contacto no es totalmente coincidente con el intercambio: si un usuario inicia un contacto abriendo la ventana del chatbot pero no responde al saludo del chatbot, no se produjo ningún intercambio; si un usuario resetear una conversación, ese contacto ahora incluye múltiples intercambios.
• Dominio: El dominio es una descripción amplia del alcance de su chatbot, como atención al cliente o recursos humanos. Cada dominio comprende varios temas. Los chatbots diseñados para conversar sobre cualquier tema, como ChatGPT, se denominan chatbots de dominio abierto.
• Tema: Un tema es un asunto específico o un conjunto de tareas dentro de un dominio. Por ejemplo, el dominio de atención al cliente podría contener temas como pago de facturas, horario de atención al cliente o devoluciones. Cada tema se asigna a intenciones específicas del usuario.
• Entidad: una entidad es un sustantivo relevante para la intención del usuario, como un producto, documento o servicio, mencionado en una expresión. La identificación adecuada de las entidades es un elemento importante del procesamiento de lenguaje natural (PLN).
• Escalamiento: el escalamiento es una transferencia del chatbot al agente humano. Puede ser una escalada "planeada" o una escalada "de reservación" (cuando un bot no puede reconocer o resolver la intención del usuario).
• Paso: Cada interacción de ida y vuelta entre el chatbot y el usuario es un paso. Los pasos pueden incluir saludos, preguntas aclaratorias, acciones, entregas o incluso una pequeña charla.
• Lógica de flujo: la lógicade flujo rige cómo reaccionan los bots a cada expresión y avanzan al siguiente paso. Esto puede implicar simples declaraciones "si no", decision trees, algoritmos complejos o lógica probabilística impulsada por machine learning.
• Respuesta preferida: Un enunciado que mueve positivamente el intercambio hacia la resolución de la intención del usuario.
• Respuesta no preferida: una expresión que no avanza en el intercambio hacia la resolución de la intención.

Una gran experiencia de chatbot requiere una comprensión profunda de lo que necesitan los usuarios finales y cuáles de esas necesidades se abordan mejor con una experiencia conversacional. Emplea chatbots no solo porque puedes, sino porque estás seguro de que un chatbot proporcionará la mejor experiencia de usuario posible.

Sus preguntas frecuentes son una excelente base de conocimientos para consultas, tareas y problemas que surgen con frecuencia y de manera previsible. Sus equipos de atención al cliente también son una importante fuente de información. Una gestión robusta de los procesos de negocio puede identificar aún más las oportunidades y las ineficiencias, así como ayudar a delinear los diferentes centros de conocimiento, los canales de comunicación y los niveles de complejidad, seguridad y privacidad relacionados con cada dominio.

Los chatbots ofrecen el mayor valor cuando se necesita una conversación bidireccional o cuando un bot puede lograr algo más rápido, más fácil o con más frecuencia que los medios tradicionales. Algunos dominios pueden estar mejor atendidos por artículos de ayuda o asistentes de configuración. Otros, como aquellos que requieren asistencia altamente técnica o información personal confidencial, podrían dejar en manos de una persona real.

Para su primer chatbot, es aconsejable caminar antes de intentar correr.Cuantos menos datos tenga, menos confianza tendrá para hacer predicciones: las compañías que pasan meses construyendo un chatbot inaugural que abarca muchos temas a menudo aprenden (luego del lanzamiento) que las suposiciones clave sobre el comportamiento del usuario eran incorrectas y prácticamente tienen que empezar de nuevo desde cero. Abordar eficazmente una lista más corta de temas e intenciones produce una mejor experiencia de usuario que proporcionar resultados incoherentes en un dominio más amplio.

Dicho esto, elija un dominio con potencial de crecimiento. Una estrategia de chatbot verdaderamente exitosa no produce soluciones independientes, sino herramientas conversacionales desplegadas en todos los canales relevantes (sitios web, aplicaciones de mensajería, sistemas telefónicos) que se enriquecen mutuamente al generar datos compartidos para la capacitación y la optimización.

En términos generales, las ofertas de chatbots se dividen en dos categorías: chatbots basados en reglas y chatbots de IA.

Los chatbots basados en reglas son simples y económicos. Operan sobre reglas "si en otro caso": a cada paso (o rama en un Decision Trees) se le asignan entradas específicas que el chatbot puede reconocer, cada una de ellas emparejada con una respuesta scripted. Al carecer de procesamiento del lenguaje natural (PNL), los bots basados en reglas deben restringir las expresiones de los usuarios a frases simples u opciones preescritas. Esto puede limitar el éxito a menos que las necesidades de sus usuarios sean altamente predecibles, repetitivas y simples, y seguirá siendo así a medida que vaya escalando.

Los chatbots de IA son más robustos, versátiles y escalables. Las capacidades de inteligencia artificial, como la IA conversacional , permiten a estos chatbots interpretar expresiones únicas de los usuarios e identificar con precisión la intención del usuario en ellas. Machine learning puede complementar o reemplazar la programación basada en reglas, aprendiendo con el tiempo qué expresiones tienen más probabilidades de producir respuestas preferidas. La IA generativa, capacitada con expresiones pasadas y de muestra, puede crear respuestas de bot en tiempo real. Los agentes virtuales son chatbots de IA capaces de automatización robótica de procesos (RPA), lo que mejora aún más su utilidad.

Muchas situaciones se benefician de un enfoque híbrido, y la mayoría de los robots de IA también son capaces de programar basar en reglas.

Antes de diseñar los detalles de la experiencia del cliente, planee la base de su chatbot.

• Determine los canales iniciales: los canales en los que los usuarios interactúan con su bot deben alinear naturalmente con las funciones a las que sirve. Cada canal diferente afecta la forma en que los usuarios se articulan, cómo debe responder su bot y qué sistemas están disponibles para la integración. Una vez que eligió un dominio, cerciorar de que puede trabajar con canales relevantes. Por ejemplo, no automatice las preguntas de pago si el equipo que ejecuta la página de pagos de su sitio web no le permite agregarle el cliente de chatbot.

• Identificar los temas principales: el objetivo fundamental en la planeación del chatbot es determinar el "conocimiento mínimo viable" o MVK de su bot. MVK es la cobertura mínima de temas que el bot debe ser capaz de cumplir con su propósito. Esto implica tanto la amplituddel tema (la gama completa de temas diferentes a cubrir) como la profundidad del tema: qué tan a fondo se debe cubrir cada tema. Comience con la amplitud del tema: enumere todos los temas posibles relevantes para el dominio elegido y luego priorice. La amplitud temática enfocada facilita una mayor profundidad del tema, lo que aumenta sus posibilidades de éxito.

• Agregue todas las bases de conocimiento relevantes: Su bot debe poder acceder a cualquier información necesaria para comprender y abordar las intenciones del usuario que estén dentro de su alcance. Es posible que esa información no esté toda en un solo lugar: a menudo se distribuye en fuentes dispares, como sitios web, bases de datos, documentos, preguntas frecuentes, plataformas de CRM y sistemas de procesamiento transaccional en línea (OLTP). La búsqueda inteligente es la forma ideal de agregar todas las fuentes de datos relevantes y agilizar la recuperación de información.

Los usuarios, inconscientemente, deducen automáticamente un personaje detrás de tu bot. Debe transmitir las características positivas que buscamos en la conversación humana -empatía, curiosidad, paciencia, afabilidad- manteniendo la transparencia de ser un robot. Esto último es esencial tanto para gestionar las expectativas del usuario como para evitar el efecto "uncanny valley": la extraña inquietud que provocan las cosas humanoides que no están del todo bien. La mejor manera de conseguirlo es elegir bien el nombre, el avatar y el saludo.

La personalidad de su chatbot afecta la mayoría de los elementos del diseño de la conversación. Debe reflejar su marca y ser apropiado para sus usuarios y función previstos: un bot asistente de fitness debe usar un lenguaje activo; una aplicación de diagnóstico de atención médica debe evitar las bromas.

Comience por considerar dónde se encuentra su chatbot en varios espectros:

• Divertido frente a Serio
• Entusiasta frente a Calma
• Formal frente a Informal
• Cálido frente a frío
• Autoritario frente a Relacionable

Un chatbot proporciona solo la mitad de una conversación. No se puede controlar ni predecir completamente la mitad del usuario. Un diseño de conversación estable garantiza una experiencia de usuario positiva al abordar el flujo de conversación de manera que, independientemente de lo que diga el usuario, la respuesta del chatbot se sienta natural, creíble y productiva.

La verdadera cobertura de un tema requiere no solo diseñar rutas conversacionales ideales, sino también imaginar todas las rutas únicas que podría seguir una conversación, incluidas posibles confusiones, desvíos y callejones sin salida. Puede programar su bot de programación para que reconozca "Quiero cambiar mi cita ", pero un usuario podría decir: "Ya no puedo hacerlo el martes". Es posible que tenga una ruta óptima, pero ¿existe un plan B si el plan A falla? Si el plan B falla, ¿puede su bot explicar el problema al usuario? Si el usuario no entiende una solicitud, ¿puede el bot formular la expresión de manera diferente?

Incluso si su lógica de flujo es impecable, ocurren errores, pero las imperfecciones menores no deberían descarrilar un intercambio. Aquí nuevamente, los chatbots de IA tienen un gran beneficio: en lugar de predecir y planear manualmente cada error tipográfico para evitar interrupciones, la inteligencia artificial puede hacer suposiciones informadas y mantener las cosas en movimiento. Por ejemplo, IBM watsonx Assistant cuenta con autocorrección para errores ortográficos , así como lógica difusa para ayudar al reconocimiento de intenciones y entidades. Del mismo modo, los bots de IA con speech-to-text pueden capacitar para interpretar correctamente los acentos, las malas pronunciaciones y la jerga en las entradas de voz.

Al igual que en las conversaciones normales entre humanos, los usuarios quieren sentir comprendidos. El diseño de chatbot puede lograr esto al garantizar que todas las respuestas del bot, incluso las respuestas no preferidas, sean informativas y relevantes para la expresión del usuario. Al redactar el diálogo del chatbot, trate de reconocer lo que el usuario dijo y evite cambios bruscos de tema, saltos aleatorios en la conversación u "olvidar" la información que el usuario proporcionó anteriormente en el contacto.

Los chatbots tienen limitaciones. La capacidad de fallar elegantemente y proporcionar rutas para reparar la conversación es esencial: está bien que un bot se equivoque, pero estar equivocado e ser irrelevante puede condenar el intercambio y agotar la confianza en el chatbot. Los bots deben estar diseñados para manejar con gracia el acoso, reconocer expresiones sin sentido o irrelevantes, reaccionar a los cambios de tema y volver a encarrilar la conversación.

Disminuya siempre la carga del usuario.

• Pedir menos: en lugar de un número de pedido largo, ¿serían suficientes los últimos cuatro dígitos? ¿Su nombre y una pieza adicional de información simple, por ejemplo, la fecha del pedido, eliminarían por completo la necesidad del número?
• Opciones claras: Redacte cada pregunta cuidadosamente. Un usuario podría responder a "¿le gustaría una cita el miércoles o el jueves?" con “sí”, una respuesta no preferida. Pero solo hay dos respuestas a "elija miércoles o jueves".
• Botones: cuando hay una pequeña lista de opciones potenciales, elegir una opción preescrita (o, para sistemas telefónicos, un número de teclado) facilita las cosas y elimina la posibilidad de una respuesta no preferida.

El texto claro y conciso reduce la fricción y demuestra respeto por el tiempo del usuario. Reconsidera el flujo de tu conversación si requiere instrucciones largas.

El diseño eficaz de un chatbot implica un ciclo continuo de pruebas, implementación y mejora. Las personas pueden comportarse de manera impredecible, pero el análisis de datos de contactos anteriores puede revelar flujos rotos y oportunidades para mejorar y expandir el diseño de su conversación.

Los chatbots dependen, generan y analizan una gran cantidad de datos de los usuarios. Esos datos deben manejar con cuidado. No hacerlo no solo tiene consecuencias éticas, sino potencialmente jurídicas y financieras.

También puede afectar la adopción de su chatbot: según Pew Research¹, más de la mitad de los estadounidenses decidieron no usar un producto por preocupaciones sobre cómo (y cuánto) recopila datos personales.

• Los datos de los usuarios deben proteger contra el robo, el uso indebido o la corrupción de datos.
• Las políticas deben cumplir con el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (enlace externo a ibm.com) (y regulaciones comparables como CCPA).
• La configuración y las licencias de privacidad deben ser claros, fáciles de encontrar y ajustables.
• Los usuarios deben estar informados y tener el control de qué datos se emplean y en qué contexto.