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 de 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 aún más funcionalidades mejoradas 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 pueden ver con claridad este futuro: el 85 % de los ejecutivos dice que la IA generativa interactuará directamente con los clientes en los próximos dos años, según se informa en el estudio La guía del CEO para la IA generativa, realizado por 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 programación previa con respuestas a preguntas establecidas: es más fácil y rápido usar IA generativa en combinación con la base de conocimientos de una organización para generar de forma automática 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 llevar esto un paso más allá al generar nuevo contenido como resultado. Este nuevo contenido puede incluir texto, imágenes y sonido de gran calidad basados en los LLM que se usan para entrenarlos. Las interfaces de chatbot con IA generativa pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y crear contenido en respuesta a la consulta de un usuario sin la necesidad de interacción humana.
Los chatbots de IA generativa de autoaprendizaje de nivel empresarial basados en una plataforma de IA conversacional mejoran de manera continua y automática. Emplean algoritmos que automáticamente aprenden de las interacciones pasadas cuál es la mejor manera de responder preguntas y cómo mejorar el rumbo del flujo de conversación.
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Los chatbots pueden facilitar a los usuarios la búsqueda de información al responder al instante preguntas y solicitudes, ya sea mediante el ingreso de texto, audio o ambos, sin necesidad de intervención humana o investigación manual.
La tecnología de chatbot ahora es moneda corriente, se encuentra en todas partes, desde altavoces inteligentes en el hogar e instancias orientadas al consumidor de SMS, WhatsApp y Facebook Messenger, hasta aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo, por ejemplo Slack. La última evolución de los chatbots de IA, a menudo denominados "asistentes virtuales inteligentes " o "agentes virtuales", no solo pueden entender conversaciones fluidas mediante el uso de modelos de lenguaje sofisticados, sino que incluso automatizan tareas relevantes. Junto a los conocidos asistentes virtuales inteligentes orientados al consumidor, como Siri de Apple, Amazon Alexa, 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 que ya están en uso, se pueden integrar chatbots (bien diseñados) en el software que ya está utilizando la organización. Por ejemplo, se puede agregar 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 aprovechar al máximo 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 manejar acciones en tiempo real tan rutinarias como un cambio de contraseña, a través de un complejo flujo de trabajo de varios pasos que abarca múltiples aplicaciones. Además, el análisis conversacional puede analizar y extraer información de conversaciones en lenguaje natural, generalmente entre clientes que interactúan con empresas a través de chatbots y asistentes virtuales.
La inteligencia artificial también puede ser una poderosa herramienta 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 pueden descubrir información sobre los intereses y patrones de compra de sus clientes para impulsar conversaciones más atractivas, así como ofrecer experiencias digitales más constantes y personalizadas en todos sus canales 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 escritas previamente. Al no poder interpretar el lenguaje natural, estas preguntas frecuentes generalmente requerían que los usuarios seleccionaran palabras clave y frases simples para que la conversación avanzara. Esos chatbots rudimentarios y tradicionales no son capaces de procesar preguntas complejas; tampoco pueden responder preguntas simples que no han sido previstas por los desarrolladores.
Con el tiempo, los algoritmos de los chatbots se volvieron capaces de utilizar una programación más compleja basada en reglas e incluso de procesar el lenguaje natural, lo que permitió que las consultas de los clientes se expresaran de manera conversacional. Esto dio lugar a un nuevo tipo de chatbot, contextualmente consciente y equipado con aprendizaje automático para optimizar continuamente su capacidad de procesar y predecir de forma correcta las consultas a través de la exposición cada vez mayor al lenguaje humano.
Los chatbots de IA modernos ahora utilizan Natural Language Understanding (NLU) para discernir el significado de la entrada abierta del usuario, superando cualquier tipo de error, desde errores tipográficos hasta problemas de traducción. Luego, las herramientas avanzadas de IA asignan ese significado a la "intención" específica sobre la que el usuario quiere que el chatbot actúe y utilizan la IA conversacional para formular una respuesta adecuada. Estas tecnologías de IA aprovechan tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo, distintos elementos de la IA, con algunas diferencias matizadas para desarrollar una base de conocimientos cada vez más granular de preguntas y respuestas fundadas en las interacciones del usuario. Esta sofisticación, basada en los avances recientes en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), ha dado como resultado una mayor satisfacción del cliente y aplicaciones de chatbot más versátiles.
El tiempo necesario para crear un chatbot de IA puede variar según la pila de tecnología y las herramientas de desarrollo que se utilizan, la complejidad del chatbot, las funciones deseadas, la disponibilidad de datos y si debe integrarse con otros sistemas, bases de datos o plataformas. Con una plataforma fácil de usar, sin código o con código bajo, los chatbots de IA se pueden crear aún más rápido.
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Cómo crear un chatbot
Los términos chatbot, chatbot de IA y agente virtual a menudo se usan de manera indistinta, lo que puede causar confusión. Si bien las tecnologías a las que se refieren estos términos están estrechamente relacionadas, las distinciones sutiles producen diferencias importantes en sus respectivas capacidades.
Chatbot es el término más inclusivo y general. Todo software que simule la conversación humana, ya sea impulsado por una navegación de menú estilo árbol de decisiones tradicional y rígida o una IA conversacional de vanguardia, es un chatbot. Los chatbots se pueden encontrar en casi cualquier canal de comunicación, desde árboles telefónicos hasta redes sociales y aplicaciones y sitios web específicos.
Los chatbots de IA son chatbots que emplean una variedad de tecnologías de IA, desde aprendizaje automático compuesto por algoritmos, características y conjuntos de datos que optimizan las respuestas a lo largo del tiempo, hasta el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y Natural Language Understanding (NLU) que interpretan las preguntas del usuario de forma precisa y las hacen coincidir con intenciones específicas. Las capacidades de aprendizaje profundo permiten que los chatbots de IA sean más precisos con el tiempo, lo que a su vez permite a los humanos interactuar con los chatbots de IA de una manera más natural y fluida sin ser malentendidos.
Los agentes virtuales son una evolución posterior del software de chatbot de IA que no solo utiliza IA conversacional para llevar a cabo el diálogo y el aprendizaje profundo para automejorarse con el tiempo, sino que a menudo combinan esas tecnologías de IA con la automatización de procesos robóticos (RPA) en una sola interfaz para actuar directamente sobre la intención del usuario sin más intervención humana.
Para ilustrar las distinciones, imagine que un usuario siente curiosidad por las condiciones meteorológicas de mañana. Con un chatbot tradicional, el usuario puede usar la frase específica "dime el pronóstico del tiempo". El chatbot dice que va a llover. Con un chatbot de IA, el usuario puede preguntar: "¿Cómo va a estar el tiempo mañana?" El chatbot interpreta la pregunta correctamente y dice que lloverá. Con un agente virtual, el usuario puede preguntar: "¿Cómo estará el tiempo mañana?" y el agente virtual no solo prevé la lluvia de mañana, sino que también ofrece configurar una alarma más temprano para tener en cuenta los retrasos por lluvia en el tráfico matutino.
Los casos de uso característicos son:
Asistencia oportuna y siempre activa para problemas de atención al cliente o recursos humanos.
Recomendaciones personalizadas en un contexto de comercio electrónico.
Promoción de productos y servicios con marketing de chatbot.
Definición de campos dentro de formularios y aplicaciones financieras.
Admisión y programación de citas para consultorios de atención médica.
Recordatorios automáticos para tareas basadas en el tiempo o la ubicación.
Los consumidores utilizan chatbots de IA para muchos tipos de tareas, desde interactuar con aplicaciones móviles hasta usar dispositivos especialmente diseñados, como termostatos inteligentes y electrodomésticos de cocina inteligentes. Los usos comerciales son igualmente variados: los especialistas en marketing utilizan chatbots impulsados por IA para personalizar las experiencias de los clientes y agilizar las operaciones de comercio electrónico; los equipos de TI y RR. HH. 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 correspondientes.
Los chatbots de IA conversacional pueden recordar conversaciones con los usuarios e incorporar este contexto en sus interacciones. Cuando se combina con capacidades de automatización, como 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 sin problemas. Tras la transferencia, el agente de soporte en vivo puede obtener el historial completo de conversaciones del chatbot.
Las interfaces conversacionales también pueden variar. Los chatbots de IA se utilizan con frecuencia en aplicaciones de mensajería de redes sociales, plataformas de mensajería independientes, sitios web y aplicaciones patentados, e incluso en llamadas telefónicas (donde también se conocen como respuesta de voz integrada o IVR).
La capacidad de los chatbots de IA para procesar con precisión el lenguaje humano natural y automatizar el servicio personalizado crea a cambio claros beneficios tanto para las empresas como para los clientes.
Mejore la interacción del cliente y la fidelidad a la marca
Antes de la llegada de los chatbots, cualquier pregunta, inquietud o queja de los clientes, ya fuera grande o pequeña, requería una respuesta humana. Naturalmente, los problemas puntuales o incluso urgentes de los clientes a veces surgen fuera del horario laboral, durante el fin de semana o durante las vacaciones. Pero dotar de personal a los departamentos de atención al cliente para satisfacer la demanda impredecible, de día o de noche, es una tarea costosa y difícil.
Hoy en día, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones con los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, al tiempo que mejoran continuamente la calidad de las respuestas y mantienen los costos bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de las tareas repetitivas. Un chatbot también puede eliminar los largos tiempos de espera para la atención al cliente por teléfono, o incluso los tiempos de espera más largos para el soporte por correo electrónico, chat y basado en la web, porque están disponibles de inmediato para cualquier número de usuarios a la vez. Ofrece una excelente experiencia de usuario, y los clientes satisfechos tienen más probabilidades de mostrar lealtad a la marca.
Reduzca los costos y aumente la eficiencia operativa
Dotar de personal a un centro de atención al cliente día y noche es costoso. Del mismo modo, el tiempo dedicado a responder consultas repetitivas (y la capacitación que se requiere para que esas respuestas sean coherentes y uniformes) también es costoso. Muchas empresas extranjeras ofrecen la subcontratación de estas funciones, pero hacerlo conlleva un costo significativo y reduce el control sobre la interacción de una marca con sus clientes.
Sin embargo, un chatbot puede responder preguntas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de soporte, complementar el soporte durante los períodos pico o descargar preguntas repetitivas tediosas para que los agentes humanos puedan centrarse en problemas más complejos. Los chatbots pueden ayudar a reducir el número de usuarios que requieren asistencia humana, lo que ayuda a las empresas a ampliar el 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 existentes
Los chatbots pueden ayudar con la generación de clientes potenciales de ventas y mejorar las tasas de conversión. Por ejemplo, un cliente que navega por un sitio web en busca de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas in situ, ayudando al cliente a avanzar hacia la compra. Para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, un chatbot puede hacer preguntas de calificación de clientes potenciales, o incluso conectar al cliente directamente con un agente de ventas capacitado.
Cualquier ventaja de un chatbot puede ser una desventaja si la plataforma, la programación o los datos que se utilizan no son los correctos. Los chatbots de IA tradicionales pueden brindar un servicio al cliente rápido, pero tienen limitaciones. Muchos dependen de sistemas basados en reglas que automatizan tareas y brindan respuestas predefinidas a las consultas de los clientes.
Los chatbots de IA generativa más nuevos pueden conllevar riesgos de seguridad, con la amenaza de que se produzcan filtraciones de datos, problemas de confidencialidad y responsabilidad por debajo del estándar, complejidades de propiedad intelectual, licencias incompletas de los datos de origen, así como incertidumbre con respecto a la privacidad de los datos y el cumplimiento de las leyes internacionales. Con la falta de datos de entrada adecuados, existe el riesgo continuo de que existan "alucinaciones ", es decir, ofrecer respuestas inexactas o irrelevantes que requieren que el cliente escale 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 las preguntas pertinentes. Esto podría dar lugar a filtraciones de datos y violar las políticas de seguridad de una organización.
Seleccionar la plataforma de chatbot adecuada puede tener importantes beneficios, tanto para las empresas como para los usuarios. Los usuarios se benefician con la atención inmediata y siempre disponible, 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 todos los beneficios del autoservicio. Los ingenieros de software pueden querer integrar un chatbot de IA directamente en su producto complejo.
Sea cual sea el caso o proyecto, estas son 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 el equipo quiere 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 serán otros equipos quienes deban desarrollar algo desde cero? ¿La interfaz permite un diseño superior de chatbot? ¿Los precios permiten una expansión interna eficiente?
- Comprenda el impacto que tiene la IA en la experiencia del cliente. Los chatbots son una expresión de la marca. La IA adecuada no solo puede comprender con precisión lo que los clientes necesitan y cómo se articulan esas necesidades, sino que también puede responder de una manera no robótica que se refleja bien en un negocio. Sin las herramientas de IA adecuadas, un chatbot es solo una pregunta frecuente con pretensiones.
- Pregunte qué se necesita para crear, entrenar y mejorar los chatbots a lo largo del tiempo. ¿La organización necesita algo simple y listo para usar, o acceso sofisticado a la API para que la implementación sea personalizada? La IA no se entrena sola. Las organizaciones necesitan tener una idea clara de qué contenido llegará predefinido y qué deberá crearse internamente. Algunos chatbots ofrecen la capacidad de usar registros de chat históricos y transcripciones para crear estas intenciones, lo que permite ahorrar tiempo. Quienes utilizan el aprendizaje automático también pueden ajustar y mejorar automáticamente las respuestas con el paso del tiempo.
- Busque formas de conectarse con las inversiones existentes, no de reemplazarlas. A menudo, parece que los canales o tecnologías emergentes reemplazarán a los ya establecidos. Pero en cambio, se convierten en otro medio para que una organización gestione. Un chatbot que se conecta a estos canales y sistemas de casos de clientes puede proporcionar lo mejor de ambos mundos: modernizar la experiencia del cliente y, al mismo tiempo, dirigir a los usuarios a la información y a las personas que pueden resolver sus problemas.
- Determine si el chatbot cumple con los requisitos de implementación, escalabilidad y seguridad. Cada organización e industria tiene sus propios requisitos y necesidades de cumplimiento únicos, por lo que es importante tener esos criterios claramente definidos. Muchos chatbots utilizan la nube para aprovechar los aprendizajes y resultados de otras conversaciones con los 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 comprender si se utilizan los datos y cómo se utilizan, ya que pueden tener un impacto importante en industrias altamente reguladas.
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