digitalización de empresas

Chatbot

• Un "chatbot" es un programa informático que utiliza "inteligencia artificial" (IA) y "procesamiento del lenguaje natural" (NLP) para comprender las preguntas de los clientes y automatizar las respuestas a dichas preguntas, simulando la conversación humana.

• El chatbot IA es una tecnología conversacional basada en inteligencia artificial capaz de reconocer y responder a interacciones de voz y texto. 

• Cuando se utiliza en el servicio al cliente , el chatbot IA permite a las empresas proporcionar respuestas más rápidas y personalizadas.

Importancia de los Chatbots

• Los chatbots pueden facilitar que los usuarios encuentren la información que necesitan respondiendo a sus preguntas y solicitudes, a través de entrada de texto, de audio o ambas, sin necesidad de intervención humana.

• Hoy en día, la tecnología de chatbot es prácticamente omnipresente (altavoces inteligentes en nuestro hogar, aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo, etc.).

• A los últimos chatbots de IA a menudo se les denomina “asistentes virtuales” o “agentes virtuales”.

• Pueden utilizar audio como entrada/salida, como Siri de Apple, Google Assistant y Amazon Alexa, o interactuar con el usuario a través de mensajes de texto SMS. 

• Sea como sea, permiten formular preguntas sobre diferentes necesidades de manera conversacional, y el chatbot puede servir para refinar la búsqueda a través de respuestas y preguntas de seguimiento.

Funcionamiento de los Chatbots

• Históricamente, los chatbots estaban basados en texto, y programados para responder a un conjunto limitado de consultas simples con respuestas que habían sido previamente escritas por los desarrolladores del chatbot. Funcionaban como un sistema interactivo de FAQs ("preguntas más frecuentes"), y aunque iban bien para aquellas preguntas y respuestas específicas sobre las que habían sido entrenados, fallaban cuando se les presentaba una pregunta compleja o que no había sido prevista por los desarrolladores.

• Con el tiempo, los chatbots han ido integrando más reglas y "procesamiento del lenguaje natural", de modo que los usuarios finales pueden utilizarlos de manera conversacional. De hecho, los tipos de chatbots más recientes son capaces de reconocer el contexto, además de aprender a medida que se van exponiendo a más lenguaje humano.

• Los chatbots de IA actuales utilizan "comprensión del lenguaje natural" (NLU) para determinar las necesidades del usuario. A continuación, utilizan herramientas avanzadas de IA para determinar lo que el usuario está tratando de obtener. Estas tecnologías se basan en "machine learning" (ML) y "deep learning" (DL), elementos de IA con algunas diferencias matizadas, para desarrollar una base de conocimiento más detallada de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. De este modo, mejora su capacidad para prever las necesidades del usuario con precisión y responder correctamente a lo largo del tiempo.

• Por ejemplo, si un usuario pregunta sobre el tiempo que hará mañana, un chatbot tradicional puede responder claramente si va a llover. Sin embargo, un chatbot de IA también podría preguntar al usuario si desea definir una alarma más temprano para adaptarse a la mayor duración del trayecto matutino (debido a la lluvia).

Chatbots IA vs. Agentes Virtuales

• Los términos "chatbot", "chatbot de IA" y "agente virtual" a veces se utilizan indistintamente, y es cierto que algunos chatbots utilizan ahora algoritmos complejos para proporcionar respuestas más detalladas.

• Sin embargo, cabe señalar que las funcionalidades de deep learning de los chatbots de IA permiten que las interacciones se vuelvan más precisas con el tiempo, creando una red de respuestas a través de sus interacciones con las personas. 

• Cuanto más tiempo pasa un chatbot de IA en funcionamiento, más precisas se vuelven sus respuestas. 

• Así pues, un chatbot de IA que utiliza deep learning puede proporcionar una respuesta más detallada y precisa a una consulta, y especialmente a las intenciones que hay detrás de la consulta.

Usos Habituales de los Chatbots

• Atención al cliente, resolución de dudas, FAQs, apertura de tickets, etc. 

• Encontrar restaurantes locales y dar direcciones.

• Definir campos dentro de formularios y aplicaciones financieras.

• Obtener respuestas a preguntas sobre atención sanitaria y programación de citas.

• Recibir asistencia general del servicio al cliente de una marca favorita.

• Establecer un recordatorio para realizar una tarea basándose en la hora o la ubicación.

• Mostrar las condiciones meteorológicas en tiempo real y recomendaciones sobre cómo vestir.

• Etc.

Ventajas de los Chatbots

• Mejora de la relación con los clientes.

• Amento de la satisfacción de los clientes.

• Incremento de la fidelidad a la marca.

• Aumento de la eficiencia operativa.

• Generación de oportunidades de venta.

• Reducción de costes.

• Disponibilidad 24/7/365.

Estrategia 

• Elegir una solución que pueda lograr tus objetivos inmediatos pero que no limite la expansión en el futuro. ¿Por qué quiere un equipo tener su propio chatbot? ¿Cómo se aborda actualmente este objetivo y cuáles son los retos que están generando la necesidad de utilizar un chatbot? ¿Cómo podrían otros grupos de tu organización utilizar esta tecnología para sus necesidades, como la asistencia de agentes, el soporte de RR. HH. o de TI interno, e incluso la inscripción de prestaciones sanitarias?

• Entender la repercusión que tiene la IA en la experiencia del cliente. Como muchas palabras de moda, se habla mucho de la IA, así que es conveniente averiguar dónde y cómo se utiliza. Debería estar sirviendo para comprender lo que tratan de hacer los clientes y para dar sentido a las diversas maneras que se pueden expresar, así como para gestionar las conversaciones de una manera natural y no robótica. El objetivo es hacer llegar al cliente la información que necesita sin llegar a un callejón sin salida. Sin esto, no serían más que unas preguntas frecuentes.

• Preguntarse qué hace falta para crear, entrenar y mejorar el chatbot a lo largo del tiempo. A pesar de todo el entusiasmo que genera, la IA no llega sabiendo todo lo que se necesita de ella, por tanto, es esencial comprender bien qué intenciones (objetivos) o contenido predefinido se incluye listo para su uso y lo que se necesita para generar más nosotros mismos. Algunos chatbots ofrecen la capacidad de utilizar registros de chat y transcripciones históricas para crear estas intenciones, lo que permite ahorrar tiempo. Los que utilizan machine learning también pueden ajustar y mejorar automáticamente las respuestas a lo largo del tiempo.

• Buscar formas de conectar, en lugar de sustituir, las inversiones existentes. A menudo, parece que los canales o tecnologías emergentes vayan a reemplazar a los ahora establecidos. En cambio, se convierten en un medio más para una organización. Un chatbot que se conecta a estos canales y sistemas de casos de cliente puede proporcionar lo mejor de ambos mundos: modernizar la experiencia del cliente y dirigir a los usuarios a la información de forma más precisa para que puedan resolver sus problemas.

• Determinar si el chatbot cumple con los requisitos de despliegue, escalabilidad y seguridad. Cada organización y sector tiene sus propios requisitos y necesidades de cumplimiento exclusivos, por lo que es importante que se definan claramente estos criterios. Muchos chatbots se entregan a través del cloud para aprovechar los aprendizajes y los resultados de las conversaciones con otros clientes, por lo que si necesita una solución en local o un entorno de un solo arrendatario, la lista de proveedores disponibles es mucho más corta. También es importante comprender si se utilizan sus datos y cómo, ya que puede ser relevante para sectores altamente regulados.

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