Hay muchas razones por las que las empresas implementan chatbots con IA. Para algunas empresas, forma parte de una transformación digital global y de la mejora del autoservicio. Para otras, puede ser una forma de generar expectación o, a través de Facebook Messenger, una prueba limitada y restringida de la respuesta de los clientes a este emocionante canal de comunicación.
Dependiendo del contexto en el que se desarrolle el proyecto del chatbot y, por lo tanto, de su ámbito de actuación, su implementación puede llevar poco o mucho tiempo. Por nuestra experiencia, sabemos que la fase de definición es la que más tiempo consume, ya que hay que consultar con todos los equipos implicados en el proyecto y obtener diversas aprobaciones para iniciar los desarrollos.
La coordinación del equipo es fundamental a la hora de definir las funciones de cada miembro del equipo dentro del proyecto y, potencialmente, redefinir o crear nuevos puestos. Además de evaluar los recursos internos, también es necesario definir el producto esbozando el diseño, el modo de acceso, las funcionalidades y el contenido.
¿Cuál es el plazo para un proyecto de chatbot con IA?
En Inbenta, tardamos unas 8 semanas en implementar un chatbot con IA, desde la fase de diseño hasta la fecha de lanzamiento. Este breve plazo es posible gracias a:
- Una API con multitud de funcionalidades probadas.
- Una tecnología de NLP propia y patentada, desarrollada y perfeccionada a lo largo de 15 años por nuestros ingenieros y lingüistas internos;
- Un proceso de desarrollo bien establecido.
Como ocurre con cualquier proyecto, el plazo de un proyecto de chatbot con IA puede acabar alargándose por múltiples razones. A continuación se muestran algunos ejemplos:
Los siete principales obstáculos para implementar un chatbot con IA en un plazo breve
Aquí tienes una lista de los siete principales obstáculos para mantener tu calendario inicial:
Enmarcado poco realista del proyecto inicial
- Objetivos iniciales mal definidos conducirán a una dispersión en la elección de las funcionalidades a desarrollar o a prioridades siempre cambiantes
- Riesgos que no se identificaron correctamente o no se identificaron desde el principio.
- Instancias de proyecto que cambian sobre la marcha
Solución: Planificar para tener un plan... antes de construir tu chatbot. Expón claramente sus objetivos, esboza todas las funcionalidades necesarias e identifica los riesgos.
Apoyo insuficiente de tu proveedor de servicios
- Falta de recomendaciones sobre árboles de decisión mal construidos.
- Falta de conocimientos sobre las mejores prácticas de chatbot en materia de ergonomía o redacción
- Falta de experiencia en el desarrollo de árboles de decisión y de una base de conocimiento
Solución: Asegúrate de investigar a fondo a tu proveedor de servicios. Deben tener una gran experiencia en la creación de árboles de decisión y bases de conocimiento, y deben conocer las mejores prácticas de chatbot de IA.
Una fase de pruebas lenta
- Cuando todas las partes implicadas en el proyecto no trabajan al mismo ritmo; por ejemplo, un cliente prueba el producto en dos días, pero el desarrollador tarda dos semanas en corregir los errores detectados durante esta fase de pruebas beta.
- Si el proyecto carece de recursos internos
Solución: Crea un plan de pruebas ANTES de empezar con tu proyecto de chatbot de IA. Incluye lo siguiente en el plan de pruebas: técnicas de prueba adecuadas, dispón de recursos internos, prevé contar con el personal adecuado para probarlo en el momento adecuado y proporciona a los probadores una lista de comprobación de lo que deben probar, como la comprensión de la intención, el flujo de la conversación y la gestión de errores.
Una fase de pruebas beta que dura eternamente.
A menudo ocurre que la solución desarrollada cumple con las especificaciones originales, pero el cliente decide seguir mejorando el bot sin lanzarlo al mercado. Esto no es algo que recomendemos hacer, ya que se está perdiendo la oportunidad de recibir comentarios de usuarios reales. De hecho, poner en marcha su chatbot le permite comprobar el interés de sus clientes en este nuevo canal de comunicación, así como recopilar preguntas reales. Tienes que elegir entre ofrecer algo sencillo y eficaz rápidamente o algo excelente y único sin una fecha de entrega definida.
Solución: Es muy importante que se realicen pruebas de usuario antes de lanzar tu chatbot a todo tu mercado. Los beta testers te ayudarán a probar tu chatbot a una escala mayor que la que puede hacerlo tu equipo interno: con usuarios y personas diferentes y con personalidades distintas.
Una base de conocimiento que no está lista a tiempo
La base de conocimiento es la parte fundamental de un chatbot y puede llevar algún tiempo construirla cuando se empieza desde cero. Sería una pena tener una herramienta técnicamente preparada, pero vacía de contenido. También hay que tener cuidado de no tener una base de conocimiento demasiado exhaustiva, por lo que puede ser beneficioso contar con la orientación de lingüistas profesionales. Ellos te ayudarán a enriquecer tu base de conocimiento, basándose en las preguntas de sus usuarios. Esto es algo que sólo ofrecen algunos proveedores, como Inbenta.
Solución: Esta es bastante sencilla. Opta por un proveedor de servicios que entienda la importancia de una base de conocimiento y que ya tenga la base cubierta. No empieces desde cero. Más información sobre cómo puede ayudarte Inbenta.
Un generador de árboles de decisión demasiado complejo.
Debe ser útil, eficaz y claramente comprensible para que tus clientes puedan familiarizarse rápida y fácilmente con ella y empezar a utilizarla sin tener que solicitarte ayuda.
Solución: En el caso de procesos empresariales complejos, el árbol de decisiones de un chatbot puede ser extremadamente complejo. En cualquier árbol de decisiones dado podría haber alrededor de 25 000 nodos potenciales. Un buen proveedor de servicios que lleve años en el negocio de los chatbots con IA debería saber cómo desarrollar árboles de decisiones.
Documentación técnica deficiente
Si decides integrar una solución de chatbot a través de una API o un SDK, es necesario que tu equipo técnico pueda hacerlo con total autonomía y con una documentación de integración precisa y completa. Esto no impide que el equipo de soporte de tu proveedor esté de respaldo en caso necesario.
Solución: Una documentación técnica exhaustiva ahorrará tiempo y dinero. Planifícalo de antemano.
La mejor manera de evitar estas trampas es trabajar con un proveedor de servicios bien establecido que tenga mucha experiencia en el desarrollo de chatbots inteligentes. Esto garantizará que los plazos de tu proyecto de chatbot de IA se ajusten a tu calendario inicial. Con 15 años de experiencia y más de 250 clientes en todo el mundo, Inbenta puede ayudarte a potenciar tus experiencias de usuario.
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