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Por qué fracasan la mayoría de los proyectos de chatbot de IA: 7 errores y cómo evitarlos

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Hay muchas razones por las que las empresas despliegan chatbots de IA. Para algunas, forma parte de una transformación digital global y una mejora del autoservicio. Para otras, puede ser una forma de crear expectación o -a través de Facebook Messenger- una prueba limitada y restringida de la respuesta de los clientes a este interesante canal de comunicación.

Dependiendo del contexto en el que se desarrolle el proyecto de chatbot y, por tanto, de su ámbito de actuación, su puesta en marcha puede llevar poco o mucho tiempo. Por nuestra experiencia, sabemos que es la fase de encuadre 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 crucial a la hora de definir las funciones de cada miembro del equipo dentro del proyecto y, potencialmente, redefinir o crear nuevos puestos. Además de determinar el alcance de los recursos internos, también es necesario definir el producto esbozando el diseño, el modo de acceso, las funcionalidades y el contenido.


¿Qué plazos tiene un proyecto de chatbot de IA?

En Inbenta, tardamos unas 8 semanas en desplegar un chatbot de IA, desde la fase de encuadre 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 de IA puede acabar alargándose por múltiples razones. He aquí algunos ejemplos:


Los siete principales obstáculos para implantar un chatbot de IA en poco tiempo

Aquí tienes una lista de los siete principales obstáculos para mantener tu calendario inicial:

Planteamiento poco realista del proyecto inicial

  • Unos objetivos iniciales mal definidos conducirán a una dispersión en la elección de las funcionalidades a desarrollar o a prioridades siempre cambiantes
  • Riesgos mal identificados o no identificados desde el principio
  • Instancias del 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 conocimientos

Solución: Asegúrate de investigar a fondo a tu proveedor de servicios. Deben tener una gran experiencia en la creación de árboles de decisión y una base de conocimientos, 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 a la misma velocidad; por ejemplo, un cliente prueba el producto en dos días, pero el desarrollador tarda dos semanas en corregir los errores descubiertos 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 eterna

A menudo ocurre que la solución desarrollada se ajusta a 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 el feedback procedente de usuarios reales. De hecho, poner tu chatbot en producción te permite comprobar el interés de tus clientes por 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 conocimientos que no está lista a tiempo

La base de conocimientos 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 conocimientos demasiado exhaustiva, por lo que puede ser beneficioso contar con la orientación de lingüistas profesionales. Ellos le ayudarán a enriquecer su base de conocimientos, basándose en las peticiones 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 conocimientos y que ya tenga la base cubierta. No empieces desde cero. Más información sobre cómo puede ayudarte Inbenta.

Un constructor de árboles de decisión demasiado complejo

Debe ser útil, eficaz y claramente comprensible para que sus clientes puedan familiarizarse rápida y fácilmente con ella y empezar a utilizarla sin tener que solicitarte ayuda.

Solución: Para procesos empresariales complejos, el árbol de decisiones de un chatbot puede ser extremadamente complejo. Puede haber unos 25.000 nodos potenciales en cualquier árbol de decisión. Un buen proveedor de servicios que lleve años en el negocio de los chatbot de IA debería saber cómo desarrollar árboles de decisión.

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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