Time-To-Market de la IA conversacional: ¿Merece la pena implementar un chatbot?

Una de las primeras preguntas que surgen a la hora de concebir un nuevo proyecto de IA conversacional es cuánto se tarda en tenerlo en funcionamiento. 

Algunos subestiman los tiempos de implementación en lo que respecta a soluciones de chatbot, pero también el tiempo necesario para obtener buenos resultados. Aunque el retorno de la inversión (ROI) es siempre una métrica clave, si tu proyecto tarda meses o incluso un año en ser completamente funcional, el valor de la inversión puede verse disminuido. 

Sin duda, el éxito depende del time-to-market.

¿Por qué algunos proyectos de IA conversacional tardan tanto en ponerse en marcha?

Existen muchas razones que explican por qué algunos proyectos de IA se demoran más de lo previsto en alcanzar los resultados deseados. 

Primero: la planificación del proyecto de chatbot

Mientras que algunos clientes ya tienen diseñado un plan de implementación en el que se especifican el equipo que estará al cargo del proyecto, el presupuesto, los objetivos y los resultados esperados, otros solo empiezan a pensar en ello una vez han adquirido el software. En este último caso, se dilata el tiempo hasta que se observan resultados reales.

Segundo: el contenido de soporte para el chatbot

Puede incluir preguntas frecuentes, respuestas, flujos de conversación y otras fuentes de contenido. Puedes tener una solución de IA conversacional muy robusta, pero si no has creado contenido para dar respuesta a las preguntas comunes de los usuarios, no te va a servir de nada.

Tercero y más importante: la propia tecnología.

Dependiendo del enfoque que emplee tu IA conversacional, el proyecto puede tardar más o menos tiempo en funcionar correctamente a un nivel adecuado. Es por este motivo que debes saber qué cabe esperar de las diferentes tecnologías de IA conversacional que existen en el mercado. Vamos a analizarlas.

Entonces, ¿realmente merece la pena la inversión en tiempo y dinero que implica un chatbot? 

Pese a tener que hacer frente a algunas dificultades, rara vez una empresa determina que no le ha salido a cuenta la inversión en un chatbot. Actualmente, los índices de autoservicio pueden llegar hasta el 90 %, pero incluso con un chatbot muy desactualizado, la IA conversacional puede responder fácilmente entre un 40 % y un 50% de las consultas por sí misma. 

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¿Por qué fallan los chatbots basados en aprendizaje automático?

Una de las tecnologías que con más frecuencia utilizan los chatbots es el aprendizaje automático, que adopta un enfoque estadístico a la hora de resolver las consultas. 

Esto significa que un chatbot o un asistente virtual solo podrán responder una pregunta si anteriormente han visto consultas similares. Esto sucede porque el chatbot necesita alimentarse de datos, es decir, diferentes formulaciones y formas de expresar las consultas de los clientes. Es lo que llamamos «entrenar» la IA.

Para que los algoritmos puedan decidir estadísticamente cómo responder a una pregunta concreta es necesario entrenar el sistema de aprendizaje automático con millones de datos. Durante los últimos años, las expectativas y las promesas acerca del aprendizaje automático lograron no crear mucho revuelo con este enorme problema. Para obtener unos resultados satisfactorios, los clientes necesitan muchos datos.

Si no se dispone de estos datos, los chatbots basados en el aprendizaje automático carecen de contexto y no saben cómo solventar la ambigüedad, lo que genera unos resultados deficientes y frustración entre los clientes.

Además, el entrenamiento requiere mucho tiempo y recursos: ingenieros especializados en el aprendizaje automático y muchas semanas dedicadas a organizar los datos para que la solución pueda empezar a responder con precisión.

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IA sin entrenamiento: Cómo poner en marcha rápidamente un chatbot

Para solventar el problema del «entrenamiento», algunas soluciones de IA conversacional se han decantado por diferentes enfoques. 

¿El objetivo? Eliminar los tediosos entrenamientos y acelerar el time-to-market de los chatbots, asistentes virtuales y otros proyectos de IA conversacional. Así como también facilitar la vida a los usuarios y reducir la necesidad de buscar posibles nuevas formulaciones.

La IA neuro-simbólica es un enfoque híbrido que utiliza las relaciones semánticas para establecer conexiones entre las consultas de los usuarios y la intención.

Vamos a imaginarnos que dirigimos una entidad aseguradora y que estamos implementando un chatbot para ayudar a los clientes actuales y a los potenciales. Si necesitamos un seguro, es posible que busquemos «Quiero asegurar mi propiedad» o «Necesito un seguro del hogar» o incluso «Cómo puedo proteger mi casa de los ladrones». 

Es posible que el asegurador quiera responder a todas estas preguntas con la misma respuesta y guiar a los usuarios hacia el seguro del hogar que más se adapte a sus necesidades. No obstante, ¿cómo podemos estar seguros que hemos previsto todas las formulaciones posibles?

La IA neuro-simbólica de Inbenta incorpora un léxico preentrenado que es capaz de vincular «propiedad» con «hogar» o «casa», así como «asegurar» con «seguro» e incluso «proteger». De este modo, el chatbot puede encontrar la respuesta adecuada con independencia de cuál de estas tres consultas se haya utilizado y sin necesidad de ningún entrenamiento. 

Además, añadimos algunas capas de aprendizaje automático para aprender del comportamiento de los usuarios, si bien se ofrecen resultados desde el primer día.

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Así que… ¿los chatbots son suficientemente efectivos?

Claramente, sí. Los chatbots pueden tener un gran impacto en el rendimiento de tus equipos, ya que liberan tiempo de los agentes para que puedan centrarse en consultas complejas, al mismo tiempo que automatizan una gran parte de las solicitudes y responden hasta un 90 % de las consultas de tus clientes.

No obstante, si quieres que sean efectivos desde el primer día, posiblemente debas escoger una tecnología que ya venga preentrenada, que pueda dar respuestas sin necesidad de millones de datos y que sea suficientemente inteligente como para entender el contexto y la intención real que se esconde detrás de cada consulta. 
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