IA conversacional:
tu guía definitiva
Miles de empresas en todo el mundo están implementando o planean implementar chatbots e IA conversacional, pero ¿por qué? Descubre las tecnologías que están ayudando a las marcas a comprender las necesidades de los consumidores y a satisfacer sus peticiones en tiempo real.
Resumen
El éxito de una empresa se basa en gran medida en su capacidad para conectar con los clientes y los empleados. En un mundo totalmente digital, las conexiones humanas y emocionales se han convertido en algo esencial para hacer crecer la base de clientes, aumentar la lealtad hacia la marca y mejorar la retención y la motivación de los empleados.
Sin embargo, construir relaciones duraderas a gran escala a través de una pantalla puede ser un reto: primero está la falta de recursos, que a menudo perjudica el resultado y la experiencia del usuario (UX), flujos algo confusos o sin sentido y otros problemas…
En este contexto, la IA conversacional se ha convertido en la herramienta definitiva para transformar la forma de interactuar con los clientes y adelantarse a la competencia. En esta guía, cubrimos lo esencial para que puedas empezar a utilizarla.
¿Qué es la IA conversacional?
El término IA conversacional (por Inteligencia Artificial) hace referencia a un conjunto de tecnologías, incluidos los chatbots y los asistentes de voz, que ofrecen mensajería automatizada y aplicaciones habilitadas para el habla. Con la IA conversacional, los ordenadores pueden entender, procesar y responder a peticiones por voz o texto, y crear interacciones naturales, similares a las humanas, en múltiples idiomas, entre ordenadores y humanos. Estas interacciones pueden utilizarse para obtener opiniones, recomendaciones, asistencia o para ejecutar transacciones u otros objetivos a través de la conversación.
La IA conversacional puede basarse en diferentes enfoques. Algunos utilizan grandes volúmenes de datos y algoritmos de aprendizaje automático para dar los resultados. Otros, se centran en el procesar y entender el lenguaje natural mediante la lingüística para reconocer el motivo de la consulta de los clientes y ser capaces de responder con la información pertinente.
¿Para qué se utiliza?
La IA conversacional tiende un puente entre el lenguaje humano y el informático para que la comunicación entre ambos sea más natural. El conjunto de tecnologías que la componen permite a los ordenadores reconocer y descifrar los distintos idiomas humanos y entender lo que se les dice. Las plataformas de IA conversacional más potentes reconocen la intención, comprenden el tono y el contexto de la consulta del usuario y determinan la respuesta adecuada.
El objetivo? Automatizar procesos con el fin de reducir la carga de trabajo del personal y ahorrar recursos en tareas repetitivas. Un objetivo claro suele ser mejorar la interacción y la experiencia del cliente, ya que esto condiciona la fidelidad a la marca y las ventas. Si la plataforma de IA conversacional es eficiente, puede ayudar a las personas a interactuar con los sistemas de forma rápida y sencilla a través de su canal preferido, sea cual sea: redes sociales, WhatsApp, Messenger… También puede implementarse en la web o en apps, lo que ayuda a las empresas a ofrecer una asistencia personalizada y a gran escala las 24 h.
¿Cómo puede la IA conversacional ayudar a tu empresa?
Habiendo visto los principales beneficios de la IA conversacional, la pregunta es: ¿cómo puede la IA conversacional a las empresas?
La IA conversacional tiene funcionalidades conocidas por mejorar la eficiencia. La analítica, el Big Data y la automatización son elementos clave que pueden ayudar en muchos ámbitos. Además, la IA conversacional también ayuda a los líderes empresariales a mejorar la asistencia a sus clientes y otros actores.
El uso de la IA Conversacional tiene muchas ventajas, que afectan a diferentes departamentos y sectores de una empresa. Destacamos algunos de ellos:
Mejora de la productividad y de la experiencia de los empleados. Al automatizar muchas tareas poco cualificadas, los agentes humanos tienen más tiempo para dedicarse a casos complejos y perfeccionar sus habilidades.
Mejora de la interacción con el cliente y la fidelidad a la marca. La IA conversacional abre un amplio abanico de posibilidades en cuanto a la interacción con las marcas, ya sea en el ámbito comercial, de atención al cliente o en márketing. La idea es acercar a los clientes a la marca. Al mismo tiempo, la empresa obtiene mejor información sobre sus clientes, lo que le permite mejorar las ventas y proporcionar mejores ofertas, productos y servicios.
Respuestas rápidas a una clientela cada vez más exigente. Los clientes exigen respuestas instantáneas y eficaces a sus consultas. Un estudio de McKinsey demostró recientemente que el 75% de los clientes esperan que se les atienda en un margen de cinco minutos desde que realizan su petición. Las tecnologías de IA conversacional permiten atender las peticiones de los clientes independientemente de la hora y el canal que utilicen, y sin necesidad de hacer cola para recibir atención.
Aumento de las ventas y reducción de costes. Las plataformas de IA conversacional ofrecen datoss analíticos que pueden utilizarse para brindar mejores ofertas. Además, puede recordar las preferencias de los clientes para mejorar las conversiones y el importe de compra. Las funciones de personalización de la IA conversacional también permiten a los chatbots ofrecer recomendaciones y ventas cruzadas de productos en los que los clientes no habían pensado inicialmente. Además, la capacidad de atender a más clientes sin necesidad de contratar a más agentes humanos también reduce los costes.
Los datos sobre las conversaciones pueden proporcionar información valiosa sobre las tendencias y la opinión de los clientes. Esto, a su vez, se utiliza para mejorar el desarrollo de productos y servicios nuevos o ya existentes, así como para optimizar los enfoques de marketing.
Contacto con nuevos clientes. Los bots basados en la IA conversacional ayudan a los clientes a ponerse en contacto con las empresas a través de una amplia gama de canales, de modo que no se ven forzados a contactar a través de métodos tradicionales, como el correo electrónico o una llamada. De este modo se facilita la relación con la nueva generación de consumidores, muy adeptos a las redes sociales.
¿Cuáles son los retos actuales de la IA conversacional? ¿Cómo podemos superarlos?
Las plataformas de IA conversacional siguen enfrentándose a algunos retos a la hora de ofrecer el mejor servicio al cliente. Es importante elegir una plataforma que pueda responder al mayor número de demandas y seguir garantizando un servicio de alta calidad. Entre los retos de los que hablamos, se encuentran:
Formas de expresión variables. La forma en que la que los humanos se comunican siempre está en evolución. Ya sea por dialectos, sarcasmos, emojis, faltas de ortografía o jerga, la tecnología debe seguir el ritmo de estas variables y cambios para ser capaz en todo momento de asegurar una buena comunicación entre humanos y máquinas.
Seguridad y privacidad. Se puede sacar mucha información de las conversaciones, pero también hay normas éticas que deben respetarse. La información compartida entre un cliente y un asistente de voz o chatbot debe ser tratada de forma segura y protegida. Las recientes regulaciones de la RGPD han generado la necesidad de asegurar que los clientes tengan la garantía de que sus datos sean tratados según la normativa de privacidad en vigor. A la hora de elegir una plataforma de IA conversacional, es importante saber que la plataforma gestionará los datos de forma segura y según la ley.
Capacidades multilingües. Aunque una gran parte de la población mundial habla inglés, cuando se trata de un asistente conversacional, no siempre el inglés basta. En España, por ejemplo, será necesario como mínimo que hable y entienda español, e incluso quizás vasco, catalán y gallego. Está demostrado que las empresas capaces de atender a sus clientes en sus lenguas maternas tienen más probabilidades de crear un vínculo y una fidelidad hacia la marca más fuertes. Sin embargo, para algunos asistentes de voz y chatbots, puede ser un reto interactuar en otros idiomas. Asegúrate de que la tecnología que eliges es capaz de comprender los idiomas que necesites y que sepa tener en cuenta las diferencias regionales y culturales idiomáticas para ofrecer experiencias adaptadas a tus clientes.
Adopción interna de nuevas tecnologías. El uso de la IA conversacional se está convirtiendo en una figura clave en muchos planes de transformación digital de las empresas. Sin embargo, en algunos países o regiones, todavía hay dificultades internas en cuanto a la adopción de este tipo de tecnologías para diferentes casos de uso y sectores de la industria. La facilidad de implementación, la escalabilidad y la adaptabilidad son elementos importantes a tener en cuenta a la hora de elegir una plataforma de IA conversacional para tu empresa que pueda satisfacer tanto las demandas de los desarrolladores como las de los ejecutivos y directores de proyectos.
¿Cuáles son los beneficios de la IA conversacional?
Los beneficios de la IA conversacional son notables. Las empresas buscan cada vez más formas de aumentar los ingresos, impulsar la productividad y aumentar la fidelidad hacia la marca. Por ello, la IA conversacional ha logrado cada vez más reconocimiento como un activo para alcanzar estos KPI.
Algunos de los principales beneficios de la IA conversacional son los siguientes
Interactividad. La IA conversacional y los chatbots ofrecen servicios centrados en la optimización de las interacciones y la atención a los clientes. Los resultados son pertinentes y personalizados a las necesidades de cada cliente.
Escalabilidad. La IA conversacional destaca por su fácil escalabilidad. Es fácil ampliar o crear nuevos proyectos de atención al cliente de forma fácil y rápida. Además, los proyectos existentes pueden modificarse e integrarse sin problemas con otros proyectos o soluciones, lo que resulta útil al expandirse a nuevos mercados o durante picos de demanda inesperados como, por ejemplo, el aumento de solicitudes de servicio al cliente en algunos sectores durante situaciones de emergencia como la generada por el Covid-19 o durante las vacaciones.
Recogida de datos de calidad. La IA conversacional es una excelente fuente de datos. Nos puede ayudar a conocer mejor las preferencias y preocupaciones de los clientes. ¿Qué mejor manera hay de entender a un cliente que hablando con él? Los comentarios de estas interacciones pueden utilizarse para mejorar las prácticas de ventas y marketing, así como para ofrecer una mejor experiencia digital al cliente y establecer mejores formas de relacionarse con él.
Un servicio de atención al cliente mejor y más coherente. Los bots conversacionales pueden ayudar a los clientes con todo tipo de solicitudes, de principio a fin, desde la búsqueda de información hasta la realización de compras y procesos. También son excelentes para proporcionar asistencia a los agentes humanos, iniciando procesos y recopilando datos e información y entregándolos a agentes cualificados, ahorrando tiempo y recursos. Al mismo tiempo, automatizan de forma directa muchas transacciones y recopilan datos valiosos y análisis de conversaciones que garantiza que el servicio se adapte a las necesidades del cliente. Y lo que es más importante, estos servicios están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y en varios idiomas, lo que garantiza que los clientes nunca se queden esperando y aumenta los niveles de satisfacción y la fidelidad a la marca. Otro punto a su favor es que los humanos suelen dar respuestas incoherentes. Dos agentes distintos podrían responder distinto a la misma pregunta. Un chatbot ayuda a garantizar la coherencia y precisión en las respuestas a las consultas informativas.
Capacidades asíncronas y omnichannel. Como hemos visto, los chatbots pueden responder a los clientes independientemente del número de personas que utilicen un servicio en un momento determinado. Sus capacidades también van más allá de los servicios 24/7, ya que también pueden atender las demandas de los clientes en múltiples canales e idiomas. Eso permite automatizar la atención en los distintos programas, aplicaciones o dispositivos que los clientes se sientan más cómodos utilizando y sin tener que introducir los mismos datos si un cliente necesita cambiar de dispositivo o de canal.
Rapidez y rentabilidad. Las plataformas de IA conversacional requieren una inversión inicial mínima y pueden crecer al mismo ritmo que tus proyectos. Pueden implementarse rápidamente, por lo que los costes de asistencia al cliente se reducen rápidamente.
¿Cómo funciona la IA conversacional?
La IA conversacional combina el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML), la comprensión del lenguaje natural (NLU) y otras tecnologías de reconocimiento del lenguaje y del habla para interpretar, procesar y contextualizar las palabras escritas o habladas y responder a cada petición de forma pertinente.
La IA conversacional utiliza algoritmos y flujos de trabajo tras recibir una consulta de un usuario. Analiza el significado de las palabras mediante procesamiento del lenguaje natural (PLN), y la plataforma de IA conversacional procesa además las palabras mediante la comprensión del lenguaje natural (NLU) para entender la intención de la pregunta o solicitud del cliente.
La IA conversacional también utiliza el aprendizaje automático para garantizar que las respuestas a las solicitudes de los clientes mejoren con el tiempo; es decir, que aprende con cada interacción humana. El uso de datos es una ventaja, ya que las mejores plataformas conversacionales también pueden aprovechar el contenido y los datos recopilados de cada interacción para comprender mejor lo que la gente quiere decir cuando se comunica con la plataforma.
De este modo, las mejores tecnologías de IA conversacional ofrecen interacciones contextualizadas, personalizadas y relevantes entre humanos y ordenadores.
Tipos de tecnología detrás de la IA conversacional
Enfoque determinista versus enfoque estadístico
La IA simbólica y el aprendizaje automático (o machine learning) son enfoques clave en los que se basa la Inteligencia Artificial. Estos enfoques también se denominan ‘determinista’ y ‘matemático’ o ‘estadístico’. Su objetivo es el mismo, pero difieren en los resultados y en sus procesos.
La IA simbólica fue la forma dominante de IA en las primeras décadas y hasta finales de los años 80, mientras que el machine learning se ha convertido gradualmente en el enfoque predominante de la disciplina. Pero, ¿cuál es la diferencia entre ambas y en qué se diferencian cuando se aplican al Procesamiento del Lenguaje Natural?
¿Qué es la IA simbólica?
La Inteligencia Artificial Simbólica, también conocida como “Good Old-Fashioned AI” (GOFAI), utiliza símbolos y representaciones legibles por el ser humano de problemas, entidades, conceptos o lógica con el fin de crear “normas” para la manipulación de estos símbolos, dando lugar a un sistema basado en reglas.
Basándose en la suposición de que muchos aspectos de la inteligencia pueden lograrse mediante la manipulación de símbolos, la IA simbólica supuso la integración explícita de conocimientos humanos y reglas de comportamiento en programas informáticos.
El enfoque simbólico aplicado al PLN
Uno de los muchos usos de la IA simbólica está ligado al Procesamiento del Lenguaje Natural para los chatbots conversacionales. Este enfoque también se conoce como “enfoque determinista”, y se basa en la necesidad de enseñar a las máquinas a entender los idiomas, del mismo modo que los humanos aprenden a leer y escribir.
Al igual que los humanos han tenido que ir a la escuela para aprender a estructurar el lenguaje ateniéndose a reglas, gramática, conjugación y vocabulario, la lingüística computacional busca hacer lo propio con las máquinas. En este caso, se utilizan las reglas, el léxico y la semántica para enseñar al motor del bot a entender un idioma.
¿Cómo y cuándo es eficiente la IA simbólica?
La IA simbólica y el enfoque determinista se basan en estos conceptos: los humanos piensan utilizando símbolos; los ordenadores operan utilizando símbolos; ergo, los ordenadores pueden ser entrenados para pensar.
Utilizamos símbolos para definir incluso las cosas más sencillas y para describir lo que no sabemos. Por esta razón, la IA simbólica puede tener éxito a la hora de resolver problemas que necesitan satisfacer ciertas restricciones o condiciones, y que son bastante específicos y no aleatorios.
Cuando los aspectos conversacionales del PLN se basan en reglas y siguen inferencias lógicas, la IA simbólica funciona ya que da sentido a las entradas y genera conclusiones basadas en reglas y pruebas.
Con la IA simbólica, todo es visible, comprensible y explicable, lo que da lugar a lo que se denomina una “caja transparente” en contraposición a la “caja negra” que generan los modelos de aprendizaje automático (machine learning).
Como resultado de esto, al desarrollar un bot los enfoques serán completamente distintos si se utiliza la tecnología de IA simbólica o la tecnología de aprendizaje automático, ya que tienen el objetivo será escribir nuevos contenidos para la base de conocimientos en lugar de pequeños segmentos de contenidos existentes. Los desarrolladores también tienen total transparencia sobre cómo ajustar el motor cuando no funciona correctamente, ya que pueden entender por qué se ha tomado una decisión específica y tienen todas las herramientas disponibles para hacer modificaciones.
¿Qué es el aprendizaje automático o machine learning?
El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial que se centra en el uso de datos, algoritmos y modelos estadísticos por parte de los sistemas informáticos para realizar tareas específicas sin necesidad de utilizar instrucciones explícitas. El modelo imita la forma en que los humanos aprenden para mejorar gradualmente su precisión. En lugar de utilizar instrucciones, los algoritmos de aprendizaje automático construyen modelos matemáticos basados en datos de muestra, conocidos como “datos de entrenamiento”, para hacer predicciones o tomar decisiones.
En resumen, analizan el comportamiento de forma estadística para aprender.
Los algoritmos de machine learning enseñan a los ordenadores a resolver problemas y a obtener información de estos procesos. De este modo, los ordenadores aprenden automáticamente, sin intervención o ayuda humana. Las máquinas buscan patrones en los datos y utilizan bucles de retroalimentación para controlar y mejorar las predicciones. Los ordenadores no se ven abrumados por cantidades masivas de datos, sino que realmente mejoran utilizando los datos para seguir aprendiendo y tomar mejores decisiones en el futuro.
Deep Learning, redes neuronales y aprendizaje automático
A menudo, cuando se habla de Inteligencia Artificial, hay muchos términos que se confunden: machine learning, deep learning, redes neuronales. A pesar de que en ocasiones se utilizan de forma sinónima, en realidad tienen sus diferencias.
Aunque están vinculados entre sí, cada uno es un componente o subconjunto de otro. El aprendizaje automático o machine learning es un subcampo de la Inteligencia Artificial. El deep learning es un subcampo del machine learning, y las redes neuronales son un subcampo que constituye la columna vertebral del deep learning.
Las redes neuronales, imitan al cerebro humano mediante una serie de algoritmos. Están diseñadas para reconocer patrones e interpretar datos a través de la percepción de la máquina, etiquetando o agrupando las entradas como vectores numéricos.
¿Cuál es la diferencia entre las redes neuronales y el deep learning?
El término deep learning hace referencia a la profundidad (deep) de las capas de una red neuronal. Cuando una red neuronal consta de más de tres capas, se puede considerar un algoritmo de deep learning. Estas redes neuronales tienden a fluir en una dirección, pero pueden ser entrenadas para retropropagarse y analizar los errores con el fin de asegurar que puedan ajustarse y encajar correctamente en el algoritmo.
¿Cuál es la diferencia entre el deep learning y el machine learning?
El machine learning depende más de la intervención humana para aprender, ya que este último establece la jerarquía de características para categorizar las entradas de datos y, en última instancia, requiere datos más estructurados que en el caso del aprendizaje profundo.
IA neurosimbólica, el siguiente paso para la atención al cliente automatizada
Lo último en tecnologías para la atención al cliente es la IA neurosimbólica, un enfoque que mezcla los beneficios de la IA simbólica (sin entrenamiento, más transparente…) con algunas capas de machine learning que permiten que aprenda mejor con la experiencia en casos de ambigüedad y otros.
El deep learning es un subconjunto del machine learning. Un elemento clave que diferencia a ambos es cómo aprende cada algoritmo y cuántos datos se utilizan en cada proceso. El deep learning o aprendizaje profundo requiere menos intervención humana, ya que está muy automatizado.
El machine learning aplicado al procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El machine learning puede aplicarse a muchas disciplinas, y el procesamiento del lenguaje natural es una de ellas. Ejemplo de ello son los chatbots conversacionales impulsados por la IA.
Cuando se aplica a la comprensión del lenguaje y a los chatbots, el machine learning o aprendizaje automático exige una gran cantidad de datos de conversaciones previas. A continuación, el bot recibe las preguntas de los usuarios y decide qué respuesta dar a cada intención específica que se le plantea teniendo en cuenta el histórico de dichos datos. Los botmasters, las personas que supervisan el bot, tienen que revisar estas respuestas y decirle manualmente al motor qué respuestas son correctas y cuáles son incorrectas. De este modo, la máquina aprende a dar la respuesta correcta a una consulta.
Esto puede llevar bastante tiempo, ya que hay muchas formas de hacer o formular una pregunta. Además, si se tiene en cuenta que las bases de conocimientos suelen contener una media de 300 intents (el intent es el objetivo que el cliente tiene en mente cuando escribe una pregunta o consulta). Por este motivo, el aprendizaje automático para mantener una base de conocimientos puede conllevar tareas muy repetitivas.
Esto no significa que el aprendizaje automático no sea una herramienta eficaz. Ha demostrado serlo en tareas como el reconocimiento de imágenes y de voz, pero puede tener sus límites cuando se trata de la comprensión y tratamiento del lenguaje humano.
¿Cuándo es eficiente el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una herramienta excelente que, como todas, tiene sus inconvenientes. Mientras que la IA simbólica es más transparente, y una de las principales diferencias entre el aprendizaje automático y el razonamiento simbólico tradicional es la forma de aprender. En el aprendizaje automático, el algoritmo aprende reglas a medida que establece correlaciones entre la información de entrada y de salida. En el razonamiento simbólico, las reglas se crean mediante la intervención humana y luego se codifican en un programa estático.
El aprendizaje automático puede utilizarse en proyectos que requieren predecir resultados o descubrir tendencias. El uso de datos puede ayudar a las máquinas a aprender patrones que luego pueden utilizar para tomar decisiones sobre nuevas entradas de datos. Sin embargo, su falta de transparencia y las grandes cantidades de datos necesarios hacen que su uso pueda resultar bastante incómodo.
Las empresas se dan cuenta ahora de lo importante que es tener una IA transparente, no sólo por razones éticas sino también operativas, y el enfoque determinista está ganando credibilidad.
Tecnología PLN: ¿qué es?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una parte de las ciencias de la computación y la inteligencia artificial que se centra en cómo los ordenadores pueden entender el texto y las palabras habladas de la misma manera que los humanos.
Esto puede ser bastante complejo. Las personas utilizan a diario el lenguaje natural para comunicarse entre sí. Durante estas interacciones, interpretamos, entendemos, procesamos y utilizamos las palabras. Además, estas palabras pueden emitirse en diferentes idiomas, todos ellos con su propia sintaxis y gramática, junto con reglas y estructuras únicas.
Además, el lenguaje humano incluye entradas de texto y de voz que pueden ser fácilmente malinterpretadas, como el sarcasmo, las metáforas, los errores tipográficos, las variaciones en la estructura de las frases o los acentos fuertes. Los programadores deben enseñar a las aplicaciones de lenguaje natural a reconocer y comprender estas variaciones.
Las diferencias entre los lenguajes y su evolución varían con respecto a los lenguajes creados artificialmente, como los lenguajes de programación, porque tienen reglas diferentes.
Cómo ayudar a los ordenadores a entender a los humanos
Los ordenadores utilizan los lenguajes formales, como las notaciones matemáticas en PHP, SQL y XML, para transferir información con poca ambigüedad. Bajo esta premisa, los ordenadores pueden trabajar con gran eficacia. Sin embargo, que un ordenadores entienda el lenguaje natural supone un reto mayor. Aquí es donde la inteligencia artificial desempeña un papel clave en la informática para establecer las interacciones entre los ordenadores y el lenguaje humano natural.
El PLN combina el modelado del lenguaje humano basado en reglas con el aprendizaje automático y los modelos de deep learning. Estas tecnologías permiten a los ordenadores procesar el lenguaje humano en forma de texto o datos de voz y comprender el significado, la intención y la opinión que hay detrás del mensaje.
Los programas informáticos que utilizan la PNL pueden traducir textos en varios idiomas y en tiempo real, y se han hecho más presentes con el creciente uso de asistentes digitales, software de dictado, chatbots y asistentes de voz. No sólo los clientes se benefician cada vez más del PLN. Las empresas también están utilizando el PLN para agilizar sus operaciones comerciales, impulsar la productividad, las ventas y los recursos, a la vez que automatizan y simplifican los procesos.
El PLN puede ayudar en muchas tareas, como por ejemplo:
- Reconocimiento de voz. Convertir de forma fiable los datos de voz en datos de texto para seguir órdenes o responder a preguntas. Estas tecnologías deben ser capaces de superar retos como los acentos y la gramática incorrecta o las cacofonías para trabajar con eficacia.
- Desambiguación de palabras con varios significados. Palabras similares pueden tener significados muy diferentes según su análisis semántico. Las palabras pueden ser sustantivos o verbos o tener significados muy diferentes según su contexto. Una tecnología PLN competente debe ser capaz de detectar estas diferencias.
- Reconocimiento de entidades con nombre. De forma similar a la diferenciación de palabras ambiguas, el PLN puede identificar palabras como entidades útiles, como lugares, marcas o nombres de personas.
- Generación de lenguaje natural. Del mismo modo que la PNL puede reconocer el habla y transformarla en texto, también puede transformar la información estructurada en lenguaje humano.
- Análisis de opinión. El PNL no sólo analiza la semántica, sino que también extrae cualidades subjetivas y emocionales como la ira, la frustración, la satisfacción, el sarcasmo o la confusión y puede actuar en consecuencia.
Las empresas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para múltiples funciones que requieren el análisis y la clasificación de textos, desde la detección de spam hasta las traducciones automáticas, el análisis sintético de textos, el análisis de opinión y la IA conversacional.
Diseño de una IA conversacional
Hemos visto que los lenguajes naturales no están “diseñados” de la misma manera que los lenguajes formales, lo que hace que tengan muchas ambigüedades. Una misma palabra, frase u oración completa puede tener múltiples significados y puede expresarse de múltiples maneras.
Las mejores plataformas de IA conversacional, como la de Inbenta, tienen como base la tecnología de procesamiento del lenguaje natural. Los marcos lingüísticos teóricos como la teoría del significado-texto (MTT) (utilizada para construir modelos del lenguaje natural) permiten a los ordenadores, y por tanto a su tecnología de búsqueda, procesar las consultas de los usuarios y el significado que hay detrás de las palabras.
Tecnología PLN y búsqueda semántica
Mediante el uso de la teoría del significado-texto, Inbenta ha creado un motor de búsqueda semántica que permite a los usuarios buscar información compleja de forma eficiente, incluso si lo que se escribe son preguntas incompletas, ambiguas y sin estructura. De este modo, hay menos obstáculos a superar para garantizar que las interacciones con los clientes sean fáciles de entender y ofrezcan los resultados adecuados.
¿Qué formas toma la IA conversacional?
Para que la IA conversacional reciba, interprete y responda a una consulta, se necesitan los siguientes pasos
Paso 1: Entender cuál es la intención del usuario
En primer lugar, la aplicación recibe la información del usuario, que puede ser un texto escrito o frases habladas. A continuación, la IA utiliza la comprensión del lenguaje natural (NLU) para entender el significado de una pregunta sin importar los errores gramaticales, las faltas de ortografía, la jerga o el argot. Esta capacidad es muy diferente a la de reconocer una palabra clave o una frase y responder con una respuesta predefinida que ha sido programada para esa palabra clave específica.
Paso 2: Seleccionar la respuesta correcta
A partir de su comprensión de la intención del usuario, la IA debe determinar la respuesta adecuada en su base de conocimientos. Para ello, utiliza una serie de algoritmos que definen el peso de las palabras en contraste con los contenidos de esta base de datos y eligen el contenido que dé mejor respuesta a la consulta.
Paso 3: Dar la respuesta
Por último, la IA utiliza la Generación de Lenguaje Natural (NLG), la otra parte de la PNL, para generar la respuesta adecuada en un formato fácilmente comprensible para el usuario. Dependiendo del canal que se utilice, la respuesta puede ser entregada por texto o por voz, utilizando la síntesis de voz o el texto a voz.
Además, elegir el diseño de la IA conversacional es un proceso importante. Las interacciones en la plataforma de IA conversacional deben estar alineadas con el modelo de negocio de la empresa, los objetivos y los clientes.
La forma en que se implementa una solución de IA conversacional y el modo en que los clientes pueden acceder o interactuar con una marca puede variar, ya que no existe un único enfoque. Aquí veremos algunas de las formas en que la IA conversacional puede ofrecer soluciones a los clientes.
Chatbots
Los chatbots, también conocidos como “agentes conversacionales” o “asistentes virtuales”, se están convirtiendo cada vez más en protagonistas de las estrategias de transformación digital de muchas empresas. Empresas de todos los sectores, como el comercio electrónico, la banca, los seguros, la industria y las telecomunicaciones, están incorporando chatbots en sus planes de futuro, ya que buscan automatizar procesos y atender las crecientes solicitudes de atención al cliente, al tiempo que ahorran costes. Un estudio de Juniper destaca que se prevé que los chatbots supongan un ahorro de costes en la banca y la sanidad de más de 8.000 millones de dólares al año para 2022.
Hay diferentes tipos de chatbots. Existen los que se basan en botones y no permiten la expresión libre de los usuarios; los hay que se focalizan en palabras clave y, finalmente, están los bots conversacionales. Los chatbots básicos pueden limitarse a responder a preguntas estándar, pero los chatbots conversacionales permiten a los humanos interactuar contextualmente en cualquier momento del día con la tecnología utilizando distintas formas de expresarse por escrito, y por voz.
El éxito de un proyecto de chatbot no se basa únicamente en la interfaz. Depende sobre todo de la capacidad de combinar la experiencia y los conocimientos con una solución que comprenda el lenguaje natural y una base de conocimientos adecuada. Es solo cuando todos los elementos están ahí, que un chatbot puede ofrecer resultados que pueden transformar la forma de atender a los clientes.
Los consumidores quieren y esperan un acceso inmediato a la información que les ayude a resolver problemas o a realizar una transacción de principio a fin. Cuando no se cumplen estas expectativas, los índices de satisfacción de los clientes, y por tanto la fidelidad a la marca, pueden disminuir.
Por eso es tan valioso contar con un chatbot de IA que entienda lo que un cliente está tratando de decirle y le proporcione rápidamente la información pertinente. Al utilizar chatbots de IA capaces de contextualizar una conversación y una frase, los clientes se sienten escuchados y comprendidos. Al mismo tiempo, los agentes humanos también aumentan su productividad, ya que pueden centrarse en resolver problemas más complejos o en mejorar sus habilidades.
Algunas voces critican y ponen en entredicho la capacidad de respuesta de los chatbots, pero el mito de que no son lo suficientemente inteligentes ha sido desmontado. De hecho, a estas alturas ya no se debaten las ventajas de los chatbots, puesto que se ha demostrado con estudios que mejoran la capacidad de respuesta de las marcas. Ahora se trata de elegir qué plataforma de IA conversacional se adapta mejor a tu negocio, a tus clientes y a tus consumidores.
Los bots de IA conversacional avanzados, como el chatbot de IA de Inbenta, pueden ayudar a las empresas a potenciar sus interacciones con los clientes mientras entablan automáticamente conversaciones complejas sin apenas entrenamiento de datos.
A diferencia de los chatbots basados en palabras clave, el chatbot de Inbenta es capaz de detectar el significado de las palabras sin necesidad de un largo entrenamiento de datos, muy típico en enfoques de machine learning. El resultado es un chatbot inteligente que puede implementarse en cuestión de días y que ofrece altos índices de respuesta. De hecho, se ha probado que aumenta la resolución de casos entre un 30 y un 50%.
Las empresas deben elegir plataformas de chatbot que sean fáciles de utilizar, implementar y mantener, y que al mismo tiempo ofrezcan atención personalizada, simplificada y omnicanal. Además, los chatbots pueden hacer ir más allá de interpretar la solicitud de un usuario. También pueden detectar opiniones y recordar preguntas y conversaciones anteriores de un cliente específico para ofrecer respuestas personalizadas. De este modo, resulta más fácil mejorar y aprovechar oportunidades comerciales para aumentar las ventas.
Mejora del acceso al conocimiento y de la búsqueda
Los usuarios esperan que las empresas faciliten el acceso a la información sin necesidad de pasar por el servicio de atención al cliente. Por ello, muchas empresas buscan optimizar sus páginas de preguntas frecuentes y de búsqueda interna para guiar a los clientes hacia la resolución de sus problemas y conseguir afianzar su fidelidad a la marca.
Las páginas o secciones de preguntas frecuentes convencionales son, sin embargo, algo estáticas. A pesar de dar respuesta a problemas típicos, por lo general, siempre olvidan alguno que otro tema interesante para los consumidores.
Por otro lado, en muchos casos no dispone de opción de búsqueda, lo que hace difícil la navegación.
Las empresas tienen que mejorar sus páginas de preguntas frecuentes y ofrecer información a los visitantes sin limitaciones. Los chatbots y buscadores avanzados que procesan el lenguaje natural aprovechan la información existente en cualquier ficha de producto, instrucciones, o contenido de ayuda para dar respuesta a las demandas de los clientes.
El resultado es una experiencia interactiva que va más allá del acceso a 4 o 5 preguntas frecuentes. Esta experiencia se asemeja a pedir ayuda a un agente humano, puesto que la respuesta es inmediata, incluso si las palabras clave que se escriben no son exactas.
Las respuestas proporcionadas también se diferencian de las preguntas frecuentes convencionales en que no son largas, generales e imprecisas. El uso de chatbots avanzados puede proporcionar respuestas personalizadas y ofrecer enlaces a otros contenidos y temas relacionados para garantizar que el cliente quede totalmente satisfecho con la respuesta obtenida. De este modo, se aumenta el autoservicio, se mejora la experiencia del cliente y se reduce el número de casos o tickets de atención al cliente.
Y todavía hay más. Con el Procesamiento del Lenguaje Natural, estas nuevas plataformas permiten utilizar el contenido de tus preguntas frecuentes para convertirlas en respuestas para un nuevo chatbot, listo en pocas semanas.
Gestión del conocimiento
Dado que los clientes quieren acceder a la información de forma fácil y rápida, los sistemas de gestión del conocimiento dinámicos e inteligentes pueden ahorrar un tiempo valioso a los usuarios y reducir las tasas de rebote y la frustración de los clientes cuando buscan información o productos específicos.
Una base de conocimientos es una base de datos que contiene toda la información que el usuario puede solicitar. En concreto, recoge las preguntas/respuestas con texto, imágenes y vídeos que se ofrecen como respuesta a los usuarios finales.
Los sistemas de gestión del conocimiento ayudan a los usuarios a encontrar, gestionar y crear bases de conocimiento, organizando las preguntas más frecuentes, los detalles de los productos, etc., y facilitando su acceso de forma fácil e intuitiva. De este modo, los clientes pueden encontrar respuesta por sí solos y los equipos de soporte pueden acceder a información actualizada, precisa y detallada. Además, el contenido de la base de datos puede ser indexado por motores de búsqueda externos, como Google, lo que ayuda a mejorar los ránquings en SEO gracias al posicionamiento de palabras long-tail o de cola larga.
Por otro lado, en cuanto a la búsqueda interna dentro de la página, al utilizar un motor de búsqueda semántico, es decir, basado en el significado, los resultados no se basan en las palabras clave, sino que encuentran respuestas precisas y pertinentes, lo que aumenta la satisfacción de los clientes.
Otros beneficios son la reducción de costes y la mejor comprensión de los hábitos y preferencias de los consumidores. Los usuarios aprenden a encontrar respuestas y soluciones a medida que navegan por las páginas de producto y avanzan en el embudo de conversión. Los sistemas de gestión del conocimiento como Inbenta Knowledge actúan como una herramienta que permite reducir drásticamente el número de consultas de soporte entrantes.
Y lo que es más importante, dispone de unos cuadros de mando que permiten supervisar el tráfico y clic a los contenidos en cualquier momento y en tiempo real. Estos análisis e informes de uso pueden aprovecharse para optimizar las bases de conocimiento existentes, identificando posibles lagunas en el contenido y descubriendo áreas de mejora.
La gestión de contenidos en Inbenta Knowledge también es sencilla. Su espacio de trabajo, potente y fácil de usar, permite añadir, editar y organizar el contenido mediante una herramienta que se integra con un amplio catálogo de aplicaciones, como el motor de búsqueda semántica de Inbenta, pero también otras integraciones para garantizar que el sitio de ayuda se conecte a la perfección con el resto del sitio web.
Al combinar los conocimientos de varios sistemas, el sistemas de gestión del conocimiento de Inbenta ayuda a las personas a acceder a la información independientemente de dónde resida.
Inbenta Knowledge también permite crear webs de ayuda desde 0, alojadas en el servidor de Inbenta, y que pueden lanzarse de forma muy rápida.
Pero el uso de un sistema de este tipo puede ir más allá de la atención al cliente. Otro de los usos frecuentes es en recursos humanos, puesto que facilita el acceso a conocimiento interno.
Voicebots y IVRs
Las exigencias de los usuarios en cuanto al servicio de atención al cliente aumentan: los consumidores esperan respuestas inmediatas, evitar tiempos de espera al teléfono y gozar de autonomía. Los clientes prefieren el autoservicio a la petición de ayuda por teléfono. Sin embargo, aunque existe esta preferencia, el uso de canales de voz sigue teniendo su peso.
De hecho, el creciente uso de dispositivos activados por voz pone de manifiesto que los consumidores se están acostumbrando a hacer peticiones con el habla y sin tener que escribir sus preguntas.
La adopción de voicebots ha aumentado entre las generaciones más jóvenes. El 51% de los consumidores de entre 14 y 17 años afirma haber interactuado con algún tipo de dispositivo de reconocimiento de voz. Las generaciones más jóvenes también están subiendo el listón en lo que respecta a los estándares y expectativas de atención al cliente. Cuanto más digitalizada esté una marca, más probable será que los jóvenes consumidores prefieran comunicarse con ella.
De forma similar a los chatbots, los chatbots por voz y los sistemas telefónicos IVR (sistema de respuesta de voz interactiva) pueden recibir, analizar, interpretar y responder a las consultas de los clientes que se les formulan en lenguaje natural, con el objetivo de responder a la solicitud del cliente en tiempo real o mantener una interacción verbal con el fin de aclarar la pregunta del cliente y pasar la consulta a un agente humano si es necesario. De este modo, los usuarios reciben una respuesta más rápida a través de la conversación, lo que agiliza el recorrido del cliente y reduce el número de contactos que recibe un equipo de atención al cliente.
La voz puede aportar beneficios sustanciales a los servicios de atención al cliente de una empresa, muchos de ellos son similares a los que aportan los chatbots. Por ejemplo, los voicebots pueden responder a las consultas independientemente del número de personas que se pongan en contacto con un centro de llamadas. Esta escalabilidad implica que nunca hay necesidad de hacer colas de espera por falta de personal. Además, los voicebots pueden llevar a cabo transacciones y asistir de principio a fin a los clientes, contribuyendo a la automatización de las operaciones empresariales y aumentando la eficiencia.
Sin embargo, hay diferencias entre los voicebots y los chatbots. En primer lugar, los canales basados en texto suelen ser más fáciles de implementar, y a los bots les resulta más sencillo entender lo que quiere un cliente y analizar los datos para encontrar una solución. Los bots de voz requieren capacidades adicionales de reconocimiento de voz para entender y discernir la intención de las solicitudes de los clientes con el fin de responder con precisión.
Los robots de voz deben sintetizar las peticiones de voz, incluidas las interjecciones como “Vale” y “Umm”, y convirtiendo esta información en texto para su posterior procesamiento y, a continuación, dando una respuesta en cuestión de segundos. Estas tecnologías, aunque avanzan, todavía no han llegado a su madurez.
Chatbots proactivos
Ya hemos analizado la importancia de los chatbots a la hora de ofrecer una experiencia al cliente. La mayoría de los chatbots cumplen con éxito la función de ayudar a los usuarios cuando necesitan más información y se ponen en contacto con el chatbot para obtenerla.
Estos chatbots son reactivos, es decir, esperan que el cliente o el visitante se ponga en contacto con ellos antes de iniciar una conversación.
Esto significa que no enviarán ningún mensaje a menos que el usuario haga una pregunta.
Los chatbots proactivos tienen un enfoque distinto. En lugar de esperar a que un usuario les hable, los chatbots proactivos inician conversaciones para animar al usuario a llevar a cabo una determinada acción basada en una serie de comportamientos.
Varios comportamientos pueden desencadenar la activación del chatbot. Por ejemplo:
Páginas visitadas: en función de las páginas que visita un usuario, los chatbots pueden recomendar determinados contenidos o sugerir diferentes acciones que lleven a la conversión.
Tiempo en la página: Un chatbot puede activarse en función del tiempo que un usuario ha estado navegando en una página concreta.
Scroll o lectura: Los chatbots pueden activarse cuando un usuario llega a un determinado punto de la página, de forma menos invasiva a un pop-up, para recomendar contenidos relacionados o similares, ofrecer descuentos o facilitar procesos.
Cesta de la compra: Los chatbots proactivos también pueden utilizar otras métricas, como el número de artículos de una cesta de la compra, o el valor total que tendría ese pedido en caso de convertirse. Esto significa que un chatbot puede ofrecer descuentos sólo a los clientes que estén valorando realizar una compra superior a una determinada cantidad de dinero.
Los chatbots proactivos son un activo porque pueden proporcionar beneficios sustanciales a las empresas. Un estudio de Microsoft demostró que el 70% de los clientes tienden a tener una mejor imagen de las marcas que ofrecen notificaciones proactivas. Además de reforzar la imagen de una marca, los chatbots proactivos destacan por anticiparse a las necesidades de los clientes y por utilizar los datos y la información sobre el comportamiento para ayudar a los usuarios en el momento adecuado. Casi el 90% de las empresas de éxito están seguras de que anticiparse a las necesidades de sus clientes y ayudarles a lo largo de su recorrido de compra es esencial para fomentar el crecimiento del negocio.
Al interactuar proactivamente con los clientes, hay menos riesgo de que los compradores abandonen su compra, y puede mejorar sustancialmente las tasas de satisfacción del cliente y la fidelidad a la marca.
Por supuesto, hay que tener cuidado y reflexionar para saber cuándo y cómo interactuar de forma proactiva con un cliente para no parecer invasivo, y utilizar el chatbot proactivo en puntos específicos en los que los visitantes abandonen más las páginas para garantizar que su recorrido cliente continúe.
Si se utilizan de forma inteligente, con un texto eficaz y un chatbot visualmente atractivo y dinámico, los chatbots proactivos pueden cambiar las reglas del juego en el sitio web de cualquier marca.
Mailbots
Los bots de correo o mailbots, se utilizan como herramienta para ayudar a los agentes humanos. Pueden ayudar a los equipos de atención al cliente respondiendo automáticamente a los correos electrónicos entrantes del centro de contacto. Además, son capaces de filtrar, redirigir o redistribuir los correos electrónicos entrantes a la persona adecuada mediante el análisis del contenido. Una vez detectado el problema principal, se pueden responder con plantillas preconfiguradas con diferentes objetivos, como actualizaciones de estado, recomendaciones de productos o respuestas informativas, lo que ahorra el tiempo que se suele dedicar a redactar un correo electrónico o un boletín informativo.
La IA en la atención al cliente
Los clientes recurren cada vez más al autoservicio para evitar las colas de espera y encontrar soluciones a sus peticiones por su cuenta. Un estudio de Zendesk muestra que el 81% de los clientes intentan resolver los problemas por su cuenta antes de acudir a los canales de soporte. Las empresas son conscientes de ello y están tratando de perfeccionar sus soluciones de autoservicio al cliente para permitir que los usuarios de la web accedan a la información o realicen tareas sencillas de forma autónoma, sin necesitar la ayuda de un agente de atención al cliente.
Los clientes pueden utilizar el autoservicio para muchas tareas distintas, como por ejemplo el seguimiento de un pedido, la solicitud de un presupuesto o el pago de una factura en línea sin tener que hablar con un agente humano.
Los beneficios de las estrategias de atención automatizada
Aunque todavía hay consultas a las que el autoservicio no puede dar respuesta debido a su complejidad, las soluciones de autoservicio son muy eficientes para resolver consultas repetitivas habituales. Este tipo de solicitudes representan aproximadamente el 80% de las preguntas que reciben los agentes de atención al cliente, y ocupan una gran cantidad de tiempo en su trabajo, por lo que la automatización de la respuesta a dichas consultas es una forma eficaz de ahorrar tiempo y recursos y permitir que los agentes humanos se centren en tareas más complejas.
Cuando los departamentos de atención al cliente se ven desbordados por numerosas solicitudes en línea, como durante los primeros meses de la pandemia de Covid-19, la implantación de una o varias soluciones de autoservicio se hace imprescindible. Además, el autoservicio también responde a las nuevas exigencias de los consumidores de acceder a respuestas de forma independiente y con mayor rapidez.
Es mucho lo que está en juego si las empresas no logran satisfacer estas demandas. El boca a boca o las malas críticas de los clientes pueden tener un impacto perjudicial en el negocio y alejar a clientes potenciales, hasta el punto de que el 76% de los clientes han dejado de elegir a una marca debido a su mal servicio al cliente, y el 39% ha abandonado inmediatamente su compra para cambiar de proveedor cuando esto ocurre.
Por ello, las empresas deben buscar las mejores formas de garantizar el autoservicio a sus clientes. Puede ser con chatbots, secciones de preguntas frecuentes, motores de búsqueda semántica, bases de conocimiento para los clientes, etc. Las soluciones que se implanten deben responder a las necesidades de los cliente y ser capaces de atender las demandas de los clientes de forma omnicanal las 24 horas al día, 7 días a la semana y sin interrupciones.
La automatización de los servicios de atención al cliente también ayudará a reducir las esperas en los call center y permitirá a los agentes humanos concentrarse en resolver casos más complejos o dedicar más tiempo a compensar a clientes insatisfechos.
Los clientes no tardan en expresar su descontento cuando no se satisfacen sus necesidades, por lo que es importante contar con herramientas eficaces para gestionar la frustración. Los agentes pueden utilizar herramientas de automatización como las que ofrece Inbenta para identificar señales de frustración e insatisfacción. Estas herramientas pueden detectar problemas y crear de forma proactiva un caso asignado a un agente, de forma que el cliente reciba un trato directo.
Los equipos de recursos humanos también pueden beneficiarse del autoservicio, ya que pueden utilizar las secciones de preguntas frecuentes, las bases de conocimiento y los chatbots conversacionales para ayudar a los empleados a encontrar respuestas. Por otro lado, los empleados de RR.HH. pueden tener acceso a respuestas predefinidas y activar procedimientos si detectan insatisfacción.
Ejemplos de uso de la IA conversacional
La IA conversacional es una tecnología esencial en la estrategia de transformación digital de casi todas las empresas, sea cual sea su sector. Sin embargo, cada caso debe adaptarse a los objetivos y áreas de mejora específicos de cada negocio. Aquí es donde puede ser necesario conocer ejemplos de IA conversacional en tu sector para elegir la mejor tecnología para tu caso de uso.
IA conversacional en la banca y las finanzas
Los bancos y los servicios financieros han acelerado el uso de las tecnologías digitales para encontrar nuevas formas de satisfacer las demandas de los clientes. Los bancos que han avanzado digitalmente y que están implementando de forma eficaz la IA conversacional han conseguido una ventaja competitiva en el sector.
Para aumentar la calidad de la atención al cliente, los bancos pueden buscan herramientas que les permitan, a la vez, evitar perder tiempo con consultas repetitivas de los usuarios. Las plataformas de IA conversacional, permiten a los agentes derivar las tareas y respuestas repetitivas a los chatbots y facilitar la búsqueda con las herramientas de búsqueda semántica.
Algunos de los casos de uso específicos en banca incluyen la comprobación del balance de las cuentas bancarias, la solicitud de préstamos, el pagos de hipotecas o la realización de transacciones, todo ello sin necesidad de intervención humana.
Los clientes necesitan tener un control total de sus finanzas. Tanto si es para ahorrar o para invertir dinero, todos queremos estar al tanto de las transacciones que se realizan desde nuestra cuenta, del dinero que ahorramos y de las opciones a las que tenemos acceso.
La plataforma de IA conversacional de Inbenta ofrece a los clientes bancarios el control de toda la información relevante que necesitan por medio de herramientas de autoservicio. Pueden acceder a sus cuentas y realizar transacciones o hacer peticiones sin tener que hacer colas o esperar, en cualquier momento del día y en múltiples idiomas.
Los beneficios afectan tanto a los clientes como a los empleados, ya que se reducen los riesgos de que se produzcan errores humanos.
Las ventajas del análisis y los datos que ofrece la IA conversacional permiten la personalización de interacciones futuras. Todas las interacciones pasadas se almacenan para garantizar que cada experiencia con el banco sea de calidad. De este modo, la satisfacción del cliente se mantiene elevada, los costes de asistencia se reducen y los beneficios económicos aumentan.
Caso de uso: el chatbot de Inbenta ayuda al Grupo BCPE a agilizar las operaciones de RRHH
Como hemos visto, no sólo los clientes se benefician de la IA conversacional. El personal de RRHH es uno de los principales beneficiarios de los chatbots y los servicios automatizados. Estos servicios son especialmente útiles ya que pueden ayudar a los empleados a encontrar rápidamente información de diferentes fuentes siempre que la necesiten. Esta información puede incluir actualizaciones de comunicación interna, preguntas frecuentes, DPR y compliance, políticas internas, información sobre salud y bienestar o beneficios para los empleados.
Los chatbots pueden informar a los empleados sobre cuestiones importantes y reducir la carga de trabajo del departamento de RRHH.
Un ejemplo lo encontramos en el Grupo BPCE. El grupo bancario francés descubrió que era importante informar a sus empleados sobre las retenciones fiscales y su impacto.
Por eso, el grupo BPCE decidió crear un chatbot para dar a conocer el tema y responder a las preguntas de los empleados de todas las empresas del Grupo. Optaron por desplegar Bot’PAS, un chatbot interno que responde a preguntas sobre la retención de impuestos, así como a aspectos específicos relacionadas con la fiscalidad.
El chatbot PAS es fruto de la colaboración entre Inbenta y Ayming, empresa líder en consultoría de rendimiento empresarial, bajo la dirección del Departamento de RRHH del Grupo BPCE.
Este chatbot es el resultado del programa BotFeeder de Inbenta, un servicio de diseño de bases de conocimiento externalizado, con una base de conocimiento lista para usar y redactada por expertos del sector.
Inbenta ofreció su chatbot basado en su tecnología de procesamiento del lenguaje natural, con más de 1000 relaciones sintácticas y léxicas específicas, para garantizar las respuestas correctas. Ayming se encargó del aspecto editorial del proyecto y utilizó su experiencia empresarial para diseñar una base de conocimientos optimizada con más de 300 piezas de contenido para responder a las preguntas. La colaboración permitió una implementación ultrarrápida con el mínimo uso de recursos internos.
El chatbot resulta muy eficaz a la hora de proporcionar información sobre la retención de impuestos y de ahorrar tiempo y recursos al equipo de RRHH. Christian Verhague, Director de Operaciones de RRHH dentro del grupo BPCE afirma que: “El chatbot de RRHH de Inbenta ha hecho que nuestro departamento de RRHH escuche mejor las necesidades de los empleados, y reduce la carga de nuestro personal, gracias a la automatización de preguntas recurrentes.”
La IA conversacional en los seguros
Los seguros pueden ser un tema complicado. A menudo, una simple pregunta puede convertirse en un diálogo complejo. Por ello, agilizar los procesos puede parecer difícil para los simples chatbots. Sin embargo, las capacidades de IA conversacional competentes destacan por ser capaces de entender el contexto y ofrecer rápidamente respuestas inteligentes y personalizadas.
Los chatbots de seguros pueden eliminar cualquier punto de fricción que pueda hacer que la realización de reclamaciones de seguros, la actualización de pólizas o la incorporación a la empresa sea un poco más fácil. Las plataformas avanzadas de IA conversacional facilitan la integración en los sistemas de back-end para que incluso los formularios de reclamación más complejos y tediosos puedan completarse automáticamente en cuestión de minutos y en cualquier momento del día.
Como es de esperar, esto alivia la presión sobre los centros de contacto y ayuda a los agentes humanos que necesitan acceder a información precisa. Las empresas de seguros también están utilizando la IA conversacional, aunque los chatbots o las bases de conocimiento para ayudar en los procesos internos.
Casos de éxito: Partenamut y AG2R La Mondiale. Cómo acompañar a asegurados y empleados mediante la IA conversacional
Los empleados de las aseguradoras necesitan estar al día de toda la información de su empresa. Es habitual que los equipos de RRHH no tengan tiempo para responder a todas las consultas, por lo que muchas empresas han optimizado su Intranet para proporcionar esta información. Sin embargo, se sigue perdiendo tiempo buscando en las preguntas frecuentes sin resultados satisfactorios.
Partenamut, es un proveedor de seguros activo en Bélgica con más de un millón de clientes. Partenamut quiso mejorar su Intranet y para ello solicitó a Inbenta un chatbot para asistir a los empleados en más de 70 puntos de contacto.
La solución ayuda a responder a preguntas de forma automática las 24 horas del día, y mejora la capacidad de autoservicio de los empleados y su autonomía.
El chatbot, llamado Charly, se ocupa de todos los temas relacionados con los recursos humanos, como por ejemplo permisos pagados, indemnizaciones y formación. En total, gestiona casi 1.000 preguntas al mes, con una tasa de respuestas correcta del 80% y una capacidad de autoservicio del 100%. Si Charly no puede responder a una pregunta, traslada la cuestión sin problemas al departamento de RRHH. Su eficacia ha reducido las solicitudes de asistencia de RRHH en un 20%.
Además, Charly está integrado con Sharepoint, y cuenta con un conocimiento social que le permite hablar de forma fluida con los empleados, gestionar solicitudes no ejecutivas, y responder preguntas. También cuenta con una función que permite la visualización de los 3 contenidos más relevantes.
Partenamut destaca que “Además de reducir la carga de nuestro equipo de recursos humanos, el chatbot para empleados nos permite identificar patrones estacionales de preguntas y gestionar mejor nuestras comunicaciones internas”.
Esto demuestra la importancia de los datos y la analítica para ofrecer una mejor asistencia a los usuarios. Los datos pueden utilizarse para enviar mensajes personalizados a los empleados en función de las interacciones pasadas, o para obtener información procesable. Este tipo de chatbot puede implementarse en cualquier área y para cualquier proceso de un departamento de RRHH. Por ejemplo, las solicitudes de RRHH que necesiten asistencia informática pueden resolverse conectando con los departamentos de IT e integrándose con los sistemas de emisión de casos (Jira o similares) para proporcionar a los empleados internos un buen soporte informático.
Pero una de las mayores ventajas para las compañías de seguros es la atención a sus clientes. En este ámbito, Inbenta también lleva proporcionando soluciones a medida a distintas aseguradoras.
Ejemplo de ello es AG2R La Mondiale, uno de los grupos aseguradores más importantes en Francia, especializado en seguros privados. AG2R eligió a Inbenta para mejorar la búsqueda en su sitio web. La solución implementada buscaba mejorar la independencia del cliente a la hora de encontrar respuestas, así como reducir el volumen de llamadas repetitivas. Además, también permite dirigir solicitudes específicas a los canales de tramitación más adecuados y mejora el acceso a la base de conocimientos. El motor de búsqueda semántica ha sido un éxito, y recibe 15.000 búsquedas al mes.
La IA conversacional en los viajes
Aunque el Covid-19 provocó una fuerte crisis en el sector turístico, en los últimos meses todo parece haber vuelto a la normalidad. Los consumidores esperaban ansiosos la oportunidad de volver a viajar. Sin embargo, ha sido una época de mucho trabajo para los equipos de atención al cliente, que se ocupan de las cancelaciones de vuelos, de reorganizar los preparativos de los viajes o de responder a los clientes que quieren saber más sobre las políticas fronterizas frente al Covid-19 a la hora de planificar sus viajes.
La IA conversacional ayuda a agencias de viajes, aerolíneas y hoteles a ofrecer respuestas rápidas y precisas, siempre actualizadas. Además, guía a los clientes en su proceso de reserva, y libera a los agentes para que pueden hacerse cargo de reservas especiales.
Los chatbots y las soluciones de IA conversacional en el sector de los viajes liberan a los agentes de viajes de consultas rutinarias. Por otro lado, mejoran la experiencia del cliente ofreciendo asistencia personalizada las 24 horas del día, 7 días de la semana, ayudando a los usuarios a reservar vuelos, acceder a reservas, consultar el estado de los vuelos y obtener las tarjetas de embarque. Incluso son capaces de sugerir proactivamente las mejores ofertas y horarios a los usuarios en función de sus preferencias.
Caso de éxito: GOL Airlines mejora la gestión de reservas de vuelos con la IA conversacional
En un panorama tan competitivo, las aerolíneas han tenido que dar un paso adelante para mejorar la experiencia de sus clientes y reforzar la fidelidad a la marca. GOL Airlines es una compañía aérea brasileña que opera desde 2001. Hoy en día es una de las aerolíneas de mayor crecimiento en el mundo, con alrededor de 900 vuelos cada día.
GOL nunca ha rehuido el uso de la tecnología para mejorar la experiencia de sus clientes. La empresa fue pionera en el lanzamiento del primer servicio de facturación móvil, en la prestación de servicios de geolocalización móvil a sus pasajeros y en el diseño de una página web con recursos para ayudar a las personas con discapacidades visuales y motoras.
El sitio web de GOL recibe mucho tráfico: alrededor de 2,5 millones de viajeros lo utilizan cada mes. Sin embargo, la aerolínea utilizaba inicialmente los canales convencionales (asistencia telefónica, presencial, y por correo electrónico) para atender solicitudes que iban desde la asistencia en la facturación, la compra de billetes o la información sobre restricciones de viaje o de equipaje a bordo.
GOL Airlines necesitaba aliviar la carga de trabajo del centro de llamadas para mejorar la experiencia y satisfacción de sus clientes y reducir los tiempos de espera. Para ello, optaron por la automatización de las consultas repetitivas y eligieron la tecnología de Inbenta para lograr estos objetivos.
Inbenta se dio cuenta rápidamente de que las solicitudes de soporte eran muy numerosas en todos los canales.
Para hacer frente a este volumen, Inbenta creó un chatbot de atención al cliente llamado Gal en su sitio web. Gal utiliza la plataforma de IA simbólica de Inbenta para ofrecer a los clientes de GOL asistencia las 24 horas del día. En la actualidad, GAL gestiona aproximadamente el 33% de todas las consultas que recibe GOL y tiene una impresionante tasa de retención del 85%. La satisfacción de los clientes ha aumentado, y Gal sigue aprendiendo y mejorando cada día.
La capacidad de GOL para anticiparse a la necesidad de automatización, les permitió adaptarse a los nuevos obstáculos de la pandemia de forma rápida. La aerolínea pensó en utilizar WhatsApp como canal para que los clientes pudieran comunicarse con los agentes y, al hacerlo, decidió también implementar Gal en WhatsApp, junto con otras funcionalidades como el check-in online, la gestión de reservas y la selección de asientos, para automatizar el canal y facilitar la tarea a los agentes.
En la actualidad, aproximadamente el 35% de los clientes finalizan su proceso de facturación a través de WhatsApp. Entre esos clientes, el 90% dice que el servicio es muy bueno o excelente.
Elisa Moreira, responsable de atención al cliente de GOL, afirma: “Gracias a la solución de Inbenta, podemos actualizar la información que entregamos a nuestros clientes de forma rápida y sencilla, facilitando la vida de nuestros clientes. Es muy fácil de usar, y nuestro equipo puede entrar y actualizar el contenido en cuestión de minutos, sin tener que depender de la ayuda de Inbenta.”
IA conversacional en el sector sanitario y farmacéutico
El Covid-19 ha acelerado la necesidad de encontrar formas de ofrecer una atención sanitaria más rápida a un mayor número de personas. La gran cantidad de pacientes que han necesitado asistencia o resolución de dudas durante los confinamientos ha llevado a muchos centros sanitarios a elevar el listón en cuanto la atención y ofrecer chatbots y sistemas automatizados para responder al menos a una parte de las consultas.
La situación de pandemia ha puesto en tela de juicio las estrategias de transformación digital de muchas empresas sanitarias. Por ello, muchas han iniciado proyectos de IA conversacional, que empiezan a desempeñar un papel fundamental para ayudar a las centralitas de los centros sanitarios, desbordadas por el número de peticiones y de llamadas.
Aprovechando las grandes cantidades de datos que almacena, una IA conversacional puede ayudar a un bot sanitario a dar respuestas complejas y altamente personalizadas sobre una amplia gama de cuestiones, como la elegibilidad de las prestaciones, la cobertura y los costes, o la verificación de algunos síntomas no graves y directrices a seguir, por nombrar algunas.
Las plataformas de IA conversacional se han utilizado como método de triaje y comprobación de síntomas de pacientes en el caso de sistemas sanitarios sobrecargados. También han servido para proporcionar información como la ubicación de centros de pruebas o para informar al personal, a los pacientes y a los proveedores farmacéuticos de las normativas actualizadas.
El análisis de datos de las interacciones puede proporcionar información para mejorar los flujos de trabajo y la comunicación, y a la vez simplifica el recorrido sanitario de los pacientes.
Caso de éxito: ¿qué supone la IA conversacional para un gigante farmacéutico?
Un gigante farmacéutico de la lista Fortune 500 buscaba una solución que le ayudara con su volumen de chat mensual, en aumento. Los agentes no podían seguir el ritmo y el rendimiento caía en picado. La empresa decidió apostar por una tecnología que redujera la carga a sus equipos y se integrara con sus sistemas informáticos existentes.
En la búsqueda del chatbot más apropiado, la empresa definió la necesidad de optar por una tecnología inteligente basada en el PLN avanzado y que se integrara sin problemas con otras plataformas.
El objetivo era reducir la carga del personal y darle más tiempo para atender consultas complejas. A la vez, se buscaba automatizar las solicitudes más sencillas, para mejorar el rendimiento y aumentar la satisfacción del cliente.
La empresa encontró la solución de chatbots de Inbenta, que se integra a la perfección con su sistema de gestión de pacientes. Eso permitió que su chatbot entrara en funcionamiento en pocas semanas.
Desde su implementación, los agentes tienen más tiempo para trabajar en solicitudes complejas, y se han olvidado de responder a preguntas repetitivas. Eso mejora la satisfacción de los empleados y su productividad.
Además, como la solución de Inbenta es flexible y escalable, este grupo farmacéutico puede ampliar la solución a medida que su proceso de transformación digital se va expandiendo. Lo siguiente, será la creación del chatbot en otros idiomas.
Los beneficios para la empresa son cuantificables. El chatbot de Inbenta gestiona al menos el 40% de todas las peticiones entrantes mensuales.
El responsable del servicio de atención al cliente nos cuenta: “Antes de trabajar con Inbenta, cuando alguien entraba en nuestra página web y seleccionaba el chat, veíamos una tasa de abandono increíble porque los agentes tardaban mucho en responder a los clientes. Con el chatbot automático de Inbenta, esta tasa de abandono se ha reducido significativamente. Y ahora los clientes obtienen respuesta a sus preguntas de forma más rápida”.
IA conversacional en el eCommerce o comercio electrónico
En los últimos cuatro años, los ingresos mundiales directos del comercio electrónico se han duplicado. Detrás de los 2,8 billones de dólares de gasto online de este año, hay una nueva generación de consumidores que busca productos que satisfagan sus necesidades. Aunque comprar en línea parece sencillo, ofrecer una experiencia digital óptima no es tan fácil.
La pandemia ha transformado aún más la forma en la que los consumidores adquieren los artículos. Las compras online son cada vez más frecuentes y los consumidores se están acostumbrando a la comodidad de recibir la compra en sus casas. Un mes después de la pandemia, los ingresos del comercio electrónico ya habían crecido un 68% y las tasas de conversión habían aumentado un 8,8%. Son cifras que normalmente se ven tan solo durante el Cyber Monday. Sin embargo, el cierre de muchas tiendas minoristas, ha llevado al comercio electrónico a alcanzar un máximo histórico del 16,4% del total de las ventas mundiales.
La búsqueda online en un proceso de compra deber parecerse a la experiencia conversacional que los consumidores podrían obtener en una tienda física. Se trata de imitar la interacción con un vendedor, del que puede obtener información y recomendaciones para tomar mejores decisiones de compra.
Las empresas saben lo importante que es la automatización inteligente y han acelerado el lanzamiento de proyectos para impulsar la productividad, aumentar la satisfacción del cliente y ahorrar recursos. Al mismo tiempo, la automatización ofrece la oportunidad de mejorar y personalizar las experiencias de compra.
Los ecommerce también han tenido que adaptarse debido a la pandemia. Los responsables de marketing han recurrido a los medios digitales y a los datos de los clientes en tiempo real para activar campañas en función de las acciones y preferencias de sus clientes. Estos datos, se utilizan para atraer a los compradores con contenidos específicos en distintos puntos y momentos.
El comercio electrónico seguirá creciendo a un ritmo vertiginoso. Pero las tiendas online deben seguir siendo competitivas, lo que exige el uso de tecnologías de vanguardia que satisfagan las exigencias de los clientes de hoy en día, que quieren comprar productos en cualquier momento del día y desde cualquier lugar.
La IA conversacional en el comercio electrónico garantiza que la experiencia del cliente sea atractiva. Al incorporar capacidades omnicanal para que los usuarios puedan cambiar de un canal al otro de forma fluida, se ofrece una atención homogénea independientemente de si usan la web, el correo electrónico o Whatsapp.
Los consumidores de hoy en día exigen rapidez y eficiencia, con experiencias digitales intuitivas en todos los canales y dispositivos.
Para ello, se puede optar por chatbots que ofrecen sugerencias personalizadas, ayudan a resolver las consultas de los clientes y permiten transacciones de principio a fin.
Sin embargo, también se puede recurrir a motores de búsqueda semántica en sitios de comercio electrónico. Esta herramienta permite encontrar productos que los usuarios estén buscando, haciendo coincidir directamente el significado REAL de las palabras clave de la búsqueda con los productos disponibles en la tienda. De este modo el uso de las palabras jeans, tejanos o vaqueros darán exactamente los mismos resultados. Parece algo básico, pero no hay que subestimar su importancia. La mayoría de comercios electrónicos hoy en día no son capaces de discernir el significado real, sino que buscan la palabra clave exacta, lo que hace que las ventas y la conversión se resientan.
El 40% de los ingresos de las conversiones proviene de búsquedas. Una cifra bastante considerable. Por ello, los ecommerce deben optar por motores de búsqueda conversacionales, que puedan adaptar los resultados y personalizarlos según el usuario, reduciendo las tasas de rebote y mejorando las conversiones. Conocer mejor a los usuarios gracias a estas herramientas permite mejorar las capacidades de venta cruzada o adicional.
Con este objetivo, se pueden utilizar funciones como el autocompletado, las búsquedas relacionadas y las sugerencias personalizadas, así como chatbots conversacionales. La búsqueda semántica, como la que ofrece el motor de Inbenta, ayuda a los clientes a buscar productos con características precisas y a las empresas a definir perfiles de compra muy definidos.
Los chatbots de Inbenta, mediante el uso de tecnologías semánticas, comprenden las consultas de los clientes, responden con una precisión de hasta el 95%, y pueden incluir enlaces a productos en la misma caja de conversación.
También ayudan a reducir la fricción durante el proceso de compra, respondiendo a preguntas sobre devoluciones, cambios, y costes de entrega a lo largo del recorrido de compra.
Si el chatbot no es capaz de dar respuesta, o el cliente solicita la asistencia de un agente, la plataforma conversacional hace una señal a los agentes disponibles para que respondan en su lugar, a través de la misma caja de conversación. El agente también recibe información clave de las interacciones anteriores para que la atención sea perfecta.
Caso de éxito: Groupon da respuestas inmediatas gracias a la búsqueda semántica
Groupon es un marketplace global que conecta a los suscriptores con comerciantes locales y ofrece actividades, viajes, bienes y servicios en más de 15 países. Mediante un cuadro de búsqueda semántica en su página de atención al cliente, Groupon permite a los clientes acceder fácilmente a la base de conocimientos y encontrar respuestas a sus consultas. Las preguntas frecuentes ayudan a explorar rápidamente los resultados relacionados con la consulta.
Gracias al buscador para empresas de Inbenta, Groupon da respuesta a más de un millón de consultas de clientes, lo que se traduce en un menor tiempo de espera, un servicio de atención al cliente más rápido y un aumento de la satisfacción del cliente.
IA conversacional en la administración gubernamental y en la educación
La educación y la administración están cada vez más digitalizadas, y las instituciones buscan formas de mejorar las experiencias de los alumnos mediante el uso de la tecnología. El Covid-19 ha acelerado la necesidad de que estas instituciones recurran a medios digitales para ayudar a los estudiantes, con aulas virtuales, exámenes en línea y foros, entre otras herramientas.
La comunidad académica necesita acceder a la información y a los recursos de forma fácil. Por ello, este tipo de instituciones recurren a tecnologías de IA que puedan dar respuesta a esta necesidad. Cuando un estudiante quiere más información más sobre admisiones, matriculaciones, becas, tasas, fechas de exámenes, calificaciones, cursos, actividades extracurriculares y mucho más, estas herramientas resultan de gran utilidad.
Los chatbots basados en la IA conversacional pueden ayudar a los estudiantes a obtener información sobre fechas de entrega de tareas, fechas de inicio de módulos, etc. y ofrecerles asistencia personalizada en lo que necesiten.
Los estudiantes también están cambiando sus hábitos, y el uso de las salas de la biblioteca ha disminuido durante la pandemia. Cada vez más, los estudiantes recurren a buscadores online para encontrar la información.
Un chatbot puede interactuar con los estudiantes en cualquier momento del día, a través de múltiples canales y en muchos idiomas. Los chatbots también pueden acceder a los datos de los estudiantes y a sus interacciones anteriores para ofrecer una interacción adaptada y mantenerlos al día de las novedades en el campus digital. Además, puede recomendar contenidos de aprendizaje relevantes, lo que facilita el aprendizaje.
Los chatbots avanzados también pueden actuar como asistentes virtuales a la enseñanza, respondiendo a las preguntas con datos almacenados en una base de conocimientos.
El hecho de que los chatbots puedan integrarse con múltiples canales es especialmente útil, ya que los estudiantes utilizan distintos canales y dispositivos. De este modo, se pueden conectar a las redes sociales, lo que ayuda a fomentar la participación y el interés de los estudiantes. Por otro lado, sirve de medio de comunicación entre estudiantes y profesores, dando mayor información de cada alumno al profesor para mejorar los refuerzos de enseñanza.
Cómo definir un proyecto de IA conversacional
Después de ver todas las formas en que la IA conversacional está ayudando a las empresas a ser más competitivas, a mejorar las interacciones con los clientes y a impulsar la fidelidad a la marca, el siguiente paso es empezar a definir tu proyecto de IA conversacional. Empecemos.
Mejores prácticas para definir un proyecto de IA conversacional
Diseñar un chatbot de IA avanzado es un ejercicio complicado que no se puede improvisar. Para evitar los errores más comunes que han experimentado muchas empresas, lo mejor es seguir un conjunto de consejos y buenas prácticas. Esto garantizará la creación de un bot que sea útil, atractivo y que cumpla con las expectativas del cliente. Aquí están las 8 mejores prácticas para la creación de un chatbot y para el diseño de experiencias conversacionales.
1. Establece un objetivo para tu chatbot
Hoy en día se puede crear un bot para casi cualquier cosa, por lo que es importante establecer un objetivo claro y un esquema para su el bot o agente virtual desde el principio. Eso evitará que las experiencias sean confusas o poco claras.
Definir el nivel de automatización es un buen punto de partida, pero hay que recordar que siempre hay que tener en cuenta las necesidades del usuario. Independientemente del nivel de complejidad de las tareas que realice el bot, es fundamental que siempre se centre en el usuario y en la resolución de sus problemas. Es así como garantizarás su éxito.
2. Dale a tu chatbot una personalidad
Otro punto que debes tener en cuenta a la hora de crear un chatbot conversacional es asegurarte de que no suene como un robot. Parte de la experiencia del cliente se basa en la comodidad y la relación entre el cliente y la marca. Esto significa dotar al chatbot de una personalidad y un tono de voz que estén en consonancia con los valores de tu marca.
Un chatbot sin personalidad puede resultar aburrido y poco interesante, pero demasiada personalidad también puede ser molesto y arruinar la experiencia al cliente.
¿Cómo encontrar el equilibrio adecuado? Hazte las siguientes preguntas:
- ¿Cómo hablarías a tu público objetivo? Un chatbot suele reflejar la personalidad de su público escribiendo en el estilo en que ellos le hablan.
- ¿Cuál es el nombre de tu chatbot? Puede ser sencillo, como el nombre de tu marca seguido de “bot” o “chatbot”, o un juego de palabras, por ejemplo.
- ¿Tiene un género y una representación visual? Inbenta da la opción de elegir entre una amplia galería de avatares o de crear el tuyo propio, para que encuentres el que mejor represente a tu marca.
3. Presenta tu chatbot y establece las expectativas
Sabemos que es importante establecer un objetivo para tu chatbot. Una vez que esté claro, debes ser capaz de comunicarlo a tus usuarios. El mejor lugar para presentar su bot y enumerar sus capacidades es en un mensaje de bienvenida.
Sé sincero sobre las funcionalidades del bot, así como sobre sus limitaciones. De este modo, gestionarás las expectativas de los usuarios y evitarás cualquier frustración y posible decepción.
4. Divide la información en pequeños párrafos
Un bot bien diseñado puede presentar a los usuarios contenidos informativos e interesantes. Sin embargo, la información debe dividirse en trozos fáciles de leer y que sean atractivos. Es mejor enviar varios mensajes cortos que uno largo, ya que los bloques de texto enormes son difíciles de leer y pueden abrumar a los usuarios. Los mensajes más cortos imitan el flujo de conversación humana y proporcionan una mejor experiencia al usuario.
Al desarrollar un chatbot con Inbenta, también tienes la opción de utilizar una burbuja lateral en la que puedes desarrollar de forma más amplia un contenido.
5. Prueba, monitoriza y mejora
La fase de pruebas antes de lanzar tu chatbot es una etapa clave, pero una vez que lo hayas puesto en funcionamiento, debes seguir monitorizando las interacciones para mejorar los resultados.
El workspace de Inbenta te proporcionará datos y análisis para ayudarte a conocer el rendimiento de tu bot, detectar deficiencias e identificar las preguntas que no obtuvieron respuesta.
El uso de este panel de control para supervisar tu bot te permitirá optimizarlo añadiendo contenido adicional o mejorando la conexión entre las consultas de los usuarios y el contenido existente en tu base de datos para garantizar respuestas de alta calidad.
6. Pide la opinión de los usuarios
Los usuarios deben tener la opción de valorar las respuestas que se les ha dado. Eso permite a los usuarios expresar su satisfacción con el servicio, y a la empresa conocer el efecto de la solución. Puede ser tan simple como añadir un botón con pulgares hacia arriba o hacia abajo u ofrecer a los usuarios la opción de enviar comentarios por escrito cuando se da una calificación negativa, para que la empresa sepa el motivo de la insatisfacción respecto al bot.
Las empresas deben prestar mucha atención a las calificaciones y los comentarios, ya que pueden brindar oportunidades para detectar lagunas en la base de conocimiento o dar ideas sobre cómo mejorar el bot.
7. Detecta la frustración y envía el caso a un agente
Todo bot tiene sus limitaciones por muy bien diseñado que esté. Estas limitaciones a veces causan frustraciones, por lo que es necesario contar con una tecnología que pueda detectar las emociones de tu usuario analizando su tono y lenguaje.
La tecnología PLN de Inbenta detectan la satisfacción del usuario a través de la interacción y escala la conversación a agentes humanos si no consigue resolver la consulta.
8. Elige bien el proveedor y la tecnología
Lo más importante a la hora de desarrollar un chatbot es elegir sabiamente la tecnología y el proveedor en el que se basará tu bot.
Sabemos que existen diferentes tipos de chatbots (basados en botones, basados en palabras clave y basados en la tecnología PNL y en la IA simbólica). Este último proporciona el mejor rendimiento y obtiene los mejores resultados.
A la hora de elegir una plataforma de IA conversacional, elige a un proveedor con resultados probados y casos de éxito en funcionamiento en el mercado.
Pasos para lanzar un chatbot de IA
Para lanzar un proyecto de IA conversacional centrado en un chatbot, debes tener en cuenta consideraciones específicas.
Antes de empezar, es necesario hacerse tres preguntas clave: por qué, cómo y qué.
Estas tres preguntas deberían ser la base de cualquier proyecto. Permiten determinar la naturaleza del proyecto, su objetivo final y su ejecución. Vamos a ver tres pasos que te permitirán definir adecuadamente tu proyecto de chatbot.
- Definir y establecer objetivos claros
Una vez que hayas decidido crear un chatbot de IA, debes conocer sus objetivos. Puede haber varias necesidades internas que deben determinarse de antemano. Por ejemplo:
- Mejorar la experiencia del usuario añadiendo una nueva herramienta de servicio que esté disponible las 24 horas del día.
- Facilitar la navegación y la búsqueda de información en el help site.
- Reducir el número de llamadas por temas repetitivos y mejorar el flujo de correos electrónicos entrantes desde el help site.
- Aumentar las tasas de conversión y el acceso a la información de los clientes.
Sean cuales sean tus objetivos, debes poder medirlos de forma cualitativa y cuantitativa. Por lo tanto, hay que pensar en las métricas y KPIs para ver cómo mejorar la solución y determinar si su implantación alcanza el éxito.
- Asignar un equipo y repartir misiones
Es necesario crear equipos de proyecto para el buen funcionamiento del proyecto. Debe haber un director de proyecto o responsable de producto, responsables de contenido (botmasters, etc.) y un desarrollador. Si tu proyecto de chatbot pertenece a un experimento global de mejora del autoservicio, es posible haya que involucrar a otros roles o perfiles, por ejemplo, expertos en UX, analítica, aspectos legales o responsables de negocio.
Una vez establecidos los roles, hay que definir cómo van a colaborar las partes. Es importante definir procesos organizativos para, por ejemplo:
- Elegir herramientas de gestión comunes
- Establecer una herramienta de mensajería común
- Crear una dirección de correo para todo el equipo del proyecto
- Organizar reuniones regulares que impliquen al equipo del proyecto
- Informar regularmente al comité de dirección de los avances
Cada miembro del equipo debe tener una misión específica. Esta puede centrarse en las etapas de preparación, ejecución o seguimiento o control del proyecto. Las principales etapas de la puesta en marcha de un proyecto de chatbot son las siguientes:
- Redacción del pliego de condiciones
- Definición del recorrido del cliente
- Elección de una línea editorial
- Redacción de los contenidos del chatbot y organización jerárquica de los mismos
- Definición de una carta gráfica
- Establecimiento de KPI
- Elaboración de escenarios de prueba de usuarios y análisis de resultados
- Integración técnica del chatbot en el entorno de prueba
- Comunicación interna y externa del proyecto
Cada etapa del proyecto requiere una metodología establecida que deben seguir todos los miembros del equipo.
- Experimentar y mejorar resultados
Para implementar un chatbot de calidad de forma rápida, hay que ser ágil. La mejor manera de hacerlo es trabajar con revisiones. En primer lugar, lanza una versión inicial y, a continuación, prueba y ajusta antes de lanzar una segunda versión. Repite el proceso hasta llegar a un producto que cumpla con tus requisitos y objetivos.
Aunque a tu chatbot le falten algunos cambios, debes hacer ajustes sólo si consideras que es realmente necesario. Si te encuentras en la situación en la que el proyecto requiere cambios importantes, eso implica que los objetivos iniciales no estaban adecuadamente definidos. La dificultad al utilizar métodos ágiles es que habrá momentos en los que querrás probarlo todo, pero es imprescindible no perder de vista tu objetivo inicial.
Pasos para lanzar un buscador semántico
Hemos visto algunos de los pasos necesarios para construir un chatbot conversacional, pero ¿qué pasa si tu proyecto de IA conversacional se centra en una búsqueda avanzada? Hay tres maneras de implementar un buscador en tu web.
Desarrolarlo internamente
Esta es la opción más cara y que requiere más tiempo. La construcción de un motor de búsqueda propio tiene la ventaja de que dispondrás de un control absoluto sobre su tecnología y funcionalidad, pero también implica que habrá que dedicar muchos recursos al mantenimiento, lo que puede convertirse en una enorme (y costosa) carga.
Utilizar la búsqueda integrada de tu CMS
Muchos gestores de contenidos ofrecen su propio buscador de forma gratuita. Sin embargo, a veces lo barato sale caro. Aunque es una opción rentable, la búsqueda suele ser muy simple y poco funcional, y para muchas empresas, eso se traduce en una baja calidad en la experiencia de usuario y unos índices de conversión bajoss.
Adquirir una solución de búsqueda de un proveedor externo
La elección de trabajar con un proveedor externo te proporcionará una solución “lista para el uso”. Una implementación sencilla, amplias funcionalidades y un soporte de calidad: estas son algunas de las ventajas que hacen de esta la opción más completa. Adquirir un buscador avanzado como el motor de búsqueda semántica de Inbenta es una opción inteligente que hará que dispongas de una herramienta optimizada para tus necesidades y evitará la frustración de loss visitantes de tu web.
¿Qué funcionalidades debe tener un buscador para web?
A la hora de elegir un buscador para tu sitio web, cuanto más avanzado sea, mejor será la experiencia del cliente. Si una búsqueda no ofrece resultados, la frustración aparece rápidamente. El aumento de la tasa de rebote en tu sitio web puede provocar una pérdida de ingresos considerable. A continuación, enumeramos algunas de las funcionalidades clave que hay que tener en cuenta al elegir un buscador.
Búsqueda semántica con tecnología PNL
A diferencia de la búsqueda por palabras clave, que sólo busca coincidencias literales de las palabras clave consultadas y devuelve resultados cuando una palabra clave coincide, la búsqueda semántica entiende el significado global de una consulta y la intención detrás de las palabras.
Por lo tanto, a la hora de elegir un buscador para tu sitio web, es esencial asegurarse de que la solución tenga la capacidad de entender el lenguaje humano de forma natural. El módulo Search de Inbenta cuenta con tecnología de IA y procesamiento del lenguaje natural, lo que le permite entender el significado de las consultas de los usuarios, independientemente de la jerga, el argot y la ortografía.
Autocompletado
El autocompletado es un mecanismo ofrece sugerencias de búsqueda mientras un usuario escribe su consulta en la barra de búsqueda. Las predicciones pueden adaptarse al contenido de tu sitio web, al historial de búsqueda del usuario, o a palabras clave habituales. Suelen darse un número limitado de sugerencias para no abrumar a los usuarios con demasiado contenido.
El objetivo de la función de autocompletado es guiar al usuario y ayudarle a construir su consulta de búsqueda. A menudo, los usuarios no saben cómo formular su búsqueda y se frustran fácilmente si no obtienen resultados en el primer intento.
Búsqueda por facetas
La búsqueda facetada o por facetas es una función que permite a los usuarios encontrar resultados de búsqueda mediante filtros de ciertas características. Las facetas o filtros pueden aplicarse mediante casillas a marcar, menús desplegables o campos, y suelen estar presentes en la parte superior o lateral de un buscador para permitir a los usuarios afinar los resultados.
Pongamos por ejemplo el caso de un eCommerce de moda, en el que un usuario busca una camiseta. La búsqueda de los artículos que correspondan a la consulta se pueden filtrar para que solo aparezcan los de un color, talla o rango de precios específico. Al eliminar la necesidad de que los usuarios se desplacen por un sinfín de resultados, se reduce el tiempo de búsqueda y se mejora la experiencia del usuario. Todo ello, contribuye a una mejora de las conversiones.
Búsqueda federada
La búsqueda federada indexa resultados de distintas fuentes en una misma página y desde un solo buscador. Dichas fuentes pueden ser documentos, bases de conocimiento internas, listados de productos, preguntas frecuentes, contenido de un sitio web… Unificar la información bajo un motor de búsqueda principal permite simplificar el proceso de búsqueda y obtener resultados de forma más rápida.
Cuando el usuario escribe una consulta, el motor de búsqueda federada explora simultáneamente múltiples bases de datos y fuentes, y muestra resultados de todas las fuentes en una interfaz única. Esta funcionalidad es especialmente útil en organizaciones complejas con miles de fuentes de información en la nube y en local. Además, permite a las empresas recopilar datos valiosos sobre las búsquedas realizadas para entender mejor al usuario.
Consejos para optimizar la búsqueda en tu sitio web
A la hora de implementar un buscador en tu sitio web, hay que tener en cuenta algunas de las mejores prácticas:
Colocar la caja de búsqueda en el lugar en el que los usuarios esperan que esté
Los usuarios no deberían tener que tener problemas en encontrar la función de búsqueda. Colocar la barra de búsqueda en la parte superior derecha o superior central garantiza la visibilidad de la función de búsqueda, puesto que la coloca donde los usuarios esperan que esté.
El cuadro de búsqueda debe ser accesible desde cualquier página, incluidas las 404 (página inexistente), para garantizar que los usuarios puedan continuar con su recorrido.
Utilizar un icono de lupa
El icono de la lupa es un símbolo internacional de búsqueda que cualquier usuario reconoce fácilmente, por lo que se recomienda colocarlo en la interfaz.
Separar el campo de texto del botón de búsqueda
La mayoría de las barras de búsqueda constan de dos elementos: el cuadro de búsqueda, donde los usuarios escriben sus consultas, y un botón de búsqueda, en el que los usuarios hacen clic para iniciar la búsqueda. Estos elementos suelen colocarse horizontalmente adyacentes en una sola línea.
Existen algunas excepciones con motores de búsqueda dinámicos que lanzan la búsqueda y muestran resultados a medida que el usuario escribe en la caja de texto.
Dar un tamaño adecuado a la barra de búsqueda
El tamaño de la barra de búsqueda depende de su importancia en la página web y de la longitud de una consulta típica. Si el campo es demasiado corto y sólo se ve una parte del texto, habrá una mala usabilidad, ya que los clientes no podrán revisar o editar fácilmente su consulta.
La regla general establece un mínimo de 27 caracteres visibles, que mostraría en su totalidad el 90% de las consultas.
Cómo integrar la plataforma de IA conversacional con otras soluciones
Dicen que quien mucho abarca, poco aprieta. Y con razón. Muchas empresas a menudo cometen el error de optar por soluciones generalistas, que no están pensadas específicamente para un chatbot, o para un buscador. Con la creciente necesidad de apostar por lo omnicanal y ser capaz de ofrecer atención en cualquier canal y en todos los dispositivos, algunas empresas optan por soluciones generalistas que no están realmente preparadas para un uso específico. Otras veces, muchas empresas deciden crear su propia solución sin pensar en el mantenimiento y las integraciones que va a necesitar.
La adaptabilidad debe ser un elemento clave en la elección de la tecnología. Para ello, es necesario que la plataforma elegida pueda:
- conectar con plataformas de terceross
- disponga de un equipo de soporte detrás capaz de adaptar la tecnología a tu caso de uso.
Los mejores chatbots de IA tienen la capacidad de integrarse con software de terceros, como CRM, plataformas de recursos humanos o herramientas de gestión de inventario.
Esta capacidad permite a los chatbots ir a buscar información en los sistemas del cliente para responder a una consulta específica con una respuesta personalizada. Los sistemas de terceros pueden incluir inventarios de productos, información de perfiles personales o bases de datos. De este modo, por ejemplo, si se trata de un comercio electrónico y un usuario quiere saber si hay un vestido rojo de la talla 38 disponible, el chatbot puede conectarse al inventario y buscar en las categorías y en las características de todos los productos, así como verificar las existencias. A continuación, informará al usuario de la disponibilidad del vestido, todo ello en una conversación fluida y rápida.
Puesto que estas integraciones funcionan con múltiples canales, incluidas las redes sociales, los usuarios reciben un servicio de igual calidad en todos ellos, con lo que la tasa de satisfacción aumenta.
Mantenimiento de un proyecto de IA conversacional
La puesta en marcha es sólo uno de los pasos para que un proyecto de IA conversacional tenga éxito. El mantenimiento del proyecto es igual de importante para garantizar su rendimiento a largo plazo y su mejora para que alcance el nivel requerido y siga funcionando con éxito.
Dependiendo del proveedor que se haya elegido, puede haber una cuota de mantenimiento o no. En cualquier caso, habrá que asignar recursos humanos al proyecto para garantizar la optimización y el mantenimiento del bot o buscador conversacional de forma regular.
El coste de mantenimiento mensual puede calcularse de la siguiente manera:
Coste mensual de mantenimiento = cuota mensual de soporte del proveedor + (tiempo invertido internamente * salario mensual de los empleados)
Sabemos que las soluciones de autoservicio, como los chatbots o los sistemas de gestión del conocimiento, pueden ayudar a las empresas a ahorrar en costes de atención al cliente, pero es importante establecer mediciones de KPI y ROI para evaluar el éxito de la tecnología implementada.
Para ello es necesario algo más que una buena planificación. Es importante poseer las herramientas adecuadas para asegurarse de que está sacando el máximo partido al chatbot o a la solución de IA conversacional. Además, es vital estar al día, puesto que el mercado se encuentra en constante crecimiento y sigue evolucionando y transformándose cada día.
Que el proyecto esté listo para el futuro es clave, y aquí es donde es esencial aprovechar la cantidad de datos y los análisis que las plataformas de IA conversacional acumulan. Dichos datos te ayudarán a optimizar tus proyectos.
Los cuadros de mando y paneles de KPI que ofrecen herramientas como la de Inbenta, permiten análisis cualitativos e identifican tendencias. Estos datos pueden traducirse en acciones necesarias. Solo hay que hacer seguimiento de las conversaciones, los comentarios, los hábitos y las opiniones de los usuarios. Todo ello, te permitirá conocer mejor a tu público objetivo.
Observaciones finales
Las empresas saben que existe una necesidad creciente de automatizar sus servicios y ahorrar tiempo y recursos. Para ello, deben apoyarse en soluciones que puedan optimizar los recursos y ofrecer una asistencia más rápida y de mayor calidad para mejorar las interacciones, la experiencia y la fidelidad de los clientes hacia la marca.
La IA conversacional se ha convertido en un elemento clave en la estrategia de transformación digital de casi todas las empresas. Esta tendencia ha aumentado aun más desde el inicio de la pandemia. Reconocer la necesidad de implementar la IA conversacional no es complejo, pero elegir la solución ideal puede seguir siendo un reto.
Ante la necesidad de encontrar con empresas que hayan implementado proyectos con éxito y dispongan de casos de uso probados, Inbenta destaca como proveedor, puesto que dispone de más de 15 años de experiencia en el sector, y puede garantizar la orientación y ofrecer una solución de calidad que se adapte perfectamente a las necesidades de cada empresa.
Ya sea con su chatbot, su base de conocimientos única o su buscador avanzado para sitios web, Inbenta te ayuda a aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente con su IA conversacional única. Sin necesidad de entrenamiento de datos, ni de largos procesos antes del lanzamiento. También los empleados y los equipos de RRHH pueden beneficiarse de la solución.
Empleados y clientes reciben mejor información sobre productos, servicios e información interna, en cualquier momento del día y en su idioma materno, utilicen el canal que utilicen.
Con más de 250 clientes en todo el mundo, Inbenta se ha forjado una sólida reputación en el ámbito de la IA conversacional y puede ayudarte a preparar tu proyecto, lanzarlo y optimizarlo para alcanzar su rendimiento óptimo.
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