Chatbot de IA fácil de usar
Conoce un chatbot de IA en lenguaje natural que entiende la conversación humana y mejora la experiencia del cliente 
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La IA del lenguaje natural puede comprender la conversación humana procedente de múltiples fuentes
Un chatbot de IA adaptable que te entiende a la primera

IBM watsonx Assistant se basa en modelos de aprendizaje profundo y automático y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para entender preguntas, encontrar o buscar las mejores respuestas y completar la acción prevista del usuario a través de la IA conversacional. Un componente clave es el gran modelo de lenguaje (LLM) que se ha entrenado con un enorme conjunto de datos, que incluye millones de palabras y frases relacionadas con la empresa, para aumentar la comprensión basada en el contexto, permitir una extracción precisa de la información, ofrecer una visión granular de los documentos empresariales y aumentar la precisión de las respuestas. Watson también utiliza la clasificación por intención y el reconocimiento de entidades para comprender mejor el contexto de los clientes y transferirlos a un agente humano cuando sea necesario. 

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Beneficios
  Encuentre respuestas en el contenido ya existente Impulsada por IBM Watson Discovery, esta función de búsqueda inteligente encuentra respuestas precisas y concisas a las preguntas de los clientes en cualquier documento, sitio web y base de conocimiento existente, incluso si no está explícitamente entrenada con una intención o acción específica. Una potente base de grandes modelos de lenguaje (LLM) mejora la comprensión.

  Optimiza y escala con precisión  watsonx Assistant clarifica automáticamente las peticiones confusas y utiliza las selecciones de tus clientes para mejorar su comprensión en el futuro.

  Cree un chatbot de IA que funcione mejor   Facilite a los clientes la realización de un mayor número de acciones reduciendo al máximo los pasos a seguir, incluso si hacen uso de su propio lenguaje particular, con las peculiaridades que naturalmente conlleva.
Detalles de la función

Un chatbot de IA que te comprende.

Entiende cualquier petición

Los LLM y PLN de primer nivel se pueden entrenar rápidamente para comprender un tema nuevo en cualquier idioma con solo unas pocas oraciones de ejemplo.

Se adapta a su dominio

Los modelos de aprendizaje profundo se adaptan automáticamente al dominio de su negocio en función de las oraciones que proporcione como datos de entrenamiento.

Sabe cuándo no responder

Los modelos de detección de irrelevancia ayudan al sistema a saber cuándo se debe "iniciar sesión" con confianza o cuándo es pertinente pasar a documentos de ayuda o a un agente humano.

Reconoce respuestas en lenguaje claro

Los potentes modelos de detección de entidades son capaces de reconocer las respuestas de sus clientes en lenguaje claro, como pueden ser sinónimos, fechas, horas, números y demás.

No hace preguntas redundantes

Reduce la frustración utilizando la información recopilada en peticiones anteriores para omitir pasos y agilizar la conversación.

Mantiene una conversación normal sin interrupciones

Gestione con elegancia las peticiones confusas, los cambios de tema, los errores ortográficos y los malentendidos durante la interacción con el cliente sin necesidad de configuraciones adicionales.

Preguntas más frecuentes

Watson se basa en modelos de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para elevar las experiencias de los clientes y ayudarlos a cambiar una cita, rastrear un envío o verificar un saldo. Watson utiliza algoritmos de aprendizaje automático y hace preguntas complementarias para comprender mejor a los clientes y pasarlos con un agente humano cuando sea necesario. Además, Watson aprovecha grandes modelos de lenguaje (LLM). Estos modelos básicos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de Watson ofrecen un procesamiento y comprensión avanzados del texto, lo que permite extraer información y conocimientos precisos de los documentos empresariales, acelerar los procesos y generar ideas. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) de IBM se entrenan específicamente con grandes cantidades de datos de texto para tareas de PLN y contienen un número significativo de parámetros, generalmente superiores a 100 millones. Facilitan el procesamiento y la generación de texto en lenguaje natural para diversas tareas. Cada modelo LLM tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección de uno u otro dependerá de la tarea específica de PLN y las características de los datos a analizar.

Pruebe el modelo mejorado de detección de intenciones. Este nuevo modelo, que se ofrece como una función beta en las habilidades de diálogo y acción en inglés, es más rápido y preciso. Combina técnicas tradicionales de aprendizaje automático, aprendizaje por transferencia y aprendizaje profundo en un modelo cohesivo con gran capacidad de respuesta en tiempo de ejecución. Para obtener más información, consulte Reconocimiento de intenciones mejorado.

La inteligencia artificial conversacional (IA) se refiere a tecnologías, como chatbots o agentes virtuales, con las que los usuarios pueden establecer una conversación. Utilizan grandes volúmenes de datos, aprendizaje automáticoprocesamiento del lenguaje natural para ayudar a imitar interacciones similares a las humanas, reconocer entradas de voz y texto y traducir sus significados a varios idiomas.

IA generativa se refiere a aquellos modelos de aprendizaje profundo que son capaces de generar texto, imágenes, audio, código y otros contenidos basados en los datos con los que fueron entrenados. La plataforma de IA conversacional de watsonx Assistant utiliza funciones de IA generativas para comprender mejor las necesidades de los clientes, automatizar el autoservicio y las respuestas, y ofrecer experiencias digitales excepcionales.

La atención al cliente es el caso de uso más común del chatbot. Los chatbots son útiles tanto para empresas de productos como de servicios que buscan ofrecer una experiencia de usuario superior respondiendo a las preguntas de los clientes, guiándoles en la resolución de problemas sencillos y conectándoles con los recursos que necesitan.
 
Los equipos de ventas también suelen utilizar chatbots como herramienta para respaldar la generación de clientes potenciales. Los chatbots pueden validar rápidamente posibles clientes basándose en las preguntas que formulan y, a continuación, transferirlos con representantes de ventas humanos para cerrar el trato.
 
Los chatbots pueden incluso usarse en el comercio electrónico: son capaces de actuar como un empleado de ventas digital, y de ofrecer una experiencia similar a la que experimentarían los clientes en las tiendas físicas. Los chatbots de comercio electrónico son capaces ofrecer una experiencia de compra personalizada susceptible de transformar a visitantes pasivos y/o esporádicos en clientes habituales.

Un cliente que navega por un sitio web en busca de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas y ayudar al cliente a decidir qué producto comprar o qué servicio contratar, o a dar el paso lógico a seguir hacia esa compra final. Y para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, el chatbot puede clasificar al cliente potencial antes de conectarlo con un agente de ventas formado.

En la actualidad, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones con los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, a la vez que mejoran continuamente la calidad de las respuestas y mantienen los costes bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de tareas repetitivas. Un chatbot también es capaz de eliminar los largos tiempos de espera propios de la atención al cliente por teléfono, o incluso los tiempos de espera más largos para la atención por correo electrónico, chat y web, ya que están disponibles de inmediato para cualquier número de usuarios a la vez. Todo esto se traduce en una gran experiencia de usuario, ya que los clientes satisfechos tienen más probabilidades de mostrar lealtad a la marca.

Un chatbot puede responder preguntas las 24 horas del día, los siete días de la semana. Es capaz de proporcionar una nueva primera línea de soporte, así como de complementar el soporte durante las horas punta y ofrecer una opción de soporte adicional. Como mínimo, el uso de un chatbot puede ayudar a reducir la cantidad de usuarios que necesitan hablar con un ser humano, lo que a su vez puede traducirse en una reducción de la necesidad de aumentar la plantilla debido a una mayor demanda, o de implementar personal de soporte las 24 horas.

Una API es un software intermedio que permite que dos aplicaciones se comuniquen entre sí abriendo sus datos y funcionalidad. Los desarrolladores de aplicaciones utilizan la interfaz de una API para comunicarse con otros productos y servicios con el fin de devolver la información solicitada por el usuario final. Cuando utiliza una aplicación (como un asistente virtual) en su teléfono u ordenador, la aplicación se conecta a Internet y envía datos a un servidor a través de una API. Luego, la API ayuda al servidor a interpretar los datos para que pueda realizar las acciones necesarias. Por último, el servidor envía los datos solicitados a su dispositivo a través de la API, donde la aplicación la interpreta y se le presenta en un formato legible. Sin las API, muchas de las aplicaciones en línea en las que depositamos nuestra confianza no podrían existir.

Sí, de hecho, implementar chatbots en aplicaciones móviles es un caso de uso común. Lloyds Banking Group, el banco minorista más grande del Reino Unido, tiene múltiples asistentes virtuales, principalmente una aplicación de banca móvil minorista donde más de 10 millones de clientes móviles pueden comunicarse con el banco en el momento que más les convenga.

Sí, puede implementar su chatbot en Facebook Messenger, Intercom, Slack, SMS con Twilio y WhatsApp. Incluso en Alexa, de Amazon. Más información sobre las integraciones de watsonx Assistant.

De forma predeterminada, la ventana de chat web muestra una pantalla de inicio que da la bienvenida a los usuarios y les informa de cómo interactuar con el asistente. Para obtener información sobre las clases auxiliares CSS que puede utilizar para cambiar el estilo de pantalla de inicio, consulte la documentación de plantillas predefinidas .

La búsqueda de resultados de watsonx Assistant proporciona respuestas precisas a las consultas de los clientes en cualquier documento, sitio web, base de conocimiento y aplicación empresarial existente, incluidos Salesforce, SharePoint, Box e IBM Cloud Object storage.

Con la mayoría de las herramientas, corregir un flujo de conversación es frágil y propenso a errores, pero con el editor de arrastrar y soltar de watsonx Assistant puede modificar rápidamente su contenido, condiciones o priorización de pasos sin tener que preocuparse por causar más problemas.

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