Seis tipos de chatbots y cómo elegir el adecuado para su negocio

Diferentes tipos de tecnología chatbot desempeñan un papel cada vez más predominante en nuestras vidas hoy en día, desde cómo recibimos atención al cliente o compramos un producto hasta cómo gestionamos nuestras tareas rutinarias. Muchos de nosotros hemos interactuado con estos chatbots o asistentes virtuales en nuestros teléfonos, aplicaciones de mensajería o a través de dispositivos domésticos, como Siri de Apple, Alexa de Amazon y Google Assistant. También puede encontrarse con ellos a través de mensajes de texto SMS, redes sociales o aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo.

Los chatbots nos han facilitado la vida al ofrecer respuestas inmediatas a nuestras preguntas sin la molestia de tener que esperar a hablar con un agente humano. En este blog, abordamos diferentes tipos de chatbots con diversos grados de sofisticación tecnológica y analizamos cuál tiene más sentido para su empresa y sus soluciones de chatbot. Antes de tratar estas cuestiones, empecemos por los aspectos básicos de cómo funcionan los chatbots.

Un chatbot es una herramienta conversacional que pretende agilizar las consultas de los clientes y responder automáticamente, simulando conversaciones humanas escritas o habladas. Algunos chatbots son rudimentarios y presentan opciones de menú sencillas para que los usuarios pulsen. Sin embargo, los chatbots más avanzados pueden utilizar la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender la entrada de un usuario y gestionar conversaciones humanas complejas con facilidad. 

Los chatbots basados en menús o botones son el tipo más básico de chatbot. Los usuarios interactúan con ellos pulsando la opción de botón de un menú guionizado que mejor represente sus necesidades. En función de lo que pulse el usuario, el chatbot podría darle una instrucción de otra serie de opciones para que elija hasta llegar a la opción más adecuada y específica. Esencialmente, estos chatbots funcionan como un árbol de decisiones y son buenos para tareas transaccionales.

Estos chatbots ofrecen una funcionalidad sencilla y son útiles para responder a preguntas repetitivas y sencillas, pero tienen dificultades con solicitudes más matizadas debido a sus limitadas opciones de respuesta predefinidas. Es posible que tarden más en comprender las necesidades de los clientes, especialmente si los usuarios deben pasar por varias iteraciones de los botones del menú antes de llegar a la opción final. Además, si la necesidad de un usuario no aparece como una opción de menú, el chatbot será inútil porque carece de un campo de entrada de texto libre.

Partiendo de la sencilla funcionalidad de árbol de decisión del chatbot basado en menús, el chatbot basado en reglas emplea la lógica condicional "si/entonces" para desarrollar flujos de automatización de la conversación. Los bots basados en reglas actúan esencialmente como preguntas frecuentes interactivas (FAQ) en las que un diseñador de conversaciones programa combinaciones predefinidas de opciones de pregunta y respuesta para que el chatbot pueda comprender la entrada del usuario y responder con precisión.

Este tipo de chatbots, que funcionan mediante la detección básica de palabras clave, son relativamente fáciles de entrenar y funcionan bien cuando se les hacen preguntas comunes predefinidas, como sobre precios o características. Sin embargo, al igual que los chatbots rígidos basados en menús, estos chatbots no cumplen con las consultas complejas. Les cuesta responder a preguntas que no han sido previstas por el diseñador de la conversación, ya que su resultado depende del contenido preescrito programado por los desarrolladores del chatbot.

Como los diseñadores de conversaciones no pueden preprogramar los chatbots para cada consulta posible, los chatbots limitados basados en reglas a menudo se atascan cuando no pueden comprender la solicitud del usuario. Luego omite detalles importantes y pide al usuario que repita la información compartida previamente, lo que resulta en una experiencia de usuario frustrante. A menudo, el chatbot transfiere al usuario a un agente de soporte en vivo, pero si esa transferencia no está habilitada, el chatbot termina actuando como guardián, lo que frustra aún más al usuario.

Mientras que el flujo conversacional del chatbot basado en reglas solo admite preguntas y opciones de respuesta predefinidas, los chatbots de IA pueden entender las preguntas de los usuarios, independientemente de cómo estén redactadas. Gracias a sus capacidades de IA y comprensión del lenguaje natural (CLN), el robot de IA puede detectar rápidamente toda la información contextual relevante compartida por el usuario, lo que permite que la conversación progrese de forma más fluida y conversacional.

Cuando el chatbot con IA no está seguro de lo que pregunta una persona y encuentra más de una acción que podría satisfacer una petición, puede hacer preguntas aclaratorias. Además, puede mostrar una lista de posibles acciones entre las que el usuario puede seleccionar la opción que se ajuste a sus necesidades. 

Los algoritmos de machine learning que sustentan los chatbots de IA les permiten autoaprender y desarrollar una base de conocimientos cada vez más inteligente de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. Con el deep learning, cuanto más tiempo opere un chatbot de IA, mejor podrá comprender los objetivos del usuario y proporcionar respuestas más detalladas y precisas, en comparación con un chatbot con conocimientos basados en algoritmos integrados recientemente.

Los chatbots de IA conversacional son capaces de recordar conversaciones con los usuarios e incorporar este contexto a sus interacciones. Cuando se combinan con capacidades de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA), los usuarios pueden realizar tareas a través de la experiencia del chatbot.

Por ejemplo, al pedir pizza, el chatbot del restaurante puede reconocer a un cliente fiel que vuelve a hacer un pedido. El chatbot puede saludarlos por su nombre, recordar su pedido "normal" y utilizar la dirección de entrega y la tarjeta de crédito guardadas para completar el pedido. Al estar profundamente integrado con los sistemas empresariales, el chatbot de IA puede extraer información de múltiples fuentes que contienen el historial de pedidos de los clientes y crear un proceso de pedido optimizado. 

Si un usuario no está satisfecho y necesita hablar con un agente humano, la transferencia puede realizarse de manera fluida. Tras la transferencia, el agente de soporte en vivo puede obtener el historial de conversaciones del chatbot y así iniciar la llamada informado.

El tiempo que se tarda en crear un chatbot de IA puede variar en función de varios factores. Estos factores incluyen su pila de tecnología y herramientas de desarrollo, la complejidad del chatbot, las características deseadas, la disponibilidad de datos y si necesita integrarse con otros sistemas, bases de datos o plataformas. Con una plataforma intuitiva no-code o low-code, puede crear chatbots de IA más rápido. 

Con IBM watsonx Assistant, los chatbots pueden entrenarse con pocos datos para comprender correctamente al usuario. Se pueden mejorar con capacidades de búsqueda para examinar el contenido existente y proporcionar respuestas que dirijan preguntas más allá de lo que fue programado inicialmente por el diseñador de conversación del chatbot. 

IBM watsonx Assistant acelera la implementación de agentes virtuales al proporcionar:

• Mejora del reconocimiento de intenciones gracias al uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y PLN y CLN avanzados.
• Capacidades de búsqueda integradas.
• Kits de inicio o integraciones incorporadas con canales, aplicaciones de terceros, sistemas empresariales o plataformas de contact center como servicio, como Nice CXone.

Según el estudio de Forrester de 2023, The Total Economic Impact Of IBM watsonx Assistant, la interfaz low-code o no-code de IBM permite a un nuevo grupo de empleados no técnicos crear y mejorar las habilidades de IA conversacional. La organización compuesta experimentó aumentos de productividad al crear habilidades un 20 % más rápido que si se hiciera desde cero.

Un chatbot de voz es otra herramienta de conversación que permite a los usuarios interactuar con el bot hablándole, en lugar de escribir. Ciertos chatbots de voz pueden ser más rudimentarios. Algunos usuarios pueden encontrar frustrante la tecnología de respuesta de voz interactiva (IVR), especialmente cuando no puede recuperar la información solicitada de las opciones de menú preprogramadas y pone al usuario en espera. Sin embargo, este sistema está evolucionando con inteligencia artificial y mejorando la satisfacción del cliente.

Los chatbots de voz impulsados por IA pueden ofrecer las mismas funcionalidades avanzadas que los chatbots de IA, pero se implementan en canales de voz y utilizan tecnología de texto a voz y de voz a texto. Gracias al procesamiento de lenguaje natural y a la integración con tecnologías informáticas y de telefonía, los chatbots de voz pueden entender ahora preguntas formuladas en voz alta, analizar las necesidades empresariales de los usuarios y ofrecer respuestas pertinentes con un tono conversacional. Estos elementos pueden aumentar el compromiso con el cliente y la satisfacción del agente humano, mejorar los índices de resolución de llamadas y reducir los tiempos de espera.

Tanto los bots de chat como los bots de voz tienen como objetivo identificar las necesidades de los usuarios y proporcionar respuestas útiles. Sin embargo, los chatbots de voz pueden ofrecer un método de comunicación más rápido y conveniente, puesto que es más fácil obtener una respuesta en tiempo real sin escribir o hacer clic en las opciones del menú desplegable.

La próxima generación de chatbots con capacidades de IA generativa puede ofrecer una funcionalidad aún más mejorada. Comprenden con fluidez el lenguaje común, pueden adaptarse al estilo de conversación de un usuario y utilizan la empatía al responder a las preguntas de los usuarios. Mientras que los chatbots de IA conversacional pueden procesar las preguntas o comentarios de los usuarios y generar una respuesta similar a la humana, los chatbots de IA generativa pueden dar un paso más allá y generar nuevos contenidos como resultado.

Este nuevo contenido podría parecerse a texto, imágenes y sonido de alta calidad basados en los LLM en los que se ha formado. El nuevo software de chatbots puede ofrecer experiencias personalizadas a los usuarios y ayudar a los equipos de soporte a llegar a más clientes rápidamente. Las interfaces de chatbot con IA generativa pueden reconocer, resumir, traducir, predecir y crear contenidos en respuesta a la consulta de un usuario sin necesidad de interacción humana.

Un chatbot híbrido es un sistema de IA conversacional que combina la lógica basada en reglas con capacidades de machine learning. La combinación de ambos puede ofrecer una experiencia de usuario versátil que gestiona una variedad de tareas de dificultad variable debido a la integración de la tecnología de IA.

Los chatbots basados en reglas funcionan con un conjunto de reglas y scripts predefinidos y, por lo tanto, proporcionan estructura, mientras que la IA tiene potencial de aprendizaje para interacciones más complejas. El chatbot híbrido ofrece lo mejor de ambos sistemas en un solo sistema y ofrece una amplia experiencia de usuario sencilla y personalizada.

Al evaluar los distintos tipos de chatbots y cuál podría funcionar mejor para su empresa, recuerde situar a su usuario final en el centro de esta decisión. ¿Cuáles son los objetivos de sus usuarios y sus expectativas con respecto a su empresa, y cuáles son sus preferencias de experiencia de usuario para un chatbot? ¿Preferirían seleccionar entre un sencillo menú de botones, o necesitarían la opción de mantener un diálogo abierto y flexible para preguntas sutiles? 

Considere el estado de su negocio y los casos de uso a través de los cuales implementaría un chatbot, ya sea un chatbot de generación de oportunidades, de comercio electrónico o de atención al cliente o a los empleados. Si trabaja para una empresa más pequeña o una startup, con usuarios activos limitados y algunas preguntas frecuentes, un chatbot más simple podría ser suficiente. En este caso, un chatbot basado en reglas o reconocimiento de palabras clave puede abordar las necesidades de su empresa y satisfacer a los clientes sin requerir un esfuerzo significativo.

Sin embargo, para las empresas medianas y grandes que disponen de amplios datos de usuarios de los que un chatbot podría autoaprender, un chatbot de IA puede proporcionar respuestas detalladas y precisas a los usuarios y mejorar las experiencias de los clientes. Un ejemplo es su uso en los sectores sanitario y farmacéutico, donde puede ayudar a los pacientes a programar citas y gestionar la recogida de recetas.

Cuando considere el impacto de la IA generativa en los chatbots, piense en cómo su empresa puede beneficiarse de respuestas creativas y conversacionales. Además, evalúe cuándo esta tecnología tiene más sentido para sus objetivos empresariales y las necesidades de sus clientes.