Chatbots Desmitificados: Construir, Desplegar y Evitar Errores Comunes

Ha habido mucho ruido sobre chatbots, pero ahora es hora de llegar a algunos hechos fríos y duros.

Los chatbots pueden realizar una gama de funciones, tanto internas como frente al consumidor. Desde modernizar RR.HH. hasta mejorar la experiencia del cliente, los robots de software están comenzando a disrumpir cómo el empleado y el cliente se involucran con sus organizaciones y marcas. A medida que la IA continúa entrando en el marco, esto acelerará su inteligencia y capacidades.

Las funciones actuales y potenciales de los chatbots están bien documentadas, pero queremos diseccionar la tecnología a través de tres preguntas principales: ¿Qué es un chatbot? ¿Cómo hacer un chatbot? ¿Por qué fallan los chatbots?

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot describe una interfaz conversacional entre una persona y un servicio automatizado.

Cada vez más, y así es como la tecnología está evolucionando, las plataformas de bots se están combinando con IA para crear asistentes inteligentes; ya sea a través de voz o texto.

¿Cómo hacer un chatbot?

A pesar del primer chatbot hecho en 1966, solo ha sido en los últimos cinco años que ha habido un cambio significativo en la forma en que se hacen los chatbots.

Antes, los desarrolladores tenían que crear mucho código personalizado.

«Ahora, mucho de eso está disponible out-of-the-box y nos hemos movido de gastar semanas creando un bot [un bot de primera iteración], a cuestión de días y a veces incluso horas», explica Howard Pull, director de desarrollo estratégico en MullenLowe Profero.

Como con cualquier tecnología, el tiempo mejora la eficiencia y opciones de creación. Plataformas como Amazon Blueprint están disponibles si quieres crear algo muy simple, mientras Chatfuel puede ser usado incluso por los más inexpertos para crear un mensajero para marketing de bots.

El cambio a IA también ha cambiado la dinámica de los juegos de construcción de bots. Empresas como Amazon y Microsoft, con sus servicios cognitivos, permiten a clientes o usuarios enchufar IA en sus bots —muy simplemente. Y, los resultados son transformadores.

Por ejemplo, si tienes un chatbot en inglés para servicio al cliente, ahora puedes simplemente enchufar eso en los servicios cognitivos de Microsoft o de Amazon e instantáneamente añadir capacidades multi-idioma a ese bot. Importante, las marcas pueden acceder a esto como modelo pay-as-you-go, en lugar de tener que invertir fuertemente por adelantado.

El factor IA

Bien, una ligera desviación de las tres preguntas principales, pero vale la pena explorar el impacto de introducir IA en la arena de chatbots.

La IA impactará chatbots en tres formas, según Pull: sensando, pensando y actuando.

• Sensando

La IA y el sensado en chatbots rodea cómo puedes descubrir y usar tu servicio de diferentes formas. Eso realmente se trata de reconocimiento de imagen, reconociendo personas, reconociendo objetos, reconociendo voz, tono y emoción. Esto ha mejorado dramáticamente en los últimos 12 meses.

• Pensando

La IA y el pensamiento en chatbots rodea cómo un chatbot y los datos que crea pueden detectar patrones, adaptarse a esos patrones y proporcionar nuevos servicios muy rápido.

• Actuando

La IA y la acción con chatbots rodea el viaje del cliente o experiencia. Hay una oportunidad muy tangible para que los bots cambien el juego del servicio al cliente: recomendaciones de productos más inteligentes, vinculando a tienda, conectando a la persona correcta, dándote un siguiente paso más inteligente en lugar de un callejón sin salida.

Consejo: toma smarts de big tech y aplícalos a tu chatbot

¿Por qué fallan los chatbots?

Esta es la pregunta clave porque hay mucho fallo dentro de la industria.

La razón número uno de fallo es que en la etapa de diseño, algunos bots se construyen sin experiencia del cliente en mente (irónicamente). Se construyen así basado en un concepto erróneo que los bots deberían ser conversacionales, ante todo. Pero, este no es el punto. El punto de los chatbots es mejorar la experiencia del cliente, su capacidad conversacional no debería ser la prioridad.

«La gente no quiere perder su tiempo hablando con un bot, quieren que el bot haga su tiempo más eficiente. Así que, muchas marcas cometen el error de hacerlo sobre la conversación, no sobre la meta del usuario dentro de esa», dice Pull.

Los bots también a menudo fallan porque han sido desplegados en el lugar equivocado o en el momento equivocado —deben estar colocados en línea, o complementarios al viaje del cliente. Si no lo han estado, fallarán.

Sobrecomplicar es otra razón de fallo. Como con cualquier tecnología, simple es mejor. Pull usa el ejemplo de Pret-a-Manger. Hace un par de años pusieron su menú entero en un bot. Se volvió aparente que era más simple para el cliente ver el menú físico.

Los datos son un factor importante también. Si las organizaciones no tienen acceso a los datos, o si pasan por alto el rol de entrenar y probar el bot, las probabilidades de fallo son altas.

«El éxito de un bot depende de cómo cómo los usuarios son inspirados a involucrarse con ese bot y cómo los conecta a sus metas. Realmente se trata de experiencia de marca», concluye Pull.