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Opinión

Tipos de chatbots según la necesidad de cada negocio

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Microsoft compra la compañía de desarrollo de chatbots con Inteligencia Artificial XOXCO

Los chatbots juegan un papel cada vez más determinante en la atención a clientes de diversos sectores. Este tipo de soluciones pueden actuar sin intervención humana gracias a que su algoritmo de Inteligencia Artificial es capaz de entender lo que el usuario escribe con una efectividad superior al 90%, además de conseguir un porcentaje de satisfacción de cliente mayor al 95%.

Para desarrollar uno es necesario hacer un estudio detallado para entender e incluso anticipar las necesidades del usuario, construyendo así contenidos personalizados con mensajes claros, consistentes y de tono conversacional. Actualmente existen diferentes tipos de Chatbot, catalogados y adecuados a las necesidades de cada proyecto y de cada cliente.

Chatbots de ITR (Respuesta de Interacción de Texto) o “dumb chatbots”

Los chatbots ITR no requieren la aplicación de inteligencia artificial, ya que funcionan en base a comandos. Utilizan botones predefinidos y siguen una lógica secuencial, emulando una conversación, pero siempre a partir de un menú de opciones previamente establecido.

En el caso de las páginas de inicio conversacionales para captar leads, los chatbots de comandos son muy efectivos. En casos más complejos de atención al cliente, éstos no serán suficientes para brindar una buena experiencia, ya que no pueden comprender el lenguaje natural, generar nuevas respuestas ni realizar funciones que no hayan sido pre-programadas.

Chatbots cognitivos o “Smart Chatbots”

Los chatbots congnitivos son tecnológicamente más complejos; están basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning. Esto significa que tienen capacidad de comprender y procesar el lenguaje natural (lo que se conoce como NLU, Natural Language Understanding).

Este tipo de bots son contextuales, es decir, capaces de interpretar la intención del usuario y formular respuestas desde cero, dando a la conversación una impronta mucho más dinámica y natural, casi como si se estuviera interactuando con un agente.
Al basarse en Machine Learning,

los chatbots cognitivos van aprendiendo, por lo que cuanto más interactúan, mejor es la calidad de la comunicación. Esto no solo porque la empresa les puede enseñar (por ejemplo, darles nueva información sobre productos), sino porque ellos mismos aprenden en base a las interacciones pasadas, lo que permite que los diálogos sean cada vez más fluidos y precisos.

Chatbots de “Word-spotting”

Los “Word-spoting” son chatbots intermedios, entre los de ITR y los cognitivos. Funcionan mediante el reconocimiento de palabras clave, en función de las cuales dan una respuesta pre-configurada. Por ejemplo, si el usuario escribe la palabra “precio”, el bot le responde con un listado de precios. Esto da un carácter mucho más conversacional, sin necesidad de integrar una tecnología de NLU, y por eso es uno de los más usados hoy en día.

La limitación, justamente, es que solo interpreta keywords, sin tomar en cuenta el contexto o la intención. En nuestro ejemplo, si el usuario pregunta “¿tienen precios accesibles?”, el chatbot no es capaz de responder “sí” o “no”, porque ya tiene programado dar la lista de precios. La precisión de este bot es menor que los que usan inteligencia artificial.

Aparte de esta clasificación, existe otra catalogación de chatbots según el medio expresivo. Estos pueden ser de texto, solo emplea la palabra escrita, como una plataforma de chat básica, o uno multimedia, que integra textos, imágenes, botones y otros contenidos. Éstos son muy útiles para dar atractivo a los chats basados en comando.

En definitiva, los chatbots son un paso más en la atención al cliente y, en breve, se convertirán en uno de los pilares fundamentales de la estrategia empresarial, no cabe duda que la tecnología de asistencia virtual mejorará las relaciones de las empresas con sus clientes.

Firmado: Mauricio Castro, Director de Innovación de Atento

 

Periodista tecnológico con más de una década de experiencia en el sector. Editor de MuyComputerPro y coordinador de MuySeguridad, la publicación de seguridad informática de referencia.

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