ultimate guide to chatbots 2020

Chatbots:
La Guía Definitiva (2020)

Esta es nuestra guía definitiva para Chatbots en 2020.

Con esta guía aprenderás sobre:

• Qué son los chatbots y cómo funcionan
• Las características que debe tener un chatbot
• El valor que los chatbots pueden aportar a los negocios
• ¡Y mucho más!

Así que, si quieres convertirte en un experto en chatbots, esta guía es para ti.

Comenzamos.

Contenido

todo sobre chatbots

Capítulo 1:

Nociones básicas sobre chatbots

En este capítulo discutiremos algunas nociones básicas sobre chatbots, incluyendo qué son, cómo funcionan y por qué son importantes.

Así que, si acabas de empezar a aprender sobre chatbots o quieres reforzar tus conocimientos, este capítulo es para ti.

¿Qué es un chatbot?

Un chatbot es un programa de ordenador que permite a los seres humanos interactuar con la tecnología utilizando una variedad de métodos de entrada (voz, texto, gestos, tacto, etc.) y que suele estar disponible las 24 horas, los 7 días a la semana y los 365 días del año.

Durante muchos años, los chabots se utilizaron sólo en entornos de servicio al cliente, pero ahora se han añadido otros casos de uso dentro de las empresas para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia empresarial.

Los chatbots son cada vez más populares y se conocen por una variedad de nombres diferentes: bot conversacional de IA, asistente de IA, asistente virtual inteligente, asistente virtual para clientes, asistente digital, agente conversacional, agente virtual e interfaz conversacional, entre otros.

Pero, así como los chatbots se conocen por una variedad de nombres diferentes, también suelen tener diferentes grados de inteligencia.

Un chatbot básico es apenas un poco más avanzado que una solución de front-end para responder a preguntas frecuentes (FAQs).

Luego están los chatbots construidos en algunos de los frameworks de bot disponibles en el mercado. Estos pueden ofrecer características un poco más avanzadas como el de recogida de datos (slot filling en inglés) u otras capacidades transaccionales simples, como por ejemplo tomar un pedido para una pizza.

Sin embargo, sólo los chatbots con IA tienen la inteligencia y capacidad de ofrecer una experiencia conversacional sofisticada que la mayoría de las empresas desean implementar.

A efectos de esta guía, todos los tipos de interfaces de conversación automatizadas se denominan chatbots.

 

¿Por qué son tan populares los chatbots?

Los teléfonos inteligentes, las prendas tecnológicas (wearables en inglés) y el Internet de las Cosas, han cambiado el panorama tecnológico en los últimos años.

A medida que los artefactos digitales han ido reduciendo su tamaño, la potencia de computación en su interior se ha ido incrementando.

Pero las aplicaciones móviles y el procesamiento de grandes cantidades de datos no siempre van de la mano. Navegar a través de menús complicados impide alcanzar la experiencia de usuario rápida y sin fisuras que las empresas necesitan ofrecer hoy en día.

Así mismo, los usuarios ya no se conforman con estar limitados a los métodos de comunicación elegidos por una empresa. Quieren interactuar con la tecnología a través de un amplio número de canales.

Los chatbots resuelven este problema al permitir que los clientes pidan lo que necesiten, a través de múltiples canales, dondequiera que estén, de día o de noche.

 

¿Cómo funcionan los chatbots?

El proceso empieza cuando un humano interactúa con un chatbot.

Si se utiliza la voz, el chatbot primero convierte la voz a texto, (utilizando la tecnología de Reconocimiento Automático de Voz (ASR)). Los chatbots que aceptan sólo texto, como los servicios de mensajería, omiten este paso.

Después, el chatbot analiza el texto, considera la mejor respuesta y la devuelve al usuario. Esta respuesta puede ser reproducida de distintas maneras: texto escrito, voz a través de herramientas que convierten texto en voz (TTS), o tal vez completando una tarea.

Vale la pena señalar que entender a los humanos no es fácil para una máquina. La forma sutil y matizada en que los humanos se comunican es una tarea muy compleja de recrear artificialmente, por lo que los chatbots utilizan varios principios del lenguaje natural:


Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

El Procesamiento de Lenguaje Natural se utiliza para dividir la entrada del usuario en oraciones y palabras. También estandariza el texto a través de una serie de técnicas como, por ejemplo, convirtiéndolo todo a minúsculas o corrigiendo errores ortográficos antes de determinar si la palabra es un adjetivo o un verbo. En esta etapa, es donde también se consideran otros factores tales como el sentimiento.


Comprensión del Lenguaje Natural (CLN)

La comprensión del lenguaje natural ayuda al chatbot a entender lo que el usuario ha dicho usando objetos de lenguaje, tanto generales como específicos del dominio, tales como léxicos, sinónimos y temas. Estos objetos son usados en conjunto con algoritmos o reglas para construir flujos de diálogo que le indican al chatbot cómo responder.


Generación de Lenguaje Natural (GNL)

Ofrecer una experiencia de cliente memorable, personalizada e ir más allá de brindar respuestas prefabricadas, requiere la generación de lenguaje natural. El chatbot puede consultar repositorios de datos (ej.: sistemas de back-end integrados y bases de datos de terceros) y utilizar esa información para crear una respuesta.

La tecnología de IA Conversacional lleva el PLN y la CLN al siguiente nivel, permitiendo a las empresas crear sistemas de diálogo avanzados que usan memoria, preferencias personales y la comprensión contextual para ofrecer una interfaz de lenguaje natural realista y atractiva.

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Historia de los chatbots: ¿Cómo han evolucionado?

Podemos rastrear la historia de los chatbots desde hace décadas, pero no fue hasta que el uso de Internet se volvió más común, que estos comenzaron a ser utilizados para dar soporte a las funciones de servicio al cliente.

Aquí tienes algunos de los momentos más importantes de la historia de los chatbots:


Prueba de Turing, 1950

La prueba de Turing plantea la pregunta de si las máquinas pueden pensar, y fue formulada por Alan Turing en su escrito “Computing Machinery and Intelligence” (Maquinaria de computación e inteligencia) publicado en 1950. En el artículo, Turing propuso una prueba en la que un interrogador debía determinar qué jugador era un ser humano y cuál era una máquina, mediante una serie de preguntas escritas.

A pesar de las críticas y los defectos, la prueba se sigue realizando regularmente en la actualidad.


ELIZA, 1966

En 1964, el informático del MIT Joseph Weizenbaum inició el desarrollo de ELIZA, que se convertiría en la primera máquina capaz de hablar utilizando el procesamiento del lenguaje natural.

Eliza fue nombrada en honor al personaje de Eliza Doolittle en la obra Pygmalion de George Bernard Shaw, y engañó a muchas personas haciéndoles creer que estaban hablando con un humano. Para lograrlo, simplemente añadía palabras de los usuarios a sus propios guiones y les respondía con estos para mantener la conversación.


PARRY, 1972

A principios de la década de 1970, el psiquiatra Kenneth Colby llevó los principios detrás de ELIZA un paso más allá. Con la creación de PARRY, Colby adoptó una estrategia más conversacional de chatbot que ELIZA, usando como modelo a alguien con esquizofrenia paranoide para ayudar a aumentar la credibilidad de las respuestas. En 1973 se inició una conversación entre ELIZA y Parry.


Racter, 1984

RACTER, el narrador “artificialmente loco”, fue un programa escrito por William Chamberlain y Thomas Etter. Se dice que el libro “La Barba del Policía” fue escrito por este chatbot; sin embargo, Racter nunca se hizo público.


Jabberwacky, 1988

Jabberwacky es un chatterbot creado por el programador británico Rollo Carpenter. Fue uno de los primeros intentos de crear inteligencia artificial a través de la interacción humana. El chatbot fue diseñado para “simular una conversación natural entre humanos que fuera interesante, entretenida y humorística”.


Premio Loebner, 1990

El Premio Loebner fue creado en 1990 por Hugh Loebner. Usa el formato de la Prueba de Turing estándar con jueces que deciden cuál de los programas participantes es el más parecido a un humano.


Dr. Sbaitso, 1991

El Dr. Sbaitso era un chatbot “psicólogo” que contaba con una voz digital diseñada para hablar con los usuarios. Era un proyecto de IA aplicada a la síntesis de voz creado por Creative Labs; su objetivo era demostrar la impresionante gama de voces digitalizadas que ofrecía la tarjeta de sonido en ese momento.


ALICE, 1995

A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) también conocido como Alicebot, o simplemente Alice, es un chatterbot de procesamiento de lenguaje natural desarrollado por primera vez en 1995. Alice ha ganado el premio Loebner tres veces y fue inspirado por el programa ELIZA.


Elbot, 2000

Elbot es el simpático chatbot que utiliza sarcasmo, ingenio, una dosis de ironía y su propia inteligencia artificial para entretener a los humanos. Elbot fue creado por Fred Roberts y Artificial Solutions y en el 2008 estuvo cerca de alcanzar el 30% de los votos requeridos para considerar que un programa ha pasado la Prueba de Turing.


Smarterchild, 2001

El chatbot de Smarterchild fue desarrollado por Robert Hoffer, Timothy Kay y Peter Levitan de ActiveBuddy Inc. Estaba disponible en las redes de mensajería instantánea de MSN y AOL. El chatbot ofrecía una conversación personalizada y divertida y es considerado un precursor de Siri de Apple y S Voice de Samsung.


Mitsuku, 2005

Mitsuku es un chatbot creado a partir de la tecnología AIML de Steve Worswick. Ha ganado cinco veces el Premio Loebner (en 2013, 2016, 2017, 2018, 2019). Mitsuku dice ser una adolescente de Leeds, Inglaterra. Su inteligencia incluye la capacidad de razonar con objetos específicos; también puede jugar y hacer magia.


IBM Watson, 2006

Nombrado en honor al primer director general de IBM, Thomas, J. Watson, este chatbot fue desarrollado originalmente para competir en el programa de televisión estadounidense “Jeopardy”, en el que derrotó a dos de los antiguos campeones en 2011. Desde entonces, Watson ha pasado a utilizar el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático para revelar información relevante de grandes cantidades de datos.


Siri, 2010

Siri llamó la atención del público por primera vez en febrero de 2010, cuando fue presentada como una nueva aplicación para iPhone. Posteriormente, Apple compró la empresa que la creó e integró el asistente de voz en el iPhone 4S en octubre de 2011, introduciendo las aplicaciones de voz al público en general.


Google Now, 2012

Google Now fue desarrollado por Google y creado específicamente para trabajar dentro de la aplicación de Google Search para móviles. Usa una interfaz de usuario en lenguaje natural para responder preguntas, hacer recomendaciones y realizar acciones mediante la transmisión de solicitudes a un conjunto de servicios web.


Alexa, 2015

Siri fue el asistente de voz para móviles más famoso del mercado hasta que Amazon lanzó Alexa. Los consumidores ya estaban familiarizados con dar órdenes a su teléfono, así que Alexa captó su atención con la introducción de los altavoces inteligentes para el hogar.


Cortana, 2015

Cortana es un asistente personal inteligente desarrollado por Microsoft. Cortana reconoce los comandos de voz, puede crear recordatorios y responder a preguntas utilizando el motor de búsqueda de Bing.


Bots para Messenger: Facebook Chatbots, 2016

Con el lanzamiento de su plataforma de mensajería, Facebook logró convertirse en el programa líder para chatbots. En 2018, había más de 300.000 chatbots activos en la plataforma Messenger de Facebook.


Tay, 2016

Tay fue un chatbot creado por Microsoft para imitar la manera de hablar y los hábitos de una adolescente estadounidense. El chatbot causó controversia y fue cerrado sólo 16 horas después de su lanzamiento, cuando comenzó a postear tweets ofensivos y se volvió cada vez más paranoico.


Woebot, 2017

Woebot desarrollado por Woebot Labs es un chatbot terapéutico con IA, diseñado para ayudar a los usuarios a aprender sobre sus emociones mediante un “seguimiento inteligente del estado de ánimo”.


2020 y más allá

Será cada vez más común, ver a empresas planificando una red de aplicaciones de IA conversacional corporativa que trabajen juntas, compartiendo información.

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tipos de plataformas para chatbot

Capítulo 2:

Tipos de chatbots según la tecnología

En este capítulo explicaremos los diferentes tipos de tecnología usadas para crear chatbots.

Hablaremos de lingüística, aprendizaje automático y un enfoque de modelo híbrido.

También veremos el desarrollo de chatbots e integraciones con otras tecnologías.

Tipos de tecnología chatbot

La mayoría de las herramientas de desarrollo de chatbots disponibles en la actualidad son de dos tipos: las basadas en modelos lingüísticos (chatbots basados en reglas) o las de aprendizaje automático (chatbots con IA).


Chatbots basados en modelos lingüísticos (en reglas)

Las herramientas de desarrollo basadas en modelos lingüísticos – también conocido como “basado en reglas”, ofrecen el control y la flexibilidad que les falta a los chatbots de aprendizaje automático. Es posible determinar de antemano cuál es la respuesta correcta a una pregunta, y diseñar pruebas automatizadas para comprobar la calidad y consistencia del sistema.

Los chatbots basados en reglas utilizan la lógica “si/entonces” para crear flujos de conversación.

Se pueden crear condiciones de lenguaje para examinar las palabras, su orden, sinónimos, formas comunes de formular una misma pregunta y más, para asegurar que las preguntas con el mismo significado reciban la misma respuesta. Si algo no está bien en el proceso, un humano puedae afinar las condiciones.

Sin embargo, los chatbots basados en un modelo puramente lingüístico pueden ser rígidos y lentos de desarrollar, debido a que este enfoque es altamente intensivo en mano de obra.

Aunque estos tipos de bots utilizan el Procesamiento de Lenguaje Natural, las interacciones con ellos son muy específicas y estructuradas. Tienden a parecerse a las soluciones de FAQs, y sus capacidades son básicas.

Estos son los chabots más comunes, con los que la mayoría probablemente hemos interactuado, ya sea en un chat en vivo, a través de un sitio web de comercio electrónico o en Facebook messenger.


Chatbots con aprendizaje automático (IA)

Los chatbots con software de IA son más complejos que los chatbots basados en reglas y tienden a ser más conversacionales, utilizar más datos y ser predictivos.

Estos tipos de chatbots suelen ser más sofisticados, interactivos y personalizados que los chatbots orientados a tareas. Con el tiempo y gracias a los datos recolectados, son más conscientes del contexto, aprovechan la comprensión del lenguaje natural y aplican la inteligencia predictiva para personalizar la experiencia del usuario.

Los sistemas conversacionales basados en el aprendizaje automático pueden ser muy eficaces si el problema en cuestión se ajusta bien a sus capacidades. Por su naturaleza, estos aprenden de patrones y experiencias previas.

Sin embargo, estos sistemas a menudo requieren grandes cantidades de datos de aprendizaje y especialistas humanos altamente capacitados para funcionar incluso en el nivel más rudimentario. Además, el aprendizaje automático es como una caja negra; si algo va mal con el modelo, puede ser difícil intervenir, y mucho menos optimizarlo o mejorarlo.

La combinación de los recursos requeridos y los pocos escenarios en los que los algoritmos estadísticos son realmente excelentes, hacen que los chatbots basados en el aprendizaje puramente automático sean una opción poco práctica para muchas empresas.


Modelo híbrido – La mejor experiencia de chatbot

Mientras que los modelos de aprendizaje lingüístico y automático son útiles para el desarrollo de algunos tipos de sistemas de conversación, adoptar un enfoque híbrido ofrece lo mejor de ambos mundos, permitiendo desarrollar chatbots conversacionales de IA más complejos.

El enfoque híbrido tiene varias ventajas clave sobre las otras dos alternativas. Cuando se compara con el método de aprendizaje automático, el enfoque híbrido permite que las soluciones se construyan incluso sin datos:. También ofrece transparencia en el funcionamiento del sistema para que los usuarios corporativos puedan comprender la aplicación y garantiza que se mantenga una personalidad coherente con un comportamiento alineado con las expectativas de la empresa.

Al mismo tiempo, el enfoque híbrido permite que las integraciones de aprendizaje automático vayan más allá del ámbito de las reglas lingüísticas, para hacer inferencias inteligentes y complejas en áreas donde el uso del enfoque lingüístico es difícil, o incluso imposible. Cuando se ofrece un enfoque híbrido a nivel nativo, los algoritmos estadísticos pueden combinarse con el condicionamiento lingüístico, manteniéndolos en la misma interfaz visual.

Construir aplicaciones conversacionales utilizando únicamente métodos de aprendizaje lingüístico o automático es difícil, requiere muchos recursos y es muy costoso. Al adoptar un enfoque híbrido, las empresas tienen la potencia, flexibilidad y velocidad necesarias para desarrollar aplicaciones de IA relevantes para el negocio, que pueden marcar la diferencia en la experiencia del cliente.

Aquí tienes un vídeo que explica las ventajas de utilizar un enfoque híbrido que combina modelos de aprendizaje tanto lingüístico como automático:


Desarrollo de un chatbot

No hay reglas fijas o rápidas, pero aquí te ofrecemos algunos consejos para desarrollar chatbots exitosos.


Definir objetivos

Es esencial definir el valor y los objetivos de negocio al comienzo de un proyecto. Al conocer las características necesarias para lograr el resultado deseado, es posible dar forma a la implementación teniendo en cuenta cualquier restricción de negocio, como el tiempo o el presupuesto.

Tanto si se trata de una prueba de concepto, como de un piloto o un proyecto completo, es importante mantenerse fiel a estos objetivos antes de pasar a otras fases del proyecto. De lo contrario, es tentador distraerse con características geniales que no son necesarias para alcanzar el objetivo final.


Pensar en grande y empezar poco a poco

Las empresas ya no elaboran sus estrategias de implementación de chatbots pensando en el corto plazo para resolver problemas específicos. Ahora planean el uso de interfaces conversacionales como una herramienta para lograr metas a nivel estratégico dentro de la organización.

Antes de decidir sobre la siguiente fase, considera la estrategia más amplia, pero comienza con un proyecto pequeño en el que puedas ver los resultados y medir su éxito. Esto te permitirá asegurarte de que la tecnología utilizada para el desarrollo de tu chatbot es escalable y correcta para satisfacer las necesidades futuras de tu empresa.


Tomar el control de los chatbots

En las grandes empresas, es muy común que varios proyectos de prueba de concepto (PoCs) y pilotos de chatbot estén actualmente en funcionamiento, sin acceso a los usuarios finales y a menudo fuera del radar del CIO. Esto plantea dos preocupaciones principales para las empresas: duplicación de recursos y posibles riesgos de seguridad.

Reconociendo la necesidad de crear equipos encargados del desarrollo de soluciones innovadoras que impulsarán el negocio a nivel mundial, cada vez es más común que las empresas formen Centros de Excelencia.

Las habilidades ya no se extienden por toda la organización sino que se centran en estos equipos, que colaboran y desarrollan soluciones de chatbot para resolver problemas, mejorar la productividad y fortalecer el negocio.


Colabora con todas las partes interesadas

La combinación de CIOs que toman el control de sus chatbots, departamentos que buscan construir sus propias aplicaciones y desarrolladores que buscan construir sistemas conversacionales experimentales, está creando un conjunto interesante y dinámico de partes interesadas.

Elige una tecnología de desarrollo que sea lo suficientemente avanzada para que los desarrolladores puedan construir rápidamente una prueba de concepto compleja, pero que a la vez pueda ser fácilmente entendida por los usuarios empresariales desde el primer día.


La puesta en marcha no es el final

Desarrollar un chatbot es sólo el principio. Siempre se puede mejorar y aumentar aún más la satisfacción del cliente.

Es necesario tomar medidas para proporcionar mejoras continuas al sistema; no tiene que ser un proceso que requiera de mucho tiempo, ya que parte de este puede ser automatizado. Al mismo tiempo, también es esencial contar con informes sobre indicadores y utilizar los métodos de medición tradicionales usados por la propia empresa, tales como las tasas de resolución en la primera llamada.

Al permitir que el chatbot continúe aprendiendo y mejorando, el valor de la solución aumentará.


Conectores del chatbot

Los conectores del chatbot son bibliotecas preconstruidas de APIs que abarcan una amplia gama de activos corporativos y de IA, incluyendo RPA (automatización de procesos robóticos) y CPaaaS (Communications Platform as a Service).

Los conectores aprovechan la potencia de la tecnología de back-office para aumentar la inteligencia y capacidades de un chabot a través de la integración con sistemas negocio, plataformas de comunicación y mucho más. Llegarás a tus usuarios a través de cualquier canal, ofreciendo respuestas más personalizadas basadas en procesos de back-office y ejecutando tareas en nombre de tus clientes.

Las personas utilizan una variedad de canales y dispositivos para comunicarse con los demás. Por esta razón, no sólo es importante que las organizaciones estén disponibles en todos los canales relevantes para su audiencia, sino que la experiencia también debe ser homogénea en todos ellos.

La facilidad de implementación en diferentes canales y la capacidad de mantener un chat persistente deberían ser consideraciones claves a la hora de planificar tu proyecto de implementación de un chatbot.

Por ejemplo, una persona utiliza un chatbot de Facebook Messenger en su teléfono inteligente para iniciar una conversación en el trayecto de vuelta a casa y desea continuarla más tarde, por la noche, utilizando un dispositivo de hogar inteligente, antes de pasar a su altavoz o reloj inteligente para concluirla.

Los canales que a menudo se despliegan para el uso de chatbot incluyen: Amazon Alexa, Android chat, Cortana, Discord, Facebook Messenger, Google Assistant, iOS Chat, IVR by Twilio, IVR by Nexmo, IVR by Cisco, LINE, Microsoft Teams, MS Bot Framework, Skype, Slack, SMS by Nexmo, Telegram, Twitter, Wechat, WhatsApp, y otras aplicaciones personalizada para móviles, dispositivos para casas y coche inteligentes.

Los conectores también pueden incluir software de back-end empresarial para Live Chat, ASR/TTS y Knowledgebase, tales como: Blue Prism, UiPath, Salesforce.com, SAP, Amadeus, Bold360, Cention, Live Chat Inc., LivePerson, Google ASR, Amazon, Apple, Microsoft, Nuance y RightNow.

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Limitaciones de los Chatbots

Capítulo 3:

¿Por qué fallan los chatbots? Limitaciones de los chatbots

En este capítulo explicaremos las razones por las que los chatbots fallan y qué evitar cuando creas tu estrategia de chatbot conversacional de IA.

Chatbots que no cumplen su cometido

Se dice que los chatbots aumentan la fidelidad del cliente, mejoran su experiencia con la marca y proporcionan datos valiosos para la empresa. Entonces, ¿por qué hay tantos chatbots que no logran desarrollar su potencial?

La respuesta está en la naturaleza restrictiva de la mayoría de las tecnologías para el desarrollo de chatbots. Pocos chatbots ofrecen la conversación casi humana necesaria para atraer a los usuarios o pueden redirigir a los usuarios que se salen del tema haciía la parte valiosa de la conversación. No pueden hacer preguntas para determinar si se requiere una aclaración, ni tampoco son capaces de ofrecer soporte a través de los diferentes canales e idiomas en los que los clientes quieren comunicarse.

Si se añade la falta de interacción inteligente por parte del chatbot y la confusión sobre la propiedad de los datos, no es de extrañar que Gartner espere que el 40% de las aplicaciones de primera generación de chatbot/asistentes virtuales lanzadas en 2018 hayan sido abandonadas en 2020.

Los principales problemas se pueden clasificar en cuatro áreas principales:


Falta de datos de aprendizaje

Es un error común pensar que los sistemas de aprendizaje automático funcionan completamente por sí solos, sin ninguna supervisión humana. Esto no es cierto.

Así como un sistema conversacional basado en el lenguaje requiere que los seres humanos elaboren diligentemente cada regla y cada respuesta, un sistema de aprendizaje automático requiere que los seres humanos recopilen, seleccionen y limpien los datos de aprendizaje, porque una máquina requiere una cantidad asombrosa de información para aprender a entender a los seres humanos.

Lo que nos parece natural como humanos – las relaciones entre palabras, frases, oraciones, sinónimos, entidades léxicas, conceptos, etc. – debe ser aprendido por una máquina.

En una encuesta reciente, el 81% de los encuestados afirmaron que el proceso de formación entrenamiento de la IA con datos era más difícil de lo que esperaban.

Para las empresas que no tienen una cantidad significativa de datos relevantes y categorizados fácilmente disponibles, esto puede ser una parte extremadamente costosa y larga del desarrollo de aplicaciones conversacionales de un chatbot con IA.


Poco entendimiento conversacional

Un problema aún mayor es el riesgo de que los sistemas de aprendizaje automático no entiendan las preguntas o el comportamiento del cliente.

En un sistema conversacional basado en el lenguaje, los humanos pueden asegurar que las preguntas con el mismo significado reciban la misma respuesta. Un sistema de aprendizaje automático podría no reconocer correctamente preguntas similares formuladas de diferentes maneras, incluso dentro de la misma conversación.

También existe el problema de que los sistemas puros de aprendizaje automático no tienen una personalidad consistente, porque las respuestas de los diálogos son todos fragmentos de texto mezclados de distintas fuentes. Desde el punto de vista empresarial, se pierde la oportunidad de posicionar la empresa y sus valores a través de una personalidad de marca consistente.


Facilidad para crear un atractivo global

Las organizaciones necesitan dar soporte a sus clientes en diferentes idiomas – un problema que sólo aumentará con el tiempo. Por lo tanto, los chatbots deben dominar muchos idiomas, con la capacidad de aprender más cuando sea necesario. Pero esto es sólo una parte del problema, ya que a menudo también necesitan soportar una variedad de plataformas, dispositivos o servicios.

La mayoría de las tecnologías para el desarrollo de chatbot requieren un gran esfuerzo y empezar de cero para construir soluciones en cada nuevo lenguaje y canal que necesita soporte, lo que conduce a múltiples soluciones dispares, todas ellas coexistiendo torpemente.

Estas soluciones no pueden reutilizar parte de la versión original, ni pueden hacer emerger la misma solución a través de múltiples dispositivos y servicios.


Normativa de protección de datos

Los datos son esenciales para la IA conversacional y se usan para personalizar la conversación, mejorar el sistema y proporcionar información valiosa a la empresa. Por esto, es fundamental que las empresas puedan disfrutar de los beneficios y al mismo tiempo cumplir con la normativa y la legislación vigente.

Aunque el RGPD es un reglamento de la UE, las ramificaciones afectan a empresas de todo el mundo y es probable que la regulación aumente en el futuro. Para las organizaciones, el reto no sólo consiste en almacenar los datos, sino también en recuperar la información para exportarla o eliminarla de forma segura y auditable.

Además, muchas tecnologías de chatbot restringen el acceso a los datos de conversación generados, lo que significa que las empresas pierden uno de los beneficios clave de la implementación de un chatbot. Sin estos datos, las empresas están efectivamente a ciegas frente a sus clientes.

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Capítulo 4:

Chatbots vs. Chat en vivo

En este capítulo discutiremos cómo los chatbots se comparan con el chat en vivo, y por qué los chatbots son el futuro de la mejoría de la experiencia de atención al cliente.

Chatbots: el futuro de la atención al cliente

Los chatbots ofrecen varias ventajas sobre el chat en vivo o agentes de call center. Aunque la reducción de costos es claramente un incentivo clave, no debería ser la única consideración; ofrecer a tus clientes una opción de autoservicio inteligente tiene muchas otras ventajas:


Siempre disponible

Aunque siempre habrá clientes que prefieran hablar con un agente en vivo, ¿qué pasa fuera de las horas de trabajo o en horas punta cuando las líneas telefónicas están atascadas? Un chatbot está disponible a la conveniencia de tus clientes a través de múltiples canales diferentes, independientemente del horario.


Rápido

Los Chatbots están diseñados para reconocer, comprender y responder a consultas y problemas en segundos. Incluso pueden ofrecer la respuesta “más probable” a mitad de la interacción, ahorrando aún más tiempo para el cliente. Por el contrario, la mayoría de los agentes deben ceñirse a procesos establecidos para consultas comunes que requieren un tiempo adicional.

Gartner destaca esto en un informe: un chatbot es capaz de responder en un plazo de 5 segundos tras el contacto con el cliente, mientras que el asesor medio tardó 51 segundos.


Preciso

La precisión es clave para reducir las tasas de resolución en la primera llamada y para asegurar que los clientes vuelvan a usar el chatbot la próxima vez que tengan una consulta. Los sistemas conversacionales más avanzados pueden resolver el 80% de las consultas de forma automática debido a su alto nivel de comprensión, logrando a menudo una precisión del 98%.


Cumple con la normativa

Los chatbots se aseguran de que nunca se olviden los avisos legales o de que no se infrinja accidentalmente la normativa del sector. Además, tanto los clientes como las empresas, pueden realizar un seguimiento de las conversaciones para garantizar la transparencia y la responsabilidad. Además, las actualizaciones y cambios importantes se pueden implementar de forma centralizada lo que facilita el control de los datos para el cumplimiento de la ley y en caso de una auditoría.


Escalable

Un agente activo sólo puede manejar un número limitado de consultas a la vez; aunque el chat en vivo permita a los agentes ayudar a más de un cliente a la vez, los agentes deben terminar una llamada antes de comenzar otra. Un chatbot puede manejar millones de conversaciones simultáneamente, todas con el mismo alto estándar.


Pero todavía hay la necesidad del toque humano…

A veces, no hay sustituto para la empatía que los agentes vivos pueden ofrecer o el tipo de inteligencia que necesita creatividad o juicio para resolver una consulta. En estas situaciones, es la capacidad humana de establecer paralelismos con experiencias similares lo que permite resolver problemas en circunstancias complejas o inusuales.

Por lo tanto, es esencial que un chatbot sea capaz de dar paso sin problemas a un agente cuando surja la necesidad, asegurándose de que toda la información que ya se ha recogido durante la conversación se transfiere también, para que el cliente no tenga que empezar de nuevo desde el principio.

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plataforma de Chatbot Conversacional

Capítulo 5:

¿Qué es una plataforma de chatbot?

En este capítulo hablaremos sobre lo que es una plataforma de chatbot y por qué es importante tener una solución que cubra todas las fases de desarrollo cuando se construyen chatbots en empresas.

Construye, implementa y analiza con una plataforma de chatbot

Una plataforma de chatbot permite a las empresas diseñar, desarrollar, implementar y mantener sistemas de conversación de una manera rápida, eficiente y uniforme.

La creación de soluciones de chatbot conversacional de IA atractivas puede ser compleja. Los kits de herramientas, a menudo denominados plataformas, ayudan a simplificar el desarrollo de estas soluciones.

Las plataformas deben tener todo lo que un desarrollador necesita para construir un sistema conversacional; desde herramientas de minería de datos y diseño, hasta programas analíticos necesarios para mantener el sistema y proporcionar información valiosa a la empresa.

Con una plataforma cada negocio puede crear aplicaciones conversacionales avanzadas utilizando el aprendizaje lingüístico o automático, o (idealmente) una combinación híbrida de ambos. Algunas plataformas pueden integrarse con sistemas de back-end y fuentes de datos para ofrecer respuestas personalizadas que necesitan más de una sola fuente de información para estar completas.

Una interfaz gráfica de usuario (GUI) es esencial para permitir que tanto los desarrolladores como los usuarios empresariales tengan visibilidad del sistema. Un entorno de usuario visual de estilo “arrastrar y soltar” también facilita a los usuarios de negocio y a los expertos en la materia la corrección de un flujo de diálogo o la actualización de una respuesta determinada.

El análisis de datos de las aplicaciones de chatbot es necesario para retroalimentar el sistema en tiempo real; gracias a esto se puede aumentar la personalización dentro de una conversación y ofrecer sugerencias para mejorar el sistema. Al mismo tiempo, la GUI proporciona datos críticos de negocio sobre las preferencias de los clientes y ofrece una imagen precisa de la “voz del cliente”.

Un chatbot conversacional de IA no debe ser algo que se construya y luego se olvide. Esta aplicación tiene que ser adaptable a las necesidades futuras de la empresa para poder optimizar el retorno de la inversión, capitalizar los canales emergentes o expandirse a nuevas geografías.

Es esencial que una plataforma tenga conectores flexibles, SDKs y APIs para permitir a las empresas escalar su aplicación de acuerdo a sus necesidades.

Las mejores plataformas de chatbot permiten crear una aplicación una sola vez y desplegarla en múltiples idiomas, dispositivos y canales, utilizando la mayor parte de la versión original. También permiten que los módulos de IA se compartan entre aplicaciones, lo que lleva a un desarrollo aún más rápido y un mayor retorno de la inversión.

Aunque hay muchas plataformas de chatbot disponibles en el mercado, no todas están construidas de igual manera. Por esta razón, aconsejamos a las empresas que enumeren los criterios y la funcionalidad que necesitan de sus aplicaciones de chatbot antes de decidir qué tecnología utilizar.

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qué hace un chatbot con IA

Capítulo 6:

¿Qué es un chatbot con IA?

En este capítulo cubriremos varias capacidades que un chatbot con IA necesita para distinguirse de un chatbot básico. Estas capacidades son clave para conseguir interacciones que proporcionen respuestas personalizadas a las peticiones de los clientes.

Chatbots con IA: la clave para interacciones exitosas

Los chatbots con IA ofrecen la experiencia inteligente y humana que la mayoría de la gente espera cuando escucha las palabras inteligencia artificial.

La mayoría de los chatbots disponibles hoy en día no tienen IA. Algunos usan algoritmos para determinar el significado de una pregunta y la probabilidad de la respuesta correcta, pero si el usuario se desvía del tema, el chatbot se queda sin saber qué responder.

En comparación, los chatbots o sistemas conversacionales de IA son capaces de comprender la intención de un cliente sin importar cómo esté redactada la pregunta. Son mucho más capaces pudiendo, por ejemplo, rellenar formularios, hacer recomendaciones, vender, reservar citas, e incluso integrarse con software de back-office como RPA, ERP o CRM, para llevar a cabo otras tareas.

Curiosamente, a pesar de querer una interacción humana, la mayoría de las personas se contentan al saber que están hablando con una máquina. Para algunos, esto significa que pueden repasar un problema técnico una y otra vez sin sentirse tontos. Para otros, una máquina ofrece una experiencia más rápida y eficiente.

La clave para una implementación exitosa es entender la solicitud del cliente y ofrecer una respuesta personalizada y relevante para el individuo.

Para ello, un chatbot con IA necesita tener varias capacidades:

Entendimiento inteligente es mucho más que interpretar correctamente la solicitud del usuario. Se trata de ser capaz de combinar instantáneamente otros trozos de información como la geolocalización o las preferencias previas en la conversación para ofrecer una respuesta más completa.

La memoria permite a un chatbot recordar detalles pertinentes para reutilizarlos durante una conversación o aprender, de manera implícita acerca del usuario. Por ejemplo, un asistente móvil puede aprender a través de una conversación que el usuario muestra preferencia por la cocina italiana y por lo tanto utilizará esta información cuando se le pida recomendaciones de restaurantes en el futuro.

El análisis de sentimientos permite a un chatbot entender el estado de ánimo del cliente y la fuerza de ese sentimiento. Esto es particularmente importante en aplicaciones de servicio al cliente, donde se puede vincular a flujos de escalada de quejas. También se puede utilizar de otras formas más triviales, como elegir qué canciones reproducir a petición.

La personalidad puede hacer una gran diferencia en la fidelidad y la confianza que los usuarios depositan en el chatbot. Mientras que algunas empresas optan por reforzarla mediante avatares, la personalidad puede ser fácilmente transmitida en la conversación. ¿Quieres conocer a un chatbot sarcástico? Intenta hablar con Elbot.

La persistencia permite a las personas retomar una conversación donde la dejaron por última vez, incluso si cambian de dispositivo, lo que hace que la experiencia del usuario sea más natural y consistente.

El cambio de tema permite al usuario desviarse hacia otro tema, como preguntar sobre métodos de pago mientras consulta si un producto está disponible. El chatbot también debería ser capaz de continuar la conversación con el usuario si no se alcanza la intención principal.

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caracteristicas y beneficios de los chatbot

Capítulo 7:

¿Qué hace que un chabot con IA sea el mejor? Características que debe tener un chatbot y sus beneficios

En este capítulo explicaremos qué funciones imprescindibles hay que tener en cuenta al momento de construir la estrategia corporativa de IA conversacional (chatbots y plataforma).

Las 10 características más importantes de un chatbot con IA

Como si comenzar tu proyecto de chatbot no fuera lo suficientemente difícil, elegir la plataforma de IA conversacional correcta para construir el mejor chatbot puede dejarte conmocionado. Para orientarte en la dirección correcta, hemos reunido las diez características principales a tener en cuenta al momento de desarrollar una aplicación conversacional.


Verdaderamente conversacional

Puede parecer obvio, pero hay una gran diferencia entre un chatbot que sólo responde a una pregunta y otro que logra mantener una conversación inteligente. Un diálogo atractivo no sólo mejorará la experiencia del cliente, sino que también proporcionará datos valiosos a la empresa para alcanzar sus objetivos. Para lograrlo, la interfaz de usuario debe ser lo más humana y conversacional posible.

Un chatbot conversacional debe entender la intención del usuario, no importa cuán compleja sea la frase, y ser capaz de hacerle preguntas para eliminar la ambigüedad o simplemente para descubrir más sobre el usuario. También necesita una memoria para poder reutilizar la información clave a lo largo de la conversación con fines contextuales o de personalización y poder volver a encaminar la conversación cuando el usuario haga preguntas sobre otros temas.

Si eres una empresa multinacional, necesitarás que la plataforma de desarrollo de chatbots que elijas pueda hacer todo esto, y que esté disponible en el idioma nativo de tu cliente.


Control del desarrollo

Es muy difícil anticipar cómo la gente podría usar, o abusar, de una aplicación de IA.

Ciertamente, Microsoft no imaginó que los usuarios le enseñaran a Tay a twittear mensajes inapropiados. Tay fue diseñado como una aplicación de prueba de aprendizaje automático, pero desafortunadamente ilustró muy bien el problema con las herramientas de desarrollo de la IA conversacional que carecen del control para supervisar el comportamiento.

Al garantizar un nivel de control dentro de la aplicación, las empresas pueden evitar errores incómodos y proporcionar una “red de seguridad” para la gestión de excepciones inesperadas durante una conversación, ofreciendo una grata experiencia al cliente.


Solución para empresas

Pocas plataformas de desarrollo de chatbot fueron construidas pensando en la empresa y pueden no contar con características estándar, como el control de versiones, la capacidad de rollback o distintos tipos de roles de usuario para gestionar la colaboración en equipos dispares.

Además, es interesante buscar una plataforma con funciones que ayuden a acelerar el desarrollo, como la generación automática de código, conectores para permitir una integración flexible con sistemas externos y la facilidad de extenderse a nuevos servicios, dispositivos e idiomas.


Modelo híbrido

La mayoría de las plataformas de chatbot disponibles hoy en día cuentan con modelos de desarrollo puramente lingüísticos o de aprendizaje automático. Ambos tienen sus desventajas. Los sistemas de aprendizaje automático funcionan, para el desarrollador, como una caja negra que necesita grandes cantidades de datos para aprender, algo que pocas empresas tienen. Por su parte, los sistemas conversacionales basados en el lenguaje requieren que los humanos elaboren las reglas y respuestas, y no pueden responder a lo que no saben usando datos estadísticos como lo haría un sistema de aprendizaje automático.

Un enfoque híbrido, que combine modelos de aprendizaje lingüístico y automático, es la mejor opción. Permite a las empresas construir rápidamente aplicaciones de IA, sea cual sea su punto de partida (con o sin datos), y luego utiliza datos reales para optimizarlas desde el primer día. Además, asegura que el sistema mantenga una personalidad consistente y un comportamiento correcto alineado con los objetivos del negocio.

 

Personalización única

Personalizar una conversación automatizada, ya sea simplemente accediendo a la información de la cuenta para responder a una consulta de facturación o tomando en consideración la preferencia del cliente por la comida italiana al recomendar un restaurante, ofrece una respuesta más precisa y aumenta la fidelidad del usuario.

Mientras que cierta información puede aprenderse “explícitamente” (como cuando el cliente elige una preferencia de una lista de opciones), es el aprendizaje automatizado a través de métodos “implícitos” (como la información extraída de interacciones previas) lo que realmente demuestra el poder de la IA conversacional. Combinando esto con otras fuentes de información y datos como la geolocalización, historial de compras, e incluso la hora del día, se puede personalizar aún más la conversación.

 

Propiedad y análisis de datos

Una de las consideraciones clave en la elección de una plataforma de chatbot es el tratamiento de los datos. La gente revela gran cantidad de información en las conversaciones cotidianas. Sus preferencias individuales, puntos de vista, opiniones, sentimientos e inclinaciones, son parte de la conversación.

Esta información puede ser utilizada para retroalimentar la conversación y aumentar la fidelidad del cliente, entrenar y mantener la interfaz del chatbot, y para analizar y extraer datos valiosos para la empresa.

Por todo eso es muy importante que las empresas mantengan la propiedad de sus datos. Es sorprendente cuántas herramientas de desarrollo permiten a las empresas crear chatbots, pero en realidad no proporcionan ninguno de los detalles de la conversación, sólo el resultado, como la orden final de un pedido de pizza.

Junto con la propiedad de los datos, hay que considerar cuidadosamente las herramientas de análisis de datos proporcionadas por la plataforma, incluyendo: flexibilidad para profundizar en la información, comprensión del contexto de las conversaciones y el nivel de detalle proporcionado.


Plataforma cruzada

Las aplicaciones conversacionales se están infiltrando gradualmente en todos los aspectos de la vida cotidiana, por lo que tiene sentido asegurarse de que éstas puedan pasar fácilmente de un dispositivo a otro (tanto existentes, como futuros). Aunque es cierto que las aplicaciones pueden construirse para ejecutarse en una variedad de plataformas o servicios, cada canal suele requerir un desarrollo completamente nuevo.

Investigar qué cantidad de la solución original puede ser reutilizada al principio, puede ahorrar recursos significativos a largo plazo.

También vale la pena ver cómo la aplicación dará soporte a los usuarios cuando cambien de un dispositivo a otro durante el día. La persistencia perfecta de las conversaciones aumenta el compromiso y la satisfacción del cliente.


Seguridad de los datos

La seguridad de los datos es una consideración clave para cualquier empresa, especialmente cuando se trata de marcos regulatorios e información personal de los clientes. La flexibilidad es esencial en una plataforma de IA conversacional para cumplir con las exigentes condiciones de seguridad actuales, en múltiples geografías y con distintos requisitos legales.

Aunque la mayoría de las empresas no tienen ningún problema con una implementación en la nube estándar, ésta no siempre es una opción. En aquellos casos en los que se tiene que cumplir con regulaciones específicas de la industria o con políticas corporativas de seguridad, es mejor asegurarse de que exista una opción de hosting local (on premise).


Diferenciación de marca

Al añadir una interfaz de usuario de conversación inteligente en aplicaciones móviles, relojes y altavoces inteligentes, y otros dispositivos, las empresas pueden diferenciarse de la competencia y aumentar su eficiencia. La personalización ofrece una forma de extender la identidad y la personalidad de una marca desde lo puramente visual hasta las acciones reales.


Tecnología probada

Y finalmente, antes de tomar una decisión final, conviene asegurarse de mirar más allá de las promesas que hacen desde marketing. Prueba las aplicaciones reales y habla con los clientes existentes. Pregúntales sobre que tan fácil fue desarrollar y construir soluciones; si han intentado migrar a nuevos lenguajes o servicios; cómo se expandieron a nuevos canales o dispositivos; qué beneficios han visto; y cómo creen que su plataforma de IA conversacional encaja dentro de su estrategia digital a futuro.

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Chatbots con IA y su valor para las empresas

Capítulo 8:

Chatbots con IA y su valor para las empresas

En este capítulo hablaremos de cómo los chatbots con IA transforman el negocio al reducir costes, aumentar ingresos y mejorar la experiencia del cliente.

El mejor chatbot con IA para la empresa

Los usuarios valoran los chatbots porque son rápidos, intuitivos y convenientes. Para las empresas, los chatbots con IA permiten ofrecer una experiencia más personalizada y atractiva al cliente, quien a su vez, proporciona una gran cantidad de información muy valiosa que la empresa puede aprovechar para comprenderle mejor.

Estas son las diez áreas clave en las que las empresas pueden obtener valor con un chatbot:


Respuesta inmediata

Hoy en día, la velocidad y la comodidad del servicio son más valoradas para los clientes, que el precio. El 75% de los clientes esperan ser atendidos en un plazo máximo de cinco minutos desde el momento que contactan con la empresa. Los chatbots permiten a las empresas satisfacer esta demanda dando respuesta inmediata a consultas o problemas.


Generar más ingresos

Los chatbots inteligentes guían a los clientes durante el proceso de compra, impulsando la conversión de ventas. Los chatbots más avanzados pueden recordar las preferencias de los clientes y ofrecer consejos, sugerencias, ayuda, o productos relacionados para aumentar el gasto hecho por cada cliente.


Reducir los costes

Los chatbots ayudan a reducir costes al permitir a las empresas dar servicio a más clientes sin aumentar sus gastos generales. Los asistentes virtuales pueden reducir las consultas recibidas hasta en un 40%, y a menudo ofrecen tasas de resolución de primera llamada (FCR) muy superiores a las de los agentes activos.


Maximizar las habilidades del personal

Los chatbots liberan tiempo al automatizar parte de las llamadas, correos electrónicos, SMS y mensajes de redes sociales y sesiones de chat que de otro modo habrían requerido la participación directa de agentes humanos. Esto permite que los empleados existentes se centren en conversaciones con clientes que aporten mayor valor a la empresa.


Alcanzar nuevos canales

Los chatbots ofrecen nuevos canales para ventas automatizadas, donde la solución mantiene conversaciones con los clientes, y proporciona asesoramiento y soporte personalizados, sin la necesidad de desplegar nuevos equipos de back-office para implementar en cada nuevo canal.


Aumentar la lealtad

Proporciona la experiencia rápida y sin fricciones que tus clientes exigen, y ellos te lo devolverán con lealtad. Un aumento del 2% en la retención de clientes tiene el mismo efecto en la cuenta de resultados que una reducción del 10% de los costes.


Disponible 24/7

Los clientes quieren ser atendidos al momento, 24 por 7, los 365 días del año. Quieren enviar un mensaje con una pregunta mientras esperan en la fila para tomar un café o usar la voz para hacer una compra en línea mientras conducen al trabajo – y quieren hacerlo usando todos los dispositivos y servicios que ya usan todos los días.


Aumentar el compromiso

Los clientes comprometidos con una marca compran un 90% más frecuentemente que los clientes promedio y gastan un 60% más por compra.

A medida que los clientes empiezan a favorecer los métodos de comunicación en línea, los chatbots proporcionan una oportunidad para reavivar la experiencia del cliente con un mayor compromiso, un servicio al cliente personalizado y una mayor satisfacción del cliente.


Entender mejor al cliente

Los datos conversacionales personales se pueden utilizar para comprender las tendencias e interpretar mejor el sentimiento del cliente, lo que proporciona una visión que no tiene precio para el desarrollo de nuevos productos y servicios. Se puede acceder a estos datos a nivel granular para fines de marketing individualizado o analizar a nivel macro para identificar tendencias generales.


Construir la diferenciación

Los chatbots ayudan a ofrecer una experiencia de usuario sin fricciones que impulsa la diferenciación de productos a través de la innovación, mayor compromiso con el cliente y una interacción intuitiva y rápida. En 2020, la experiencia del cliente superará al precio y al producto como un diferenciador clave.

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Chatbots con IA experiencia del cliente

Capítulo 9:

Chatbots con IA para mejorar la experiencia del cliente

En este capítulo veremos cómo los chatbots inteligentes transforman la experiencia del cliente al ofrecer un servicio más personalizado, y cómo una comprensión más profunda de tu cliente puede aumentar su compromiso con la empresa.

Mayor comprensión del cliente con un chatbot con IA

Una de los razones clave para usar chatbots es mejorar la experiencia del cliente, aumentando su compromiso al ofrecerle un servicio más personalizado.

Los clientes quieren una experiencia que sea rápida y conveniente. Los chatbots eliminan la necesidad de navegar a través de un sinfín de sistemas de menús. Los clientes pueden simplemente pedir lo que quieren, como si estuvieran hablando con un agente real, y obtener la respuesta correcta en todo momento.

Los chatbots son perfectos para resolver problemas de servicio al cliente, solucionar problemas comunes, ayudar con la administración de cuentas y proporcionar asesoramiento general. Aparte, con más del 40% de las consultas desviadas a canales automatizados, también hay ahorros significativos en costos.


Los chatbots necesitan ser inteligentes

Pero para mejorar sustancialmente la experiencia del cliente, los chatbots necesitan inteligencia.

A pesar de que los clientes están acostumbrados a la experiencia que Siri o Alexa ofrecen, es verdad que no hay personalización o entendimiento inteligente en sus conversaciones.

Una encuesta independiente encontró que más del 70% de las personas deseaban que su asistente de voz entendiera mejor el contexto de su conversación, y un 40% abandonaba la aplicación cuando ésta no lo hacía.

Para lograr una experiencia inteligente y atractiva, las empresas necesitan una plataforma de IA Conversacional que pueda desarrollar soluciones casi humanas en cualquier canal y en cualquier idioma. Una que permita crear un chatbot capaz de seguir al usuario mientras cambia de dispositivos y servicios durante el día. Y también, que proporcione una respuesta personalizada recordando los hechos pertinentes, las preferencias del usuario y utilizando bases de datos de back-office para proporcionar una respuesta completa.


Más allá del servicio al cliente

Los chatbots no deberían ser considerados una solución puntual para resolver un solo problema; deben ser incorporados en la estrategia general de la empresa. Por ejemplo, un chatbot de servicio al cliente que conoce los productos de una empresa y ya se ha integrado con los sistemas de CRM y back-end.

¿Por qué no ampliar su conocimiento y permitirle vender más?

Un chatbot puede tener fácilmente una gran cantidad de conocimiento a su alcance: disponibilidad de stock, ofertas especiales del día, recomendaciones de productos complementarios, etc. Utilizando información del CRM y otros datos como compras pasadas, patrones de navegación web y análisis en tiempo real de la conversación con el cliente, el chatbot puede maximizar el potencial de cada transacción de venta.


La propiedad de los datos es esencial

Una de las principales ventajas de las plataformas de IA Conversacional diseñadas para uso empresarial es que la empresa es propietaria de los datos que genera su solución. Esto puede proporcionar información vital, por ejemplo, saber exactamente en qué etapa del proceso de compra ocurrió el abandono y por qué el usuario no completó la transacción, ayudando a reducir las tasas de abandono de clientes.

Los datos conversacionales también permiten a las empresas tener una mayor comprensión de lo que buscan sus clientes, entender cómo proporcionar la información de mejor manera y descubrir otros aspectos como las tendencias de compra de productos. Incluso cuando los datos han sido anonimizados para cumplir con la regulación sobre privacidad, se puede obtener una gran cantidad de información valiosa.


El aumento del compromiso incrementa los ingresos

Los chatbots están transformando la interacción con los clientes al ofrecerles una variedad de puntos de contacto automatizados donde pueden volver, una y otra vez, a sostener una conversación cercana y personalizada. Una mayor interacción significa más datos que se pueden procesar para personalizar aún más la experiencia y, al mismo tiempo, proveer esa información valiosa a la empresa.

Para las empresas que buscan formas innovadoras y rentables de construir una relación más cercana con sus clientes, los chatbots inteligentes son un componente crítico de la estrategia digital.

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Ejemplos de Chatbots y Casos de Uso

Capítulo 10:

Ejemplos de chatbot y casos de uso

En este capítulo cubriremos las principales formas en que se utilizan los chatbots, así como algunos ejemplos de casos de uso para algunas de las industrias más importantes.

Si estás interesado en saber cómo los chatbots están transformando los negocios entre industrias, este capítulo es para ti.

Principales casos de uso de chatbot

Los chatbots pueden ser categorizados ampliamente por sus casos de uso: de cara al cliente, de cara al empleado y aquellos alojados en dispositivos. Es posible que haya alguna superposición, como por ejemplo una aplicación de servicio al cliente que utilizan tanto los clientes como el personal del centro de llamadas para resolver las consultas.

Los chatbots se utilizan principalmente de tres maneras:

Entre empresas y clientes:

Las aplicaciones de chatbot conversacionales permiten a las empresas interactuar con sus clientes a través de una amplia variedad de canales y dispositivos digitales de manera sencilla. Algunas plataformas de desarrollo permiten a las empresas capturar y analizar conversaciones completas para comprender la voz del cliente.

Entre empresas y empleados:

Los sistemas de chatbot con IA ofrecen a las empresas la posibilidad de agilizar los procesos de negocio y aumentar la productividad, permitiendo a las organizaciones hacer más sin aumentar el número de empleados. Por ejemplo, la automatización de procesos robóticos (RPA) y otros activos de IA están cada vez más integrados en los chatbots para ofrecer soluciones de “intervención cero” en procesos de alto volumen.

Entre usuarios y dispositivos:

La IA conversacional está ganando fuerza en mercados como la domótica y la automoción, en los que la dependencia de sistemas de menús toscos para operar varios dispositivos es una barrera para la adopción. La IA conversacional, con su capacidad para comprender frases complejas, su capacidad de integración flexible y su arquitectura agnóstica, es ideal para estos mercados.

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Casos de uso de chatbots específicos por industria:


Banca, Servicios Financieros y Seguros

Simplificar las operaciones

Guía a tus clientes a realizar una variedad de operaciones financieras de manera conversacional y con total seguridad. Desde comprobar una cuenta, reportar tarjetas perdidas o hacer pagos, hasta renovar una póliza o administrar un reembolso, el cliente puede manejar tareas simples de manera autónoma.

Soporte al cliente garantizado

Proporciona soporte inmediato a tus actuales y futuros clientes a través de un chatbot capaz de atender todas las consultas en tiempo real. Con cada conversación el chatbot aprende más sobre ellos, ofreciendo un servicio proactivo y personalizado.

Formación y soporte interno

Ofrece el apoyo adecuado a tus empleados facilitando las operaciones de back-office más complejas y que consumen más tiempo, como la gestión de la documentación interna o la revisión de los acuerdos. También puedes proporcionar la formación necesaria a los nuevos miembros del personal.


Automoción

Aumentar la interacción con los clientes

Conecta con clientes potenciales a través de interacciones rápidas y humanas permite aumentar significativamente las tasas de conversión y proporcionar una sólida cartera de clientes potenciales altamente calificados a los concesionarios.

Descubrimiento del coche

Guía a tus clientes para que elijan el vehículo que mejor se adapte a sus necesidades y a su presupuesto, en un estilo conversacional. Usando la información obtenida al hablar con el cliente, el chatbot puede ayudarle a configurar un coche, e incluso programar una prueba de conducción en el concesionario más cercano.

Vehículos conectados

Crea una conversación que vaya más allá de los límites del vehículo para interactuar con otros servicios, tales como estaciones de carga o asistencia en carretera. Los clientes pueden hablar con “el coche” y sus aplicaciones a través de cualquier canal disponible.


Retail y comercio electrónico

Mejorar la experiencia del cliente

Atiende todas las consultas y solicitudes de los clientes, ya sea una solicitud de información previa a la compra o actualizaciones sobre envíos, a través de cualquier canal que elijan, de una manera conversacional y humana.

Mejorar el proceso de compra

Aumenta la conversión y los ingresos ayudando a tus clientes durante su visita a la tienda en línea y ofreciéndoles consejos de compra personalizados. Por ejemplo, un chatbot puede ayudar a navegar a través de diferentes categorías, encontrar productos específicos, hacer sugerencias sobre el tamaño adecuado e incluso hacer el pedido.

Personalizar la comunicación de marketing

Recopila y analiza la información generada durante las conversaciones que el chatbot tiene cada día para entender mejor las necesidades y preferencias de tus clientes. Estos datos se pueden utilizar para anticipar el comportamiento de los usuarios y colocar ofertas personalizadas o mensajes de marketing en el momento adecuado.


Telecom

Resolver problemas técnicos

Los clientes que buscan en sistemas de FAQs o en los foros de conocimiento para encontrar la respuesta a una pregunta, suelen acabar frustrados. Con un chatbot conversacional, los clientes pueden resolver problemas técnicos, aprender sobre la última actualización e incluso cambiar su dirección con una simple solicitud.

Aumentar las ventas y las adquisiciones

Utiliza un chatbot para aumentar las ventas cruzadas entre clientes existentes, ofreciendo planes y servicios personalizados basados en el historial de compras o el perfil del usuario. Al mismo tiempo, los chatbots pueden ayudar a los clientes potenciales a elegir el producto más adecuado para sus necesidades.

Mejorar la productividad de tu fuerza laboral

Permite que los empleados se concentren en tareas más complejas mientras que un chatbot maneja actividades repetitivas o que consumen mucho tiempo, como la comparación de planes y servicios adicionales disponibles para ofrecer la mejor opción a un usuario interesado.


Energía y utilities

Agilizar la atención al cliente

Proporciona a los clientes la experiencia que desean sin esfuerzo, eliminando la frustración causada por las colas del centro de llamadas, los interminables menús en línea o las preguntas frecuentes obsoletas. Un chatbot puede rellenar formularios, ofrecer asesoramiento técnico, procesar consultas de facturación e incluso recomendar mejores tarifas.

Fidelizar a tus clientes

Asegura la fidelización de clientes y fortalece las relaciones ofreciendo información proactiva sobre los planes, el uso o los hábitos de tus usuarios, e incluye sugerencias sobre cómo ahorrar en el consumo.

Gestionar las citas y visitas

Gestiona las citas entre clientes y personal técnico para simplificar las operaciones y optimizar los procesos de instalación y mantenimiento.


Medios de comunicación y entretenimiento

Transformar la experiencia de juego

Combina un chatbot conversacional con otras formas de tecnología AR o VR para ofrecer una experiencia de inmersión que transformará cualquier experiencia de juego. Puede ser un sitio de juego en línea que ofrece toda la experiencia de casino, o un juego de rol que permite al jugador conversar con personajes, que no juegan, de una manera totalmente natural.

Ofrecer contenido personalizado

Al analizar el comportamiento pasado de un usuario, los chatbots pueden aprender acerca de sus preferencias y sugerir nuevas piezas de contenido que éstos les encantaría consumir, de una manera conversacional, llevando la experiencia de entretenimiento a un nuevo nivel.

Aumentar la conversión

Aumenta la cantidad de oportunidades de monetización, como suscripciones, actualizaciones de planes y otras promociones de contenido, con el apoyo de un chatbot inteligente que puede manejar todo el proceso de venta hasta la compra final.


Smart Homes y IOT

Ofrecer la experiencia del hogar conectado

Permite que tus clientes interactúen y controlen cualquier dispositivo y electrodoméstico conectado a un hogar inteligente (como termostatos, interruptores o frigoríficos inteligentes), utilizando la voz y el lenguaje cotidianos.

Interactuar con vehículos inteligentes

Mejora la experiencia de conducción, desde el momento en que el cliente accede al vehículo hasta que llega a su destino final. Por ejemplo, desbloquear el coche, fijar la temperatura deseada, planificar rutas que eviten las carreteras más transitadas y garantizar la seguridad tanto de los conductores como de los pasajeros.


Viajes y restauración

Hacer recomendaciones

Al hacer simples preguntas, el chatbot puede averiguar lo que el usuario está buscando y hacer recomendaciones basadas en sus preferencias, como restricciones de presupuesto y tipos de destino. El chatbot también puede incluir sugerencias sobre otros servicios relacionados, como alquiler de coches o seguros de viaje.

Aumentar la lealtad

Aprovecha los datos de los clientes recopilados durante las interminables interacciones para ofrecer ofertas personalizadas, actualizaciones o extras adicionales, que ayudarán a aumentar el compromiso y la lealtad del cliente con la marca.

Proporcionar atención al cliente

Ofrece apoyo inmediato a los clientes en situaciones cruciales; por ejemplo, si necesitan volver a reservar un vuelo perdido o cambiar una reserva de hotel, dondequiera que se encuentren y en cualquier dispositivo o servicio con el que decidan comunicarse.

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Casos de estudio de implementación de Chatbots conversacionales

Capítulo 11:

Casos reales de implementación de chatbots

En este capítulo cubriremos casos reales de implementación de chatbots en una amplia gama de industrias que van desde la banca hasta los medios de comunicación y el entretenimiento.

Si estás interesado en conocer cómo las empresas han aprovechado el poder de los chatbots para transformar su industria, este capítulo es para ti.

Chatbots para banca: Widiba

Widiba lleva los chatbots inteligentes a una nueva dimensión en una aplicación de banca con realidad virtual; sus clientes le dan un 4,8/5 en su “índice de felicidad”.

Para el banco italiano Widiba, el deseo de interactuar con sus clientes comenzó mucho antes de su lanzamiento, cuando recogió ideas y sugerencias de más de 150.000 usuarios para ayudar a crear los productos y servicios que ofrece. Widiba utiliza Teneo para ofrecer los valores fundamentales de su servicio al cliente: escucha, comprensión, atención y servicio al cliente de alta calidad.

Utilizando su amplia experiencia en la industria bancaria, Artificial Solutions construyó Widdy, un empleado digital conversacional capaz de comprender de manera sofisticada temas complejos que no sólo ayuda a los clientes, sino que también es capaz de aprender continuamente de estas interacciones.

Lee el caso éxito del chatbot para banca aquí (en inglés)

 

Chatbots para automoción: Škoda

Laura permite a Škoda ofrecer una experiencia de servicio al cliente superior que ya está teniendo un impacto significativo en la mejora del proceso de compra del cliente y en las tasas de conversión del sitio web.

Fundada en 1895, Škoda es uno de los fabricantes de automóviles más antiguos del mundo. Škoda, filial del Grupo Volkswagen, entregó más de 1 millón de vehículos a clientes de todo el mundo durante el 2017.

Reconociendo que la experiencia del cliente necesitaba un enfoque diferente, Škoda se embarcó en un proyecto para cambiar la forma en que la empresa interactuaba con los clientes en línea.

Desarrollada en pocos meses con Teneo, Laura está transformando la experiencia en línea de Škoda. Los clientes pueden chatear con Laura para discutir sus necesidades, tales como para qué van a usar el auto o cuál es su presupuesto. Laura toma toda la información que el cliente proporciona y recomienda el coche más apropiado de los ocho modelos de Škoda. Incluso puede incluir una comparación basada en sus preferencias personales.

Lee el caso de éxito del chatbot para automoción aquí (en inglés)

 

Chatbots para retail y ecommerce: Shiseido

Shiseido, una de las compañías de cosméticos más grandes del mundo, llegó al público adolescente al implementar un chatbot único y atractivo, que ofrece consejos sobre maquillaje.

Fundada en 1872, Shiseido es la quinta empresa cosmética más grande del mundo y opera en 120 países. A pesar de ser una empresa muy longeva, la innovación siempre ha estado en el centro de su estrategia y, es por esto que Shiseido está utilizando Teneo para desarrollar una relación más estrecha con su base de clientes más jóvenes.

Disponible tanto en iOS como en Android, la aplicación Beau-co (chica guapa) permite a Shiseido ser una fuente fiable de información sobre belleza para las adolescentes japonesas.

Con las capacidades de lenguaje natural avanzadas de Teneo, los clientes pueden conversar con Beau-co sobre todo tipo de temas relacionados con la belleza, como por ejemplo, cómo aplicar el maquillaje de ojos, así como sobre productos específicos de Shiseido.

Lee el caso de éxito del chatbot de retail y comercio electrónico aquí (en inglés)

 

Chatbots para telecom: Vodafone

La capacidad de Julia para responder rápidamente a las preguntas es una de las razones por las cuales su Net Promoter Score (NPS) es frecuentemente más alta que la de los agentes del call center.

Vodafone es una de las mayores empresas de telecomunicaciones del mundo y ofrece una gama de servicios que incluyen voz, mensajería, datos y telefonía fija. Utilizando Teneo, Vodafone ha desarrollado una variedad de aplicaciones para ofrecer una mejor experiencia de autoservicio en línea a sus clientes.

Julia está equipada con la inteligencia para aprender, razonar, entender, y luego aplicar el conocimiento a las interacciones reales con los clientes. Ella ayuda a los clientes con una serie de tareas que van desde el soporte técnico hasta las consultas de facturación, pero también proporciona datos trascendentes y valiosos a Vodafone.

Lee el caso de éxito del chatbot de telecom aquí (en inglés)

 

Chatbots para energía y utilities: Shell

Shell logró una reducción del 40% en el volumen de llamadas a agentes en vivo al responder correctamente el 97% de las preguntas y resolver el 74% de las conversaciones digitales con sus asistentes virtuales inteligentes desarrollados en Teneo: Emma y Ethan.

Shell es una empresa reconocida en el sector energético y petroquímico, que da empleo a más de 93.000 personas. Es el líder mundial en el mercado de lubricantes que se comercializan en aproximadamente 100 países.

Los requisitos del proyecto incluían la capacidad de Emma y Ethan de proporcionar respuestas e información acerca de más de 3.000 productos de Shell utilizando información basada en 100.000 hojas de datos de información, 1.000 opciones de envase y 1.100 características físicas diferentes. Los chatbots también necesitarían reconocer y ser capaces de recomendar alternativas actuales para 2.000 productos obsoletos de Shell y más de 31.000 productos de la competencia.

Los datos necesarios para dar la respuesta correcta a cada una de las posibles preguntas estaban distribuidos entre una variedad de fuentes distintas, incluyendo una base de datos externa de vehículos con más de un millón de combinaciones diferentes de vehículos y motores; por lo tanto, era esencial que Emma y Ethan fueran capaces de reunir toda la información relevante y ofrecer la respuesta en varios idiomas para apoyar el negocio global de Shell.

Lee el caso de éxito del chatbot de energía y utilities aquí (en inglés)

 

Chatbots para medios y entretenimiento: Kindred

El 94% de los encuestados de Kindred calificaron su solución de IA conversacional de apuestas como “innovadora”c la medida clave de la marca para el proyecto.

Kindred (y su marca de apuestas online Unibet) es uno de los operadores de juegos online más grandes y de más rápido crecimiento de Europa, con más de 13 millones de clientes en todo el mundo. Conocido como un innovador en el sector, Kindred está utilizando Teneo para diferenciarse al permitir a sus clientes usar la voz en la app para realizar una apuesta, haciendo el proceso más rápido y fácil.

Los clientes de Kindred ahora pueden apostar diciendo algo tan simple como “Pon 10 libras a una victoria por 3-0 del City”. La aplicación interpreta inteligentemente el significado del usuario y hace la apuesta, pidiendo al cliente aclaraciones si es necesario.

Al permitir que el cliente interactúe de forma natural, la aplicación elimina algunos de los obstáculos de las interfaces web y de aplicaciones tradicionales, ofreciendo así al cliente la mejor experiencia posible. La IA Conversacional es particularmente útil cuando se combina con el portafolio de streaming en vivo de Kindred (la empresa transmite más de 30.000 eventos importantes al año), ya que las apuestas se pueden realizar sin tener que salir del streaming y arriesgarse a perder ninguna jugada. Esto mejora la experiencia del usuario, permitiendo a los aficionados al deporte ver y apostar a la vez, sin esfuerzo.

Lee el caso de éxito del chatbot de medios y entretenimiento aquí

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Estadísticas de mercado sobre Chatbots 2020

Capítulo 12:

Estadísticas sobre chatbots

En este capítulo cubriremos las estadísticas más relevantes sobre el mercado de los chatbots, su uso, su aceptación y el valor del negocio que estos ofrecen, así como algunos pronósticos y predicciones para el futuro.

Si buscas la guía definitiva de estadísticas de chatbot para el 2020, este capítulo es para ti.

El mercado de la IA conversacional

Según una nueva actualización de la empresa International Data Corporation (IDC) en su Guía Semestral del Gasto en Sistemas de Inteligencia Artificial Cognitiva a nivel mundial, el gasto en sistemas cognitivos y de inteligencia artificial alcanzará los 77.600 millones de dólares en 2022 (más del triple de los 24.000 millones de dólares previstos para 2018). La tasa de crecimiento compuesto anual (TCCA) para el período de previsión 2017-2022 será del 37,3%.

El software será la categoría de tecnología más grande y de más rápido crecimiento a lo largo del período, representando alrededor del 40% de todo el gasto cognitivo/intelectual con una TCCA del 43,1% para cinco años. Dos áreas de enfoque para estas inversiones son las aplicaciones de IA conversacional (por ejemplo, asistentes personales y chatbots) y las aplicaciones de aprendizaje profundo y aprendizaje automático (empleadas en una amplia gama de casos de uso).

Se espera que Norteamérica tenga el mayor mercado de software de IA conversacional a nivel global, mientras que se espera que la región de Asia Pacífico (APAC) crezca al máximo TCCA durante el período pronosticado. Así mismo, se estima que Norteamérica sea la región líder en términos de adopción y desarrollo de la IA conversacional. Se espera que las crecientes inversiones en tecnologías de IA y machine learning (ML), la presencia del máximo número de proveedores de IA conversacional y el aumento del gasto gubernamental en tecnologías basadas en IA contribuyan al crecimiento del mercado durante el período del pronóstico. (Markets and Markets


Mercado de la IA conversacional, por región (en miles de millones de dólares)

2019-2024 Conversational AI Market GraphFuente: MarketsandMarkets Analysis

Según Markets and Markets, se espera que el tamaño del mercado global de IA conversacional crezca de 4.200 millones de dólares en 2019 a 15.700 millones de dólares en 2024, a una tasa compuesta de crecimiento anual (TCCA) del 30,2%.

Los Asistentes Virtuales Inteligentes (IVA) y los chatbots son los dos tipos de segmento en el informe de mercado de la IA conversacional.


Segmento de mercado de chatbots

El segmento de chatbots aumentará su tamaño de mercado durante los años siguientes. Research and Markets afirma que el mercado de Chatbots tenía un valor de 1.200 millones de dólares en 2018 y la previsión es que alcance los 7.500 millones de dólares en 2024, registrando una TCCA del 34,75% durante el período.

Se estima que el segmento de chatbots aumentará su tamaño de mercado gracias a la creciente demanda de chatbots con IA para analizar las opiniones de los clientes en tiempo real. Los chatbots con IA pueden ser usados por las empresas para comprender el comportamiento de los usuarios, sus hábitos de compra y preferencias a lo largo del tiempo y, en consecuencia, poder responder a sus consultas.

Los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado incluyen el aumento en la demanda de servicios de soporte al cliente con IA y su implementación en múltiples canales, así como la reducción de los costes de desarrollo de chatbots.


Se espera un crecimiento en la adopción de chatbots en todas las industrias

Un nuevo estudio de Juniper Research ha descubierto que los ahorros de costes operativos derivados del uso de chatbots en la banca alcanzarán los 7.300 millones de dólares en todo el mundo en 2023, frente a los 209 millones de dólares estimados en 2019.

El sector de los seguros también se beneficiará de la IA, incluidos los chatbots, con un ahorro de costes de casi 1.300 millones de dólares para 2023 en los seguros de automóvil, vida, propiedad y salud, frente a los 300 millones de dólares de 2019.

PSFK dice que el 74% de los consumidores prefieren chatbots cuando buscan respuestas instantáneas. Las empresas de Retail que utilizan chatbots son consideradas eficientes (47%), innovadoras (40%) y útiles (36%).

Pero no se deben considerar sólo los chatbots para atención al cliente.

Para el año 2022, el 70% de profesionales asalariados interactuarán diariamente con plataformas de conversación. Gartner dice que los líderes de IT deben crear una estrategia de plataforma de conversación que asegure una solución efectiva para los empleados, socios clave y clientes.

Sin embargo, la elección de la plataforma de desarrollo correcta para crear un chatbot es clave.

Según una encuesta realizada en abril de 2019 por Forrester Consulting, el 89 por ciento de los responsables de la toma de decisiones de servicio al cliente en Norteamérica creen que los chatbots y los agentes virtuales son tecnologías útiles para personalizar las interacciones con los clientes. Pero los problemas surgen cuando las capacidades que los proveedores de chatbot prometen ofrecer simplemente no existen o requieren demasiada participación de los equipos internos de IT.

Ian Jacobs de Forrester dice que una de las cosas que aprendió mientras investigaba a 14 proveedores, es que una RFP típica no funciona para la IA conversacional. En su opinión, es casi imposible diferenciar entre los productos en papel. Ian recomienda llevar a cabo pruebas de concepto para evaluar las herramientas de desarrollo de chatbot de IA conversacional.

Los datos muestran que el uso de chatbots y el compromiso está en aumento.

He aquí algunas estadísticas de los últimos años:

 

Estadísticas de mercado del uso de chatbots

Aquí hemos organizado algunas estadísticas de mercado de chatbots en segmentos anuales:

2018

  • Un estudio de Statista demuestra que más del 64% de los usuarios de negocio encuestados creen que los chatbots les permiten proporcionar una experiencia de servicio más personalizada a los clientes (Statista).
  • Cuando se trata de chatbots, el 60% de los milenials los han usado, y 70% de estos reportan experiencias positivas. De los milenials que no los han usado, más de la mitad dicen que están interesados en usarlos (Forbes).
  • El 56% de las empresas afirman que los chatbots están transformado su industria y el 43% informan que sus competidores ya están implementando la tecnología (Accenture Digital).
  • El 57% de las empresas están de acuerdo en que los chatbots proporcionan un gran retorno de la inversión con un esfuerzo mínimo (Accenture Digital).
  • El 90% de los negocios reportan una resolución de quejas más rápida con los chatbots (MIT Technology Review).
  • En un plazo de 18 meses, el 53% de las organizaciones esperan utilizar chatbots con IA; una tasa de crecimiento del 136% que prevé un gran papel para la tecnología en un futuro próximo (Salesforce).

2019

  • En la encuesta de Gartner CIO de 2019, los CIOs identificaron a los chatbots como la principal aplicación basada en IA usada en sus empresas (Gartner).
  • El doble de los consumidores encuestados en 2019 utilizarían chatbots porque son “muy útiles”, en comparación con los encuestados en 2018; el 83% de los consumidores dijeron que harían de la mensajería su principal medio de contacto con el servicio de atención al cliente si se les pudiera garantizar una respuesta inmediata (Helpshift).
  • El 77% de los clientes dice que los chatbots transformarán sus expectativas sobre las empresas en los próximos cinco años. Según esta encuesta, dada la elección entre rellenar un formulario en un sitio web u obtener respuestas de un chatbot, sólo el 14% de los clientes elegiría el formulario (Salesforce).


Ciclo Gartner Hype para la Inteligencia Artificial, 2019

El ciclo Gartner Hype coloca a los chatbots en la cima de las expectativas infladas. Aquí es donde la publicidad temprana produce varios casos de éxito, a menudo acompañadas de decenas de fracasos. Algunas empresas actúan, sin embargo, muchas no lo hacen.

Con el paso del tiempo, muchos proveedores de chatbot abandonarán el mercado y los proyectos serán abandonados. Gartner predice que el 40% de las aplicaciones de chatbot/asistentes virtuales lanzadas en 2018 habrán sido abandonadas para 2020.

Con el lanzamiento de su servicio de mensajería, Facebook se convirtió en la plataforma líder para los chatbots. En 2018 había más de 300.000 chatbots activos en la plataforma Messenger de Facebook; sin embargo, muchas de estas soluciones no eran más que sistemas de preguntas frecuentes.

2019 Gartner Hype Cycle
Fuente : Top Trends on the Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2019

 

Guía de mercado para plataformas conversacionales

En este informe, Gartner señala que “los chatbots y los asistentes virtuales han alcanzado un gran interés en la empresa como los usos más comunes de la IA. Pero para mejorar la experiencia del cliente y reducir costes, los líderes de aplicaciones necesitan elegir la plataforma de conversación correcta para el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales”.

Hablando sobre el mercado, Gartner señala que “Los chatbots y los asistentes virtuales están, respectivamente, en su punto álgido o justo después del pico del “Ciclo Hype para la Inteligencia Artificial, 2019”, tras haber suscitado un gran interés entre los clientes de Gartner en los últimos dos años. Según la Agenda CIO 2019 de Gartner, el 31% de los CIOs empresariales ya han desplegado plataformas conversacionales (ver “The 2019 CIO Agenda: Securing a New Foundation for Digital Business”). Esto representa un crecimiento interanual del 48% y apunta a que las plataformas conversacionales ocupan un lugar central en la adopción de la IA por parte de las empresas”.

El informe Gartner reconoce a 16 proveedores incluyendo:

  • Avaamo
  • Amazon Web Services
  • Artificial Solutions
  • Eudata
  • Google
  • IBM
  • IPsoft
  • kore.ai
  • Microsoft
  • onereach.ai
  • Openstream
  • Oracle
  • Rasa
  • Rulai
  • SmartBotHub
  • SoundHound

El mercado de plataformas conversacionales, chatbots y asistentes virtuales incluye entre 1.000 y 1.500 proveedores en todo el mundo. Esta Guía de Mercado contiene proveedores que:

  • Ofrecen una plataforma extensible para una variedad de casos de uso.
  • Tienen capacidades superiores a la media.
  • Han recibido el interés del cliente a través de Gartner, ya sea a través de menciones o consultas.
  • Muestran funcionalidad diferenciadora que está definiendo una tendencia en el mercado.

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Pronósticos y predicciones sobre chatbots

Aquí te ofrecemos algunos pronósticos y proyecciones futuras para el mercado de chatbots:

2020

  • Para el 2020, la persona promedio tendrá más conversaciones con chatbots que con su cónyuge (Gartner).
  • El 40% de las aplicaciones de chatbots/asistentes virtuales lanzadas en 2018 habrán sido abandonadas en 2020 (Gartner).
  • Para el año 2020, el 80% de los negocios planean utilizar chatbots (Oracle).
  • El 25% de las operaciones de servicio y soporte al cliente integrarán la tecnología de asistente de cliente virtual o chatbot a través de los canales de contacto para 2020 (Gartner).

2021

  • Para el 2021, más del 50% de las empresas gastarán más al año en la creación de bots y chatbots que en el desarrollo de aplicaciones móviles tradicionales (Gartner).
  • Para el 2021, casi una de cada seis interacciones de servicio al cliente a nivel mundial será gestionada con IA (Gartner).
  • Según Opus Research, los chatbots tendrán una inversión estimada de 4.500 millones de dólares para el año 2021 (Opus Research).

2022

  • Para el año 2022, el 70% de los profesionales asalariados interactuarán diariamente con plataformas de conversación (Gartner).
  • Se estima un crecimiento del valor de negocio derivado de la IA proyectado de 3,9 billones de dólares para 2022 (Gartner).
  • Gracias a los chatbots, las empresas ahorraran unos 8 mil millones de dólares en costes de negocio para el año 2022 (Juniper Research).
  • Entre el 75% y 90% de consultas serán gestionadas por bots en el año 2022 (CNBC).
  • Los chatbots permitirán un ahorro de 0.70 dólares por cada interacción con el cliente (CNBC).
  • Según Lauren Foye, en 2022, los bancos podrán automatizar hasta el 90% de la interacción con sus clientes mediante chatbots (Juniper Research).

2023

  • Se prevé un ahorro de 5 mil millones de horas para las empresas y los consumidores gracias a los chatbots para 2023 (Juniper Research).
  • Los chatbots generaran transacciones de comercio electrónico con un valor estimado de 112 mil millones de dólares en el año 2023 (Juniper Research).
  • El mercado de chatbots tenía un valor 946,55 millones de dólares en 2017 y se proyecta que alcance los 5.638,64 millones de dólares para 2023, registrando una TCCA del 34,64% en el período 2018-2023 (Business Wire). [Fuente: Research and Markets]
  • El mercado mundial de chatbots tuvo un valor de 840 millones de dólares en 2017 y se espera que alcance los 5.310 millones de dólares a finales de 2023, con una tasa de crecimiento del 36,1% entre 2017 y 2023 (Reuters). [Fuente: Orbis Research]
  • Los ahorros de costes operativos derivados del uso de los chatbots en la banca alcanzarán los 7.300 millones de dólares en todo el mundo en 2023, frente a los 209 millones de dólares estimados en 2019 (Juniper Research).
  • La IA, incluidos los chatbots, transformará la gestión de las reclamaciones de seguros, lo que supondrá un ahorro de costes de casi 1.300 millones de dólares para 2023, en seguros de automóvil, vida, propiedad y salud, frente a los 300 millones de dólares de 2019 (Juniper Research).

2024

  • Según Markets and Markets, se espera que el tamaño del mercado global de IA conversacional crezca de 4.200 millones de dólares en 2019 a 15.700 millones de dólares en 2024, con una Tasa de Crecimiento Anual Compuesto (TCCA) del 30,2% durante el mismo período de previsión (Markets and Markets).
  • El Mercado de Chatbots valía 1274.428 millones de dólares en 2018 y se proyecta que alcance los 7591.82 millones de dólares en 2024, registrando una TCCA del 34.75% en el período (2019 – 2024) (Research And Markets). [Fuente: Research and Markets]
  • Para el año 2024, la IA se convertirá en la nueva interfaz de usuario al redefinir su experiencia, al combinar más del 50% de sus interacciones con tecnologías tales como la visión por ordenador, el habla, el lenguaje natural y el AR/VR (IDC).

2025

  • Se pronostica que los ingresos anuales mundiales por software de IA crecerán de 9.500 millones de dólares en 2018 a 118.600 millones de dólares en 2025 (Tractica).
  • Para el año 2025, las organizaciones de servicio al cliente que incorporen la IA en su plataforma multicanal de contacto con el cliente, elevarán su eficiencia operativa en un 25% (Gartner).

2026

  • Según el análisis actual de Reports and Data, el mercado mundial de chatbots se valoraba en 1.170 millones de dólares en 2018 y se espera que alcance los 10.080 millones de dólares para el año 2026, con una TCCA del 30,9% (Globe News Wire). [Fuente: Reports and Data]

Está claro que los chatbots están aquí para quedarse. A medida que el mercado madura, sólo permanecerán las plataformas inteligentes y capaces de desarrollar chatbots con IA conversacional. En el próximo capítulo, hablaremos del futuro del mercado de chatbots en más detalle.

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los chatbots del futuro

Capítulo extra:

El futuro de los chatbots

En este capítulo discutiremos el futuro de los chatbots, la madurez del mercado y el futuro de la experiencia del cliente a través de la transformación digital.

Si estás interesado en el futuro de los chatbots, este capítulo es para ti.

Maduración del mercado de chatbots

El mercado de chatbots está madurando rápidamente. Con frecuencia, ya no se trata de una serie de proyectos individuales, sino de un enfoque estratégico, medido y controlado, que permite la escalabilidad a través de los idiomas, los canales y dentro de la propia empresa.

En los próximos años, se espera que los clientes gestionen la mayor parte de su relación con una empresa sin interactuar con un ser humano y que millones de consumidores utilicen la IA conversacional habilitada para voz para comprar en plataformas de comercio digital.

Mientras que muchas empresas están empezando a ampliar el alcance de su estrategia de IA conversacional con aplicaciones de chatbot, la mayoría de estos bots están aislados y no pueden compartir información.

En los próximos meses se espera que las empresas planifiquen una intranet de aplicaciones de IA conversacional que puedan trabajar juntas sin problemas, compartiendo información. El enrutamiento inteligente permitirá que el proceso de transferencia entre aplicaciones se produzca de distintas maneras; aquí se incluye la posibilidad de que una aplicación maestra o un superbot la gestione y tenga la capacidad de priorizar el orden en que la información es ofrecida al usuario.

El negocio digital ha pasado de ser un experimento a una corriente dominante.

Las iniciativas digitales encabezaron la lista de prioridades de los CIOs en 2019, con un 33% de las empresas con proyectos que se encuentran actualmente en la fase de escalabilidad o refinamiento, frente al 17% en 2018.

Digital Maturiy Tipping Point - Gartner
A medida que los negocios buscan escalar sus soluciones, se concentran en tres áreas para dar soporte a su relación con el cliente:

  • Volumen: capacidad para gestionar la volatilidad y los picos de demanda de forma rentable.
  • Alcance: capacidad para dar soporte de forma fiable a una amplia gama de productos y servicios.
  • Agilidad: capacidad de responder rápidamente a los cambios en todos los canales cuando cambian los gustos de los consumidores.

A medida que las empresas siguen madurando digitalmente, el panorama de la IA conversacional también sigue madurando. En este vídeo, echamos un vistazo a las 5 principales tendencias que se están viendo actualmente en el mercado.


Mejora de la experiencia del cliente de chatbots

Los chatbots aún no han alcanzado su máximo potencial y, en última instancia, conducirán a niveles más altos de participación de los clientes, donde la importancia de la forma en que las empresas y los consumidores interactúan en línea es vital.

A medida que los chatbots se desarrollen y se hagan más sofisticados, no sólo generarán un valor significativo tanto para el consumidor como para la empresa, sino que también ayudarán a transformar diversos aspectos de la comunicación.

Los chatbots del futuro estarán mejor equipados para gestionar conversaciones proactivas, donde podrán predecir un incidente y reportar un ticket, resolviendo así futuros problemas antes de que surjan, reduciendo costos y optimizando los canales de soporte. Éstos podrán responder a sus preguntas y al mismo tiempo podrán hablar, pensar y desarrollar relaciones emocionales con los clientes.


La PLN y el aprendizaje automático de los chatbots serán más potentes

Los chatbots serán capaces de entender y responder un porcentaje promedio más alto de preguntas sin intervención humana, con mayor precisión y mayor velocidad, generando un Índice de Felicidad promedio y un NPS más altos.

A medida que el mercado madure, el 40% de las aplicaciones de chatbot / asistente virtual lanzadas en 2018 habrán sido abandonadas para 2020. Las plataformas que queden ganarán impulso y desarrollarán más casos de uso de segunda generación, lo que dará a conocer mejor la capacidad avanzada que ofrecen algunas empresas.

Los proveedores se inclinarán por nichos de mercado que ofrezcan el mayor ahorro de costes, ofreciendo la capacidad de desarrollar e implementar soluciones personalizadas en menor tiempo con el uso de librerías de conocimiento preconstruidos específico para la industria.

Los chatbots continuarán mejorándose a través de datos de aprendizaje automático, donde cada industria será más eficiente en la colaboración entre sus chatbots y los empleados humanos.

Una verdadera experiencia de conversación ocurre cuando un chatbot escucha los comentarios de un cliente y los entiende. Los chatbots se volverán más inteligentes y orientados a objetivos, pudiendo aprender sobre los clientes en tiempo real a medida que se comunican. Esto proporcionará una ventaja competitiva para ofrecer la mejor experiencia al usuario.

Los desarrollos en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático proporcionarán a los chatbots algoritmos sofisticados que les permitirán ofrecer a los clientes experiencias únicas, personalizadas y más auténticas.


Transformación digital

La transformación digital se refiere al proceso de integración de la tecnología en los procesos de negocio para cambiar la experiencia de los clientes y la forma en que operan las empresas para proporcionar más valor. Es la manera en que las empresas se renuevan en la era digital.

La transformación digital ha sido un tema de discusión durante años para muchas empresas. Sin embargo, el 2020 es un año crucial para que los líderes planifiquen e implementen estrategias de transformación digital en toda la empresa.

A medida que las tecnologías de IA continúan creciendo con fuerza, también lo hace la atención que las rodea. Hoy en día muchas empresas están experimentando con la IA y los primeros resultados son prometedores.

Según la encuesta de Deloitte sobre el estado de la IA en 2018, el 82% de las empresas con adopción temprana de esta estrategia informan de un rendimiento positivo de sus inversiones en IA.

En 2020, la IA seguirá siendo la tendencia más popular para ofrecer experiencias personalizadas en tiempo real. Construir soluciones con IA a una escala que pueda manejar experiencias personalizadas es una de las principales prioridades para las empresas de todo el mundo.

Para mantenerse al día en un entorno en constante evolución tecnológica, las empresas deben adaptarse.

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