Introducción a la IA chatbots

Chatbots han evolucionado desde simples aplicaciones de mensajería hasta convertirse en una de las implementaciones más revolucionarias de la inteligencia artificial. En esta guía de chatbot, descubrirás las capacidades de los modernos chatbots, así como las múltiples funciones que pueden desempeñar dentro de una empresa u organización.

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¿Qué es un chatbot en inteligencia artificial?

Un chatbot de inteligencia artificial es un programa informático capaz de entender y replicar la comunicación humana. AI chatbots se puede utilizar a través de cualquier aplicación de mensajería importante, donde pueden manejar múltiples interacciones con los clientes a la vez.

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Las conversaciones a través de chatbots se han convertido en la columna vertebral de la atención al cliente moderna. Grandes empresas tecnológicas como Google, Facebook y Amazon utilizan chatbots para ofrecer las mejores experiencias de usuario. 

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‍La diferencia entre IA bot y conversacional

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¿Para qué sirve un chatbot?

Chatbots simulan el lenguaje humano. Esto permite a las personas interactuar con sistemas informatizados como si estuvieran hablando con una persona real.Chatbots puede programarse para una amplia gama de servicios y es excepcionalmente útil en todo tipo de industrias.

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La implantación de servicios de chatbot puede ayudar a los usuarios de muy diversas maneras, entre ellas las siguientes: 

• Resuelva reclamaciones y problemas a través de la atención al cliente a la carta
• Ofrecer respuestas rápidas en caso de emergencia
• Obtenga explicaciones detalladas de temas complejos
• Conectar a los usuarios finales con agentes humanos
• Comprar artículos y pagar facturas
• Permitir la comunicación con varias marcas mediante una única solución informática
• Facilitar el acceso a listas de correo y servicios de noticias
• Hacer reservas en restaurantes, hoteles y negocios similares
• Salud dirigida por IA chatbots puede educar e incentivar hábitos saludables
• Ofrecer a los usuarios recomendaciones basadas en sus preferencias personales

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Tipos de IA chatbots

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Basado en reglas chatbots

También conocidos como chatbots basados en botones o menús, los chatbots basados en reglas son el tipo más sencillo de software de chatbot en el mercado actual de la IA. Estos chatbots gestionan las interacciones con los clientes mediante árboles de decisión. Este método consiste en dar instrucciones a los usuarios para que tomen decisiones seleccionando opciones de una lista. Puede que la IA no entienda los conceptos que está comunicando, pero se le han dado instrucciones sobre cómo reaccionar basándose en las entradas del usuario. 

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Aunque son fáciles de implantar, las funcionalidades de chatbots basadas en reglas son muy limitadas. Estos chatbots son lentos y poco fiables en comparación con sus homólogos más inteligentes. La mayoría de las veces, las conversaciones de los usuarios con chatbots basadas en reglas no proporcionan las respuestas deseadas, lo que provoca frustración y descontento. Un chatbot basado en reglas mal implementado puede ser un grave obstáculo para la satisfacción del cliente.

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Reconocimiento de palabras clave chatbots

Un chatbot basado en el reconocimiento de palabras clave funciona teniendo en cuenta determinadas palabras clave. Estos chatbots pueden leer y entender las conversaciones de los usuarios hasta cierto punto. A continuación, se utiliza tecnología de IA para determinar cuál debe ser la respuesta adecuada. La precisión de los chatbots basados en el reconocimiento de palabras clave depende de la complejidad de las conversaciones con los clientes que intentan comprender. Si hay muchas redundancias de palabras clave entre preguntas similares, esto puede hacer que el chatbot produzca una respuesta insatisfactoria.

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Contextual chatbots

Se trata de lo último y más avanzado en IA chatbots. Mediante el uso de la tecnología avanzada de IA conocida como aprendizaje automático, chatbots contextual puede aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta competencia proporciona al robot de IA reconocimiento de voz, conversión de voz a texto y muchas otras capacidades revolucionarias. 

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La tecnología de chatbot contextual permite a empresas y organizaciones ofrecer a los usuarios finales una experiencia personalizada. También proporciona a los profesionales de muchos campos asistentes virtuales de vanguardia, capaces de seguir instrucciones y gestionar tareas mundanas. Estos bots no sólo son capaces de mantener conversaciones similares a las humanas, sino que sus capacidades de aprendizaje automático les ayudan a aprender de los registros de chat y otros datos, mejorando así la IA con el paso del tiempo.

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¿Por qué es importante la IA chatbots ?

AI chatbots ofrece soluciones seguras a problemas que han existido desde los albores de las telecomunicaciones. Chatbots mejora la disponibilidad de la información al tiempo que proporciona asistencia en tiempo real sin necesidad de intervención humana. La IA conversacional inteligente es el futuro de las conversaciones comerciales en línea.

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Chatbots ofrecen ventajas inalcanzables a través de otros canales de comunicación, como una mayor velocidad y disponibilidad. Mediante el uso de chatbots, las empresas pueden ofrecer a los usuarios un servicio de atención al cliente las 24 horas del día, al tiempo que recopilan datos de los clientes que pueden utilizar para la mejora de las operaciones, las estrategias de marketing y mucho más. 

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¿Cómo funciona un chatbot de inteligencia artificial?

chatbots utiliza tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para interpretar conocimientos, reconocer la estructura de las frases y responder a preguntas. Chatbots recibe datos relacionados con las tareas que debe realizar, que utiliza para aprender y mejorar su funcionalidad. 

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Paso 1: Aprovechar los datos de los clientes

Antes de construir un servicio de chatbot, hay que determinar qué tipo de experiencias de cliente deberá crear. La mejor manera de conseguirlo es recopilando datos sobre los clientes potenciales. Es importante saber quiénes son sus clientes, cuáles son sus necesidades y qué palabras suelen utilizar cuando se expresan. El conocimiento de las necesidades y deseos de los clientes ayudará a crear el software de atención al cliente más preciso y fiable. 

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Las empresas ya poseen una gran cantidad de datos sobre sus clientes. Los usuarios comparten información valiosa sobre sí mismos a través de las redes sociales y otros canales de comunicación. Estos datos pueden aprovecharse para comprender la intención del cliente y desarrollar mapas de su recorrido. El análisis de los diferentes hitos del recorrido del cliente proporciona a las empresas una mejor comprensión de cómo maximizar el atractivo de las conversaciones entre la IA y el cliente. 

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Los datos sobre la intención del cliente recopilados a partir de los mapas de viaje ayudarán a establecer: 

• ¿Qué problemas o inconvenientes recurrentes ahuyentan a los clientes?
• ¿Qué retos puede afrontar la IA sin la ayuda de un agente humano?
• El tipo de experiencias conversacionales que maximizan la satisfacción del cliente
• Qué tipo de peticiones suelen hacer los clientes
• Cómo notifican los clientes los incidentes
• Preguntas clave de los clientes sobre los productos o servicios de una marca
• Qué productos pueden generar el mayor volumen de interacciones con los clientes

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Paso 2: Determinar la plataforma de chatbot ideal

Una vez que el tipo de conversación con el cliente está claro, es el momento de planificar y decidir cómo el chatbot va a satisfacer las necesidades del cliente. Chatbots están destinados a guiar a los clientes potenciales a lo largo del recorrido del cliente, por lo que deben estar preparados para manejar diferentes operaciones sin problemas. 

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Entre las formas en que un chatbot puede satisfacer las expectativas de los clientes se incluyen:

• Limitar el alcance: Cuando se trata del potencial conversacional de la IA, un enfoque de "menos es más" es más beneficioso. Un chatbot debe ofrecer siempre respuestas correctas y seguir un flujo de conversación agradable. En lugar de ahogar a los clientes en un mar de información, un alcance limitado ayuda a un chatbot a mantener experiencias positivas con los clientes.

• Coherencia: Puesto que un agente virtual es capaz de simular el habla humana, también puede dar la apariencia de una personalidad. Sin embargo, la disposición de un chatbot debe alinearse con los valores de la marca. El tono y la elección de palabras de la IA deben formularse meticulosamente para evitar que parezca falsa o incoherente.  

• Disponibilidad 24/7: Una de las principales ventajas de la IA conversacional en comparación con los equipos de atención al cliente tradicionales es la capacidad del software para permanecer siempre activo. Los clientes pueden impacientarse esperando el horario comercial para interactuar con una marca, por lo que contar con un representante de atención al cliente capaz de proporcionar asistencia las 24 horas del día es un activo primordial para cualquier empresa. 

• Identificar la intención del cliente: Chatbots está entrenado para descifrar las consultas de los clientes con una precisión milimétrica. Además, chatbots aprende de las interacciones que mantiene con las personas, lo que les hace más eficaces cuanto más hablan con los clientes.

• Agilizar la experiencia del cliente: La IA chatbots puede ofrecer respuestas instantáneas y mantener un tono profesional de principio a fin. Los clientes aprecian los flujos de conversación fluidos y están más dispuestos a interactuar con una marca si disfrutan hablando con su chatbots. 

• Soporte multilingüe: En el mercado globalizado actual, las empresas pueden acceder a nuevas oportunidades de negocio sin necesidad de viajar o incluso aprender un segundo idioma. Las plataformas avanzadas de IA son capaces de comunicarse en varios idiomas. Los clientes internacionales prefieren tratar con marcas que les hablen en su lengua materna y chatbots puede hacerlo con la fluidez de un local. ‍

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Funciones y resultados para el cliente de la IA conversacional

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Paso 3: Evaluar la eficacia del chatbot y planificar mejoras

Del mismo modo que una persona no es capaz de hacer trigonometría si no entiende aritmética, un chatbot debe aprender a comportarse en entornos controlados antes de ser capaz de manejar conversaciones humanas reales. Las métricas de los bots deben ser puestas a prueba por miembros del personal y usuarios seleccionados antes de desplegarlos en escenarios del mundo real. Probar un chatbot también es útil para descubrir factores que pueden afectar negativamente a la experiencia del usuario. Se pueden descubrir lagunas, errores y nuevas intenciones que, a su vez, los creadores de chat bot pueden utilizar para mejorar sus creaciones.

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Paso 4: Implantar el servicio de chatbot

Un servicio de chatbot puede desplegarse desde una gran variedad de canales de comunicación, como Facebook, Messenger, WhatsApp y Telegram. También se puede integrar un chatbot en su propio sitio web. Lanzar su nuevo chatbot para que el mundo lo vea puede ser un momento emocionante, pero no es la última vez que tendrá que supervisar y gestionar su actividad. Chatbots puede mejorarse indefinidamente. Esto significa que una empresa que decida invertir en la mejora continua de su chatbot tendrá una ventaja competitiva considerable. 

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¿Qué IA utiliza chatbots ?

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El subconjunto concreto de la IA que utilizan los modernos chatbots se conoce como procesamiento del lenguaje natural (PLN). Esta competencia combina la lingüística y la informática para potenciar la capacidad de los ordenadores de comprender y emplear el lenguaje humano. 

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La intuición lingüística en PNL se desarrolla mediante la creación de un modelo lingüístico. Se utilizan millones de puntos de datos simultáneamente para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Los datos de las transcripciones de los chats pueden utilizarse para asignar a la IA tareas hipotéticas. Por ejemplo, se pueden presentar a la IA frases en las que falten palabras y el software deba completarlas. 

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Existen dos subconjuntos principales de la PNL :

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Comprensión del lenguaje natural (NLU)

Comprende el uso del análisis sintáctico y semántico de los datos para encontrar su significado. La IA utiliza NLU para establecer estructuras concretas de palabras, frases y oraciones. Ciertas palabras como "corriente", "derecho", "bolígrafo" o "libro" pueden tener significados excepcionalmente distintos según la frase en la que se utilicen. Aunque los humanos usamos estas palabras sin pensarlo dos veces, pueden generar malentendidos que afecten al resultado de las conversaciones entre chatbots.

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NLU permite a la IA captar las actitudes de los consumidores y realizar análisis de sentimientos. Esto permite a las marcas controlar las opiniones de los clientes con mayor precisión. Gracias a NLU, las empresas pueden calibrar su reputación, así como el éxito de diversos productos y servicios.

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Generación de lenguaje natural (NLG)

Mientras que la competencia de NLU es permitir que las máquinas aprendan y se adapten, NLG les da la capacidad de comunicarse. NLG tiene una gran variedad de aplicaciones, desde la conversión de texto a voz hasta el resumen automático de documentos.

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¿Es mejor la PNL chatbots ?

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Herramientas de desarrollo de chatbot

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