Diseño de chatbots: Todo lo que necesitas para crear mejores bots en 2025

Cuando era niño, pasaba horas diseñando ciudades de Lego: pequeñas tiendas, caminos sinuosos y esos muñecos siempre sonrientes. Entonces pensaba que solo hacía falta un balde de piezas. Pero la verdad es que hasta los Legos necesitan pensamiento de diseño.

Resulta que ese mismo instinto infantil es la base de lo que hago ahora: crear chatbots con IA.

Con experiencia en UI/UX y ahora trabajando como investigador de IA en Botpress —la plataforma detrás de cientos de miles de chatbots implementados, incluidos varios premiados— he comprobado que la tecnología por sí sola no basta.

Lo que diferencia a los grandes chatbots es el diseño de chatbot.

En este artículo comparto el método comprobado que he usado para diseñar chatbots que realmente funcionan. Explicaré cómo el diseño convierte bots básicos en excelentes, qué hace que las conversaciones fluyan y cómo crear chatbots que la gente disfrute usar.

¿Qué es el diseño de chatbots?

El diseño de chatbots es el punto donde la experiencia de usuario (UX), la interfaz de usuario (UI) y tecnologías de IA como la IA conversacional se unen para crear chatbots con IA y asistentes con IA efectivos.

El objetivo del diseño de chatbots es que las conversaciones sean más fluidas, para que los usuarios consigan lo que buscan sin perderse.

¿Por qué importa el diseño de chatbots?

El diseño de chatbots importa porque cada interacción con el chatbot influye en cómo los usuarios perciben tu producto.

Si la experiencia es confusa, los usuarios se van. Peor aún, se llevan una mala impresión de tu marca. En cambio, cuando el diseño funciona, los clientes regresan.

Y esto es más relevante que nunca porque el 67% de las personas ha usado un chatbot para soporte al cliente en el último año.

En Botpress, ayudamos a VR Bank a crear un chatbot con IA para gestionar procesos complejos de hipotecas y jubilación —ambos altamente regulados y tradicionalmente manuales.

Combinando experiencia en UX, aportes de expertos y comprensión avanzada del lenguaje natural, creamos un chatbot que guía a los usuarios en decisiones financieras delicadas y envía los datos directamente a su CRM.

Con este chatbot, ayudamos a VR Bank a ahorrar más de 530.000 € al año.

Eso es lo que logra un gran diseño de chatbot. Hace que las interacciones sean útiles y tiene un impacto directo en los resultados de la organización.

¿Cuál es la diferencia entre diseño UI y diseño UX en chatbots?

El diseño UI de un chatbot trata de lo que el usuario ve, mientras que el diseño UX trata de cómo se siente el usuario durante la interacción.

La UI (interfaz de usuario) incluye la ventana de chat, botones, colores, iconos y burbujas de mensajes.

En resumen: la UI hace que el chatbot se vea bien.

La UX (experiencia de usuario) abarca todo el recorrido del usuario. Incluye lo claro que comunica el bot y lo bien que ayuda al usuario a lograr su objetivo. También cómo responde el bot ante errores.

En resumen: la UX hace que los chatbots sean fáciles y agradables de usar.

Buenas prácticas de diseño UX para chatbots

La forma en que los usuarios interactúan con tu bot puede determinar si reciben la ayuda que necesitan o si abandonan por completo.

Las siguientes buenas prácticas son las que más impacto he visto en implementaciones reales. Son prácticas y esenciales para la implementación de chatbots.

Integrarse en el recorrido del usuario

El mayor error que veo en la implementación de chatbots es tratarlos como una función adicional.

Los chatbots solo aportan valor cuando se integran en el recorrido del usuario, guiando a las personas hacia donde ya quieren ir.

Un ejemplo perfecto (y delicioso) de esto es Fromeo, un chatbot que creamos para Les Producteurs de lait du Québec.

Fromeo está en el centro de la página principal de Fromages d’ici, actuando como un “mayordomo digital del queso” que invita a los usuarios a una experiencia que no sabían que necesitaban.

¿La tarea de Fromeo? Ayudar a explorar cientos de quesos de Quebec ofreciendo recomendaciones personalizadas a través de una conversación. En vez de obligar a navegar por interminables categorías, Fromeo les propone una experiencia sencilla: “¿Qué te apetece hoy?”

Este es un ejemplo de manual de cómo integrar un chatbot en el flujo del usuario. Convierte una sesión de navegación pasiva en un recorrido interactivo y valioso.

Establece expectativas claras desde el principio

Ruby Labs aplicó este enfoque al escalar el soporte en seis aplicaciones por suscripción.

Cuando un usuario abre su chatbot de soporte, se le presentan de inmediato cuatro opciones sencillas:

• Cancelar mi cuenta
• Preguntas sobre facturación
• Resolver un problema técnico
• Hacer una pregunta general

Estos botones guían a los usuarios hacia soluciones exitosas mostrando de inmediato las necesidades más comunes.

No se trata de tecnología sofisticada. Se trata de mostrar claramente en qué puede ayudar el bot.

Esto fue clave para que Ruby Labs pudiera automatizar más de 4 millones de sesiones de soporte al mes con una tasa de resolución del 98%.

También es importante ser honesto sobre lo que el chatbot no puede hacer. Si no gestiona reembolsos o ayuda detallada de cuentas, dilo desde el principio.

Diseña para el flujo conversacional

Una de las razones por las que uso tanto ChatGPT es porque las conversaciones se sienten naturales.

ChatGPT hace pausas y responde de forma que parece un diálogo real. Ese ritmo facilita asimilar la información y mantener el interés, especialmente cuando hago preguntas complejas.

Eso es lo que significa un buen flujo conversacional y así consigo que los chatbots suenen más humanos.

Algunos consejos y trucos que uso para diseñar el flujo conversacional son:

• Mantener las respuestas breves y directas
• Agregar pequeñas pausas entre mensajes para que los usuarios tengan tiempo de procesar lo que ven

Cómo estructurar el diseño UX de un chatbot

1. Investiga a fondo a los usuarios y descubre sus intenciones

Antes de dibujar un flujo o escribir un mensaje, necesitas saber para quién diseñas. No en términos vagos de persona—usuarios reales, objetivos reales, fricciones reales.

Aquí es donde fallan la mayoría de los bots: se construyen a partir de suposiciones, no de evidencias.

Empieza respondiendo tres preguntas clave:

• ¿Quiénes son los usuarios típicos? (por ejemplo, nuevos visitantes, clientes recurrentes, empleados)
• ¿Cuáles son sus objetivos? (por ejemplo, pedir ayuda, comprar, rastrear algo, cancelar una suscripción)
• ¿Qué les frustra en la experiencia actual?

No encontrarás estas respuestas en una lluvia de ideas. Habla con equipos como soporte, ventas y producto para saber dónde tienen más problemas los usuarios.

Luego revisa tickets de soporte, transcripciones de chat o búsquedas en el centro de ayuda para detectar patrones.

Con esta investigación, construyes un mapa de intenciones: una lista de lo que tu bot debe gestionar y cómo los usuarios formulan esas solicitudes.

2. Define un propósito claro para tu chatbot

Tu chatbot no tiene que hacerlo todo. Solo debe hacer una cosa realmente bien.

Antes de escribir un mensaje, identifica el caso de uso de mayor impacto —algo que los usuarios realmente necesiten y que tu equipo pueda automatizar con confianza.

Busca un proceso que cumpla con lo siguiente:

• Alta frecuencia
• Molesta a los usuarios
• Sigue un patrón predecible

Por ejemplo, en e-commerce, suele ser el seguimiento de pedidos o la búsqueda de productos: ambos son frecuentes, estructurados y de bajo riesgo para automatizar.

Una vez que hayas definido tu objetivo, redacta una misión de una sola línea para el bot. Algo como: “Guiar a los usuarios en la cancelación de su cuenta sin intervención de agentes en menos de dos minutos.”

Ahora, define el éxito numéricamente. ¿Apuntas a un 80% de automatización? ¿Reducir el tiempo promedio de atención? ¿Menos derivaciones?

3. Diseña el recorrido conversacional de principio a fin

Planifica todo el recorrido del usuario antes de escribir un solo mensaje. Esta es la base de la experiencia de usuario en chatbots.

Cómo mapear el recorrido de un chatbot como un profesional

Este es el proceso que sigo en cada proyecto, ya sea para soporte, onboarding o captación de leads:

1. ¿Dónde encuentra el usuario al bot? ¿Página principal? ¿Centro de ayuda? ¿Página de pago?
2. ¿Cómo identificará el bot lo que quiere el usuario? (palabras clave, botones, entradas del usuario)
3. ¿Qué ocurre después de cada intención? Esquematiza todas las variantes
4. ¿Cuándo y cómo termina el flujo? ¿Escala, completa una tarea o devuelve información?
5. ¿Qué pasa si algo sale mal?

Ejemplo de recorrido: Bot de seguimiento de pedidos

Aquí tienes un flujo básico como referencia:

1. [Mensaje de bienvenida]: “Hola 👋 ¿Quieres rastrear un pedido, consultar el estado de entrega o hacer una pregunta?”
   → Respuestas rápidas: “Rastrear mi pedido”, “Información de entrega”, “Hablar con soporte”‍
2. [El usuario selecciona ‘Rastrear mi pedido’]
3. [El bot solicita el número de pedido]: “¡Claro! ¿Puedes ingresar tu número de pedido?”‍
4. [Verificar base de datos]
   → Si se encuentra: “Tu pedido está en camino y debería llegar antes de las 4 PM de hoy.”
   → Si no se encuentra: “Hmm, no pude encontrar ese número. ¿Quieres intentarlo de nuevo o contactar con soporte?”‍
5. [Acción del usuario]
   → Intentar de nuevo o escalar a un agente‍
6. [Fin de la conversación]: “Me alegra haber ayudado. ¿Hay algo más antes de que te vayas?”

4. Escribe y prueba diálogos de ejemplo

Una vez que hayas mapeado el flujo del chatbot, es momento de entrar en los detalles que más importan: las palabras reales que dirá tu bot.

Siempre sigo esta regla: Si no puedes escribir una conversación de ejemplo realista para una intención, aún no estás listo para construirla.

Comienza escribiendo de 3 a 5 diálogos de ejemplo para tus principales casos de uso: escenarios reales y específicos basados en tu investigación de usuarios. Estos deben reflejar el lenguaje real de las personas, no textos empresariales pulidos.

Por ejemplo:

• Un usuario que acaba de ser cobrado dos veces y está frustrado.
• Alguien que intenta restablecer su contraseña pero no recibe el correo.
• Un usuario nuevo que no sabe cómo cancelar su prueba.

Escribe la interacción completa, incluyendo casos límite y desvíos incómodos. Si alguien responde a medias o se sale del guion, ¿cómo lo maneja el bot?

Mantén los mensajes cortos y claros. Divide las explicaciones en pasos lógicos y usa saltos de línea para facilitar la lectura.

Una vez escritos, representa los diálogos con tu equipo o, mejor aún, con usuarios reales.

Léelos en voz alta.

Al revisar los registros de usuarios interactuando con el bot, observa dónde dudan, malinterpretan o hacen preguntas de seguimiento que tu guion no anticipó. Esta es, probablemente, la mejor forma de mejorar los flujos.

5. Construye tu chatbot

Ahora que tienes listo el flujo y el contenido, es momento de crear tu chatbot de IA.

Necesitarás:

• Mensaje de bienvenida
• Intenciones principales (FAQ, ayuda de cuenta, consulta de pedidos, etc.)
• Lógica para derivar a soporte
• Gestión de reintentos y respuestas alternativas

Tu equipo también debe decidir cómo almacenará el bot datos como números de pedido o preferencias del usuario. ¿Necesitará llamar a APIs para obtener datos de envíos o disponibilidad de calendario? ¿Debe recordar interacciones previas?

Integra herramientas como Calendly o Google Calendar para agendar, Zendesk para soporte, y Stripe o Shopify para transacciones. Las APIs personalizadas pueden ayudar a conectar con tus sistemas internos.

6. Prueba y mejora continuamente

Una vez que tu bot esté en producción, aprenderás rápidamente qué funciona y qué no.

Y para eso, podemos decir: gracias, analítica de chatbots.

Nada supera los datos reales de usuarios reales para mejorar tu bot.

Algunas métricas clave a monitorear después del lanzamiento:

• Intenciones más comunes
• Nodos con mayor abandono
• Frases repetidas que activan respuestas alternativas
• Tiempo por sesión / tasas de éxito

Consejo profesional: Crea un "Registro de mejoras del bot".

Recomiendo revisar este registro cada dos semanas. Haz seguimiento de los cambios y su impacto. Reentrena el reconocimiento de intenciones a medida que surgen nuevos patrones.

Mejores herramientas para el diseño UX de chatbots

Herramientas de planificación y mapeo

Estas te ayudan a esquematizar la lógica de un chatbot antes de escribir código. Son ideales para visualizar flujos e identificar casos límite.

Lucidchart

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Como alguien que crea chatbots por diversión (y trabaja en una empresa de IA), esta es de lejos una de mis herramientas favoritas para planificar conversaciones.

Es excelente para crear árboles de conversación detallados, rutas alternativas y lógica de decisiones.

Me encanta usarla cuando trabajo con ingenieros o equipos de soporte porque todo es muy visual y fácil de alinear.

Extra: la colaboración en tiempo real es ideal para trabajo en equipo asincrónico.

Miro

Normalmente inicio los talleres de diseño de chatbots en Miro. Es perfecto para volcar ideas iniciales como intenciones y ejemplos de frases en un espacio visual.

Si Lucidchart es donde formalizo las cosas, Miro es donde ocurre la creatividad desordenada. También es ideal para hacer lluvias de ideas tempranas en equipo o recopilar hallazgos tras la investigación de usuarios.

Whimsical

Esta es mi opción cuando quiero crear un borrador rápido de conversación o esquematizar el flujo de una función pequeña.

Es perfecto cuando trabajo solo o necesito mostrar un concepto sin una gran configuración de herramientas.

También es útil para mantener todo limpio y a alto nivel, sin entrar en detalles demasiado pronto.

Herramientas de prueba e investigación

Ninguna estrategia de chatbot está completa sin probar interacciones reales de usuarios. Estas herramientas te ayudan a validar el diseño conversacional y recopilar feedback antes del lanzamiento.

PlaybookUX

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He usado PlaybookUX para hacer pruebas no moderadas de prototipos de chatbots, y siempre obtengo comentarios muy valiosos.

Obtienes reacciones y comportamientos de navegación de los usuarios sin tener que programar entrevistas.

Es especialmente útil para detectar puntos donde los usuarios malinterpretan al bot o toman caminos inesperados en el flujo.

Maze

Me gusta usar Maze para pruebas rápidas de señal.

Cuando solo quieres saber: ¿Este flujo tenía sentido?

Lookback

Lookback permite entrevistas en vivo y grabaciones de pantalla para observar reacciones en tiempo real y problemas de usabilidad.

Personalmente, he detectado pequeños problemas de tiempo o frases poco claras solo por ver a un usuario dudar unos segundos durante la conversación.

Plataformas de chatbots con IA

Estas son plataformas integrales que se usan durante la implementación para crear y desplegar experiencias conversacionales. Suelen incluir herramientas para lógica, integraciones y procesamiento de lenguaje natural.

Botpress

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Yo construyo todo en Botpress: es el equilibrio perfecto entre no-code y flexibilidad total para desarrolladores.

Botpress ofrece una plataforma completa para crear IA conversacional con soporte para NLU, RAG y flujos personalizados.

El constructor visual es intuitivo para diseñadores, y la plataforma permite pruebas y depuración en tiempo real.

Y es ideal para equipos que quieren pasar de la idea a producción con muy poco código.

¿Lo mejor de todo? ¡Es gratis!

Rasa

Como alguien sin formación técnica, debo decir que Rasa requiere más trabajo de ingeniería. Lo he usado para bots personalizados con mucho ML, cuando necesitaba control total sobre los modelos de intención.

Pero si tu equipo sabe Python y necesita construir algo más allá de la lógica drag-and-drop, Rasa es muy potente.

Dialogflow

Dialogflow es ideal para bots sencillos o cuando ya usas Google Cloud en tu stack.

Lo usé una vez para crear un bot de soporte IT por voz que se integraba con Google Calendar y Sheets.

No es tan flexible para flujos avanzados o lógica personalizada, pero funciona de manera muy fluida si tus necesidades son sencillas.

Herramientas de análisis y optimización

Una vez que tu chatbot está en funcionamiento, necesitas conocer su desempeño. Las herramientas de análisis rastrean el comportamiento de los usuarios, el éxito de las conversaciones, los puntos de abandono y más.

Botpress (integrado)

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Otro aspecto de Botpress que me encanta es la pestaña de análisis integrada.

Es muy fácil depurar los flujos en contexto y ver qué escribieron los usuarios antes de que el bot se confundiera.

Dashbot

Si gestionas varios bots o quieres un panel dedicado para el análisis de interacción y rendimiento, Dashbot es una excelente opción.

Ofrece información estructurada sobre aspectos como la retención de usuarios y los disparadores de respuestas alternativas.

Google Analytics (eventos personalizados)

Recomiendo mucho Google Analytics para equipos de marketing que quieran ver cómo el bot afecta las conversiones, las tasas de rebote o la interacción general en la página.

No está diseñado específicamente para chatbots, pero es ideal para un análisis más amplio del embudo.

Diseña chatbots más inteligentes

El diseño del chatbot es la base de toda gran experiencia conversacional.

Botpress es una plataforma de agentes de IA que ofrece a todos las herramientas para crear y desplegar agentes inteligentes con diálogo natural.

Con herramientas de diseño integradas, plantillas reutilizables y un potente motor NLU, Botpress facilita la creación de bots que no solo funcionan, sino que también se sienten humanos.

Empieza a construir hoy. Es gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo se tarda en diseñar y lanzar un chatbot?

Diseñar y lanzar un chatbot bien diseñado puede tomar desde unas pocas horas hasta varias semanas, según la complejidad. Los bots simples de preguntas frecuentes pueden estar listos en 2 o 3 horas, mientras que los más avanzados que gestionan tareas complejas pueden requerir un par de días o más para garantizar la calidad y la fiabilidad.

¿Necesito conocimientos de programación para diseñar un chatbot?

No es estrictamente necesario saber programar para diseñar un chatbot, gracias a los creadores visuales y herramientas sin código que ofrecen plataformas como Botpress (o Dialogflow). Sin embargo, las integraciones complejas o funciones especializadas suelen beneficiarse del apoyo de desarrolladores para ampliar las capacidades del bot.

¿Un chatbot puede gestionar varios idiomas o dialectos en el mismo bot?

Un chatbot puede gestionar varios idiomas o dialectos en el mismo bot si se diseña utilizando modelos multilingües de comprensión del lenguaje natural (NLU) y se cuenta con datos de entrenamiento específicos para cada idioma. Muchas plataformas modernas de chatbots ofrecen capacidades multilingües integradas, pero aún así es necesario planificar bien las traducciones y probar matices en frases, contexto cultural y expectativas de los usuarios en distintas regiones.

¿Cómo puedo medir si el diseño de mi chatbot es exitoso después del lanzamiento?

El éxito del diseño de un chatbot se mide tras el lanzamiento con métricas como tasas de finalización de tareas, puntuaciones de satisfacción de los usuarios, tasas de respuestas alternativas y tiempo promedio de resolución. Los registros de conversación y la retroalimentación de los usuarios ayudan a identificar puntos de fricción y la efectividad general.

¿Qué errores comunes debo evitar al diseñar conversaciones para chatbots?

Los errores más comunes en el diseño de chatbots incluyen usar un lenguaje robótico o demasiado formal, no aclarar las capacidades del bot, crear flujos rígidos que ignoran entradas inesperadas y carecer de mensajes alternativos efectivos. Probar con usuarios reales ayuda a asegurar conversaciones naturales e interacciones fluidas y útiles.