Diseño de Chatbot: Todo lo que necesitas para Crea mejores bots en 2025

De niño, pasaba horas diseñando pueblos Lego: tienditas, caminos sinuosos y esas minifiguras tan alegres. Por aquel entonces, creía que bastaba con un cubo de ladrillos. Pero lo cierto es que incluso los Lego requieren pensamiento creativo. 

Resulta que ese mismo instinto infantil es la base de lo que hago ahora: construir chatbots de 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 chatbots galardonados— he visto de primera mano que la tecnología por sí sola no es suficiente. 

Lo que distingue a los mejores chatbots es el diseño del chatbot.

Este artículo comparte el modelo comprobado que he usado para diseñar chatbots que realmente funcionan . Explicaré cómo el diseño de chatbots convierte bots básicos en excelentes, qué hace que las conversaciones fluyan y cómo crear chatbots que la gente disfrute usando.

¿Qué es el diseño de chatbot?

El diseño de chatbot es la intersección donde la experiencia del usuario (UX), la interfaz de usuario (UI) y las tecnologías de IA como la IA conversacional se unen para crear chatbots y asistentes de IA efectivos.

El objetivo del diseño del chatbot es hacer que las conversaciones del chatbot sean más fluidas, para que los usuarios puedan obtener fácilmente lo que necesitan sin sentirse perdidos.

¿Por qué es importante el diseño del chatbot?

El diseño del chatbot es importante porque cada interacción del chatbot determina cómo los usuarios perciben su producto. 

Si la experiencia es confusa, los usuarios abandonan la página. Peor aún, se llevan una impresión negativa de tu marca. Por otro lado, cuando el diseño funciona, los clientes vuelven. 

Y esto importa más que nunca porque el 67% de las personas han utilizado un chatbot para atención al cliente en el último año. 

En Botpress Ayudamos a VR Bank a construir un chatbot de inteligencia artificial para gestionar flujos complejos de hipotecas y jubilación, procesos históricamente manuales y altamente regulados. 

Al combinar la experiencia de UX, el aporte de información sobre el tema y la comprensión inteligente del lenguaje natural, creamos un chatbot que guía a los usuarios a través de decisiones financieras delicadas y alimenta los datos directamente a su CRM.

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

Eso es lo que logra un buen diseño de chatbot: hace que las interacciones resulten útiles y tiene un impacto directo en los resultados de una organización.

¿Cuál es la diferencia entre el diseño de UI de chatbot y el diseño de UX de chatbot?

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

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

En resumen: la interfaz de usuario hace que el chatbot se vea bien.

La UX (experiencia de usuario) abarca toda la experiencia del usuario. Abarca la claridad con la que el bot se comunica y su eficacia para ayudarle a llegar al punto inicial. La UX también incluye cómo el bot responde a los errores. 

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

Mejores prácticas de diseño de UX para chatbots

La forma en que los usuarios interactúan con su bot puede determinar si obtienen la ayuda que necesitan o si abandonan el proceso por completo. 

Las siguientes prácticas recomendadas son las que he visto que marcan la mayor diferencia en la implementación de bots en el mundo real. Son prácticas y esenciales para la implementación de chatbots .

Integrar en el recorrido del usuario

El mayor error que veo en las implementaciones de chatbots es tratar al bot como un complemento de funciones. 

Los chatbots solo crean valor cuando se integran en el recorrido del usuario y guían a las personas hacia donde quieren ir.

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

Fromeo ocupa un lugar central en la página de inicio de Fromages d'ici y actúa como un “mayordomo de queso” digital que invita a los usuarios a vivir una experiencia que no sabían que necesitaban.

¿El trabajo de Fromeo? Ayudar a la gente a explorar cientos de quesos de Quebec presentando recomendaciones personalizadas a través de una conversación. En lugar de obligar a la gente a explorar un sinfín de categorías de quesos, Fromeo les ofrece una experiencia sencilla: "¿Qué te apetece hoy?".

Este es un ejemplo clásico de cómo integrar un chatbot en el flujo de un usuario. Convierte una sesión de navegación pasiva en una experiencia interactiva de alto valor.

Establezca expectativas claras desde el principio

Ruby Labs utilizó este enfoque al ampliar el soporte en seis aplicaciones basadas en suscripción.

Cuando un usuario abre su chatbot de soporte, se le presentan instantáneamente cuatro opciones simples: 

• Cancelar mi cuenta
• Preguntas de facturación
• Solucionar un problema técnico
• Haz una pregunta general

Estos botones guían a los usuarios hacia resultados exitosos al resaltar las necesidades más comunes de inmediato. 

No se trata de tecnología sofisticada. Se trata de mostrar a la gente, claramente, cómo puede ayudar un bot.

Esto jugó un papel importante en la capacidad de Ruby Labs para automatizar más de 4 millones de sesiones de soporte cada mes con una tasa de resolución del 98% . 

También es importante ser honesto sobre lo que el chatbot no puede hacer. Si no gestiona asuntos como reembolsos o ayuda detallada con la cuenta, indícalo desde el principio.

Diseño para el flujo conversacional

Una de las razones por las que me encuentro usando ChatGPT Tan a menudo es que las conversaciones parecen naturales.

ChatGPT Hace pausas y responde de una forma que parece un intercambio real. Ese ritmo facilita la asimilación de la información y la atención, sobre todo cuando hago preguntas complejas.

Así es como se ve una buena conversación y es como hago que los chatbots suenen más humanos . 

Algunos otros consejos y trucos que utilizo cuando se trata de diseñar el flujo conversacional son:

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

Cómo estructurar el diseño UX de un chatbot

1. Profundizar en la investigación del usuario y el descubrimiento de intenciones

Antes de esbozar un flujo o escribir un solo mensaje, necesitas saber para quién estás diseñando. No en términos de personajes vagos: usuarios reales, objetivos reales, fricción real.

Aquí es donde la mayoría de los bots fallan: están construidos a partir de suposiciones, no de evidencia.

Comencemos respondiendo tres preguntas fundamentales:

• ¿Quiénes son los usuarios típicos? (por ejemplo, nuevos visitantes, clientes recurrentes, empleados)
• ¿Cuáles son sus objetivos? (por ejemplo, obtener ayuda, realizar una compra, realizar un seguimiento de algo, cancelar una suscripción)?
• ¿Qué les frustra en la experiencia actual?

No encontrarás estas respuestas en una lluvia de ideas. Habla con equipos como atención al cliente, ventas y producto para descubrir dónde tienen más dificultades los usuarios. 

Luego, consulte los tickets de soporte, las transcripciones de chat o las búsquedas en el centro de ayuda para encontrar patrones. 

A través de esta investigación, estás construyendo un mapa de intenciones: una lista de lo que tu bot necesita manejar y cómo los usuarios expresan naturalmente esas solicitudes.

2. Define un propósito claro para tu chatbot

Tu chatbot no necesita hacerlo todo. Solo necesita hacer una cosa realmente bien .

Antes de escribir un solo mensaje, identifique el caso de uso de mayor impacto: algo que los usuarios realmente necesitan y algo que su equipo puede automatizar con confianza. 

Estás buscando un proceso que dé en el clavo:

• Frecuencia alta
• Molesta a los usuarios
• Sigue un patrón predecible

Por ejemplo, en el comercio electrónico, normalmente se trata del seguimiento de pedidos o la búsqueda de productos: ambos son procesos frecuentes, estructurados y de bajo riesgo para automatizar.

Una vez definido el objetivo, escribe una misión de una sola línea para el bot. Algo como: "Guiar a los usuarios en la cancelación de cuentas sin intervención del agente en menos de dos minutos".

Ahora, defina el éxito numéricamente . ¿Su objetivo es una automatización del 80%? ¿Una reducción en el tiempo promedio de gestión? ¿Menos escaladas?

3. Diseñar de extremo a extremo Chat Viaje

Planifique toda la experiencia del usuario antes de escribir un solo mensaje. Esta es la base de la experiencia de usuario (UX) de un chatbot.

Cómo mapear el recorrido de un chatbot como un profesional

Este es el proceso que sigo en cada proyecto, ya sea para atención al cliente, incorporación o captura de clientes potenciales:

1. ¿Dónde encuentra el usuario el bot? ¿En la página de inicio? ¿En el centro de ayuda? ¿En la página de pago?
2. ¿Cómo reconocerá el bot lo que quiere el usuario? (palabras clave, botones, entradas del usuario)
3. ¿Qué sucede después de cada intento? Esboza todas las variaciones.
4. ¿Cuándo y cómo finaliza el flujo? ¿Se intensifica, finaliza una tarea o devuelve datos?
5. ¿Qué pasa cuando algo sale mal?

Ejemplo de recorrido: Bot de seguimiento de pedidos

A continuación se muestra un flujo básico como referencia:

1. [Mensaje de bienvenida] : “Hola. ¿Quieres rastrear un pedido, verificar el estado de la entrega o hacer una pregunta?”
   → Respuestas rápidas: “Seguimiento de mi pedido”, “Información de entrega”, “Hablar con soporte ”
2. [El usuario selecciona 'Seguir mi pedido']
3. [El bot solicita el número de pedido] : "¡Claro! ¿Puedes ingresar tu número de pedido? "
4. [Consultar base de datos]
   → Si se encuentra: “Su pedido está listo para entrega y debería llegar hoy a las 4 p. m.”.
   → Si no lo encuentras: "No pude encontrar ese número. ¿Quieres volver a intentarlo o contactar con el servicio de asistencia? "
5. [Acción del usuario]
   → Inténtalo de nuevo o escala al agente
6. [Fin de la conversación] : "Me alegra haberte ayudado. ¿Algo más antes de irte?"

4. Escriba y pruebe diálogos de muestra

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

Esta es la regla que sigo siempre: si no puedes escribir una muestra realista de conversación para una intención, aún no estás listo para construirla.

Empieza por crear de 3 a 5 diálogos de muestra para tus principales casos de uso: escenarios reales y específicos basados en tu investigación de usuarios. Estos deben reflejar el lenguaje real que usa la gente, no texto comercial depurado. 

Por ejemplo:

• Un usuario al que le acaban de cobrar dos veces y está frustrado.
• Alguien intenta restablecer su contraseña pero no recibe el correo electrónico.
• Un usuario nuevo que no está seguro de cómo cancelar su prueba.

Escribe toda la interacción, incluyendo casos extremos y desvíos incómodos. Si alguien da una respuesta a medias o se sale del guion, ¿cómo lo gestiona el bot?

Mantenga los mensajes breves y claros. Divida las explicaciones en pasos lógicos y utilice 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 observar los registros de los usuarios que interactúan con el bot, descubre dónde dudan, malinterpretan o hacen preguntas de seguimiento que tu script no anticipó. Esta es posiblemente la mejor manera de optimizar los flujos. 

5. Crea Tu Chatbot

Ahora que tu flujo y contenido están listos, es hora de construir tu chatbot de IA .

Necesitarás:

• Mensaje de bienvenida
• Intenciones principales (preguntas frecuentes, ayuda con la cuenta, búsqueda de pedidos, etc.)
• Admite lógica de transferencia
• Manejo de reintentos y respaldo

Tu equipo también debe decidir cómo almacenará el bot datos como los números de pedido o las preferencias del usuario. ¿Necesitará llamar a las API para obtener datos de envío o la disponibilidad del calendario? ¿Debería recordar interacciones pasadas?

Integrar con herramientas como Calendly o Google Calendar para programar, Zendesk para soporte y Stripe o Shopify para transacciones. Las API personalizadas pueden ayudarte a conectarte con tus sistemas internos.

6. Pruebe y perfeccione continuamente

Una vez que tu bot esté activo, aprenderás rápidamente lo que funciona y lo que no. 

Y por eso podemos decir: gracias, chatbot analytics .

Nada supera los datos del mundo real de usuarios reales cuando se trata de mejorar su bot.

Algunas métricas clave para monitorear después del lanzamiento:

• Intenciones más comunes
• Nodos con alta tasa de abandono
• Frases repetidas que dan lugar a retrocesos
• Tiempo por sesión / tasas de éxito

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

Recomiendo revisar este registro quincenalmente. Monitorea las actualizaciones y su impacto. Refuerza tu reconocimiento de intenciones a medida que surjan nuevos patrones. 

Las mejores herramientas para el diseño de UX de chatbots

Herramientas de planificación y mapeo

Estos te ayudan a esbozar la lógica de un chatbot antes de tocar una sola línea de código. Son ideales para visualizar flujos e identificar casos extremos.

Lucidchart

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

Es ideal para crear árboles de conversación detallados, rutas de respaldo y lógica de decisiones. 

Me encanta especialmente usarlo cuando trabajo con ingenieros o equipos de soporte porque todo es súper visual y fácil de alinear. 

Bono: la colaboración en tiempo real es un sueño para el trabajo en equipo asincrónico.

Miró

Suelo empezar los talleres de diseño de chatbots en Miro. Es ideal para volcar ideas básicas, como intenciones y ejemplos de frases, en un entorno visual.

Si Lucidchart es donde formalizo las cosas, Miro es donde surge el pensamiento creativo desordenado. También es un excelente lugar para realizar lluvias de ideas iniciales en equipo o recopilar información de los usuarios después de la investigación.

Caprichoso 

Esta es mi opción preferida cuando quiero crear un borrador de conversación rápido o simplemente esbozar un pequeño flujo de funciones.

Es perfecto cuando trabajo solo o necesito mostrarle un concepto a alguien sin un gran "conjunto de herramientas". 

También es ideal para mantener las cosas limpias y de alto nivel sin entrar en detalles minuciosos demasiado pronto.

Herramientas de prueba e investigación

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

PlaybookUX 

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He utilizado PlaybookUX para ejecutar pruebas no moderadas en prototipos de chatbot y siempre me brinda una mina de oro de comentarios.

Obtendrás reacciones de los usuarios y comportamiento de navegación, todo sin necesidad de programar entrevistas. 

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

Laberinto 

Me gusta usar Maze para probar señales rápidamente. 

Cuando simplemente quieres saber: ¿Tuvo sentido este flujo?

Mirar atrás 

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

Personalmente, he detectado pequeños problemas de sincronización o redacción poco clara simplemente viendo a un usuario dudar durante tres segundos a mitad de una conversación.

Plataformas de chatbots de IA

Se trata de plataformas integrales que se utilizan durante la implementación de chatbots para crear e implementar experiencias conversacionales. Suelen incluir herramientas para lógica, integraciones y manejo del lenguaje natural.

Botpress

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Yo construyo todo en Botpress :es el punto ideal entre la falta de código y la total flexibilidad para el desarrollador.

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

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

Y es una excelente opción para equipos que buscan pasar del concepto a la producción con un código mínimo. 

¿Y lo mejor de todo? ¡Es gratis!

Rasa 

Como alguien sin formación técnica, diré que Rasa requiere más ingeniería. Lo he usado para bots personalizados con un alto componente de aprendizaje automático, como cuando necesitaba control total sobre los modelos de intención.

Pero si su equipo tiene experiencia en Python y necesita construir algo más allá de la lógica de arrastrar y soltar, Rasa es increíblemente poderoso. 

Dialogflow 

Dialogflow es ideal para bots simples o cuando tu stack ya está profundamente arraigado en Google Cloud.

Lo usé una vez para crear un robot de ayuda de TI habilitado por voz que se conectaba a Google Calendar y sábanas. 

No es tan flexible para flujos avanzados o lógica personalizada, pero es realmente fluido si sus necesidades son sencillas.

Herramientas de análisis y optimización

Una vez que tu chatbot esté activo, necesitarás información sobre su rendimiento. Las herramientas de análisis rastrean el comportamiento de los usuarios, el éxito de las conversaciones, los puntos de abandono y más.

Botpress (incorporado) 

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Otro aspecto de Botpress Lo que más me encanta es la pestaña de análisis incorporada.

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

Dashbot 

Si estás ejecutando varios bots o quieres un panel dedicado a la participación y el rendimiento, Dashbot es ideal.

Proporciona a los usuarios información estructurada sobre cuestiones como la retención de usuarios y los activadores de respaldo. 

Google Analytics (eventos personalizados) 

Lo recomiendo mucho Google Analytics para equipos de marketing que desean ver cómo el bot afecta las conversiones, las tasas de rebote o la participación general en la página. 

No es nativo del chatbot, pero es excelente para un análisis de embudo más amplio.

Diseñe chatbots más inteligentes 

El diseño de un chatbot es la base de toda gran experiencia de chatbot.

Botpress es una plataforma de agente de IA que brinda a todos las herramientas para crear e implementar 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 sólo funcionan, sino que parecen humanos.

‍Empieza a construir hoy mismo. Es gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto se tarda en diseñar y lanzar un chatbot?

Diseñar y poner en marcha un chatbot que funcione bien puede llevar desde unas horas hasta varias semanas, dependiendo de la complejidad. Los bots sencillos de preguntas frecuentes pueden ponerse en marcha en 2 o 3 horas, mientras que los bots más avanzados que gestionan tareas complejas pueden tardar un par de días o más en garantizar la calidad y la fiabilidad.

¿Necesito conocimientos de programación para diseñar un chatbot?

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

¿Puede un chatbot manejar varios idiomas o dialectos en el mismo bot?

Un chatbot puede manejar varios idiomas o dialectos en el mismo bot si está diseñado con modelos multilingües de comprensión del lenguaje natural (NLU) y admite datos de entrenamiento específicos de cada idioma. Muchas plataformas de chatbot modernas ofrecen funciones multilingües integradas, pero aun así tendrás que planificar las traducciones con cuidado y probar los matices en la redacción, el contexto cultural y las expectativas de los usuarios en las distintas regiones.

¿Cómo puedo medir si el diseño de mi chatbot ha tenido éxito tras su lanzamiento?

El éxito del diseño del chatbot se mide después de su lanzamiento mediante métricas como los índices de finalización de tareas, las puntuaciones de satisfacción de los usuarios, los índices de retroceso y el tiempo medio de resolución. Los registros de conversaciones y los comentarios de los usuarios ayudan a identificar los puntos de fricción y la eficacia general.

¿Qué errores comunes debo evitar al diseñar conversaciones de chatbot?

Entre los errores más comunes en el diseño de un chatbot se incluyen el uso de un lenguaje robótico o demasiado formal, no aclarar las capacidades del bot, crear flujos rígidos que ignoren entradas inesperadas y carecer de mensajes alternativos eficaces. Las pruebas con usuarios reales ayudan a garantizar conversaciones naturales e interacciones fluidas y útiles.