¿Quiere implantar un chatbot?
Estás de suerte.
Hemos ayudado a empresas a desplegar más de 750.000 agentes de IA (sí, de verdad).
Así que estamos bastante familiarizados con lo que hace que un proyecto de implementación de chatbot tenga éxito.
El uso de un chatbot para las empresas es un tema candente, y con razón. Los chatbots son el canal de comunicación de más rápido crecimiento para las marcas.
Son rentables, permiten a las empresas escalar y los usuarios buscan cada vez más opciones de mensajería digital.
Pero es difícil. Las empresas cometen muchos errores en el despliegue de chatbot. En realidad, se trata de un proyecto de software complejo en el que su equipo debe invertir adecuadamente.
Permítame guiarle a través de los pasos que nuestro equipo de éxito del cliente utiliza para nuestros clientes de chatbot empresarial.
1. Evaluar la alineación estratégica con el proyecto de IA
Su primer paso debe ser siempre determinar cómo se alineará un chatbot con los objetivos estratégicos existentes de su empresa.
Vemos mucho este error: "Necesitamos un chatbot porque tenemos IA en nuestra hoja de ruta".
Querer la IA porque sí no te lleva al éxito. Está bien empezar por ahí, pero hay que encontrarle el sentido.
Por suerte, siempre que tenga objetivos estratégicos, esto no es difícil de hacer.
Determinar los objetivos estratégicos
Puede empezar por enumerar los objetivos estratégicos de su empresa (si no dispone de un documento al respecto).
Los objetivos podrían ser los siguientes:
- Mayor eficacia y productividad
- Mejor experiencia del cliente
- Reducción de costes
- Mejora del cumplimiento de la normativa
- Mejora de la toma de decisiones
Evaluar la contribución de la IA a los objetivos estratégicos
Una vez que los objetivos de la empresa hayan sido acordados por los que tienen que estar de acuerdo, puede realizar una breve auditoría para averiguar cómo su inversión en IA repercutirá de forma tangible en esos objetivos.
Nuestro equipo de éxito de clientes hace esto mucho. Todo el día, todos los días.
Han desglosado esta auditoría de alineación en 6 preguntas para que tu equipo se alinee.
1) Identificación del problema
Pregunte: ¿Cuáles son los problemas u oportunidades concretos que abordará la IA?
Por ejemplo, auditamos una empresa tecnológica del Global 2000 que experimentaba importantes caídas de productividad año tras año.
Identificaron cinco áreas clave que estaban mermando la productividad: la experiencia y el compromiso de los empleados, el soporte técnico interno, la gestión global del conocimiento y la incorporación de los clientes.
Gracias a la correcta identificación de los problemas, pudieron combatir la disminución de la productividad automatizando la difusión de la información y la prestación de servicios en todos estos procesos.
2) Impacto financiero
Pregunte: ¿Cuáles son las implicaciones financieras de la adopción de la IA? ¿Cómo se medirá el ROI?
Medir los costes en relación con el ahorro y el aumento de la eficiencia proporciona un análisis claro del impacto financiero.
Por ejemplo, vimos una empresa de logística que proyectó el ROI de la implementación de la optimización de rutas basada en IA para preparar su presentación inicial a la dirección.
(Comprobaron que la inversión inicial se compensaba con una reducción del 20% en los costes de combustible durante el primer año).
3) Gestión de riesgos
Pregunte: ¿Cuáles son los riesgos potenciales y cómo se van a mitigar?
¿Un ejemplo? Un proveedor de servicios sanitarios identificó la privacidad de los datos como uno de los principales riesgos en su plan de implantación de la IA. Desarrollaron sólidos protocolos de cifrado y programas de formación del personal para mitigar estos riesgos y garantizar la seguridad de los datos de los pacientes.
4) Viabilidad de la aplicación
Pregunte: ¿Cuál es el calendario de implantación de la IA? ¿Qué recursos se necesitan?
Por ejemplo, uno de nuestros clientes descubrió que una implantación por fases a lo largo de 18 meses, con pruebas y ajustes iterativos, era esencial para el éxito de su chatbot de atención al cliente basado en IA.
5) Adecuación cultural y organizativa
Pregunta: ¿Cómo afectará la IA a la cultura organizativa y a las funciones de los empleados?
Tomemos el ejemplo de una empresa automovilística que implantó la IA para el mantenimiento predictivo.
Llevaron a cabo una amplia formación y talleres para garantizar que los empleados se sintieran cómodos con la nueva tecnología, lo que facilitó la transición y aumentó el compromiso de los empleados.
6) Preparación tecnológica y de datos
Pregunte: ¿Están la infraestructura tecnológica y los datos actuales preparados para la implantación de la IA?
Una empresa de telecomunicaciones descubrió que sus datos estaban fragmentados y eran incoherentes.
Antes de implantar la IA, llevaron a cabo un exhaustivo proceso de limpieza e integración de datos para garantizar que los modelos de IA tuvieran acceso a conjuntos de datos fiables y completos.
2. Realizar una evaluación de la preparación para la IA
Su empresa quiere IA, pero ¿está preparada para ella?
Una evaluación de la preparación para la IA ayudará a su equipo a identificar en qué aspectos debe mejorar antes de invertir en IA.
Vemos un montón de empresas que empiezan a gastar dinero antes de estar realmente preparadas para lograr algo.
Así que prepárese para el éxito con una evaluación formal.
1) Estrategia
Antes de embarcarse en el viaje de la IA, es fundamental contar con una estrategia clara y coherente que se ajuste a los objetivos generales de la empresa.
Esto implica definir los problemas específicos que pretende resolver con la IA, identificar los posibles casos de uso y comprender el impacto previsto en su empresa.
Una estrategia bien definida debe esbozar la visión a largo plazo de la integración de la IA, incluida la hoja de ruta para ampliar las iniciativas de IA en toda la organización (puedo ayudarle con esto más adelante).
Garantizar que existe un fuerte compromiso de liderazgo y una alineación estratégica de los proyectos de IA con los objetivos empresariales.
Preguntas para el análisis de las carencias estratégicas:
- ¿A quién pertenece la estrategia de IA de la empresa?
- ¿Está la iniciativa de IA alineada con los objetivos estratégicos?
- ¿Existe una hoja de ruta para ampliar la IA a toda la organización?
2) Infraestructuras
Una infraestructura sólida y escalable incluye la base tecnológica necesaria para el desarrollo, la implantación y el mantenimiento continuo de la IA.
La infraestructura debe soportar las herramientas y plataformas necesarias para el desarrollo, las pruebas y el despliegue de modelos de IA. Los componentes clave pueden ser la potencia de cálculo, el almacenamiento y las capacidades de red.
Invertir en la infraestructura adecuada garantiza que su organización pueda hacer frente a las demandas computacionales de la IA y escalar las operaciones según sea necesario.
Preguntas sobre el análisis de carencias en infraestructuras:
- ¿Dispone la organización de suficientes recursos dedicados a la GPU?
- ¿Están disponibles e integrados para procesar cargas de trabajo de IA?
3) Datos
Evaluar la preparación de los datos significa investigar la disponibilidad, calidad y accesibilidad de los datos necesarios para entrenar e implantar los modelos de IA.
Esto incluye prácticas de gestión de datos y políticas de gobernanza de datos, no sólo para el despliegue inicial, sino para el mantenimiento a lo largo del tiempo.
También incluye las bases de conocimiento que se sincronizarán con su solución de IA. El principio de "basura entrante, basura saliente" puede evitarse introduciendo datos de alta calidad en los agentes de IA.
Preguntas para el análisis de la falta de datos:
- ¿Hay datos suficientes para entrenar y desplegar agentes de IA?
- ¿Están los datos disponibles y accesibles?
- ¿Están actualizadas las prácticas de gestión de datos?
- ¿Están actualizadas las políticas de gobernanza de datos?
- ¿Existe algún plan para mantener actualizadas las bases de conocimientos que utilizarán los agentes de IA?
4) Gobernanza
Una gobernanza eficaz es esencial para gestionar los aspectos éticos, jurídicos y operativos del despliegue de la IA. Una gobernanza sólida ayuda a mitigar los riesgos, fomenta la confianza en los sistemas de IA y promueve su adopción sostenible.
Este paso implica establecer políticas y marcos que garanticen el uso responsable de la IA, la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa pertinente.
Las estructuras de gobernanza deben incluir directrices claras sobre el uso de los datos, la transparencia de los modelos y la rendición de cuentas.
Además, su equipo debe establecer mecanismos de supervisión y evaluación del rendimiento de la IA para garantizar que se ajusta a los objetivos de la organización y a las normas éticas.
Preguntas sobre el análisis de las carencias en materia de gobernanza:
- ¿A quién pertenece cada aspecto del proyecto?
- ¿Existen políticas y marcos para el uso de la IA y la privacidad de los datos?
- ¿Existe un fuerte compromiso de liderazgo para impulsar las iniciativas de IA?
5) Talento
¿Dispone su organización de los conocimientos y la experiencia necesarios para llevar a cabo y mantener una iniciativa de IA?
Esto puede implicar la identificación de lagunas en las competencias, así como la formación o la contratación en caso necesario.
Si no, considera la posibilidad de contratar a un socio para que construya por ti. Más adelante hablaré un poco más de esta opción.
Preguntas para el análisis de las carencias de talento:
- ¿Qué competencias -tanto en desarrollo como en implantación empresarial- se necesitan para esta iniciativa de IA?
- ¿Están presentes esas habilidades en los empleados actuales? ¿Se puede formar a los empleados actuales mediante recursos externos sobre el desarrollo y la implantación de la IA?
- En caso negativo, ¿se ajustaría mejor a la visión y las necesidades de la empresa la contratación interna o la colaboración con una organización asociada?
6) Cultura
Aunque una solución de IA suele centrarse en la tecnología, el componente humano es igual de importante.
No todas las organizaciones o empleados están abiertos a la adopción de la IA, lo que perjudicará el ROI de su solución.
Evalúe la cultura de su organización para asegurarse de que está dispuesta a adoptar y adaptarse a las tecnologías de IA. Esto incluye evaluar el apoyo del liderazgo, la apertura de los empleados al cambio y la alineación con la innovación impulsada por la IA.
Muchos empleados o departamentos suelen sentirse amenazados por la IA. Dado el coste de la contratación y la actual escasez de mano de obra, las organizaciones pueden dejar claro fácilmente que la IA se utilizará para mejorar la producción, en lugar de sustituir a los empleados.
Preguntas para el análisis de la brecha cultural
- ¿Está dispuesta la cultura organizativa a inclinarse por la adopción de la IA?
- ¿Están dispuestos todos los cargos directivos clave a adoptar la IA?
- Si hay dudas, ¿por qué? ¿Son fundadas estas preocupaciones?
- ¿Cómo puede la organización convertir la IA en algo positivo para sus empleados y transmitírselo adecuadamente?
3. Crea un equipo de chatbot
¿Quién va a trabajar en tu proyecto de chatbot?
Puede resultar obvio, pero es un problema constante para muchos de nuestros clientes.
El mejor método es asignar responsabilidades (como en cualquier otro proyecto). Y como un proyecto de chatbot es complejo y de larga duración, es probable que tengas que dividirlo en varios roles.
Si estás creando un agente de IA para tu pequeña empresa con 1 empleado, tranquilo, haz todo lo que puedas.
Si tienes recursos, aquí tienes algunos consejos para desglosarlo.
Funciones clave
En un proyecto de chatbot hay tres funciones clave: una parte interesada ejecutiva, un gestor de proyectos y un desarrollador.
Dependiendo de la envergadura de tu proyecto, puede que tengas a una persona desempeñando las tres funciones (mucha suerte), o puede que tengas a todo un equipo de desarrolladores trabajando en tu solución.
La parte interesada ejecutiva sienta las bases estratégicas y garantiza que el proyecto cuente con el apoyo necesario para tener éxito. Puede que consiga financiación, establezca parámetros de rendimiento y defienda la participación de la organización.
El Director de Proyecto impulsa el proyecto día a día. Gestiona el ciclo de vida del proyecto, fija los plazos, identifica los riesgos, gestiona el alcance y coordina las comunicaciones entre las distintas funciones.
Y el desarrollador, por último, pero no por ello menos importante, es responsable de construir la solución. Se encargan de todo lo técnico: implementar la lógica empresarial, integrarse con los sistemas existentes y optimizar el rendimiento.
Aunque se trate de un equipo de dos personas, establece claramente qué responsabilidades recaerán sobre quién.
Y si su proyecto es más complejo, hay otras funciones que puede plantearse asignar.
Funciones adicionales
¿Y los marcos normativos? ¿Qué hay que hacer para atender a los pacientes como es debido? ¿Y qué hay de conseguir que los usuarios utilicen realmente el bot?
Sí, un despliegue de IA es mucho más de lo que se podría pensar en un principio.
De nuevo, esto es más relevante cuanto mayor sea tu proyecto (o si estás creando algo serio como un chatbot de finanzas o un bot de atención sanitaria).
Pueden ser asumidas por una sola persona, asignadas a una de las Funciones Clave, o asumidas por varias personas.
- Garantía de calidad: Proporcionar experiencia organizativa para garantizar que el chatbot cumple las normas del sector.
- Diseñador de conversaciones: Crear un diálogo claro y atractivo
- Analista de datos: Traducir los requisitos y resultados del chatbot en medición del ROI.
- Especialista en ciberseguridad: Garantizar prácticas adecuadas de protección de datos
- Responsable de Cumplimiento: Cumplir las leyes y reglamentos aplicables
- Especialista en marketing: Comunicar la presencia y el propósito del chatbot a los usuarios.
- Administradores de sitios web y sistemas: Mantenimiento de servidores y contenedores
4. Elija una solución de chatbot
Puede que ya haya elegido su solución tecnológica.
Pero si su equipo aún se encuentra en una fase exploratoria, existen 3 tipos de herramientas de chatbot que puede tener en cuenta.
El alcance y la capacidad de su proyecto de IA variarán enormemente en función de cuál de los tres elija.
Bricolaje o código abierto
Una opción DIY implicará investigar, diseñar, crear prototipos, construir, probar, configurar, desplegar, alojar, mantener, apoyar y evolucionar una solución.
Esto puede hacerse desde cero, pero la mayoría de los desarrolladores utilizarán diversos materiales de código abierto para construir un agente desde cero.
Esta opción ofrece el máximo control y personalización, permitiendo soluciones a medida que se ajustan con precisión a las necesidades específicas de la empresa.
Sin embargo, este enfoque exige importantes recursos de desarrollo, conocimientos técnicos y esfuerzos de mantenimiento.
Plataforma ampliable
Las plataformas se sitúan en la intersección entre una solución cerrada y una solución de bricolaje.
Estas plataformas de chatbot suelen ofrecer orientación y experiencia en CSM, alojamiento, infoseguridad, asistencia al desarrollo e integraciones preconfiguradas para agilizar el diseño y la configuración de las soluciones.
Las plataformas extensibles ofrecen un término medio con una funcionalidad similar a la de un router, capas altamente configurables y capacidades de integración. Facilitan un despliegue y una flexibilidad más rápidos, aunque siguen requiriendo ciertos conocimientos técnicos para su configuración y personalización.
Estas plataformas pueden ofrecer un equilibrio entre personalización y facilidad de uso. Pueden extenderse con mayor fluidez entre departamentos o procesos empresariales que las otras opciones.
Solución patentada cerrada
Muchas soluciones cerradas son específicas de un sector vertical (por ejemplo, una empresa de chatbot de atención al cliente o una plataforma de chatbot para redes sociales) u ofrecen una solución de cortar y pegar (por ejemplo, un chatbot genérico).
Siempre que cumplan los requisitos clave, se conecten sin problemas a los sistemas existentes y la hoja de ruta del proveedor se ajuste a las ambiciones de la organización, pueden resultar muy rentables de implantar y mantener.
Sin embargo, aunque las soluciones propietarias cerradas son más rápidas de implantar, tienen como contrapartida una capacidad de ampliación limitada, unos casos de uso limitados, una posible dependencia del proveedor, una menor flexibilidad para adaptarse a requisitos empresariales únicos y una capacidad limitada para integrarse con otros sistemas.
5. Elegir socios de chatbot (opcional)
No todas las empresas están preparadas para crear chatbots internamente. Quizá seas un equipo de 5 personas sin ancho de banda, o quizá quieras un agente de IA complejo que supere la capacidad de tu equipo.
Sea cual sea el motivo, recurrir a un socio externo tiene algunas ventajas:
- No necesita comprar el software usted mismo
- Los plazos se aceleran
- Ya tienen experiencia y conocimientos
- Pueden ser rentables si no se dispone de la experiencia necesaria.
Contamos con una sólida lista de socios y autónomos especializados en IA, pero sea cual sea la solución que utilice, asegúrese de encontrar una organización asociada que sea experta en esa solución específica (e idealmente, en su caso de uso o sector específico).
La clave de una asociación sólida
Son acuerdos de nivel de servicio sólidos. Eso es todo.
Los SLA (Acuerdos de Nivel de Servicio) deben definir claramente los entregables, incluyendo hitos, plazos y métricas de éxito.
También debe especificar los requisitos de tiempo de actividad, tiempos de respuesta y resolución de problemas.
Y por último, debe tener una estrategia de salida. ¿Cómo se gestionarán la transferencia de conocimientos, la propiedad intelectual y el acceso al sistema una vez finalizada la asociación? ¿Quién se encargará del mantenimiento? Todo esto debe acordarse de antemano.
6. Plan de ejecución
Cuando desplegamos chatbots de IA, somos grandes fans del método Crawl-Walk-Run.
Lo utilizamos con nuestros clientes, lo utilizamos internamente: es nuestra estrella polar para la estrategia de aplicación.
Desglosemos cada paso.
Fase 1: Arrastrarse
Objetivo: Establecer una base para el proyecto y abordar las necesidades empresariales inmediatas.
Empiece con soluciones de IA sencillas para abordar tareas básicas de gran impacto. Por ejemplo, se puede desplegar un chatbot para gestionar las preguntas más frecuentes (FAQ) y ofrecer asistencia básica al cliente.
El objetivo de esta etapa es recopilar datos. ¿Qué piden los usuarios? ¿Qué acciones sería útil que realizara?
Aquí se trata de ganar rápido. Mostrar valor.
(Y asegúrese de poner a prueba su solución con una parte de los usuarios y recopilar datos antes de extenderla a todos los usuarios).
Fase 2: Caminar
Objetivo: Mejorar progresivamente las capacidades de IA a partir de los datos recopilados.
Utiliza ahora los datos de la fase 1. Perfecciona y amplía las capacidades de tu chatbot.
Crea flujos de trabajo más sofisticados, elimine la grasa conversacional que hace que sus usuarios abandonen. Sigue iterando para mejorar la precisión y el rendimiento.
Fase 3: Correr
Objetivo: Integrar plenamente la IA en las operaciones de su empresa y ampliarlas.
Sabrá cuando está en la última milla cuando la IA se haya integrado profundamente en el tejido operativo de su empresa.
Por supuesto, un proyecto de chatbot nunca termina. Como cualquier software, es una inversión a largo plazo que mejora cuanto más se itera.
Cuando se haya expandido a la mayoría de los lugares en los que vea la oportunidad de obtener beneficios, asegúrese de que el equipo dispone de un bucle de retroalimentación para el aprendizaje continuo. Tendrás que actualizar y reciclar tus modelos a medida que obtengas nuevos datos y evolucionen las necesidades del negocio.
7. Medir el éxito
Con demasiada frecuencia se pasa por alto la medición del éxito: es la parte más importante. Las inversiones necesitan rendimientos.
Vamos a hablar de KPIs (configuración de un chatbot para el éxito) y ROI (medición de ese éxito).
Indicadores clave de rendimiento
Los KPI deben diseñarse al principio del proyecto del agente de IA. Cada uno de ellos debe poder asignarse a un objetivo estratégico para cuya solución se haya creado el agente de IA.
Los KPI de su agente de IA deben :
- Sea directo
- Incluir resultados a corto y largo plazo
- Utilice resultados cuantificables, como porcentajes exactos
- Incluir comparaciones de referencia para mostrar claramente las mediciones del "antes" y el "después".
Cada KPI debe estar vinculado a un valor monetario específico. No basta con decir que un proyecto "ahorrará 10 horas a la semana". Calcule cuánto dinero ahorrará su inversión en IA cada mes o año, teniendo en cuenta cuánto paga a los empleados por esas 10 horas.
Empieza por poco, luego aumenta
Aunque es tentador maximizar el impacto de tu bot desde el principio, nuestro equipo de Éxito del Cliente recomienda apuntar a un ROI de valor mínimo al principio.
Céntrese en ganancias incrementales. Una vez que el bot haya demostrado su eficacia con esta carga inicial, aumente gradualmente su alcance, de modo que pueda minimizar el riesgo y maximizar el éxito a largo plazo.
Ejemplos de KPI
¿Cómo son los KPI del chatbot?
Si su objetivo es medir la adopción y el compromiso, los KPI pueden incluir el número de consultas atendidas, la calidad de los comentarios o la duración de las sesiones.
Si desea medir los ingresos y las ventas, sus KPI pueden ser las tasas de conversión, los resultados medios de las ventas cruzadas o ascendentes, o las tasas de cualificación de clientes potenciales.
No voy a entrar en detalles aquí, sólo lo suficiente para dar una idea de cómo deben ser sus KPI. Pero es de esperar que tu equipo ya sepa lo que es un KPI.
Retorno de la inversión
Si nunca lo has hecho antes, medir el ROI del chatbot puede estar lleno de recompensas y costes ocultos.
Tenemos una lista cmopleta de lo que debe tenerse en cuenta al intentar obtener una lectura precisa del ROI de su proyecto de IA.
Medir la inversión
Medir adecuadamente su inversión en IA permite a las empresas obtener una visión completa de su impacto.
Esto significa tener en cuenta algo más que los costes iniciales, como el mantenimiento continuo, la formación del personal y los recursos necesarios para una integración satisfactoria.
No voy a entrar en la lista completa aquí, pero he escrito un informe completo en PDF sobre la aplicación de la estrategia chatbot - se puede ver la lista completa de lo que debe tenerse en cuenta al medir la inversión.
Medición del retorno
Para medir el éxito empresarial de los agentes de IA hay que alinear el rendimiento con su caso de uso específico. El impacto de un agente de IA diseñado para la generación de clientes potenciales será muy diferente del de uno creado para los procesos internos de RRHH.
Para maximizar el valor, guíe a su equipo en la evaluación sistemática de todas las áreas en las que podría influir el agente de IA y priorice las que tengan el mayor potencial para obtener resultados mensurables.
De nuevo, hablo más de esto en la guía enlazada más arriba, pero te lo ahorraré aquí por el bien del recuento de palabras.
Implemente el chatbot adecuado para su empresa
Hemos desplegado cientos de miles de chatbots y disponemos de la plataforma de agentes de IA más flexible del mercado.
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