La guía definitiva de los chatbots PNL en 2025

Los chatbots PNL entienden el lenguaje natural

Los chatbots NLP pueden, por supuesto, entender e interpretar el lenguaje natural. 

Un usuario puede enviar un mensaje como si se comunicara con otro humano, y un chatbot de PNL puede descifrar su significado.

Eso incluye:

• Comprender los errores ortográficos y gramaticales
• Determinar si un mensaje es una pregunta o una intención
• Registrar la emoción de un usuario en función de su idioma

De este modo, los chatbots NLP se acercan mucho más al ámbito de la interacción humana natural. Un chatbot basado en reglas solo puede responder con precisión a un número determinado de comandos. 

Los chatbots PNL facilitan las conversaciones, no sólo los cuestionarios 

Si un usuario de chatbot interactúa con un chatbot basado en reglas, cualquier entrada inesperada conduce a un callejón sin salida conversacional. 

Debido a su estricta programación, las conversaciones con los chatbots basados en reglas suelen parecer cuestionarios: ¿Cómo puedo ayudarle hoy? ¿Qué modelo le interesa? ¿Cuál es su presupuesto?

Los chatbots basados en reglas pueden sustituirse a menudo por una página de preguntas frecuentes bien documentada. Pero como un chatbot NLP puede adaptarse a las señales conversacionales, puede mantener una conversación completa y compleja con los usuarios.

Los chatbots PNL mejoran continuamente 

La única forma de que un chatbot basado en reglas mejore es que el programador añada más reglas.

Pero un chatbot PNL mejorará utilizando los datos que le proporcionen sus usuarios. 

La capacidad de mejorar hace que un chatbot NLP sea mejor a la hora de comprender diferentes formas de formular preguntas o intenciones.

Cuantas más conversaciones mantenga con los usuarios, mejor podrá entender las preguntas y mantener una conversación.

Procesamiento del lenguaje natural

El término más amplio, procesamiento del lenguaje natural (PLN), es una rama de la IA que se centra en las interacciones del lenguaje natural entre máquinas y humanos. 

El objetivo de la PNL es que las máquinas puedan interpretar y responder al lenguaje humano de forma significativa y útil.

Cuando se refiere a la PNL, incluye los subcampos de la NLU y el NLG. 

Comprensión del lenguaje natural

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subcampo de la PNL.

El NLU se centra en la capacidad de la máquina para comprender la intención que subyace a la información humana. 

El NLU incluye tareas como el reconocimiento de intenciones, la extracción de entidades y el análisis de sentimientos, componentes que permiten a un programa informático comprender el texto que le transmite un ser humano.

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural (NLG) es otro subcampo de la PNL.

Se centra en que la respuesta de la máquina sea lo más coherente y contextualmente adecuada posible.

El NLG implica la determinación del contenido (decidir cómo responder a una consulta), la planificación de las frases y la generación del texto final a partir del software.

Apoyo a los empleados

Cuando una organización utiliza un chatbot de PNL, es capaz de automatizar tareas que de otro modo realizarían los empleados.

Un chatbot puede atender llamadas de atención al cliente, programar reuniones o realizar análisis y presentar los resultados en un informe. 

Cuando los empleados dedican menos tiempo a tareas repetitivas, pueden dedicar más tiempo a procesos de alto nivel, que requieren mayores niveles de estrategia, empatía o creatividad.

Traducción gratuita

Las capacidades lingüísticas de un chatbot NLP incluyen la traducción, lo que permite a las organizaciones atender a los usuarios en cualquier idioma sin coste adicional.

Los chatbots de PNL suelen funcionar con grandes modelos lingüísticos (LLMs), que pueden funcionar en varios idiomas. Sólo ChatGPT puede utilizarse en más de 80 lenguas diferentes. 

Cuando los creadores de bots utilizan una plataforma para crear chatbots de IA, también pueden incorporar funciones de traducción a medida. 

Asistencia 24/7

Una de las ventajas de cualquier chatbot es su disponibilidad a tiempo completo.

Dado que los chatbots NLP pueden gestionar muchas interacciones de principio a fin, no siempre se necesitan empleados para ayudar en consultas individuales. 

Dado que un chatbot empresarial está siempre vivo, eso significa que las empresas pueden crear listas de clientes potenciales o clientes de servicios en cualquier momento del día.

Escalabilidad

Al hacerse cargo de la mayor parte de las conversaciones de los usuarios, los chatbots PNL permiten a las empresas escalar hasta un grado que sería imposible si dependieran de los empleados. 

Los chatbots de PNL pueden gestionar un gran número de consultas simultáneas, acelerar procesos y completar con fiabilidad una amplia gama de tareas.

Cuando se pretende ampliar una empresa, la automatización de la IA es una necesidad.

Capacidad de integración

Peter Gentsch, profesor de IA, señala en su libro AI in Marketing, Sales and Service: "Para el usuario, los chatbots parecen "inteligentes" por su capacidad informativa. Sin embargo, los chatbots son tan inteligentes como la base de datos subyacente".

Para crear el chatbot de mayor valor, debe integrarse con los sistemas y plataformas existentes en la empresa. 

Un chatbot PNL es infinitamente más útil si es capaz de tomar medidas en los sistemas: actualizar un CRM, enviar un correo electrónico, notificar a un empleado. 

Este tipo de integración perfecta en los procesos empresariales existentes requiere a) que los desarrolladores construyan estas integraciones entre sus chatbots y sus sistemas, o b) el uso de plataformas de chatbot que ofrezcan integraciones incorporadas a plataformas comunes.

Costes reducidos

Las empresas que utilizan IA registran una reducción del 52% en los costes laborales.

La rentabilidad de los chatbots de PNL es una de sus principales ventajas: permiten a las empresas desarrollar sus operaciones sin disparar los costes. 

Cuando se implementa correctamente, la automatización de tareas conversacionales a través de un chatbot NLP siempre dará lugar a un ROI positivo, independientemente del caso de uso. 

Chatbots de atención al cliente

Uno de los primeros casos de uso ampliamente adoptados para los chatbots fueron los bots de atención al cliente. 

Y su popularidad sigue creciendo. De hecho, el 83 % de los responsables de la toma de decisiones afirman que tienen previsto aumentar su inversión en IA para la atención al cliente durante el próximo año.

La atención al cliente es un caso de uso natural para los chatbots NLP, con su servicio 24/7 y multilingüe.

Desde los tiempos de los chatbots tradicionales basados en reglas, los equipos de atención al cliente han descargado las llamadas más sencillas en los chatbots.

Con la introducción de los chatbots NLP, la automatización de la IA puede ocuparse de las consultas cada vez más complejas de los clientes, desde la asistencia en la compra hasta la resolución de problemas técnicos. 

Chatbots de generación de clientes potenciales

Existen muchos casos de uso para los chatbots de PNL dentro de un embudo de ventas mejorado con IA, incluida la cualificación de clientes potenciales y la generación de clientes potenciales con IA.

Los chatbots NLP son perfectos para la generación de clientes potenciales, dado el gran volumen de conversaciones de cualificación que los equipos de ventas y marketing deben analizar.

Un chatbot puede interactuar con los visitantes del sitio web o enviar mensajes a los contactos por correo electrónico u otros canales de mensajería.

Para alcanzar todo su potencial, los chatbots NLP deben integrarse con cualquier sistema interno relevante.

Un chatbot de lead gen debe integrarse con el CRM de una empresa, el sistema de reservas de calendario (como Calendly) y desplegarse a través de los canales de mensajería más adecuados (correo electrónico, sitio web o canales como WhatsApp).

Chatbots internos para empleados

Aunque la mayoría de los chatbots de PNL están orientados al cliente, cada vez hay más empresas que adoptan chatbots de PNL para procesos internos.

Puede tratarse de RRHH, soporte informático o asistencia en tareas internas como la documentación.

Estos tipos de chatbots son más comunes entre las empresas con un gran número de empleados.

Paso 1: Elija una plataforma

Muchas empresas han decidido crear su propio chatbot NLP desde cero.

Puede ser una opción atractiva: plenas riendas, pizarra en blanco, sin cuota mensual de suscripción. Pero pocos emprenden este camino por mucho tiempo. 

Construir desde cero requiere mucho tiempo y trabajo. Plus Por lo tanto, construir un chatbot desde cero lleva mucho más tiempo o es de peor calidad, o ambas cosas.

Cuando elija una plataforma, tenga en cuenta las necesidades específicas de su empresa.

Si quieres una plataforma que no limite las posibilidades de tu chatbot, busca una plataforma de chatbot empresarial que tenga estándares abiertos y una stack extensible. 

Si la privacidad de los datos es su mayor preocupación, busque una plataforma que presuma de altos estándares de seguridad.

Si tienes un equipo de desarrolladores principiantes, busca una plataforma con una interfaz fácil de usar. 

Si necesitas algo de inspiración, puedes consultar nuestra lista de las mejores plataformas de chatbot.

Y si te interesa que te llamemos mañana, puedes ponerte en contacto con nuestro equipo de ventas. 

Paso 2: Recopilar datos

Si quieres entrenar a tu chatbot con información de la empresa, como políticas de RRHH o transcripciones de atención al cliente, tendrás que recopilar la información con la que quieres entrenar a tu chatbot. 

No todas las empresas utilizan datos originales para entrenar a un chatbot. A menudo, para diseñar los flujos de su chatbot basta con una consulta avanzada. 

Pero si quieres un chatbot que dé un paso más para personalizar la oferta de tu empresa, una forma de hacerlo es recopilar datos y utilizarlos para entrenar a tu chatbot.

Paso 3: Crea su chatbot

Cuando elijas tu plataforma de chatbot, asegúrate de que incluye suficiente material educativo para ayudar a tu equipo durante el proceso de creación. 

Por ejemplo, ofrecemos cursos de academia, retransmisiones diarias en directo y una amplia colección de tutoriales en YouTube.

La creación de bots puede ser una tarea difícil cuando te enfrentas a la curva de aprendizaje: tener recursos a tu alcance hace que el proceso sea mucho más fluido que sin ellos.

Y si su equipo es nuevo en la creación de bots, la mayoría de las plataformas de chatbot empresariales tienen un constructor de flujo visual de arrastrar y soltar que permite una fácil visualización de sus flujos de trabajo. 

Paso 4: Integrar y personalizar

Los chatbots no existen en el vacío. Su propósito no es solo interactuar con los clientes o explicar un conjunto de políticas. 

Los chatbots PNL más útiles para empresas se integran en los sistemas y plataformas de su empresa. 

Puede tratarse de tablas y documentos, su sitio web u otros servicios de terceros: piense en plataformas como Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp o Zendesk.

Si utiliza una plataforma de chatbot de IA, la mayor parte del tiempo de construcción de su equipo se dedicará a perfeccionar las integraciones de su bot, en lugar de construir el propio chatbot.

Y si eliges una plataforma sólida, te permitirá personalizar tu chatbot en tono y personalidad.

No tendrá que seleccionar palabras concretas, pero puede indicarle cuándo su chatbot debe hablar disculpándose o qué tipo de lenguaje debe utilizar para describir sus productos.

Paso 5: Despliegue

Uno de los mejores aspectos de un chatbot es que puede desplegarse fácilmente en cualquier plataforma o canal de mensajería. 

Muchas empresas optan por desplegar un chatbot no sólo en su sitio web, sino también en sus canales de redes sociales o plataformas de mensajería interna. 

Los chatbots NLP son una forma ágil de poner en marcha una estrategia omnicanal de éxito.

Sus usuarios pueden disfrutar del mismo servicio en varios canales y recibir ayuda específica para cada plataforma. 

Por ejemplo, una comunicación con un cliente procedente de un chatbotWhatsApp puede pedirle que cambie su contraseña en su sistema interno.

1. ¿Qué criterios debo utilizar para evaluar las plataformas de chatbot de PNL?

Para evaluar las plataformas de chatbot NLP, céntrese en factores básicos como la facilidad de uso (tanto para usuarios técnicos como no técnicos), la compatibilidad con grandes modelos lingüísticosLLMs), las opciones de integración con sus sistemas existentes (por ejemplo, CRM o API), la escalabilidad, NLU multilingüe y la flexibilidad de personalización. La documentación y el soporte activo también son fundamentales para el éxito.

2. ¿Cuáles son los retos de integración más comunes con los chatbots de PNL?

Los retos de integración más comunes con los chatbots de PNL incluyen la conexión a sistemas heredados que carecen de API modernas y la gestión de cambios en los sistemas backend que pueden interrumpir los flujos. Además, la autenticación y la coherencia de los datos entre plataformas complican las integraciones.

3. ¿Cómo se comparan las plataformas de código abierto con las comerciales para el desarrollo de chatbots de PNL?

Las plataformas de chatbot NLP de código abierto ofrecen un control total, lo que las hace ideales para los desarrolladores que necesitan personalizar. Sin embargo, a menudo carecen de la facilidad de uso, las integraciones ya hechas, el alojamiento gestionado y el soporte empresarial que ofrecen las plataformas comerciales, lo que hace que las opciones comerciales sean más rápidas para los equipos con recursos de ingeniería limitados.

4. ¿Puedo cambiar de plataforma después de haber creado un chatbot?

Sí, se puede cambiar de plataforma de chatbot después de crear uno, pero implica volver a crear flujos de conversación, reintegrar sistemas backend y migrar datos de formación y memoria de usuario. Aunque técnicamente es factible, el proceso requiere planificación, y es importante evaluar el conjunto de características de la nueva plataforma para evitar una regresión en la capacidad.

5. ¿Cómo garantizan los chatbots PNL la privacidad de los datos de los usuarios?

Los chatbots NLP garantizan la privacidad de los datos de los usuarios cifrando los datos en tránsito y en reposo y proporcionando controles granulares sobre el almacenamiento y la retención de datos. Las mejores plataformas cumplen normativas de protección de datos como GDPR, HIPAA o CCPA y permiten configurar la gestión del consentimiento y los registros de acceso.