La alucinación de IA ocurre cuando la IA transmite información falsa. Se debe a datos o instrucciones deficientes, pero las plataformas implementan medidas para evitar que afecte a los usuarios.

El diseño conversacional implica toma de decisiones, procesamiento de lenguaje natural y rutas de recuperación para equilibrar un flujo estructurado con una experiencia fluida.

AIOps utiliza IA para operaciones IT como correlación de eventos y detección de anomalías. Es más efectivo con datos centralizados en flujos bien estructurados.

El machine learning se usa en marketing para análisis, predicción de abandono y precios dinámicos. Puede implementarse con herramientas como Botpress, Mailchimp y Hubspot.

La Automatización Inteligente de Procesos (IPA) permite a las empresas automatizar el procesamiento de entradas no estructuradas en procesos como el análisis de documentos y la gestión de tickets.

Los chatbots SMS son chatbots conectados a SMS a través de proveedores de servicios. Tienen una tasa de apertura mayor que el correo electrónico.

Los chatbots tienen más éxito cuando definen KPIs claros, mantienen conversaciones claras y benefician tanto a equipos técnicos como no técnicos.

RPA utiliza automatización basada en reglas para gestionar procesos, mientras que la IA interpreta entradas desordenadas y no estructuradas para mejorar el trabajo de la RPA.

Un chatbot de WhatsApp puede estar listo para producción en 5 minutos con una cuenta de empresa de Meta y acceso a un framework de creación de bots.

Las empresas SaaS están adaptando sus productos para integrarse con herramientas de IA que automatizan procesos y orquestan la lógica, mejorando la experiencia del usuario.

Establecer objetivos claros, formar un equipo multidisciplinario y definir KPIs son aspectos clave para garantizar el éxito en el despliegue de chatbots.

Los flujos de trabajo de ERP pueden integrarse en interfaces de chatbot para automatizar aprobaciones, solicitudes e informes en una experiencia conversacional fluida.