Permiten mantener una conversación con el cliente a través de una “ventana de chat”, en una página web, una app móvil, un sistema de mensajería, una red social y, por lo general, si el bot no entiende al cliente o se pierde, escala la conversación a un agente de chat en vivo para su resolución.
Por Víctor Ayllón, co-founder y CTO de Heurona
– Parece que hay cierta confusión sobre qué es un chatbot, un asistente virtual, un agente cognitivo, un IVR conversacional, etc. En su opinión, ¿qué diferencia unos de otros?
– Sí es cierto. A veces la terminología da lugar a confusión. Chatbot se utiliza principalmente para designar a un programa (bot) que conversa con el cliente, generalmente en modo texto. En atención al cliente se utilizan para automatizar las conversaciones de chat en vivo, pero a veces se llama chatbots a simples buscadores en lenguaje natural que responden a preguntas frecuentes. Los vemos en muchas páginas webs. Son cajas de texto donde podemos hacer una pregunta en lenguaje natural y obtener una lista de posibles respuestas.
Realmente no son chatbots porque no dialogan con el cliente. Los auténticos chatbots son conversacionales; permiten mantener una conversación con el cliente a través de una “ventana de chat”, en una página web, una app móvil, un sistema de mensajería, una red social, y por lo general, si el bot no entiende al cliente o se pierde, escala la conversación a un agente de chat en vivo para su resolución.
Según su función, existen principalmente tres tipos de chatbots: los llamados Q&A (Question & Answer; Pregunta&Respuesta), los promocionales y los transaccionales. Los primeros responden a preguntas del cliente de forma más o menos inteligente e incorporan también “chit-chat” (charla social que humaniza la interacción). Los promocionales los diseñan por lo general las agencias de marketing y van dirigidos a realizar campañas de publicidad o captación de clientes.
Por último, los transaccionales, que son los más interesantes desde el punto de vista de la atención al cliente, están orientados a la consecución de objetivos y van guiando al cliente hacia ellos, ayudándole a realizar una transacción en modo autoservicio. Todo esto, como comenté anteriormente, chateando en modo texto. En la actualidad el término chatbot se utiliza sólo para los bots que permiten “chatear” mediante el teclado.
– ¿Y entonces qué es un asistente virtual?
– El término “asistente virtual”, o “virtual assistant” se empieza a difundir con Siri en 2011. Es un tipo de chatbot para el móvil con el que podemos interactuar mediante comandos de voz y que hace las funciones de asistente personal. Además de Siri, existen otros como Google Assistant, Samsung Bixby, Sherpa, Telefónica Aura, etc. Todos ellos utilizan reconocimiento y síntesis del habla para ayudar al usuario en tareas como buscar información en Internet, gestionar la agenda, realizar llamadas, enviar mensajes, etc.
Recientemente han evolucionado hacia otros dispositivos, los llamados smart speakers o altavoces inteligentes, tipo Google Home, Amazón Echo, Apple HomePod, Orange Djingo, etc. En EE.UU empiezan a difundirse y algunos estudios indican que más del 16% de los ciudadanos americanos ya utiliza uno de estos dispositivos.
Además de los asistentes virtuales tenemos también los agentes cognitivos, que es un término que acuñó IBM dentro de su estrategia de tecnologías cognitivas y que utiliza únicamente para denominar su tecnología.
Y en el terreno del canal telefónico tenemos los IVR conversacionales. Son IVRs que utilizan lenguaje natural y pregunta abierta para averiguar el motivo de la llamada mediante una pregunta del estilo: “¿En qué podemos ayudarle?”. No se pueden considerar chatbots porque no son sistemas realmente conversacionales, ya que solo utilizan lenguaje natural en la primera interacción. Después de ella, el IVR pasa a un diálogo dirigido por la máquina, una especie de guión que el cliente tiene que seguir, y si se sale de él la máquina le dice: “Lo siento, no le he entendido”.
– ¿Veremos asistentes virtuales en la atención al cliente?
– Los asistentes virtuales han sido un gran avance para el reconocimiento del habla porque han contribuido de forma impresionante a mejorar las tasas de error. Recolectan diariamente millones de muestras de audio de los usuarios que, posteriormente, se utilizan para entrenar los modelos neuronales.
En solo dos años han mejorado la tasa de error en un 25%, más que en toda la década anterior, y actualmente dicha tasa se sitúa por debajo del 5%. Se prevé que seguirá bajando hasta acercarse a valores cercanos al 1%, particularmente en entornos ruidosos, que es donde las redes neuronales tienen una gran ventaja con respecto a otras tecnologías.
Todo esto beneficia mucho a los servicios de atención al cliente ya que esta misma tecnología se está utilizando para desarrollar virtual customer assistants (asistentes virtuales del cliente) también llamados agentes conversacionales. Gartner predice que hacia el 2020, el 25% de las operaciones de atención y soporte a clientes se realizarán mediante un bot de este tipo, cuando en el 2017 eran del 2%.
