Chatbots de IA y robots de voz. El futuro de la comunicación empresarial | IA en los negocios #10

La inteligencia artificial nos ayuda a comunicarnos con nuestros dispositivos a través del lenguaje natural, simplemente haciendo preguntas y formulando comandos. Los chatbots de IA, también conocidos como robots conversacionales o IA conversacional, son programas informáticos basados ​​en IA que simulan y procesan conversaciones humanas (escritas o habladas), permitiendo a las personas interactuar con dispositivos digitales como si estuvieran hablando con una persona real. Se prevé que el mercado mundial de chatbots alcance los 454,8 millones de dólares en ingresos en 2027, frente a los 40,9 millones de dólares de 2018. Eso es mucho.

¿Cómo funcionan los chatbots y los voicebots?

Antes de empezar a pensar por cuál optar para ayudar a que tu negocio crezca, respondamos la pregunta: ¿Cómo funciona un chatbot? Los chatbots de texto basados ​​en inteligencia artificial permiten a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural a través de texto y obtener respuestas significativas y que suenan naturales. Esto se debe a que cuentan con tecnologías de comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG).

Voicebot, por otro lado, permite a las personas que llaman navegar por el sistema de respuesta de voz interactiva (IVR) mediante voz. Con ellos, las personas que llaman no tienen que escuchar el menú del teléfono y presionar los números apropiados en un teclado. Hablan con el IVR en vivo, una simulación simplificada de una llamada de operador.

Esto se debe a que utilizan las siguientes tecnologías:

• Reconocimiento de voz : convierte la voz de la persona que llama en texto,
• Comprensión del lenguaje natural (NLU) : análisis de la comprensión, análisis de unidades de significado, extracción
• Generación de lenguaje (NLG) : generar una respuesta adecuada basada en la comprensión de la consulta,
• Tecnología de síntesis de voz : convierte la respuesta en voz y la entrega a la persona que llama.

Ambos robots pueden utilizar modelos de lenguaje grandes (LLM) como base para crear respuestas similares a las humanas a consultas en lenguaje natural. Los LLM son algoritmos informáticos que procesan la entrada del lenguaje natural y predicen la siguiente palabra en función de patrones que reconocen. Adoptan procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático (ML) para analizar y generar texto o voz.

Los LLM brindan la capacidad de brindar respuestas contextuales genuinas, consistentes mediante la capacitación en cantidades masivas de datos textuales. Por lo tanto, LLM mejora la capacidad de los chatbots y voicebots para comprender y generar lenguaje natural. Por ejemplo, LLM puede ayudar a los robots de voz a manejar consultas complejas o diálogos largos.

Los chatbots basados ​​en LLM tienen muchas aplicaciones en los negocios, como servicio al cliente, ventas, marketing, educación, salud, turismo y otros.

Tipos de chatbots de IA

Los chatbots se pueden dividir en tipos según la forma en que se comunican, es decir, texto y voz, y según su complejidad y aplicaciones:

• Chatbots basados ​​en tareas : basados ​​en reglas y orientados a tareas, los más simples de operar e implementar,
• Chatbots y voicebots predictivos basados ​​en datos , que requieren integración con una base de datos o aplicación, cuyo funcionamiento es muy similar a una conversación humana.

Explicar cómo funciona un chatbot con IA de texto o voz depende del tipo que analicemos. Así que echemos un vistazo más de cerca a cada uno.

Chatbots de IA y voicebots de tareas

Los chatbots basados ​​en tareas se centran en realizar una única función, como proporcionar información o finalizar transacciones simples. Siguen reglas, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y un poco de ML para generar respuestas a las consultas de los usuarios que están automatizadas pero que en cierto modo se parecen a una conversación natural.

Los chatbots basados ​​en reglas son altamente especializados y sus respuestas deben estar estructuradas, por lo que a menudo se utilizan para apoyar a los departamentos de atención al cliente y soporte. Por ejemplo, un chatbot orientado a tareas puede responder preguntas sobre horarios de apertura, alcance comercial o procesar pedidos simples. Los chatbots orientados a tareas pueden responder preguntas típicas, pero no son muy flexibles y no pueden adaptarse a situaciones nuevas.

De manera similar, los robots de voz basados ​​en reglas siguen reglas y scripts predefinidos para manejar tareas simples y específicas. Esto podría ser, por ejemplo, reservar un vuelo o consultar el tiempo por teléfono. Son fáciles de construir pero tienen capacidades limitadas y poca adaptabilidad.

Un ejemplo de la diferencia entre la forma en que funciona un chatbot basado en tareas basado en reglas y un chatbot que utiliza IA avanzada se ilustra en el siguiente extracto de un diálogo:

El diálogo citado muestra la flexibilidad de un chatbot con IA, a partir de la breve pregunta "¿ A qué hora cierras?" ” Por el contexto se deduce que la pregunta es sobre el horario de atención de la tienda y el día de hoy. A un chatbot de este tipo también se le puede enseñar a responder con un estilo específico que mantenga la impresión de una conversación con una persona específica.

Chatbots y voicebots de IA predictivos

Los chatbots y los voicebots basados ​​en datos utilizan datos de diversas fuentes, como:

• perfiles de usuario,
• preferencias y configuraciones,
• registros del comportamiento del usuario,
• comentario

Todo esto para brindar respuestas personalizadas y relevantes. También pueden utilizar los datos para aprender y mejorar gradualmente su rendimiento y precisión.

Los datos se utilizan principalmente para predecir las necesidades, intenciones y emociones de los usuarios y proporcionar respuestas proactivas y predictivas . Los chatbots también pueden utilizarlo para generar nuevas ideas y sugerencias para los usuarios.

Los chatbots de IA predictivos basados ​​en datos son los más avanzados. También se pueden personalizar y utilizar como asistentes digitales que aprenden las preferencias del usuario y pueden iniciar conversaciones por sí mismos. Estos dos tipos suelen combinarse para crear agentes conversacionales más atractivos e inteligentes.

Utilizan la conciencia del contexto, la comprensión del lenguaje natural (NLU), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para aprender con el tiempo. Por ejemplo, un chatbot predictivo y basado en datos puede ayudar a los usuarios a aprender idiomas a través de diálogos y ejercicios interactivos, o sugerir productos basados ​​en perfiles de usuario y comportamiento pasado.

Ejemplos de chatbots de IA en las empresas

Los chatbots orientados a tareas realizan una única función, como proporcionar información o finalizar transacciones simples. Por ejemplo, un chatbot orientado a tareas puede:

• reservar una habitación de hotel o un billete de avión,
• pedir comida o comestibles en línea,
• comprobar el clima o las condiciones de la carretera,
• reunión de plan,
• responder preguntas frecuentes (FAQ),
• Atención al cliente.

Ejemplos populares de chatbots orientados a tareas bien implementados:

• Chatbot de Expedia : para buscar y reservar hoteles y vuelos a través de Facebook Messenger,
• Chatbot de Domino Pizza : para pedir pizza y realizar un seguimiento de la entrega a través de Facebook Messenger,
• Chatbot Poncho : para ver pronósticos y alertas meteorológicas a través de Facebook Messenger y Slack,
• Chatbot de kayak : para planificar viajes y comparar precios a través de Facebook Messenger, Slack y Alexa.

Los chatbots de texto más avanzados, predictivos y basados ​​en datos se encuentran en:

• aprendizaje o habilidades de idiomas, como el chatbot Duolingo, que ayuda a los usuarios a aprender idiomas extranjeros a través de diálogos interactivos y ejercicios en la aplicación Duolingo,
• sugerir productos o servicios basados ​​en perfiles de usuario y comportamiento pasado,
• generar nuevas ideas o contenidos para proyectos creativos,
• ayudar en tareas laborales repetitivas, como administrar finanzas, calendarios, correos electrónicos, etc., como Bard de Google, un asistente digital basado en texto que puede generar textos y enviarlos por correo electrónico a través de Google Workspace

Algunos ejemplos comerciales populares de chatbots de IA predictivos de uso general son:

• Siri de Apple, un asistente de voz digital que puede realizar diversas tareas y responder preguntas a través de dispositivos iOS.
• Alexa de Amazon, un asistente de voz digital que puede controlar dispositivos domésticos inteligentes, reproducir música, pedir productos y más a través de dispositivos Echo.

Ejemplos de voicebots en los negocios

Si un cliente llama para bloquear una tarjeta de crédito, un robot de voz puede ayudarle a seguir todos los pasos sin involucrar a un agente humano. Para brindar un servicio al cliente perfecto, los voicebots también pueden ayudar a mejorar la productividad de los empleados al automatizar tareas como aprobar solicitudes, pedir suministros, completar formularios o automatizar tareas de oficina como programar reuniones.

Algunas de las mejores soluciones del mercado para voicebots son:

• Amazon Lex : un servicio que permite a los desarrolladores crear interfaces conversacionales utilizando voz y texto. Proporciona capacidades de reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural, generación de lenguaje natural y síntesis de voz. También se integra con Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend, etc.
• Google Dialogflow : una plataforma para crear experiencias de conversación ricas y naturales utilizando voz y texto. Proporciona capacidades de reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural, generación de lenguaje natural y síntesis de voz. También se integra con el Asistente de Google, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech, etc.
• IBM Watson Assistant : permite a los desarrolladores diseñar soluciones conversacionales mediante voz y texto. Proporciona capacidades de reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural, generación de lenguaje natural y síntesis de voz. También se integra con IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer, etc.

Chatbots con IA o voicebots: ¿cuál elegir para tu negocio?

Los chatbots y los voicebots son dos tipos de inteligencia artificial conversacional que pueden ayudar a las empresas a automatizar las interacciones con los clientes y brindar un mejor servicio. Sin embargo, tienen diferentes fortalezas y limitaciones según el contexto y las preferencias del usuario. Aquí hay algunos criterios para elegir una solución:

• Interfaz de usuario : los chatbots de IA son más adecuados para usuarios que necesitan acceso a información visual, como imágenes o enlaces. Los Voicebots, por el contrario, son más adecuados para quienes necesitan comunicarse rápidamente o, por ejemplo, conducir un coche o manejar una máquina mientras hablan.
• Experiencia del usuario : ambos se basan en la comprensión del lenguaje natural (NLU) para procesar las solicitudes e intenciones de los usuarios. Los Voicebots son más atractivos, pero sus respuestas deben ser verdaderamente humanas para realizar su función. Los voicebots también requieren reconocimiento y síntesis de voz, lo que puede introducir más errores o retrasos en la conversación. Por otro lado, los chatbots pueden brindar más retroalimentación y orientación al usuario a través de botones, menús o emoticones. Además, son más fáciles de entrenar y mejorar.
• Aplicación: ambas pueden encajar en atención al cliente, ventas, reservas o recuperación de información. Sin embargo, algunos pueden ser más funcionales para una tarea específica, dependiendo de su complejidad, urgencia o sensibilidad. Por ejemplo, los chatbots de texto pueden ser mejores para tareas que requieren autenticación, verificación o confirmación, mientras que los robots de voz pueden ser mejores para aquellas que buscan velocidad, conveniencia o personalización.

Para decidir cuál encajará mejor en su negocio, responda las siguientes preguntas:

1. ¿Quiénes son sus clientes objetivo y cuáles son sus preferencias y comportamientos?

Esta pregunta le ayudará a comprender las necesidades y expectativas de sus clientes, así como su método de comunicación preferido. Por ejemplo, si sus clientes son jóvenes, conocedores de la tecnología y orientados a los dispositivos móviles, es posible que prefieran los chatbots a los voicebots. Si sus clientes son mayores, no se sienten cómodos escribiendo o tienen problemas de accesibilidad, es posible que prefieran los robots de voz.

2. ¿Cuáles son los objetivos y los puntos débiles de sus clientes y cómo puede resolverlos?

Esta pregunta le ayudará a definir la propuesta de valor y el caso de uso de su solución de inteligencia artificial conversacional. Por ejemplo, si los clientes quieren pedir rápidamente una pizza o reservar un vuelo, es posible que prefieran los robots de voz a los chatbots. Si los clientes quieren comparar productos, leer reseñas u obtener información detallada, es posible que prefieran los chatbots.

3. ¿Qué canales y plataformas utilizan los clientes para interactuar con su empresa?

Esta pregunta le ayudará a elegir el mejor método de entrega y opciones de integración para su solución de inteligencia artificial conversacional. Por ejemplo, si sus clientes utilizan las redes sociales, aplicaciones de mensajería o sitios web para comunicarse con usted, es posible que prefieran los chatbots a los voicebots. Si sus clientes utilizan llamadas telefónicas, parlantes inteligentes o asistentes de voz para comunicarse con usted, es posible que prefieran los robots de voz a los chatbots.

4. ¿Qué recursos técnicos y financieros tienes a tu disposición para desarrollar y mantener tu solución de inteligencia artificial conversacional?

Esta pregunta le ayudará a evaluar la viabilidad y escalabilidad de su solución de inteligencia artificial conversacional. Por ejemplo, si tiene recursos o experiencia limitados, es posible que prefiera los chatbots a los voicebots. Los chatbots son generalmente más fáciles y menos costosos de desarrollar y mantener. Los voicebots requieren tecnologías y habilidades más avanzadas, como el reconocimiento y la síntesis de voz, lo que puede aumentar el costo y la complejidad de la solución.

Inteligencia artificial conversacional. El futuro de la comunicación en las empresas

A medida que las empresas buscan construir relaciones más profundas y significativas con sus clientes, la elección entre chatbots y voicebots no se trata solo de tecnología, sino de comprender y anticipar las necesidades humanas.

Combinar la inteligencia artificial con la capacidad de tener una conversación similar a la de un humano promete no solo eficiencia sino también una transformación en la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Quizás aquí resida el futuro de la comunicación empresarial: más intuitiva, personalizada y, paradójicamente, más humana.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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