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La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático o Maching Learning (ML) son parte de la nueva oleada de soluciones que captan la atención de los líderes empresariales para responder a estas nuevas oportunidades y complejidades de la era digital para enfrentar desafíos comerciales reales y obtener una ventaja competitiva en el mercado.
Una de las principales claves, para la prestación de servicios actualmente es la interacción directa con el usuario. Invertir en chatbots ya no se considera una simple automatización de una tarea rutinaria, sino un proceso necesario para que la comunicación del usuario con la empresa sea más rápida y eficiente y la capacidad de facilitar respuesta las 24 horas todos los días para brindar un mejor servicio.
Un chatbot es un software que puede simular una conversación (o un chat) con un usuario en lenguaje natural a través de aplicaciones de mensajería, sitios web o aplicaciones móviles.
La mayoría de las herramientas de desarrollo de chatbots disponibles en la actualidad son de dos tipos: las basadas en modelos lingüísticos (chatbots basados en reglas) o las de aprendizaje automático (chatbots con IA).
Este tipo de chatbot mantiene conversaciones siguiendo rutas predeterminadas (guiones). En cada paso de la conversación, el usuario deberá elegir entre opciones explícitas para determinar el siguiente paso de la conversación.
Los chatbots basados en reglas utilizan la lógica “si/entonces” para crear flujos de conversación.
Se pueden crear condiciones de lenguaje para examinar las palabras, su orden, sinónimos, formas comunes de formular una misma pregunta, para asegurar que las preguntas con el mismo significado reciban la misma respuesta.
Los chatbots con software de IA son más complejos que los chatbots basados en reglas y tienden a ser más conversacionales, utilizar más datos y ser predictivos.
Estos tipos de chatbots suelen ser más sofisticados, interactivos y personalizados que los chatbots orientados a tareas. Con el tiempo y gracias a los datos recolectados, son más conscientes del contexto, aprovechan la comprensión del lenguaje natural y aplican la inteligencia predictiva para personalizar la experiencia del usuario.
Los sistemas conversacionales basados en el aprendizaje automático pueden ser muy eficaces si el problema en cuestión se ajusta bien a sus capacidades. Por su naturaleza, estos aprenden de patrones y experiencias previas.
Sin embargo, se debe tener en cuenta que, aunque la IA funciona muy bien, su conocimiento es muy limitado. Es difícil lograr que un robot entienda el contexto o la ambigüedad o que tenga una memoria útil que influya en la conversación.
Mientras que los modelos de aprendizaje lingüístico y automático son útiles para el desarrollo de algunos tipos de sistemas de conversación, adoptar un enfoque híbrido ofrece lo mejor de ambos mundos, permitiendo desarrollar chatbots conversacionales de IA más complejos.
El enfoque híbrido tiene varias ventajas clave sobre las otras dos alternativas. Cuando se compara con el método de aprendizaje automático, el enfoque híbrido permite que las soluciones se construyan incluso sin datos. También ofrece transparencia en el funcionamiento del sistema para que los usuarios corporativos puedan comprender la aplicación y garantiza que se mantenga una personalidad coherente con un comportamiento alineado con las expectativas de la empresa.
Al mismo tiempo, el enfoque híbrido permite que las integraciones de aprendizaje automático vayan más allá del ámbito de las reglas lingüísticas, para hacer inferencias inteligentes y complejas en áreas donde el uso del enfoque lingüístico es difícil, o incluso imposible. Cuando se ofrece un enfoque híbrido a nivel nativo, los algoritmos estadísticos pueden combinarse con el condicionamiento lingüístico, manteniéndolos en la misma interfaz visual.
Construir aplicaciones conversacionales utilizando únicamente métodos de aprendizaje lingüístico o automático es difícil, requiere muchos recursos y es muy costoso. Al adoptar un enfoque híbrido, las empresas tienen la potencia, flexibilidad y velocidad necesarias para desarrollar aplicaciones de IA relevantes para el negocio, que pueden marcar la diferencia en la experiencia del cliente.
Están programados bajo los conceptos de inteligencia artificial y machine learning (aprendizaje automático). Por eso, más allá de responder de acuerdo con datos almacenados en su memoria, interpretan lo que dice el cliente, dan respuestas coherentes y aprenden de cada una de sus interacciones. Generalmente, la conversación se lleva a cabo mediante texto y se usa un lenguaje breve y directo para obtener mejores resultados.
La primera tarea que realiza un chatbot es el análisis de la solicitud del usuario. En este paso identifica lo que desea el usuario y extrae los datos y entidades relevantes, sino puede comprender correctamente la solicitud del usuario, no podrá dar la respuesta correcta.
Después, el chatbot analiza el texto, considera la mejor respuesta y la devuelve al usuario. La respuesta puede ser:
Vale la pena señalar que entender a los humanos no es fácil para una máquina. La forma en que los humanos se comunican es una tarea muy compleja de recrear artificialmente, por lo que los chatbots utilizan varios principios del lenguaje natural:
El Procesamiento de Lenguaje Natural se utiliza para dividir la entrada del usuario en oraciones y palabras. También estandariza el texto a través de una serie de técnicas como, por ejemplo, convirtiéndolo todo a minúsculas o corrigiendo errores ortográficos antes de determinar si la palabra es un adjetivo o un verbo.
La comprensión del lenguaje natural ayuda al chatbot a entender lo que el usuario ha dicho usando objetos de lenguaje, tanto generales como específicos del dominio, tales como léxicos, sinónimos y temas. Estos objetos son usados en conjunto con algoritmos o reglas para construir flujos de diálogo que le indican al chatbot cómo responder.
Ofrecer una experiencia de cliente memorable, personalizada e ir más allá de brindar respuestas prefabricadas, requiere la generación de lenguaje natural. El chatbot puede consultar repositorios de datos (Aplicaciones integradas y base de datos de terceros) para crear una respuesta.
La tecnología de IA Conversacional lleva el PLN y la CLN al siguiente nivel, permitiendo a las empresas crear sistemas de diálogo avanzados que usan memoria, preferencias personales y la comprensión contextual para ofrecer una interfaz de lenguaje natural realista y atractiva.
Los chatbots dan la oportunidad de expandir el canal digital de las empresas y están impactando positivamente la experiencia de usuario. La tecnología de chatbots agiliza las interacciones entre personas y servicios, al mismo tiempo, ofrece a las empresas nuevas oportunidades para mejorar el proceso de participación de los clientes y la eficiencia operativa al reducir el costo típico del servicio al cliente.
El apoyo humano juega un papel clave, independientemente del tipo de enfoque y plataforma, la intervención humana es necesaria para configurar, capacitar y optimizar el sistema de chatbot.
Existen diferentes enfoques y herramientas que se pueden utilizar para desarrollar un chatbot. Dependiendo del caso de uso que desee abordar, algunas tecnologías de chatbot son más apropiadas que otras. A continuación, se muestra una lista de casos de uso en diferentes áreas, que pueden guiarlo a encontrar el ajuste adecuado dentro de su empresa
En el entorno de atención al cliente y gestión de servicios nombraremos algunos casos de uso:
Un caso habitual en un portal de autoservicio podría ser la resolución automática de incidentes o solicitudes de servicios para ayudar a los usuarios a resolver sus fallas y gestionar sus requerimientos. Por ejemplo, ante una incidencia o falla, el bot guía al usuario sobre posibles causas de la incidencia para el diagnóstico y el paso a paso de las acciones que se pueden realizar para la recuperación. En casos más avanzados, los chatbots incluirían, además, capacidades de automatización del diagnóstico y/o la resolución.
Con los chatbots los clientes pueden consultar el estado o avance de la solicitud.
Otra funcionalidad con los Chatbot son las preguntas frecuentes (FAQ).
Automatización de solicitudes de servicio de rutina como, por ejemplo, restablecimiento de contraseña, creación de usuarios, limpieza de registros, reinicio periódico del servidor, instalación de aplicaciones, problemas de acceso al sistema o incluso flujos de trabajo complejos en el monitoreo y la generación de informes, como verificación de estado de Unix, restauración de datos, informe de utilización de CPU y memoria, servidor de Windows. Informe de verificación de cumplimiento entre otros
Unos robots conversacionales capaces de contestar a preguntas. En este caso, estamos hablando de un conocimiento mucho más avanzado, unos bots capaces de consultar una variedad de fuentes, unas auténticas bases de datos de conocimiento. Los clientes pueden utilizar el lenguaje natural para encontrar los artículos de conocimiento que necesitan y permite agregar comentarios al artículo.
Esta configuración ayuda a los usuarios finales a resolver problemas enviando solicitudes de servicio directamente desde las conversaciones de chatbot.
Enfoque multicanal que ofrece al cliente una experiencia integrada, no importa donde se encuentre y desde cualquier dispositivo, los usuarios utilizan la conversación en lenguaje natural con los chatbots para encontrar sus soluciones de manera sencilla, a través de los canales disponibles.
Capacidad para integrar el Chatbot en cualquier página web corporativa, para que los clientes o empleados puedan obtener ayuda inmediata desde una sola interfaz.
Capacidad para capacitar al Chatbot en varios idiomas para ayudar a los empleados y clientes de todo el mundo.
Existen diferentes proveedores que ofrecen soluciones de chatbots, en este caso recomendamos AutomationEdge.ai, con su agente virtual para TI, CogniBOT comprende el lenguaje de TI, por sus capacidades de comprensión del lenguaje natural (CLN) y aprendizaje automático (ML), puede entender correos electrónicos, chats o llamadas y generar los tickets y categorizarlos automáticamente, e incluso, dependiendo de la categorización, puede responder de inmediato y resolver sin esperar por intervención humana. El poderoso asistente de inteligencia artificial prediseñado automatiza el cumplimiento del servicio y la automatización de extremo a extremo con una resolución autónoma de los tickets de TI, más rápido que cualquier otra persona.
Lo invitamos a registrarse en el Webinar “AutomationEdge CogniBot-AI chatbot for IT & Beyond for BMC Helix Remedyforce” y descubrir como la solución AutomationEdge para TI te ayuda automatizar, la mayoría de los problemas de TI, en áreas como soporte al usuario final, redes, centro de datos, seguridad y soporte a aplicaciones, con la resolución automática de tickets en la gestión de servicios ITSM de BMC Helix Remedyforce, a través de los robots con inteligencia artificial, lo que resulta un menor tiempo de respuesta, mayor eficiencia y disponibilidad las 24 horas al día, los 7 días de la semana. La plataforma de automatización inteligente para TI que ofrece AutomationEdge permite automatizar procesos completos de TI de principio a fin.
