Chatbot

Cómo funcionan los chatbots

Chatbots como ELIZA y PARRY fueron los primeros intentos de crear programas que podrían, por lo menos temporalmente, engañar a un ser humano real y hacerle pensar que estaban teniendo una conversación con otra persona. La efectividad de PARRY se midió a principios de la década de 1970 usando una versión de una prueba de Turing; los evaluadores solo hicieron la identificación correcta de un humano vs. el chatbot en un nivel consistente con las suposiciones aleatorias.

Los chatbots han recorrido un largo camino desde entonces. Se basan en tecnologías de inteligencia artificial, que incluyen aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), y requieren cantidades masivas de datos. Cuanto más interactúa un usuario final con el bot, mejor es el reconocimiento de voz para predecir cuál es la respuesta adecuada cuando se comunica con un usuario final.

Los chatbots pueden ser sin estado o con estado. Un chatbot sin estado (stateless) aborda cada interacción como si fuera con un nuevo usuario. Un chatbot con estado (stateful) es más sofisticado; puede revisar interacciones pasadas y enmarcar nuevas respuestas en contexto.

Actualmente, agregar un chatbot al servicio o departamento de ventas de una empresa requiere poca codificación, ya que hay una cantidad de proveedores de servicios de chatbots que permiten a los desarrolladores crear interfaces conversacionales para cualquier aplicación comercial.

Ejemplos de usos de chatbots

El uso de los chatbots va en aumento, tanto en el mercado comercial como en el de consumo. A medida que los chatbots mejoran, los consumidores tienen menos razones para discutir al interactuar con ellos. Entre la tecnología avanzada y una transición social a una comunicación más pasiva y basada en texto, los chatbots ayudan a llenar un nicho que las llamadas telefónicas solían llenar.

Los chatbots se han utilizado en aplicaciones de mensajería instantánea (IM) y juegos interactivos en línea durante muchos años, pero recientemente se han orientado hacia ventas y servicios empresariales para el consumidor (B2C) así como servicios de empresa a empresa (B2B). Los chatbots se pueden agregar a una lista de amigos o se puede proporcionar a un solo jugador una entidad con la que interactuar mientras espera a otros jugadores "en vivo". Si el bot es lo suficientemente sofisticado como para pasar la prueba de Turing, la persona puede que ni siquiera sepa que está interactuando con un programa de computadora.

En ventas, los chatbots se utilizan para ayudar a los consumidores a comprar en línea, ya sea respondiendo preguntas de productos no complejos o proporcionando información útil que el consumidor podría buscar más adelante, incluido el precio y la disponibilidad del envío. Los chatbots también se utilizan en los departamentos de servicio, ayudando a los agentes de servicio a responder a solicitudes repetitivas. Una vez que una conversación se vuelve demasiado compleja para un chatbot, se transferirá a un agente de servicio humano.

Los chatbots también se utilizan como asistentes virtuales, asistentes de conversación que ayudan a las personas a navegar en su vida cotidiana. Apple, Amazon, Google y Microsoft tienen formas de asistentes virtuales; aplicaciones, como Siri de Apple y Cortana de Microsoft, o productos como Echo de Amazon con Alexa o Google Home, todos forman parte de un chatbot personal.

Por qué los chatbots son importantes

El ahorro de tiempo y la eficiencia derivados de los chatbots de IA que conversan y responden preguntas recurrentes es atractivo para las empresas que buscan aumentar las ventas o la productividad del servicio.

A medida que los consumidores continúan alejándose de las formas tradicionales de comunicación, se espera que aumenten los métodos de comunicación basados en el chat. Los asistentes virtuales basados en chatbots se usan cada vez más para manejar tareas simples, liberando a los agentes humanos para que se centren en casos de ventas o servicios de mayor perfil. Esto lleva a ahorros de costos –dado que los empleados cuestan más– y también permite a las compañías brindar un nivel de servicio al cliente durante las horas en que los agentes en vivo no están disponibles.