¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot?

Si alguna vez ha chateado con un agente de atención al cliente online o le ha preguntado a Siri cuál es el ave oficial del estado de Rhode Island, ha interactuado con un chatbot.

Estos prácticos asistentes digitales son excelentes para responder preguntas sencillas y realizar tareas básicas, pero en la era de la inteligencia artificial (IA) generativa, pueden resultar bastante limitados. Si le pide a Siri una lista de sus candidatos de ventas más importantes por región, probablemente se ofrecerá a buscarla en Google.

Por otro lado, un agente de IA es como tener un asistente de IA digital integrado en su flujo de trabajo. ¿Necesita ayuda para priorizar sus principales candidatos de ventas para el día? ¿Busca un resumen rápido de la reunión del equipo de atención al cliente a la que no pudo asistir esta mañana? ¿No está inspirado y necesita un texto de marketing adaptado a la demografía de sus clientes? Un agente basado en los datos únicos de su empresa puede ayudar con todo eso.

Aún así, dada la naturaleza conversacional de ambos, es natural preguntarse dónde terminan los chatbots y comienzan los agentes. Sigue leyendo para descubrirlo.

Un chatbot tradicional es un programa informático que utiliza reglas predefinidas, árboles de decisión y respuestas programadas para interactuar con los usuarios. Impulsados por una forma menos avanzada de IA que permite el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los chatbots suelen requerir una formación y un ajuste sustanciales para ser capaces de procesar con precisión las solicitudes de los usuarios. Los chatbots, que existen desde que Joseph Weizenbaum creó ELIZA en 1964, se utilizan principalmente para la recuperación de información, para manejar interacciones básicas y para responder preguntas de atención al cliente habituales. Aunque tienen interfaces conversacionales similares a las de un agente de IA, no entienden el lenguaje de la misma manera que lo hacen los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Su capacidad para proporcionar respuestas rápidas y coherentes a preguntas habituales los convierte en una solución fiable y rentable para gestionar consultas de atención al cliente rutinarias, recopilar información básica y sugerir recursos relevantes. Sin embargo, su competencia para comprender el contexto y aprender de las interacciones es limitada, al igual que su capacidad para gestionar consultas más allá de los flujos conversacionales predefinidos. En conclusión: son efectivos para tareas sencillas y repetitivas, pero tienen dificultades para afrontar conversaciones más abiertas.

“En los bots tradicionales, el flujo conversacional está construido de una manera muy declarativa y predefinida. No ofrece una experiencia conversacional natural completa”, declaró Abhi Rathna, director de gestión de productos del equipo de IA de Salesforce.

Piense en un chatbot como una máquina expendedora: tiene un inventario fijo de aperitivos (respuestas predeterminadas), un pequeño teclado para que el usuario haga su pedido (las consultas que puede plantear) y solo puede darle exactamente lo que seleccionó (una respuesta de acuerdo a un guión). Es sencillo, predecible y funciona bien para satisfacer una necesidad particular.

Los chatbots son adecuados para escenarios en los que es crucial que todas las respuestas se adhieran a las pautas de mensajería de la marca. “Los bots tradicionales le dan la capacidad de controlar las conversaciones a los usuarios con una voz de marca muy específica que quieren ser prescriptivos en lo que respecta a los flujos de conversación en escenarios clave”, dijo Rathna.

Un agente de IA es un asistente de IA avanzado diseñado para aumentar las capacidades humanas en una amplia gama de tareas. A diferencia de los chatbots más limitados, los agentes de IA (también conocidos como agentes autónomos) pueden comprender y generar lenguaje natural, procesar y analizar grandes cantidades de información y ayudar con actividades complejas, como la escritura, la codificación, la resolución de problemas y las tareas creativas.

Por lo general, estos sistemas se basan en modelos de lenguaje grandes (LLM) entrenados con grandes cantidades de datos, lo que permite que puedan participar mejor en interacciones siendo conscientes de los matices y el contexto. Para que una empresa genere resultados personalizados o descubra información importante para su negocio, un agente también puede basarse en sus datos empresariales únicos , incluidos archivos estructurados, como una hoja de cálculo o una base de datos, y no estructurados, como los PDF, los correos electrónicos y los registros de chat.

Como los agentes de IA pueden adaptarse y aprender de las interacciones, son herramientas versátiles que destacan en la mejora de la productividad y la toma de decisiones.

“Un agente de IA utiliza un modelo de lenguaje grande para orquestar las conversaciones. Esto hace que sea muy fácil crear un flujo natural y, al mismo tiempo, reduce el tiempo de configuración”, dijo Rathna. “El agente hace un mejor trabajo al comprender la intención y hacerla coincidir con las respuestas correctas”.

Si un chatbot es similar a una máquina expendedora, un agente de IA es como un chef personal con un impresionante repertorio de recetas (una enorme base de conocimientos), la capacidad de comprender solicitudes de platos complejas (procesamiento del lenguaje natural) y la posibilidad de preparar nuevas comidas según sus preferencias (capacidad de aprender de datos históricos).

Los chatbots difieren de los agentes de IA en muchos aspectos importantes, como sus capacidades, las formas en que se entrenan y el tiempo que se tarda en implementarlos.

Mientras que los chatbots siguen en gran medida diálogos basados en reglas y se limitan a responder preguntas predefinidas, los agentes de IA pueden razonar y basar las respuestas en conocimientos y contenidos relevantes. A diferencia de los agentes, los chatbots de atención al cliente necesitan una amplia formación en cientos de expresiones para ser capaces de comprender las solicitudes en lenguaje natural, así que implementar agentes es significativamente más rápido y fácil. Además, los agentes no necesitan diálogos ni configuración basados en reglas para responder a las acciones y guiar la conversación.

Entonces, ¿cómo puede determinar cuál es el mejor para su negocio? Podría reducirse a las necesidades orientadas al cliente y las orientadas al empleado, dice Rathna.

“Para escenarios principalmente orientados al cliente, creo que habrá una combinación de chatbots tradicionales y agentes modernos de IA generativa. Para los orientados al empleado, un agente es más favorable”, dijo. “Nuestro Einstein Copilot está integrado en el flujo de trabajo junto con otros procesos empresariales. Combinado con una integración rápida, eso hará que la adopción requiera menos tiempo”.

A corto plazo, mientras la fiabilidad de las respuestas de IA generativa sigue mejorando, Rathna considera que un modelo híbrido es una buena opción para muchos clientes.

“Preveo que los clientes utilizarán chatbots en aquellos casos en los que quieran ser más prescriptivos y tener más control, y que se decantarán por los agentes para casos en los que se sientan cómodos dejando que la IA generativa controle la conversación. La tecnología aún está evolucionando, así que esto podría cambiar en unos años, pero, hasta entonces, debemos asumir que la mejor opción consiste en una combinación de agentes y chatbots”.

A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, los agentes de IA están preparados para un crecimiento drástico en los próximos años. Las interacciones de los agentes a través de texto, voz y medios visuales serán más intuitivas y una mejor comprensión contextual será clave para que puedan proporcionar información más relevante a lo largo del tiempo.

Aunque la evolución de los chatbots tradicionales no será tan emocionante como la de los agentes de IA, veremos avances prácticos en la experiencia del usuario, una integración mejorada con otros sistemas empresariales y una implementación más sencilla de flujos y respuestas de chatbots personalizados.

A medida que todos navegamos colectivamente por este panorama de IA en rápida evolución, es importante que comprenda las formas en que tanto los chatbots como los agentes pueden beneficiar de manera única a su negocio, tanto ahora como en el futuro, para así maximizar su impacto. No importa si utiliza un chatbot, un agente o adopta un enfoque híbrido con ambos en conjunto, sin duda, estas herramientas desempeñarán un papel cada vez más significativo en las operaciones comerciales y revolucionarán la forma en que interactuamos con la tecnología y entre nosotros.