Los chatbots de IA son aplicaciones de software que simulan una conversación humana. Utilizan inteligencia artificial para comprender y procesar el lenguaje natural, lo que les permite interactuar con los usuarios de manera conversacional.
Los clientes a menudo necesitan ayuda fuera del horario comercial habitual, buscan productos y solicitan soporte en todo momento. Los chatbots de IA pueden ayudar con esto, no solo en los sitios web, sino en muchos lugares donde los clientes interactúan con usted, como las aplicaciones de mensajería y las redes sociales. Estos ayudantes de inteligencia artificial (IA) pueden responder preguntas y guiar a los usuarios las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Si bien se encargan de las solicitudes comunes, los problemas más complicados aún se pueden transmitir a sus empleados para una atención personalizada, lo que garantiza que los clientes siempre reciban el soporte que necesitan.
Si consideramos que el 91 % de las pequeñas y medianas empresas declaran que la inteligencia artificial aumenta los ingresos, está claro que los chatbots de IA han llegado para quedarse. Pero si es usted nuevo en el mundo de la IA, es posible que se pregunte: "¿Qué es un chatbot de IA y cuáles son sus ventajas?" Echemos un vistazo.
Temas que abordaremos:
Un chatbot de IA es un asistente digital de IA que utiliza la IA para comprender y responder a las consultas en tiempo real, simulando una conversación humana con un usuario final. A diferencia de los chatbots tradicionales, que se basan en reglas y respuestas preprogramadas, los chatbots de IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático (ML) para comprender y responder a las preguntas de los usuarios bajo demanda.
Estas capacidades permiten que el bot participe en conversaciones más naturales y relevantes, aprenda de las entradas del usuario con el tiempo y desarrolle formas de gestionar los problemas de manera más precisa y eficiente. Pueden responder preguntas, proporcionar recomendaciones de productos y facilitar las transacciones. Los chatbots de IA también pueden recopilar información y sugerir soluciones rápidamente. Incluso están diseñados para reaccionar de forma muy parecida a como lo haría un humano. Por ejemplo, en el servicio, los chatbots de IA pueden ayudar a agilizar los procesos al ofrecer respuestas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto reduce los tiempos de espera, aumenta la eficiencia general y mejora la experiencia del cliente.
Pero estos chatbots de IA no se limitan a atender a los clientes. También pueden apoyar a su equipo interno. Una forma en que un chatbot de IA de ventas puede hacer esto es actuando como coach, permitiendo que sus representantes practiquen la presentación, la negociación y la gestión de objeciones, en función de la información específica sobre el representante, el cliente potencial y los objetivos de venta de la empresa.
Inspírese en estos casos de uso de IA personalizados listos para usar.
En los últimos años han aparecido tantos tipos de bots que puede ser difícil distinguir entre los agentes de IA y los chatbots. Los bots más básicos son chatbots basados en reglas. Siguen un conjunto predefinido de respuestas a entradas comunes. Los chatbots de IA contextual, que son un tipo de agente de IA, son más avanzados; utilizan el aprendizaje automático y el NLP para descifrar el contexto de una conversación. Los agentes de IA abarcan un grupo más grande de agentes autónomos que utilizan la IA agéntica para actuar por su cuenta a medida que aprenden, se adaptan y colaboran continuamente con los humanos.
Vea un desglose más detallado de las diferencias:
Un chatbot tradicional utiliza un conjunto de reglas predefinidas y respuestas programadas para interactuar con los usuarios. Se limitan a interacciones básicas, como responder a preguntas comunes de atención al cliente. Aunque los chatbots tienen interfaces conversacionales similares a los chatbots de IA y a los agentes de IA, no entienden el lenguaje de la misma manera que la IA que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Los chatbots pueden proporcionar respuestas rápidas y coherentes a las preguntas comunes de los clientes. Esto los convierte en una solución fiable y rentable para gestionar consultas rutinarias de servicio al cliente, recopilar información básica y sugerir recursos relevantes. En conclusión: son efectivos para tareas sencillas y repetitivas, pero tienen dificultades para afrontar conversaciones más abiertas.
Como hemos estado analizando aquí, los chatbots de IA están diseñados para interactuar directamente con los humanos. Con la ayuda del aprendizaje automático y el NLP, pueden comprender conversaciones regulares y elaborar respuestas similares a las humanas utilizando IA generativa. 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.
Los chatbots de IA son ampliamente utilizados en varios espacios digitales que requieren una conversación inteligente. Mejoran el servicio al cliente a través de la web y las aplicaciones de mensajería con un soporte personalizado y complejo. También impulsan asistentes virtuales en dispositivos y se están adoptando en la atención médica, la educación y las empresas para una comunicación y automatización más inteligentes. Su capacidad para comprender y aprender los hace versátiles para muchas aplicaciones interactivas.
Sin embargo, los chatbots de IA son limitados en comparación con los agentes de IA que toman decisiones y utilizan herramientas como RAG (generación aumentada de recuperación) porque los chatbots se centran principalmente en la conversación y carecen de las capacidades autónomas de toma de decisiones y acción de los agentes. Además, si bien los chatbots pueden procesar información, generalmente no recuperan e integran de manera proactiva el conocimiento externo en tiempo real como los agentes basados en RAG, lo que permite a esos agentes manejar tareas que requieren información actualizada más allá de sus datos de entrenamiento y mitiga los problemas al proporcionar barreras y citas que minimizan las alucinaciones y maximizan la precisión.
Los chatbots de IA son un ejemplo de agentes de IA que se han creado con el propósito de interactuar con humanos, a menudo en un papel de tipo servicio al cliente. Pero los agentes de IA pueden hacer mucho más que eso. Pueden actuar como asistentes de IA, con la capacidad de aumentar las capacidades humanas en una amplia gama de tareas. Estos agentes virtuales pueden entender y generar lenguaje natural, y procesar y analizar grandes cantidades de información. Pueden usar esto para realizar actividades que tengan lugar en un segundo plano de una empresa, como codificar, analizar grandes cantidades de datos y realizar pruebas de control de calidad.
Los chatbots de IA utilizan una combinación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para generar respuestas que parecen casi humanas.
Estas son las características clave que hacen que los chatbots funcionen:
Con el aprendizaje automático, los algoritmos aprenden de los datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Los chatbots de IA analizan grandes conjuntos de datos de conversaciones humanas y aprenden rápidamente los patrones. El aprendizaje profundo es una forma más compleja de aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales con muchas capas, o redes "profundas", para comprender cómo los humanos hacen y responden preguntas, lo que en última instancia genera respuestas más naturales y coherentes.
Siguiendo el ejemplo de cómo funciona el cerebro humano, los chatbots de IA pueden generar respuestas contextualmente apropiadas prestando atención a qué partes de la conversación anterior son importantes. Lo hacen mediante el uso de redes neuronales , que son modelos computacionales que constan de capas de nodos (o neuronas) que procesan y transforman la información.
Los chatbots de IA también utilizan modelos transformadores, que son un tipo específico de red neuronal diseñada para gestionar secuencias de texto de manera más efectiva. Estos transformadores utilizan un mecanismo llamado "atención" para sopesar la importancia de cada palabra en una oración. Este tipo de NLP ayuda a los chatbots de IA a comprender el contexto y la relación entre las palabras.
El aprendizaje sin ejemplos previos ocurre cuando un modelo de IA hace una predicción sobre algo que nunca antes había encontrado mediante la generalización del conocimiento relacionado. Por ejemplo, un modelo de IA podría ser capaz de responder a las consultas de los clientes sobre nuevos servicios sin necesidad de formación explícita sobre esos temas específicos.
El aprendizaje con pocos ejemplos funciona de manera diferente. El modelo de IA aprende a hacer predicciones precisas entrenándose con un pequeño número de ejemplos. Por ejemplo, un chatbot de servicio al cliente para una zapatería en línea podría aprender a manejar problemas comunes, como cuando un cliente recibe botas de tamaño incorrecto. Pero incluso si no se ha encontrado con ese caso exacto antes, puede aplicar lo que aprendió de situaciones similares, como ayudar a un cliente que recibió botas dañadas. A partir de esa experiencia, sabe cómo responder de manera efectiva, ofreciendo soluciones como un cambio o reembolso.
El ajuste consiste en tomar un modelo de IA preentrenado y formarlo en un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea. Esto permite que el modelo mejore el rendimiento en un dominio especializado, al mismo tiempo que conserva el conocimiento general de su entrenamiento original.
Los modelos específicos de dominio se entrenan previamente con los datos de un sector en particular o se ajustan ampliamente para tener un buen rendimiento en un campo específico.
Brinde un servicio inteligente y personalizado con chatbots de IA construidos directamente en su CRM. Acelere la resolución de problemas y ayude a sus equipos a rendir más gracias a bots integrados con sus datos de Salesforce.
No todos los chatbots de IA son iguales. Algunos pueden gestionar solo solicitudes simples, con un árbol de decisión que guía sus acciones. Otros pueden gestionar múltiples tareas y mejorar con el tiempo.
Los tipos comunes de chatbots de IA incluyen:
Existen ventajas y desventajas de la IA, pero aquí hay algunos ejemplos de beneficios claros al usar chatbots de IA:
Los chatbots de IA ahorran tiempo a sus clientes y agentes. Pueden ayudar rápidamente con las consultas básicas de los clientes, resolver problemas sencillos y recopilar y compartir información. Si un problema va más allá de su capacidad, pueden facilitar su resolución conectando al cliente con un representante en directo, que se pondrá al día de la situación antes de que comience la interacción.
Los chatbots ayudan con problemas sencillos las 24 horas del día. Durante los momentos de mayor actividad, en los que los representantes en directo suelen estar ocupados, los chatbots se hacen cargo de solicitudes rutinarias. Pueden responder a los clientes fuera del horario laboral y recopilar información para brindársela a los representantes humanos, garantizando que no quede ninguna consulta sin responder y que cualquier problema se aborde con prontitud cuando regresen los representantes. Esto ayuda a su equipo a brindar una asistencia constante y puede mejorar la satisfacción del cliente.
Los chatbots de IA pueden anticiparse a las necesidades de los clientes, entregar mensajes útiles y sugerir los próximos pasos, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente. Su capacidad para proporcionar recomendaciones personalizadas, como nuevos productos o servicios, puede aumentar su valor para los clientes y mantener su compromiso con su empresa.
Nuestra investigación reveló que el 61 % de los clientes preferiría usar opciones de autoservicio para problemas simples. Los chatbots de IA pueden orientarlos hacia recursos como preguntas frecuentes, artículos de la base de conocimientos y centros de ayuda. Las organizaciones salen ganando en cualquier caso; pueden satisfacer las preferencias de los clientes mientras ahorran recursos.
Los chatbots de IA pueden proporcionar un impulso muy necesario a todos sus equipos, permitiéndoles brindar una mejor atención al cliente y trabajar en tareas de mayor prioridad. A continuación, le mostramos cómo los diferentes grupos de su empresa podrían beneficiarse de los chatbots de IA:
Descubra cómo puede crear e implementar experiencias de IA de asistencia para resolver los problemas más rápido y trabajar de manera más inteligente.
Estas son algunas características importantes que deben tenerse en cuenta a la hora de elegir un chatbot de IA:
Los chatbots de IA han evolucionado desde unos simples comienzos hasta convertirse en una fuerza extraordinaria para los negocios. A medida que esta tecnología siga creciendo y se vuelva más compleja, podrá hacer más con los datos de sus clientes. Sus equipos pueden centrarse en el trabajo de mayor nivel, ya que la IA puede encargarse de las tareas serviles que consumen mucho tiempo.
Las empresas de todos los sectores están reconociendo las ventajas sustanciales de integrar la IA, incluidos los chatbots sofisticados, en sus flujos de trabajo. Para explorar cómo su organización puede ir más allá de los chatbots básicos y aprovechar todo el poder de la automatización inteligente y la IA agéntica, eche un vistazo más de cerca a Agentforce y desbloquee un nuevo nivel de productividad y rendimiento.
Conozca en detalle cómo funciona la creación de agentes en nuestra biblioteca.
Lance Agentforce rápidamente, con confianza y consiga un ROI que pueda medir.
Cuéntenos las necesidades de su negocio y le ayudaremos a encontrar respuestas.
