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

Si alguna vez has hablado con un agente de atención al cliente en línea o le has preguntado a Siri cuál es el ave oficial del estado de Rhode Island, ya has interactuado con un chatbot.

Estos asistentes digitales prácticos son excelentes para responder preguntas simples y realizar tareas básicas, pero en la era de la inteligencia artificial (IA) generativa, pueden parecer bastante limitados. Si le pides a Siri que te muestre tus prospectos de ventas más importantes por región, es probable que te sugiera buscarlo en Google.

Por otro lado, un agente de IA es como tener un asistente de IA digital integrado a tu flujo de trabajo. ¿Necesitas ayuda para priorizar tus principales prospectos de ventas del día? ¿Buscas un resumen rápido de la reunión del equipo de atención al cliente que te perdiste esta mañana? ¿Te sientes estancado y necesitas un texto de marketing adaptado a tu público objetivo? Un agente que se base en los datos únicos de tu compañía puede ayudarte con todo eso.

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

Un chatbot tradicional es un programa informático que utiliza reglas definidas previamente, árboles de decisión y respuestas programadas para interactuar con los usuarios. Los chatbots, que funcionan con una forma de IA menos avanzada para el procesamiento de lenguaje natural (NLP), generalmente requieren un entrenamiento y ajustes considerables para entender correctamente las solicitudes de los usuarios. Estos chatbots, que han existido desde que Joseph Weizenbaum creó ELIZA en 1964, se utilizan principalmente para recuperar información, gestionar interacciones básicas y responder preguntas comunes de atención al cliente. Y aunque los chatbots 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 de gran tamaño (LLM).

Su habilidad para brindar respuestas rápidas y coherentes a preguntas comunes los convierte en una solución confiable y rentable para manejar consultas rutinarias del servicio de atención al cliente, recopilar información básica y sugerir recursos relevantes. Sin embargo, su habilidad para entender el contexto y aprender de las interacciones es limitada, así como su habilidad para abordar preguntas que no se ajustan a los diálogos preestablecidos. Así que, aunque son efectivos para tareas simples y repetitivas, tienen dificultades con las conversaciones más abiertas y complejas.

"El flujo conversacional en sí, en los bots tradicionales, se construye de manera muy declarativa y predefinida. No ofrece la experiencia completa de una conversación natural", comentó Abhi Rathna, director de Gestión de productos del equipo de IA de Salesforce.

Piensa en un chatbot como una máquina expendedora: tiene un inventario fijo de bocadillos (respuestas ya establecidas), un pequeño teclado para que el usuario haga su pedido (las consultas) y solo puede darte exactamente lo que seleccionaste (una respuesta predefinida). Es simple, predecible y funciona bien si necesitas satisfacer una necesidad particular.

Los chatbots son adecuados para casos en los que es fundamental que todas las respuestas se ajusten a las pautas de comunicación de la marca. "Los bots tradicionales son ideales para los usuarios con una voz de marca muy definida que quieren tener control sobre las conversaciones en situaciones clave, ya que les permiten gestionar esas interacciones", comentó Rathna.

Un agente es un asistente de IA avanzado diseñado para aumentar las habilidades humanas en una amplia variedad 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.

Debido a que estos sistemas generalmente se basan en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) entrenados con enormes cantidades de datos, son capaces de tener interacciones más sutiles y ajustadas al contexto. Y para que una compañía genere resultados personalizados o acceda a información empresarial importante, un agente también puede basarse en los datos empresariales únicos, lo cual incluye datos estructurados (como hojas de cálculo o bases de datos) y no estructurados (como PDF, correos electrónicos y registros de chat).

Además, como los agentes de IA pueden adaptarse y aprender de las interacciones, son herramientas versátiles que mejoran la productividad y la toma de decisiones.

"Un agente de IA utiliza un modelo de lenguaje de gran tamaño para organizar las conversaciones, lo cual facilita mucho el flujo natural y reduce el tiempo de configuración", comentó Rathna. "El agente es más efectivo a la hora de comprender la intención y encontrar las respuestas adecuadas".

Si un chatbot es comparable a una máquina expendedora, un agente de IA es como un chef personal con un impresionante repertorio de recetas (gran base de conocimientos), el cual es capaz de entender solicitudes de platos complejos (procesamiento del lenguaje natural) y de aprender nuevas recetas que se adapten a tus preferencias (capacidad de aprender de datos históricos).

Los chatbots y los agentes de IA difieren en varios aspectos importantes, como sus funciones, los métodos de entrenamiento y el tiempo necesario para implementarlos.

Los chatbots suelen seguir diálogos estructurados basados en reglas y responder solo a preguntas definidas previamente, mientras que los agentes de IA tienen la capacidad de razonar y ofrecer respuestas basadas en información relevante. A diferencia de los agentes, los chatbots del servicio de atención al cliente requieren un entrenamiento exhaustivo con cientos de frases para comprender solicitudes en lenguaje natural, lo cual hace que los agentes sean mucho más rápidos y sencillos de implementar y lanzar. Además, los agentes no necesitan configuraciones ni diálogos basados en reglas para ejecutar acciones y guiar la conversación.

¿Cómo influye todo esto a la hora de elegir la mejor opción para tu empresa? Según Rathna, la decisión puede depender de si te enfocas en las necesidades de los clientes o en las de los empleados.

"En los casos que se centran en los clientes, creo que se utilizará una combinación de chatbots tradicionales y agentes modernos de IA generativa. Para situaciones orientadas a los empleados, un agente es más recomendable", comentó. "Nuestro Einstein Copilot se integra al flujo de trabajo junto con otros procesos comerciales. Y eso, combinado con una rápida integración, agilizará la adopción".

A corto plazo, con la mejora continua de la fiabilidad de las respuestas de la IA generativa, Rathna cree que un modelo híbrido es una excelente alternativa para muchos clientes.

"Creo que los clientes usarán chatbots en situaciones donde deseen tener más control sobre la interacción, y recurrirán a agentes en aquellos casos donde se sientan cómodos dejando que la IA generativa guíe la plática. La tecnología está en constante evolución, así que podría haber cambios en unos años, pero por ahora, es mejor considerar a los agentes y chatbots como aliados que se complementan".

A medida que la tecnología de IA avanza, se espera que los agentes de IA experimenten un crecimiento significativo en los próximos años. Las interacciones con los agentes serán más intuitivas en formatos de texto, voz y visuales, y una mejor comprensión del contexto será fundamental para que puedan ofrecer información más relevante con el tiempo.

Además, 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 mejor integración con otros sistemas empresariales y una implementación más sencilla de flujos y respuestas de chatbots personalizados.

A medida que nos enfrentamos a este panorama de IA en rápida evolución, será fundamental entender cómo los chatbots y los agentes pueden beneficiar de manera única a tu empresa, tanto ahora como en el futuro, para maximizar su impacto. El uso de un chatbot, un agente o una combinación de ambos sin duda tendrá un mayor impacto en las operaciones comerciales, ya que cambiará la manera en que interactuamos con la tecnología y con los demás.