Los chatbots de IA son aplicaciones de software que simulan la conversación humana. Utilizan la 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, ya que exploran productos y buscan soporte en todo momento. Los chatbots de IA pueden ayudar con esto, no solo en los sitios web, sino en muchos lugares en los que los clientes interactúan contigo, como las aplicaciones de mensajería y las redes sociales. Estos ayudantes de inteligencia artificial (IA) pueden responder preguntas y guiar a los usuarios de manera continua. Se encargan de las solicitudes comunes y derivan los problemas más complicados a tus empleados, quienes les ofrecerán una atención personalizada, lo que garantiza que los clientes siempre reciban el soporte que necesitan.
El 91 % de las pequeñas y medianas empresas afirma que la inteligencia artificial aumenta los ingresos, lo que deja claro que los chatbots de IA han llegado para quedarse. Pero si eres nuevo en el mundo de la IA, es posible que te preguntes: "¿Qué es un chatbot de IA?¿Cuáles son sus beneficios?". Veamos.
Contenidos:
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 programadas previamente, 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 lidiar con los problemas de manera más precisa y eficiente. Pueden responder preguntas, recomendar 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 una persona. Por ejemplo, en el servicio, los chatbots de IA pueden agilizar los procesos al ofrecer respuestas de manera constante. Esto reduce los tiempos de espera, aumenta la eficiencia general y mejora la experiencia del cliente.
Pero estos chatbots de IA no son aptos solo para atender a los clientes. También pueden servir de apoyo a tu equipo interno. Una forma en que un chatbot de Sales AI puede apoyar a tu equipo es actuando como entrenador, permitiendo que tus representantes practiquen la presentación, la negociación y el manejo de objeciones, en función de información específica sobre el representante, el cliente potencial y los objetivos de venta de la empresa.
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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 de agentes para actuar por su cuenta mientras aprenden, se adaptan y colaboran continuamente con los seres humanos.
Aquí te mostramos un desglose más detallado de las diferencias:
Un chatbot tradicional utiliza un conjunto de reglas predefinidas y de respuestas programadas para interactuar con los usuarios. Se limitan a interacciones básicas, como responder a preguntas comunes de atención al cliente. Aunque los chatbots tradicionales 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 grandes modelos de lenguaje (LLM).
Los chatbots pueden proporcionar respuestas rápidas y coherentes a las preguntas comunes de los clientes. Esto los convierte en una solución confiable y rentable para manejar consultas rutinarias de servicio de atención al cliente, recopilar información básica y sugerir recursos relevantes. Así que, si bien son efectivos para las tareas simples y repetitivas, tienen dificultades con las conversaciones más abiertas y complejas.
Como ya hemos dicho, los chatbots de IA están diseñados para interactuar directamente con los seres humanos. Con la ayuda del aprendizaje automático y el NLP, pueden comprender conversaciones comunes y elaborar respuestas similares a las de las personas utilizando IA generativa. Debido a que estos sistemas, por lo general, se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) entrenados con enormes cantidades de datos, son capaces de mantener interacciones con distintos matices y acordes al contexto.
Los chatbots de IA se utilizan ampliamente en varios espacios digitales que requieren una conversación inteligente. Mejoran el servicio de atención al cliente a través de las aplicaciones de mensajería y de la web con un soporte personalizado y complejo. También impulsan asistentes virtuales en los dispositivos y los están adoptando en la atención médica, la educación y las empresas para ofrecer 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 la RAG (generación aumentada por 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, por lo general, no recuperan ni integran de manera proactiva el conocimiento externo en tiempo real como los agentes basados en la 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 límites y citas que minimizan las alucinaciones y maximizan la precisión.
Los chatbots de IA son un ejemplo de agentes de IA que se crearon con el propósito de interactuar con las personas, a menudo, en la función de servicio de atención al cliente. Pero los agentes de IA pueden hacer mucho más que eso. Pueden actuar como asistentes de IA, pues mejoran 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 tienen lugar detrás de escena 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.
Si, a modo de ejemplo, tomamos 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. Hacen esto 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 manejar secuencias de texto de manera más efectiva. Estos transformadores utilizan un mecanismo llamado "atención" para sopesar la relevancia 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 zero-shot, o a partir de cero ejemplos, 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 responder a las consultas de los clientes sobre nuevos servicios sin necesidad de formación explícita sobre esos temas específicos.
El aprendizaje few-shot, o 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 de atención al cliente para una zapatería en línea podría aprender a lidiar con problemas comunes, como cuando un cliente recibe botas del talle incorrecto. Pero incluso si no se ha encontrado con ese caso exacto antes, puede aplicar lo que aprendió a partir de situaciones similares, como al 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 fino implica tomar un modelo de IA previamente entrenado y entrenarlo en un conjunto de datos más pequeño y específico para una tarea. Esto permite que el modelo mejore el rendimiento en un campo especializado al tiempo que conserva el conocimiento general de su entrenamiento original.
Los modelos específicos por campo se entrenan previamente con los datos de una industria en particular o se ajustan de manera amplia para que tengan un buen rendimiento en un área específica.
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No todos los chatbots de IA son iguales. Algunos pueden manejar solo solicitudes simples, guiados por un árbol de decisiones. Otros pueden gestionar varias tareas y mejorar con el tiempo.
Estos son algunos tipos comunes de chatbots de IA:
Existen ventajas y desventajas de la IA, pero aquí hay algunos ejemplos de los beneficios claros de usar chatbots de IA:
Los chatbots de IA ahorran tiempo a tus clientes y agentes. Pueden ayudar rápidamente con las consultas básicas de los clientes, resolver problemas sencillos, y recopilar y compartir información. Si un problema se intensifica más allá de su capacidad, pueden facilitar una resolución conectando al cliente con un agente humano, a quien suministran todos los datos antes de que comience la interacción.
Los chatbots pueden ayudar con problemas simples las 24 horas del día. Durante los momentos más ajetreados, cuando los representantes humanos pueden estar ocupados, los chatbots pueden ayudar manejando las solicitudes de rutina. Pueden responder a los clientes fuera del horario laboral y recopilar información para entregarla a los representantes humanos, lo que garantiza que las consultas no queden sin respuesta y se aborden con prontitud cuando los agentes estén disponibles. Esto ayuda a tu equipo a brindar soporte 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 el valor para tus clientes y mantenerlos comprometidos con tu compañía.
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 datos de Knowledge y centros de ayuda. Este es un beneficio completo para las organizaciones, pues pueden satisfacer las preferencias de los clientes mientras ahorran recursos.
Los chatbots de IA pueden proporcionar un impulso muy necesario a todos tus equipos, pues les permitirá brindar una mejor atención al cliente y trabajar en tareas de mayor prioridad. A continuación, te mostramos cómo los diferentes grupos de tu compañía podrían aprovechar los chatbots de IA:
Observa cómo puedes crear e implementar experiencias de IA de asistencia para resolver problemas más rápido y trabajar de manera más inteligente.
Estas son algunas características importantes que hay que tener en cuenta a la hora de elegir un chatbot de IA:
Los chatbots de IA han evolucionado desde sus simples comienzos hasta convertirse en una fuerza para los negocios. A medida que esta tecnología siga creciendo y se vuelva más compleja, podrá hacer más con los datos de sus clientes. Tus equipos pueden centrarse en el trabajo de mayor importancia, ya que la IA puede encargarse de las tareas intrascendentes que insumen 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 tu organización puede ir más allá de los chatbots básicos y aprovechar todo el poder de la automatización inteligente y la IA de agentes, conoce de cerca a Agentforce y accede a un nuevo nivel de productividad y rendimiento.
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