La revolución de los chatbots: principio de una nueva atención al cliente

Automatización de la respuesta

El empleo de tecnología basada en inteligencia del lenguaje natural (NLI) es un avance estratégico para cualquier compañía que quiera mejorar sus procesos y adelantarse a sus clientes. La automatización en el análisis y división de la conversación ya es una herramienta por sí misma que ahorra tiempo y dinero. Pero esta tecnología puede ir mucho más allá, puede no ser solo una herramienta sino la solución a problemas concretos como el servicio online de atención al cliente.

El expertise en el conocimiento por industria y los patrones de conversación humanos, ahondando en cuestiones clave como el contexto, la temática o el tono del mensaje, posicionan la tecnología de Séntisis como una opción muy interesante y capital para trabajar también en la automatización de la respuesta.

El proyecto consiste en detectar en tiempo real todas las particularidades de un mensaje, diseccionándolo según el conocimiento semántico para generar variables y convertirlas en la mejor respuesta posible a través de un chatbot.

Sus dos principales activos para llegar a una precisión similar (o incluso superior) a la de una persona son:

  • Machine learning, basado en inteligencia artificial del lenguaje, que permite un aprendizaje constante
  • Efectividad para encontrar en tiempo real la mejor opción entre todas las posibles

Pero no queremos competir contra las personas, queremos ayudarlas en su día a día.

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¿Qué es un chatbot? ¿Cuál es la interacción correcta?

Para Séntisis, un chatbot es un programa con el que conversas para que lleve a cabo acciones o simplemente puedas mantener una interacción. Dentro de nuestra tecnología, se trata de un sistema que entiende el lenguaje y tiene inteligencia sobre un determinado contexto para que pueda interactuar con el usuario y resolver un problema. Debe estar dotado de un conocimiento amplio del lenguaje y tener inteligencia sobre la industria o caso de uso.

Si preguntas a un chatbot: ¿cuál es mi sucursal bancaria más cercana? El chatbot necesita conocer todas las oficinas, ubicar tu situación y responder cruzando ambos datos. Tanto el lenguaje como la inteligencia son críticos. Sin lenguaje, el bot no puede mantener una conversación; sin inteligencia no puede resolver problemas. Imagina un chatbot estúpido (sin inteligencia), sería capaz de interactuar con el usuario, pero éste no podría resolver ninguna cuestión.

Por lo tanto, un bot conversacional o agente de conversación es un programa que simula mantener una conversación inteligente con uno o más usuarios y que provee respuestas automáticas a inputs recibidos. Las incógnitas que surgen a su alrededor tienen que ver con su nivel interpretativo y rango de actuación.

Veamos algunos casos para entender a qué nos referimos:

Una interacción relacionada con el tiempo de espera no debería tratarse igual a una relacionada con el stock de un producto. Cada tipo de mensaje merece una respuesta concreta, acondicionada a la demanda de información y con diferentes accionables de negocio: una resolución de soporte frente a una venta.

Evidentemente, esta conclusión no solo es propia de un robot, también de una persona, pero ésta no tiene por qué disponer del tiempo necesario para procesar la información, evaluarla correctamente y responder en directo, algo fundamental en el actual servicio de atención a clientes. La persona incluso podría ir desviando su respuesta paulatinamente, desmarcándose de los protocolos establecidos para cada caso en la compañía.

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Aún más preciso, una consulta airada sobre el tiempo de espera en la recepción de un pedido no debería enfocarse igual que una simple consulta en un contexto similar. El primer caso denota con certeza una incidencia en el servicio dado a un cliente y el segundo puede ser un potencial lead con una duda sobre las condiciones del servicio de entrega (horarios, precio, condiciones…)

¿Deberíamos responder a los dos mensajes de la misma manera? No. Y una máquina tampoco debe hacerlo.

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Ya hay muchos departamentos online que emplean respuestas cerradas según situaciones concretas, limitándose a un rango de actuación ínfimo y un mensaje que suele no resolver el problema. Utilizar una tecnología experta en el análisis del lenguaje no solo va a permitir reducir tiempos o recurso humano, sino que va a mejorar la efectividad de la propia respuesta.

 

 

¿Podrán las máquinas entender el lenguaje mejor que las personas?

En muchos casos, las personas son agnósticas con el trabajo de las máquinas. Cuando se habla de chatbots se suele incurrir en desconfianza infundada o conceptos erróneos, tales como:

“Son necesarias frases simples, de fácil comprensión”.

“Los bots no consiguen comprender todo, por ello utilizan palabras del interlocutor para responder con respuestas preparadas”.

“Los bots pueden seguir una conversación con más o menos lógica, pero sin saber realmente de qué se está hablando”.

Siri, Google Now o Cortana son asistentes personales que ya están en el mercado (con grandes corporaciones tecnológicas detrás) y se basan en una tecnología similar, destinada a que una máquina sea capaz de interactuar de forma eficiente con un ser humano. Solo es la primera piedra del camino dentro de un sector con una capacidad de mejora y evolución notable. Con los avances que se están produciendo, la duda es cuándo lo vas a trasladar a tu negocio, a tus canales de respuesta, a tu atención al cliente…

En Séntisis somos conscientes de la oportunidad y potencial de nuestra tecnología. Todos compartimos una misma visión alrededor del análisis semántico como llave para entender el lenguaje al igual que lo hacemos las personas. Por ello, hemos creado lang.ai, un producto vía API para analizar textos escritos, basado en inteligencia artificial del lenguaje y disponible en cualquier idioma. Un producto con múltiples aplicaciones entre las que se encuentran los chatbots.

Somos profesores y estamos enseñando a las máquinas como aprendería una persona, con patrones semánticos, pero también algoritmos de actuación, consiguiendo que un chatbot no solo sea capaz de detectar la intención de un comentario sino dar, además, la respuesta adecuada. Todo a un ritmo, por volumen, costes y tiempo, inviable para el hombre.

Nuestro reto no es diseñar un sistema que entienda el lenguaje como un humano, sino un sistema que sea capaz de entender el lenguaje mejor que un humano; porque creemos que de la misma forma que las máquinas ganan a los humanos al ajedrez o ya empiezan a conducir por nosotros, serán capaces de superar a los humanos a la hora de entender el lenguaje.

El ejercicio pasa por especializar el comportamiento a partir de la semántica, entendiendo el tipo de consulta, interacción, tono del usuario, contexto… Saber qué está solicitando exactamente la persona, más allá del dato: información, documento, infografía, url exacta, número de teléfono, etc.

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Un robot puede automatizar ese proceso y reducirlo exponencialmente permitiendo que la empresa dedique el potencial humano a otras labores decisivas. Aquellas como atender los casos más específicos y que se salgan del protocolo de actuación estándar (reputación, crisis…) o analizar estratégicamente las estadísticas del tipo de consulta, quejas o requerimientos más demandados para mejorar el proceso integral.

El resumen del empleo de chatbots se traduce en el ahorro de 55 horas mensuales por cada 10.000 mensajes analizados de forma automática. Una reducción importante para los equipos que dan servicio a clientes. Pero, sobre todo, la utilización de una herramienta que permite trabajar con plenas garantías en tiempo real; todo ello ante un entorno actual asfixiante, con la exigencia de trabajar 24 horas, los 7 días de la semana, por la alta demanda de los usuarios y el crecimiento del entorno digital.

 

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Esta entrada fue escrita por

Mario Panigua

@MarioPaniagua_

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