Los bots conversacionales son herramientas que permiten escalar y optimizar los procesos de una empresa, mejorando la experiencia de cliente y automatizando procesos. La automatización a través de estas soluciones de Inteligencia Artificial Conversacional es efectiva gracias a la supervisión humana y al entrenamiento continuo.
En esta entrevista, Ángel Navarro, nuestro Director de Operaciones, explica qué hay detrás de la supervisión humana de bots conversacionales, cómo medir la efectividad de un chatbot conversacional y cuáles son los canales más demandados para implementar una solución de IA Conversacional.
¿Qué hay detrás del concepto de Inteligencia Artificial supervisada?
Incorporar Inteligencia Artificial en un bot conversacional o chatbot inteligente supone la creación de una base de conocimiento inicial y el mantenimiento y supervisión de esa base de conocimiento, para que sea cada vez más eficiente. Esta base de conocimiento es denominada ‘modelo’ y representa un subconjunto del lenguaje natural en un ámbito determinado.
Un modelo es inteligente en la medida que se ajusta a las preguntas de los usuarios; es decir, un bot conversacional no tiene una inteligencia general, tiene una inteligencia acotada a un conocimiento específico, creado y supervisado por humanos a través de este modelo.
A medida que el modelo es más inteligente, el bot conversacional es capaz de dar respuestas más fiables y menos son las consultas que necesitan ser respondidas por una persona.
¿Cuál es la importancia del Machine Learning supervisado en bots conversacionales?
La supervisión y mantenimiento continuo del modelo es fundamental. Los modelos no se alimentan ni aprenden de manera automática, tienen que ajustarse a las preguntas que hacen los usuarios de manera continua una vez están utilizando el Chatbot inteligente.
A medida que pasa el tiempo, si el entrenamiento es adecuado, la supervisión puede espaciarse en el tiempo, pero siempre debe estar presente para garantizar que el servicio funcione y que el Chatbot conversacional sea efectivo.
Los beneficios de la IA Conversacional como la reducción de costes, la optimización de recursos y la mejora de la productividad está sujeta a la automatización.
¿Cuál es la tasa de automatización que puede conseguir un bot conversacional?
Nuestro objetivo principal es que el 50% de usuarios que interactúan con un bot conversacional nunca lleguen a hablar con un agente. Esta es la tasa que conseguimos con los Chatbots conversacionales de clientes más grandes que tienen Call Centers atendidos por decenas de personas.
Este porcentaje es cada vez más alto para Call Centers con menos agentes. En estos casos hemos conseguido tasas de automatización superiores al 75%. Si tenemos en cuenta que un bot conversacional puede tener un coste mensual aproximado similar a lo que cuesta una persona con un perfil de atención al cliente, y que además un bot inteligente tiene la capacidad de gestionar miles de consultas a la vez de forma continua, el ahorro en costes es considerable.
¿Cómo se puede medir la efectividad y el rendimiento de un bot conversacional?
Utilizamos tecnología big-data para almacenar y analizar todas las conversaciones de todos nuestros bots conversacionales. Estas conversaciones se transforman en un amplio conjunto de indicadores, que permiten realizar el seguimiento del rendimiento de un bot conversacional: tamaño del modelo, porcentajes de respuestas acertadas, número de usuarios, número de mensajes, número de conversaciones, duración de las conversaciones… Esta información es utilizada para realizar las tareas de análisis y seguimiento.
¿Cuál es el canal más demandado para la integración de bots conversacionales?
En las compañías españolas lo habitual es integrar un bot conversacional en web y en WhatsApp. Otros canales como Facebook, Twitter, Telegram, Google Maps e Instagram no son tan demandados como en otros países.
En nuestras propuestas recomendamos la activación de bots conversacionales en estos canales alternativos siempre y cuando el usuario potencial utilice estos canales de forma habitual para interactuar con la empresa.
¿Qué diferencia a los bots conversacionales de Aunoa de otras soluciones del mercado?
En Aunoa supervisamos diariamente todos los modelos de nuestros bots conversacionales, con el fin de corregir aquellas respuestas que no hayan sido correctas y agregar aquellas nuevas preguntas que no forman parte de la base de conocimiento.
Nuestro equipo de lingüistas y especialistas en IA se encargan de esta supervisión y entrenamiento de los bots conversacionales, lo que permite que los modelos crezcan y sean cada día más inteligentes.
¿En qué se diferencian los bots conversacionales de Aunoa de las plataformas no code?
Una plataforma no-code ofrece servicios DIY (do it yourself), lo que significa que el cliente contrata la herramienta y tiene que asumir el desarrollo del Chatbot Inteligente, la supervisión y el mantenimiento de este servicio. No es habitual que un cliente tenga conocimientos en Inteligencia Artificial, en lingüística o en diseño conversacional.
En Aunoa ofrecemos un servicio llave en mano, en el que el cliente no tiene que preocuparse por la creación ni el mantenimiento del bot conversacional. Nuestra propuesta es que el cliente delegue estas tareas en nuestros expertos.
¿Cuánto tiempo puede llevar la implementación de bots conversacionales a medida?
En 1 mes podemos crear un bot conversacional y multicanal con 100 respuestas distintas y entrenado con 2.000 expresiones. Estas expresiones iniciales pueden ser creadas por nuestros lingüistas, importadas de otros bots conversacionales o identificadas como preguntas frecuentes por la empresa. Pero estas expresiones iniciales no incluyen las preguntas reales de los potenciales usuarios del bot inteligente, por eso es importante poner el bot conversacional en producción cuanto antes, para incorporar las preguntas reales de los usuarios en la base conocimiento.
Las soluciones de Aunoa son una combinación efectiva de inteligencia artificial, inteligencia humana multidisciplinar y tecnología propietaria. Esto nos permite garantizar el éxito de la puesta en marcha de nuestros bots conversacionales.
