¿Crees que los chatbots están de moda? Abran paso a la IA Conversacional y a los asistentes virtuales interactivos (IVA)?. ¿Pero pueden los asistentes virtuales cambiar la experiencia del cliente? ¿Pueden los IVAs superar las limitaciones de los chatbots? Aún hay mucho que considerar.

La experiencia del cliente está en constante evolución. No se trata sólo de encontrar a los clientes donde están, sino también de anticiparse a dónde van, qué necesitan y cómo la marca puede apoyarlos mejor.

En las últimas décadas, la experiencia del cliente se ha convertido en uno de los principales pilares de las empresas. Para muchos sectores, la experiencia del cliente es el diferenciador más importante entre las marcas, y puede influir significativamente en la fidelidad del cliente y en las ventas.

Al abordar todas las decisiones empresariales desde una perspectiva centrada en el cliente, las marcas pueden empezar a comprender la complejidad y la conectividad de todos los puntos de contacto con el cliente (y los procesos entre bastidores). Una vez que una empresa se da cuenta del valor de la experiencia del cliente, un mapa del recorrido del cliente puede evaluar el estado actual.

Las empresas encontrarán enormes puntos de dolor a través de los procesos y tecnologías existentes, como la automatización heredada, el IVR y los sistemas DTMF/táctiles.

Aunque estos sistemas fueron en su día el estándar para enrutar y redirigir llamadas, ya no están a la altura de las cambiantes expectativas de los clientes. Aquí es donde entra en juego la transformación digital con IA conversacional. La transformación digital es el proceso de adaptación de los procesos empresariales tradicionales y su adaptación al mundo digital. En términos de experiencia del cliente, esto significa utilizar la IA conversacional para mejorar la experiencia del cliente con conversaciones automatizadas (con suerte) sin esfuerzo y productivas. Pero hay algo más en esta tecnología.

Los chatbots se inventaron en la década de 1960, pero el reciente enfoque en la experiencia del cliente, combinado con una integración más avanzada en el sitio web, ha dado lugar a un auge en la popularidad en los últimos años. Un chatbot funciona al estar programado para dar respuestas que coincidan con las palabras clave o los patrones de fraseología más parecidos en función de lo que haya dicho el cliente. Esto da como resultado una respuesta rápida a las preguntas del cliente, pero no siempre es correcta.

Estas interfaces automatizadas preprogramadas se comunican a través de canales en línea como un sitio web, y en plataformas de medios sociales como Facebook Messenger, Whatsapp, Skype, Slack, WeChat, y más. Los chatbots son más útiles para tareas predecibles y sencillas, como responder a las preguntas más frecuentes, como los horarios de apertura de las tiendas.

Las organizaciones suelen confiar en los chatbots como primer punto de contacto para los clientes. Aunque los chatbots están muy extendidos, a menudo no cumplen las expectativas de los clientes. ¿Por qué? Los chatbots no pueden determinar el contexto subyacente, lo que provoca muchos malentendidos, repeticiones y callejones sin salida para los clientes.

Si un usuario intenta encontrar una respuesta a algo que no está en el algoritmo del chatbot, no tiene más remedio que cambiar de canal, lo que le supondrá un mayor esfuerzo al cliente, o puede marcharse sin él. El papel de la tecnología ha cambiado con las expectativas de los clientes. Antes solo se utilizaba para enrutar las llamadas a través de sistemas como la señalización DTMF y los IVR, el cambio hacia una experiencia de cliente cohesionada ha hecho que la tecnología desempeñe un papel más destacado en el viaje del cliente.

Con opciones más avanzadas, como los asistentes virtuales inteligentes (IVA), las marcas pueden ahora utilizar la tecnología como una opción de autoservicio con una experiencia de cliente que esperan esté a la altura de un agente humano. Los responsables de la toma de decisiones tienen que sopesar la gama entre la experiencia del cliente y los costes operativos, y a menudo una va en detrimento de la otra. Sin embargo, con una tecnología más avanzada y eficiencias operativas, un sistema de IVA puede ofrecer una experiencia del cliente de primera calidad con un valor más rápido y una transformación del servicio al cliente escalable.

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es el conjunto de tecnologías que se encuentran detrás de la mensajería automática y las aplicaciones habilitadas por voz que permiten interacciones similares a las humanas entre ordenadores y humanos. La IA conversacional aplicada requiere ciencia y arte para desarrollar aplicaciones de éxito que incorporen el contexto, la personalización y la relevancia en la interacción persona-ordenador.

El aspecto fundamental de las aplicaciones de IA conversacional es el diseño de procesos que suenen naturales y el resultado sea indistinguible de lo que podría haber ofrecido un humano. ¿Recuerda la última vez que se puso en contacto con una empresa y podría haber realizado las mismas tareas con el mismo esfuerzo, si no menos, que con un humano? Esta es la IA conversacional de mayor calidad.

La IA conversacional utiliza varias tecnologías, como el reconocimiento automático del habla (ASR), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la gestión avanzada del diálogo y el aprendizaje automático (ML) para comprender, responder y aprender de cada interacción.

El lenguaje humano está lleno de excepciones gramaticales, dialectos y otras excentricidades complicadas de entender para la IA. Las palabras pueden tener distintos significados en diferentes contextos. La PNL permite a una IA entender el lenguaje de un cliente, reconocer su intención y producir una respuesta.

¿Qué es la IA conversacional? Inteligencia Artificial Las IVAs pueden utilizar múltiples tecnologías de IA, incluyendo PNL, ASR y TTS, para entender lo que una persona está diciendo, procesarlo y crear una respuesta formal. El aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos utilizados para enseñar a un ordenador a realizar tareas específicas sin ser programado explícitamente. Las IVAs utilizan el aprendizaje automático y las redes neuronales profundas (DNN) para aprender y hacerse más competentes a medida que procesan más y más transacciones. Esta tecnología permite a los clientes hablar con sus propias palabras en lugar de seguir un camino determinado. El reconocimiento automático del habla (ASR), una de las tecnologías subyacentes de la IA, es la tecnología fundamental que permite a los ordenadores entender las palabras habladas. El ASR actual puede entrenarse para entender idiomas, acentos y otras variaciones del lenguaje.