¿Eres usuario de un smartphone? Entonces sabrás que configurar una alarma sencilla de la forma tradicional requiere entre 4 y 6 pasos, unos 20-30 segundos.
Hoy en día, ya no es necesario. Con la integración generalizada de la IA en nuestra vida cotidiana, basta con decir «Hola, Siri» o «Ok, Google» y dar las instrucciones en voz alta: ¡la alarma se ajusta en 2 segundos!
Desde los chatbots básicos basados en reglas hasta la sofisticada IA conversacional, la tecnología ha avanzado mucho. En esta entrada del blog, correlacionamos ese viaje. Exploramos los chatbots frente a la IA conversacional y, a continuación, vemos cómo están cambiando la experiencia del cliente tal y como la conocemos.
¡Empecemos!
Definición de chatbots e IA conversacional
Un chatbot es un software que puede mantener una conversación con un usuario en lenguaje natural a través de aplicaciones de mensajería, sitios web, apps móviles o el teléfono.
La IA conversacional se refiere a las tecnologías que permiten a las máquinas comprender, procesar y responder al lenguaje humano de forma natural y atractiva.
Por ejemplo, un chatbot de servicio al cliente en un sitio web de comercio electrónico puede ayudar a los usuarios a encontrar respuestas sobre productos, realizar pedidos y procesar devoluciones y reembolsos. Su capacidad para conversar con los clientes es posible gracias a reglas predefinidas y algoritmos de aprendizaje automático, conocidos en conjunto como IA conversacional.
Algunas de las tecnologías que forman la base de las soluciones de IA conversacional son las siguientes.
Inteligencia artificial
IA es un término genérico que se utiliza para referirse a las máquinas que pueden realizar tareas de una forma que consideramos «inteligente». Se trata de una combinación de tecnologías que imitan el razonamiento humano para resolver problemas.
La IA es la base para crear sistemas que aprenden de los datos, reconocen patrones y toman decisiones. Por ejemplo, la capacidad de YouTube para comprender tus preferencias y recomendarte vídeos relacionados es el resultado de la tecnología de IA.
Aprendizaje automático (ML)
El ML es un subconjunto de la IA que crea sistemas de autoaprendizaje diseñados para aprender de los datos y mejorar el rendimiento con el tiempo sin necesidad de una programación explícita.
En un chatbot, esta tecnología ayuda a obtener información sobre el cliente a través de conversaciones continuas (y otros datos de comportamiento) para adaptarse en consecuencia.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El PLN es un campo de la IA que se centra en la interacción entre ordenadores y seres humanos a través del lenguaje natural. En pocas palabras, con el PLN, los usuarios pueden interactuar con un ordenador en inglés, por ejemplo, en lugar de en C++, Java o Python.
Los NLP son la base de los chatbots. Permiten a los bots comprender el lenguaje humano y responder de forma adecuada.
Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales, como los chatbots, son una aplicación de la tecnología de IA conversacional. Son agentes de software que pueden realizar tareas basadas en los comandos del usuario o responder a sus preguntas. Siri de Apple, Google Assistant y Amazon Alexa son asistentes virtuales muy populares.
Con la integración de la IA generativa, ahora disponemos de asistentes virtuales basados en texto, voz e imágenes en todas las plataformas. El bot Meta IA integrado en WhatsApp es un buen ejemplo.
La evolución de los chatbots a la IA conversacional
Aunque la penetración de los smartphones y de Internet ha dado un impulso extraordinario a los chatbots y a las aplicaciones de IA conversacional, no se trata de un fenómeno nuevo.
Los primeros chatbots
A mediados de la década de 1960, investigadores del MIT crearon ELIZA, un programa de conversación. Utilizaba la coincidencia de patrones y respuestas preprogramadas. Por lo tanto, las conversaciones con ELIZA eran rudimentarias y no implicaban nada de inteligencia artificial.
Chatbots basados en reglas y los inicios de la IA
Con el auge de Internet, surgieron sistemas basados en reglas con interfaces conversacionales capaces de mantener conversaciones sencillas basadas en conocimientos preprogramados. Esto dio paso a enfoques más sofisticados que utilizaban modelos estadísticos y algoritmos para mejorar la precisión y la relevancia de las respuestas.
Este es uno de los momentos más emocionantes para la IA conversacional, que ha inspirado los avances que utilizamos hoy en día.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (redes profundas) para modelar patrones complejos en los datos. Permite al sistema comprender y generar lenguaje humano con gran precisión.
Los modelos de aprendizaje profundo se entrenan con grandes conjuntos de datos para reconocer patrones y hacer predicciones. Por ejemplo, los asistentes de IA como IBM Watson utilizan el aprendizaje profundo para analizar datos médicos y proporcionar diagnósticos preliminares, ayudando a los médicos en la toma de decisiones.
Conciencia del contexto
Cuando buscas en Google la palabra «Python», ¿cómo hace Google para mostrarte detalles sobre el lenguaje de programación y no sobre la serpiente (o viceversa)?
La respuesta es la conciencia del contexto.
La conciencia del contexto es la capacidad del sistema para comprender y recordar el contexto de una conversación a lo largo de múltiples interacciones. Los sistemas conscientes del contexto realizan un seguimiento del historial de interacciones y de los datos relevantes del usuario para proporcionar respuestas personalizadas.
Basándose en tus búsquedas anteriores y en la comprensión del lenguaje natural, el modelo de aprendizaje profundo de Google, BERT, hace una suposición sobre lo que podrías estar buscando y optimiza los resultados de la búsqueda y las respuestas conversacionales.
Esta es también la misma tecnología que te entiende cuando dices «pon mi canción favorita» o «pon la alarma a las 8» (aunque no especifiques si es de la mañana o de la tarde).
IA generativa (y ChatGPT)
ChatGPT es una solución de IA generativa desarrollada por OpenAI. Como toda IA generativa, es un modelo de lenguaje que utiliza el aprendizaje profundo y el reconocimiento del contexto para generar textos similares a los humanos basados en las entradas del usuario. Puede mantener conversaciones prolongadas, generar contenidos creativos y responder a preguntas complejas.
En esencia, GenAI predice la siguiente palabra de una frase basándose en el contexto proporcionado por las palabras anteriores. De esta manera, ChatGPT puede redactar artículos, resumir contenidos, generar ideas, etc.
Bonus: Optimice sus interacciones con GenAI con algunas de estas plantillas de indicaciones de IA.
Todas estas tecnologías tienen un amplio intervalo de casos de uso. Desde la productividad personal hasta los coches autónomos, la IA conversacional está haciendo incursiones en todos los sectores. Sin embargo, su impacto más significativo se encuentra en la experiencia del cliente. Exploremos eso.
IA conversacional y chatbots: su rol en el servicio al cliente
Tradicionalmente, los equipos de marketing y atención al cliente suelen ser expertos en tecnología. Están abiertos a las nuevas tecnologías y tienen la capacidad de adoptarlas rápidamente. Los equipos saben cómo utilizar la IA para la generación de clientes potenciales desde hace tiempo. Esto también se aplica a la IA conversacional y a los chatbots. Veamos cómo.
Consultas de clientes y gestión de tickets
Las empresas utilizan herramientas de IA para el servicio de atención al cliente en sitios web, apps y plataformas de comercio electrónico como primer punto de contacto para un número elevado de consultas de los clientes. Actúan como una alternativa al intercom, más adecuada para los clientes millennials y de la generación Z, que prefieren resolver los problemas por sí mismos en lugar de hablar con alguien.
Como resultado, las empresas pueden:
- Proporcione respuestas instantáneas
- Estar disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana
- Minimiza los tiempos de espera de los clientes
- Amplíe las operaciones de servicio al cliente de forma rápida y rentable
Por ejemplo, H&M utiliza un chatbot para ayudar a los clientes con el seguimiento de los pedidos, la búsqueda de productos y las devoluciones, lo que proporciona una experiencia de compra perfecta.
Bonus: Más consejos y estrategias sobre cómo utilizar la IA en el servicio de atención al cliente.
Experiencia del cliente
Cuando hablamos de IA en la experiencia del cliente (CX), pensamos en bots que hablan con los usuarios como único enfoque. No tiene por qué ser así. Como ha demostrado Deep Brew de Starbucks, la IA conversacional facilita la vida del personal de soporte, lo que a su vez se traduce en una mejor CX. Puede automatizar la gestión del inventario, la cadena de suministro, la reposición de existencias, etc., liberando su tiempo para dedicarse a construir conexiones humanas más profundas con los clientes.
La IA puede ayudar a los gerentes a predecir las necesidades de personal y a elaborar horarios. La IA puede ayudar a anticipar el mantenimiento de los equipos mucho antes de que un horno o una licuadora se averíen.
El tipo de automatización que Johnson y Martin-Flickinger prevén será invisible para los clientes, salvo que noten que los empleados de Starbucks tienen más tiempo para dedicarles.
La IA puede ayudar a los gerentes a predecir las necesidades de personal y a elaborar horarios. La IA puede ayudar a anticipar el mantenimiento de los equipos mucho antes de que un horno o una licuadora se averíen.
El tipo de automatización que Johnson y Martin-Flickinger imaginan será invisible para los clientes, salvo que estos noten que los empleados de Starbucks tienen más tiempo para dedicarles.
Eficiencia del flujo de trabajo
Todas las empresas tienen cientos de procesos de cara al cliente. Con la automatización del flujo de trabajo mediante IA, puede hacer que estos procesos sean más eficientes y eficaces.
En los sistemas CRM, la IA agiliza tareas rutinarias como la entrada de datos, la programación de llamadas, etc. En las comunicaciones, la IA en el lugar de trabajo puede ayudar a enviar correos electrónicos de seguimiento automatizados con el mensaje adecuado. Por ejemplo, después de una reunión de descubrimiento, una buena herramienta de IA puede resumir la discusión y crear elementos de acción automáticamente.
En la gestión de proyectos de marketing, la IA puede automatizar tareas manuales y repetitivas. Por ejemplo, ClickUp Automations permite a los gestores de proyectos de marketing realizar automáticamente las siguientes tareas:
- Crea tareas basadas en plantillas
- Actualiza el estado o añade etiquetas en función del comportamiento de los clientes
- Mueve las tareas hacia abajo en el flujo de trabajo según las entradas del usuario
- Envía recordatorios basados en los próximos plazos
Cuando utilices ClickUp, solo tienes que añadir elementos de acción para cada punto desencadenante y dejar que la IA haga el trabajo por ti. Crea tu flujo de trabajo personalizado o utiliza las más de 100 plantillas existentes para automatizar tu trabajo.
Toma de decisiones basada en datos
La IA conversacional es una forma estupenda de obtener información contextual oportuna sobre las interacciones con tus clientes. Para empezar, una función como el panel de ClickUp es una forma fantástica de personalizar y unificar la visibilidad para la detección temprana y la solución de problemas.
Con un poco de reflexión y experimentación, puedes hacer mucho más con la IA conversacional. Por ejemplo, estas son algunas preguntas que podrías hacer:
- ¿Cuántos clientes han abandonado sus carritos en los últimos 3 días?
- De ellos, ¿cuántos habían aplicado el código de descuento?
- De ellos, ¿cuántos han visitado la página web o la app de comercio electrónico desde el primer abandono?
- De ellos, ¿quiénes son los clientes con más de 20 compras?
- ¿Y cuáles son sus puntuaciones de satisfacción del cliente?
Esto te proporcionaría una lista muy específica de audiencias para las que puedes hiperpersonalizar la comunicación.
Las herramientas de IA proporcionan información útil que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas no solo sobre el servicio al cliente, sino también sobre marketing, productos, ventas y mucho más.
Gestión de las relaciones con los clientes
Por último, pero no por ello menos importante, un buen chatbot de IA conversacional puede tener un impacto significativo en la gestión de las relaciones con los clientes. Las herramientas de IA para CRM pueden realizar una serie de tareas que hasta ahora eran manuales y llevaban mucho tiempo.
Automatización de procesos: la IA puede gestionar las consultas de los clientes, el procesamiento de pedidos, la reserva de citas, etc. Puede encargarse automáticamente de todo en segundo plano, liberando espacio para que el equipo de ventas/atención al cliente pueda mantener conversaciones significativas.
Personalización: La IA puede personalizar a gran escala. Piensa en cómo Netflix y YouTube ofrecen recomendaciones personalizadas a millones de usuarios. Una buena herramienta de IA conversacional puede añadir capacidades similares a tus chatbots. Puede mantener conversaciones profundas y ofrecer respuestas/recomendaciones personalizadas.
Eficiencia del equipo: Una herramienta de IA puede ser el superpoder de tu kit de herramientas de marketing. Con ClickUp Brain, los miembros de tu equipo pueden obtener respuestas instantáneas a consultas, actualizaciones del estado de las tareas, recordatorios de plazos, resumir notas y mucho más
Todas estas aplicaciones y casos de uso son solo el comienzo de una fase poderosa en la historia moderna. La IA conversacional tiene el potencial de cambiar drásticamente la forma en que hacemos esto para mejor en todos los ámbitos y casos de uso. Veamos cómo podría ser.
El futuro de los chatbots frente a la IA conversacional
Los chatbots y la IA conversacional han llegado para quedarse. En el futuro, estarán tan entrelazados en el tejido de nuestras vidas que quizá ni siquiera nos demos cuenta de que se trata de IA conversacional. Algunos de estos impactos pueden ser dramáticos, otros más sutiles. Echemos un vistazo.
Especialización
La especialización en IA ya está en marcha. Dada la variedad, el volumen y la velocidad de los datos disponibles en la actualidad, ya no es posible que los modelos de ML «lo sepan todo». Por lo tanto, los chatbots se especializarán más, centrándose en sectores y tareas específicos.
Por ejemplo, los chatbots especializados en atención sanitaria se integrarán en la atención al paciente. Los sistemas de recomendación de inversiones desempeñarán el rol de asesores.
Mejor inteligencia emocional
Los primeros bots hablaban como, bueno, robots. Hoy en día, las conversaciones son más matizadas que eso. Por ejemplo, Siri de Apple es conocido por ser un conversador divertido. También es un asistente virtual serio. Por ejemplo, puede identificar menciones de autolesiones o suicidio y ofrecer un número de línea de ayuda.
La próxima generación de chatbots con IA conversacional tendrá una inteligencia emocional mejorada, lo que les permitirá comprender mejor y responder a los estados emocionales de los usuarios. Esto podría implicar reconocer el tono, el sentimiento y el contexto para proporcionar respuestas más empáticas y adecuadas.
Competencia multilingüe e intercultural
Hoy en día, la mayor parte de la IA conversacional está en inglés. Están surgiendo algunas aplicaciones en otros idiomas, como el coreano, el japonés y el francés. En el futuro, habrá sistemas de IA conversacional en casi todos los idiomas que se hablan.
Entenderán los matices culturales y podrán cambiar de idioma con fluidez, lo que mejorará la usabilidad para bases de usuarios diversas.
Cuando esta tecnología madure, los chatbots podrán convertirse en tutores personalizados para estudiantes y alumnos. Podrán personalizar planes y métodos de estudio para adaptarse mejor a las necesidades, fortalezas, ritmo y estilo de cada alumno. Esto también puede hacer que la educación sea más accesible en todo el mundo.
Experiencias multisensoriales
Actualmente, la mayoría de nuestras interacciones con la IA conversacional se basan en texto. Incluso con herramientas como ChatGPT, se espera que los usuarios escriban. El futuro cambiará eso.
Los usuarios podrán disfrutar de experiencias multisensoriales. Podrás compartir imágenes o vídeos, o introducir y recibir información en el formato que prefieras. También podrás interactuar con gestos, lo que facilitará el acceso a las personas que utilizan el lenguaje de signos.
Como ya habrás comprendido, el futuro parece brillante. Y también lo es el presente. Las tecnologías actuales de IA conversacional y chatbot son lo suficientemente avanzadas como para hacer tu vida mucho más sencilla y fácil que nunca. No esperes más.
Empieza tu viaje hacia la IA conversacional con ClickUp
¿Cuántas alarmas pones cada mañana para despertarte? Es más probable que tu asistente virtual sepa la respuesta correcta que tú mismo.
En la vida moderna, la IA conversacional ya desempeña un papel importante. Especialmente con el crecimiento de GenAI, todas las herramientas tienen algún tipo de función de IA integrada.
Sin embargo, la mejor IA es aquella que se utiliza bien. Aunque la IA puede dibujar unicornios y crear libros electrónicos, el uso exitoso de la IA conversacional depende de lo que necesite para su empresa.
Antes de adquirir una herramienta de chatbot o pensar en cómo integrar la IA en un sitio web, piensa en lo que te gustaría conseguir. ¿Te gustaría aumentar la generación de clientes potenciales, resolver las solicitudes de los clientes de manera eficiente o configurar informes en tiempo real? Empieza poco a poco y ve creciendo.
Las herramientas de IA de ClickUp están diseñadas para ayudarte a conseguir exactamente eso. Lo mejor es que puedes utilizarlas como chatbot para obtener información sobre tus proyectos y como IA conversacional para intercambiar ideas. También puedes resumir notas, obtener respuestas instantáneas, automatizar tareas manuales y mucho más.
¿A qué esperas? ¡Prueba ClickUp hoy mismo!