Estamos en medio de un boom de chatbots más silencioso, pero más significativo. Los chatbots omniscientes que creíamos que eran el futuro han sido sustituidos por bots especializados, y los resultados son extraordinarios.

Durante la primera ola de chatbots de 2016, la herramienta llegó con más frustraciones que beneficios. A día de hoy, muchas personas hacen una mueca de dolor cuando se dirigen al servicio de atención al cliente y obtienen una respuesta artificial.

Sin embargo, estamos en medio de un boom de chatbots más silencioso, pero más significativo. Los chatbots omniscientes que creíamos que eran el futuro han sido sustituidos por bots especializados, y los resultados son extraordinarios. A medida que las funciones de los chatbots se vuelven más sofisticadas, también lo hace su propia definición.

Conversaciones básicas con chatbots

Un chatbot se utilizaba para mantener conversaciones de texto básicas para imitar la interacción humana. Hoy en día, es una pieza polivalente de software potenciado por la IA que permite a una máquina no sólo reaccionar, sino comprender.

Gracias a la utilización de PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural) -la manipulación automática del lenguaje natural-, la mayoría de los chatbots modernos pueden mapear la entrada y la intención del usuario, clasificando el mensaje y preparando una respuesta humana adecuada. Esto abre un sinfín de posibilidades.

¿Por qué fracasó la primera revolución de los chatbots? En 2016, Microsoft se refería a los chatbots como una pieza tecnológica indispensable, Facebook exageraba su plataforma Messenger y miles de empresas comenzaron a encargar sus propios chatbots. Pero los resultados fueron mediocres.

Simplificación y ahorro

Los chatbots debían simplificar las cosas y ahorrar tiempo, pero a menudo acababan haciendo lo contrario. No podían entender el lenguaje humano ni procesar suficientes datos para hacer lo que las empresas habían prometido. Las innumerables quejas de los usuarios a menudo llevaron a las empresas a emplear a personas para garantizar la eficacia de los bots.

Por ejemplo, el bot de Facebook se cerró después de que se revelara que el 70% de sus respuestas procedían de personas. Por sí solo, no podía gestionar solicitudes complejas.

Hubo algunas historias de éxito en casos en los que las empresas no prometieron demasiado pronto. Sin embargo, el objetivo excesivo de sustituir a los agentes humanos acabó en decepción.

Solíamos pensar que los chatbots podían utilizar un conocimiento infinito para ayudar con cualquier cosa. Ahora sabemos que en realidad no es así. La oportunidad está en los bots especializados que resuelven problemas específicos del negocio y de los casos.

Cómo la IA ha mejorado la tecnología de los chatbots

Actualmente existen dos tipos de chatbots que utilizan la mayoría de los sectores: los chatbots basados en reglas y los chatbots que utilizan IA/ML. El primer tipo sigue siendo sencillo: El bot está programado para responder a órdenes explícitas. El segundo utiliza los mencionados algoritmos de PNL y ML.

La tecnología de IA, ML y PNL supera los límites de la programación basada en reglas. El objetivo principal es resolver un problema concreto o dirigir una conversación sin las habilidades que consideramos cruciales para el proceso, es decir, el aspecto humano.

En otras palabras, la tecnología actual ayuda al bot a no sólo aprender de los usuarios, sino a entenderlos realmente. El resultado es que los clientes hablan con los chatbots como lo harían con un humano.

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