Conocer el futuro (2024): ¡incorpore la IA conversacional para tener interacciones más inteligentes!

¿Qué es la IA conversacional?

La IA conversacional es la tecnología que permite a los chatbots o agentes virtuales entablar conversaciones parecidas a las humanas con los usuarios, gracias a que reconocen las entradas de los usuarios e interpretan sus significados. Es un subconjunto de inteligencia artificial que aprovecha conceptos como redes neuronales, aprendizaje automático y PLN para generar chatbots con IA conversacional. 

La cantidad de canales que puede emplear una empresa para comunicarse con los clientes sigue en expansión, pero las aplicaciones de mensajería de redes sociales conservan su lugar de preferencia entre los clientes. Se alinea con las prácticas de comunicación diarias de los clientes en su vida personal. Las aplicaciones de mensajería y la IA conversacional son congruentes, por ende, cada vez más empresas recurren a la IA conversacional para mejorar la experiencia del usuario. Se prevé que el mercado de la tecnología de IA conversacional alcanzará los $43 700 millones antes de 2030.

¿Cuáles son los componentes de la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza la comprensión del lenguaje natural y el aprendizaje automático para participar en interacciones con los usuarios como si fuera un ser humano. La IA conversacional tiene dos componentes clave:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): esta característica con tecnología de IA permite a los bots interpretar el contexto del lenguaje escrito u oral vinculándolo con palabras, frases y expresiones familiares. Tomemos de ejemplo la pregunta “¿Dónde está mi pedido?”. Los seres humanos pueden hacer esta misma pregunta de muchas formas, y el PLN las puede analizar rápidamente para comprender la intención principal.

• Aprendizaje automático: es un conjunto de algoritmos, funciones y conjuntos de datos con el que los bots pueden aprender del comportamiento del usuario y mejorar sus capacidades de forma continua. A medida que el algoritmo del aprendizaje automático recibe más datos del usuario, aumenta su capacidad de reconocer patrones y hacer predicciones.

En contraste con un chatbot conversacional que comprende y aborda distintas preguntas del usuario, un chatbot sujeto a reglas tradicional no podría reconocer las diferentes variaciones de la misma pregunta ni responder a ellas, lo que muchas veces causa la insatisfacción del usuario.

¿Cómo se crea la IA conversacional?

El primer paso para crear la IA conversacional implica entender las necesidades de los usuarios y las preguntas principales que podrían tener acerca de un producto. Estos son los pasos clave para crear una IA conversacional:

1. Crear una lista de preguntas frecuentes para los usuarios finales Las preguntas frecuentes constituyen la base del proceso para desarrollar una IA conversacional. Ayudan a identificar algunas de las consultas e inquietudes frecuentes de los usuarios finales, que pueden contribuir a minimizar el volumen de llamadas dirigidas al equipo de soporte. Si no hay una lista de preguntas frecuentes disponible para el producto, la interacción del equipo de Éxito del Cliente con los clientes puede servir de base para elaborar una lista de preguntas con la que puede asistir la IA conversacional. Por ejemplo, un cliente del sector bancario puede tener una solicitud de servicio para pedir chequeras o activar cuentas nuevas. La lista de preguntas frecuentes incluirá estas y otras preguntas más:

   • ¿Cómo pedir una chequera?

   • ¿Cómo activar mi cuenta bancaria?

2. Usar las preguntas frecuentes para definir los objetivos en la herramienta de IA Las preguntas frecuentes captan la intención del usuario, que conforma la base para definir objetivos, como pedir una chequera, en la herramienta de IA. Una vez que los objetivos están definidos, se pueden cargar a una IA conversacional como Customer Service Suite de Freshworks. A continuación, la empresa deberá entrenar a la herramienta de IA conversacional en las distintas formas en que un cliente puede pedir la información almacenada en la herramienta como un objetivo. Cada objetivo contendrá varias expresiones. La colaboración con los equipos de análisis y soporte puede contribuir a descubrir las distintas frases que usan los clientes en sus interacciones con el equipo de soporte. La herramienta se puede refinar con datos de búsqueda y consultas del sitio web, conversaciones del chat web y análisis de datos de las transcripciones de los centros de llamadas. 

Estos elementos ayudan a crear conversaciones significativas con los usuarios en función de sus necesidades.

¿Cómo funciona la IA conversacional?

La IA conversacional utiliza el procesamiento del lenguaje natural para ayudar al software a comprender el texto o la voz y luego utiliza el aprendizaje automático para entrenar al software para que sea más preciso en la predicción de resultados sin que lo programen específicamente para ello.

Así es cómo funciona la IA conversacional paso por paso:

1. Recopilación de entradas: el usuario proporciona entradas a través de un sitio web o una aplicación, cuyo formato puede ser texto o voz.

2. Análisis de las entradas: se utilizan tecnologías diferentes para analizar las entradas en función del tipo de entrada.

   • Entrada de texto: si la entrada es un texto, la solución de IA conversacional utilizará la comprensión del lenguaje natural, que es una parte del procesamiento del lenguaje natural, para interpretar el significado de la entrada y deducir su intención. 

   • Entrada de voz: si la entrada es voz, aprovechará una combinación de reconocimiento de voz automático y de comprensión del lenguaje natural para analizar los datos.

3. Gestión de la respuesta: durante esta etapa, la generación de lenguaje natural, que es un componente del procesamiento del lenguaje natural, formula una respuesta a la consulta.

4. Refinamiento de la respuesta: los algoritmos del aprendizaje automático utilizan estos datos de entrada para ir refinando las respuestas del chatbot de IA a lo largo del tiempo a fin de garantizar la precisión.

Chatbot vs. IA conversacional

La IA conversacional es una rama de la inteligencia artificial que abarca todas las tecnologías de comunicación impulsadas por IA, incluidos los chatbots. Sin embargo, no todos los chatbots cuentan con la tecnología de IA conversacional. Los chatbots basados en reglas utilizan una serie de reglas definidas para entregar soluciones. Estos chatbots básicos no pueden responder preguntas fuera de las reglas predefinidas ni aprender de las interacciones.

En contraste, los chatbots avanzados con tecnología de IA conversacional pueden replicar las interacciones humanas y manejar una amplia gama de tareas y transacciones complejas. Los chatbots con IA conversacional emplean el procesamiento del lenguaje natural para comprender el contexto de la pregunta antes de generar respuestas similares a las humanas. Estos chatbots aprenden con las interacciones y pueden entrenarse con datos para mejorar su precisión y desempeño. Los chatbots conversacionales funcionan a la perfección en varios canales, como aplicaciones para web, teléfonos móviles y redes sociales. Garantiza que cada interacción con el cliente se convierta en parte de la conversación general y se pueda recuperar en cualquier punto de la interacción que tenga el cliente con la empresa durante su vida. Ayuda a asegurar una transferencia de bot a agente sin interrupciones y más rápida, lo que evita que el cliente tenga que repetir y, por ende, mejora su experiencia.

¿Cuáles son los beneficios de la IA conversacional?

Algunos beneficios de la IA conversacional son la mejora de la interacción con el cliente, la personalización de las experiencias del cliente, la escalabilidad y la eficiencia de costos.

1. Mejora de la interacción con el cliente: los chatbots con tecnología de IA conversacional pueden entender la intención del usuario y no dependen de respuestas basadas en reglas, es decir, son capaces de interactuar de manera proactiva con el usuario e iniciar una conversación. Después de iniciar la conversación, el chatbot con IA conversacional puede ayudar a los usuarios con recursos relacionados, más información sobre un producto y los posibles pasos siguientes. Las empresas comprenden los beneficios de la IA conversacional en cuanto a la interacción proactiva con los clientes y a la mejora de la experiencia general del cliente.

2. Personalización: las características de personalización dentro de la IA conversacional ayudan a los chatbots a aprender del contexto histórico y eliminan la necesidad de que los clientes repitan una y otra vez el mismo problema que ya explicaron. También proporcionan a los chatbots la capacidad de ofrecer recomendaciones a los usuarios finales. Los beneficios de la IA conversacional incluyen el aumento de la capacidad de las empresas para vender productos cruzados que los clientes no habían considerado en un principio.

3. Experiencia del cliente uniforme: como la mayoría de las interacciones con soporte consisten en buscar información y son repetitivas, las empresas pueden programar la IA conversacional para gestionar varios casos de uso, lo que garantiza una experiencia del cliente integral y uniforme. De esta manera, se genera una continuidad en la experiencia del cliente y se libera a los recursos humanos valiosos para que estén disponibles para atender consultas más complejas.

4. Escalabilidad: los beneficios de la IA conversacional incluyen la incorporación de una infraestructura de soporte más económica y rápida que contratar e incorporar a empleados nuevos. Ayuda a las empresas a escalar rápido la función de soporte, en especial cuando los productos se expanden a nuevos mercados geográficos o durante picos imprevistos y breves en la demanda, como las épocas festivas.

5. Rentabilidad: dotar de personal a un equipo de servicio al cliente puede ser bastante oneroso, sobre todo si el objetivo es responder las consultas de los clientes fuera del horario comercial. Con el software de chatbots con IA conversacional, las empresas pueden generar bots inteligentes que ayudarán a reducir los costos de soporte, responder al instante y proporcionar soporte 24/7 a sus clientes potenciales.

Casos de uso de la IA conversacional

El servicio al cliente con tecnología de IA es el más eficaz que pueden usar las empresas para ofrecer experiencias personalizadas al cliente que fomenten la interacción y la fidelidad. Las empresas que implementan la IA conversacional duplican la experiencia del cliente, reducen los costos del servicio en un 20 %, mejoran la adquisición de clientes y consiguen un 20 % de ventas adicionales. Además de mejorar la calidad del servicio al cliente, la tecnología de IA conversacional también ayuda a mejorar la productividad y la eficiencia de los empleados. 

El chatbot de IA y los asistentes de voz son las formas de IA conversacional preferidas que se aplican al servicio al cliente y a la implementación omnicanal. Estos son algunos casos de uso populares de la IA conversacional en las empresas:

• Soporte al cliente: los chatbots en línea están reemplazando a los agentes humanos para resolver consultas genéricas de los clientes relacionadas con la confirmación, el seguimiento y la cancelación de pedidos y la provisión de recomendaciones personalizadas, entre otras. Permite a los clientes acceder a los servicios y al soporte a cualquier hora, lo que mejora sus experiencias. También permite a los agentes ahorrar una cantidad de tiempo considerable, que pueden dedicar a tareas de más valor agregado. Algunos ejemplos son los bots de mensajería en sitios web con agentes virtuales, la aplicación de mensajería Slack y otros.

• Accesibilidad: las empresas pueden ampliar su accesibilidad a los clientes mediante la implementación de chatbots de IA conversacional en distintos canales de mensajería, como WhatsApp, Apple Business Chat y Facebook Messenger. El dictado de texto a voz y la traducción lingüística son las características más utilizadas de la IA conversacional para mejorar la accesibilidad de los usuarios de tecnologías de asistencia. Reduce la fricción en el servicio al cliente y hace que la interacción de los clientes con su empresa sea más práctica.

• Procesos de Recursos Humanos: la IA conversacional ayuda a optimizar muchos procesos de RR. HH., como capacitación, selección e incorporación de los empleados, entre otros. El servicio al cliente puede aprovechar la IA conversacional para acelerar la incorporación de los agentes y optimizar su capacitación. Los chatbots con IA conversacional para agentes pueden ayudar a los agentes nuevos con recursos de capacitación, conectarlos con el equipo correcto para recibir ayuda y hacer un seguimiento de sus desempeños.

• Generación de contactos: la IA conversacional ayuda a optimizar muchos procesos de marketing, como la generación de contactos, la creación de contenido, la gestión de campañas y más.  Los chatbots con tecnología de IA conversacional pueden ayudar a las empresas a iniciar conversaciones de manera proactiva con los usuarios que visitan sus sitios web, aplicaciones o tiendas, y animarlos a explorar sus productos o recopilar sus datos personales para continuar la comunicación. De esta forma, la IA conversacional ayuda a agilizar el proceso de generación de contactos. 

• Interacción con el cliente: los chatbots con tecnología de IA conversacional permiten a los clientes compartir sus sugerencias y opiniones de manera conveniente. Utiliza un chatbot con IA conversacional para lanzar una encuesta o pregunta de opinión al final de la interacción. Estas opiniones ayudan a las empresas a entender mejor las expectativas de los clientes y a identificar áreas de mejora.

Con la IA conversacional se crearon experiencias conversacionales humanas en todas las funciones empresariales de distintas industrias, lo que condujo a una mayor interacción con el cliente y a una fidelidad más alta.

Tipos de tecnología de IA conversacional

La tecnología de IA conversacional se puede clasificar en tres tipos. Son los siguientes:

1. Chatbots: estos programas informáticos replican las interacciones y las comunicaciones humanas. Permiten a los clientes buscar respuestas a sus consultas a toda hora o los derivan al departamento adecuado. En general, se implementan a través de aplicaciones de chat integradas a los sitios web o a las aplicaciones móviles. Las aplicaciones de mensajería de las redes sociales también emplean la IA conversacional de forma rutinaria.

   • Los chatbots con tecnología de IA conversacional de aprendizaje profundo pueden conversar con los clientes de forma independiente, como si fueran un ser humano. Analizan las consultas y las conversaciones de los clientes para entender la intención y generar una respuesta acorde. Estos chatbots pueden manejar consultas más complejas y cubrir una gama más amplia de actividades y procesos que un chatbot tradicional basado en reglas.

   • Los chatbots híbridos combinan la tecnología de reglas y de IA para responder las consultas frecuentes de los clientes y transferir las solicitudes que no pueden manejar a los agentes.   

2. Asistentes de voz: son aplicaciones de IA que entienden los comandos de voz y completan las tareas que se les pide.  Muchas veces se incluyen en los sistemas operativos, altavoces inteligentes y otros dispositivos conectados a Internet.  A los clientes les gusta usar los asistentes de voz porque los ayudan a interactuar en su idioma preferido sin la necesidad de usar un teclado.

3. Sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR): son sistemas telefónicos automatizados que aprovechan la tecnología de IA para responder comandos de voz y de teclado. El sistema con tecnología de IA conversacional responde de forma instantánea las preguntas frecuentes, da opciones de autoservicio y guía a los usuarios mediante una serie de indicaciones para derivarlos a la persona o al departamento correspondientes.

¿Cuál es un ejemplo de IA conversacional?

Las empresas pueden usar la IA conversacional a través de chatbots, asistentes de voz y sistemas de respuesta de voz interactiva en distintas funciones empresariales. Es una tecnología que ayuda a automatizar los procesos empresariales. Algunos casos de uso frecuentes son los siguientes:

1. Servicio al cliente Por cada interacción de servicio (por teléfono, email o chat en vivo) que se reemplaza con chatbots de IA, una compañía B2C se ahorra más de $7, mientras que una compañía B2B se ahorra más de $13. Además de los beneficios en términos de costos, los chatbots ayudan a las compañías a optimizar los procesos mediante el análisis de los datos de interacción con el cliente. Los chatbots con tecnología de IA conversacional mejoran la experiencia del cliente con servicios de soporte disponibles a toda hora, opciones de autoservicio, respuestas rápidas y soporte multilingüe. Dunzo, una plataforma de entregas integral 24/7, utiliza los chatbots con IA y aprendizaje automático de Customer Service Suite de Freshworks para ofrecer un servicio al cliente sencillo al desviar las consultas repetidas, compartir detalles del pedido y del socio que presta el servicio, y procesar solicitudes de cancelación y reembolso. Esto le significa un ahorro del 30 % en el costo del servicio de soporte. Bank of America posee un chatbot que asiste a los clientes con consultas vinculadas a sus cuentas y transacciones, como solicitudes de saldos y pago de facturas.

2. Ventas y marketing El área de marketing utiliza chatbots con tecnología de IA conversacional para relacionarse con los compradores a través de varios canales. Utiliza la comunicación en tiempo real para acelerar el recorrido de compra del cliente. Ayuda a personalizar la interacción, lo que les permite a las empresas mejorar la interacción con el cliente al inicio del ciclo de vida.  Los chatbots con tecnología de IA conversacional mejoran la calidad de los contactos gracias a un proceso de gestión de contactos más interactivo, que consiste en programar un bot para hacer preguntas de calificación previa. El área de ventas suele utilizar los chatbots con tecnología de IA conversacional para iniciar conversaciones de ventas en el momento justo. Ayuda al equipo de ventas a continuar desarrollando los contactos calificados que todavía no están listos para la compra. La capacidad del chatbot con tecnología de IA conversacional para interactuar con clientes potenciales en el momento y el lugar donde están sirve para mantener conversaciones de ventas constantes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante todo el año. Ayuda a mejorar la conversión y aumenta el retorno de la inversión (ROI). Domino's, una cadena de pizzerías, ofrece un chatbot para que los clientes hagan sus pedidos y sigan el estado de la entrega a través de plataformas de mensajería. H&M, una empresa de ropa minorista, utiliza un chatbot con tecnología de IA conversacional para responder las preguntas de los clientes, hacer recomendaciones de productos y hasta procesar pedidos.

3. Recopilación de datos El chatbot con tecnología de IA conversacional recopila datos de interacción con los clientes y sus detalles, que se pueden utilizar para varios fines. Los datos almacenados pueden ayudar a las empresas a mejorar el agente conversacional. Del análisis de los datos de interacción con el cliente surge información valiosa que las marcas pueden utilizar para desarrollar productos. La empresa puede optimizar su base de conocimientos mediante los chatbots y sus repositorios de datos.

Prácticas recomendadas para la IA conversacional

Es importante seguir las prácticas recomendadas para diseñar sistemas de IA conversacional eficaces. Estas son algunas de las prácticas recomendadas para garantizar una experiencia del usuario de alta calidad y maximizar los beneficios de la tecnología de IA:

• Comience con un objetivo claro: defina lo que desea lograr con su sistema de IA conversacional y qué problema solucionará para sus clientes.

• Diseñe con la experiencia del usuario en mente: cree un flujo conversacional que sea intuitivo y fácil de seguir y que aporte valor al usuario.

• Use el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático: utilice estas tecnologías para ayudar al sistema de IA conversacional a entender y responder las solicitudes de los usuarios de una manera natural y pertinente.

• Entrene y optimice: entrene con regularidad su sistema de IA conversacional alimentándolo con datos nuevos, a fin de mejorar su precisión y capacidad de respuesta.

• Pruebe y valide: realice pruebas y validaciones exhaustivas para garantizar que su sistema de IA conversacional sea confiable y funcione como está previsto.

• Contemple la privacidad y la seguridad: compruebe que su sistema de IA conversacional cumpla con las normativas de privacidad y seguridad, y que los datos confidenciales del usuario estén protegidos.

• Realice la integración con los sistemas existentes: integre su sistema de IA conversacional con otros sistemas, como CRM y software de mensajería del cliente, para ofrecer al usuario una experiencia sin interrupciones.

• Supervise y responda las opiniones de los usuarios: supervise con regularidad las opiniones de los usuarios y úselas para mejorar el sistema de IA conversacional.

Estadísticas de la IA conversacional

La IA conversacional está cambiando la manera en que los clientes se relacionan con las empresas y obtienen mejor soporte en distintos canales. Estas son las 10 estadísticas principales sobre la IA conversacional que toda empresa debería conocer en 2024:

• Se prevé que el mercado de IA conversacional a nivel mundial crecerá a $15 700 millones para 2025, a una tasa de crecimiento anual compuesto del 31,2 % durante el período del pronóstico (2020-2025).

• Este aumento en la demanda de chatbots para el servicio al cliente, así como el crecimiento de la industria del comercio electrónico, están impulsando el crecimiento del mercado de la IA conversacional.

• Para 2024, se calcula que el 85 % de las interacciones con los clientes se gestionará sin agentes humanos.

• Se anticipa que el sector sanitario adoptará la IA conversacional a mayor velocidad, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 35,1 % durante el período del pronóstico (2020-2025).

• El uso de asistentes de voz, como Alexa de Amazon y Google Assistant, aumentó de manera significativa en los últimos años, con un uso proyectado de 1000 millones de dispositivos para 2024.

• Se prevé que la industria de servicios bancarios y financieros adoptará la IA conversacional de manera significativa, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 30,7 % durante el período del pronóstico (2020-2025).

• Los chatbots son la tecnología de IA conversacional más adoptada; se estima que el 80 % de las empresas planifica emplear chatbots en su atención al cliente.

• Se espera que el uso de IA conversacional en el sector educativo crezca de manera considerable, con una tasa de crecimiento anual compuesto del 32,5 % durante el período del pronóstico (2020-2025).

• El 74 % de los consumidores recurren a la asistencia de la IA conversacional cuando desean obtener respuestas instantáneas.

• Se anticipa que más del 70 % de las conversaciones con chatbots se llevará a cabo con sistemas de IA conversacional minoristas para 2024.

¿Por qué Customer Service Suite de Freshworks es la mejor plataforma con tecnología de IA conversacional?

Chatbots con tecnología de IA conversacional que aprenden

Los bots de Customer Service Suite de Freshworks se basan en la IA y el aprendizaje automático, que detectan la intención de los posibles clientes y aprenden de las preguntas que se les hacen a lo largo del tiempo.

Detección de la intención y resoluciones más veloces 

Los chatbots de Customer Service Suite de Freshworks entienden la intención del usuario y, de inmediato, arrojan la solución correcta para el cliente. Así, los clientes ya no necesitan hacer largas filas para esperar a que el chat se libere y puedan resolver sus consultas.

Interacciones proactivas con el cliente

Con Customer Service Suite de Freshworks, usted puede interactuar de manera proactiva con los visitantes de su sitio web según el tipo de usuario (nuevo, usuario que regresa o cliente), su ubicación y sus acciones en el sitio web. De esta forma, ya no necesita esperar a que sus clientes inicien la conversación, sino que los chatbots con tecnología de IA pueden tomar la iniciativa.

Transferencia inteligente a los agentes

La transferencia inteligente de los chats a los agentes se basa en el nivel de capacidad y en la carga actual de chats de cada miembro del equipo, para evitar los inconvenientes que surgen al escoger conversaciones y asignarlas manualmente a cada agente.

Personalización de las conversaciones con clientes 

Nuestros chatbots con tecnología de IA conversacional pueden extraer datos de clientes de su CRM para ofrecer asistencia personalizada y recomendar productos. 

Integración con canales de mensajería y otras herramientas

Integre fácilmente nuestros chatbots inteligentes con canales de mensajería, como WhatsApp, Facebook Messenger, Apple Business Chat y otras herramientas, para unificar la experiencia de la asistencia.

Información en tiempo real

Con un tablero en tiempo real e informes personalizados, puede analizar el rendimiento de su chatbot respecto de distintas métricas y optimizarlo.