¿Qué es un agente conversacional? ¿En qué se diferencia de un chatbot?

Los agentes conversacionales han difuminado las líneas entre hablar con una persona real o un bot en los canales digitales. Los agentes conversacionales modernos pueden imitar perfectamente el diálogo humano y asistir a los clientes como lo haría una persona de soporte.

Muchas empresas colocan asistentes virtuales inteligentes en sus canales digitales para interactuar con su audiencia a gran escala. Estos asistentes son agentes conversacionales equipados con tecnología como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático.

Normalmente, estas empresas informan a los clientes que están hablando con un agente virtual. También proporcionan una opción para conectarse con profesionales de soporte en vivo en caso de que los problemas sean urgentes o críticos.

Los agentes conversacionales han apoyado y empoderado a las empresas de múltiples maneras. Este artículo cubrirá estos aspectos y profundizará en su concepto.

Las tareas que realizan estos bots están adaptadas a las industrias en las que se encuentran. Principalmente, son utilizados por los equipos de servicio al cliente para recibir y canalizar solicitudes de servicio. Otros departamentos utilizan agentes conversacionales para recopilar información, verificar síntomas e incluso realizar transacciones en línea.

Estas herramientas están equipadas con procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento de voz, aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo y varias otras tecnologías que ayudan a imitar el patrón de diálogo de un humano.

Tipos de agentes conversacionales

Las organizaciones utilizan múltiples tipos de agentes conversacionales según su caso de uso. Mientras que algunos utilizan agentes programados básicos, otros confían en la inteligencia artificial conversacional (IA) para una mejor experiencia del cliente.

Chatbot basado en reglas

Los chatbots basados en reglas abordan problemas o metas específicas. Gobernados por un conjunto de reglas predefinidas, mapean conversaciones como un diagrama de flujo. Estos bots también son relativamente más fáciles de desarrollar. Estos chatbots pueden ser relevantes cuando se espera que los usuarios hagan un conjunto limitado de preguntas. Sin embargo, se vuelven impredecibles cuando se enfrentan a situaciones fuera de su conjunto de reglas. También se vuelven complicados de gestionar cuando varias reglas gobiernan la respuesta del bot.

Estos chatbots pueden ser relevantes cuando se espera que los usuarios hagan un conjunto limitado de preguntas. Pero, cuando varias reglas gobiernan la respuesta del bot, puede volverse complicado gestionarlo.

Chatbots de IA

Chatbots de IA, apoyados por aprendizaje automático y NLP, generan respuestas de manera autónoma después de analizar la intención y el objetivo de la entrada realizada por un cliente. Sobresalen en el manejo de consultas que son complejas o en diferentes idiomas. Dado que estos chatbots están entrenados en múltiples idiomas, permiten a la organización abordar consultas en un idioma que sus clientes prefieren.

Los equipos internos generalmente los utilizan para realizar tareas rápidamente y aumentar la productividad.

Bots de voz

Los bots de voz realizan tareas basadas en comandos de voz. Convierten instrucciones vocales en texto legible por máquina, lo que les permite entender el contexto y entregar resultados según lo programado. Esta interacción es relativamente natural, requiriendo un mínimo esfuerzo por parte del usuario.

Estos bots pueden realizar tareas versátiles que van desde buscar en internet hasta comandos simples como encender una luz inteligente. Alexa de Amazon es un buen ejemplo de tales bots.

Chat híbrido

Los chatbots híbridos combinan las capacidades de los chatbots basados en reglas y los chatbots de IA. Están bien equipados para entender el contexto a partir de la entrada del usuario, pero también pueden generar respuestas basadas en reglas predefinidas.

En la práctica, hay una línea fina entre los chatbots híbridos y los de IA. Los chatbots de IA sirven mejor para abordar preguntas abiertas que provienen de los clientes. Los chatbots híbridos abordan tales preguntas y, al mismo tiempo, pueden ajustarse para adaptarse a las necesidades de tu negocio.

Asistentes de voz interactivos (IVA)

Los IVA automatizan los sistemas telefónicos y permiten a los llamantes interactuar con teléfonos computarizados utilizando entradas de voz y teclado. Son comunes en los negocios de banca, logística y viajes.

Un IVA entiende la entrada del llamante y realiza tareas o proporciona información en consecuencia. También pueden canalizar la llamada a departamentos específicos para solicitudes complejas o si un llamante lo solicita.

Cuando los tiempos se vuelven ocupados, los IVA mejoran la productividad de los empleados al manejar llamadas donde los llamantes necesitan información general como el estado de un pedido. Esto permite a los empleados centrarse en las llamadas más críticas.

¿Cómo funciona un agente conversacional?

Un agente conversacional sigue una serie de pasos para producir el resultado deseado.

• Recibe la entrada del usuario: Cuando un usuario interactúa con un agente conversacional, acepta la entrada. La entrada puede ser texto, voz, gesto, imagen o gráficos.

• Convierte la entrada en un formato legible por máquina: El agente conversacional utiliza un reconocedor automático de voz (ASR) para reconocer el habla y la entrada textual y convertirlas en una forma legible por máquina.

• Entiende el contexto: El agente conversacional luego utiliza el procesamiento de lenguaje natural para comprender los deseos del usuario. Analiza el contexto y determina la intención del mensaje.

• Genera respuesta: Basado en el mensaje, el agente responde al usuario. Si el mensaje es claro, preciso y detallado, el usuario generalmente obtiene una respuesta que se alinea con el contexto del mensaje.

• Recoge retroalimentación: Después de entregar la respuesta, el agente conversacional anima al usuario a dar retroalimentación para mejorar futuras interacciones.

Agente conversacional vs. chatbot

Todos los chatbots son agentes conversacionales, pero lo contrario no es cierto. Un chatbot es un tipo específico de agente conversacional.

Los agentes conversacionales son excelentes para imitar interacciones humanas. Utilizan procesamiento de lenguaje natural y varias otras tecnologías para entender el contexto de la consulta de búsqueda de un usuario.

Los agentes conversacionales se colocan en el lado del soporte al cliente para asistir a los agentes en vivo en responder a preguntas generales de los clientes. Esto ayuda a reducir el tiempo de espera y alivia la responsabilidad de los agentes de responder preguntas repetitivas. Con el tiempo, los agentes conversacionales de IA aprenden a responder mejor a las consultas de los clientes.

Los profesionales utilizan chatbots para recopilar información, obtener respuestas, realizar tareas, etc. Pueden ser basados en reglas, respondiendo a entradas de texto o botones específicos, y no necesariamente poseen capacidades de NLP o aprendizaje automático.

Pueden ser bots básicos que proporcionan respuestas establecidas para preguntas específicas. Cuando no están equipados con IA, estos bots están enfocados en la navegación, siguiendo un flujo particular de diálogo. La modificación en el flujo de diálogo en tales chatbots requiere reconfiguración.

Casos de uso de agentes conversacionales

Los agentes conversacionales pueden ser utilizados de manera diferente según la industria.

Las empresas prefieren agregarlos en su frente de soporte al cliente ya que ayuda a reducir gastos.

Los agentes conversacionales correctamente implementados reducen el ida y vuelta con los clientes a través de canales, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente. Algunas empresas utilizan estos agentes para generar clientes potenciales entrantes. Cigniti, una empresa de software, observó una tasa de conversión cercana al 40% de conversión para su agente conversacional.

Los profesionales ven principalmente a los agentes conversacionales como sus asistentes. Hacen preguntas abiertas y realizan solicitudes en lenguaje natural para realizar una tarea.

Aquí hay algunos casos de uso de agentes conversacionales:

Recopilación de datos

Los agentes conversacionales ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones al recopilar y analizar datos. Los agentes pueden analizar llamadas de clientes para producir datos sobre los sentimientos de los clientes. Esto abre cuellos de botella en los procesos, permitiendo a las empresas resolverlos.

Las empresas pueden integrar agentes conversacionales en el software de gestión de relaciones con clientes (CRM) y calificar clientes potenciales en consecuencia.

Venta al por menor y comercio electrónico

Los agentes conversacionales ofrecen datos de clientes al analizar sus interacciones con las marcas. Las marcas pueden usar estos datos para vender más o cruzar ventas en el momento adecuado y proporcionar recomendaciones de productos.

Estos agentes también interactúan con los clientes a través de múltiples canales, ofreciendo una experiencia de cliente notable. Libera a los agentes en vivo de saltar entre diferentes canales para asistir a los clientes, dándoles más tiempo para priorizar conversaciones críticas.

Salud

Los agentes conversacionales ayudan a gamificar los diagnósticos en línea para los pacientes. Los usuarios pueden responder a algunas preguntas específicas para obtener recomendaciones personalizadas para productos de salud. Las instituciones médicas pueden usar estos agentes para recopilar síntomas de los pacientes y programar citas con el médico adecuado.

Estos agentes proporcionan un espacio seguro para que los pacientes transmitan su enfermedad y para que los médicos escriban notas, recetas y tratamientos mientras mantienen la seguridad de la información.

Estos agentes también pueden ayudar a los asistentes médicos y a los pacientes a entender temas médicos complicados, lo que a su vez facilita la oferta y recepción de una mejor atención.

Dispositivos de Internet de las Cosas (IoT)

Los dispositivos de Internet de las Cosas permiten a los agentes conversacionales controlar varios dispositivos inteligentes como luces, altavoces y termostatos en hogares y oficinas. Estos dispositivos también incorporan asistentes de voz como Siri de Apple y Alexa de Amazon.

Algunos dispositivos IoT utilizan agentes conversacionales para monitorear datos y enviar alertas o notificaciones cuando se cruza un umbral específico.

Otros

Los casos de uso de agentes conversacionales no tienen un límite superior. A medida que la tecnología evoluciona, más aplicaciones saldrán a la luz.

• Banca y finanzas: La IA conversacional ayuda a transmitir detalles transaccionales y saldos de cuentas, y a realizar solicitudes. Los agentes mejoran la experiencia del cliente al proporcionar los detalles más rápido.

• Viajes: Los agentes conversacionales proporcionan detalles sobre itinerarios de viaje y boletos mientras ayudan al cliente a verificar el estado actual de su vuelo, tren o autobús. El agente también puede ayudar a los clientes a reservar una reserva de hotel. Algunas marcas de viajes los aprovechan para recopilar comentarios de los clientes.
• Bienes raíces: Los agentes conversacionales generan clientes potenciales al ofrecer detalles e información sobre la localidad, alquiler, ofertas y más. Manejan conversaciones iniciales con los clientes y los califican antes de pasarlos a un gerente de relaciones inmobiliarias. Estos agentes pueden manejar múltiples conversaciones a la vez, empoderando a las empresas para que nunca pierdan una oportunidad de venta.

Conversaciones que convierten

Los agentes conversacionales efectivamente involucran a las audiencias proporcionando información, sugerencias y soporte a gran escala. Estas interacciones influyen en el interés de la audiencia en una marca y los animan a tomar acciones deseadas. Notablemente, los agentes conversacionales son mejores para convertir nuevos visitantes y aumentar las tasas de satisfacción para los clientes actuales.

En general, los agentes conversacionales ayudan a las empresas a convertir y retener clientes que pagan a gran escala con una inversión de recursos comparativamente menor.

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