La transformación digital de las empresas hace que cada vez más de ellas estén utilizando soluciones tecnológicas para mejorar la calidad de su producto. Por eso, las compañías dedicadas al servicio al cliente utilizan cada vez más herramientas basadas en inteligencia artificial. En especial, los chatbots, robots virtuales que se encargan de resolver los problemas e incidencias de los usuarios. Pero, ¿cómo saber qué chatbot es el mejor para una empresa? Es más: ¿es necesario un chatbot en ‘plantilla’?
Las empresas empiezan a ser conscientes de que el chatbot es una pieza imprescindible en el camino hacia la transformación digital, que conlleva la omnicanalidad y la innovación tecnológica. Tampoco es noticia que implementar un chatbot es una inversión de tiempo, de recursos y, por supuesto, económica. La pregunta «¿cuál es la misión del chatbot?» es clave para acertar con el enfoque del proyecto. Por eso, la tienen que contestar conjuntamente los distintos departamentos impulsores de la iniciativa (atención al cliente, marketing, IT, innovación, etc.). Pero la otra y mayor incógnita es: ¿cómo seleccionar el mejor proveedor de chatbots?
Para Laurie Reynaud, Pre-Sales Engineer en Inbenta, la respuesta es fácil: el mejor chatbot es el que puedes probar sin morir en el intento.
«Toda tecnología tiene su arquitectura, sus características funcionales, su roadmap y sus restricciones, pero estos parámetros son meras circunstancias a la hora de decantarse por un proveedor», explica Reynaud, que entiende que «una solución tecnológica se elige probándola, testándola, cerciorándose de que sus capacidades permiten alcanzar el objetivo deseado y comprobando que sus limitaciones no afectan al desarrollo del proyecto. Si la validación de un proveedor tecnológico pasa por probarlo, a menudo en el contexto de un piloto o una prueba de concepto (PoC), sólo puede ser viable si el proveedor permite implementar de forma rápida, ágil y representativa su tecnología». Por eso, ofrece tres consejos.
1. Pide ayuda al creador
«Si te gusta ‘trastear’ las nuevas tecnologías, probablemente estarás acostumbrado a las librerías ‘open source’ y la filosofía ‘do it yourself’. Estos enfoques son interesantes para descubrir las últimas tendencias pero pueden resultar poco eficientes para llevar a cabo un proyecto específico, con un alcance definido y plazos por cumplir», explica la experta.
«Si, en cambio, lo que necesitas es aterrizar los requisitos concretos para empezar ya a ‘fabricar’ tu chatbot, entonces la mejor estrategia es contactar directamente con el proveedor. Además de brindarte una plataforma tecnológica, el proveedor deberá poner a tu disposición su experiencia práctica en el sector, su ‘know-how’, para que logres sacarle partido a la tecnología y consigas tu chatbot ideal. Te acompañará en la ‘construcción’ del chatbot y te ayudará tanto para emplear de forma óptima tiempo y recursos como para manejar las expectativas de todos los implicados», recomienda Reynaud.
2. Pide un entorno de prueba
«En un mercado tan diversificado y dinámico, comprar un software a partir de un PowerPoint y un vídeo promocional resulta anacrónico. La tecnología se tiene que probar, tocar, manipular y evaluar. El caso de éxito de otra empresa no garantiza el éxito en la tuya. El chatbot tiene que adaptarse al caso de uso que pretende solventar, así como a su audiencia y al vertical en cuestión; la única manera de comprobar si el proyecto funcionará es, por tanto, empezar a fabricar el asistente virtual. Ante todo, es imprescindible impartir conocimiento a la máquina para comprobar su nivel de entendimiento, sea por NLP -procesamiento de lenguaje natural-, sea por Machine Learning.
«Casi siempre, esta base de conocimiento ya existe: pueden ser las FAQs de la web, los scripts del contact center, etc. El primer paso consiste, pues, en disponer de un entorno de conocimiento virgen donde subir las respuestas que el chatbot tendrá que dar. A continuación, toca testar su rendimiento, posiblemente con la ayuda de alguna herramienta de debug, y llevar a cabo unos ajustes mínimos para refinar el motor de inteligencia artificial. Cabe destacar que en el contexto de una prueba de concepto, no es viable tener que ‘entrenar’ el chatbot con ‘variaciones’ o ‘utterances’, es decir miles de maneras de preguntar lo mismo. Dedicar tanto tiempo y recursos al entrenamiento haría el piloto nada rentable; por ende, cualquier tecnología que requiera este tipo de entrenamiento es incompatible con una PoC», explica Reynaud.
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