Una de las facetas más destacables del avance tecnológico, es la automatización de determinados procesos, sea con el fin de facilitar la labor humana, mejorarla o tomar su lugar. En lo que a automatización se refiere, sin duda uno de los más avances más grandes de los últimos tiempos son las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) que han detonado un sin fin de aplicaciones de inteligencia artificial, entre ellas, los bots.
El término bot proviene de ro-bot y se refiere a programas informáticos destinados a emular el comportamiento humano. Estos bots pueden ser usados para labores "front" (front-office) o de atención al cliente o bien para labores "back" (back-office). Cuando se utilizan para platicar con el cliente se les denomina "chat bots" que es el tipo de bots del que hablaremos en este artículo. Los chat bots pueden ir desde simples menús de opciones, hasta una conversación que emule a un humano, utilizando reconocimiento del lenguaje natural (NLR - Natural Language Recognition) pasando por bots que usen además de texto, contenido multimedia como fotos, videos, audios y ubicaciones. Veamos a continuación algunos ejemplos.
Los chat bots tienen diversos fines empresariales, como brindar atención básica al cliente, apoyar como ejecutivo de nivel 1 en mesas de ayuda, servicios automatizados activos 24x7, resolución de problemas, preguntas frecuentes, levantamiento de pedidos, consulta de saldos, solicitud de crédito, reclutamiento y selección de personal mentoría y más. El límite es la imaginación, ya que en la actualidad, hay pocas tareas que un bot no pueda hacer, algunos de los más destacados son:
Su función es otorgar información personalizada sobre un determinado tópico seleccionado por el usuario, por ejemplo informar sobre el tipo de cambio, clima, tráfico, ubicación de sucursal más cercana, noticias, información para realizar un trámite, guía rápida de cómo desarrollar un proceso.
Un bot es ideal para llevar a un usuario de la mano a la hora de llenar un formulario o tareas tales como levantamiento de un pedido, en donde el bot puede ir tomando los requerimientos del usuario y haciendo las preguntas pertinentes para completar el pedido. Lo muy útil de un bot en este caso, es que el pedido puede quedarse "a medias" por los tiempos del usuario, y completarse después en un proceso muy sencillo.
Lo mismo aplica en procesos tales como colocación de crédito, en donde el usuario típicamente va enviando una serie de documentos, que muchas veces no tiene a la mano. Un bot puede llevarlo de la mano con cada documento y esperar el tiempo que sea necesario a que el usuario consiga los documentos restantes, sin perder "el hilo" de donde va el proceso. En el caso de que el usuario olvide el trámite se le puede volver a contactar para recordarle en qué va.
Estas son tareas que al día de hoy se hacen en la mayoría de los casos con agentes vía llamadas. O bien en páginas web y aplicaciones que los usuarios a veces no saben usar correctamente perdiendo conversión. Realizar estas tareas con un bot, nos sirve para medir exactamente en qué punto se nos cae la conversión y preguntarle a los usuarios al momento el por qué.
En países como China, mucha gente ha migrado ya del contacto telefónico, vía email, o incluso portal o app, a un chat bot en la mensjería más común en China, el equivalente a WhatsApp en occidente: el WeChat.
En muchas ocasiones, los clientes o ciudadanos quieren simplemente platicar. Y en este sentido un bot de entretenmiento, acompañamiento o mentoría es ideal. Si bien los bots aún no logran el nivel de perfección en el lenguaje que un humano, si pueden tener conversaciones sencillas con sus interlocutores sobre el día, el clima y su lugar de nacimiento. Para ofrecer capacidades conversacionales avanzadas se requiere de inteligencia artificial y aprendiza automático, que permiten al bot tomar las palabras, frases y conceptos expresados por los usuarios, a fin de enriquecer sus habilidades.
Los chatbots también han estado y seguirán muy presentes en las tendencias y temas de innovación, el 80% del tiempo que usamos el móvil lo dedicamos a interactuar con aplicaciones de mensajería tipo WhatsApp, Facebook Messenger, SMS, RCS, Google's Business Messages y Apple Business Chat. Los estudios dicen que pasamos más de 3 horas al día chateando.
Los asistentes virtuales son el próximo reto de las empresas, que debes aprender a dirigirse a sus clientes por el canal que más usan, es decir, su aplicación de mensajería, utilizando ya sea texto o voz.
La cobranza típica consiste en recordarle al usuario su adeudo (en moras tempranas), en insistirle que pague (mora media) y en negociar con el un descuento o un pago a plazos (mora tardía). El reto número uno para los que ese dedican a la cobranza es para empezar, hacer llegar el mensaje, pues muchas veces los deudores se tornan ilocalizables. Al utilizar medios de texto, que son típicamente menos intrusivos y asíncronos (es decir, el deudor puede contestar en un momento diferente al que nosotros lo tratamos de encontrar), los deudores contestan más fácilmente. El segundo reto suele ser contestarles en el momento apropiado para una negociación. Es por esto que muchos departamentos de cobranza y agencias, están recurriendo a bots. Los bots conocen la situación especial de cada cliente pues pueden consultar la base de datos, y brindarle al cliente una estrategia / negociación de acuerdo a su situación, al mismo tiempo que la ingresan en un sistema de gestión de cobranza para futuro seguimient.
Situaciones similares son las que se pueden dar en venta o telemarketing. Insistirle al cliente por SMS, RCS / RBM o en general medios masivos al móvil y cuando este demuestre interés, en vez de hacerlo esperar o forzarlo a comunicarse dentro de un horario laboral, se le puede brindar información inmediata, precalificar y tomar sus datos, mediante un bot.
El deep learning apareció por primera vez en los titulares de los medios de comunicación masivos, cuando el programa AlphaGo de Google venció al campeón mundial de Go. ¿Pero qué es el deep learning?
La Inteligencia Artificial (IA) es un subcampo de la informática que se creó en la década de los 60's, buscando emular el comportamiento humano desde una computadora. Por varias décadas, los retos principales de la inteligencia artificial incluyeron el reconocimiento de objetos y sonidos, hablar, traducir, realizar actividades creativas (como por ejemplo crear obras de arte, o la poesía), etc.
El Machine Learning o aprendizaje automático permite a una computadora aprender a partir de una gran cantidad de información sin que la respuesta correcta deba ser pre programada. Es decir, aprende como un niño aprende a hablar un idioma: observando.
El Deep Learning lleva a cabo el proceso de Machine Learning usando una red neuronal artificial que se compone de un número de niveles jerárquicos. En el nivel inicial de la jerarquía la red aprende algo simple y luego envía esta información al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información sencilla, la combina, compone una información algo un poco más compleja, y se lo pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.
El Deep Learning ha llamado mucho la atención por su potencial utilidad en distintos tipos de aplicaciones en el “mundo real”:
- Utilización de imágenes en lugar de palabras clave para buscar productos de una empresa, o artículos similares.
- Identificar marcas y logotipos de empresas en fotos publicadas en redes sociales.
- Monitorización en tiempo real de reacciones en canales online durante el lanzamiento de productos.
- Orientación de anuncios y predicción de las preferencias de los clientes.
- Identificación y seguimiento de los niveles de confianza de los clientes, sus opiniones y actitud en diferentes canales online y servicios de soporte automatizado al cliente.
- Identificación de clientes potenciales.
- Detección de fraudes, recomendaciones a clientes, gestión de relaciones con los clientes, etc.
- Mejor comprensión de enfermedades, mutaciones de enfermedades y terapias genéticas.
- Análisis de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, aumentando la precisión diagnóstica, en un menor tiempo y con un menor coste que los métodos tradicionales.
- Exploración de la posibilidad de reutilización de fármacos ya conocidos y probados para su uso contra nuevas enfermedades.
- Detección, predicción y prevención de amenazas sofisticadas en tiempo real en el campo de la ciberseguridad.
- Identificación en textos de sentimientos positivos y negativos, temas y palabras clave.
- Localización de caras e identificación de emociones faciales.
- Reconocimiento de voz.
- Clasificación de vídeos.
- Y muchas más…
El descubrimiento y reconocimiento de patrones en el mundo que nos rodea es un factor fundamental en los progresos científicos y tecnológicos actuales. La cuestión ahora es cómo utilizar el Deep Learning para obtener nuevos conocimientos, o para mejorar lo que se está haciendo... en definitiva, para innovar.
Si quieres probar el funcionamiento de un chat bot en vivo, escanea desde tu celular el siguiente código QR (la mayoría de los celulares te permitirán escanear el código directamente desde tu cámara, si no baja una app de lectura de códigos QR en tu app store)
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