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Desmitificar el debate del agente virtual vs chatbot

Publicado por en marzo de 07, 2019

agentes virtuales vs chatbots

Inteligencia Artificial (AI) está desempeñando un papel cada vez más destacado en el cambio tecnológico en todas las industrias, especialmente en las industrias que pueden aprovechar la tecnología para ofrecer funciones de servicio al cliente. Aunque los chatbots existen desde hace décadas, la idea de un agente virtual que pueda interactuar sin problemas con los clientes, proporcionar información relevante e incluso completar funciones básicas como reservar una cita o programar una devolución de llamada es relativamente nueva.

Además de eso, parece haber una confusión general en torno a la diferencia entre robots de inteligencia artificial, chatbots y agentes virtuales: ¿no son todos realmente lo mismo?

La verdad es que con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial y un número cada vez mayor de empresas que comercializan productos de inteligencia artificial patentados, es cada vez más difícil mantenerse al día con la terminología adecuada y las capacidades en evolución de los bots implementados en la web. Además, la mayoría de los proveedores de tecnología quieren comercializar su producto como "la próxima gran novedad". Eso significa que es importante que comprenda qué tecnología está comprando y qué funcionalidades puede esperar, independientemente de si tiene la marca de "chatbot" o de "agente virtual".

Para ayudarte haz la mejor inversión en IA para tu negocio, pasamos la última semana desmitificando el debate entre el agente virtual y el chatbot y tratando de responder tres preguntas:

  1. ¿Los agentes virtuales y los chatbots son lo mismo?
  2. Si no, ¿cómo son diferentes?
  3. ¿Qué tecnologías están impulsando agentes virtuales y chatbots en 2018 y cuándo se debe implementar cada uno?

Aquí está todo lo que aprendimos hasta ahora.

Bots, chatbots y agentes virtuales: ¿cuál es la diferencia?

Al igual que con cualquier discusión sobre definiciones, es importante comenzar con la advertencia de que no todos necesariamente están de acuerdo en cómo estas tecnologías se distinguen entre sí. El lenguaje debe ser descriptivo, no prescriptivo; el objetivo no es decirle a otras personas qué decir, sino crear más puntos en común en torno a la terminología para que todos podamos comunicarnos entre nosotros de manera más eficaz.

Para entender qué es un chatbot, debemos comenzar con una breve discusión sobre los bots. El término "bot" es la abreviatura de robot, pero no estamos hablando de robots como la criada de Los Supersónicos ¿Quién puede desempolvar tu guardarropa? Los bots de los que estamos hablando son programas automatizados que se pueden implementar a través de Internet, y hay muchos tipos diferentes. Los motores de búsqueda usan un tipo especial de bot llamado rastreador web, o robot araña, para buscar e indexar páginas web para que puedan aparecer en los resultados de búsqueda. Incluso hay bots maliciosos llamados spambots que buscan en Internet direcciones de correo electrónico para incluirlas en campañas de spam.

La función de un chatbot está completamente sugerida por su nombre: ha sido programado para chatear, conversar o comunicarse. Si nunca ha tenido una conversación con un chatbot, hay varios chatbots en línea gratis eso puede entretenerte por horas. También hay varios sitios web que permitirán a los usuarios crear sus propios chatbots con secuencias de comandos que se pueden implementar en la web o en las redes sociales.

Los bots automatizados generalmente se ejecutan usando scripts, pequeños fragmentos de código que brindan instrucciones básicas sobre lo que debe hacer el bot. Algunos bots, incluidos los chatbots, no se ejecutan automáticamente y solo ejecutan un comando cuando reciben una entrada específica. Los chatbots que entregan respuestas programadas a entradas predeterminadas son un ejemplo de este tipo de bot.

Cuando hablamos de agentes virtuales, estamos hablando de algo un poco más avanzado que un chatbot. Como su nombre lo indica, un agente virtual debería poder hacer más que entregar una respuesta con guión durante una conversación. Al igual que con un agente en vivo, es más probable que un agente virtual pueda realizar tareas adicionales como resolver problemas comunes como restablecimientos de contraseñas, realizar tareas automatizadas relacionadas con solicitudes de conocimiento o intensificar la interacción con un agente de servicio de asistencia en vivo.

Los chatbots y los agentes virtuales son similares en el sentido de que interactúan con el cliente para brindar servicio al cliente. Lo que realmente marca la diferencia son las tecnologías subyacentes a estas aplicaciones y cómo eso se traduce en capacidades que pueden beneficiar al cliente. En la siguiente sección, hablaremos un poco más sobre esas tecnologías y qué tipo de servicio pueden ayudar a brindar.

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Explicación de la tecnología de chatbot y agente virtual

Si bien es cierto que los chatbots se interactúan más comúnmente a través de una herramienta de mensajería instantánea en lugar de como parte de una conversación en vivo, el diferenciador clave entre chatbots y agentes virtuales es la tecnología que los subyace. Aunque los primeros chatbots se inventaron hace décadas, los cambios en la tecnología en los últimos 50 años han tenido un profundo efecto en lo que los usuarios experimentan al interactuar con un chatbot.

Los primeros chatbots utilizaron respuestas escritas

Los primeros chatbots creados se programaron a finales de la década de 1960 y principios de la de 1970. Estos simples bots usaban respuestas programadas para comunicarse con los usuarios en función de la entrada del usuario y podían programarse para responder a ciertas palabras o frases clave. Aún así, la necesidad de respuestas escritas impuso severas limitaciones sobre lo que estos chatbots eran capaces de hacer. Solo podían dar respuestas para las que estaban programados, por lo que no había un proceso de aprendizaje programado ni la sensación de que el bot dijera algo original. Los primeros chatbots también se caracterizaban por una comprensión o memoria contextual inexistente, mientras que el bot podía responder de manera apropiada algunas veces, inmediatamente "olvidaba" la información relevante en la conversación.

Los chatbots de hoy usan el procesamiento del lenguaje natural

Los chatbots que se programan hoy hacen uso de una tecnología de conversación virtual mucho más sofisticada conocida como procesamiento del lenguaje natural (PNL). Esta tecnología simula la IA al permitir que un chatbot entienda e interprete más fácilmente las instrucciones o entradas en lenguaje natural, lo que permite al usuario hablar con el chatbot como lo haría con un ser humano. Además de los métodos tradicionales de scripting de respuestas, NLP ofrece a los chatbots de hoy flexibilidad y capacidad adicionales cuando se trata de interpretar comandos y responder de manera adecuada.

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Los chatbots de IA se benefician del aprendizaje automático a través de las interacciones

Los chatbots actuales también se benefician de las capacidades de aprendizaje basadas en algoritmos de máquina, también conocidos como aprendizaje automático (o ML). El aprendizaje automático es una tecnología de vanguardia que, en muchos sentidos, aún está en su infancia. Aún así, esta es la tecnología que permitió a Google convertir su motor de ajedrez Alpha Zero en la computadora de ajedrez más fuerte de la historia en un espacio de solo seis horas, alimentándolo con todos los datos sobre ajedrez que jamás hayan existido.

Un chatbot o agente virtual de IA puede entrenarse a sí mismo en base a transcripciones o grabaciones de interacciones anteriores de servicio al cliente. A diferencia de los chatbots más antiguos que se programaron para entregar una respuesta enlatada para cada entrada, estos bots pueden aprender a administrar las interacciones individuales de los clientes de manera coherente de principio a fin. Pueden saludar al cliente, ofrecer servicio, proporcionar información, satisfacer una solicitud, confirmar la satisfacción del cliente y finalizar la interacción, tal como "aprendieron" al estudiar otras interacciones con el cliente.

Lo que ha cambiado significativamente es la tecnología y el software que subyacen a los bots mismos, con los bots más nuevos que demuestran capacidades significativamente avanzadas y que ofrecen conversaciones e interacciones más útiles.

¿Lo que hay en un nombre? Separando las funciones de chatbots y agentes virtuales

Después de todo eso, ¿estamos más cerca de desmitificar el debate agente virtual vs chatbot? Lo que finalmente descubrimos fue que los chatbots han existido durante más de 50 años, y siempre se les ha llamado chatbots, independientemente del software y las funcionalidades con las que se crearon. Los chatbots y los agentes virtuales pueden ser similares en su programación, pero la forma en que funcionan depende del contexto.

La función principal de un chatbot es facilitar una conversación útil con el usuario. En un contexto de servicio al cliente, eso podría significar recibir una pregunta del cliente, procesar la pregunta utilizando PNL, buscar una base de conocimiento accesible para la información apropiada y proporcionar esa información como respuesta. Si estamos pensando en un chatbot para la gestión de servicios de TI, debería poder comprender la consulta del cliente, buscar información relevante en la base de conocimientos de la organización de TI y proporcionar la información.

Sin embargo, una vez que comenzamos a hablar sobre agentes virtuales, las expectativas comienzan a cambiar con respecto a lo que el bot debería ser capaz de hacer. Si un bot se llamará "agente virtual", no puede simplemente proporcionar respuestas de una base de conocimiento. Después de todo, un agente es alguien que puede actuar en su nombre, por lo que un agente virtual debe poder hacer algo por usted. Los agentes virtuales también tendrían más probabilidades de tener algún tipo de componente de aprendizaje automático, ayudándoles a comprender y satisfacer mejor las solicitudes de los clientes a medida que adquieren experiencia en múltiples interacciones.

La capacidad de comprender y realizar un seguimiento del contexto en las conversaciones es una característica relativamente nueva para los chatbots. Algunos agentes virtuales inteligentes pueden recordar información del usuario, aplicar contexto para generar conversaciones más realistas y decidir cuándo escalar a un agente humano o pedir ayuda en secreto a un humano. Cuando nos referimos a un agente virtual, nos referimos a un bot que es capaz de discernir entre un incidente (algo está mal) y una solicitud (algo en un catálogo de servicios) y ayudar al usuario no solo a crear un ticket, sino en algunos casos resuelven el ticket o la solicitud sin involucrar a un humano.

Piense en cómo un agente virtual vs chatbot respondería a su consulta de cliente "No puedo acceder a mi correo electrónico".

Un chatbot puede notar las palabras clave "acceso" y "correo electrónico", luego buscar en la base de conocimiento información sobre cómo acceder a su correo electrónico y proporcionar la información. Si eso no es útil, es posible que tenga que escalar el problema usted mismo llamando a un centro de atención telefónica para hablar con un agente humano.

Un agente virtual con aprendizaje automático puede saber que el 68% de las veces cuando alguien dice "No puedo acceder a mi correo electrónico", lo que quieren es restablecer su contraseña. El agente virtual ofrecería inmediatamente al usuario la opción de restablecer su contraseña utilizando su dirección de correo electrónico de respaldo o preguntas de seguridad. El agente virtual podría incluso completar la solicitud y verificar que el usuario pueda acceder a su correo electrónico antes de cerrar la interacción.

Los agentes virtuales se pueden programar para hacer muchas de las mismas cosas que un agente de TI humano haría durante una interacción de servicio al cliente. Hacer preguntas y responder de manera cortés, verificar lo que el usuario desea antes de realizar un servicio e incluso consultar la base de conocimiento de la organización o el catálogo de servicios para obtener información adicional son todas las funciones que puede realizar un agente virtual. Los agentes virtuales de hoy en día pueden incluso consultar a un agente humano detrás de escena cuando sea necesario, lo que garantiza una experiencia del cliente perfecta para los usuarios y al mismo tiempo cosecha los beneficios de la prestación de servicios automatizados.

Si su organización de TI usa un chatbot o un agente virtual depende del nivel de servicio que desea ofrecer, pero de cualquier manera, es importante sienta las bases adecuadas que impulsarán su iniciativa de IA.

Resumen

Los términos "Chatbot" y "Agente virtual" a menudo se usan indistintamente, pero es importante establecer una terminología común para que podamos comunicarnos de manera más efectiva sobre estas tecnologías en desarrollo. Tanto los chatbots como los agentes virtuales aprovechan diversos grados de tecnología de software para ofrecer una experiencia o servicio al usuario. Si bien los chatbots se usan para conversaciones y comunicación, normalmente se espera que los agentes virtuales actúen como "agentes" y realicen al menos algunos servicios para el usuario. Para facilitar esta expectativa, los agentes virtuales a menudo contienen software más sofisticado, como redes neuronales profundas, aprendizaje automático o comprensión del lenguaje natural, que les permite comprender e interpretar mejor las necesidades y los deseos del cliente.

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