Al visitar la web de una empresa es cada vez más común encontrar un chatbot que inicia la conversación con un “¿en qué puedo ayudarte?”. Y es que el uso de los asistentes virtuales se está multiplicando. Se cree que en 2024 este mercado crecerá hasta alcanzar casi 8000 millones de euros, lo que supondrá un incremento anual del 29,7%.
Programas que se comunican a través de mensajes de texto y que atienden, de forma inmediata, las demandas de los consumidores. Sus ventajas son evidentes: mejoran la atención al cliente, agilizan el proceso de compra, facilitan la resolución de problemas y aseguran un trato personalizado.
Pero lograr que un chatbot mantenga una charla fluida y eficiente con un humano no es sencillo. Una interacción muy compleja que necesita de una dedicación constante.
Los retos de la asistencia virtual
Como explican en ‘Hello Future’, la base de esa comunicación es la construcción de un modelo óptimo de conversación natural. Para conseguirlo no basta solo con el análisis predictivo y el machine learning, sino que es necesario la intervención humana para reformular constantemente la base de datos del software, introduciendo nuevas expresiones que enriquezcan su léxico.
El asistente debe ser capaz de anticipar las necesidades del usuario, lo que supone un diseño previo en el que se categorice y redacte cada interacción. Ese primer guion ha de crecer a medida que se produzcan más comunicaciones y se amplíe el abanico de posibles demandas.
Por ello, uno de los problemas de estos programas es su imposibilidad de crear conversaciones genéricas que sirvan para cualquier sector. Cada nueva aplicación necesitará una personalización y posterior desarrollo únicos.
Eficiente pero cercano
A la hora de diseñar un chatbot se aplica un llamado modelo de escritura multidimensional. Primero, se establecen los términos generales del servicio y después se profundiza en cada pequeño aspecto. Además, las actividades y necesidades se entrelazan, por lo que debe facilitarse el paso de un tema a otro con naturalidad. Y todo ello no solo de manera mecánica, sino desde la empatía y con una comunicación ágil.
Otro aspecto a tener en cuenta es la detección de errores. El trabajo de supervisión y corrección encontrará respuestas imprecisas y expresiones sintácticamente incorrectas. Es necesario crear un archivo de sinónimos, mejorar la capacidad para entender las palabras incluso con faltas de ortografía y reformular una línea de diálogo cuando el usuario no comprenda lo que el programa dice.
El procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un concepto clave. Esta rama de la inteligencia artificial aplica la lingüística a las relaciones entre humanos y máquinas y procesa los mensajes identificando sus partes más importantes. Después, utiliza la comprensión del lenguaje natural (CLN) para entender cada frase gracias a la información que tiene sobre gramática, semántica y pragmática. Por último, es capaz de generar un lenguaje natural (GLN) para que el chatbot converse de forma coherente y útil.
Existen otras ideas destacadas, como la recuperación de partes concretas de la conversación; la síntesis del habla que imita las expresiones humanas e, incluso, en una línea bastante novedosa, la detección de emociones para entender qué siente el usuario.
Cómo elegir la mejor herramienta para crear un chatbot
Cada vez existen más herramientas centradas en el desarrollo de chatbots a medida. Para saber qué tipo de programa es el más conveniente, lo primero es identificar las necesidades de la empresa y el objetivo a lograr. Por ejemplo, no es lo mismo un chat que haga un seguimiento de los leads que visitan una web que aquel que ofrece atención al cliente durante las 24 horas al día y precisa resolver problemas.
En segundo lugar, es importante conocer a la audiencia: sus preferencias y qué tipo de interacciones desarrollarán con el asistente. No será lo mismo dirigirse a los millennial, habituados al mundo digital, que a generaciones más maduras, con menor experiencia. Por ejemplo, ¿es preferible que el usuario pueda preguntar abiertamente o que el bot dirija la charla? Para resolver dudas, es muy práctico pedir un entorno de prueba en el que los usuarios finales testeen la usabilidad del programa.
Por último, hay que tener en cuenta el proceso de mantenimiento. Como ya se ha explicado, este software necesita revisión y reformulación constante, por lo que debe haber un encargado que supervise los procesos, encuentre fallos, implemente mejoras e incluso pueda relevar al programa. Otros consejos a tener en cuenta para crear un chatbot son:
- Un inicio con buen pie: la frase de saludo marcará toda la conversación. Es aconsejable informar desde un primer momento que el usuario habla con un bot.
- Múltiples formatos: no solo se pueden usar palabras. Se agradece la inclusión de imágenes, vídeos, GIF… Siempre adecuados al contexto y buscando un equilibrio entre imágenes y texto.
- Brevedad: un chatbot será más efectivo cuantos menos clics se necesiten para resolver cualquier duda.
- Feedback: es conveniente preguntar al usuario cómo ha sido su experiencia y qué mejoraría de ella.
- Atención híbrida: es difícil solucionar cada pequeña necesidad. La opción ‘hablar con un humano’ debe estar presente para que el cliente no se sienta frustrado ni desatendido.
El desarrollo de chatbots es una tendencia imparable. Pero para que tenga éxito deben entenderse como una combinación entre las cualidades informáticas de un programador y las habilidades sociales que hacen que los humanos confíen en su interlocutor.
Por Noelia Martínez
Imágenes | Cookie the Pom, Christin Hume, Possessed Photography on Unsplash
