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Evolución de los Chatbots: ¿Qué son capaces de hacer hoy?

A principios del 2016 fuimos testigos de el primer boom de la inteligencia artificial (IA), gracias a que las plataformas sociales como Facebook y WhatsApp abrieron sus códigos, permitiendo a los desarrolladores incluir agentes conversacionales, mejor conocidos como Chatbots.

El uso de estas herramientas ha crecido tanto que el valor comercial global derivado de la IA se llegó a estimar en un total de US$1.2 mil millones durante el 2018, que significó un aumento del 70% respecto al 2017, según un estudio realizado por la consultora Gartner.

Actualmente, la competencia del mercado de las aplicaciones inteligentes incluye nuevos avances tecnológicos día a día, que se traducen en funcionalidades para el usuario. Fue gracias a esos pasos apresurados de la tecnología que los Chatbots pasaron de ser simple entretenimiento a convertirse en un método para ofrecer diferentes servicios, ayudando a sectores como salud, bancario, retail, hotelero, atención a clientes y demás.

Sin embargo, esto no siempre ha sido así. En sus inicios, los Chatbots se desarrollaron con el objetivo de establecer una conversación sencilla de una máquina con una persona bajo ciertas limitaciones del lenguaje, pues los usuarios debían utilizar frases sencillas y coherentes, ya que los bots no podían comprender diálogos complejos. Uno de los primeros ‘bots’ se desarrolló en la década de los 60, fue conocido como Eliza. Este programa buscaba palabras clave y respondía con una oración modelo previamente grabada en su base de datos.

Ahora, los avances de la IA y otras tecnologías, como machine learning o big data, han permitido utilizar y convertir el lenguaje natural en datos útiles para el programa. Esto ha facilitado que los chatbots puedan tener tiempos de respuesta más cortos, ser más precisos con el lenguaje y entender el contexto de las solicitudes.

No hay duda alguna de que la tecnología camina a pasos agigantados y de que los Chatbots ya no sólo sirven para entretener. De acuerdo con NDS Cognitive Labs, estas son sólo 3 de las cosas que pueden hacer en la actualidad.

1.- Fomentar las ventas en línea

Los Chatbots pueden ser programados para recopilar información sobre el cliente, procesarla y con base en ella orientarlo para que compre productos basados en sus intereses. Algunos Chatbots incluso acompañan a los compradores en todo el proceso, desde la recomendación hasta el pago.

Muchos bancos ya están adoptando esta nueva modalidad de venta para ofrecer productos financieros de manera personalizada. Los Chatbots son tan variables que también son usados como agentes de ventas por la industria hotelera, retail, aerolíneas e incluso pizzerías.

La versatilidad de los Chatbots los vuelve excelentes integrantes de cualquier equipo de trabajo, además de que su capacidad de aprendizaje los hace una herramienta atractiva para empresas e instituciones de todos los tamaños.

 

2.- Guía de turistas

Un chatbot puede fungir como promotor y difusor de la cultura, interactuando con los visitantes de un museo, dando detalles sobre la exposición, los artistas, fechas, horarios y curadores responsables.

Gracias a que los Chatbots inteligentes pueden comprender el lenguaje natural y el contexto, pueden resolver las preguntas frecuentes de los visitantes, ofreciendo una cobertura de atención de tiempo completo. Existen ya diferentes museos alrededor del mundo como el Museo de Arte Moderno, en Buenos Aires, y el Museo de Anna Frank, en Amsterdam, que ya han implementado estas innovaciones tecnológicas.

3.- Mejora el proceso de selección

Las nuevas tecnologías permiten que los departamentos de recursos humanos puedan organizar decenas de candidatos en pocos segundos. Sumando un chatbot al proceso de reclutamiento se puede realizar una entrevista y una valoración de cada uno de los candidatos, estableciéndolo como uno de los filtros en el proceso de selección. Esto hace que el proceso sea más personal, al tratar a los aspirantes de manera individual, además de mejorar la experiencia de éste con una interfaz sencilla y fácil de usar.

Industrias donde los chatbots están generando disrupción

Los productos y servicios vinculados con el sector empresarial, así como la banca, salud y comercio electrónico, entre otros, han experimentado una evolución significativa gracias a la inteligencia artificial (IA) y sus tecnologías derivadas, como los chatbots. De hecho, el PIB mundial será un 14% mayor en 2030 gracias a los efectos de la IA en la productividad y el consumo, de acuerdo a un informe elaborado por PwC.

Ante esto, para mantenerse competitivos y relevantes para las demandas de los consumidores, las empresas deben aumentar su presencia a través de la innovación tecnológica para mejorar la experiencia de los clientes.

“Interactuar con los clientes potenciales y con los ya fidelizados mediante los bots agiliza las ventas, ya que permite realizar compras instantáneas mediante mensajes”, explicó Gustavo Parés, director general de NDS Cognitive Labs. “Eso es sólo un ejemplo que parece básico, pero que representa un gran salto en la manera de relacionarse con los usuarios y conducirlos por el funnel de ventas”, añadió.

Diferentes industrias ya están aprovechando los chatbots para redefinir su proceso de soporte al cliente y su embudo de generación de leads; mientras que el impacto de la IA cada vez se encuentra más presente en prácticamente todos los sectores de la economía.

De acuerdo con NDS Cognitive Labs, estas son las 5 industrias en donde el impacto de los chatbots es mayor y en las que está generando disrupción:

 

1.- Banca

Debido a que es una industria transaccional que está adoptando cada vez más dispositivos móviles y portátiles para realizar pagos, el ámbito financiero es una excelente opción para los chatbots y otras aplicaciones de IA.

El sector bancario invertirá 3,300 millones en IA para sistemas automatizados inteligentes y de prevención frente a amenazas, análisis de fraudes y programas de asesoramiento y recomendación, de acuerdo con IDC.

A día de hoy, BBVA, Caixabank y Sabadell son algunas de las firmas que ya experimentan con esta tecnología. Un ejemplo claro es el caso de Erica, de Bank of America, un chatbot que brinda servicio al cliente en línea a los clientes.

2.- Servicio al cliente

La mayor oportunidad inmediata para chatbots está en la industria de servicio al cliente. Las llamadas de este tipo cuestan a las empresas hasta 1.3 billones de dólares al año, y las solicitudes simples consumen una cantidad considerable de tiempo a los agentes.

Los estudios muestran que el uso de los chatbots puede reducir los costos operativos de las empresas hasta en un 30%. ¿El resultado? Los agentes pueden evitar problemas simples y pasar más tiempo trabajando en resolver problemas complejos que requieren atención por parte de  un humano.

3.- Comercio electrónico

Debido a la demanda y la exigencia de los usuarios de la era digital, los bots constituyen un canal ideal para la comercialización de productos. Estos asistentes virtuales pueden atender el 90% de las quejas y guiar a los usuarios desde la compra hasta el pago final, ya que también pueden aceptar pagos en formato de conversación.

El caso más evidente lo constituye China, donde más de 200 millones de usuarios agregaron información de pagos a la aplicación de mensajería WeChat, que es la líder del sector en ese país. Como consecuencia, la app tiene ahora 37% de participación en el mercado de pagos móviles en la nación asiática.

 

4.- Turismo

Este es quizá el sector donde con mayor facilidad se aprecia el gran valor agregado que representan los chatbots. Ayudar a los viajeros a reservar su hospedaje, a escoger aerolíneas y vuelos, resolver dudas relacionadas con el viaje y a emitir su opinión acerca de la experiencia con el servicio prestado, estos son tan solo ejemplos de la ayuda que pueden ofrecer los asistentes virtuales.

El estudio Mobile Travel Report 2017, realizado por Kayak, da cuenta de la buena receptividad de los usuarios a los chatbots. El 50% de los encuestados informó que ha utilizado estos sistemas informáticos para planificar sus viajes.

Un ejemplo es el chatbot de Air Europa en Twitter. Desde hace un tiempo, la famosa aerolínea permite conocer todas las cuestiones relacionadas con el vuelo simplemente introduciendo el número del mismo. Otro ejemplo es CorreYvuela, el chatbot especializado en búsqueda de vuelos.

5.- Salud

Tan solo en Estados Unidos, el 72% de los usuarios adultos de internet buscan información de atención médica en línea, por lo que el uso de los chatbots es una clara oportunidad en este sector. La mayoría de las búsquedas de información médica son preguntas que pueden evaluarse rápidamente con aplicaciones y chats especializados en salud.

HealthTap, empresa que se encarga de conectar a millones de personas de todo el mundo con médicos que cuentan con licencia en Estados Unidos, conocida como “la primera Práctica de Salud Global del mundo”, puede procesar, debido al uso de chatbots, solicitudes y dirigir preguntas a una red de más de 100,000 médicos, quienes luego brindan respuestas especializadas a las preguntas de salud de los pacientes.

 

Las 10 tecnologías de Inteligencia Artificial que dominarán el mercado

Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando diversos ámbitos, tanto en el estilo de vida de las personas, como en el ámbito empresarial.

Según un reporte de Narrative Science, en el 2016 el 38% de las empresas a nivel mundial utilizaba inteligencia artificial, porcentaje que se estima se elevará a 62% para el 2018. Estudio similar realizado por Forrester Research, predijo que habría un incremento de más del 300% en la inversión que se realizará en inteligencia artificial este 2017, en comparación del año pasado.

Ante este panorama, múltiples compañías mexicanas se preguntan cómo pueden integrar estas tecnologías para aumentar el rendimiento de sus ventas. ADEXT, una startup de inteligencia artificial nos proporciona 10 principales tecnologías de inteligencia artificial que dominarán este año:

 

1. Generación de lenguaje natural: Es un sub-campo de la inteligencia artificial que consiste en crear texto a partir de datos obtenidos. Esto permite que las computadoras puedan comunicar ideas con gran precisión y exactitud. Se utiliza actualmente en servicio al cliente, generación de reportes y en el resumen de hallazgos de inteligencia de mercado.

 

2. Reconocimiento de voz: Siri no es el único agente que te entiende. Cada vez más sistemas incorporan la transcripción y transformación del lenguaje humano a formatos útiles para las computadoras. Actualmente se implementa en sistemas interactivos voice response (reconocimiento de voz) y en aplicaciones móviles.

 

3. Agentes virtuales: “La diva actual de los medios”, según Forrester. Un agente virtual es una computadora o programa capaz de interactuar con humanos. El ejemplo más común de esta tecnología son los chatbots. Actualmente se utiliza en servicio y atención al cliente y para la administración de las smart homes (casas inteligentes).

 

4. Plataformas Machine Learning: El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (en inglés Machine Learning) es el sub-campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. Proporcionando algoritmos, APIs (interfases de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y training (entrenamiento), así como el procesamiento y análisis en tiempo real de Big Data, las plataformas con Machine Learning están cobrando día con día mayor relevancia. Actualmente, se utilizan en gran variedad de aplicaciones empresariales, principalmente para realizar predicciones o clasificaciones.

 

5. Hardware optimizado con IA: El hardware tiene que comenzar a ser más amigable con las tecnologías de inteligencia artificial, y esto concibe la creación de unidades procesadoras de gráficos y dispositivos específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas a la IA.

 

6. Manejo de decisiones: Las máquinas inteligentes ya insertan normas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial, y se utilizan para la instalación inicial, mantenimiento y ajustes de cualquier sistema u operación empresarial. Es utilizada en una amplia variedad de aplicaciones empresariales, asistiendo o ejecutando la toma de decisiones automatizadas.

 

7. Plataformas de aprendizaje profundo: Un tipo especial de Machine Learning que consiste en circuitos neuronales artificiales con múltiples capas de abstracción. Esta tecnología imita las funciones del cerebro humano para procesar datos, y crea patrones que utilizará en la toma de decisiones, como también ocurre en el ejemplo antes mencionado. Actualmente se utiliza principalmente para reconocer patrones y clasificar aplicaciones únicamente compatibles con conjuntos de datos a gran escala.

 

8. Biométricas: Esta tecnología contempla la identificación, medición y análisis de las características físicas (forma o composición del cuerpo) y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre humanos y máquinas, incluyendo –pero no limitado a– reconocimiento de tacto, imagen, habla y lenguaje corporal. 

9. Automatización de procesos robóticos: Esta automatización se da al integrar scripts y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas que apoyen en los procesos empresariales. Actualmente, utilizado en casos donde resulta muy costoso o ineficiente que los humanos ejecuten una determinada tarea o proceso. Eso sí, la inteligencia artificial no viene a reemplazar la capacidad humana, sino a complementarla y a potencializar todo el talento humano.

 

10. Analíticas de texto y NLP: El procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) utiliza analíticas de texto para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, así como su significado, entonación y lo que pretenden decir a través de métodos estadísticos y de Machine Learning. Actualmente, se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes, y en una amplia gama de asistentes automatizados y aplicaciones para la extracción de datos no estructurados. 

 

N. de P. ADEXT.