Conversaciones
Chatbot vs. IA conversacional: ¿cuál es la diferencia?
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y la IA conversacional? Esto genera mucha confusión porque ambos términos se suelen usar indistintamente, cuando no debería ser así. A continuación explicamos los dos términos y por qué es importante que las empresas entiendan la diferencia.
¿Es lo mismo un chatbot que la IA conversacional? Si te estás haciendo esta pregunta, no eres la única persona. Hay mucha confusión en torno a estos dos términos y con frecuencia se usan como sinónimos, a pesar de que, en la mayoría de los casos, se habla de dos tecnologías muy distintas. Para aumentar la confusión, a veces es válido utilizar las palabras «chatbot» e «IA conversacional» para la misma herramienta.
Así que, para que quede claro: aunque tienen aspectos en común, por lo general un chatbot y la IA conversacional son MUY diferentes. Es como decir que un coche autónomo de Waymo es lo mismo que un carrito de golf. Claro, los dos son vehículos eléctricos, pero aparte de eso no tienen mucho en común. Ocurre algo muy parecido con los chatbots y la IA conversacional.
Por lo tanto, a continuación explicaremos qué significan realmente los términos «chatbot» e «IA conversacional», dónde radican las diferencias y por qué es tan importante que las empresas entiendan esta distinción.
¿Qué es un bot y qué es un chatbot?
Bot es la abreviatura de «robot». El término proviene de la palabra eslava «robota», que significa
«servidumbre» o «trabajo forzado». Con el tiempo, el significado de la palabra ha cambiado.
Hoy en día, según Merriam Webster, un robot es:
un programa informático que realiza tareas repetitivas automáticas.
De hecho, existen muchos tipos distintos de bots, como los bots de malware o los robots de construcción que ayudan al personal con tareas peligrosas, y luego también están chatbots.
Un chatbot es un tipo específico de (ro)bot que puede entender el lenguaje humano y responder a él. Los chatbots se suelen diseñar para conversar con personas, ya sea mediante texto o voz. Aunque a los chatbots a menudo se les llama «bots», es fundamental tener en cuenta que, si bien todo chatbot es un (ro)bot, no todo bot es necesariamente un chatbot. Y tampoco todos los chatbots son iguales.
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y la IA conversacional?
En el ámbito de los chatbots, las personas expertas diferencian entre los chatbots basados en reglas y los basados en IA. Los chatbots basados en reglas, también conocidos como bots de botones, son el tipo más básico de chatbot. Se comunican según unas reglas preestablecidas: si el cliente dice «x», la respuesta es «y».
El típico menú telefónico automatizado (para inglés, pulsa uno; para español, pulsa dos) es básicamente un bot de reglas. Así que, en lugar de una conversación normal, el bot suele ofrecer a los clientes una selección de respuestas predefinidas y luego guía al usuario a través de un menú en forma de árbol de decisiones, hasta que el bot sabe lo que el cliente quiere y puede redirigirle a personal de atención.
Aunque los bots basados en reglas pueden ser útiles para responder preguntas básicas o recopilar información inicial de un cliente, tienen sus límites. Por un lado, no pueden interactuar con los clientes como en una conversación real. Además, si un cliente no utiliza las palabras clave correctas, el bot no podrá ayudarle. Ahí es donde IA conversacional entra en juego.
La IA conversacional hace referencia a la tecnología de comunicación, como chatbots y asistentes virtuales, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el machine learning y el diseño conversacional para imitar las interacciones humanas y crear un flujo de conversación más natural.
NLP
El PLN permite al bot extrapolar mejor la intención de un usuario a partir de las palabras que utiliza, sin tener que seguir unas palabras clave rígidas y predefinidas
Machine learning
Como base del PLN, el machine learning es lo que ayuda al bot a entender mejor a los clientes. En pocas palabras, el bot evalúa lo que salió bien o mal en conversaciones anteriores y puede utilizar ese conocimiento para mejorar sus futuras interacciones.
Diseño de la conversación
A su vez, el diseño conversacional se emplea para hacer que el bot responda como una persona, en lugar de utilizar frases que suenen poco naturales.
En conjunto, estas tecnologías garantizan que los chatbots sean más útiles, puedan realizar tareas más complejas y sean capaces de interactuar con los clientes mediante conversaciones más naturales. Por tanto, aunque los chatbots basados en reglas y los bots basados en IA conversacional se utilizan para la interacción entre personas y bots, son tecnologías muy diferentes y también ofrecen una experiencia del cliente totalmente distinta.
Chatbot vs. IA conversacional: tus clientes notarán la diferencia
Como la IA conversacional utiliza PLN, machine learning y diseño conversacional, puede ofrecer un diálogo más fluido, ágil y natural entre personas y bots que un chatbot basado en reglas. Esto tiene consecuencias reales para ti y tus clientes.
En primer lugar, tus clientes no tendrán que tener una conversación incómoda ni pulsar botones; simplemente pueden plantear sus preguntas y obtener una respuesta útil en segundos. Los chatbots que utilizan IA conversacional pueden responder con éxito hasta el 70 % de las preguntas frecuentes, al tiempo que ofrecen una mejor experiencia del cliente. De hecho, según datos de Uberall, el 80 % de los usuarios considera que los chatbots (bien diseñados) son útiles. Por eso ChatGPT sea tan popular.
Además, los chatbots de IA conversacional no solo harán más felices a tus clientes, sino que también impulsarán tu negocio.
Reduce drásticamente la carga de trabajo del personal
Cuanto más inteligente sea tu chatbot, más podrá ayudar a tus clientes. En lugar de tener que derivar constantemente a los clientes al personal de atención porque el bot basado en reglas no ha entendido la pregunta, los bots de IA conversacional pueden gestionar más consultas entrantes por su cuenta.
Por ejemplo, el banco de seguros belga Belfius gestionaba miles de reclamaciones de seguros a diario. Dado que Belfius quería poder gestionar estas reclamaciones de forma más eficiente y reducir la carga de trabajo de su personal, implementó un bot de IA conversacional de Sinch Chatlayer. Con este bot, Belfius pudo gestionar más de 2000 reclamaciones al mes, lo que equivale al trabajo de cinco agentes a tiempo completo que atienden solicitudes.
Ayuda a los clientes en los procesos digitales
Aparte de responder a preguntas, los bots de IA conversacional también tienen la capacidad de guiar a los clientes a lo largo de los procesos digitales sin problemas, como revisar una factura o pagar en línea.
El gigante brasileño de comida a domicilio, iFood por ejemplo, utilizó un bot de IA conversacional de Chatlayer by Sinch para guiar al nuevo personal de reparto a lo largo de su incorporación en línea. El resultado: el personal de reparto recién incorporado otorgó a la incorporación automatizada una puntuación de satisfacción del 91 %.
Reduce costes e impulsa las conversiones
Dado que pueden hacerse cargo de más consultas y ayudar mejor a los clientes, los chatbots de IA conversacional también pueden reducir costes e impulsar las conversiones.
Con la ayuda del bot de IA conversacional de Chatlayer, Bizbike, el mayor proveedor de bicicletas eléctricas de Bélgica pudo ahorrar más de 40 horas al mes y aumentar su Net Promoter Score entre los clientes de 54 a 56, una gran mejora en la satisfacción del cliente.
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¿Es mucho más complicado implementar un bot de IA conversacional que un chatbot basado en reglas? No!
Como muestran estos ejemplos, un bot de IA conversacional aprovecha todas las ventajas de un bot basado en reglas y las amplía aún más para tu empresa. Y lo mejor de todo: empezar a usar un bot de IA conversacional ni siquiera tiene por qué ser complicado.
Configurar el chatbot de IA conversacional de Sinch Chatlayer es muy intuitivo y, con las plantillas prediseñadas para diferentes sectores, tu primer bot de IA conversacional puede estar listo en minutos, sin necesidad de conocimientos de programación ni experiencia informática.
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