Durante la primera ola de chatbots de 2016, la herramienta trajo más frustraciones que beneficios. Hasta el día de hoy, muchas personas se estremecen cuando se comunican con el servicio de atención al cliente y obtienen una respuesta artificial.

Sin embargo, estamos en medio de un boom de chatbots más silencioso pero más significativo. Los chatbots omniscientes que pensábamos que serían el futuro han sido reemplazados por bots especializados y los resultados son sobresalientes.

A medida que las tareas de los chatbots se vuelven más sofisticadas, también lo hace su propia definición.

Se utilizó un chatbot para realizar conversaciones de texto básicas para imitar la interacción humana. Hoy en día, ahora es una pieza multipropósito de software impulsado por IA que permite que una máquina no solo reaccione, sino que comprenda.

Gracias a la utilización de NLP (procesamiento del lenguaje natural), la manipulación automática del lenguaje natural, la mayoría de los chatbots modernos pueden mapear la entrada y la intención del usuario, clasificar el mensaje y preparar una respuesta humana adecuada. Eso abre toneladas de posibilidades.

Se espera que el mercado mundial de chatbots alcance los 10.500 millones de dólares para 2026. ¿La industria de la PNL? $26.4 mil millones para 2024. Y las historias de éxito en todas las industrias ya no son predicciones; son una realidad. El chatbot de Emirates Vacations ha aumentado las tasas de interacción en un 87 %. El chatbot de JPMorgan ahorra a la empresa 360 000 horas al año. El chatbot de LEGO ha llegado a 2,96 millones de usuarios. La lista continua.

¿Por qué fracasó la primera revolución de los chatbots?

En 2016, Microsoft se refirió a los chatbots como una tecnología indispensable, Facebook estaba promocionando su plataforma Messenger y miles de empresas comenzaron a poner en marcha sus propios chatbots. Pero los resultados fueron mediocres. Los chatbots estaban destinados a simplificar las cosas y ahorrar tiempo, pero a menudo terminaban haciendo lo contrario.

No podían entender suficiente lenguaje humano ni procesar suficientes datos para hacer lo que las empresas habían prometido. Las innumerables quejas de los usuarios a menudo llevaron a las empresas a emplear controladores humanos para garantizar que los bots fueran efectivos. Por ejemplo, el bot de Facebook se cerró después de que se revelara que el 70 % de sus respuestas procedían de personas.

Por sí solo, no podía manejar solicitudes complejas. Hubo algunas historias de éxito en los casos en que las empresas no prometieron demasiado demasiado pronto. Sin embargo, el objetivo demasiado entusiasta de reemplazar a los agentes humanos terminó en decepción. Solíamos pensar que los chatbots podían utilizar un conocimiento infinito para ayudar con cualquier cosa. Ahora, sabemos que ese no es realmente el caso. La oportunidad radica en los bots especializados que resuelven problemas específicos de negocios y casos.

Dos formas de desarrollar un chatbot Las empresas pueden usar una plataforma existente o pueden construir un bot desde cero.

Usar una plataforma, como Slack o Facebook Messenger, es más fácil pero más limitante porque no puede usar el bot en ninguna otra plataforma. Es por eso que muchas empresas han optado por la segunda opción: usar herramientas de desarrollo de chatbots para crear sus propios bots, que pueden usar en cualquier lugar.

La creación de un bot independiente se puede realizar utilizando herramientas y marcos, como Watson de IBM, wit.ai y otros. Esto no es fácil. Entonces, si decide hacerlo, asegúrese de estar resolviendo el problema correcto con el enfoque adecuado.

Tras años en el campo, el departamento de ciencia de datos de STRV ha aprendido la importancia de evitar motivaciones fuera de lugar. Antes de decidir qué chatbot funciona para su empresa, hay varios pasos que toda empresa debe seguir; de lo contrario, corre el riesgo de perder tiempo, recursos y clientes.

Defina el problema exacto que está tratando de resolver para establecer la especialidad de destino del chatbot. El hecho de que un bot impulsado por ML sea posible no significa que sea una necesidad. Luego, describa los requisitos y expectativas precisos hasta el último detalle. Finalmente, no subestime la importancia de las mejoras interactivas e impleméntelas de una manera que tenga sentido para las necesidades de sus usuarios.

La mayoría de las industrias están a bordo Usados ​​como una herramienta dirigida, los chatbots pueden aumentar la participación hasta en un 90 % y las ventas en un 67 %. En 2020, el 57 % de las empresas dijo que los bots conversacionales ofrecen un ROI sustancial con un esfuerzo mínimo.

Estos números incomparables son la razón por la cual los bots tienen inmensos beneficios para industrias como fintech, atención médica, venta minorista/comercio electrónico, educación y viajes. A continuación se muestran algunos ejemplos de chatbots exitosos y su impacto dentro de estas industrias. En una década, las luchas quedarán obsoletas Los últimos dos años de interacciones remotas han acelerado la adopción de chatbots.

El 81 % de los líderes de la industria dice que la pandemia cambió sus necesidades tecnológicas, y la mayoría de los consumidores ahora prefieren los chatbots a otros canales de atención al cliente. En un futuro próximo, entre el 75 % y el 90 % de las consultas serán gestionadas por bots. Las empresas comenzarán a permitir que los usuarios paguen directamente a través de chats en vivo.

El uso de los sitios web disminuirá porque los chatbots se encargarán del proceso de navegación exhaustivo. Y las interacciones con IA serán indistinguibles de una conversación entre dos personas. La rapidez con la que avanzamos hacia ese futuro está en manos de quienes lideran la revolución de los chatbots de hoy. La pregunta que las empresas deberían hacerse ahora no es si se subirán al carro, sino cuándo.