La llegada de ChatGPT y otros modelos de lenguaje tiene un impacto significativo en la forma en que las empresas diseñan la experiencia de usuario y desarrollan chatbots.
Botmaker, una plataforma de inteligencia artificial especializada en la creación y gestión de bots interactivos por voz y texto, destaca el impacto de la IA conversacional en la comunicación empresa-cliente.
La adopción conversacional ha acelerado la resolución de problemas y ha permitido la disponibilidad las 24 horas en diversos canales, lo que reduce la carga de trabajo, facilita la administración de contenido y genera ahorros de costos. Además, esta tecnología tiene una gran capacidad de análisis de datos para retroalimentar y expandir la base de conocimiento.
El antes y después
El desarrollo de la IA conversacional ha traído consigo importantes cambios en la interacción con los asistentes virtuales. Anteriormente, era crucial identificar las preguntas frecuentes de los usuarios y crear respuestas predefinidas para que el bot las proporcionará.
Aquellas consultas que no se detectaban o no tenían una respuesta eran consideradas como “No entendido”, y se instruía al robot sobre cómo proceder, posiblemente derivando al usuario a un agente humano.
Sin embargo, en el nuevo modelo, los chatbots son entrenados utilizando “Bases de conocimiento” generadas a partir del sitio web de la empresa, documentación interna y el historial de conversaciones, en caso de existir.
Toda esta información se comparte con la IA conversacional, la cual la utiliza junto con el contexto para reconocer las preguntas y brindar respuestas de manera dinámica. Ya no se utiliza la expresión “No entendido”, sino que se establecen “territorios de no respuesta”, es decir, temas sobre los cuales el bot no debe hablar.
La compañía ha incorporado esta tecnología como una funcionalidad (Knowledge Base) en su plataforma, lo que facilita a los clientes la creación de chatbots con un rango de respuestas mucho más amplio que el enfoque “tradicional”.
El asistente virtual sólo necesita acceder a la información proporcionada por la empresa para generar respuestas acordes a las preguntas formuladas. No obstante, con la llegada de los modelos de lenguaje, el control que antes tenía la empresa sobre el tono, la voz y la personalidad del bot se reduce a una definición general.
Beneficios y desafíos del nuevo modelo
Aunque existe un control más flexible sobre la personalidad del asistente virtual, mantener un flujo conversacional para llevar a cabo transacciones sigue siendo un desafío en la interacción con los consumidores. Sin embargo, el robot puede recibir comentarios sobre las respuestas de los agentes humanos, lo que contribuye a mejorar la base de conocimiento y la experiencia del cliente.
Seguridad y privacidad
Ambos continúan generando grandes preocupaciones, especialmente para los usuarios. Por un lado, la información que compone la base de conocimiento se comparte con ChatGPT y, por lo tanto, se vuelve pública. La empresa decide qué documentos internos hacer públicos, ya que cuanta más información se comparta, mayor será la precisión de las respuestas, pero también se incrementa la exposición.
Por otro lado, los datos personales proporcionados por los consumidores, como nombres, DNI, direcciones, etc., son identificados automáticamente por la plataforma de Botmaker y encriptados para evitar su divulgación.
Los robots que ya han sido diseñados con intenciones, respuestas, ejemplos de preguntas y un historial de conversaciones alimentarán la base de conocimiento del nuevo modelo, lo que permitirá alcanzar un nivel de personalización y seguridad en las respuestas mucho mayor que si se creara el chatbot desde cero.
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